オープンデータとSNSテキストマイニングで、アメリカにおける潜在顧客を可視化したビッグデータ活用事例～大手食品メーカーE社様(前編)　

アメリカでの潜在顧客を探るために、ビッグデータを活用

オープンデータ活用後、SNSからテキストマイニングを行い、アメリカにおける潜在顧客を可視化し、知見を見い出した大手食品メーカーE社様のビッグデータ活用事例をご紹介します。

E社様のマーケティング部門では、北米在住の20～40代主婦をターゲットにした既存食品の販売戦略をリストラクションする必要に迫られていました。販売経路が変更になったからです。それまでは代理店(販売チャネル)を通じて行っていた販売を、アメリカで新たにグループ企業を立ち上げ、グループ企業を拠点に潜在顧客を開拓することになったのです。

販売戦略で製品もターゲットも明確に決まっている場合、次に特定すべきは潜在顧客が在住する地域です。製品が利用されている地域を把握し、どの地域で販売するかを見定める必要があります。

すなわち「既存商品を特定のターゲットに向けて売りたい。そのためにはどこで売れば効率的か？」という潜在顧客の地域を見極めるための指針として、ビッグデータを活用したのです。

オープンデータ×SNSテキストマイニングで、土地勘のない海外でも販売戦略が立てられる。

ターゲットにフィットする地域を探すため、KSKではビッグデータの活用を二段階で提案しました。

ひとつ目は、販売地域を特定するためにオープンデータを活用すること、さらにリアルタイムなデータとしてSNSを活用することです。

オープンデータとは、行政機関が保有する地理空間情報、防災・減災情報、調達情報、統計情報などの公共データであり、利用しやすい形に成形されパプリックに公開されています。とくにアメリカのオープンデータは、日本よりも充実していることで定評があります。

KSKでは、まずは北米のオープンデータを活用し、基本的な人口や所得データから、ターゲットの年齢別人口、所得、世帯数を把握しました。

オープンデータでおおまかにターゲットの暮らす地域を把握した後、さらにビッグデータとしてのSNSを活用したのです。SNS、なかでもツイッターをテキストマイニングすることで、どのような地域で該当の食品が消費されているのかを把握できます。しかもオープンデータとは違い、SNSはリアルタイムの情報が流れてきますので、ターゲットの「今」を赤裸々に把握することも可能です。

ビッグデータを二つの方法で採取し、さらにデータを組み合わせマッピングすることで、アメリカでの潜在顧客を絞り込むことに成功しました。

ビッグデータを活用しなければ、現地スタッフの経験値など属人的な力に頼っていたところを、ビッグデータの複数活用によって、土地勘のないエリアでも、公正で客観的な情報を可視化することができたのです。