優秀賞

EXCELLENT PRIZE
広告評価ツールとしてのソーシャルビッグデータの可能性〜高速PDCAはビッグデータからはじまる〜

ライオン株式会社

南 曉氏

入賞所感
マーケティングの最前線に立つ多くの人達を束ね、指揮する者として、自身にその責任を担う資格があるのか ? その是非を問い質すことが、このコンペにエントリーする大きな理由の一つです。
結 果 は「 優 秀 賞 」 と い う こ と で 微 妙 な 感 じ で は あ り ま す が、 土 俵 際 で 徳 俵 に 指 がかかるも、なんとか耐え忍んだって感じです。（笑）
他の論文に対しどこが劣っていたか、視点、内容、論旨の展開等、上位作品と読み比べ、しっかり反省させていただきます。

はじめにに対して消極的であったためであろう。また、
ビッグデータの登場と時同じくして、急速に台ビッグデータ。日本でこの言葉がメディアに頭してきたデジタル広告の活用対応に追われた登場し始めたのは、2010年頃である。デジタことも、取り組みが遅れた大きな要因となっ

ル技術の進化、クラウド環境の充実により突如た。新進の情報メディアであるデジタル広告へ現れ、コンピューターメーカーのTVCMによっの出稿ノウハウを確立するため、リーチ、インて瞬く間に広く一般に知れ渡るビジネストレンプレッションといった新指標を分析、研究するド用語となった。そして現在では、ビッグデー必要があったためである。しかし、SNSの急速タを如何に活用するかが、競争優位を確保するな普及に伴い、各企業はSNSをクチコミ広告キーになると言われている。しかし、これまで媒体として注目することに加え、広告に対する多くの人々は、ビッグデータで何が解決できるユーザー反応を測る評価バロメーターとして、のかを具体的にわからないまま、ただ“ビッグSNS上に形成される“投稿”というビッグデータ（巨大）”という言葉の響きに魅せられ、ビジに注目するようになった。

ネスチャンスを切り開く万能の道具のように思ライオン株式会社でも、遅ればせながら昨年い込み、多大な期待を寄せるのみであった。漸より該当の課題に取り組んでおり、その取り組くここにきて効用イメージが掴めはじめ、幾つみを通して検証した広告評価ツールとしてのかの分野では具体的な活用方法が報告されつつソーシャルビッグデータの活用可能性についてあるが、こと広告分野での広告効果評価ツール論述する。

としてのビッグデータの活用は、他分野に比べ遅れていると言わざるを得ない。その理由は、当該分野における効果評価の手法とノーム値

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ビッグデータとは何?

が既に別途確立されており、データの特性も扱そもそも、ビッグデータとは何か? ビッグ

い方もわからない新たな評価指標を加えること

データは、その名の通りビッグ（巨大）である

特集 / 優秀賞

だけではなく、「様々な種類・形式のデータ」ミの中からマーケティング活用できる有用情報であるという特徴がある。例えば、インテーを抽出するために、「規則性ある目印」をどのジ社等の提供するパネルデータは、DBマスタようにデータに付与するかの勝負なってきていに基づき、データ項目の種類や個数、並び順がるのである。

きっちり決められ運用される「構造化された定量データ」だが、SNS上での生活者の自由な発言により形成されるビッグデータは、それぞれ分析対象SNS（Twitter）の選定のデータ種類も異なれば、個数、並び順も不確

広告評価ツールとしてのSNSデータの可能性定な「構造化できない定性的色合いの強いデーを探ることが一番の目的だが、SNSにも様々なタ」である。加えて、そのデータ量が膨大であものがある。そこで、まず主だったSNSの特性るため解析が極めて難しく、今まで管理しきれを洗い出し、今回の分析目的に合致するSNSをず見過ごされてきたデータ群となっていた。極選定した。広告評価ツールとして活用する上で端に言えば、マーケティングデータとしては、は、まずそのSNSが提供するデータがオープン巨大なゴミの集まりだったのである。しかし見情報であることが絶対条件である。加えて、現方を変えれば、ソーシャルビッグデータは生活時点では画像、音声の分析は技術的に難しく、者発信の情報であるが故に、生活者の本音、イテキスト情報を基本とするものであること。

