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Data Upload APIの紹介: Brandwatchで分析できる5つの新しいタイプのデータ

※ブレインパッドは「Brandwatch」の国内正規パートナーであり、本記事はBrandwatchの許可を得て翻訳転載しています。※翻訳元

すべてのデータは、幅広いデータソースからのものです。マーケティングチームは、ソーシャルでのエンゲージメントを分析して、キャンペーンを最適化します。
カスタマーサポートチームは、顧客とのやり取りから得られる定期的なフィードバックによりパフォーマンスを向上させます。ただし、データがサイロ化されている場合、データを直接所有しているチーム外の人物がインサイトを目にする機会はほとんどありません。

Brandwatch Data Upload APIを使用すると、テキストベースのファーストパーティデータをアップロードして、様々なソースから発生した消費者の意見を1か所でモニタリングできます。そのデータは、ソーシャルメディア、アンケート、電話等、どのデータソースも対象となります。 

Brandwatch AIを搭載したテキスト分析とセグメンテーションを顧客とのタッチポイントデータに適用することで、消費者に関する詳細で統一されたレポートを作成できます。

慢性疾患の患者向けソーシャルネットワークを提供するアメリカの「MyHealthTeams(※1)」は、独自のデータをアップロードすることで貴重なインサイトを発見しました。


(※1)MyHealthTeamsでは、各疾患に対応して「my〇〇team」と名前を付けてSNSが運用さています。現在33のコミュニティがあり、他の人に相談しにくい内容を共有することで不安の解消や有効な情報を取得することができるものです。

 

「私たちが求めていた重要なことは、実用的なインサイトを簡単に発見し、ソーシャルネットワークで毎日発生する何千もの会話のセンチメントを定量化する新しいアプローチでした。
プラットフォームにアップロードしたデータを分析することで、予期しないトレンド、データに裏打ちされたインサイト、さらにはインフルエンサーさえも容易に発見することができました。視覚化に長けたレポーティングは素晴らしいです。
それらは生成しやすく、理解しやすく、さらに重要なことに、さらなる調査のための新しい「アハ体験」(”わかった”という体験を表す言葉)と領域を簡単に発見できるようにします。そして、それらは重要なトレンドを要約する簡潔な方法です。」

— MyHealthTeams リサーチディレクター ベス・シュナイダー

ここからは、このテクノロジーがビジネスにどのように役立つかを示す5つの例を次に示します。

1. サポートデータ

これは、オンラインサポートチケット、チャットテキスト、通話ログ、またはサポートチームと顧客のやり取りの記録です。

 

Data Upload APIを使用すると、Brandwatchアカウントにデータを取り込むことができるため、すでにあるデータと同じように表示および分析できます。
各ドキュメントには、少なくとも日付やタイムスタンプ、テキストの本文が必要です。
ただし、Brandwatchのデータに含まれることがある他の主要な情報とともにデータをアップロードすることもできます。

  • 言語
  • 投稿者
  • 性別
  • 場所
  • タイトル(メールやサポートチケットの件名など)

また、カスタムフィールドを利用して、好きなデータを最大10個アップロードすることもできます。

たとえば、サポートデータを使用して、次のようなものを追加できます。

  • 会社名
  • お客様の使用製品(複数ある場合)
  • 価格プラン
  • アカウントオーナー、チーム
  • サポートチームの担当者
  • 解決策
  • フィードバック評価

Brandwatch Consumer Researchでこのすべてのデータをアップロードしてラベル付けすると、顧客に問題を引き起こしている全体的なテーマをすぐに理解できます。消費者調査では、主要なトピックやフレーズ、センチメントやエモーションを自動的に特定し、これらが時間とともにどのように変化するかを視覚化できます。

これは、製品チームやマーケティングチームにとって非常に貴重な情報です。これにより、製品の機能または購入とオンボーディングプロセスの要素で、顧客体験に最もマイナスの影響を与えている項目の理解と対処に役立ちます。
さらにドリルダウンしてインサイトを明らかにし、提供しているサポートとサービスを最適化するのに役立てることもできます。

地域でセグメント化してチームのパフォーマンスを比較や、顧客のプロファイルで比較して、さまざまなタイプの顧客別に提供するサービスを改善できます。

また、ソーシャルチャネルを介して受け取った顧客の苦情や質問を比較することにより、オンラインで議論された問題が実際に顧客体験へ反映しているかどうかを理解したり、サポートサービスが顧客のどこで失敗しているかを特定したりできます。

2. 調査回答

調査回答などの構造化データは、他の種類のデータよりも分析しやすい傾向があります。

また、これらをBrandwatchにアップロードして分析できることにもメリットがあります。

Brandwatchのルールを使用すると、カスタムフィールドとして追加したカテゴリまたは回答自体のキーワードのいずれかで調査回答をセグメント化できるため、主要なトピックに集中できます。

たとえば、製品の改善を開発している場合は、顧客の回答から、対処する必要のあるその製品または機能に関する問題点を理解できます。

以下は、独自のNPS調査でBrandwatchの「プロモーター」が最もよく使用するキーワードの例です。

 

3. レビュー

ウェブサイトやアプリストアからのカスタマーレビューがある場合は、これらをBrandwatchにアップロードして、製品に対するカスタマーの感想を理解できます。

カスタマーレビューの全体的なビューを構築することで、製品の改善に優先順位を付けたり、顧客が本当に気に入っているポイントや機能をすばやく特定し、宣伝強化にも役立てられます。

アップロードされたデータは、Brandwatch独自の機械学習アルゴリズムを使用してセグメント化でき、Custom Classifiersを使用して、レビュー内の隠されたテーマやトレンドを明らかにします。

このような非構造化データを手動でセグメント化するのは難しい場合がありますが、Custom Classifiersを使用すると、次のようなニュアンスが微妙なトピックに焦点を当てたレビューコメントの分離と分析ができます。

  • パッケージ
  • 品質
  • 費用
  • ブランド・ロイヤルティ
  • 目的への適合性
  • デリバリー

キーワードを使用してこれらを分離することはほぼ不可能ですが、AIを使用すると、これらの種類のテーマがどのように比較され、時間とともにどのように変化するかを評価することが容易になるのです。

4. コミュニティデータ

アクティブなコミュニティ掲示板や、ユーザーがお互いにチャットできる場所がある場合、これらの会話は、顧客ロイヤルティの考えを知るための非常に貴重な情報源になる可能性があります。

このデータはサポートデータと同様の方法でアプローチでき、かつコミュニティで繰り返し発生している問題を特定できます。

また、コミュニティでは人々が願望やアイデアを共有しているので、あらゆるビジネスチャンスの豊富なソース源であることがわかるでしょう。

5. 好きなテキストベースのデータ

必ずしも顧客データやビジネスデータをアップロードする必要はありません。Brandwatchの技術的には、利用許可されているテキストであれば好きなものをアップロードできます(※2)。

Brandwatchの世界をリードするAIテキスト分析およびチャート作成機能を使用すると、政治演説で使用される言語を分析することから、ハリウッド映画で異なる性別によって話されているセリフを比較することまで、何でも実行できます!データがあれば、Brandwatchにいつでも接続できます。

そしてもちろん、Brandwatchで発見したすべてのインサイトは共有可能です。 PowerPointエクスポートまたはBrandwatch Viziaのライブレポートを使用すると、組織全体のすべての人がデジタルコンシューマインテリジェンスを実感できます。

(※2)Brandwatchには、非常に厳格なデータプライバシー要件があります。アップロードするデータを処理するには法的根拠が必要であることに注意してください。詳細については、データプライバシーに関するよくある質問をご覧ください。

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