ネスレ日本のソーシャルリスニングを支えるMeltwater
MarkeZine編集部（以下、MZ）：まずはお二人の自己紹介と現在のご担当領域を教えてください。
近藤（ネスレ日本）：私はコールセンターの部署や市場調査部を経て、現在はコンシューマーエンゲージメントサービス部でお客様の声を社内のステークホルダーにフィードバックする業務を担当しています。
田中（Meltwater）：私はエンタープライズアカウントダイレクター として、企業様のサービス導入から活用までをすべて包括する統括責任者を務めています。ネスレ日本様とは3年ほどのお付き合いで、ツールの利用促進やマーケティング支援を長らく担当しております。
MZ：ネスレ日本は2021年よりMeltwaterを活用しているとのことで、導入にはどのような背景があったのでしょうか。また、現在の利用状況も教えてください。
近藤：当社は以前からソーシャルリスニングツールを使用していましたが、改めてどのツールを使うべきか検討したことがきっかけでした。国内はもちろん、グローバル展開している他社ツールとも比較するなかで、性能だけでなくMeltwaterの「サポート力の強さ」に優位性を感じ、導入に至っています。現在社内で15アカウントを利用しており、私は主にブランドマネージャーや役員へ消費者トレンドとインサイトを共有するために活用しています。
n=1もクラスターも、SNS上のインサイトを自在に分析
MZ：Meltwater導入前には、どのような課題があったのでしょうか。
近藤：以前はSNSでのキーワードボリュームを算出することしかできず、そこからの分析は私たちが時間を掛けて地道にやらざるを得ませんでした。その方法も「n=1」 をひたすら深掘りしていくというもの。特定の1ユーザーに着目し、SNS上での行動や発言を遡ることで、属性や興味関心、ライフスタイルを解き明かしていく手法です。
限られたユーザー数しか分析ができませんし、社内のステークホルダーからは「あくまで特定の1人の分析に過ぎない」と言われてしまうこともしばしば。時間が掛かるわりに、説得力をもって説明することが難しいというのが従来の課題でした。
MZ：Meltwaterのツール導入によって変化したのでしょうか？
近藤：はい。Meltwaterの「オーディエンス＜Audiense＞」というツールを活用し、大きく変わりました。SNS上で共通の話題を発していたり、特定の興味関心を持っていたりするユーザーを何百、何千人規模で集め、クラスター分析できるツールです。「特定の1人」だけの分析から脱却し、膨大なデータから「このクラスターにはこの傾向がある」と機械的に分析できるようになったため、工数面でも説得力の面でも非常に助かっています。
MZ：改めてオーディエンス＜Audiense＞について詳しく教えてください。
田中：オーディエンス＜Audiense＞は、SNS上で発話されたキーワードのみならず、それを投稿したユーザーの年齢、性別、フォロワー、自己紹介文の内容まで、あらゆる観点から総合分析し、クラスター分けすることが可能です。投稿者の「数」だけでなく「グラデーション」が可視化できるツールと言えるでしょう。
たとえば、「インフルエンサーAを中心としたクラスター」「ゲーム好きのクラスター」などの特徴を一瞬で導き、AIによってそのクラスターに属する人の性格、家族構成、職業などのペルソナを仮説立てることができます。キーワード全体はもちろん、そのなかのクラスター、そして一人ひとりの分析にまでご活用いただけるツールです。
