全世界でツイートは1日5億超　詳細分析から見えてくる“お客様”の姿　Twitter、データの企業活用を促進（1/2 ページ）

　Twitter Japanは、Twitterの投稿内容などをマーケティングなどに役立てたい企業向けに、ツイートデータの活用支援を強化する。NTTデータや日本アイ・ビー・エム（IBM）らパートナー企業との連携を深め、自然言語処理や感情分析を活用した、より踏み込んだ分析を提案。全世界で1日に5億件以上が投稿されるというツイートのビジネス活用を促していく。

“指標化”によって“分析”を超えたデータ活用を

　NTTデータはTwitterから直接ツイートデータの提供を受けるパートナー契約を結んでいる1社。2011年にSaaS型のマーケティングリサーチサービス「なずきのおと」を発表。同社の自然言語解析エンジンを応用して、ある製品に関するツイートを収集・分析し、ブランドのイメージを調査する――など、製品やブランドに焦点を当てたデータ活用を提案してきた。

　こうした従来の手法に対し、同社ソーシャルビジネス推進室の佐藤勇一郎課長は、製品の感想をつぶやいたユーザーの特性を分析する「ユーザー軸」へのシフトを掲げる。例えば「本田圭祐選手に関するツイートをする人は、アウトドアを好む20代男性が多い」など、話題を共有するクラスタの性質を分析し、マーケティングに役立てるという。

　「趣味趣向の多様化が進み、“お客様”を知るのが難しい時代になった」（佐藤さん）。自然言語処理を駆使し、Twitterのデータからユーザーの好みを正確に読み取ることで「ビジネスの仮説構築の精度を向上させることができる」と説く。

　事例として、購買履歴とTwitterによるユーザー情報を組み合わせ、製品をレコメンドする手法を紹介。購入履歴だけに基づいたレコメンドと比較して、ダイレクトメールの開封率が約2倍、購買率が約1.5倍に上昇したという。

　また、概念を説明しづらかった「自社ブランド」の位置付けを把握する手法も提案。自社製品に対する印象や感想が書かれたツイートを抽出し、ポジショニングマップにプロットすることで、「現在の立ち位置と目指したい方向とのズレを把握でき、次の施策を考えるヒントになる」（佐藤課長）という。

　「これまでは『分析する』と言っても、漠然とした結果しか導けず、ハードルが高いものばかりだった。TwitterのデータとNTTデータの自然言語処理を組み合わせれば、製品に対する印象を（直感的ではなく）指標化できる」という。「流れる情報を“センサー”としてとらえ、“分析”を超えたデータ活用を目指す」（佐藤課長）。

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