2013年10月22日火曜日
【PickUp】ソーシャルからコマースの系譜-PinterestからSumally、FANCY、そしてOrigamiへ
ソーシャルからコマースへの系譜 PinterestからSumally、FANCY、そしてOrigamiへ（前編）【Eコマースコンバージョンラボ】 2013/7/16 ソーシャルメディアマーケティングラボ より
Eコマースとソーシャルの接近やソーシャルコマースの事例があげられています。日本ではソーシャルコマースはまだ限定的で、あらゆる商品に適用できる方程式があるという状況ではないですが、こういう方法もあるんだなってことでピックアップしました。
日本発のサービスということでは「Origami」がユニークです。スマートフォン向けのソーシャル買い物アプリで、しかもiPhoneのみ。扱う商材はセレクトショップや百貨店などの、比較的高い価格帯の商品です。ターゲットがすごく限られてマーケットが狭い、と思うでしょう？ でも個人的にはこれはおおいにアリだと思うんです。マーケ的に見ると、市場が狭いといいつつ最初から指向性の高いユーザーが入ってくるわけですから、有象無象の中から選別するよりずっと効率がいいと思うんですね。とはいえ、多くの商品はショップや他のモールでも買える場合が多く、価格と価値のバランスをどう取るかが「Origami」の課題になるのかなと思います。今後、OtoO機能や雑誌とのタイアップをする予定があるということなので、ちょっと楽しみなのですが、いかんせんiPhoneアプリ。当方、アンドロでございます…アンドロ対応アプリ作ってください。すごい機会損失だと思うんだけど。
「Pintarest」 は日本でも今後活用される可能性が高いのではないでしょうか。キュレーションサービスの分類なんでんすが、集めて構成した画像からeコマースへの誘導が出来ます。日本では楽天、サンリオなどが導入しているようですが、これが成果を出すのはまだ先という感じです。 スクラップブック好きな女子は惹かれるかもしれません。海外ではそれなりに結果が出ているようですが、日本でのユーザー数がどこまで伸びるか、というところにかかってくるでしょうか。
ところで、本題です。ええ、そうなんです。本日の隠れテーマは実は「Facebookでeソーシャルコマースやソーシャルギフトってどうなのよ」なんですね！（最初から書け）
Facebookのカートや決済機能が導入されますよ、というニュースからはや2年ほどでしょうか。現状、アプリではFacebook内決済機能が幾つか提供されていますが、日本での活用状況はというとちょっと香ばしい感じです。当方の記憶も導入するよ。導入した企業があるよ（http://web-tan.forum.impressrd.jp/e/2011/11/28/11621）。というニュースだけで停止していたため「日本でも今後広がるんじゃない？」とテキトーなことを言ったこともありましたが、その後調べてみると撤収・停止していたり・・・道理で、FBのセミナーに行ったときに商材として全く触れないわけだ。FBのソーシャルギフトも、物品よりデジタルの贈り物の選択が多いので、早々に物販は廃止になってます。
狭義のソーシャルコマース、ソーシャル内で商品の販売が決済まで完結するという定義をした場合、Facebookではソーシャルコマースは上手くいかない。
という説が闊歩するのもやむなしなのが現状です。
以前、セミナーで聞いたのですが、台湾におけるFacebookを参照元とするECサイトの流入割合は相当多いらしいです。しかし台湾でソーシャルコマースが活発かというとそういう話は聞かない。 EC系、販売系でのFBの活用というのは「ファンの獲得、ロイヤルカスタマーの育成」の場として利用することが現実的な利用方法のようです。
アトリビューション分析測定の方法がもう少し進めば、ユーザー行動におけるソーシャルの地位が再評価されると思います。あと、アメリカで効いても日本では効かないということもあります。ソーシャルの市場規模や成熟度もそうですが、商品購入に関するスタンス（ひいては国民性）の違いも関連していると思うのですがどうでしょうか。いつか、そのような違いを研究してみたいですね。
余談ですが、アメリカと日本の様々な違いを数字とかわいいイラストで示したコンテンツがあったので掲載します。元ネタのページはすでに存在しないようです。
http://matome.naver.jp/odai/2131407138973197201(NAVERまとめ)
よだれ出てるよ！
空想レベルの話ばかりで恐縮ですが、そのうちソーシャルで決済しようがECサイトで買おうが、問題にならなくなるんじゃないかと勝手に思っています。 最近うえっとなるほど見かける「オムニチャネル」というワード。どこで買う、というのが重要ではなく、ソーシャル、ネット、リアル店舗などあらゆる接点を駆使し、最終的にはどこでもいいので自社を選んでもらう、という考え方です。ストーカーみたいですね。私的な感想ですが、リタゲ広告すごくウザいです。あれは消えてよし！
次から次へと良くこんな考え方を捻り出せるよなあと感心しているのですが、それだけ消費社会が成熟しきって、熾烈な顧客争奪戦を繰り広げている危機感が強いということなんですね。
もっと極論をいうと、BtoCであれBtoBであれ、業態や商材に合ったとびきりのユーザーエクスペリエンスを深く考える必要があり、それを実現するためにはウェブ上での行動履歴だけじゃ全然足りなくて、業務に踏み込んで、リアル・ネットを問わない顧客の姿を掴むということが必要だ、と企画書を泣きながら書いてて思う今日このごろ。
2013年10月9日水曜日
【解析いろは26】Rでソーシャルリスニングをやってみた 2
Rでソーシャルリスニングをやってみた 1では解析前の設計とデータ取得、整形についての話でした。いよいよ分析に入ります。
と、その前に。ちょっとおさらいです。
＜今回のトライの目的＞
世の中には無料で使える、基本のレポート機能がついたツールやサービスがリリースされているのになんでわざわざRで、アナログ作業までして分析をやっているの？ と思われるかもしれません。
①Rのトレーニング
②Rでテキストマイニング（ツィート内容に極力踏み込まず、できるだけ機械的に判断と処理をするトレーニング）
③アカウントとは無関係のソーシャルリスニングだから。
ツィート数とか日別動向とかインフルエンサーなんてお飾りですよ！ アカウントに紐付かない純粋なクチコミを、テキスト内容に踏み込んで分析する！（ような感じだけどそこまで深くやってないよ！）これが今回のメインテーマであります。
実際に、Twitterアカウントを開設していないクライアントがリアルでキャンペーンを実施し、ツィッター上でどの程度話題になっているか知りたい、というオーダーを受けたことがあります。ソーシャルの公開記事は様々な情報、ウソもホントも詰め込まれた生の情報源なのです。
・データ形式 CSV
・データは、主体を 1=個人 2=関係者 3=セミナー・講座情報、ニュースサイト 4=bot に分類した「主体分類」、「ツィート内容」で構成
エクセルでも出来る作業ですが、練習のためRでデータを主体ごとに切り分けました。
＜作業の流れ＞
①Rを起動し、プラグインRcmdrを開く
RcmdrはRをGUI的に操作するプラグインです。でもほぼコマンド入力であることに変わりはありません。
②csvデータを読み込み、表示
③データを主体区分の数値別に切り分けて、新たにCSVで保存。今回使用したのは1のグループのデータと、2＋3のグループのデータです。botはウザいから除外しました。
＜作業の流れ＞
①RMecabを起動して、(1)で作成したすべての発言データ・ グループ1のデータ・グループ2＋3のデータを順次分析する。
②すべての発言の分類データを眺めて気になった点をメモる。
③メモを元にさらに比較用データの絞り込みや気になる単語を調べる。今回はクラスター分析はやりませんでした。今度時間があるときにやってみようと思います。
下のイメージは すべての発言データのRMecabでの分析結果の一部です。
Mecabは「形態素解析」で、意味の最小の単位で切り分け、分類してくれます。すごい！これは基本の解析関数の“RMeCabFreq（）”を使っていますが、他にも様々な関数があるので用途に応じて使い分けをします。
切れてしまってますが、「ウェブ解析士」キーワードの絞り込みだから「ウェブ」「解析」「士」が当然頻出回数が多いです。これらのワードはどのグループでも必ず共通で登場するので検討対象からは除外してます。
吐き出されるデータは、行番号、形態素（最小の日本語）、品詞（大分類）、品詞（小分類）、出現回数（Freq）です。この関数のメリットは重複がなくカウントされ、テキスト内に登場している形態素が頻度という数値で把握、という点ですね。
まずは全部の分類をぼやーっと眺めて、なんとなく全体を把握。こんなことを考えてデータをいじってます。↓
・『個人グループとセミナー・関係者グループのツィートに差があるか＞あると仮定＞個人とセミ ナー・関係者の形態素の並び比較』
・『個人とセミナー・関係者の形態素の名詞・動詞・形容詞のみの並び比較』
・『個人グループの感情を拾ってみよう＞個人グループデータの形容詞絞り込み』や『助動詞と形容詞の「ない」の否定のテキストのピックアップ』
いろんなことを多角的に見て、実施し、それからレポートにまとめていきます。これがクライアント向けの場合は、すべてを載せるのではなく、クライアントの知りたいことに即した形で、不要なデータを削っていきます。
がっつりグラフなんかも作ってレポート形式にしたのですが、余所様に関わることを一方的に調べただけなので、公開はしません。オチがなくてすいません。
以下、簡単に今回の分析結果の要旨です。
●計測期間内に運営主体のツィートが少ない。
●インフルエンサーは関係者グループの数名とボット。
●個人のツィート数は全ツィート数の約49%、半分近くあるけれどツィート内容を見ると解析士資格取得者やニュースサイトが含まれているので、純粋ないち個人のツィートの実数はもっと少ない。（分類方法をもっと精密にする必要がある）
●個人のツィートにつき助動詞及び形容詞の「ない」で否定語を調べたところ、強いネガティブ発言は見受けられなかった。
●関係者・セミナーグループでの頻出度が高い名詞は「講座」「認定」、個人では「データ」「講座」「資格」。部分的に被っているものの、個人グループでは「資格」が多いことから、取得対象としての資格や講座に興味があると推測する。
◎まとめ
個人のツィートにフォーカスしたところ、強いネガティブ・否定発言はないようです。形容詞分類でも、形容詞の否定「ない」を除いてネガティブイメージのある形容詞は「難しい」「高い」でした。（いずれも頻度が少ないため、それがすべてのユーザーの状態を示す形容詞であるとはいえません）。
今回はネガティブな発言はなかったものの、継続的にツィートを見て、ユーザーの疑問や資格に対する見方を把握していくことも重要かな、と思いました。
個人グループのツィートは、認定資格を取得していると思われるユーザー（資格既取得層）と資格に興味がある・これから受験する・勉強中といったユーザー（未取得層）の二つに分類できます。ツィッターで資格既取得層か、未取得層（潜在的ユーザーも含めて）のどこに・どのように情報を発信していくか運用設計を考えることも重要だと思います。
＜反省＞
当たり障りのない要旨になってしまいました。通常、レポートはクライアントの要求に応じて定義し、それに役立つように作成するものですから、相手がいないとどうしてもボヤけたレポートになってしまう、という点も収穫でした。今回の分析で分かったその他の課題は、
・ユーザー分類をどのように・いかに効率よくやって精度をあげるか
・ データの取得方法
・今回のテキストマイニングは形態素の数の把握だが、ユーザーと、重要形容詞や名詞との発言の相関のグラフ化や、 ツィート内容についてもっと突っ込んだ分析をしたい。
です。
言語の用法や言語の相関関係や傾向については実に素人的な所感です。当方、テキストマイニングの専門家でもなく、この分析は社会学のような学問の探究を目的としていません。でも、「ユーザーの本音の仮説を立てる」ということであればこの程度でもそれなりに役立つ情報になると思います。
分析に王道はあっても正道はない！（最近気に入ってる言葉らしい）
いろんな方法があっていいと思います。仮説が正しいかどうかはその後のアクションと検証が証明してくれます。
と、その前に。ちょっとおさらいです。
＜今回のトライの目的＞
世の中には無料で使える、基本のレポート機能がついたツールやサービスがリリースされているのになんでわざわざRで、アナログ作業までして分析をやっているの？ と思われるかもしれません。
