新商品企画・改善・販促の部署の方必見！市場の声を活用したマーケティングリサーチ手法３ステップ

大手企業が取り組む「市場の声のマーケティング活用」事例

生活者の声を商品改善や新商品開発に活用するために、どのような調査を行えばよいのか、手探りで進めている担当者も少なくありません。そこで、まず気になる「他社はどうしているのか？」市場の声の分析をしている企業の事例を最初にいくつかご紹介します。

事例1.大手食品・飲料メーカー

• 市場の声の分析における課題と目的
  • データだけでは見えてこない声を注視することで、消費者の理解を深める必要性を感じた
  • 市場の声の多様化・消費者行動やトレンドの目まぐるしい変化の中で、どれだけついていけるのかが課題だった
• 取り組み
  • 電話・チャット・メールなどの社内データと、X（旧Twitter）等のSNS・消費者インタビュー・レビューなどの社外データを分析
  • SNSの声を見ていく「リスニング」と、問いを立てることで理由を深める「アスキング」の掛け合わせで、解像度の高いデータ分析を実現し、新商品開発のきっかけに

事例2.大手アパレルメーカー

• 市場の声の分析における課題と目的
  • データの可視化に時間がかかり、データの大きさによってはひとつの分析結果を出すのに半月かかることもあった
  • 定量集計の結果だけでは、結果の確認がメインになり次の行動に繋がるような気付きが得にくかった
• 取り組み
  • 可視化が容易にできるようになったことで、経験の浅い社員も積極的にデータ活用に取り組むようになり、若手社員のアクションが増えた
  • どのようなデニムがほしいかフリーコメントを集めて商品化、声をもとにバナーやアイコンを追加するなどECサイトでのプロモーション面での改善など、幅広く声を活用

事例2社の共通点は？

上記の2社の共通点を簡単にまとめてみます。

• 分析の質・工数に課題を感じている
• 企業に直接寄せられる声だけでなく、WEBアンケート・SNSなどの社外データも収集・活用している
• テキストマイニングツールを活用して顧客の声を活用し、商品企画・改善に繋げている

なぜテキストマイニングツールを2社とも活用しているのでしょうか？
答えはテキストマイニングツールを活用することで、以下のことが実現できるからです。

• アンケートやSNSなどのテキストデータを収集・一元化し、分析の工数を大きく削減できる
• 定量集計だけでは分からなかった評価の理由や、インサイトを可視化できる

さらに、テキストマイニングツールを活用してデータの一元化が実現されることで、分析の効率化はもちろん、複数データソースの掛け合わせも簡単にできるなど、分析を高度化することで「次の施策」に活かしやすくなります。

例えばマーケティング部門において、アンケートデータは積極的に活用されているデータの一つですが、これにSNSなどのデータを掛け合わせることで仮説探索・検証の精度をより高めることができます。

そこで、データを掛け合わせるメリットや、仮説探索・検証の流れや方法についてご紹介します。

リサーチのためには複数データソースを掛け合わせる

複数のデータソースを掛け合わせるメリットは、そのデータの長所を活かしつつ、短所を補完することで仮説検証の質を高めることができる点です。

TwitterをはじめとしたSNSからは、バイアスのかかってない意見や、幅広い大量データ収集ができることが長所、不特定多数のつぶやきであることから信憑性が低いことが短所として挙げられます。

一方でアンケートでは、長所として信憑性の高い意見を得られる点、短所として設問や回答数によっては気づきにつながる意見が少ない場合もある点が挙げられます。

このように、Twitter等のSNSから広く意見を聞く「リスニング」と、アンケートなどで問いを投げかける「アスキング」を掛け合わせた分析をすることによって、

・より正確な仮説検証
・分析結果の担保
・統計的な裏づけ

をデータに基づいて行うことができます。

商品企画・改善の全体像

企業において、商品企画・改善をする場合、大きく分けて下記のようなステップで進みます。

1.マーケティングリサーチ
プレ調査→仮説立案→本調査→仮説検証をします。
2.商品企画・キャンペーン販促実施
顧客の声をもとに商品・サービスの提供価値を整理し、企画に反映します。
3.反響調査（効果測定）
企業が提供した価値と、実際に消費者が受け止めた体験価値を可視化し、企業の意図通りの反応が得られたか検証します。

本記事では、具体的なマーケティングリサーチの流れと、その後の反響分析の手法について、具体例を交えながらご紹介します。

マーケティングリサーチの流れ

では、「リスニング」「アスキング」をどのように組み合わせて、仮説探索・検証すればよいのでしょうか。
仮説検証アプローチの全体像をまとめたものが下図です。

プレ調査から仮説を立案し、本調査によって客観的な事実を導くことで、仮説を検証します。

このフローを進める前に、分析の目的を設定しましょう。

国内シェア11年連続No.1のテキストマイニングツール「見える化エンジン」において、1,600社以上の活用支援をもとに整理すると、マーケティング調査は大きく以下の2つに分けられます。

