お客様の課題

スピード感のある仮説検証を行いたい

近年のSNSの普及に伴い、消費者による情報発信や、消費者同士のコミュニケーションが購買に及ぼす影響が大きくなってきています。「消費者の生の声」をタイムリーに把握することで、他社に先んじてニーズを発掘できると考えています。これまでもtwitter等のSNSデータを用いた分析を行っていますが、事前準備に時間を要してしまい、肝心の分析・仮説検証に時間を充てることができていません。この状況を改善し、玉石混交のSNSデータを効率的に処理しながら、生活行動の変化や潜在的なニーズの早期発掘に向けて、スピード感を持って仮説検証を繰り返したいと考えています。

課題を解決した結果

効率的かつ効果的な仮説検証が可能となった

検索条件設定のサポートに加え、SNS分析エンジンによるデータの取得・クレンジング・可視化の自動化を瞬時に行えるようになりました。重要かつ貴重な情報により早くたどり着けるようになり、これまでクレンジングや可視化に費やしていた時間を仮説の具体化や再設定に充てられるようになって、効率的かつ効果的な仮説検証が可能となりました。これによって、マーケティングアクションの意思決定や商品開発に資する情報の質と量が向上しました。

これまで手動でデータを除去していたことで見逃していた情報についても可視化することができ、想定していなかったニーズや反響についても把握することができるようになりました。

解決のために行ったこと

独自開発のSNS分析エンジン+コンサルティングで、仮説検証プロセスをサポート

構造計画研究所では、SNSデータの取得から、データクレンジング、分析・可視化までを自動化するSNS分析エンジンを独自に開発し、作業フローの効率化を図りました。SNS分析エンジンはツイートのグルーピング結果に基づいてデータのクレンジングを行っており、不要と思われるデータについても可視化しています。これによって、想定していなかった顧客の声を見つけることができるようになりました。

さらに、効率的かつ効果的にSNSデータを取得できるよう、お客様の関心のある特定の生活行動に対して関連語辞書を作成し、検索条件の設定をサポートしました。

分析・可視化機能についてもお客様の要望に合わせてカスタマイズしています。カスタマイズすることで仮説検証のために着目すべきグループの特定を容易にし、また変化の兆しを捉え可視化させることで生活行動の変化を把握しやすくしました。

実施SNSデータ分析の作業フローのイメージ

SNS分析エンジンによる可視化画面のイメージ
(仕事中におやつを食べるというニーズについてのアウトプットの例)

分析機能によって、図上部のようにグルーピングされます。特定のグループ(図ではグループ0)について、
ツイート一覧やワードクラウド、重要単語の出現回数の推移や共起ネットワークといった詳細な情報を確認することで、
グループに代表される消費者像についてより詳細に把握することが可能です。

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