①Rのトレーニング
②Rでテキストマイニング（ツィート内容に極力踏み込まず、できるだけ機械的に判断と処理をするトレーニング）
③アカウントとは無関係のソーシャルリスニングだから。
ツィート数とか日別動向とかインフルエンサーなんてお飾りですよ！ アカウントに紐付かない純粋なクチコミを、テキスト内容に踏み込んで分析する！（ような感じだけどそこまで深くやってないよ！）これが今回のメインテーマであります。
実際に、Twitterアカウントを開設していないクライアントがリアルでキャンペーンを実施し、ツィッター上でどの程度話題になっているか知りたい、というオーダーを受けたことがあります。ソーシャルの公開記事は様々な情報、ウソもホントも詰め込まれた生の情報源なのです。
(1) 分析作業1 Rでデータを分類、ソート
整形したデータは下記の通りです。・データ形式 CSV
・データは、主体を 1=個人 2=関係者 3=セミナー・講座情報、ニュースサイト 4=bot に分類した「主体分類」、「ツィート内容」で構成
エクセルでも出来る作業ですが、練習のためRでデータを主体ごとに切り分けました。
＜作業の流れ＞
①Rを起動し、プラグインRcmdrを開く
RcmdrはRをGUI的に操作するプラグインです。でもほぼコマンド入力であることに変わりはありません。
②csvデータを読み込み、表示
③データを主体区分の数値別に切り分けて、新たにCSVで保存。今回使用したのは1のグループのデータと、2＋3のグループのデータです。botはウザいから除外しました。
(2) RMecabでテキストマイニング
RMecabはRのテキストマイニングのパッケージです。日本語の形態素解析エンジンの「MeCab」をRで操作するためのものです。ギャル語にはぁたいぉうしてるのかしらぁ？ あとこのエンジンやパッケージはなんて読むのでしょうか。このエンジンの制作者さんのサイトには「めかぶ」の写真があるんですが…やっぱり「めかぶ」なんですかね。＜作業の流れ＞
①RMecabを起動して、(1)で作成したすべての発言データ・ グループ1のデータ・グループ2＋3のデータを順次分析する。
②すべての発言の分類データを眺めて気になった点をメモる。
③メモを元にさらに比較用データの絞り込みや気になる単語を調べる。今回はクラスター分析はやりませんでした。今度時間があるときにやってみようと思います。
下のイメージは すべての発言データのRMecabでの分析結果の一部です。
Mecabは「形態素解析」で、意味の最小の単位で切り分け、分類してくれます。すごい！これは基本の解析関数の“RMeCabFreq（）”を使っていますが、他にも様々な関数があるので用途に応じて使い分けをします。
切れてしまってますが、「ウェブ解析士」キーワードの絞り込みだから「ウェブ」「解析」「士」が当然頻出回数が多いです。これらのワードはどのグループでも必ず共通で登場するので検討対象からは除外してます。
吐き出されるデータは、行番号、形態素（最小の日本語）、品詞（大分類）、品詞（小分類）、出現回数（Freq）です。この関数のメリットは重複がなくカウントされ、テキスト内に登場している形態素が頻度という数値で把握、という点ですね。
まずは全部の分類をぼやーっと眺めて、なんとなく全体を把握。こんなことを考えてデータをいじってます。↓
・『個人グループとセミナー・関係者グループのツィートに差があるか＞あると仮定＞個人とセミ ナー・関係者の形態素の並び比較』
・『個人とセミナー・関係者の形態素の名詞・動詞・形容詞のみの並び比較』
・『個人グループの感情を拾ってみよう＞個人グループデータの形容詞絞り込み』や『助動詞と形容詞の「ない」の否定のテキストのピックアップ』
(3) 分析とレポートはエクセルで
最も難関のテキストマイニングの処理はRで行い、詳細の分析はエクセル上でやりました。オートフィルタでちゃちゃと切り替えながら見ていきます。今回はデータをいろんなフィルタでソートしてぱらぱらと見て、気づきをメモって、後で再検討します。いつも大体そんな感じです。いろんなことを多角的に見て、実施し、それからレポートにまとめていきます。これがクライアント向けの場合は、すべてを載せるのではなく、クライアントの知りたいことに即した形で、不要なデータを削っていきます。
(4) 結果要旨
がっつりグラフなんかも作ってレポート形式にしたのですが、余所様に関わることを一方的に調べただけなので、公開はしません。オチがなくてすいません。
以下、簡単に今回の分析結果の要旨です。
●計測期間内に運営主体のツィートが少ない。
●インフルエンサーは関係者グループの数名とボット。
●個人のツィート数は全ツィート数の約49%、半分近くあるけれどツィート内容を見ると解析士資格取得者やニュースサイトが含まれているので、純粋ないち個人のツィートの実数はもっと少ない。（分類方法をもっと精密にする必要がある）
●個人のツィートにつき助動詞及び形容詞の「ない」で否定語を調べたところ、強いネガティブ発言は見受けられなかった。
●関係者・セミナーグループでの頻出度が高い名詞は「講座」「認定」、個人では「データ」「講座」「資格」。部分的に被っているものの、個人グループでは「資格」が多いことから、取得対象としての資格や講座に興味があると推測する。
◎まとめ
個人のツィートにフォーカスしたところ、強いネガティブ・否定発言はないようです。形容詞分類でも、形容詞の否定「ない」を除いてネガティブイメージのある形容詞は「難しい」「高い」でした。（いずれも頻度が少ないため、それがすべてのユーザーの状態を示す形容詞であるとはいえません）。
今回はネガティブな発言はなかったものの、継続的にツィートを見て、ユーザーの疑問や資格に対する見方を把握していくことも重要かな、と思いました。
個人グループのツィートは、認定資格を取得していると思われるユーザー（資格既取得層）と資格に興味がある・これから受験する・勉強中といったユーザー（未取得層）の二つに分類できます。ツィッターで資格既取得層か、未取得層（潜在的ユーザーも含めて）のどこに・どのように情報を発信していくか運用設計を考えることも重要だと思います。
＜反省＞
当たり障りのない要旨になってしまいました。通常、レポートはクライアントの要求に応じて定義し、それに役立つように作成するものですから、相手がいないとどうしてもボヤけたレポートになってしまう、という点も収穫でした。今回の分析で分かったその他の課題は、
・ユーザー分類をどのように・いかに効率よくやって精度をあげるか
・ データの取得方法
・今回のテキストマイニングは形態素の数の把握だが、ユーザーと、重要形容詞や名詞との発言の相関のグラフ化や、 ツィート内容についてもっと突っ込んだ分析をしたい。
です。
言語の用法や言語の相関関係や傾向については実に素人的な所感です。当方、テキストマイニングの専門家でもなく、この分析は社会学のような学問の探究を目的としていません。でも、「ユーザーの本音の仮説を立てる」ということであればこの程度でもそれなりに役立つ情報になると思います。
分析に王道はあっても正道はない！（最近気に入ってる言葉らしい）
いろんな方法があっていいと思います。仮説が正しいかどうかはその後のアクションと検証が証明してくれます。
2013年8月27日火曜日
【Books】ロイヤルティリーダーに学ぶソーシャルメディア戦略
著者：高見俊介
出版社：ファーストプレス
出版日：2011/3/25
おすすめ度：★★★
本書は従来型の顧客満足にソーシャルメディアの要素のひとつ「クチコミ（推奨）」を加味して考える、顧客像と指標NPS、それを用いた分析事例の本です。 ソーシャルメディアの企業活用の問題、ソーシャルメディア活用の重要性。NPSという顧客ロイヤルティ指標を用いた分析と業務改善というのがこの書籍の内 容です。ソーシャルマーケティング全体の流れやポイントを把握できるが、判断軸や結論がほぼすべて「NPSでは～」になっているのでそこはマスキングしないと使えないのですが、そうするとオチがないことになります。（なんだそりゃ）
出版は2011年ですが、現状も大きな変化はないように思います。その意味では内容が古びている感じはしません。「なう。」なマーケターが読んでも役立つと思います、半分程度は。なぜ半分かといいますと、NPSという指標の説明、それを使った実例と改善が全編にわたって基軸となっているからです。NPS自体はユニークで分かりやすい指標だと思いますが、いかんせん普遍化するには敷居が高い印象が否めません。というのも、日本では認定取得者がごく少なく（著者しかいないのでは？）、この指標の認知度が未だ高いとはいえません
ですので、この本はNPS部分はさておいて、ソーシャルマーケティングという視点で読むほうが分かりやすいし、そのほうがまだ役に立つと思います。じゃあソーシャルメディアマーケティングを理解するために買ってもいいかというと、今なら他にも本があるだろうからNPSやNPSの事例に興味がなければ買わなくていいです。
＜目次＞第1章 ソーシャルメディア時代のマーケティング
第2章 ソーシャルメディア時代の顧客セグメンテーション
第3章 ソーシャルメディア活用策（前編）
第4章 ソーシャルメディア活用策（後編）
第5章 ソーシャルメディア活用策の効果測定
第6章 ソーシャルメディア時代に求められる「真」の顧客中心
以下、記憶に残った点です。
◎ソーシャルの企業活用が迷走するのは、ソーシャルメディア利用の目的が明確でないから。
まあ、そうですよね。いや、目的はあることが多いのですよ、一応。企業認知度を上げたいとか、商品の売り上げにつなげたいとか。その目的に適しているのかどうか、達成可能性があるのかという検証や認知がないだけで。強いていうならソーシャルメディアにおけるKPIがない、というのが企業利用においては一番問題なのかも。
◎企業の顧客戦略の変化。顧客セグメンテーション
推奨意志があり、顧客収益性が高い人・・・天使
推奨意志はあるが顧客収益性は低い人・・・宣教師
推奨意志もなく顧客収益性が低い顧客（つまり企業や商品に不満を持っている）は反逆者。酷いww
顧客セグメンテーションをソーシャルという側面から再分類してプロモーション手法を変えるなど、面白いと思いました。顧客の心理に踏み込んだ調査で分析し、対応をそれぞれのグループで変えるといったことはこれまでのマーケティングでも常套手段でしょう。しかし、そういった煩雑な調査を「推奨意志」という軸でスコア化したことは評価していいと思います。わかりやすい指標と言われるわけです。
◎NPS（ネットプロモータースコア）
詳細はは下記を参照してください。
ウェブ担：用語集 NPS
調 査方法はいたってシンプルで指標として分かりやすいという利点がありますが、NPSはこの手法の提唱者及び会社に商標登録されています。勝手にテストだけ 流用して御社の顧客ロイヤルティを測りますとかなんとかやってると怒られると思います。（そのために認定者制度があるわけで）。これも、広まらない理由の 一つかなと思います。このテストだけで煩雑な顧客意識調査をせずに顧客ロイヤルティが測れる、という点では画期的ですが、精度やフィナンシャル指標との相関性については今も賛否両論です。今後の研究と実績次第ですね。
◎ソーシャルメディアの企業活用はCEOがキー
これはどこでも説かれますが、最も厚く高い壁ですよね。トップが旗を降ればそりゃ社員はやりやすいですよ。予算も付きますし。
日本でウェブへの投資の腰が重い理由はソーシャルメディア活用の効果が企業の経済効果と相関性があるというデータが今のところ明確なものがない、というのが大きいと思います（本書ではNPSだったら説明できるよと言ってるのですが、まあそれはさておいて）。しかし、私自身はソーシャルメディアの成熟が進むにつれて企業の活用の場も必ずある、と思ってます。
ソーシャルは中長期で運用、ROIでは効果測定するとおかしくなるとか不採算性だけ目に付くとか、分かるんですよ。分かってるんですよ。そのヒントを求めて本書を買ったのですが、問題提起だけで終わってしまったのが残念です。まあ、これらソーシャルの効果測定はみなさん、今現在、試行錯誤を重ねて進めています。大きな成功事例もよいのですが、大きな失敗と小さな成功事例の積み重ねがヒントになるのでは、と思っています。
2013年8月13日火曜日
【解析いろは19】グランフロント大阪のイベントのバイラル効果を勝手に見てみる
お盆期間に入ったので閑散としていますね。今日から夏休みを、と思っていたらやり残したことがあったのでひっそり仕事をしています。
