株式会社Deepblue

データ収集

Twitter APIを使用してブランドに言及しているツイートを収集します。
ツイートデータの定期的な収集に関しては「GCPを活用したSNS解析サービスの構築」のページを参照してください。

ブランドイメージ抽出

例えば指定のキーワードを含む「新商品のチョコレートがすごくおいしい」というツイートを形態素解析した場合、以下のようになります。

>新接頭詞,名詞接続,,,,,新,シン,シン
商品名詞,一般,*,*,*,*,商品,ショウヒン,ショーヒン
の助詞,連体化,*,*,*,*,の,ノ,ノ
チョコレート名詞,一般,*,*,*,*,チョコレート,チョコレート,チョコレート
が助詞,格助詞,一般,*,*,*,が,ガ,ガ
すごく形容詞,自立,*,*,形容詞・アウオ段,連用テ接続,すごい,スゴク,スゴク
おいしい形容詞,自立,*,*,形容詞・イ段,基本形,おいしい,オイシイ,オイシイ
収集したデータを自然言語処理を用いて形態素解析を行います。
例えば指定のキーワードを含むツイートの一部が以下のような場合
「新商品のチョコレートがすごくおいしい」
形態素解析を行うと以下のようになります。

大量のツイートに対して同様の処理を行うことでブランドに触れた人がどのようなイメージを持っているのかを抽出することができます。上記の例では「おいしい」がキーワードから連想されていることがわかります。単純に出現回数の多い順番に並べると助詞などのそれ自体に意味がない単語が上位に来ることがあるため、品詞を絞ったり予め作成した辞書と照らし合わせたりするなどしてイメージを抽出します。

競合との比較

機械学習を用いると各ツイートの内容がポジティブかネガティブかの判定も可能です。また、競合ブランドをキーワードとしてデータを収集し、同様の処理を実行することでブランドのイメージを比較することが可能です。ツイートされた数、感情分析などの情報を用いて、競合ブランドとの関係を可視化してポジショニングマップを作成できます。例えば競合と比較してどれくらいSNSで話題に上がっているか、指定したキーワードがどれくらい含まれているのか、など様々な角度からデータの分析を行い、マーケティング施策に活かすことが可能です。