データを活用したサービスを開発するDATAFLUCTは、SaaS型のSNSキャンペーン効果検証ツール「DATAFLUCT insight-search.」（データフラクト インサイトサーチ）の提供を開始した。

　同ツールは自動機械学習（Automated Machine Learning、以下、AutoML）と自然言語処理技術を用いて、Twitterに投稿されたツイートなどのSNSデータが”自社のKGIやKPIにどれくらい貢献しているか”や、”SNS上で自社がどのように語られているか”を簡単に分析できるSaaS型ツールだ。

　SNSデータとクライアントデータ（売り上げ、検索、アクセス）をもとに、AutoMLと自然言語処理および時系列解析による広告効果の因果推論モデルのアルゴリズムを用いて、以下の3つが実現。

　1．アトリビューションの可視化

　2．ネガティブ内容・ポジティブ内容の分析

　3．KPIモニタリング

　また、自社のもつGoogle Search ConsoleやGoogle Trendsなどの検索系データや、ランディングページやアプリストアのインプレッション数などの顧客接触系アクセスデータ、目標売上高や目標成約件数などのKGIデータをCSVデータ形式でアップロードすると、自動で解析を開始し、KGIとそれに寄与するSNSの指標の因果関係を影響度と信頼度で自動評価できる。

　さらに投稿内容の文章を高度な自然言語処理を用いて分析。ポジティブな内容とネガティブな内容を7段階に分類し、時系列で可視化できる。これにより、どのような施策や事柄がツイートのポジネガに影響しているかがわかる。また、多かった投稿内容のカテゴリーをランキング化し、カテゴリー内でのポジネガの割合を可視化することも可能だ。

　昨今、オンラインメディアの多様化にともない、デジタルマーケティングにおける新規顧客獲得の難易度が高まっている。その打ち手のひとつとしてSNSマーケティングに意欲的な企業は増加傾向にある。しかし、広告キャンペーンを実施したものの、効果検証段階でKPIの報告のみとなり、成果への結び付けられないなど、施策を正しく評価できず、継続実施や投資ボリュームの判断に影響を及ぼしているケースがあった。

　同社は、“SNSマーケティングの施策がどのような効果につながったか”を簡単に導き出せるようにするため、同サービスの開発に至った。

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