...

マーケティングにおける ソーシャルデータ活用のための基礎研究

by user

on
Category: Documents
11

views

Report

Comments

Transcript

マーケティングにおける ソーシャルデータ活用のための基礎研究
マーケティングにおける
ソーシャルデータ活用のための基礎研究
-1-
研究概要
日々量産されるインターネット上の書き込み(バズ)
facebook
Twitter
Ameba
FC2
mixi
Blogs
マーケティングにおいて、どのような面で有効かを検証
検証課題
① Twitterやブログなどのソーシャルデータから得られた
バズが実際の売上規模を測る目安となりうるのか
② バズは、オンラインの量的調査と比較してどのような
類似・相違点がみられるのか
?
売上
バズ
量的調査
テーマの選定
売上および量的調査との比較可能性の視点から、
以下の条件を考慮し、映画を選択。
 商品/サービスのリリース日が明確である
 同時期に複数の商品/サービスがリリースされる
 おおよその売上規模がわかる
タイトルの選定
分析対象は、以下の条件を考慮して10タイトルを選択。
(選定時期:2012年5月)
 劇場公開のタイミングが近い作品
 ある程度のスクリーン規模の作品=バズ数が見込める
 洋画、邦画、原作有無、アニメなど複数ジャンルから
選定=タイプ別の特性を分析する
 公開時期はズレるが、ロングラン作品も選定
=ヒットする映画の特性を分析する
バズ抽出条件
 抽出期間
各タイトルの公開前2ヶ月~公開後1ヶ月
※ロングラン映画1タイトルのみ、公開後2ヶ月
 抽出対象
ブログおよびTwitter
詳細分析はバズ量の多いTwitterを中心に行った
 抽出ワード
バズ総量を測るためのワードの他、
量的調査との比較のための、視聴経験、視聴意向、
満足度等を測るワードも設定
分析対象タイトル
区分
タイトル(劇場公開日)
邦・ロング テルマエ・ロマエ(4/28)
洋画 アメイジング・スパイダーマン (6/30)
洋画 スノーホワイト(6/15)
邦・原作付 映画 ホタルノヒカリ(6/9)
洋画 幸せへのキセキ(6/8)
邦画 外事警察 その男に騙されるな(6/2)
邦・配役 LOVE まさお君が行く!(6/23)
邦・アニメ 図書館戦争 革命のつばさ (6/16)
洋・配役 ラム・ダイアリー(6/30)
洋画 ネイビーシールズ(6/22)
(億円)
バズ
抽出期間
バズ
総量
46.0
35.0
18.0
14.0
8.0
4.5
2.5
2.3
1.5
1.2
2/27~6/28
4/30~7/30
4/15~7/15
4/9~7/9
4/8~7/8
4/2~7/2
4/23~7/23
4/16~7/16
4/30~7/30
4/22~7/22
26,386
12,517
10,178
8,050
5,715
3,775
3,860
18,996
2,166
4,656
売上
※いずれの日付も2012年度のもの。売上は推定値。バズ総量はTwitterの値
検証結果①媒体別の特性
 バズ量はTwitterで圧倒的に多い
Twitter
ブログ
公開当日
公開当日
検証結果②媒体別の特性
 ブログは公開後に話題を持続
ブログ
公開当日
検証結果③媒体別の特性
 Twitterでは媒体と相性のよい作品のバズ量が多い
Twitter
図書館戦争 革命のつばさ
売上規模1位との比較
テルマエ
・ロマエ
図書館
戦争
46.0億円
2.3億円
バズ総量
2.6万件
1.9万件
公開日バズ量
1,126件 1,663件
売上
検証結果④売上・量的調査との相関
 バズ総量と「売上」、量的調査の「認知」「視聴意向」と
の間に、強い相関が見られた
総量
0.73
視聴意向
視聴経験
満足度
-0.08
0.07
0.20
バズ
認知
0.70
視聴意向 0.83
視聴経験 0.88
売上
満足度
総量vs認知
0.31
総量vs視聴意向 0.64
総量vs視聴経験 0.73
総量vs満足度
0.35
0.27
量的調査
検証結果⑤バズの傾向と売上との相関
 リリース後の話題持続度と売上に相関
売上とバズ3指標との相関
②公開初日件数/公開前平均
⇒公開初日のバズ上昇率
事前盛り上がり度
公開初日のバズ上昇率
① 開前2ヶ月の平均書込み数
⇒事前盛り上がり度
話題持続度
映画公開日
③公開前平均数値まで下降にかかる日数 ⇒話題持続度
0.40
-0.16
0.59
まとめ
 バズは「売上」と量的調査の「視聴経験」「視聴意向」
とより実態に近い部分との相関がみられた
 バズ抽出媒体について、「どんな人が」「どのような目
的で」書き込んでいるのか、媒体特性を理解する必要
 バズの抽出媒体によって、「バズ量」や「バズの傾向」
が異なる
 ソーシャルメディアユーザと相性のよい商品・サービス
の傾向は、異なる動きをする
 広告等のノイズの排除や、適切なキーワードの設定も
抽出者に依存する
4つの研究結果のまとめ
会員ページにて結果詳細公開中。
非会員の方は事務局にお問い合わ
せください。
インターネット調査の
運用実態に関する
調査研究
 「携帯・スマホ」「オンライン定性」の経験があ
る企業の比率は2013年は過去最高
 一方で、デバイス利用時の課題残る
デバイスの多様化に
伴う検証研究報告
 短くシンプルな質問設計が肝要
 マトリクス(表組み質問)は形式変更が生じる
 スマホは移動中の中断しながら回答するなど、
特性踏まえデバイス制御が必要
動画共有サイトを利用
した観察調査手法の
研究報告
 様々な生活風景を撮影して共有してもらう
観察調査手法としての可能性
 一方で、動画サイト=オンラインであることに
よるプライバシー上の危険性に留意が必要
マーケティングにおける
ソーシャルデータ活用
のための基礎研究
 バズ総量は、より実態に近い部分と相関
 媒体特性を理解して利用する必要
Fly UP