ンサイトを把握することが可能な珠玉の情報群

そして、情報量（メンバー数）が多く、そのメでもある。ビッグデータ活用の課題は、如何にンバー特性に偏りが少ないこと。以上が選定

大量情報の中から使える情報を抜き取るかであ条件となる。その結果、今回の分析対象としてるが、近年のテクノロジー進化により高度なソ「Twitter」を選定した。【資料1】フトウェアとハードウェアが登場し、データ解析能力については大幅に向上してきている。残る課題は、如何にして非構造化データに定量分宝の情報を掘り当てる“呪文”析を可能にするフラグ（目印）を立てるか、そTwitterでは、現在全世界で毎日5億のつぶやのノウハウの確立となった。つまり、巨大なゴきが発生し、そのうちの1割が日本で発生して【資料 1】主な SNS の特徴比較

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いると言われている。つまり、日本では、毎日5千万のつぶやきが発生しており、これを情報検索クエリ作成時の注意ポイントと捉えると正にビッグデータである。しかし、Twitterデータの中には、企業発信の宣伝、販このつぶやきの全てが広告評価に活用できるか促情報が思いの外多く存在することが判明した。というと、データの中身は玉石混合で、むしろその点を含め、分析対象となる全ての商品、ブラ大半は活用に値しない情報、つまりゴミと考えンドに共通して分析に耐えうる情報を抽出するにていい。そこで、まず大量のつぶやきの中かは、検索クエリ作成時に以下の５つに注意するこら活用に値する情報を抜き出す作業が必要となとが大切であることがわかった。①「治験」「モる。そのキーとなるのが「検索クエリ」というニター」といった調査被験者募集ワードは除外設もので、正に宝を掘り当てる“呪文”の様なもの定する。②「アマゾン」「楽天」「ヤフー」等のである。しかし、この“呪文”は既成では無いたEC関連名称は除外ワードに設定する。③「売れめ、独自の作成が求められる。当然、検索クエ筋」「正規」等の販促煽り表現は除外ワードに設リの作り方次第で、元データから抽出できる情定する。④英字の商品、ブランドは、必ず表記ブ報の量、質に大きく影響するため、そのノウハレとして「カナ（かな）」名でもキーワード設定ウ確立が重要となる。そこで、当社もTwitterする。⑤カナ（かな）名の商品、ブランドは、同分析においては、この検索クエリ作りからス音類義語にも留意して除外ワード設定をする。特タートした。に④、⑤に関しては、商品名、ブランド名の特検索クエリとは、簡単に言うとWEB検索時性に注意し、柔軟性のある設計対応が必要になに入力する検索ワードと同じで単語の掛け合る。例えば、当社の食器用洗剤「Magica」の場わせである。ただ、WEB検索と異なるのは、合、ユーザー表記では「マジカ」であったりまた情報抽出のために、キーとなる単語をAND、「まじか」であったり様々で、正式表記名称のOR、NOTで繋ぎ合わせた検索構文を作る必要「Magica」のみで情報抽出を図ろうとすると、がある点である。【資料2-①】

極めて限定的な情報となる。その一方、カタカナ

そこで、まず当社事業に関連する13カテゴ表記、ひらがな表記を検索ワードにすることで、リ41ブランドの検索クエリとなる構文設計を驚きの表現である「まじか!?」だったり、ドンキ行った。そして、その作業を通し、検索クエリホーテのポイントカード「マジカ」といった多く作成時の基本ルール、注意ポイントを発見するの異義語を拾い上げてくる可能性がある。

ことができた。

【資料2-②】【資料 2】①検索クエリ構文のルール ② Mgica 事例にみるデータ抽出ノイズ50

特集 / 優秀賞

そこで、当社では、検索クエリ作成作業を通いてまとめたもので、検索クエリ設計時のバイして得た知見をもとに、より精度の高い情報抽ブルとなっている。また、マーケティングに活出を行うための「検索クエリの構造化とその調用する際のデータ抽出アプローチについても、整方法」をフロー化した。【資料3】

量と精度の観点から、求められるデータ内容毎具体的には、「分析対象（商品、ブランドエクテンション品、キャンペーン）」とその「分に検索条件設定方法をルール化し、当ルールに則った運用を行っている。【資料4】析対象の名称の扱いやすさ（固有性、類似性、この様に、従来担当者個人のノウハウで分析浸透度）」の要素組み合わせにより検索クエリを行っていた、いわゆる「暗黙知」を明文化すの構造が異なるため、それぞれの場合におけるることで「形式知化」し、組織全体での分析能クエリの設計と修正方法の基本的な考え方につ力のレベルアップを図っている。

