UGCを増やすために見つけるべき「流行・文脈」と分析手法
シャトレーゼ様の事例のように、SNS上の流行を分析し、施策に取り入れることはもちろんUGCの有効な活用方法のひとつです。
加えて、SNS上で自社の製品・サービスがどのようにクチコミをされているか(UGCが投稿されているか)を分析し、ユーザーに受け入れられやすい文脈を見つけることも、UGC増加施策の鍵となります。
ここでは、SNS上の流行とユーザーに受け入れられやすい文脈を見つけるために有効な分析手法を紹介します。
「SNS上の流行」を見つける分析手法
Twitterの検索画面にある「トレンド」や、Instagramの検索画面で上位に表示されている投稿などを見てみましょう。どんな話題がUGCを生みやすいのか、参考になるキーワードや投稿を発見できます。Instagramの場合は、ユーザー個人の行動履歴に基づいたレコメンド機能が働き、表示結果に偏りが生まれるため、注意が必要です。
たとえば、ある日のTwitter「トレンド」で「〇〇選手権」というキーワードを発見したとします。別の日には、「△△選手権」というキーワードを発見したとしましょう。
ここから、Twitterの「トレンド」を観察し続けることによって「Twitterでは『選手権』という文脈でUGCが出やすい」と分析することができます。
「ユーザーに受け入れられやすい文脈」を見つける分析手法
連載第1回でも紹介しましたが、まずはエゴサーチから分析に挑戦してみましょう。
(1)自社製品・サービスが、ユーザーにどのような文脈でクチコミをされているかを分析する
自社の製品・サービス名を探してみましょう。分析のポイントは、「自分たちが訴求しているメッセージ」と「ユーザーがクチコミしてくれている文脈」を比較することです。この2つの間に生じているギャップを把握すれば、SNS上で受け入れられやすい文脈がわかります。
(2)自社製品・サービスの強みや弱みを分析する
競合の製品・サービス名を探してみましょう。分析のポイントは、「自分たちの製品・サービスの語られ方」と「競合の製品・サービスの語られ方」の違いを比較することです。競合と比較した自社製品の強み・弱みを把握します。
UGCを使って(1)~(2)の分析していくことで「ユーザーに受け入れられやすい文脈」が見つけやすくなります。さらに前述の「SNS上の流行」と「ユーザーに受け入れられやすい文脈」を掛け合わせることが、施策の成果を最大化させることにつながります。
 
UGCを有効的に活用し、売上につなげていくには、その手前でUGCを分析し、有益な示唆を得ることがポイントになります。以上の手法を参考にUGC分析を行い、売上アップにつなげてみてください。
連載第3回では、無料ツールを活用した実践的なSNS分析の手法をご紹介します。

 
                    
                     
                    
                     
                    
                     
                    
                     
                    
                     
                    
                     
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                
                                 
                                    
                                     
                                    
                                     
                                    
                                     
                                    
                                     
                                    
                                     
                                    
                                     
                                
                                 
                                
                                 
              
            