SNSデータを使ったレーダーチャート分析で競合との差別要素を比較してみよう

はじめに

皆様、8月も終わりに近づいていますがいかがお過ごしでしょうか。今年はコロナの影響で満足にお休みを取れなかったか方もいらっしゃると思いますが、適度にご自愛くださいませ。

さてこれからこのブログではNetBaseやその他のツール・手法を使った分析のTipsを紹介していきたいと思います。

第1回目はSNSデータを使ったレーダーチャートの作成方法になります。

SNSデータは基本的に文字列をベースとした非構造タイプのデータですが、それらを分析し定量データとして扱えるようにすることで、これまで比較できなかったものが比較できるようになります。今回は競合比較などで力を発揮するレーダーチャートをNetBaseの分析結果を元に作成してみました。

今回の例では代表的な自動車の車種に関する投稿を収集し、それらを「デザイン」「サイズ」「価格」「乗心地」「走行性能・燃費」という5つのカテゴリに分類してチャートを作成してみました。それぞれの数値はセンチメントを表しており、ここでは「満足度」と置き換えて使用する事が出来ます。

カテゴリは自由に決める事が出来るため、幅広い分析が可能になります。

上記の結果を見ると、E車種は走行性能やサイズ、価格、乗り心地で他車種に比べて満足度が高いことが読み取れます。しかしデザインは5車種で最も低いという結果になりました。もちろんそれぞれの要因を深堀することも出来ます。

これまでこのような分析を行うためにはアンケートを作成し、数週間から数カ月かけて不特定の多数へアンケートを行い、それらを収集して分析という流れでしたが、この方法を使う事によりSNSで何十万もの投稿を分類し素早く利用する事が出来ます。また消費者のダイレクトな声を反映する事も出来ます。

皆様も是非こちらの方法を使って分析での利用をお試しください。

弊社ではTDSE社と共同でコロナ前、コロナ後での分析キャンペーンを実施しております。ご希望の方は以下のフォームより是非お申し込みいただければと思います。