消費者意識の仮説探索をしたい場合、

• プレ調査でネットモニターアンケートを実施し、「少数でも興味深い意見」を発掘
• 本調査でSNSからデータを収集し、発言量などから裏付けを行なう

インサイトの発見から仮説検証をしたい場合、

• プレ調査でＳＮＳ分析に基づく、消費者インサイト、トレンドの仮説設定
• 本調査としてピンポイントに問いを立て、その背景を深ぼる

というように、目的を整理することで効果的な「プレ調査」「本調査」の手法を判断できます。

2つの目的別マーケティングリサーチの実践例

①自社商品・サービスに関する消費者意識の仮説探索

１．プレ調査：ネットアンケート(アスキング)で、特定のテーマに関する幅広い意見を収集

インサイトやお困りごとなど幅広い意見を取得したい場合は、 選択設問等で作成するより、フリーアンサー設問にすることで、 「少数ではあるが興味深い意見」の発掘が可能です。

２．仮説探索：フリーアンサーから、仮説につながる意見を発掘

コメントで集まった内容について、話題ごとに分類を行ない、少数意見でも仮説につながるような意見を発掘します。目検での分類は膨大な工数を要しますが、テキストマイニングツールを用いると分類・集計・コメントの深堀りなどが簡単に行なえます。

３．本調査：Twitter（リスニング）にて、仮説が一過性かどうか確認

特定のキーワードでデータを収集し、仮説に関する発言量・時系列の推移を分析することで、仮説が一過性でないか確認し、仮説の裏付けとします。

４．本調査：Twitter （リスニング）にて、仮説に関連する発言や関心事の概要を把握

特定の話題に関するツイートについて、マッピングなどで関心事の全体像を可視化し、商品・サービスの利用シーンや、その背景を深堀りします。

このように、「アスキング」より立てた仮説に対し、「リスニング」にて客観的な裏付けを行ない、情報の補完をすることで、明確な仮説立案を行うことができます。

②消費者インサイトに関する仮説探索

①と同様にカップ焼きそばを例に、今度は「リスニング」で仮説探索を行ない、「アスキング」によって顧客像や背景を深ぼる分析の流れをご紹介します。

１．プレ調査・仮説探索：Twitter（リスニング）にて、仮説を探索

SNSから周辺領域や商品・サービスのデータを収集し、消費者インサイトやトレンドの仮説設定を行ないます。
「見える化エンジン」では30を超える分析機能のほか、1,600社の活用支援によって培われたノウハウを盛り込んだSNSデータの分析テンプレートを搭載。分析の専門知識がなくとも顧客の声を可視化することができ、気づきを促します。

２．本調査：仮説に従って、アンケート(アスキング)で直接的な問いを投げかける

フリーアンサーで、回答に対する理由や利用シーンを聞くことで、仮説を具体化させます。

３．仮説検証：アンケート(アスキング)結果から仮説の解像度をあげ、検証を行なう

アンケートによって、仮説や回答に対する信頼性を補完。分析においては定量集計のほか、フリーアンサーで言及された話題や利用シーン・回答者属性のかけ合わせによって回答を理由とともに明らかにし、仮説に対する解像度を上げます。

このように、リスニングによって立てた仮説に対し、アスキングにて信憑性や背景を理解し、仮説検証を行うことができます。

ここで説明した事例のように、仮説を立てて検証していくのが本来のマーケティングリサーチのあるべき姿と言えるでしょう。

そして、導き出された客観的な事実に基づいて商品・サービスの企画立案をしていくわけですが、マーケティング活動はここで終わりではありません。実際に商品・サービスに反映された提供価値がどの程度反響があるのか、それは消費者に正しく受け止められているのかを確認することが大切です。

続いて、反響分析の方法や事例について、簡単にご紹介します。

テキストマイニングツールを利用した反響分析の事例(新商品発売をテーマに)

前章で触れた活動を経て、実際に企業が提供した価値が消費者に意図したとおりに受け止められているのか、検証します。

インターネットが普及し、顧客の反響が TwitterなどのSNSからも拾えるようになった現代において、テキスト情報から顧客体験や反響を可視化する有用性が高まっています。

『見える化エンジン』では顧客行動、つまりカスタマージャーニーを任意のステップに分割して、 反響を定量化できます。Twitterデータからある商品の反響・顧客行動をカスタマージャーニーに沿って分割して「見える化」した一例が下の図です。その「形」から反響を可視化することができます。

例えば新商品を発売し、テレビCMのプロモーションを開始したとします。テキストまで分析できることで、SNSや問い合わせデータなどから、単純な定量的な増減だけでなく、新商品の発売日やCM放送開始日からの投稿内容別の推移を確認できます。

