ソーシャルメディア分析（SNS分析）概要
そもそもSNS分析とは？
SNS分析とは、ソーシャルメディア（TwitterやFacebook、Instagramなど）で発信されている生活者の声を分析し、マーケティング戦略を立てる時の参考材料とする分析手法です。
ソーシャルメディアの普及度、重要度の向上とともに、このSNS分析の重要度も高まっています。
フェムテックにおけるSNS分析の特徴
企業ではサービスや商品の改善・新規開発、生産・営業業務の効率化など、さまざまな場面で多様なデータが活用されています。
B2C企業を中心に、お客様のニーズを的確に捉えるためにアンケートやインタビュー、さらにコールセンターに寄せられるお客様の声などの情報を活用してきました。近年、これらに加えてソーシャルメディア（SNS）上に集まる生活者の声も非常に重要な情報源としてSNS分析がが広がっています。
フェムテックにおけるSNS分析の特徴を簡単に整理致します。
リアルタイム情報によるスピーディなPDCA
これまでの消費者調査では、アンケートやインタビューなどは、実査に時間がかかることが多いです。SNSでは、発売/リリースの初日にどんなことが話題になっていて、消費者の感情変化はどうなっているかなど、リアルタイムに反響を知ることができます。
SNSのリアルタイム性を活かして、PDCAサイクルをスピーディーに回し、売上の拡大に繋げることが可能です。
生活者が自ら発信した本音を収集可能
アンケートやインタビューなどのような、「聞かれたから回答する」内容ではなく、自発的に発信する内容になっているので、より生活者の本音に近い意見が得られます。
自社のみならず競合他社の情報を収集可能
コールセンターなどの顧客意見は、自社のみの意見になっていますが、自社のみではなく、競合のも分析できるのが特徴の1つになります
Twitterにおける「フェムテック」のSNS分析
最近、吸水ショーツや月経カップを代表に、生理や更年期、PMSなど女性特有の悩みをテクノロジーの力で解決する「フェムテック」が注目を浴びています。
下記流れで、この「フェムテック」について非常にシンプルなSNS分析を一回実演します。
STEP1_抽出対象データを定義する
分析プラットホーム：Twitter
分析対象：直近1週間程度(11月22日～12月1日)
内容：「フェムテック」のキーワードが含まれているつぶやき
STEP2_データ抽出
有料無料含め、様々なツール・手法で上記データを抽出することが可能です。
機会があればこの点について別途記事で詳細に書きます。
今回は合計628件のつぶやきを抽出できました。
STEP3_データ整備
抽出するツールによっては、カラムの定義が必要になるケースがあります。
必要なデータのみ残し、不要なデータを削除してしまいます。
STEP4_テキストマイニングを用いた分析
SNSで集めたデータはテキストデータが多く、その分析にはテキストマイニングが有効的です。
テキストマイニングも、最近では非常にかんたんにできるようになっています。
ツールを利用することもできますが、Pythonの基本知識があればネット上でテンプレートをコピーしてテキストマイニングができるプログラミングができます。
分析のアウトプットとして、下記いくつか出してみます。
フェムテックのワードクラウド
文書の中でその単語がどれだけ特徴的であるかを表す「スコア」が付与されます。 通常はその単語の出現回数が多いほどスコアが高くなりますが、 「言う」や「思う」など、どの文書にもよく現れる単語についてはスコアが低めになります。
スコアが高い単語を複数選び出し、その値に応じた大きさで図示しています。 単語の色は品詞の種類で異なっており、青色が名詞、赤色が動詞、緑色が形容詞、灰色が感動詞を表しています。
⇒上記内容から、様々な情報を読み取れます。
例えば、フェムテック関連で「マツコ会議」が話題になっていることがわかります。
背景として、11月27日に放送された「マツコ会議」が、「言いづらい女性の悩みをビジネスに フェムテック起業家を深堀り」というテーマで行われ、うまく反響が取れているといえるでしょう。
フェムテックに対する関心が伺えるとともに、テレビの影響はまだまだ強いということも言えます。また、今現在の消費者の中、フェムテックの具体的な商品として話題になっているのが「ショーツ」になっていることもわかります。
フェムテックと単語出現頻度
言葉の種類ごとの出現頻度を見ることもできます。
今回は「形容詞」にフォーカスしてアウトプットします。
⇒フェムテック関連について、「言いづらい」のスコアが圧倒的です。
確かに、女性特有のお悩みになっており、「生理/月経」、「デリケートゾーン」など、言いづらさがあることはわかります。
世間ではジェンダー平等の認識が高まり、フェムテック関連の話題も言いやすくなっているように感じますが、こちらの結果を見ると、(マツコ会議のテーマの名前の影響もあるかもしれないが)1個人としてはまだまだ言いづらく感じていることが伺えます。
フェムテックでビジネスを展開するなら、この「言いづらさ」を常に意識すべきでしょう。
フェムテックと共起語分析
文章中に出現する単語の出現パターンが似たものを線で結んだ図です。出現数が多い語ほど大きく、また共起の程度が強いほど太い線で描画されます。
⇒「おはよう」と「辛い」の共起が強めに出ています。早起きが辛いという可能性もありますが、フェムテック関連の悩みが特に朝に生じているという可能性もあります。
フェムテックとポジティブネガティブ時系列推移
フェムテックと感情時系列推移
最後に。 フェムテックのSNS分析まとめ
SNS分析の基本知識と、非常にシンプルな実演を行ってみました。
弊社はフェムテック関連のサービスを提供しておりますが、このような分析を常に行っており、消費者の声に耳を傾けるようにしております。
SNSの普及とともに、SNSの重要度も増しています。同時に、分析の技術も進歩し、比較的に低コストでSNS分析ができるようになりました。
もし「顧客理解」、「消費者ニーズ分析」などで、何かお悩みのことがございましたら是非ご一報ください。