7月初頭に、当Facebookページの「解析のいろは」でニュースのみピックアップしたのですが、大阪の新名所・グランフロント大阪であるイベントがありました。「初音ミクinナレッジキャピタル」というイベントでございます（http://kc-i.jp/event/miku/）。7月12日時点では対応アプリがアンドロ用しかなかったのですが、iPhone用も間に合ったようですね。7/12のイベント開始直後はなかったので、後で追加されたのでしょう。
まあそんな訳で、ソーシャル代表としてTwitterでのバイラルはどんなもんだったか、ということをザックザクに粗くまとめました。
--------------------------------------------------------
利用した解析ツール：Topsy
計測期間：7/14～8/13（30日）
調査方法：「グランフロント＋ミク」という最小のワードでのＴweet数を検索。比較として「グランフロント」のみの検索結果を加える。「グランフロント」の検索結果には「グランフロント＋ミク」も含まれている。
基準：数の多寡については目標値、客観的基準が不明のため期間内の1日平均、特定の日の平均を算出して比較・検討。
--------------------------------------------------------
＜データ＞
◎期間内ツィート数累計
【検索ワード】
グランフロント＋ミク ： 1,288 1日あたりの平均ツィート数 42.9 個
グランフロントのみ：37,871 1日あたりの平均ツィート数 1262.3個
◎最多ツィートの日 8/3のツィート数比較
【検索ワード】
グランフロント＋ミク ： 137
グランフロントのみ：1,454
＜参考＞
・ライブの特設ページのソーシャルリンク（Twitter）が共有された数：369
https://twitter.com/search?q=http%3A%2F%2Fkc-i.jp%2Fhatsuap%2F
・告知ページがTwitterでツィートされた数：71
（「イベント:初音ミク in ナレッジキャピタル」で検索）
【グラフA】
【グラフB】
＜ばっくり考察＞
◎期間内累計
計測期間内では1日あたり平均ツィート数1362個のうち、約3.4%がワード「ミク」を含むツィートでした。（但しこのワード「ミク」はイベントの初音ミクに限定されません。個人名等を含んでいる場合があります。というかありました）
◎最多ツィートの日（8/3）の動向
8/3にワード「ミク」を含むツィートが期間内で最多。一日あたり平均の約3.1倍であり、ワード「グランフロント」を含むツィート内での割合は9.4%と大幅に増加しています。
■8/3の外部要因
・8/3～8/7 初音ミクのライブ上映初日
◎わかったこと
単純に「グランフロント＋ミク」ワードで、ライブ初日の8/3にツィートが3倍近く増加している点から、ライブへの関心やクチコミは、同時に開催さいていたミク絡みのイベントよりも高かったのでは？という仮説を立ててみる。あとは追加調査。（おいぃ！）
--------------------------------------------------------
本題はここからです。グラフや数字に誤魔化されてはいけません。
この結果はグランフロントで行われた初音ミク関連のイベントについてのごく一部の、断片的なデータです。
ワード「グランフロント」「ミク」を含まなくても、ライブのタイトル「夏祭初音鑑」や特設ページのURLを抽出すると、もっと「初音ミクに関連し、言及しているであろう」ツィート数は増えます。それらは含んでいないので、イベント全体のバイラル効果を見るにはデータが不足しています。ゆえに、調査方法と範囲、基準を明示してあらかじめ逃げの手を打っています。
ではこれが効果測定のやり方として間違っているかというとそうでもないと思うのです。どの範囲のデータで、どういう判断基準や方法をもって測定するかは解析する側が決めるべきことです。ただ、この一部のデータで全体のバイラル効果を推察するには根拠が乏しい。ですから数字については全く判断をせず事実だけ述べています。ずるい！
クライアントが期待する効果とは何か。それを測定するためにはどのような条件設定をすればよいか。
イベントの効果測定、特にソーシャルについて測定する場合は、あらかじめ測定条件とゴールを決めておく
ということが大事なんです。はい、すごく長い前置きでした。
でも、最小の手間でやったのですが、ヒントは得られますよね。8/3はなんだかツィートが多いぞ、と。ライブ上映初日だぞ、と。その前後にはテレビＣＭが流れていて、 大阪ではポスターが貼ってあって、当日にぴあやその他のメディアでツィートされているようだ。それに較べて、イベント開始当日や前後は動きが少ない。通常イベントの告知は十分だったのか？などなど。これらの疑問も、解析をする上ではとても重要だと思います。特にイベントに絡んだ効果測定は定点観測と異なり、明確な目的と訴求、その効果が必要なのですから。
また、 「グランフロント＋ミク」の検索結果のツィート数がこれで多いのか、少ないのか、ということについては基準がないため全く判断ができません。従って、割合を見てみました。これでお分かりかと思いますが、
目標や基準設定されていないとイイも悪いも判断できない
のです。（そりゃ内部では設定されていると思いますが）。
ちなみに多分GA使ってますね、ログ取るのに。ソーシャルも見るんですかね。あーレポートが大変だぁ・・・
長い思考のお遊びにお付き合いくださりありがとうございました～。しかし、この過程こそが解析においてとても重要だと私は考えてます。
Topsyや、Yahoo!リアルタイム検索はタダで使えるツールです。ぜひ遊んでみてください。応用として、キャンペーン開始直後のバイラル動向だったり、イヤな話ですが炎上の有無の確認とか、そういったことにも使えますよね。
7月初頭に、当Facebookページの「解析のいろは」でニュースのみピックアップしたのですが、大阪の新名所・グランフロント大阪であるイベントがありました。「初音ミクinナレッジキャピタル」というイベントでございます（http://kc-i.jp/event/miku/）。7月12日時点では対応アプリがアンドロ用しかなかったのですが、iPhone用も間に合ったようですね。7/12のイベント開始直後はなかったので、後で追加されたのでしょう。
まあそんな訳で、ソーシャル代表としてTwitterでのバイラルはどんなもんだったか、ということをザックザクに粗くまとめました。
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利用した解析ツール：Topsy
計測期間：7/14～8/13（30日）
調査方法：「グランフロント＋ミク」という最小のワードでのＴweet数を検索。比較として「グランフロント」のみの検索結果を加える。「グランフロント」の検索結果には「グランフロント＋ミク」も含まれている。
基準：数の多寡については目標値、客観的基準が不明のため期間内の1日平均、特定の日の平均を算出して比較・検討。
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＜データ＞
◎期間内ツィート数累計
【検索ワード】
グランフロント＋ミク ： 1,288 1日あたりの平均ツィート数 42.9 個
グランフロントのみ：37,871 1日あたりの平均ツィート数 1262.3個
◎最多ツィートの日 8/3のツィート数比較
【検索ワード】
グランフロント＋ミク ： 137
グランフロントのみ：1,454
＜参考＞
・ライブの特設ページのソーシャルリンク（Twitter）が共有された数：369
https://twitter.com/search?q=http%3A%2F%2Fkc-i.jp%2Fhatsuap%2F
・告知ページがTwitterでツィートされた数：71
（「イベント:初音ミク in ナレッジキャピタル」で検索）
【グラフA】
＜ばっくり考察＞
◎期間内累計
計測期間内では1日あたり平均ツィート数1362個のうち、約3.4%がワード「ミク」を含むツィートでした。（但しこのワード「ミク」はイベントの初音ミクに限定されません。個人名等を含んでいる場合があります。というかありました）
◎最多ツィートの日（8/3）の動向
8/3にワード「ミク」を含むツィートが期間内で最多。一日あたり平均の約3.1倍であり、ワード「グランフロント」を含むツィート内での割合は9.4%と大幅に増加しています。
■8/3の外部要因
・8/3～8/7 初音ミクのライブ上映初日
◎わかったこと
単純に「グランフロント＋ミク」ワードで、ライブ初日の8/3にツィートが3倍近く増加している点から、ライブへの関心やクチコミは、同時に開催さいていたミク絡みのイベントよりも高かったのでは？という仮説を立ててみる。あとは追加調査。（おいぃ！）
--------------------------------------------------------
本題はここからです。グラフや数字に誤魔化されてはいけません。
この結果はグランフロントで行われた初音ミク関連のイベントについてのごく一部の、断片的なデータです。
ワード「グランフロント」「ミク」を含まなくても、ライブのタイトル「夏祭初音鑑」や特設ページのURLを抽出すると、もっと「初音ミクに関連し、言及しているであろう」ツィート数は増えます。それらは含んでいないので、イベント全体のバイラル効果を見るにはデータが不足しています。ゆえに、調査方法と範囲、基準を明示してあらかじめ逃げの手を打っています。
ではこれが効果測定のやり方として間違っているかというとそうでもないと思うのです。どの範囲のデータで、どういう判断基準や方法をもって測定するかは解析する側が決めるべきことです。ただ、この一部のデータで全体のバイラル効果を推察するには根拠が乏しい。ですから数字については全く判断をせず事実だけ述べています。ずるい！
クライアントが期待する効果とは何か。それを測定するためにはどのような条件設定をすればよいか。
イベントの効果測定、特にソーシャルについて測定する場合は、あらかじめ測定条件とゴールを決めておく
ということが大事なんです。はい、すごく長い前置きでした。
でも、最小の手間でやったのですが、ヒントは得られますよね。8/3はなんだかツィートが多いぞ、と。ライブ上映初日だぞ、と。その前後にはテレビＣＭが流れていて、 大阪ではポスターが貼ってあって、当日にぴあやその他のメディアでツィートされているようだ。それに較べて、イベント開始当日や前後は動きが少ない。通常イベントの告知は十分だったのか？などなど。これらの疑問も、解析をする上ではとても重要だと思います。特にイベントに絡んだ効果測定は定点観測と異なり、明確な目的と訴求、その効果が必要なのですから。
また、 「グランフロント＋ミク」の検索結果のツィート数がこれで多いのか、少ないのか、ということについては基準がないため全く判断ができません。従って、割合を見てみました。これでお分かりかと思いますが、
目標や基準設定されていないとイイも悪いも判断できない
のです。（そりゃ内部では設定されていると思いますが）。
ちなみに多分GA使ってますね、ログ取るのに。ソーシャルも見るんですかね。あーレポートが大変だぁ・・・
長い思考のお遊びにお付き合いくださりありがとうございました～。しかし、この過程こそが解析においてとても重要だと私は考えてます。
Topsyや、Yahoo!リアルタイム検索はタダで使えるツールです。ぜひ遊んでみてください。応用として、キャンペーン開始直後のバイラル動向だったり、イヤな話ですが炎上の有無の確認とか、そういったことにも使えますよね。
2013年7月16日火曜日
【PickUp】EコマースとCLVとSNSの密月はウソ？
昨今注目されているマーケのキーワード、「カスタマーライフタイムバリュー（顧客生涯価値）（CLV）」。アメリカのマーケティングリサーチ会社のCustona社の調査によると、オーガニック検索を経てアクセスしてくる顧客がCLVが最も高く、優良顧客率が高かった。。。という結果だったそうです。
”優良顧客率が低かったのはソーシャルメディアからの流入顧客だ。Facebookからは1％、Twitter経由では-23％という結果に終わっている。 ソーシャルメディアのコンバージョン率は高いと思われがちだが、今回の調査結果から見ると、むしろ従来型のメールマーケティングの方が効果が高いといえる。”
ニュース元：http://marketing.itmedia.co.jp/mm/articles/1306/28/news050.html
