こんにちは、ソーシャルメディアマーケティングのエキスパートStatusbrewです。

ソーシャルメディアを運用する企業・ブランド様、もしくはクライアントに代わってソーシャルメディアを扱う場合、日々大量のデータに翻弄されているのではないでしょうか。

なぜソーシャルメディアのデータは大量なのか？集計が追いつかないのか？その理由と見る視点を捉えることで分析の効率が上がりますので、本日はデータの考え方と集計方法について解説します。

なぜソーシャルメディアのデータは膨大なのか？

ソーシャルメディアのデータが大量に存在する理由は主に以下と言い切っても良いでしょう。

多数のオーディエンス（フォロワー）： ソーシャルメディアプラットフォームは全世界で数十億人に利用されています。そのため、毎秒ごとに新しいデータが生成され続けています。

多様なコンテンツ：テキストだけ、リンク、画像、動画（リール）、ストーリーズ、ショート、ライブ配信など、多種多様なコンテンツが共有されています。

リアルタイムのインタラクション: 「いいね！」、「シェア」、「コメント」、「フォロー」など、ユーザー間のリアルタイムでのインタラクションがデータを複雑にしています。

ユーザー属性：年齢、性別、地域、興味、関係性など、ユーザーごとに異なる属性情報があります。

時間的な変動：イベントやトレンドによって、データは時系列で大きく変動します。例えば、祭日や大きなイベントがあると、その関連データが急増します。

プラットフォームの多様性：Facebook, Twitter, Instagram, LinkedIn, TikTok など、様々なソーシャルメディアプラットフォームが存在し、それぞれが独自のデータを生成します。

広告とマーケティング：ブランドや企業もまた、プロモーションや広告を通じて大量のデータを生成します。

ユーザー生成コンテンツ：レビュー、評価、質問や@メンションなど、ユーザーが自ら生成するコンテンツもまた、データ量を増大させます。

1: ソーシャルメディア分析の基礎

今更かもしれませんが、データ集計に特化した分析の基礎をここで学びましょう。

1.1 今更聞けない！ソーシャルメディア分析とは何か？

一言で言えば、ブランドの目標とする値へ向いているかどうかをジャッジするため、意思決定のための指標です。

ブランドの目標とはなんでしょうか？最も多く掲げられるのは、ブランドの認知度向上、顧客エンゲージメント、市場調査など、分析がもたらす具体的な利点がありますよね。

分析の適用範囲: マーケティング、カスタマーサポートの向上、商品開発です。

1.2 主なソーシャルメディアプラットフォームとその分析対象

  • Facebook

    : ユーザー層、アクティビティ（クリックなど）

  • Twitter（x）

    : リアルタイム性、ハッシュタグ、広告戦略

  • Instagram

    : ビジュアルコンテンツ、ストーリーズ、IGTV

  • LinkedIn

    : ビジネスとキャリアのネットワーキング、企業ページ

  • その他プラットフォーム

    : TikTok, Pinterest、YouTubeなど動画でのバイラル獲得、動画での教育コンテンツ

1.3 分析データを使用する目的

  • マーケティング

　:ターゲットオーディエンスの特定、ROI（投資対効果）計測

  • カスタマーエンゲージメント

　: ユーザーとの対話を促し、ブランド忠誠度を高める

2: 必要なツールとリソース

では、ソーシャルメディア分析の目的などを定めたら、次はその計測を行うツールを選びましょう。ツールは様々なありますので、一気に選択肢を紹介します。

2.1 アナリティクスツールの選定

無料 vs 有料？ 無料のソーシャルメディア分析ツール（例：Google Analytics, Facebook Insights）は基本的なデータを提供しますが、より高度な分析が必要な場合は有料のツール（例：StatusbrewやSprinklr、Hootsuite）も検討してください。有料のツールは通常、リアルタイム分析や自動レポート生成などの機能が充実しています。

機能比較 ツール選びでは、どのような機能が必要か事前にリストアップすると良いです。例えば、リアルタイムでのモニタリングが必要な場合、それをサポートするツールを選びましょう。

Statusbrew提供 - Hootsuiteとの違い

ユーザーレビューと評価 選定する前に、他のユーザーがどう評価しているのか確認することも重要です。特に、同じ業界で活動している企業や個人のレビューが参考になるでしょう。

2.2 データの収集方法

APIの利用 TwitterやFacebookなど多くのソーシャルメディアプラットフォームはAPIを提供しています。これを利用することで、簡単に大量のデータを収集できます。ただしデベロッパーとしてのスキルが必要です。

