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正解率は75~95%、「生活者の気持ち」を3段階48種類で分析
ソーシャルメディアリスニングサービス「コミュニケーションエクスプローラー」

 Twitterやブログなど、ソーシャルメディア上で日々つぶやかれる評判や不満は、企業にとって気になるもの。そんな生活者の商品やサービスに関する「気持ち」を可視化し、マーケティングに活用できる分析ツールがあるのをご存じだろうか。ソーシャルメディアリスニングサービス「コミュニケーションエクスプローラー」、その仕組みと効果について紹介しよう。

量より“質”を分析する「コミュニケーションエクスプローラー」

 ソーシャルメディアの普及で、企業のマーケティングも大きく様がわりしている。口コミによる効果が高まり、その伝播力は無視できる存在ではなくなった。

 しかし、企業側に生活者の声を聴くという「傾聴」のニーズが高まってはいても、ソーシャルメディア上の膨大な生活者の声を正確に把握するのは難しい。コメントの数が多い上、日本語は曖昧で複雑であり、口語となればいっそう本意を理解するのは難しくなる。そのため、これまではキーワードの数や種類をもとにした「どれだけ話題になったか」が、唯一の評価軸だったといっても過言ではない。

 また、場合によっては「話題にはなったがネガティブな扱い」である可能性もあり、話題になった理由や要素についての分析も難しい。もし生活者の正確な反応を読み解こうとすれば、フリーコメントを1つひとつ読み込む他なく、莫大な量に対するサンプル数の少なさや、主観が入る余地の大きさを鑑みると、決して客観的な分析とはいい難い。ざっくり量の分析か、一部分を人が読むか。極端に言えば二者択一だったわけである。

 そんなジレンマをスキッと払拭してくれるツールが、インターネット広告会社サイバー・コミュニケーションズが提供する、ソーシャルメディアリスニングサービス「コミュニケーションエクスプローラー」だ。

ソーシャルメディアリスニングサービス「コミュニケーションエクスプローラー」

 コミュニケーションエクスプローラーには、大学機関と共同で研究開発した辞書・知識に基づく「自然言語意味理解エンジン」が搭載されており、同音異義語の多い日本語でも正しく意味を理解できる。それによって、大量のコメントの中から効率的に「生活者の気持ち」を抽出できるというわけだ。

 たとえば、商品の名前とともに使われる「高い」という言葉。もし「品質は~に続けばポジティブな評価だが、「価格が~」に続けばネガティブになる。これは 単純な例だが「自然言語意味理解エンジン」は助詞なども含めて意味を理解し、細やかな「感情」を分析・抽出することが可能だ。これを「肯定」「否定」などの3段階48種類の感情として分類し、定量化していく。その分類の正解率は75~95%にもなるという。もちろん、それぞれ分類された投稿コメントの該当箇所にまで遡って閲覧できるので、「意味のあるコメント」の抽出も容易だ。

 その秘密について、同社コミュニケーションテクノロジー本部の野々村和典氏は「独自の辞書・知識にある」と明かす。「改訂をこまめに行っており、ネットで一般的になっている若者言葉や略語、顔文字、ギャル文字などにも、定期的に対応しています」

 その正確性、網羅性は高く、たとえば「やばい」という若者言葉についても、文脈からかなりの正解率で判断できるという。

従来型分析と比較したコミュニケーションエクスプローラーの特徴
  従来型ツール コミュニケーションエクスプローラー
分析 統計型の分析
キーワードの出現頻度に着目
定性型の分析
ユーザーがどう思っているか、感性や話題に着目
感性 ほとんどが、ポジティブ・ネガティブ・ニュートラルの3種類程度 肯定・否定・質問・要望など3段階48種類
正解率 50%前後 75%~95%
例1「見やすくしてほしい」 「見やすい」という単語で評価するため、「ポジティブ」と誤った判定となる 「(◯◯を)見やすくしてほしい」と文脈で理解して、「要望」と正しく判定する
例2「品質は高いが、価格も高い」 「高い」という単語のみで、「ポジティブ」と決めるか、あるいは判定ができない 「品質+高い」=「肯定」 、「価格+高い」=「否定」 と、単語を組み合わせて分析する

 また、こうした分析結果を、時系列や競合他社で比較する機能も興味深い。1年前のキャンペーンと比較したり、他社の競合製品と比較することで、生活者の持つイメージや評価が際立ち、より明確に把握できると考えられる。

詳細な投稿者分析も可能。インフルエンサーへのリーチも簡単に

 コミュニケーションエクスプローラーのもう1つの特徴は、「投稿者分析」ができることだ。

 ソーシャルメディアにおける伝播は、1つのコメントからさざ波のように波及していく。その真ん中の「小石」に該当するコメントを特定し、投稿者を特定できるのが投稿者分析である。Twitterに限定された機能だが、話題が広まる起点となるキーマンを見つけられるというわけだ。

 さらに、そのコメントがどれだけ多くの人に伝わるかといった「波及力」や、どのくらい世論を主導する力があるかという「影響力」、そして仲間内や似たような関心を持つコミュニティばかりでなく、異なるグループや年齢層に情報を橋渡しできるのかという「跳躍力」、そして単なるリツイートではなく、いかに自分の視点で発信ができるかといった「生起力」を数値的に分析し、キーマンの「総合力」を判定することも可能である。