元記事（英語）：http://searchenginewatch.com/article/2277756/Most-Valuable-Ecommerce-Customers-Come-from-Organic-Search-Study
そもそもＣＬＶとはなんぞや、というと「顧客満足度を上げてとの良い関係を長く保って、お金やなにやらを継続して落としてもらう幸せな関係」（超意訳）と言う感じでしょうか。正しい定義は検索してくださいネ！ 新規顧客を獲得しつづけるのはコスト面も大変だし市場も限られている、という理由もあります。
近時、企業がこぞってFacebookやTwitterなどのSNSを活用しようと乗り出してくるのは『顧客との直接的な接点を増やして企業や商品イメージをアップしてCLVをあげたい』という考えがあることが多いと思います。もしくはマーケやコンサル会社が『SNSを通じてユーザー、潜在的顧客を獲得し、優良な関係を築いてCLVを上げていきましょう』的なプレゼンをしているかもしれません。
この調査結果では、ソーシャルは確かに流入のチャネルにはなっているけれども、CLVはあんまりだよな、ということが透けて見えたわけです。
“Social media is generally accepted as a common contributor in the path to conversion, and sometimes is the last click or only click in a conversion funnel. However according to Custora, clients coming from social networks don’t stack up against the CLV of clients coming from other channels. ”
何が言いたいのかというと、SNS＝集客の要になる、CLVの向上に資する、といったことを「＝（イコール）」で結ぶのではなく、冷静に受けとめる必要があるということです。 このニュース、特に日本語の抜粋だけ読んで「SNSはCLVに結び付かない、やっぱりSEOとメルマガとCPCで優良顧客を増やしていくべきですよ！」 という結論に結びつけるのもいかがなものか、と思ったり。
この記事の見出しも「～ウソ？」なんてちょっぴり装飾してみましたが、SNSが新しい流入チャネルとして重要であることは変わらないだろうし、SNSを通じてCLVを上げることも可能だと思います。今回の調査はEコマースに限定しているようなので、そうでない会社とSNSとの関係は異なるかもしれません。また、統計的には十分な母数を備えていますが、あくまでも傾向の平均値になるため、本当に自社やクライアントにこの結果が該当するか・しないかというのも考えなくてはなりません。
データというのは事象の分析結果の一端なのですが、言いよう・使いようによってどのような印象をも与えることができる、という好例ともいえますね。今流行りの統計学的思考を身に着けよう、ではないですが、真に受けすぎない・軽んじすぎないさじ加減が必要かと。
でも主張する側に立ったときは主張するメリットに対して論理を貫き通すことが必要ですよ。どのようなことにもメリット・デメリットはあるのですから、そこでどちらにも配慮した平たい論旨を展開すると聞いている側は「どっちやねん」と感じ、不信感が募るだけですから。
ネット関連の施策はリアルのキャンペーンや広告よりもはるかにとっつきやすく、コストも比較的安く済む。また、効果計測がやりやすい。というメリットが高いのは事実です。リスクを考えすぎてやらないよりも失敗を含めやったほうが結果が得られやすい、やったもの勝ちな面があるのもネットだと思ってます。企業ではどうしてもリスクヘッジをしたがりますが、どっちかというとリスクマネジメントをすべきだと、最近すごく思います。
”優良顧客率が低かったのはソーシャルメディアからの流入顧客だ。Facebookからは1％、Twitter経由では-23％という結果に終わっている。 ソーシャルメディアのコンバージョン率は高いと思われがちだが、今回の調査結果から見ると、むしろ従来型のメールマーケティングの方が効果が高いといえる。”
ニュース元：http://marketing.itmedia.co.jp/mm/articles/1306/28/news050.html
元記事（英語）：http://searchenginewatch.com/article/2277756/Most-Valuable-Ecommerce-Customers-Come-from-Organic-Search-Study
そもそもＣＬＶとはなんぞや、というと「顧客満足度を上げてとの良い関係を長く保って、お金やなにやらを継続して落としてもらう幸せな関係」（超意訳）と言う感じでしょうか。正しい定義は検索してくださいネ！ 新規顧客を獲得しつづけるのはコスト面も大変だし市場も限られている、という理由もあります。
近時、企業がこぞってFacebookやTwitterなどのSNSを活用しようと乗り出してくるのは『顧客との直接的な接点を増やして企業や商品イメージをアップしてCLVをあげたい』という考えがあることが多いと思います。もしくはマーケやコンサル会社が『SNSを通じてユーザー、潜在的顧客を獲得し、優良な関係を築いてCLVを上げていきましょう』的なプレゼンをしているかもしれません。
この調査結果では、ソーシャルは確かに流入のチャネルにはなっているけれども、CLVはあんまりだよな、ということが透けて見えたわけです。
“Social media is generally accepted as a common contributor in the path to conversion, and sometimes is the last click or only click in a conversion funnel. However according to Custora, clients coming from social networks don’t stack up against the CLV of clients coming from other channels. ”
何が言いたいのかというと、SNS＝集客の要になる、CLVの向上に資する、といったことを「＝（イコール）」で結ぶのではなく、冷静に受けとめる必要があるということです。 このニュース、特に日本語の抜粋だけ読んで「SNSはCLVに結び付かない、やっぱりSEOとメルマガとCPCで優良顧客を増やしていくべきですよ！」 という結論に結びつけるのもいかがなものか、と思ったり。
この記事の見出しも「～ウソ？」なんてちょっぴり装飾してみましたが、SNSが新しい流入チャネルとして重要であることは変わらないだろうし、SNSを通じてCLVを上げることも可能だと思います。今回の調査はEコマースに限定しているようなので、そうでない会社とSNSとの関係は異なるかもしれません。また、統計的には十分な母数を備えていますが、あくまでも傾向の平均値になるため、本当に自社やクライアントにこの結果が該当するか・しないかというのも考えなくてはなりません。
データというのは事象の分析結果の一端なのですが、言いよう・使いようによってどのような印象をも与えることができる、という好例ともいえますね。今流行りの統計学的思考を身に着けよう、ではないですが、真に受けすぎない・軽んじすぎないさじ加減が必要かと。
でも主張する側に立ったときは主張するメリットに対して論理を貫き通すことが必要ですよ。どのようなことにもメリット・デメリットはあるのですから、そこでどちらにも配慮した平たい論旨を展開すると聞いている側は「どっちやねん」と感じ、不信感が募るだけですから。
ネット関連の施策はリアルのキャンペーンや広告よりもはるかにとっつきやすく、コストも比較的安く済む。また、効果計測がやりやすい。というメリットが高いのは事実です。リスクを考えすぎてやらないよりも失敗を含めやったほうが結果が得られやすい、やったもの勝ちな面があるのもネットだと思ってます。企業ではどうしてもリスクヘッジをしたがりますが、どっちかというとリスクマネジメントをすべきだと、最近すごく思います。
2013年7月9日火曜日
【PickUp】選挙とSNSとビッグデータ
カリフォルニア州の40歳～49歳の富裕層女性はジョージ・クルーニーがお好み！ なるほどねぇ～。ＮＹ州ではサラ・ジェシカ・パーカーが人気。ブルース・スプリングスティーンがオハイオ州で登場するのも分かる分かる。
でも、これは全米のタレント人気ランキングの結果ではありません。2012年の大統領選挙におけるオバマ陣営の選挙資金パーティーでキャスティングされたセレブです。
アメリカではビッグデータに基づく選挙戦略がすでに実行されています。オバマ陣営では、地方での選挙資金集めのパーティーで膨大なビッグデータを元に、土地柄や招待客の層と嗜好にあわせて支持者の俳優や女優などのセレブを選び、効率良く、より高額の選挙資金を集めました。
それに関して興味深いレポートがありました。お暇なときに読んでみてください。ヘタなニュースより面白いです。
KDDI総研 米国大統領選に見るソーシャルとビッグデータの役割
また、つい最近（5月）、選挙をにらんでNHKで特集が組まれました。こちらは短くてわかりやすかったです。
オバマ陣営の戦略は常に進化してます。2008年からアプリを使い、2012年の選挙ではその時から集積したデータを他のデータベースと統合して精度をガツンと上げているそうです。
”ソーシャルメディアのコンテンツを「発信」でなく「受信」して集め、大量のデータを動かして、シミュレーションや解析を行うツールや環境が充実し、データ解析の技術が急速に進化してきたという環境”
このセンテンスを読んだだけで鳥肌が出ます。すごっ！ 脳からヨダレ出てきた。
もう一つ、前選挙でオバマ陣営が取ったのはソーシャル戦略の徹底です。キーワードは『パーソナライズ』。
”誰の名前でどういうメッセージを送るのが最も効果的か、膨大なシミュレーションが行われ、それぞれのターゲットに合わせた発信者と内容のメッセージが送られた。支持してくれそうな個人にパーソナルに呼びかけた。”
例として、筆者の元にミッシェル・オバマ夫人から贈られたツィッターのダイレクトメッセージが挙げられています。こんなのがダイレクトメッセージで届いたら興奮しますよね。パーソナライズされていますから、誰にでも同内容のメッセージが送られてきたのではなく、インフルエンサーとして影響力があるがために、その内容に特化したメッセージとなっています。
マスコミに依存するのではなく、ソーシャルをオウンドメディア化し、情報発信と受信によるコミュニケーションとシェアの輪を広げたこと。
オバマ陣営は、これを莫大な費用とデータを投入して実装し、勝利を得た、ということになるのでしょう。重要なことは、
という点です。トップは何も知らなくていい、という訳ではないのです。ネット選挙活動が解禁となった日本で、一体どれくらいの候補者がこの点を理解しているでしょうか。日本企業のトップもまた然り。リーダー（決断する立場の人間）が、システムの詳細は知らなくてもいいけれども、その効果ややろうとすることを理解していなくては、クソの役にも立たないことでしょう（あらやだー）。ＫDDIのレポートの末尾でもこの点について鋭く言及しています。
また、最近の記事で気になるものをピックアップしました。
ITmedia マーケター通信 facebookの遊説報告は結局スピーカーでの連呼と同じ？
よく見かけますよねえ、この刺さらない遊説報告。暑苦しいのもうっとおしいけど、「で、だからなによ」というリアクションにもつながりかねない薄さですな。唯一評価されている感じの安倍首相のFacebookページのイメージ写真があざとい・・・（笑 どこが（誰が）フィクサーなんでしょうね？
http://www.facebook.com/abeshinzo?fref=ts
あとYahoo!からこんなのも。
ビッグデータが導き出した参議院選挙の議席予測
興味深いのが、その結果ではなく、「ビッグデータ（主に検索）を用いてその時々の話題をレポートしていこう」という試みです。元データは置いておくとして、調査方法や予測方法を簡単に説明してくれているのは面白い。まあしかし、「「Yahoo!検索」データなどのネット上の動きと、実際の得票数の間に高い相関がある」ことの真偽はわからないですけどね。
受け手の私たちは結果や予測がどうか、ではなくそれを材料に『自分がどう考え、判断するか』が最も大切なことではないかと。
なぜこうもビッグデータのネタを使うかというと、流行ってるというものあるのですが、これによって今までの解析のロジックや思考がひっくり返る可能性があるからです。実際にビッグデータに触れる機会はそうそうないかもしれませんが、アンテナを張って知識を仕入れておいてもソンはない、と思います。