サードパーティー製サービス ZapierやIFTTTなどのサービスを使えば、特定の条件でデータを自動収集することが可能です。

2.3 その他の便利なリソース

ライブラリ データ解析にはPythonのPandasやRのdplyrなどのライブラリが非常に便利です。これらのライブラリを使うことで、複雑なデータも効率よく処理できます。

プラグイン ExcelやGoogle Sheetsには、データ解析を手助けする多くのプラグインが存在します。これらを利用することで、コーディングの知識がなくても高度な分析が可能です。

参照：Google Sheets Social Media Reporting

テンプレート ダッシュボードやレポート作成には、既存のテンプレートをカスタマイズする方法もあります。Statusbrewのようなソーシャルメディア分析ツールのテンプレートは、データを羅列させてから好みで加工させることができます。

2.4 データストレージとセキュリティ

クラウド vs ローカル データストレージは、大量のデータを安全に管理するために非常に重要です。クラウドストレージはアクセスが容易ですし、大量のデータストレージが必要であればやはりクラウド上のサードパーティー製アプリケーションはいつでもデータの出し入れができるため、おすすめです。

プライバシー規制 GDPRやCCPAなど、データプライバシーに関する規制には細心の注意を払う必要があります。適切なコンプライアンスを確保しましょう。

セキュリティ対策 データの暗号化、二要素認証、定期的なバックアップなど、データセキュリティのベストプラクティスを遵守することが重要です。

3: データの集計方法

それではついにデータ集計方法について学んでいきましょう。何度も繰り返すようですが、ソーシャルメディアマーケティグでは

3.1 KPI（主要業績評価指標）の設定

目的と目標の明確化

  • 目的の設定

    : 事業の目的や目標に沿って、何を分析するか決定します。例：売上向上、ブランド認知度の拡大。

  • SMART原則

    : SMART（Specific、Measurable、Achievable、Relevant、Time-bound）原則に基づき、目標を設定します。

KPIの選定

  • 関連性

    : 選定するKPIが事業目標とどれだけ密接に関連しているか確認します。

  • 計測可能性

    : 選んだKPIが容易に計測できるかも重要です。

3.2 データセグメンテーション

属性別分析

  • ユーザーペルソナ

    : 顧客層を詳細に理解するため、ペルソナを作成します。

  • マイクロセグメンテーション

    : 更に細かい属性（購買履歴、居住地域等）での分析も行います。

期間別分析

  • 短期 vs 長期

    : 期間を変えての分析で、短期的な効果と長期的なトレンドを見分けます。

3.3 データのクリーニングと前処理

不要なデータの削除

  • フィルタリング

    : SQLクエリやPythonのpandasライブラリを用いてデータをフィルタリングします。

→Statusbrewは、必要・不必要なデータのクレンジングがソート機能を使うだけで数クリックで完了するため、エクセルなどの数式なども必要ありません。

欠損値の処理

  • 代替手法

    : 平均値補完だけでなく、中央値、最頻値、または機械学習を使った推測も選択肢となります。

3.4 データの可視化

適切な可視化ツールの選定

  • ツールの特性

    : StatusbrewやSprinklr、Tableauはビジュアルが強いですが、ツールを使ったデータ取得に時間をかけられる人材も必要な高度ツールとなります。

重要な指標を強調

  • グラフや表の色と配置

    : 色彩スキルを利用して、KPIを強調します。

Statusbrewは特定の値をベンチマークごとに色付けします。

3.5 グラフの種類

棒グラフと折れ線グラフ

  • 時系列データ

    : 月ごとの売上やクリック数など、時間に依存するデータには折れ線グラフが適しています。

円グラフ

  • 割合の表示

    : ユーザーが選んだ製品カテゴリの割合など、全体に対する比率を見るときに使用します。

3.6 ダッシュボードの設定

ユーザーカスタマイズ

  • インタラクティブ要素

    : ユーザーが自分でデータを探索できるように、フィルタやドロップダウンメニューを設置します。

リアルタイム更新

  • API連携

    : ソーシャルメディアのAPIと連携して、リアルタイムデータをダッシュボードに表示します。

3.7 自動化の活用

レポート作成

  • スクリプト化

    : PythonやRを用いて分析からレポート作成までを自動化するスクリプトを作成します。

アラート設定

  • メール通知

    : あらかじめ設定した閾値を超えた場合に、クライアントや担当者、関係者に自動でメール通知が行くよう設定します。

4. Statusbrewの高機能ソーシャルメディアアナリティクス

Statusbrewを使えば、データの収集は各種ソーシャルチャネルをStatusbrewに接続した時点で集約し始め、何百通りもの加工方法から様々なデータを一覧表示できるようにします。

自動化、操作性の自由度といい、業界の中でもトップクラスのソーシャルメディアアナリティクスツールについてぜひお声掛けください。