【資料 3】検索クエリの構造化とその調整方法【資料 4】Twitter データをマーケティング活用する際のアプローチ

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Twitterデータの活用ガイドライン化
次の問題は前述のクエリ設計に則ってデー

果、タレント効果等項目別で評価分析に必要なデータ量の基準も一覧表にまとめ、ガイドライン化した。【資料5】タ抽出したとき、それがマーケティング活用

しかし、宣伝、キャンペーンの内容によっ可能なデータと成りうるかどうかであった。ては、評価分析に必要なデータ量を獲得でき第一に、評価分析に耐えうる量を確保できるないケースも想定される。その場合、基準量かどうかがポイントとなる。13カテゴリ41に満たないから評価分析を諦めるというのもブランドのデータ抽出を試みた結果、明らか短絡的な判断である。そこで、評価分析に必になったのは、ビッグデータは精製すること要なデータ量が獲得できた場合とできなかっにより極めてスモールなデータになるというた場合の対応についての考え方を、カテゴリことである。ただ、マーケティングデータと別にフロー化した。【資料6】

してのSNSの活用可能性については、必ずし

例えば制汗剤の場合、①キャンペーン展開期も否定されるものではないこともわかった。

間内に該当の商品、ブランドに関する投稿が1

そこで、カテゴリ毎にデータ出現状況及びそ日平均50件以上あれば、その投稿内容に偏りの内容分析を行い、マーケティング評価デーが無く“使える”データであることを確認した上タとしての活用可能性基準を一覧表にまとめで多種評価へ活用するが、②50件に満たないた。加えて、カテゴリ毎にキャンペーン効場合、または50件以上あってもその内容に極【資料 5】カテゴリ別のデータ活用ポテンシャルと活用ガイドライン例（ 10 カテゴリ）【資料 6】Twitter データの評価分析への活用ガイドラインフロー（制汗剤の事例）

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特集 / 優秀賞

端な偏りがあり評価分析による示唆が出にく

耐えられなくとも、成否の方向性を最も早く掴い場合には、Twitter以外のSNSデータ（＠コめる情報となり、施策初期段階でのアラームとスメ等）で量を補完して分析を行うことにしして活用できるのではないかと考えた。ただ、ている。しかし、補完しても分析に耐えられ問題となるのは、その評価基準が無いことであるデータ量が得られない場合は、③定量評価る。そこで、カテゴリ別に自社競合品含めた過を諦め、エスノグラフィー的に特定ユーザー去のキャンペーン実施時のデータ分析を行い、にフォーカスした定性的な分析の可能性を追評価基準を作成した。具体的には、キャンペー

求、④しかし、その活用も難しいデータ質のンスタートからの4週間、週別での対象商品、場合は、評価データとして活用しないことにブランドの話題量（ツイート数）、話題の広がしている。

り（インプレッション数）、ユーザーの広がり（ユニークユーザー数）、重要共起ワード数

Twitterデータの広告評価への活用（タレント等）、評判（ポジ、ネガ数）といった項目について分析し、各カテゴリ内で最も成Twitterデータの広告評価への活用におい功したケースの数値及びカテゴリ内平均値をて、最も大きなアドバンテージとなるのはそのキャンペーン評価の基準とした。そして新たな情報収集スピードである。SNSの場合、その情キャンペーン実施時には、スタートから週毎に報粒度は粗いが、宣伝プロモーション、キャン項目別実績を記入することで、該当カテゴリのペーンに対するユーザーの反応を即時に確認す基準値に照らし合わせその成否状況を確認でることができる。つまり、精度の高い分析にはきるカルテを作成した。【資料7】【資料 7】Twitter データを活用したキャンペーン評価カルテ

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53この基準値は、今後キャンペーン実施毎にカ

いては、NTTデータが付与するプロファイルテに記載、蓄積されるデータをもとに定期的ルで十分分析できるが、当社が注目したのに見直し、その評価基準としての精度向上をは、「タレントファン」と言うプロファイル図っていく。

