コラム

≪必見≫業務目的別のソーシャルデータ分析・活用MAP

~ソーシャルデータ分析を業務に活かすには●●を意識せよ~

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本日は、”≪必見≫業務目的別のソーシャルデータ分析・活用MAP “と題して、業務に活かせるソーシャルデータ分析のコツをご紹介します。

≪必見≫ソーシャルデータ分析の基礎知識!7つのステップで基本をマスターでは、分析の前に分析の目的を定め、課題と仮説を洗い出すことが重要だとお伝えしました。

分析の最初のステップである分析の目的の設定や課題、仮説の洗い出しは、担当部署の業務内容に大きく関係します。そもそも分析は日々の業務を改善し、パフォーマンスを最大化するために行います。

担当部署の業務目的を意識して分析することが大切です。そこで今回は、ソーシャルデータ分析の7つのステップでお伝えしたステップ1の課題の設定について、整理してみましょう。

 

業務目的別のソーシャルデータ分析・活用MAP

下記は担当部署別の業務目的の表です。

ソーシャルデータ分析には大きくマーケティング利用リスクモニタリング利用があります。

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今回は、中でも上記から4つの部署を取り上げ、各部署で想定される業務目的とその分析目的についてお伝えします。

 

各業務担当のソーシャルデータ分析活用法

◆市場調査/商品企画

  • 市場の動向把握
  • 市場ニーズの調査
  • ヒット商品・サービスの予兆分析
  • 商品開発・改善のヒント獲得(商品企画のみ)

市場調査では、市場がどういう状況なのか、現状分析を行い、企業の行動指針を決めるために行います。ここでは、具体的な商品・ブランドに限らず、カテゴリに関するクチコミを分析し、トレンドや傾向を把握することで仮説立てや消費者インサイト(市場ニーズの把握)に役立てます。

また、商品企画では商品開発・改善のヒント獲得のために既存商品における消費者の評価ポイントをソーシャルデータで分析することもできます。

日々変化する世の中、市場をリアルタイムな情報であるソーシャルデータ分析で把握することはとても大切です。

 

◆宣伝広告

  • 流行・トレンド調査
  • 市場ニーズの調査
  • ブランドイメージ/マインドシェア調査
  • 広告クリエイティブのヒント
  • キャンペーン・PR効果分析(ソーシャル/クロスメディア)

宣伝広告での利用目的は大きく①プランニング②施策の効果分析があります。

①プランニングでは、プランニングの精度を高めるために市場ニーズの調査や競合比較調査を行い、自社のポジションを把握します。

流行・トレンド調査を行うのは、最新の流行を取り入れることで拡散されやすくなるなど、施策の効果を高めるためです。

ブランドイメージ調査は、ブランドは消費者からどのように捉えられているのかを競合ブランドと比較して把握すること、マインドシェア調査は、消費者の心の中で企業やブランドの占有率を測り、消費者の心の中でどれだけ強く印象付けられているかをみるものです。これらの調査から自社のポジションを把握し、プランニングの方向性を固めるひとつの判断材料とします。

②施策の効果分析では、施策が想定したシナリオ通りにいったか、どれくらい話題になったか、想定しているターゲットが反応したかどうか、誰が話題の拡散に貢献したか、などの効果分析を行います。PDCAサイクルを回し、次のプランニングに活かします。

このように、宣伝広告ではPDCAのP(プラン)とC(チェック)の部分でソーシャルデータを活用し、施策の精度をあげることができます。

 

◆広報

  • リリースの効果分析
  • リスクモニタリング
  • 未来のクレーム予防・提言

広報では主に①広報活動の改善②自社に関するソーシャルリスニング、リスクモニタリングとして使われることが多いです。

①広報活動の改善では、リリースの効果分析を行います。リリースにおける重要なポイントは「リリースした商品、サービスや自社が世の中で話題になること」です。世の中で話題になることを具体化すると、「露出量」と「話題量」に分けることができます。露出量は「メディアにどれだけ取り上げられたか」、話題量は「ソーシャルメディアでどれだけクチコミされたか」に置き換えて考えられます。

②自社に関するソーシャルリスニング、リスクモニタリングは、自社、ブランドの保護の観点やレピュテーションの管理のために行われます。ここでは、リスクにつながる情報を早期発見・把握することが非常に重要です。

広報では、広報活動の改善(効果分析)だけではなく、リスクの観点でソーシャルデータを見ることも必要となっています。

 

いかがでしたでしょうか。ソーシャルデータ分析を業務に活かすにはそれぞれの担当部署の業務目的を意識することが重要です!是非、各部署でソーシャルデータ分析を活用してみてくださいね。

 
 
 

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