ソーシャルメディアデータがビジネスに与える影響

データには主に、構造化、半構造化、非構造化という 3 つの異なる形式があります。 構造化データとは、Google シート、Excel ファイル、テーブルに表示される表形式のデータを指します。 半構造化データには、リスト、フロー図、チャート、JSON ファイル、XML データなどが含まれます。 非構造化データとは、機械によって学習および解読できる、パターンに従わないすべてのデータ形式など、その他すべてを指します。

非構造化データとソーシャルメディア

今日の非構造化データの最大のソースの 1 つは、さまざまなソーシャル メディア Web サイトから収集されたデータです。 これらは、Facebook や Reddit からのテキスト データ、Instagram や Pinterest からの画像、Linkedin や Glassdoor からの仕事のレビューや投稿、さらには数十の異なるプラットフォームからのビデオや音声記録である可能性があります。

非構造化データの操作は困難ですが、NLP (自然言語処理) は過去 10 年間で大きな進歩を遂げました。 これにより、企業だけでなく研究者もソーシャル メディア コンテンツ上でマシンを使用して情報を抽出できるようになりました。 ソーシャル メディアなどの代替データ ソースを使用すると、企業は顧客が現場で生成した生データを直接利用して構築することができます。

ソーシャル メディア データはビジネス目標の達成に役立ちます

ソーシャル メディア データは、正しく収集された場合、ユーザー ベースをより深く理解し、そのフィードバックを新しい機能や製品の開発に活用したいと考えている企業にとって宝の山となります。 困難な道のように思えるかもしれませんが、データをテーブルの上に残しておくという選択肢はありません。 そこで、ソーシャル メディア データを最適に使用してビジネスを促進するために実行できる 5 つのステップのアプローチを見てみましょう。

1. 自分のビジネスに最も関連するプラットフォームを見つける:すべてのソーシャル メディア プラットフォームを利用しても、ノイズが増大するだけであり、主要なタスクから集中力がそがれてしまいます。 代わりに、自分に関連するデータが含まれている可能性が最も高いプラットフォームを候補リストに挙げる必要があります。 消費者向け製品を作成する場合は、Instagram のリールや投稿が優れた情報源になる可能性があります。プロフェッショナルなサービスを提供する場合は、Linkedin の方が有効かもしれません。B2C 製品のマーケティング パターンを詳しく知りたい場合は、Facebook が素晴らしい効果を発揮する可能性があります。 、 等々。
2. 目標を設定する:目標を設定してそれに向かって努力しない限り、ソーシャル メディアから収集したデータの山の上で何をすればよいのかわからないまま放置されることになります。 何を答えるべきかを決める代わりに、なぜ一部の製品が他の製品よりも人気があるのか​​、次にどのような種類の製品やサービスに取り組むべきなのか、リピーターの数が少ないのはなぜなのかなどの問題ステートメントを考え出すことができます。など。質問の準備ができて初めて、答えが隠されているデータを見つけることができます。
3. データ スクレイピング ツールを決定する:問題ステートメントを完成させ、データを取得する必要があるソースを決定したら、仕事を完了するために使用するツールを決定する必要があります。 DIY コーディング、画面取得の半自動ソフトウェア ソリューション、DaaS サービスからお選びいただけます。 ただし、Web スクレイピングの技術的および法的側面を心配することなく、物事を迅速かつ「オンデマンド」で完了する必要がある場合は、PromptCloud のような DaaS プロバイダーを利用するのが最善です。
4. トレンドと変化を追跡する:新しいトレンドが生まれ、誰もがパイの一部を欲しがります。 見逃さないようにするには、ライブ データ フィードを取得したら、時間ごと、日ごと、または週ごとに傾向と変化を監視する必要があります。 データをより頻繁に確認すると、より迅速に行動し、機会を最大限に活用できるようになります。 その一例としては、最初に新型コロナウイルスのパンデミックに関するデータを消費し、その影響を認識した企業が挙げられます。 これらの企業はおそらく事業の方向性を変え、時間をかけて救ってくれたでしょう。 ここで方針を変えるということは、ビジネスをオンラインにするか、レストラン ビジネスからクラウド キッチンのセットアップに移行することを意味する可能性があります。 また、競合他社のソーシャル メディアへの取り組みの変化や傾向を追跡する必要もあります。
5. 顧客感情分析:ソーシャル メディア データの最も一般的な用途は、顧客が残したコメントや発言を分析して、企業がどこで正しい方向に進んでいるのか、どこで企業の取り組みが望ましくない点を残しているのかを確認することです。 B2C ビジネスを経営している場合は、データを使用して自然言語処理ベースのセンチメント分析を実行すると、製品チームに提供できる大量のデータが見つかる可能性があります。

インフルエンサーと Instagram スクレイピング

近年、Instagramはインフルエンサーにとって最大のプラットフォームに成長しました。 ここでは、有名人だけでなく新人もまったく新しい方法で製品やサービスを宣伝します。 彼らの投稿には、ビデオ、画像、説明として追加されたテキストコンテンツなど、さまざまな形式のデータが含まれています。

これらのコンテンツは、市場の最新トレンド、現在宣伝されているトップ製品、ブランドが採用しているトップインフルエンサーなどに関する洞察を提供します。 Instagram スクレイピングを使用すると、コンテンツやデータだけでなく、自社の製品やサービスを宣伝したい場合に連絡できる個人に関する情報も入手できます。

Instagram やその他のソーシャル メディア Web サイトに適切にフォーマットされていないデータが含まれていることを考えると、データをスクレイピングし、クリーニングして使用するのは複雑なプロセスです。 使用しているサービス プロバイダーにソーシャル メディア データに関する経験がない限り、クリーンでないデータが手元に残る可能性があり、その結果、抽出するすべての洞察やデータに裏付けられた意思決定に影響を与える可能性があります。 Instagram のスケーピングは、最近のインフルエンサーに幅広いチャンスをもたらしています。

PromptCloud のチームは、お客様の以下を支援してきました。

1. 生のソーシャル メディア データに基づいてさまざまな製品を構築します。
2. ソーシャル メディア データを使用して、フィードバックやコメントに基づいて顧客エクスペリエンスを向上させます。
3. ソーシャル メディアの存在を通じて競合他社をより深く理解し、それに応じてビジネス上の意思決定を行います。

新しい代替データソースが追加されると、それらを利用するのは難しいかもしれませんが、すぐに適応するデータソースが長期的には有利になるでしょう。