投稿者分析で、インフルエンサーを見つけ出す仕組み

 これまでアルファブロガーなど、ネットにおけるリーダー的な存在は多々いたが、それ以上に科学的な根拠に則ったユーザー分析を行ない、真の「インフルエンサー」を発掘できるというわけである。

 同社コミュニケーションテクノロジー本部の樋浦久宗氏は、「ソーシャルメディア上で『影響力』のある人物を見つけ出し、味方につけることができれば、口コミ効果も高まるだろう。また『跳躍力』の高い人物にアプローチすることができれば、広い年代やカテゴリに広く告知できるかもしれない」とネット上でインフルエンサーと連携することで広がる可能性について語る。

 インフルエンサーの分析についても、「感情分析」の時と同様、キーマンと判定された人物のコメントからTwitterのツイート画面へとシームレスに閲覧することができ、ユーザーが公開しているプロフィールまで到達できる。こうしたキーマンは自己アピールがしっかりなされていることが多く、ネット上のコミュニケーションについても貪欲だ。自社商品の口コミを推薦してくれた人とネット上で直接コミュニケーションがとれるようになれば、様々な施策の可能性が広がっていく。

生活者の反応をリアルタイムで共有・分析できるよう、レポート機能を強化

 しかし、一部の人間だけが分析結果やインフルエンサーとのコミュニケーションを独占しては効果も半減だ。また、刻一刻と変化していくソーシャルメディア上の生活者の反応を分析し、活用するのに、時間がかかるようでは意味がない。

 ASPとして提供され、操作性の高さとレポートの分かりやすさに優れたコミュニケーションエクスプローラーなら、これまで外部や分析部門などに依頼する必要があったものを、自分たちで設定・操作し、自分たちが欲しいデータや分析結果をタイムリーに得ることができる。グラフや数値データは、パワーポイントやエクセル形式でダウンロードできるので、結果をレポートにまとめるのも簡単だ。関係者で共有すれば、より有意義な活用が可能となるだろう。今後さらにレポート機能は強化され、より視覚的に分かりやすくなるという。

時系列分析のグラフ例
ランキング分析のグラフ例

広告・PRの効果検証や、商品開発へのフィードバックなどへ活用

 それでは具体的に、コミュニケーションエクスプローラーはどのような場面で使われているのだろうか。いくつかの例を紹介しよう。

事例1:イベントに対する「気持ち」をリアルタイムで分析

 イベントを中心に業務を行う広告会社が、イベントの集客および来場者の満足度を測定するためにコミュニケーションエクスプローラーを活用。Twitterを中心に、「楽しみにしている」などの事前の反応はもちろん、「今来てる」「◯◯さんが出演中」などのリアルタイムでのコメントや、後日の感想なども収集した。ポジティブ&ネガティブな感想がタイムラインとして見えるだけでなく、1年前の反応とも比較した。

 結果、反応が高かったコンテンツや、広告配信時期の最適なタイミングなどが明確になった。次回はそれらを踏まえてイベントの企画を行う他、より「コメント」が集められるようツイッター上でのイベント配信も検討しているという。

事例2:化粧品の競合比較でそれぞれのブランド力を明確化

 化粧品ブランドA、Bについて併行してコメントを収集。新たなキャンペーンが始まった際にテレビCMへの反応率を測定するのはもちろん、その内容についても詳細な分析を行った。

 結果、ブランドAは全体的に訴求力が高く、CMに起用されたタレントにも注目度が高い。ブランドBについては、機能性についての評価が高く、一方CMへの注目度は比較的低いなど、それぞれのブランドについての特性が明確に現れた。今回についてはプロモーション部での共有に留まったが、ゆくゆくは製品開発部へのフィードバックも行っていくという。

マーケターだけじゃない、さまざまな部署でも活用できるツール

 コミュニケーションエクスプローラーが提供されてから7ヵ月というが、プロモーションの効果検証や評判分析、競合他社との比較調査など、様々な使われ方がなされているという。「良い評判」だけでなく、むしろ「悪い評判」を集めて分析し、対策を行うといった事例も出てきているそうだ。

 同社コミュニケーションテクノロジー本部長の岩下将巳氏も、「開発元がインターネット広告会社ということで、現在は広告会社や広告部門が主な顧客です。しかし、効果を実感いただければ、様々な部門での活用が有効だとお分かりいただけるはず。商品開発部門やコールセンター、ヘルプデスクなどへと広げていきたいですね」と期待を託す。

 現在は、Twitterを中心にブログやニュースサイトなどが対象だが、2012年度中にはFacebookにも対応していく予定だという。メディアごと分析は可能だが、ビジネスユーザーが多いというFacebookが加わることでどのような変化が結果に表れるのか、その動向が期待される。

雑誌の記事作りに活用も

2011年10月25日に創刊したエンターテイメント誌「ウレぴあ」に、コミュニケーションエクスプローラーの分析結果を利用した記事が掲載中だ。「大型CM投入で活性化する高級シャンプー市場!」の記事で、「頭髪の悩みについてのツイート関連キーワードTOP5」ランキング作成、「”新CM女王”武井咲は、なぜ企業にモテる?」の記事で、「武井咲のCMに関するTwitter上の投稿」推移グラフ作成などに活用された。シンプルだが、ネット上の無作為の声だからだろうか、付随している記事にリアルさが感じられる。

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この記事の著者

MarkeZine編集部(マーケジンヘンシュウブ)

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