「インバウンド回復期に向けたデジタルマーケティング研究」 ～ソーシャルリスニング分析調査結果～ 2021年11月25日株式会社リクルートじゃらんリサーチセンター研究員 松本百加里✪ R ♪ ✿ ♕ G O X ‖ G ∞ → U S ‖ ● R ♪ ✿ ♕ G ✿ 〓 R √ ✿ ● | W * W S ∞ → B * � i * � → B × O ¥ G → B ∥ × O Ω ( * U O研究概要

■プレ調査
各都道府県における宿泊旅行統計調査（観光庁調べ）の宿泊者数とSNSの投稿件数の順位の変動をもとに、図１の「A」「B」「C」「D」４つに分類し、「A」と「B」にあてはまる都道府県を国ごとに把歴する。 ■本調査１（分析手法の①） [A]と「B」の都道府県のそれぞれの投稿の内容から要素を分類。多頻出な要素の構成比率を算出して「情報が話題につながる要素」を明らかにする。 ■本調査2（分析手法の②） [A]と「B]の都道府県のそれぞれの投稿内容から要素を分類。多頻出な要素の構成比率を算出してその差を比較し、「宿泊アクションにつながる要素」を明らかにする。
■図1 ABCDの定義
宿泊者数の伸び高い宿泊者数の伸び低い(2018年に対して2019年の伸びを比較) ■「宿泊アクションにつながる要素」深掘調査特定要素に絞った共起※分析で、具体的な特徴を明らかにする。 ※共起＝特定のキーワードと一緒に利用されることの多い単語(C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. 3
変わる地域の、力になります。

【調査対象国】アメリカ、イギリス、オーストラリア、中国、台湾、タイ(アメリカ、ヨーロッパ、オセアニア、アジア、東南アジアの各エリアにおいて、2019年の宿泊者数、前年比の宿泊者数の伸び率が高い国を選定） 【調査対象期間】 2019年1月1日（火）～12月31日（火）と2018年1月1日（月）～12月31日（月）の比較（プレ調査） 2019年1月1日（火）～12月31日（火）（本調査1、2）
【調査対象メディア】
Twitter、Facebook、Instagram、YouTube、Weibo等のグローバルSNS、各国の主要ニュースメディア、ブログメディア、フォーラムサイト、その他各地域のローカルメディアなど【都道府県データ】ソリッドインテリジェンス株式会社の独自データを活用

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■プレ調査各都道府県における宿泊旅行統計調査（観光庁調べ）の宿泊者数とSNSの投稿件数の順位の変動をもとに、図１の「A」「B」「C」「D」４つに分類し、「A」と「B」にあてはまる都道府県を国ごとに把歴する。 ■本調査１（分析手法の①） [A]と「B]の都道府県のそれぞれの投稿の内容から要素を分類。多頻出な要素の構成比率を算出して「情報が話題につながる要素」を明らかにする。 ■本調査2（分析手法の②） 「A」と「B」の都道府県のそれぞれの投稿内容から要素を分類。多頻出な要素の構成比率を算出してその差を比較し、「宿泊アクションにつながる要素」を明らかにする。
■図1   ABCDの定義
宿泊者数の伸び高い宿泊者数の伸び低い(2018年に対して2019年の伸びを比較) ■「宿泊アクションにつながる要素」深掘調査特定要素に絞った共起※分析で、具体的な特徴を明らかにする。 ※共起＝特定のキーワードと一緒に利用されることの多い単語(C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. 5変わる地域の、力になります。

