2011年4月26日火曜日

JMRX勉強会「ソーシャルメディアリサーチサービスの可能性を見る」に参加してきた

今日もJMRX勉強会に参加してきた。最近、当日に内容をアウトプットするのが日課なので、例に漏れず今日もまとめてみます。

今日の講師はホットリンクの内山社長。
twitterID:@ucchyさん

いつもツイート拝見してるので、とても楽しみにして参加しました。
ちなみに会場はビデオリサーチさん。とても厳重なるセキュリティだった。流石ですね。
座る場所がよかったのか、会が始まる前に内山さんに挨拶できたのでよかった。
(そのおかげ?で日経225先物の話も触れてくださったので)

今回は、けっこうボリュームも多かったので、サマライズしておく。
詳細は、後日みんなのMR.comさんにアップされるので、そちらをぜひご確認してください。

サマリー
・最近、リサーチ系の案件が増えてきた
・ソーシャルメディア普及がわかるイケテル動画!(統計データに基づいた内容)

・日本におけるソーシャルメディアの歴史
 2チャンネルからYoutube、Facebook、ニコ動まで
・クチコミ係長は2000万以上のブログを対象にしている
・"ヒートテック事件"wによるソーシャル界隈の出来事
・情報充実度と発信の大変さによる、各ネットメディアのマッピング図
(SNSやミニブログ系は発信のしやすいメディアですね)
・ソーシャルメディアは過去に遡って比較検討ができる!
・iPhone4とiPhone3GSの反響分析事例を紹介
・ソーシャルメディアはAISASの最後のSの部分ですよね

・ブランド力分析
 クチコミの波形分析
 1、突発型 2、周期型 3、季節型 4、持続型
 4の持続型≒ブランド力と言えないか?
例1)「牛乳に相談だ」のCM

→TVにおける口コミの影響力はとてもありますという話

例2)日曜21時の激戦区のドラマの視聴率
F社とT社のドラマの視聴率と番宣の効果などのトレンドチャートの紹介
やり方やタレントさんの組み方によって優劣がつきますねという話


・商品開発・改善のヒント
某食品メーカーさんの商品名を調査
調査結果から新商品投入。
「売上が改善されてるといいですね」www

・震災によるマインドの変化の事例を紹介
 ポジティブワード群・ネガティブワード群の頻度調査
 生活スタイルに関連するワードの頻度調査
 業界別ワードの頻度調査 (ファッションVSエンタメ など)

・twitter上のインフルエンサーの特定
某カメラメーカーさんの事例
ネットワーク図と時系列伝播図によって誰がどの程度の影響力なのかを調査
→調査後、インフルエンサーをフォローしていく

・予測
2009年の衆院選の予測 
→80%の精度で当選者を当てた!
→その後、予測を使って予言!
→失敗
→モデル修正(個人名と政党名他パラメータによる重回帰分析)で精度向上

・口コミ分析の難しさ
→キーワード選定の難しさ (これ次第で全然変わってしまう)

・ソーシャルデータマイニング
金を掘ることのメタファー
データ収集→サンプリング→フィルタリング→モデル化→モデルに沿ったデータ投入

・日経平均225先物の紹介
→Googleも論文読むと風邪予測で似たようなことをやっているそう。

・なぜ金融情報の予測をやったのか?
→売上予測をしたかったが、POSデータがないので、苦渋の決断でやったとのこと
 (…インテージさん…?以下略w)

・従来リサーチとネットリサーチとソーシャルリサーチの違い
(マトリクスは省略)

・ソリューションパターン
 1、従来どおりのリサーチ手法
 2、従来どおりのリサーチ手法+オプション(ソーシャルリサーチ)
 3、仮説発見のためのソーシャルリサーチ→仮説検証のための従来リサーチ
 4、ソーシャルリサーチオンリー

・今後の課題
 1、口コミの数への権威付け
 2、口コミと目標データの整備と関係の検証
 3、分析結果を活用する企業のノウハウ
 4、付加価値創造のビジネスモデル


以降は会場からの質問でした。
・データに対する口コミという表現はどうなのか?
・Pay Per Postの扱いは?
・SNS系(Facebookやmixiなど)の内容は?
・発言内容のクラスタリングはできますか?
・twitterとブログの内容のメリットの相違は?
・絵文字などの非言語は分析できますか?
・外部向けの提供については?

などなど、とても示唆に富む質問でしたね。
ソーシャルな分野というのは、マーケティングリサーチャーに限らず、どのプレイヤーも狙っているところだと思います。
そういう意味では、今回の勉強会に参加できてとてもよかったように思います。

口コミ係長、使ってみたいなぁ。という印象を受けましたね。安価なのもいいです。

ただ、その代わり、精度という点ではまだまだ改良の余地はあるのかなと思います。
特に自然言語処理の分野では、その辺の問題はすでに取り組まれていたりもしますし、それをどうビジネスに生かすのか、採算等も含めての議論になっていくようにも思います。
ホットリンクさんの今後の発展にもますます期待ですね。

以下はソーシャル分野に関連しそうな書籍を列挙しときます。
もちろん、自分も今後読むためにというのが第一義ですが。









0 件のコメント:

日々の気になる出来事サーチ

zenback

Amazon

ブログ アーカイブ