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SNSや口コミサイトなどのインターネット上には、商品やサービスへの感想、不満、要望など、消費者のさまざまな声が投稿されています。こうしたオンライン上の声を収集・分析し、マーケティングに活かす方法がソーシャルリスニングです。
では、ソーシャルリスニングは、定量調査と定性調査のどちらにあたるのでしょうか。
本記事では、この疑問に答えながら、ソーシャルリスニングでできる定量・定性それぞれの分析方法と、2つを組み合わせるメリットをわかりやすく解説します。
ソーシャルリスニングは定量調査？定性調査？
ソーシャルリスニングは、定量・定性のどちらか一方に分類されるものではなく、両方の観点からデータを分析できる手法です。
ソーシャルリスニングで収集したデータは、数値と内容の両面から分析できるためです。定量分析では、投稿数や言及量などの数値から話題の規模や傾向を把握できます。一方、定性分析では、実際の投稿内容や文脈から、消費者の評価や感情、その背景などを読み取ります。
| 定量的な分析 | 定性的な分析 | |
|---|---|---|
| 分析の目的 | 話題の規模や増減、全体的な傾向を把握する | 消費者の評価や感情、その背景・文脈を把握する |
| 主な問い | 「どのくらい？」「どれが多い？」 | 「なぜ？」「どのように？」 |
| 分析するデータの例 | 投稿数、言及量など | 投稿内容、評価、不満、ニーズなど |
定量調査・定性調査それぞれの特徴や主な手法については、「【完全解説】定量調査とは？定性調査との違いや特徴、主な手法と使い分け方をわかりやすく解説」もあわせてご覧ください。
ソーシャルリスニングでできる定量分析
ソーシャルリスニングによる定量分析では、SNSや口コミサイトなどから収集したデータを数値化し、話題の規模や増減、全体的な傾向を把握します。
ここでは、ソーシャルリスニングでできる代表的な定量分析の方法を紹介します。
投稿数・言及量の推移を分析する
ブランド名や商品名、サービス名、特定のキーワードなどについて、一定期間にどの程度投稿・言及されているのかを分析できます。
たとえば、言及量を日別・週別・月別で確認することで、話題量が増減した時期や、急激に増加したタイミングを把握可能です。
新商品を発売した直後に言及量が増えていれば、発売をきっかけとしてSNS上などで話題が広がった可能性があります。キャンペーンやニュース発表の前後で比較すれば、施策に対する反響を把握する材料にもなるでしょう。
一方、言及数が増えたという事実だけでは、その理由や消費者からの評価まではわかりません。商品への好意的な反応によって増えた可能性もあれば、批判やトラブルなどがきっかけとなっている可能性もあります。
そのため、言及量に大きな変化が見られた場合は、数値だけで判断せず、実際にどのような内容が投稿されているのかも確認することが大切です。
競合と比較して市場における自社の立ち位置を把握する
自社と競合ブランドの言及量を比較することで、市場や特定のテーマにおいて、自社がどの程度話題になっているのかを把握できます。
競合との話題量を比較する際に役立つ指標の1つが、シェア・オブ・ボイスです。自社と競合に関する言及全体のうち、自社への言及がどの程度を占めているかを割合で確認できます。
たとえば、新商品の発売やキャンペーンの実施後に、自社ブランドの言及量やシェア・オブ・ボイスがどのように変化したのかを確認すれば、施策前後の変化を捉える材料になります。
また、SNS上の言及量だけでなく、メディア露出量を競合と比較することで、PR活動における自社の立ち位置を評価することもできます。
NTTドコモの事例：競合比較によってPR活動の成果を可視化
株式会社NTTドコモでは、MeltwaterのExplore（ソーシャルリスニングツール）とプレミアムサポートを活用し、競合他社とのメディア露出の比較やPR活動の成果測定を行っています。
同社では従来、PR施策の実施後に代理店から露出量のレポートを受け取る運用が中心で、市場全体における自社の立ち位置や競合との違いを継続的に把握することが課題となっていました。
そこで、Meltwaterのソーシャルリスニングツールを導入し、メディア露出やSNS上の消費者の反応、競合他社の動向を把握できる環境を整えました。
具体的な取り組みと成果は、以下のとおりです。
| 課題 | 自社のPR活動の成果をリアルタイムに把握し、競合他社と比較して評価することが難しかった。 |
| 解決方法 | ソーシャルリスニングツールを導入し、dポイント経済圏全体や競合他社の露出状況を比較できるダッシュボードを構築。SNS上の消費者の反応も分析。 |
