ブロードリスニングとは？社会の声を「見える化」する最先端技術

この記事では、社会の声を「見える化」する最先端技術である「ブロードリスニング」の紹介とそれを活用した分析例について紹介いたします。

目次

1．ブロードリスニングとは？

2．日常と購買行動をクラスターごとに比較

3．課題をクラスタリングして、相互関係を分析

分析例A -１：クラスターごとの属性分析

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

製品のカテゴリ（家電、車など）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。

分析例B -１：課題をクラスタリングして、相互関係を分析

AIによる課題の分類を活用して、ネットワークマップで課題の相互関係を分析

QUID Discoverを使うことでセグメント別に課題・要望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。

・国内のEVに関する課題のネットワークマップ

それぞれのクラスター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「試乗」「ガソリン」「納車」「旅行、充電」のクラスターが近いことから、EVに乗って間もない消費者は、燃費に関しての課題を抱えていることが示唆されます。説明・投稿例の概要を追加

・国内のEVに関する課題のポジネガ別クラスターの割合

ポジネガ別のクラスターを比較すると、ポジティブ投稿の充電に関するクラスターの割合が高く、EVに対してポジティブに言及しているユーザーは充電に関する課題感があることが示唆されます。

ネガティブ層の課題と投稿の概要（箇条書きで3つくらい）