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SNSマーケティングリサーチに「全体戦略」の“眼”を据えて。 データ分析チームの発足が生んだ、“成果につながる”データ活用支援とは

  • 最終更新: 2023年9月13日

ソーシャルメディアを活用したマーケティングを支援するガイアックスは、「マーケティングの全体戦略を踏まえた上でのSNS活用」が前提となる時代への変化を見据え、2023年5月にSNSマーケティング支援に関するサービスラインアップをリニューアルしました。
SNSに特化したクリエイティブ制作会社や、アンバサダーPRに強いプラットフォーム事業会社の買収、インハウスのデータ分析チームの立ち上げなど、この3年間で統合的なSNSマーケティングを一気通貫で提供できる体制を確立しています。
今回は、データサイエンティストとしてソーシャルメディアマーケティング事業部のマーケティングリサーチチーム「harukaze」の立ち上げを牽引した澁谷海渡さんと、チームのビジネスサイドを強化してきた横山大輝さんに、チーム立ち上げの経緯や、統合的なSNSマーケティングにおけるharukazeの役割、今後のビジョンなどをお聞きしました。
澁谷海渡

澁谷 海渡

開発部・ウェブエンジニア兼データアナリスト

17卒入社。アニメとラーメンをこよなく愛するエンジニア。学生時代は類似数式検索技術に関する研究に従事。ガイアックスのミッションや働いている人に惹かれて2017年4月に新卒で入社。現在はソーシャルメディアマーケティング事業部で自社アプリの開発、データアナリストとして業務に従事。

横山 大輝

ストラテジックプランナー

金融機関と外資系コンサルティング会社でITコンサルを担当。裁量権のあるフィールドで働きたい思いでガイアックス入社。現在はソーシャルメディアマーケティング事業部にてマーケティング全般やリサーチをリードする。

「戦略」と「施策」を“つなぎ込む”、新たなデータ分析チームを発足

今回のサービスリニューアルに先駆けて、ガイアックスではデータ分析チーム「harukaze」が立ち上げられました。まず、harukazeがどのようなチームなのかについて教えてください。

横山 harukazeは、データ分析に特化したインハウスチームとして2020年に立ち上がった分析チームです。
ソーシャルリスニングやパネルアンケート調査、デプスインタビューなど、多様な調査手法を最適な形で組み合わせたリサーチやデータ分析に加え、分析結果に基づいたマーケティング全体の戦略設計まで幅広く支援しています。
澁谷 harukazeは当初、データを活用したインサイト調査や、ユーザーの行動原理を解明するための研究チームとして立ち上げられました。
当時から「今後SNSマーケティング業界で活動していくにあたって、コンサルタントとしてソーシャルメディア上のデータ分析ができることは当たり前の時代になるだろう」と社内ではすでに予想がされていて、こうした背景から、ソーシャル上のデータを使って「何ができて・何ができないか」の研究と、、研究データが実際のビジネスでどのように活用可能か検証するような活動をしていました。

今後のSNSマーケティングにおいて、なぜソーシャル上のデータ活用が欠かせなくなると考えられたのでしょうか。

澁谷 「ユーザーの“短期的な記憶”にアクセスできる」という特性が最大の理由です。
パネル調査をはじめとした従来のアスキング調査で得られるデータの場合、ユーザーが回答するにあたって「思い出す」という行動が挟まれてしまいます。
すると、自分がいま現在覚えている範囲の“長期記憶”にしかアクセスできず、どうしてもその時に感じたリアルな声が収集しづらくなってしまうのです。

一方、ソーシャル上のデータであれば、ユーザーが発信した当時のリアルな声をこちらから取得することが可能です。
たとえばラーメンを食べた時であれば、「このお店のラーメンのここが美味しかった」のように「食べたその瞬間」の感想がSNS上には存在しています。
その時々に感じた感想や感情などの“短期記憶”には、ユーザーのインサイトや行動原理をひも解くにあたって重要な情報が眠っています。
こうした情報も活用した上で、よりユーザーの心に届くマーケティング戦略を設計できるよう、harukazeではソーシャル上のデータ活用研究を続けてきました。