| 成果 | 競合と比較しながら、市場における自社の立ち位置や年間の露出目標に対する進捗を把握できるようになった。PR活動の成果を客観的に説明しやすくなり、幹部層への報告や担当者のモチベーション向上にもつながっている。 |
この事例からわかるのは、競合比較によって、自社の露出量だけでは見えない市場での立ち位置を把握できることです。
市場全体における自社の位置づけを可視化し、PR活動の目標管理や社内報告、次の施策立案につなげられることが重要といえます。
消費者の関心やトレンドの変化を分析する
ソーシャルリスニングを活用すると、業界や市場に関連する投稿をもとに、消費者の関心やトレンドの変化を分析できます。
ここで重要になるのが、分析対象となるキーワードの設計です。
たとえば、飲料メーカーが市場のトレンドを調べる場合、自社の商品名やブランド名だけを追跡していても、消費者の関心がどのように変化しているのかを十分に把握できない可能性があります。
そこで、「低糖質」「ノンアルコール」「食事との相性」など、商品選択に関わるキーワードや利用シーンまで調査対象を広げることが重要です。
さらに、特定のキーワードの言及量が増えた場合、それが一時的なニュースによるものなのか、継続的な消費者の関心によるものなのかを区別することも求められます。
一時的な話題化であれば、短期間で投稿数が急増した後、元の水準に戻る可能性があります。一方、数か月にわたって関連する投稿が増え続けていれば、消費者の関心が継続している可能性を検討できます。
また、複数のキーワードを組み合わせて分析し、どのような文脈で使われているのかを確認することで、単なる話題の増加と、実際のニーズの変化を区別しやすくなります。
こうした変化を把握することで、商品開発やコンテンツ企画、マーケティング施策を検討する際のヒントを得られます。
ソーシャルリスニングでできる定性分析
ソーシャルリスニングによる定性分析では、SNSや口コミサイトなどに投稿された内容や文脈を読み取り、消費者の評価や感情、その背景を把握します。
ここでは、ソーシャルリスニングでできる代表的な定性分析の方法を紹介します。
商品・サービスに対する評価を分析する
消費者が商品やサービスのどのような点を評価しているのか、反対にどこに不満を感じているのかを把握できます。
ここで重要なのは、投稿を単にポジティブ・ネガティブに分類して終わらせず、何に対する評価なのかまで分析することです。
たとえば、飲食店への口コミでも、「料理の味には満足しているが、提供時間が長い」といったように、1つの投稿に好意的な評価と否定的な評価が含まれる場合があります。
そこで、投稿内容を「料理の味」「提供時間」「スタッフの接客」などの評価項目に分類し、それぞれに対する感情を分析する方法が考えられます。
さらに、評価項目別の投稿数やネガティブな反応の割合を比較することで、どこに不満が集中しているのかを把握し、改善すべきポイントの優先順位を検討できます。
こうした情報は、商品・サービスの改善だけでなく、消費者が高く評価している要素を広告の訴求ポイントに取り入れるなど、マーケティング施策の改善にも活用可能です。
消費者のニーズや不満を発見する
SNSや口コミサイトなどの投稿を分析すると、企業側が事前に想定していなかった消費者のニーズや課題、不満が見つかる場合があります。
たとえば、「この機能があればもっと便利」「○○するときに使いにくい」「別のサイズも販売してほしい」といった投稿には、商品・サービス改善のヒントが含まれています。
アンケートでは企業側が設定した質問に沿って回答を得るのに対し、ソーシャルリスニングでは、企業側が想定していなかったテーマについて消費者が語っているケースもあります。そのため、新しいニーズや課題を発見する手段としても活用可能です。
しかし、一部の投稿だけをもとに、消費者全体の傾向と判断しないよう注意が必要です。
利用シーンや購入理由を把握する
投稿内容を詳しく分析することで、商品が「いつ」「どのような場面で」「何のために」利用されているのかを把握できる場合があります。
たとえば、企業側が日常利用を想定して販売した商品が、SNSや口コミサイト上では旅行やアウトドアなど、想定とは異なるシーンで利用されていることがわかるかもしれません。
また、「SNSで見かけて購入した」「○○という機能が決め手になった」などの投稿から、購入のきっかけや理由を発見できることも。
こうした情報は、新たな商品の開発や広告クリエイティブ、コンテンツ制作、ターゲティングなどに活用できます。実際の消費者が使っている言葉や利用シーンを把握することで、企業側の想定だけでは見つけにくい訴求方法を検討しやすくなるでしょう。
