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(後編)　

数千万人のリアルタイムのビッグデータから知見を得ることができる、SNSテキストマイニング。

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。

「北米という販売拠点で、既存商品を特定のターゲットに向けて売りたい」という販売戦略を立てるにあたり、ビッグデータを活用することにしたE社様では、公共の統計情報であるオープンデータで大まかな地域情報を把握した後、KSKの提案を受けてビッグデータとしてのSNS、なかでもツィッターのテキストマイニングを実施しました。今回のターゲットである「北米在住の20～40代主婦」は、アメリカ国内でのツイッター利用者のうち4分の1を占めているからです。

SNSは、何千万人分のリアルタイムのビッグデータから知見を得ることができます。とくに今回は、ツィッターのテキストマイニングを行うことで、既存商品名という狭い範囲ではなく、(キャンディ、チョコレート、ガムなどの)食品カテゴリーについてつぶやかれたキーワードを重ねあわせることで、潜在顧客の地域以外の知見が豊富に見つかりました。

たとえば、食品カテゴリーに合致するキーワードと、地域情報を組み合わせることで、地域別に影響力の強いショップやトレンドを把握することが可能となりました。

たとえば「Aショッピングモール×Bキャンディ」といったような組み合わせキーワードが散見された場合、「BキャンディはAショッピングモールで購入する人が多い」といったような発見があるのです。

また、潜在顧客は北米在住ですので、当然、つぶやきも英語となります。文化圏の違いから、当初、想定していなかったキーワードを手探りで探しながら、カテゴリーの単語を結びつけるような分析を行いました。

このようにしてオープンデータと、ツィッターのビッグデータをマッピングすることで、潜在顧客が多く生息する地域を見極めた独自の販売戦略レポートが出来上がりました。

写真をビッグデータとして取り入れ、既存商品の新しいイメージのヒントに。

さらに食品という特性を活かし、写真という情報としてビッグデータとして活用することができました。人びとは、自分の好きな食べ物の写真をとることが好きです。ことにSNSでは、食品の写真が数多くアップロードされます。そのなかで、既存商品のカテゴリーでは、食品を消費するだけでなく、イースターエッグのように装飾品として楽しむ人が少なからずいるという知見も得ることができました。

この知見からは、潜在顧客の地域選定だけでなく、イースターやバレンタインなどのイベントと絡ませることで、既存食品が新しいイメージとともに生まれ変わる可能性をも示唆しています。

潜在顧客の地域を探るというざっくりした課題に対して、ビッグデータを活用することでここまで可能性が広がります。この手法は、食品に限らず、エンドユーザー向けの製品であれば応用できる手法だといえます。

【ケーススタディまとめ】
―SNSデータ分析から製品の利用地域と使い勝手を把握できた。
―オープンデータの活用により地域を具体的に把握でき、SNS分析と合わせてGIS可視化。
―地域別に影響力の高い言葉、流行の話題を把握し、戦略作成の参考にできた（X地域のイノベーター・アーリーアダプターを発見できたetc）