でも、これは全米のタレント人気ランキングの結果ではありません。2012年の大統領選挙におけるオバマ陣営の選挙資金パーティーでキャスティングされたセレブです。
アメリカではビッグデータに基づく選挙戦略がすでに実行されています。オバマ陣営では、地方での選挙資金集めのパーティーで膨大なビッグデータを元に、土地柄や招待客の層と嗜好にあわせて支持者の俳優や女優などのセレブを選び、効率良く、より高額の選挙資金を集めました。
それに関して興味深いレポートがありました。お暇なときに読んでみてください。ヘタなニュースより面白いです。
KDDI総研 米国大統領選に見るソーシャルとビッグデータの役割
また、つい最近（5月）、選挙をにらんでNHKで特集が組まれました。こちらは短くてわかりやすかったです。
NHK ビッグデータ活用で変わる選挙運動
オバマ陣営の戦略は常に進化してます。2008年からアプリを使い、2012年の選挙ではその時から集積したデータを他のデータベースと統合して精度をガツンと上げているそうです。
”ソーシャルメディアのコンテンツを「発信」でなく「受信」して集め、大量のデータを動かして、シミュレーションや解析を行うツールや環境が充実し、データ解析の技術が急速に進化してきたという環境”
このセンテンスを読んだだけで鳥肌が出ます。すごっ！ 脳からヨダレ出てきた。
もう一つ、前選挙でオバマ陣営が取ったのはソーシャル戦略の徹底です。キーワードは『パーソナライズ』。
”誰の名前でどういうメッセージを送るのが最も効果的か、膨大なシミュレーションが行われ、それぞれのターゲットに合わせた発信者と内容のメッセージが送られた。支持してくれそうな個人にパーソナルに呼びかけた。”
例として、筆者の元にミッシェル・オバマ夫人から贈られたツィッターのダイレクトメッセージが挙げられています。こんなのがダイレクトメッセージで届いたら興奮しますよね。パーソナライズされていますから、誰にでも同内容のメッセージが送られてきたのではなく、インフルエンサーとして影響力があるがために、その内容に特化したメッセージとなっています。
マスコミに依存するのではなく、ソーシャルをオウンドメディア化し、情報発信と受信によるコミュニケーションとシェアの輪を広げたこと。
オバマ陣営は、これを莫大な費用とデータを投入して実装し、勝利を得た、ということになるのでしょう。重要なことは、
“オバマ大統領自身がすべて理解しているわけではないだろうが、それだけのスタッフを雇い、彼らを率いて使いこなせる程度にはITを「理解」しており、そのためにリソースを割く判断ができる。”
という点です。トップは何も知らなくていい、という訳ではないのです。ネット選挙活動が解禁となった日本で、一体どれくらいの候補者がこの点を理解しているでしょうか。日本企業のトップもまた然り。リーダー（決断する立場の人間）が、システムの詳細は知らなくてもいいけれども、その効果ややろうとすることを理解していなくては、クソの役にも立たないことでしょう（あらやだー）。ＫDDIのレポートの末尾でもこの点について鋭く言及しています。
イン・ザ・ループ Blog (2011/11/01)ソーシャルCEOとは？
こういう記事もあるので、CEOという立場、管理職にある立場の方々にはぜひ読んでもらいたいものです。記事自体はちょっと古い時期のものですが、しかし日本ではさほど進んでいないせいか内容は古びてないと思います。まあ、よくてブログですかね。あれも誰に発信しているのかわからないのが多いですけどね。顧客なのか、広く世間なのか、社員なのか、関連会社の幹部なのか。社員や幹部へのメッセージなら社内SNSでやればいいのに、とか思う今日このごろ。
また、最近の記事で気になるものをピックアップしました。
ITmedia マーケター通信 facebookの遊説報告は結局スピーカーでの連呼と同じ？
よく見かけますよねえ、この刺さらない遊説報告。暑苦しいのもうっとおしいけど、「で、だからなによ」というリアクションにもつながりかねない薄さですな。唯一評価されている感じの安倍首相のFacebookページのイメージ写真があざとい・・・（笑 どこが（誰が）フィクサーなんでしょうね？
http://www.facebook.com/abeshinzo?fref=ts
あとYahoo!からこんなのも。
ビッグデータが導き出した参議院選挙の議席予測
興味深いのが、その結果ではなく、「ビッグデータ（主に検索）を用いてその時々の話題をレポートしていこう」という試みです。元データは置いておくとして、調査方法や予測方法を簡単に説明してくれているのは面白い。まあしかし、「「Yahoo!検索」データなどのネット上の動きと、実際の得票数の間に高い相関がある」ことの真偽はわからないですけどね。
受け手の私たちは結果や予測がどうか、ではなくそれを材料に『自分がどう考え、判断するか』が最も大切なことではないかと。
なぜこうもビッグデータのネタを使うかというと、流行ってるというものあるのですが、これによって今までの解析のロジックや思考がひっくり返る可能性があるからです。実際にビッグデータに触れる機会はそうそうないかもしれませんが、アンテナを張って知識を仕入れておいてもソンはない、と思います。
2013年6月14日金曜日
【Pick Up】あべのハルカス、グランフロント大阪に見るソーシャル戦略
あべのハルカス、6/13開業でしたね。知人が言ってましたが、高層階のマンションは完売だったそうですよ。日本にもいるんですね富裕層が！
今回のキーワードは「ソーシャル戦略」。大阪を賑わせている大型商業施設もちゃっかりしっかりソーシャル戦略やってます。ソーシャルと言わずにコミュニティ、と言ってますが似たようなもんです。（強引）
あべのハルカス 縁活 http://en-katsu.info/
グランフロント大阪 ソシオ http://www.grandfront-osaka.jp/socio
さて、キタのグランフロント、ミナミのハルカスが出揃ったわけですが、仕掛けとして共通している点があります。コミュニティ形成と拠点の提供です。ちょっと面白いと思ったので適当に考察してみました。むりやり解析的なことととくっつけたりしますが、軽く流してください。
■ソーシャルと構成成分の差
内容は両者で結構な差があります。ハルカスでは地域住民（女性、子供づれ、ファミリー、高齢者向けの健康？）が重視されており、プログラムも市民団体、NPO法人、ボランティアグループが主催しています。グランフロントではもう少しおハイソなサークル活動です。
まず、活動内容については地域の差が現れていると思われます。 あべのというエリア、かつて仕事で良く通ったのですが間近に居住エリアがあります。普通に住宅街。ちょっと行ったら北畠・帝塚山もあります。ファミリー層、高齢者層も多くいるわけです。従って、このコンセプトにこのプログラムというのは納得です。
あと阿倍野は交通の要ですから、夕方から夜間に働く女性向けに何かプログラムがあるといいんじゃないでしょうか。なんで働く男性にプログラムがないかって？ そりゃあ・・・需要と供給の問題ですよ（偏見）。
グランフロントは地域性は薄く、ある目的をもって人が集うというイメージです。まさしくサークル活動ですね。都会的といいますか、アクティブな大人が集うイメージです。もちろん全年齢対象なサークル活動もあるのですが、ぱっと見ても大人世代。そもそもグランフロントの店舗ラインナップ、価格帯がビジネスと、ちょっといいものを求める大人世代な感じですね。H&Mがあってもユニクロがないというところに現れているのでは。これで、ダイソーがなくてTIGERがあれば、さらに納得なんですが。
ただし公認サークルが現時点で4つというのはちょっと寂しいですね。まあグランフロント公認コミュニティですからヘンな布教とか啓蒙とかされないように審査が厳しいのかもしません。それぞれのサークルがFacebookページを持っているのも「今」風ですね。
いずれも新しい場所らしく、コミュニティというのがキーです。これ、企業活動などでSNSを利用するのと似てませんか？ ネットもリアルでもソーシャル流行ってるなあとしみじみ思いました。
■どっちがいいの？
はい、じゃあここから適当さが炸裂、もう少し深く考えてみました。コミュニティの質が違う上に統計的な参加人数、波及効果の数字は公表されていないため独断と偏見です。真に受けないでください。
「縁活」はコンセプトとターゲッティングがしっかりしており、ここが大きな違いなんですが、
コミュニティデザイナーなる人がいて企画ありきで色々テコ入れしています。団体やグループの誘致、プログラム内容のアドバイスも関わっているんじゃないでしょうかね。それくらい統一した意思を感じます。つまり、
ソーシャルの形成と深化を促す施策を実施している
といえます。
どうも「縁活」そのものは期限があるらしいので、それをふまえてのソーシャルの認知度向上と利用方法の提案、というプロモーションという風にも見ることができます。
では、「ソシオ」はどうか。
まだ開業2か月程度ですが、開業当初は3サークルでした。現時点で4つ。誘致やアピールとかきちんとしているのかちょっと不明です。やっていたとしても成果はまだ出ていないようですね。
http://www.grandfront-osaka.jp/socio/howtojoin
これ、「ソシオ」の参加方法のページなんですけど、この図。元はパワポじゃない!? これ普通に企画資料じゃない!? 本当に一般市民に「のび太、参加しようぜ！」て言う気があるのかちょっと不安になりました。
ネット上でしか伺いしることはできませんが、例えばFBページにしても運用に関してサポートがあるのかどうか。あるにしては、いいね！数が少ないような気がします。
…すいません、ウチのFBページも人のこと言えません。あと「4いいね！」なんです！それで、それでうちのインサイト様が顕現する……。
■強引にまとめ
この二つのコミュニティ形成の手法、似ているようでいてコンセプトもターゲットもコンテンツも違います。縁活はプログラム＝コンテンツを各種用意して幅広い層を集客。ソシオはサークルが主体で、これという目的を持っており自主活動を重視。しかし集客のための手段が弱い。認知度もまだまだ。後者のほうが早急に手を打たなければならない気がします。が、本当にそうですかね？
集客のためのコンテンツはさておき、ソーシャルの形成はプラットフォームの提供だけではできません。縁活は最初にプロを入れて道筋をつけて一気に集客と認知度を上げています。しかし期限後、縁活はどのようになるのかはわからない。プロモーションと一緒なのですね。
ソシオは現時点での認知度向上と集客が問題で、ウェブのコンテンツ改良やFBページの運用方法のレクチャーなどで部分的にテコ入れできそうです。プロモーションはすべきでしょうが、今後は優良なコンテンツホルダー（サークル）をどれだけ増やせるかがポイントになりそうです。とすると、やはりグランフロントのソシエ部門の営業力と情報収集力そして情報発信の強化が今よりも必要かとつまり、商材よりも事業改善で受注率を上げるというそっちの施策になるのかなと思いました。
実際、Facebookマーケティングというものはアナログであり、それがゆえにコストがかかります。このコストと目に見える数値の効果というのが現時点では直結し難いのも、ソーシャル解析の現状であります。 また、ソーシャルの性質上、コミュニケーションは血の通ったものでないとユーザーはすぐに離れていってしまいます。でもね、ちっ、めんどくせぇな。。。と思ったらそこで試合は終了です。時に、これらコミュニティは想像も付かないムーブメントを起こしたり、暖かいフォローをもらえることがあるのです。このプライスレスな部分を生む、最良の土台作りがソーシャルの醍醐味なんじゃないでしょうか。そしてクライアントとその情報と目的を共有することが、やっぱり早道なんじゃないですかね。そりゃ一日のプレゼンテーションで納得なんてムリでしょ。
■身近なテーマで考えるトレーニングでした
ま、ちょっと強引ですがこういう風に手元にある材料で仮説を立てて軽く分析するトレーニングっていいですよ、という話。ネタにもなります！
今回のキーワードは「ソーシャル戦略」。大阪を賑わせている大型商業施設もちゃっかりしっかりソーシャル戦略やってます。ソーシャルと言わずにコミュニティ、と言ってますが似たようなもんです。（強引）
あべのハルカス 縁活 http://en-katsu.info/
グランフロント大阪 ソシオ http://www.grandfront-osaka.jp/socio