澁谷海渡

支援内容に関して、一般的なリサーチ支援会社との違いを教えてください。

横山 リサーチやデータ分析などの支援にとどまらず、リサーチ結果や分析結果をもとにマーケティング全体の戦略設計まで提案できる点が大きな違いです。

従来は「戦略設計は総合代理店」「調査・分析はリサーチ支援会社」とプレイヤーが異なるケースが一般的でしたが、10年超に渡り支援を行うなかで「マーケティングの全体戦略とSNSマーケティングの施策群とのつなぎ込みがうまくできていないのでは」という業界の課題が浮かび上がってきました。
特に施策面に関して、「特定のツール活用ありき」の分析提案を行うリサーチ支援会社は多いのですが、特定のツールのみで戦略全体の課題解決ができるケースはそう多くありません。本来の目的のために”どのように”ツールを活用するかが最も重要です。

こうした現状を踏まえ、リサーチ・分析と戦略設計を統合的に支援できるよう、この3年間でケイパビリティを強化しました。
市場を見渡しても、「リサーチ結果をもとに全体の戦略設計ができるプレイヤー」や「全体の戦略を理解した上でリサーチを行えるプレイヤー」はほとんどいないため、戦略と施策の”つなぎ込み”を今後の強みとして支援していけたらと考えています。

「なんとなく」のリサーチと戦略立案を脱却する、ワンストップならではの“分断しない”データ活用とは

データ分析をもとに戦略立案を支援した事例があれば教えてください。

澁谷 大手商業施設様が運用するTwitter公式アカウントの戦略設計に際し、ソーシャルリスニングや定量調査を活用した支援事例があります。
ご依頼の背景として、来場者数の改善を通じて施設全体の売上アップを実現したいが、コロナ禍の影響でOOH広告といった従来のマーケティング効果が減少しており、SNSも戦略に沿った運用ができていないという課題がありました。

こうした背景から、マーケティング全体のKGI達成に寄与するSNS運用のKPI設計と、KPI達成に必要となるマーケティング戦略の設計をデータ分析の切り口から提案しました。

基本的な戦略立案プロセス

ソーシャルリスニングの流れとして、「クライアント企業の訴求ポイント(=WHAT)」と「どのような人がつぶやいているか(=WHO)」を主軸に調査を実施し、競合施設と比較した自社の強みやユーザー像に対する仮説を立てていきます。
リサーチ結果の一例としては、音響設備のクオリティをはじめとした映画や音楽などのエンタメコンテンツへの口コミが多かった点から訴求すべきWHATの仮説が見つかったほか、特に推奨力の高い投稿をされているユーザーのタイムライン情報を用いたN1調査からWHOの仮説がそれぞれ得られました。
WHATに関する仮説探案

WHATに関する仮説探案

続いて、得られた仮説が市場代表性のあるデータで検証したときにも正しいかを判断するため、パネルアンケートによる定量調査を実施しました。
その結果からも、「この仮説は正しい可能性が高い」と判断できたため、データによって明らかになったWHATを戦略的に訴求する施策を提案しました。
このように、ソーシャル上のデータを起点に戦略を立てて施策を実施した結果、直近1年間のデータは前年のデータと比較してフォロワー数1万人増・口コミ数1.5倍を達成できました。
獲得したフォロワーの質に関しても、先ほどのWHAT・WHOの仮説に沿ったTwitter投稿やウェブ広告の出稿、商業施設に実際に来場したお客様にフォローしていただくイベントなどを実施することで、口コミ数の多い良質なフォロワーの獲得に成功しました。
口コミ数