サッポロビールの事例：画像分析を活用して消費者の利用シーンを把握
サッポロビール株式会社では、MeltwaterのソーシャルリスニングツールExploreとRadarlyを活用し、SNS上の消費者の声を分析しています。
同社では、SNSの投稿形式がテキストから画像・動画中心へと変化するなかで、消費者が商品を選ぶ理由は何かといった情報などを、より幅広く把握する必要性を感じていました。
そこで、高度な消費者インサイト分析に対応するRadarlyを導入し、投稿画像なども含めた分析に取り組んでいます。
具体的な取り組みと成果は、以下のとおりです。
| 課題 | 刻々と変わるSNSの世界で、UGCを通してブランド力を知る必要があった。テキスト分析だけでは、消費者の利用シーンやブランドへの評価を十分に把握できなかった。 |
| 解決方法 | Meltwaterのソーシャルリスニングツールを活用。画像を一覧表示する「ピクチャーウォール」やダッシュボードで、各ブランドに関連する投稿画像や反応を継続的に確認。 |
| 成果 | ブランドが意図したイメージや商品の楽しみ方が消費者に伝わっているか、想定外の反応が起きていないかを確認するための情報を得られるようになった。分析結果はブランド担当者や開発部門にも共有されている。 |
具体的には、Instagramなどの投稿画像を一覧で確認しています。また、一定期間の投稿画像やエンゲージメントの高い投稿者などをまとめて把握できるようにしています。
たとえば、飲料の写真が投稿されていても、本文にはブランド名や具体的な利用シーンが書かれていない場合があります。こうした投稿についても、画像と投稿内容をあわせて確認することで、商品がどのような場面で楽しまれているのかを理解する手掛かりが得られます。
同社では、こうした分析を通じて、ブランドとして伝えたいイメージや商品の楽しみ方が消費者に伝わっているかを確認しています。
この事例からわかるのは、投稿のテキストだけでなく画像も分析対象にすることで、消費者の利用シーンやブランドの受け止められ方を、より多角的に理解できるという点です。
こうした情報は、新たな商品の開発や広告クリエイティブ、コンテンツ制作、ターゲティングなどにも活用できるでしょう。
参考：導入事例：Meltwater × サッポロビール株式会社
ソーシャルリスニングで定量・定性分析を組み合わせるメリット
定量分析と定性分析は、それぞれを補完する形で組み合わせることができます。ここでは、両者を組み合わせることで得られる2つのメリットを紹介します。
データの変化とその背景をあわせて把握できる
定量分析と定性分析を組み合わせることで、データに表れた変化と、その背景をあわせて把握できます。
たとえば、新商品の発売後にSNS上の言及量が増加していたとしても、それだけでは消費者が商品を好意的に受け止めているかどうかはわかりません。
定量分析で言及量の増減を確認し、定性分析で実際の投稿内容や評価を調べることで、より詳しく消費者の反応を理解できます。
サンクゼールの事例：売上の変化とSNS上の反応を組み合わせ、その背景を分析
食品ブランド「サンクゼール」や「久世福商店」を展開する株式会社サンクゼールでは、MeltwaterのソーシャルリスニングツールExploreを活用し、SNS上の消費者の声を定量・定性の両面から分析しています。
同社では従来、全国の実店舗を通じて顧客の声を収集していましたが、把握できる意見には限界がありました。また、売上データだけでは、商品が売れた背景まで十分に理解することは困難でした。
そこで、Meltwaterを導入し、ブランドごとのUGCの動向や投稿内容を分析することで、売上の変化とその背景を把握する取り組みを進めています。
具体的な取り組みと成果は、以下のとおりです。
| 課題 | 実店舗で収集できる顧客の声には限界があり、売上データだけでは商品の反響や売上変化の背景を十分に把握できなかった。 |
| 解決方法 | Exploreを導入し、ブランドごとのUGCを定量・定性の両面から分析。SNS上の露出と売上データを照らし合わせ、注目を集めた投稿のキーワードやワードクラウドも分析。 |
| 成果 | SNS上の露出と売上の相関関係を把握。積極的なマーケティング投資を行っていないにもかかわらず、予想以上に売上が伸びた商品の背景に、SNS上での話題の広がりがあったことを確認できた。 |
同社では年初の福袋キャンペーンや新商品の反響について、SNS上の露出と売上データの関係を分析しています。
さらに、積極的なマーケティング投資を行っていないにもかかわらず、予想以上に売上が伸びた商品について、SNS上の投稿を調査したところ、話題が広がっていたことを確認できました。