さて、キタのグランフロント、ミナミのハルカスが出揃ったわけですが、仕掛けとして共通している点があります。コミュニティ形成と拠点の提供です。ちょっと面白いと思ったので適当に考察してみました。むりやり解析的なことととくっつけたりしますが、軽く流してください。
■ソーシャルと構成成分の差
内容は両者で結構な差があります。ハルカスでは地域住民（女性、子供づれ、ファミリー、高齢者向けの健康？）が重視されており、プログラムも市民団体、NPO法人、ボランティアグループが主催しています。グランフロントではもう少しおハイソなサークル活動です。
まず、活動内容については地域の差が現れていると思われます。 あべのというエリア、かつて仕事で良く通ったのですが間近に居住エリアがあります。普通に住宅街。ちょっと行ったら北畠・帝塚山もあります。ファミリー層、高齢者層も多くいるわけです。従って、このコンセプトにこのプログラムというのは納得です。
あと阿倍野は交通の要ですから、夕方から夜間に働く女性向けに何かプログラムがあるといいんじゃないでしょうか。なんで働く男性にプログラムがないかって？ そりゃあ・・・需要と供給の問題ですよ（偏見）。
グランフロントは地域性は薄く、ある目的をもって人が集うというイメージです。まさしくサークル活動ですね。都会的といいますか、アクティブな大人が集うイメージです。もちろん全年齢対象なサークル活動もあるのですが、ぱっと見ても大人世代。そもそもグランフロントの店舗ラインナップ、価格帯がビジネスと、ちょっといいものを求める大人世代な感じですね。H&Mがあってもユニクロがないというところに現れているのでは。これで、ダイソーがなくてTIGERがあれば、さらに納得なんですが。
ただし公認サークルが現時点で4つというのはちょっと寂しいですね。まあグランフロント公認コミュニティですからヘンな布教とか啓蒙とかされないように審査が厳しいのかもしません。それぞれのサークルがFacebookページを持っているのも「今」風ですね。
いずれも新しい場所らしく、コミュニティというのがキーです。これ、企業活動などでSNSを利用するのと似てませんか？ ネットもリアルでもソーシャル流行ってるなあとしみじみ思いました。
■どっちがいいの？
はい、じゃあここから適当さが炸裂、もう少し深く考えてみました。コミュニティの質が違う上に統計的な参加人数、波及効果の数字は公表されていないため独断と偏見です。真に受けないでください。
「縁活」はコンセプトとターゲッティングがしっかりしており、ここが大きな違いなんですが、
コミュニティデザイナーなる人がいて企画ありきで色々テコ入れしています。団体やグループの誘致、プログラム内容のアドバイスも関わっているんじゃないでしょうかね。それくらい統一した意思を感じます。つまり、
ソーシャルの形成と深化を促す施策を実施している
といえます。
どうも「縁活」そのものは期限があるらしいので、それをふまえてのソーシャルの認知度向上と利用方法の提案、というプロモーションという風にも見ることができます。
では、「ソシオ」はどうか。
まだ開業2か月程度ですが、開業当初は3サークルでした。現時点で4つ。誘致やアピールとかきちんとしているのかちょっと不明です。やっていたとしても成果はまだ出ていないようですね。
http://www.grandfront-osaka.jp/socio/howtojoin
これ、「ソシオ」の参加方法のページなんですけど、この図。元はパワポじゃない!? これ普通に企画資料じゃない!? 本当に一般市民に「のび太、参加しようぜ！」て言う気があるのかちょっと不安になりました。
ネット上でしか伺いしることはできませんが、例えばFBページにしても運用に関してサポートがあるのかどうか。あるにしては、いいね！数が少ないような気がします。
…すいません、ウチのFBページも人のこと言えません。あと「4いいね！」なんです！それで、それでうちのインサイト様が顕現する……。
■強引にまとめ
この二つのコミュニティ形成の手法、似ているようでいてコンセプトもターゲットもコンテンツも違います。縁活はプログラム＝コンテンツを各種用意して幅広い層を集客。ソシオはサークルが主体で、これという目的を持っており自主活動を重視。しかし集客のための手段が弱い。認知度もまだまだ。後者のほうが早急に手を打たなければならない気がします。が、本当にそうですかね？
集客のためのコンテンツはさておき、ソーシャルの形成はプラットフォームの提供だけではできません。縁活は最初にプロを入れて道筋をつけて一気に集客と認知度を上げています。しかし期限後、縁活はどのようになるのかはわからない。プロモーションと一緒なのですね。
ソシオは現時点での認知度向上と集客が問題で、ウェブのコンテンツ改良やFBページの運用方法のレクチャーなどで部分的にテコ入れできそうです。プロモーションはすべきでしょうが、今後は優良なコンテンツホルダー（サークル）をどれだけ増やせるかがポイントになりそうです。とすると、やはりグランフロントのソシエ部門の営業力と情報収集力そして情報発信の強化が今よりも必要かとつまり、商材よりも事業改善で受注率を上げるというそっちの施策になるのかなと思いました。
実際、Facebookマーケティングというものはアナログであり、それがゆえにコストがかかります。このコストと目に見える数値の効果というのが現時点では直結し難いのも、ソーシャル解析の現状であります。 また、ソーシャルの性質上、コミュニケーションは血の通ったものでないとユーザーはすぐに離れていってしまいます。でもね、ちっ、めんどくせぇな。。。と思ったらそこで試合は終了です。時に、これらコミュニティは想像も付かないムーブメントを起こしたり、暖かいフォローをもらえることがあるのです。このプライスレスな部分を生む、最良の土台作りがソーシャルの醍醐味なんじゃないでしょうか。そしてクライアントとその情報と目的を共有することが、やっぱり早道なんじゃないですかね。そりゃ一日のプレゼンテーションで納得なんてムリでしょ。
■身近なテーマで考えるトレーニングでした
ま、ちょっと強引ですがこういう風に手元にある材料で仮説を立てて軽く分析するトレーニングっていいですよ、という話。ネタにもなります！
2013年6月4日火曜日
【Pick Up】百貨店のソーシャルギフトサービス、をソーシャル解析で調べてみた
ニュースソース：みんなどう使ってる？ 百貨店のソーシャルギフトサービス
http://www.excite.co.jp/News/bit/E1369360221925.html
大丸松坂屋がSNSからギフトを送るサービスを開始したそうです。スタートは2013年2月なので、率直に言うとあまり広まっていないような気がします。て、自分の認知だけでモノいっちゃいけませんね。そこで、適当に調べてみました。（適当ですよ、ほんとーに）
●ウェブ検索状況を見る
Googleトレンドで見てみました。キーワード「ソーシャルギフト」＊大丸松坂屋＋ソーシャルギフトでは出てこなかったので。
3月あたりに話題になってますが、ニュースソースはよそのサービスですね。
●Twitterでどれだけ話題になってるか見る
Topsy使いました。リンクと、それに関するTwitterでの言及の状況がわかります。
まあ、なんだ。多いとはいえないですね。
◎ツィッターのみ
◎ウェブの関連記事
●Facebookでどれだけ話題になってるか見る
Facebookの検索機能でもいいんですが。
□ 日本語Facebookページ(ファンページ)ランキング
旧ファンページのキーワード検索が可能で、そのファンページのいいね状況などもわかります。前日比での増加がセキララに分かってしまうところが面白い。
□ kurrently.com
公開されているFacebookページのキーワード検索ができるらしい。「ソーシャルギフト」では該当なしでした。
□本家Facebook 検索
「ソーシャルギフト」で該当するFacebookページ。こちらも公開されている投稿の該当はなしでした。
ちなみにニュースソースの記事ではいいね数が
これ調べるだけで1時間足らず。精密な認知度はこれだけで分かるものではありませんが、『ソーシャルを基盤とするサービスを提供しているにも関わらず、ソーシャルであまり話題になっていないんじゃない？』ということはぼんやりと分かります。全体の戦略は不明なのでなんともですが、Facebookでサービス提供しているのにFacebookページがないとか、企業ページでもアカウント押さえてるだけな感じで、ソーシャル戦略ちゃんとあるのかなと心配になったりします。そもそも本家でソーシャルツール使ってないのにソーシャルが絡んだサービス展開ていうのがヤバイ。だって、帰属するプラットフォームがないわけじゃないですか。新商品のリリースとかファン獲得とかどうやってするんですか、ねえ・・・？
でも大丸松坂屋のメールマガジンてすごいんですよ。クーポンとかポイントアップとか。私はほいほい吊られてしまうw メルマガの訴求と集客はすごいと顧客の立場からですが、感じます。百貨店の軸足ってやっぱりリアルの集客と購入じゃないですか。集客や購入の陰りがあるからオンラインショッピングとかソーシャルやってみました、というんじゃなくて、百貨店ならではのソーシャルの有り様というものを見せてほしいなあと思います。私、百貨店スキーなので本当に応援したい。
http://www.excite.co.jp/News/bit/E1369360221925.html
大丸松坂屋がSNSからギフトを送るサービスを開始したそうです。スタートは2013年2月なので、率直に言うとあまり広まっていないような気がします。て、自分の認知だけでモノいっちゃいけませんね。そこで、適当に調べてみました。（適当ですよ、ほんとーに）
●ウェブ検索状況を見る
Googleトレンドで見てみました。キーワード「ソーシャルギフト」＊大丸松坂屋＋ソーシャルギフトでは出てこなかったので。
3月あたりに話題になってますが、ニュースソースはよそのサービスですね。
●Twitterでどれだけ話題になってるか見る
Topsy使いました。リンクと、それに関するTwitterでの言及の状況がわかります。
まあ、なんだ。多いとはいえないですね。
◎ツィッターのみ
◎ウェブの関連記事
●Facebookでどれだけ話題になってるか見る
Facebookの検索機能でもいいんですが。
□ 日本語Facebookページ(ファンページ)ランキング
旧ファンページのキーワード検索が可能で、そのファンページのいいね状況などもわかります。前日比での増加がセキララに分かってしまうところが面白い。
□ kurrently.com
公開されているFacebookページのキーワード検索ができるらしい。「ソーシャルギフト」では該当なしでした。
□本家Facebook 検索
「ソーシャルギフト」で該当するFacebookページ。こちらも公開されている投稿の該当はなしでした。
ちなみにニュースソースの記事ではいいね数が
これ調べるだけで1時間足らず。精密な認知度はこれだけで分かるものではありませんが、『ソーシャルを基盤とするサービスを提供しているにも関わらず、ソーシャルであまり話題になっていないんじゃない？』ということはぼんやりと分かります。全体の戦略は不明なのでなんともですが、Facebookでサービス提供しているのにFacebookページがないとか、企業ページでもアカウント押さえてるだけな感じで、ソーシャル戦略ちゃんとあるのかなと心配になったりします。そもそも本家でソーシャルツール使ってないのにソーシャルが絡んだサービス展開ていうのがヤバイ。だって、帰属するプラットフォームがないわけじゃないですか。新商品のリリースとかファン獲得とかどうやってするんですか、ねえ・・・？
でも大丸松坂屋のメールマガジンてすごいんですよ。クーポンとかポイントアップとか。私はほいほい吊られてしまうw メルマガの訴求と集客はすごいと顧客の立場からですが、感じます。百貨店の軸足ってやっぱりリアルの集客と購入じゃないですか。集客や購入の陰りがあるからオンラインショッピングとかソーシャルやってみました、というんじゃなくて、百貨店ならではのソーシャルの有り様というものを見せてほしいなあと思います。私、百貨店スキーなので本当に応援したい。
2013年6月3日月曜日
【解析いろは12】ソーシャル解析の流れ（メモ版）
後日、自分の中で一連のソーシャル解析のフローをまとめるためのメモです。結論ではなく思考の道筋と参考記事なので、結果だけが必要な場合は読む必要はないと思います。
●企業CRMにおける変化とソーシャルの有意性
＜参考＞ITmedia:ソーシャルメディア対応CRMと従来型CRM、3つの違いとは？
