やるとやらないで、大違い。ソーシャルリスニングを駆使したTwitterプロモーションの効果測定について
2021/09/17

- ■目次
- 以前の記事の復習:Twitterで得られるデータの特徴
- プロモーションの効果測定におけるソーシャルリスニングの有効性
- プロモーションに反応したユーザーの口コミ率・口コミ継続率の調査
- 継続して口コミが発生している要因の調査
- 継続して口コミを行っている消費者の調査
- まとめ
以前の記事の復習:Twitterで得られるデータの特徴

- データの主体がテキストデータである
- いいねやリツイートなど口コミを拡散する機能がある
- アクティブアカウント数が多く、多様なユーザーからの声を収集できる
- 秒単位の時系列データを取得できる
プロモーションの効果測定におけるソーシャルリスニングの有効性

Twitterにおけるプロモーションの効果測定の重要性
企業担当者の方は、自社サービスや新商品をローンチする際にTwitterでフォロー&リツイートキャンペーンやインスタントウィンキャンペーンといった、商品の認知拡大やサービス利用の促進を図るためのプロモーション活動を行うことがあると思います。 SNSのプロモーションに限ったことではありませんが、こうした施策では効果を都度検証し改善を行う必要があります。なぜなら、そうした振り返りを行わないままプロモーション施策を実行し続ける限り、必要以上の予算を投下してしまったり、本当は効果がないのにリソースを投下し続けてしまうリスクに気付けないからです。 Twitter上で行ったプロモーションは前章で述べた通り、クリックやリンク遷移、フォローなどのアナリティクスデータなどを分析することで定量的な振り返りが可能です。一方で、さまざまなプロモーションを行うなかで、どういう人がどの種類のプロモーションに反応しているのか、反応した人が実際にサービスを利用してくれたのか、その口コミがポジティブかネガティブかなど、定性的に評価することができません。 ソーシャルリスニングを行うことで、こうした定量的な調査では見えなかった側面からプロモーションの効果を観察することが可能になり、定量・定性の両面からプロモーション施策の効果検証を行うことができるようになります。プロモーションに反応したユーザーの口コミ率・口コミ継続率の調査
では実際にどういった分析が可能かを示すため、今回は、とあるスマートフォンアプリのプロモーションを例に出します。
継続して口コミが発生している要因の調査
次に各プロモーションで獲得したユーザーリストを見て、期間中にずっと継続して口コミしている人と、1週間目で口コミをしなくなったユーザーの比較を行います。
継続して口コミを行っている消費者の調査
前章ではワードクラウドによって口コミの内容を調査しましたが、ソーシャルリスニングでは、さらに実際に継続した口コミを行ってくれているユーザー(いわゆる「ファン」)のペルソナを、普段の口コミなどから調査することも可能です。
まとめ

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この記事を書いた人:澁谷海渡

アニメとラーメンをこよなく愛するデータサイエンティスト。学生時代は主にデータマイニング技術に関する研究を行なっている研究室に在籍し、類似数式検索技術に関する研究に従事。ガイアックスに新卒入社後は、データ収集基盤の構築や社内システム開発を行うエンジニアとして活動。現在はソーシャルメディアマーケティング事業部で主にソーシャルリスニングの研究などのデータ分析業務に従事。