QUIDを活用したSNS分析：クラスター分析でインサイトを発見する方法

この記事では、弊社による、QUIDを活用したクラスター分析のイメージをご紹介いたします。
QUIDを活用することで消費者の生の声からクラスター（似た属性のグループ）を分け、クラスターごとの属性の傾向や日常生活などの実態を把握でき、購買につながる製品・サービス開発の一助とすることができます。（本記事の一部の図・グラフはサンプルデータを用いて出力したものとなります。）

A-1．クラスターごとの属性分析（QUID Monitor）

A-2．日常のなかの特定の話題をセンチメント別に比較（QUID Monitor）

B．投稿をクラスタリングして、相互関係を分析（QUID Discover）

分析例A -１：クラスターごとの属性分析（QUID Monitor）

クラスターごとの属性情報を洗い出し、消費者からのニーズを分析

製品や業界のカテゴリ（家電製品、車業界、金融業界など）に関する投稿をしている投稿者をランダムに抽出し、製品やカテゴリの投稿の頻度などから消費者をクラスター分けすることでクラスターを作成することが可能です。さらにそのクラスターごとの属性をQUIDを使って可視化することで消費者のニーズや関心が高い項目などを比較することが可能です。

今回は例として、金融関連の投稿者を３つのクラスターに分けて分析します。
それぞれのクラスターは金融リテラシー（低・中・高）で振り分け、それぞれのクラスターに関連するキーワードでフィルタリングを行い、実際の投稿内容を分析。
- 金融リテラシー（低）⇒ 「NISA , iDeCo , セミナー + 勉強 , 初心者 , etc...」などの情報収集をしている層
- 金融リテラシー（中）⇒ 「NISA , iDeCo , 貯蓄 + コスパ , お得 , etc...」などの節約や短期的な貯蓄を目標にしている層
- 金融リテラシー（高）⇒ 「NISA , iDeCo , S&P500 + 老後 , 資産形成 , etc...」などの老後やライフイベントを意識した資産形成をしている層

・クラスターごとの属性比較イメージ（金融関連）

分析例A -２：日常のなかの特定の話題をセンチメント別に比較（QUID Monitor）

「低層/中層/高層」 × 「ポジティブ/ニュートラル/ネガティブ」の９クラスターごとに話題を比較分析

QUIDでは特定の製品やカテゴリーなどのキーワード視点でのフィルタリングに加え、ポジティブ・ネガティブなどのセンチメントでのフィルターをかけ、特定の層を分析することが可能です。この分析をすることで、日常生活の中で特定のカテゴリに関してどんな投稿をしているのかなどを深掘りすることが可能です。

・ポジティブ/ニュートラル/ネガティブな投稿を比較

分析例B：投稿をクラスタリングして、相互関係を分析（QUID Discover）

AIによる投稿の分類を活用して、ネットワークマップで話題の相互関係を分析

QUID Discoverを使うことでセグメント別に話題をクラスター化することができます。QUID Monitorの分析結果と結びつけて分析することで、潜在的ニーズを抽出することができます。

・金融関連のソーシャル投稿のネットワークマップ

ネットワークマップではそれぞれのクラスター（話題のまとまり）ごとの距離が近ければ近いほど共通のキーワードを含んでおり、今回の例では右下の「医療」「保険」「資産、貯金」のクラスター群と「不動産」「お金、資産、投資」のクラスター群が近く（左図）、そのエリアの属性が「金融リテラシー高」の層となっていることから、「老後や子育てを見据えた層は医療、保険、貯金に関心が非常に高く、比較的リスクの低い不動産などへの投資を考えている」ことが見て取れる。