http://marketing.itmedia.co.jp/mm/articles/1305/21/news058.html
CRMとはCustomer Relationship Managementです。この辺の説明はソーシャルの有意性やCRMの一環としてクライアントに必要かどうか判断するため＆説明するためのもの。なんとなく流行ってるから「のび太、ソーシャルしようぜ！」だと失敗するのは明白ですから。でもクライアント側はそのなんとなくからの発想でも許されます。むしろ相談を受ける側がきちんと説明をするための知識。
でも実体験からいうと、どっちも勢いでやろうぜやろうぜ！というが多いし、そういうのに限ってROI算出とか効果測定やってないケースが多いです。で、効果測定しましょうといっても、効果が出てないことを恐れて、結局やらなかったり。
●ソーシャルマーケティングで
＜参考＞4回 「ソーシャルでマーケティングはここまでできる」、最も身近なビッグデータとしてのソーシャルデータの活用法 (1/2)
http://marketing.itmedia.co.jp/mm/articles/1305/28/news002.html
解析の前段階の、マーケでの有用性とデータをどう見るかというところの話。
・マーケティングデータとしてのソーシャルデータの位置付け
・フロー視点での分析の実際
・ストック視点での分析の実際
の3項目が使えるかな。
私もよくやりますが、ロジックを説明する際の例えはどう反応していいかわからない微妙なものが多い。これはアカンと思ったのは昔の戦略とか戦術に例えるケース。三国志とか第二次世界大戦とか。それ、例えになってない（笑 例えはある説明をより分かりやすくするための手段で、誇大広告ではありません。
●ソーシャル解析の手法（ロジック）
ここは自分の中でかなり混沌としてるので整理に時間がかかります。ここではFacebookについて。
大切なことは、
(1)Facebookページの目的（クライアントのネット戦略のゴール、ソーシャルのゴールとKPI）
(2)Facebookインサイトにおける指標の理解
(3)別の解析ツールを利用する場合の指標の理解（インサイトとのずれ、データのひっぱり方など）
(4)KPIを測定するための指標の組立（どの指標を使うか、どう判断するか）
『ソーシャルという壁』（http://kaisekiiroha.blogspot.jp/2013/05/10.html）でも書きましたが、クライアントにレポートが伝わらないのは(1)が明確に認識されていないから、(4)が共有されていないから、だと思います。なんとなくいいね数！の多寡だけを見ているからお互いに「これで利益出てるの？」という話になる。いいね！は記事に対するPV（=量の測定）と考えると、その数だけを見ても効果が実感できないのは当然ですよね（KPIによってはそれでいい場合もある）。
(4)は、例えば企業ブランディングの場合はこの指標でこんな判断基準、商品購入の場合はこういう指標と外部サイトのコンバージョン率とこの判断基準。これはアクセスログ解析でも重要な課題です。統計学的な母数を持たないためケースバイケースというのが当たり障りのない回答ですが、当然そんな答えはみなさん求めてないはずです。
これから解析に本腰を入れる場合は貪欲に経験値を求めるべきですし、ある程度経験済みの場合はこのロジック部分を整理しておくことが、解析業務においては重要だと思います。それが、仮説に根拠はないとか、解析者の経験に左右される、という、よく指摘される事への回答になると思います。
●企業CRMにおける変化とソーシャルの有意性
＜参考＞ITmedia:ソーシャルメディア対応CRMと従来型CRM、3つの違いとは？
http://marketing.itmedia.co.jp/mm/articles/1305/21/news058.html
CRMとはCustomer Relationship Managementです。この辺の説明はソーシャルの有意性やCRMの一環としてクライアントに必要かどうか判断するため＆説明するためのもの。なんとなく流行ってるから「のび太、ソーシャルしようぜ！」だと失敗するのは明白ですから。でもクライアント側はそのなんとなくからの発想でも許されます。むしろ相談を受ける側がきちんと説明をするための知識。
でも実体験からいうと、どっちも勢いでやろうぜやろうぜ！というが多いし、そういうのに限ってROI算出とか効果測定やってないケースが多いです。で、効果測定しましょうといっても、効果が出てないことを恐れて、結局やらなかったり。
●ソーシャルマーケティングで
＜参考＞4回 「ソーシャルでマーケティングはここまでできる」、最も身近なビッグデータとしてのソーシャルデータの活用法 (1/2)
http://marketing.itmedia.co.jp/mm/articles/1305/28/news002.html
解析の前段階の、マーケでの有用性とデータをどう見るかというところの話。
・マーケティングデータとしてのソーシャルデータの位置付け
・フロー視点での分析の実際
・ストック視点での分析の実際
の3項目が使えるかな。
私もよくやりますが、ロジックを説明する際の例えはどう反応していいかわからない微妙なものが多い。これはアカンと思ったのは昔の戦略とか戦術に例えるケース。三国志とか第二次世界大戦とか。それ、例えになってない（笑 例えはある説明をより分かりやすくするための手段で、誇大広告ではありません。
●ソーシャル解析の手法（ロジック）
ここは自分の中でかなり混沌としてるので整理に時間がかかります。ここではFacebookについて。
大切なことは、
(1)Facebookページの目的（クライアントのネット戦略のゴール、ソーシャルのゴールとKPI）
(2)Facebookインサイトにおける指標の理解
(3)別の解析ツールを利用する場合の指標の理解（インサイトとのずれ、データのひっぱり方など）
(4)KPIを測定するための指標の組立（どの指標を使うか、どう判断するか）
『ソーシャルという壁』（http://kaisekiiroha.blogspot.jp/2013/05/10.html）でも書きましたが、クライアントにレポートが伝わらないのは(1)が明確に認識されていないから、(4)が共有されていないから、だと思います。なんとなくいいね数！の多寡だけを見ているからお互いに「これで利益出てるの？」という話になる。いいね！は記事に対するPV（=量の測定）と考えると、その数だけを見ても効果が実感できないのは当然ですよね（KPIによってはそれでいい場合もある）。
(4)は、例えば企業ブランディングの場合はこの指標でこんな判断基準、商品購入の場合はこういう指標と外部サイトのコンバージョン率とこの判断基準。これはアクセスログ解析でも重要な課題です。統計学的な母数を持たないためケースバイケースというのが当たり障りのない回答ですが、当然そんな答えはみなさん求めてないはずです。
これから解析に本腰を入れる場合は貪欲に経験値を求めるべきですし、ある程度経験済みの場合はこのロジック部分を整理しておくことが、解析業務においては重要だと思います。それが、仮説に根拠はないとか、解析者の経験に左右される、という、よく指摘される事への回答になると思います。
2013年5月30日木曜日
【News】セミナー：Find us on facebook について
来る6/26（水）に大阪で、Facebookの「Find us on facebook」セミナーがあります。
Find us on facebook http://fb.mindfree.co.jp/2013fbconf/
Facebook Japan、ソーシャル解析ツールベンダー、マーケティング会社との共催で、セミナー自体はタダです。事前申込みが必要です。時間が合うタイミング、あるいは興味のあるセミナーの時間帯に参加されるのもよいかと思います。私も、午後からですが、行く予定です。
正直、セミナーは行ってみるまで分からないところがありますが、結局どう活かすかは自分次第かなと思います。今回は私の中で最旬のソーシャルの動向とマーケと解析ツールというタッグなのでお得感があります。
東京会場はすでに満員御礼なんだそうですが、大阪はまだ少し空きがあるそうで。これってアンテナの数の差？ 私も常にアンテナ張ってないとなあと思いました。あと、こういう企業合同セミナーってどこで告知しているのか、どのツールを使うのか、がありますよね。関連ポータルのメルマガに出稿してたら目に触れる機会があるのですが。
＜進捗のご報告＞
例のセミナーの件ですが、協力先の会社とアクセスできたのでこれから具体化に向けて話を進めて参ります。もう少し時間がかかりますが、少々お待ちください。
Find us on facebook http://fb.mindfree.co.jp/2013fbconf/
Facebook Japan、ソーシャル解析ツールベンダー、マーケティング会社との共催で、セミナー自体はタダです。事前申込みが必要です。時間が合うタイミング、あるいは興味のあるセミナーの時間帯に参加されるのもよいかと思います。私も、午後からですが、行く予定です。
正直、セミナーは行ってみるまで分からないところがありますが、結局どう活かすかは自分次第かなと思います。今回は私の中で最旬のソーシャルの動向とマーケと解析ツールというタッグなのでお得感があります。
東京会場はすでに満員御礼なんだそうですが、大阪はまだ少し空きがあるそうで。これってアンテナの数の差？ 私も常にアンテナ張ってないとなあと思いました。あと、こういう企業合同セミナーってどこで告知しているのか、どのツールを使うのか、がありますよね。関連ポータルのメルマガに出稿してたら目に触れる機会があるのですが。
＜進捗のご報告＞
例のセミナーの件ですが、協力先の会社とアクセスできたのでこれから具体化に向けて話を進めて参ります。もう少し時間がかかりますが、少々お待ちください。
2013年5月29日水曜日
【解析いろは10】ソーシャル解析という壁
今日のソーシャルに関する解析は、ウォール・マリアは突破しウォール・ローゼを超えようとして苦労しています（例えにもなってない）。今日のお題は「ソーシャル解析という壁」です。TwitterやFBを始めると集客できますよ、という誘い文句の行間に、たくさんの「やるべきこと」を含んでいるという認識がようやく浸透してきた今日この頃、みなさんはどのようにソーシャル解析と向き合っているでしょうか。
ウェブ解析の同士や、ポータルとFBを運用している人と話していると、「ソーシャルの指標をどのように見ればいいわからない」「効果がわかりにくい」「クライアントに伝わらない」という声を聞きます。実にそう思います。
あるソーシャル解析のレポートを読ませてもらう機会があったのですが、全然効果がわからなかった。すごい細かいしよく研究してあると思うのに。なんでかなあ、理解力ないなあ自分、と思って、初歩に戻ってFBインサイトの記事や本を読んでも、やっぱりわからない。わからないという意味は、定義はある程度理解しても自分がそのすごさを実感できてないってことに気づいたんですよ。あれ？これアクセスログ解析でもよくあるよね？ ぱぁぁ（光が射した音）・・・てな感じでした。
なんで分からなかったのかというと記載しているエンゲージ数やいいね数の「多寡」の判断基準を私が知らないからだ、と。レポートを見るクライアント側が、こういう目的のためにこの項目のこういう指標を見る、この指標は多いほうが良いという理解の共有ができていればレポートは「当たり前の効果測定の結果を示している」といえると思います。さらに、ソーシャルにおいても指標は指標で、やっぱり目標設定が必要で、その目標の達成度を知るためには別のツール、手段も時には必要なんじゃないのかね、と思ったのでした。
FBページのインサイト機能では物足りない。では、別のソーシャル解析ツールを導入すれば効果測定が目に見えてわかるのかというと、そうではないと思うのです。
ソーシャル解析ツールもFBからデータをひっぱってきているわけですから、表示される指標を多様な表示や編集によって「分かりやすく」することはできますが、それと効果測定を結びつけるには「効果＝目標設定」が必ず必要です。それはアクセスログ解析ツールも一緒だと思います。訪問数が多ければ多いほどいいという曖昧な理解と同様に、「いいね！」が多ければおおいほど「いい」という、この「いい」の部分を深堀りしていくと、多くの場合は「なんとなく」しかないってこと、ありませんか。それってクライアントが悪いんじゃないですよね。解析側が「いいね！は多いほうがいいから今回は効果がありました！」とレポート してそれが伝わらなかったら、「目標」に立ち帰って説明する必要があるのではないでしょうか。