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6変わる地域の、力になります。
■プレ調査各都道府県における宿泊旅行統計調査（観光庁調べ）の宿泊者数とSNSの投稿件数の順位の変動をもとに、図１の「A」「B」「C」「D」４つに分類し、「A」と「B」にあてはまる都道府県を国ごとに把指名さる。 ■本調査１（分析手法の①） [A]と「B」の都道府県のそれぞれの投稿の内容から要素を分類。多頻出な要素の構成比率を算出して「情報が話題につながる要素」を明らかにする。 ■本調査2（分析手法の②） 「A」と「B」の都道府県のそれぞれの投稿内容から要素を分類。多頻出な要素の構成比率を算出してその差を比較し、「宿泊アクションにつながる要素」を明らかにする。
■図1 ABCDの定義
宿泊者数の伸び高い宿泊者数の伸び低い(2018年に対して2019年の伸びを比較) ■「宿泊アクションにつながる要素」深掘調査特定要素に絞った共起※分析で、具体的な特徴を明らかにする。 ※共起＝特定のキーワードと一緒に利用されることの多い単語(C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. 7変わる地域の、力になります。
「A」と「B」の対象都道府県の投稿抽出内容の要素構成率ベスト10（単位＝％、複数要素抽出）
『じゃらんリサーチセンター』・ソリッドインテリジェンス株式会社の共同調査
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8変わる地域の、力になります。
■プレ調査各都道府県における宿泊旅行統計調査（観光庁調べ）の宿泊者数とSNSの投稿件数の順位の変動をもとに、図１の「A」「B」「C」「D」４つに分類し、「A」と「B」にあてはまる都道府県を国ごとに把振する。 ■本調査１（分析手法の①） [A]と「B」の都道府県のそれぞれの投稿の内容から要素を分類。多頻出な要素の構成比率を算出して「情報が話題につながる要素」を明らかにする。 ■本調査2（分析手法の②） [A]と「B]の都道府県のそれぞれの投稿内容から要素を分類。多頻出な要素の構成比率を算出してその差を比較し、「宿泊アクションにつながる要素」を明らかにする。
■図1 ABCDの定義
宿泊者数の伸び高い宿泊者数の伸び低い(2018年に対して2019年の伸びを比較) ■「宿泊アクションにつながる要素」深掘調査特定要素に絞った共起※分析で、具体的な特徴を明らかにする。 ※共起＝特定のキーワードと一緒に利用されることの多い単語(C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. 9変わる地域の、力になります。

  （「A」の要素構成率から「B」の要素構成率を差し引いたポイント）

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10変わる地域の、力になります。
■プレ調査各都道府県における宿泊旅行統計調査（観光庁調べ）の宿泊者数とSNSの投稿件数の順位の変動をもとに、図１の「A」「B」「C」「D」４つに分類し、「A」と「B」にあてはまる都道府県を国ごとに把歴する。 ■本調査１（分析手法の①） [A]と「B]の都道府県のそれぞれの投稿の内容から要素を分類。多頻出な要素の構成比率を算出して「情報が話題につながる要素」を明らかにする。 ■本調査2（分析手法の②） 「A」と「B」の都道府県のそれぞれの投稿内容から要素を分類。多頻出な要素の構成比率を算出してその差を比較し、「宿泊アクションにつながる要素」を明らかにする。
■図1   ABCDの定義
宿泊者数の伸び高い宿泊者数の伸び低い(2018年に対して2019年の伸びを比較) ■「宿泊アクションにつながる要素」深掘調査特定要素に絞った共起※分析で、具体的な特徴を明らかにする。 ※共起＝特定のキーワードと一緒に利用されることの多い単語(C) Recruit Co., Ltd. All rights reserved. 11変わる地域の、力になります。
47都道府県名と宿関連キーワードを抽出して共起分析を実施。
アクションまでつながる導線の設計…①　関連事業者との連携…② Visit Japanファンコミユニティとの連携…③カスタマージャーニーのサイクルをまわす仕組み…④ 【ご注意：本資料の転載・複製での利用について】 ■本資料は、株式会社リクルート（じゃらんリサーチセンター）の著作物であり、著作権法に基づき保護されています。 ■本資料の全文または一部を転載・複製する際は著作権者の許諾が必要です。事前に当社までご連絡ください。使用用途によって転載・複製をご遠慮頂く場合もございます、予めご了承ください。 ※問い合わせ先[メディア・報道機関の皆様]株式会社リクルート　広報担当　https://www.recruit.co.jp/support/form/ [その他企業・自治体・一般の皆様]じゃらんリサーチセンター事務局   E-mail : jalan_rc@r.recruit.co.jp ■本資料は当社が信頼できると判断した各種データに基づき作成されておりますが、その正確性、確実性を保証するものではありません。本資料を利用する場合にはお客様の判断で利用してください。また、資料に記載された内容は予告なしに変更されることもあります。