この記事では、弊社による、QUIDを活用した製造業界向けSNS分析の実例をご紹介いたします（本記事の図・グラフは全てサンプルデータを用いて出力したものとなります。）
QUIDを活用することで消費者の生の声からニーズや実態を把握でき、独自で保有する内部データの活用にも繋がります。
目次
- 活用シーン①特定の市場の声を深堀り
- 活用シーン②競合企業比較分析
- 活用シーン③リスク検知
- 活用シーン④投稿者属性分析
- 活用シーン⑤アンケートデータの読み込み・解析
- 活用シーン⑥海外ドメインデータの取得
活用シーン①：特定の市場の声を深堀り
- 言語、キーワード、センチメントなどの豊富なフィルター機能で、膨大なデータソースからピンポイントで欲しいデータに絞り込むことができます。
- 多角的な切り口から投稿を抽出することで、市場の動向やターゲット層の関心を精度高く把握でき、迅速かつ的確な意思決定をサポートします。
QUIDにおける活用シーン②：競合比較分析
- 各メーカーの投稿量や、ポジティブ・ネガティブ投稿比率を、分析軸別(性能・デザイン・価格・サポート)に確認することができます。
複数観点から各メーカーの製品に対する評価を比較することで、市場における自社と競合のポジションを把握できます。
- 以下の画像は、特定のセグメントに絞り込み、AI SummaryというAI機能でデータを要約したものです。こちらの機能を活用することで、１つ１つの投稿を確認せずに、データ全体の傾向を短時間で把握することができます。（AI Summryにつきましては、こちらの記事をご覧ください。）
QUIDにおける活用シーン③：リスク検知
- 特定のリスクキーワード（不具合・初期不良）を含む投稿があった場合や、指定した投稿数を超えた場合に、リアルタイムで検知しアラートメールを自動送付します。
これにより問題を早期に察知し、迅速に対応することで、ブランドの信頼維持・炎上防止につなげます。
QUIDにおける活用シーン④：投稿者属性分析
- Xなどのプロフィールから、性別や年齢に加え、趣味・関心のデータを取得できます。これにより、自社製品を好きな人がどのような生活習慣や趣味嗜好を持つ層かを把握し、より精度の高いターゲティングが可能になります。
- 自社製品について投稿した人に絞り込み、過去の投稿文から感情や行動に関するキーワード、その対象を抽出することがで、自社製品ユーザーの潜在ニーズを抽出することができます。
QUIDにおける活用シーン⑤：アンケートデータの読み込み・解析
- アンケートデータなど、企業独自の内部データをQUIDに取り込み、自然言語処理を利用して解析することで、購入動機や製品への具体的な意見を分析することができます。
- ソーシャルメディアデータを組み合わせて分析することができます。特定の製品に対する顧客の感情や行動のリアルタイムデータを、内部データと紐づけることで、顧客のニーズをより具体的に把握することが可能になります。
QUIDにおける活用シーン⑥：海外ドメインデータの取得
- 世界3億ドメインの豊富なデータソースから必要なデータを収集し、51種類以上の言語で海外ユーザーが特定の業界についてどのように言及しているかを分析できます。現地に足を運ばずとも消費者の声を把握できるため、海外調査前に傾向を掴むことで、現地調査の精度向上が図れます。
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