今回の成果を生み出す上で重要だったポイントはどのような点にあったのでしょうか。

澁谷 ソーシャルリスニングの結果をもとにパネルアンケートの設問項目を設計できた点がポイントだったと思います。
定量調査は基本的にアンケート設計がすべてなのですが、設問の精度はリサーチャーの知識に依存してしまう場合がほとんどです。ユーザーがどういう部分に困っているかや、商品を訴求するにあたってどのポイントが重要かなど、リサーチャーがその商品に対する知識をどのくらい持っているかで設問内容が大きく変わってしまいます。
大きな調査会社に依頼したとしても、定型的な設問だけで調査されるケースも少なくありません。
そのため、リサーチャーに知見がないと、「なんとなく」でアンケート内容が決まり、その延長線上で戦略も「なんとなく」で決まってしまう事態が起こりかねないのです。

今回の事例では、戦略全体を踏まえた弊社のリサーチャーがソーシャルリスニングの結果を用いて、アニメ・ゲーム・映画といった趣味に関する項目や来場目的についての質問項目をうまく設計できた点が成功に大きく寄与したと考えています。

Twitterソーシャルリスニングの活用方法

未来のさらなる成果に資する「ブレイン力」と「人間ならではの能力」を高め続けて

アンケートの質問項目からきちんと設計されていないと、せっかくデータを取得できたとしてもその後の過程で有効に活用できないということですね。

澁谷 おっしゃる通りです。リサーチと戦略設計が分断されていると、データを取得してもどう戦略に活かせばよいかがわからないですし、そもそもデータを活かす先を考えられていなければアンケートの質問項目を有効に設計できません。

弊社へのお問い合わせのなかでも、「マーケティングリサーチを実際にやってみたはいいが、リサーチ結果を活用できていない」というご相談が多いのですが、いまお話したようなプレイヤーの分断がお悩みの原因にあるのではと感じています。

横山 ワンストップだと、クライアント企業の意向を汲み取りやすくなるのはもちろん、リサーチ側も「目の前のお客様に応えたい」という熱量を持ったままデータリサーチに臨めるため、リサーチの質は自然に向上します。

別の観点ですが、プレイヤーが複数にまたがってしまうとリードタイムが長くなるため、仮説検証のスピードが落ち、結果としてリサーチの質が下がる可能性も生じかねません。
アンケートの質問項目のやりとりはもちろん、「思い立ったときにソーシャルリスニングで口コミを見て、戦略をすぐに立て直す」といったように戦略全体で仮説検証を素早く回したい場合においても、ワンストップの支援体制は有効に働くのではと感じています。

最後に、今後のビジョンについてお聞かせください。

横山 リサーチ手法やソリューションありきの提案ではなく、お客様個別の課題に寄り添ったSNSマーケティングを支援できる存在になっていきたいと考えています。
そのためには、マーケティングの全体像を常に捉える“冷静さ”と、難しい課題解決をリードする“パッション”を両輪で持ち合わせたチームづくりが不可欠です。
営業や運用を担当するコンサルタントなど、目の前の課題に向き合う時間の多い役割のメンバーと互いに補完するように、harukazeは物事を俯瞰して戦略的・抽象的に捉える“ブレイン”のような立場として伴走していきたいと思います。

澁谷 今後はさらにAIが発達して、簡単な調査ならAIに任せてしまう時代になっていくと予想されます。
AIが台頭する時代において、コンサルタントに必要とされるのは、AIが読み解けない人々の心理をひも解いたり考察する力です。
今後、成果に最も資するリサーチ手法やデータ分析に関する知見の提供はもちろん、これからの時代により求められる“人間ならでは”の能力やノウハウをより積み上げていきたいと思います。

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澁谷 海渡
17卒入社。アニメとラーメンをこよなく愛するデータアナリスト。学生時代はAI技術を活用した類似数式検索技術に関する研究に従事。ガイアックスのミッションや働いている人に惹かれて2017年4月に新卒で入社。現在はソーシャルメディアマーケティング事業部のマーケティングリサーチチームにて主にソーシャルリスニングの研究や事業検証に従事。
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