である。
宣伝、キャンペーンでは有名タレントを起広告評価精度を高める新指標の開発用するケースが多いが、その理由の一つは、Twitterはニックネーム等で利用している火付け役になることへの期待である。しかユーザーが多く、その匿名性の高さから、一見し、タレントファンだけに刺さるマーケティ

ユーザーの顔が見えないメディアの様に思われングであれば、その成功は限定的となる。

がちである。しかし、匿名性故にプライバシー

そこで、Twitterデータに特定タレントファに対する意識の低い投稿が行われるため、個人ンプロファイルの付与ができれば、より精度を特定しない形であれば、その発言内容から詳の高い宣伝、キャンペーン評価が可能になる細なユーザープロファイルを明らかにすることと考えた。これは、良くも悪くも自己主張のが可能である。事実、Twitterの全量データをメディアであり、その発言内容から自由自在扱うNTTデータでは、独自の分析により、性に顧客情報を抜き取ることができるSNSだ

別、年代をはじめとする様々なデモグラフィッからこそ可能な分析アプローチと言える。しク情報に加え、職業、趣味、更には使用する鉄かし、何をもってタレントファンと特定する道路線といった情報までユーザープロファイルか、その基準が無い。そこで、当社ボディとしてデータに付与している。しかしながら、ソープ「hadakara」を事例に、タレントファそのデフォルトプロファイルの全てが、当社ン特定の基準作りを試みた。該当のCMにマーケティング分析上のニーズを満たしているは、ディーンフジオカと中谷美紀が出演するわけでは無い。広告評価ツールとしてTwitterが、ファン特定のため、hadakaraに関する投データを活用していく上では、当社独自のプロ稿者の中からCM出演前一年間にTwitter上でファイル付与が必要となる。そこで、独自ユー彼らに対して好意的投稿を行ったユーザーをザープロファイル付与の可能性探索とその活用その回数別に分類した。【資料8-①】

起用したタレントファンが認知獲得、購買の性確認を目的に、①特定タレントファンプロ

その結果、両者とも年間5回という数値がファイルと②購買行動関連プロファイルの付与分岐点になり、そこを超えると急激にユーに挑戦した。

ザー数が減少する傾向が見られた。一般ユー
ザーとファンとの間には、タレントに対する特定タレントファンプロファイルの付与

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大きな意識差が生じるはずで、ユーザー数が激減するこの分岐点は、コアなファンを規定Twitterデータをもって宣伝・キャンペーンする基準になると考えた。当然、当規定値評価を行う際、その第一の指標になるのは、については今後精査していく必要があるが、ツイート数である。つまり、施策に対し如何Twitterデータへのファンプロファイル付与に多くの人が興味を持ちつぶやいたかがポイによるマーケティング活用性を確認する上でントとなる。しかし、その質にも注意しなけは、十分な精度であると考えた。そして、ればならない。この質の評価については、当

ファンプロファイルを付与したデータを使然、評判（ポジ、ネガ）分析を行うが、つぶい、hadakaraの各キャンペーン施策とその期やきの質としてもう一つ重要なのは、誰がつ間のTwitter投稿に占めるファン含有率の変化ぶやいているかである。つまり、ターゲットを分析してみた。【資料8-②】がしっかり反応しているかどうかである。こ

定石通り、ツイート量の増大に伴いファンのターゲット性のデモグラフィック評価につ含有率には低下が見られた。また、商品サン特集 / 優秀賞

【資料 8】① Twitter ファン判定の基準 ② hadakara に関する総ツイート数とツイート内ファン含有率の推移

プリングの様な商品そのものへの興味、関心レントである二宮和也ファンから非ファンを引き、トライヤル促進を目的としたキャへの拡散数は、全リツイートの7％もあり、ンペーンでは、一般ユーザーの関与が上がhadakaraのケースにおけるファンから非ファりファン含有率が低下、逆に、タレントをンへの情報拡散は、極めて限定的であったと前面に押し出してブランド認知を獲得するこ評価された。キャンペーン評価におけるファとを目的としたキャンペーンでは、ファン含ン含有率の評価基準及びファンから非ファン有率が高くなる結果が見られた。次に、ファへの情報拡散の評価基準設定については今後ンの投稿が情報拡散にどれだけ寄与しているの課題ではあるが、これらの結果から、ファか、これもファンプロファイルの付与によりンプロファイル付与により、従来の調査では可能となると考えた。そこで、リツイート難しかったファン、非ファンという視点での（引用投稿）データを用い、ファンからファキャンペーン評価分析がSNSでは可能になるン以外へ情報拡散の構造を分析した。結果、という特徴が確認できた。

hadakaraのケースにおいては、分析期間内のリツイートにおいて、ファンからファン以外への情報拡散数は全リツイートの2％であることが確認された。ただ、この数値だけでは、多いのか少ないのかその評価が難しい。
そこで、トップスーパーNANOXのケースも分析し、それとの比較を行うと、CM起用タ