このグラフは、テレビ CMの放映開始日からのTwitterにおける「反響」を３段階毎に時系列で示したものです。

このようなグラフを全社共有できたなら、例えば広告関連部門のメンバーは「広告内容」への反響の推移に着目して対策を練ることができますし、「商品特性」についての推移は開発部門が、「使用感」に ついての推移はCS部門が参考にしていくことができます。経営陣やマーケティング部門は、３つの段階の関連性に着目することでしょう。 

テキストマイニングツールでの顧客の声の分析結果を全社に共有することで、企業活動の質は向上するはずです。

市場の声の分析における代表的なデータソース4選

ここで改めて「どんなデータの種類があるのか」「自社は何から取り組めばいいのか」を整理しましょう。

市場の声の分析において多くの企業が活用している代表的な4つのデータソースと、それらの分析の主な目的とメリットをご紹介します。

1.問い合わせログ｜顧客の声をダイレクトに収集

問い合わせログにはコール・メール・チャットなどが含まれます。コールログをはじめとしたお問い合わせは、クレームなどの声が多いと思われがちですが、実は単純な質問や、不明点の確認の方が多いという企業がほとんどです。何に関する・どんな質問が・どんな方から多いのかを明らかにすることで、取り組み成果の検証のほか、商品サービスの改善案の発見に繋げることができます。

2.アンケート｜知りたいポイントを踏み込んで問う

アンケートは、定量情報や回答者の属性とかけ合わせて分析することで、特定の評価や意見を深掘りすることもできます。商品・サービスに対する満足度や推奨度(CS・NPS調査)などの「自社顧客向けアンケート」と広く生活者へ問う「ネットモニター向けアンケート」に大きく分かれます。

3.SNS｜トレンドの確認・生活者の本音が発信される

TwitterなどをはじめとしたSNSでは、幅広い生活者のバイアスのかからない多様な声を収集することができます。その発信性や即時性・拡散性から、トレンドや反響を捉えやすいという特徴があり、活用の幅は多岐にわたります。

4.口コミなどの外部サイト｜利用者の評価とその理由を確認

口コミサイトは評価とともに、「評価の理由」も確認することができます。「使ってみたけど…」「あの商品と比べて…」など実際に商品・サービスを利用したユーザーの声が聞くことができ、評価ごとに発言内容の傾向を把握するほか、同じ評価軸で競合製品との比較をすることできます。

マーケティングリサーチにおけるDX化のはじめの一歩：テキストマイニングツール

分析作業だけで終わらせず次の施策に向けて動くには、分析作業をDX化してすぐに分析レポートをアウトプット・共有することが必要になってきます。

そこで商品企画・販促のためのマーケティングリサーチを先行している企業が活用しているのが、「テキストマイニングツール」です。

費用も社員を1名を雇用するよりも安い金額で利用を始めることができるため、データの収集・分析の「作業」に工数がかかっている企業は、テキストマイニングツールを導入することで「活用」に向けた動きに注力しやすくなります。

11年連続シェアNo.1のテキストマイニングツール「見える化エンジン」で市場の声を見える化しませんか？

様々なテキストマイニングツールがある中でも、国内シェア11年連続No.1の圧倒的実績を誇る、「見える化エンジン」がおすすめです。

見える化エンジンは、ご紹介した４つのデータソース全ての収集・一元化・分析・共有に対応しています。

分析が難しそう…という場合でも、「見える化エンジン」に備わっているレポートテンプレートを活用すれば誰でも分析結果を確認することができます。「定型レポートから自社にあったカスタマイズをしていきたい！」という場合でも、伴走型の充実したサポートで自走までご支援します。

11年連続国内シェアNo.1のテキストマイニングツール『見える化エンジン』のHPはこちら

さらに、新機能であるTwitter定型レポートが公開され、導入実績1600社の支援ノウハウが詰まった、目的ごとの分析レポートがカスタマイズ不要で利用可能になり、誰でも導入してすぐに分析することが可能になりました。

さいごに

本記事では、様々な企業が実際に取り組んでいるマーケティングリサーチのノウハウをお伝えして参りました。

「リサーチを基に商品企画・販促をしろと言われても他社がどうしているのかわからない」
「効果的な社内共有の方法がわからない」
「自社に合ったデータや、分析方法がわからない」

など、商品企画・販促を行う担当者が抱く疑問を解決する記事になっていれば幸いです。

多くの企業が取り組んでいるテキストマイニングツールを活用した市場の声の分析について、本記事の前半で他社事例をご紹介しましたが、まだまだたくさんの業種・目的の実例のご用意がございます。「他社の事例をもっと知りたい」という場合は、お気軽にお問い合わせください。

とりあえず資料を見てみたい方はこちら

また、「実際に分析画面を見てみたい」という方向けに、無料デモ体験も行なっています。

「競合製品と比較して自社製品の評価ポイントが知りたい」
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