と、エラソーにいう私もまだソーシャル解析は浅いため、今後実績を積んで、自分の中の曖昧なロジックを確かめていきたいです。
以下はソーシャルの指標の理解と計測についてすごく悩んだときに参考にした文献です。
＜参考＞
Web担：ソーシャルメディア戦略成功3つの法則／フォレスター・リサーチ
http://web-tan.forum.impressrd.jp/e/2009/11/06/6635
記事は2009年のもので古いんですが、古さを感じないのは基本的なことが書いてあるからで、このときから、新しい効果測定の解析ロジックが出てないからじゃないでしょうか。
Web担：ソーシャルメディアは儲かるのか？ 「無印良品とスターバックスが明かす活用の裏側と展望」
http://web-tan.forum.impressrd.jp/e/2012/07/13/13020
実例。 文中の『ソーシャルの結果が出ないという話や、プロモーションよりもエンゲージメントが大事という話はよく聞くが、我々のような小売業は商品を販売することが重要なので、エンゲージメント率などには頼らない。』に痺れましたw 効果測定においてエンゲージメントは万能の指標ではなく、各目的に応じて見るべきものということがいえるのではないでしょうか。エンゲージメントはフォレスターサーチの記事にもある通り、実は誰にも定義決めができないと思います。それを切りすてて、その企業の目的に見合った形でソーシャルを運用して成功したケースがこれですね。
しかし、その逆もあって、プライスレスでコンバージョンを測れない、信頼の醸成とかいったものについては指標にエンゲージメントを使い、年に1、2回、企業イメージ調査などをして確認することも手法のひとつと考えます。
というわけでー、私にソーシャル解析の案件をもっとください。
ウェブ解析の同士や、ポータルとFBを運用している人と話していると、「ソーシャルの指標をどのように見ればいいわからない」「効果がわかりにくい」「クライアントに伝わらない」という声を聞きます。実にそう思います。
あるソーシャル解析のレポートを読ませてもらう機会があったのですが、全然効果がわからなかった。すごい細かいしよく研究してあると思うのに。なんでかなあ、理解力ないなあ自分、と思って、初歩に戻ってFBインサイトの記事や本を読んでも、やっぱりわからない。わからないという意味は、定義はある程度理解しても自分がそのすごさを実感できてないってことに気づいたんですよ。あれ？これアクセスログ解析でもよくあるよね？ ぱぁぁ（光が射した音）・・・てな感じでした。
なんで分からなかったのかというと記載しているエンゲージ数やいいね数の「多寡」の判断基準を私が知らないからだ、と。レポートを見るクライアント側が、こういう目的のためにこの項目のこういう指標を見る、この指標は多いほうが良いという理解の共有ができていればレポートは「当たり前の効果測定の結果を示している」といえると思います。さらに、ソーシャルにおいても指標は指標で、やっぱり目標設定が必要で、その目標の達成度を知るためには別のツール、手段も時には必要なんじゃないのかね、と思ったのでした。
FBページのインサイト機能では物足りない。では、別のソーシャル解析ツールを導入すれば効果測定が目に見えてわかるのかというと、そうではないと思うのです。
ソーシャル解析ツールもFBからデータをひっぱってきているわけですから、表示される指標を多様な表示や編集によって「分かりやすく」することはできますが、それと効果測定を結びつけるには「効果＝目標設定」が必ず必要です。それはアクセスログ解析ツールも一緒だと思います。訪問数が多ければ多いほどいいという曖昧な理解と同様に、「いいね！」が多ければおおいほど「いい」という、この「いい」の部分を深堀りしていくと、多くの場合は「なんとなく」しかないってこと、ありませんか。それってクライアントが悪いんじゃないですよね。解析側が「いいね！は多いほうがいいから今回は効果がありました！」とレポート してそれが伝わらなかったら、「目標」に立ち帰って説明する必要があるのではないでしょうか。
と、エラソーにいう私もまだソーシャル解析は浅いため、今後実績を積んで、自分の中の曖昧なロジックを確かめていきたいです。
以下はソーシャルの指標の理解と計測についてすごく悩んだときに参考にした文献です。
＜参考＞
Web担：ソーシャルメディア戦略成功3つの法則／フォレスター・リサーチ
http://web-tan.forum.impressrd.jp/e/2009/11/06/6635
記事は2009年のもので古いんですが、古さを感じないのは基本的なことが書いてあるからで、このときから、新しい効果測定の解析ロジックが出てないからじゃないでしょうか。
Web担：ソーシャルメディアは儲かるのか？ 「無印良品とスターバックスが明かす活用の裏側と展望」
http://web-tan.forum.impressrd.jp/e/2012/07/13/13020
実例。 文中の『ソーシャルの結果が出ないという話や、プロモーションよりもエンゲージメントが大事という話はよく聞くが、我々のような小売業は商品を販売することが重要なので、エンゲージメント率などには頼らない。』に痺れましたw 効果測定においてエンゲージメントは万能の指標ではなく、各目的に応じて見るべきものということがいえるのではないでしょうか。エンゲージメントはフォレスターサーチの記事にもある通り、実は誰にも定義決めができないと思います。それを切りすてて、その企業の目的に見合った形でソーシャルを運用して成功したケースがこれですね。
しかし、その逆もあって、プライスレスでコンバージョンを測れない、信頼の醸成とかいったものについては指標にエンゲージメントを使い、年に1、2回、企業イメージ調査などをして確認することも手法のひとつと考えます。
というわけでー、私にソーシャル解析の案件をもっとください。
2013年5月1日水曜日
【解析いろは4】ソーシャル解析の指標だけでは効果が測れない
ソーシャルの計測は既存の解析ツールの開発がなかなか追いつかないためか、別のサービスを利用するケースが多いようです。Facebookだとインサイト機能、Twitterならクチコミ@係長（http://www.hottolink.co.jp/kakaricho）をよく耳にします。Twitterはbit.lyやTopsyなどの無料ツールもありますが、関連するツィートをアナログで検索して集計して・・・とすごく工数がかかるので、定点観測するのなら絶対有料がおすすめです。
解析の中でもホット（と思われる）ソーシャル解析ですが、ツール間で大体共通している指標があります。
★リーチ：情報の到達度
★エンゲージメント：ユーザーとの接触の密度
★コメント、記事内容のポジティブ／ネガティブ
ツールによって用語定義も内容も様々なんですが概念としてはこんな感じ。アクセスログ解析と異なるのは、立体的といったらいいんでしょうか、ユーザーへの波及効果やその密度、どのような感情でもって受けとめられているかということが明示的に分かる点です。
これまで企業の認知度調査は高い金を払ってアンケートを取る等の方法でしたが、ダイレクトに商品や企業へのリアクションが把握できるようになったわけです。ソーシャルを使っている人という限定的な範囲ですが、ウェブのアプローチとトラフィックの効果を考えるとそれで充分じゃないでしょうか。そもそもネットを利用してアプローチしない層が顧客の場合、問題にならないわけですし。
ダイレクトという利点の反面、解析は自前でやらなくちゃいけないとかネガティブやクレームにも対応をしっかりしなければファン離れを起こすという点もよく理解しておかねばなりません。いいも悪いも含めて真摯にユーザーと向き合う覚悟をもつことが、ソーシャルツールの利用ですよね。
で、指標の話に戻ります。ソーシャルの指標はアクセスログ解析の指標ほど細分化されていなくて一見明快！ですが、いざ報告書にまとめると結果がわからないことが多いのです。実際、報告書を見て「これが、どういう影響を及ぼすのか？」というリアクションが出てきます。
リーチも、エンゲージメントも、コメントの内容も、どのように判断するかという基準が提示されていないからわからないのです。
『今回の計測ではリーチは●回でした。リーチを今回より5%増やすようにしましょう、そうすれば御社の提供しているサービスの認知度があがります。』
こういう記述は一見、伝わるようにみえて、すっかすかなんですね。下記の流れがないと上の文章は意味がないと思います。
まず最初にソーシャルで何をしたいか（ゴール）、それを達成するための個々具体的な目標（KSFとかKPIとか。上記の例だとKPIは『リーチを5%増』）があって、それらを測る指標にはリーチ数というのを用います。という思考です。
ゴールとKSF、KPIが共有されていれば 上記の結論だけで通じますが、「よく効果がわからない」というリアクションが出る場合は共有されていない、あるいは設定していないと考えられます。指標や用語の定義がわからないというITリテラシーを解決することとは別問題なのです。
アクセスログ解析と同様、ソーシャル解析も指標だけで結果を測ることはできません。指標は確固たるものですが、しかしその数や捉え方はFBページの運用者次第です。コメントのポジティブとかネガティブの判断基準も同じですよね。一見ネガティブに見えてもヘビーユーザーだからこそ愛着と改善を望む声とか。
ネットやソーシャルをよく知らない人にこそよくわかる報告を、判断基準などの設計をまず考えること。が解析する側の任務だと思います。
解析の中でもホット（と思われる）ソーシャル解析ですが、ツール間で大体共通している指標があります。
★リーチ：情報の到達度
★エンゲージメント：ユーザーとの接触の密度
★コメント、記事内容のポジティブ／ネガティブ
ツールによって用語定義も内容も様々なんですが概念としてはこんな感じ。アクセスログ解析と異なるのは、立体的といったらいいんでしょうか、ユーザーへの波及効果やその密度、どのような感情でもって受けとめられているかということが明示的に分かる点です。
これまで企業の認知度調査は高い金を払ってアンケートを取る等の方法でしたが、ダイレクトに商品や企業へのリアクションが把握できるようになったわけです。ソーシャルを使っている人という限定的な範囲ですが、ウェブのアプローチとトラフィックの効果を考えるとそれで充分じゃないでしょうか。そもそもネットを利用してアプローチしない層が顧客の場合、問題にならないわけですし。
ダイレクトという利点の反面、解析は自前でやらなくちゃいけないとかネガティブやクレームにも対応をしっかりしなければファン離れを起こすという点もよく理解しておかねばなりません。いいも悪いも含めて真摯にユーザーと向き合う覚悟をもつことが、ソーシャルツールの利用ですよね。
で、指標の話に戻ります。ソーシャルの指標はアクセスログ解析の指標ほど細分化されていなくて一見明快！ですが、いざ報告書にまとめると結果がわからないことが多いのです。実際、報告書を見て「これが、どういう影響を及ぼすのか？」というリアクションが出てきます。
リーチも、エンゲージメントも、コメントの内容も、どのように判断するかという基準が提示されていないからわからないのです。
『今回の計測ではリーチは●回でした。リーチを今回より5%増やすようにしましょう、そうすれば御社の提供しているサービスの認知度があがります。』
こういう記述は一見、伝わるようにみえて、すっかすかなんですね。下記の流れがないと上の文章は意味がないと思います。
まず最初にソーシャルで何をしたいか（ゴール）、それを達成するための個々具体的な目標（KSFとかKPIとか。上記の例だとKPIは『リーチを5%増』）があって、それらを測る指標にはリーチ数というのを用います。という思考です。
ゴールとKSF、KPIが共有されていれば 上記の結論だけで通じますが、「よく効果がわからない」というリアクションが出る場合は共有されていない、あるいは設定していないと考えられます。指標や用語の定義がわからないというITリテラシーを解決することとは別問題なのです。
アクセスログ解析と同様、ソーシャル解析も指標だけで結果を測ることはできません。指標は確固たるものですが、しかしその数や捉え方はFBページの運用者次第です。コメントのポジティブとかネガティブの判断基準も同じですよね。一見ネガティブに見えてもヘビーユーザーだからこそ愛着と改善を望む声とか。
ネットやソーシャルをよく知らない人にこそよくわかる報告を、判断基準などの設計をまず考えること。が解析する側の任務だと思います。
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