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購買行動関連プロファイルの付与

試行錯誤しながら判定ワードを設定、②次に①で設定された判定ワードを含む投稿を抽出、③分析データとしてのSNSの弱点の一つは、使次に、②で抽出された投稿を目視で確認し、態用、購買といった態度変容情報と紐づいていな度変容が行われているかどうかを判定、④そのいことである。逆に言えば、これが可能になれ結果から判定の当てはまり度（率）を算出、⑤ば、マーケティングデータとしてのSNSの価値当てはまり度（率）が悪い場合は、①の作業には一気に向上するため、Twitterデータへの購立ち戻り判定ワードの見直しを行う。アナログ

買行動関連プロファイルの付与を試みた。当作的ではあるがこの作業を繰り返し行い、カテゴ業も、ユーザー発言内容からの判定ワードの抽リ毎に態度変容判定ワードを規定した。例えば

出がポイントとなる。ただ、態度変容の判定はボディソープでは、「意向」「使用」「購買」複雑で、「意向」「使用」「購買」という3つの各ステージとも7割から9割前後の高い当てはのステージがあり、加えて、判定ワードもカテまり度で、特に「購買」は9割以上の精度で判定

ゴリや商品によって少しずつ異なってくる。そできている。【資料9】

こで、①まず、カテゴリや商品を問わない共通

他の生活用品カテゴリでも、同水準のあてはまの判定ワード（基本判定ワード）を各ステージり度を確認できている。これにより、高い精度別に規定、②次に、カテゴリ特有の判定ワード

でTwitterデータに態度変容フラグを立てることを規定、③最後に、商品、ブランド固有の判定が可能であることがわかり、同時にキャンペーワード（キャンペーンワードを含む）を規定す

ン施策によるユーザーの態度変容（使用、購買るという3つのステップを踏んで態度変容判定への影響）が即時に分析できることが明らかにワードの精緻化を進めていった。また、これらなった。【資料10】

判定ワード決定のプロセスとしては、①まず、【資料 9】購買行動関連プロファイルの付与ルール（ホディソープ hadakara の事例）

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特集 / 優秀賞

【資料 10】（Twitter データで分析した）キャンペーン施策による態度変容状況

最後にきている。
今後更なるテクノロジーの進化により、画像・音声分析の難しさや、カテゴリにデータの処理スピードも精度も著しく向上す

よってはデータ抽出が難しく分析に足る量がるであろう。特に、人工知能（AI）の進化得られないといった課題は残るものの、広告は、より複雑なパターン分析を可能とし、定評価ツールとしてのソーシャルビッグデータ

性色の強いこのビッグデータの定量的活用をの活用範囲は極めて広いことが、今回の分析促進し、一躍マーケティング分析データの主を通して明らかになった。特に、その分析ス役に押し上げる可能性がある。

ピードには大きなアドバンテージがあり、目当社のソーシャルビッグデータ活用はまだまぐるしい市場変化に対応する高速PDCAが緒についたばかりだが、早急に知見を蓄え、求められる近年のマーケティングにおいて更なる活用可能性を探っていきたい。

は、欠くことのできない分析ツールとなって審査講評
高度化の一途をたどるビッグデータ分析ツール・技法だが、それをコンサルティング会社や調査会社に発注せず、自社で真正面から取り組むことの重要性を痛感させられる。タレン
トファンの識別やファンの投稿の拡散評価の工夫のように、様々な可能性を有するデータを、自社商品のマーケティング以上に適合した形で活かす方法を追求していくプロセスはユニー
クかつ論理的で非常に貴重な内容である。今回は分析対象がtwitterの検索ワードのみとなっているが、検討の成果をチャートやガイドラインとして明文化し、共有可能にした点は今後の進化の点から非常に重要なポイントである。
文章・資料も非常に読みやすく数値的裏付けもあり、説得力の高い論文である。

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