このように、売上などの定量データで変化を捉え、SNS上の言及量や実際の投稿内容を分析することで、数値だけでは見えなかった背景を理解する手掛かりが得られます。
この事例からわかるのは、数値に表れた変化を把握するだけでなく、消費者の声を分析してその背景を探ることで、マーケティング施策の評価や改善に役立てられるという点です。
参考：導入事例：Meltwater × 株式会社サンクゼール
定性分析で得た仮説を定量データで確認できる
定性分析から得た気づきを、定量データを使って確認できることも、両者を組み合わせるメリットです。
たとえば、複数の投稿を確認するなかで、「以前より価格に対する不満が増えているのではないか」という仮説が生まれたとします。しかし、数件の否定的な投稿が見つかっただけでは、実際に不満が増えているのか、一部の消費者の意見なのかを判断できません。
そこで、価格に関する投稿を抽出し、投稿数や全体に占める割合、時系列での推移を分析します。
さらに、競合商品と比較したり、値上げの前後で反応がどう変わったのかを調べたりすることで、自社商品に特有の問題なのか、市場全体に共通する傾向なのかを検討できます。
たとえば、価格に対する否定的な投稿の割合が継続的に増加している場合、価格設定や商品の価値の伝え方を見直すための判断材料になるでしょう。
このように、定性分析によって課題や仮説を発見し、定量分析でその広がりや変化を確認することで、一部の投稿だけに左右されない、根拠のある意思決定につなげやすくなります。
しかし、ソーシャルリスニングの定量データは、あくまでも収集できた投稿の範囲内での傾向を示すものです。消費者全体に同じ傾向があると断定せず、必要に応じてアンケートや顧客インタビューなど、ほかの調査方法と組み合わせることも重要です。
ソーシャルリスニングによる定量・定性分析を効率化するには？
商品やサービスに対する消費者の反応を調べるために、SNSなどで関連する投稿を1件ずつ検索し、気になる投稿をExcelにまとめるといった手作業での運用は、現在でも多くの企業で行われているのではないでしょうか。
こうした方法でも消費者の声を収集できますが、投稿の検索や整理に多くの時間がかかってしまうこともあります。
また、担当者の検索方法や判断によって収集する情報に偏りが生じやすく、競合との比較や時系列での変化を継続的に分析することも課題となります。
せっかく収集した消費者の声だからこそ、情報を整理するだけでなく、そこからインサイトを読み取り、次のマーケティング施策に活かしたいところです。
そこで役立つのが、ソーシャルリスニングツールです。
たとえば、事例で紹介したMeltwaterのソーシャルリスニングツールは、SNSやニュース、フォーラムなど幅広い情報源から関連する投稿を収集し、言及量やシェア・オブ・ボイスといった定量データに加えて、センチメントや投稿内容などの定性データも効率よく分析できます。
競合他社との比較によって市場における自社の立ち位置を可視化したり、SNS上の反応と売上データを照らし合わせることで、売上変化の背景を把握したりするなど、さまざまな活用が可能です。
また、分析結果をダッシュボードで共有することで、マーケティング担当者だけでなく、商品開発や営業などの部門でも消費者の声を活用できるようになった事例もあります。
このように、ソーシャルリスニングツールを活用することで、データの収集・集計にかかる負担を軽減できるだけでなく、消費者理解を深め、分析結果をマーケティング施策の改善や社内の意思決定につなげやすくなります。
まとめ
ソーシャルリスニングを活用すれば、定量・定性の両方の観点からソーシャルデータを分析できます。
投稿数や言及量などの数値と、実際の投稿内容を組み合わせて分析することで、オンライン上で起きている変化だけでなく、その背景にある消費者の評価やニーズまで理解しやすくなります。
それぞれの分析方法を目的に応じて使い分けながら、商品・サービスの改善やマーケティング施策に活かしていきましょう。
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よくある質問
ソーシャルリスニングで集めた投稿数は、定量調査の数字として使えますか？
市場全体の比率としては読めません。SNSの投稿は、自分から発信した人の声だけが残ったもので、対象者の条件を決めて集めた標本ではないからです。件数が多くても、この偏りは小さくなりません。使いどころは、同じ検索条件で期間をそろえて取り、前の期間や競合と比べた増減を見るところです。生活者全体に当てはめた数字が要るなら、対象者の条件と回収数を決めたアンケートで別に確かめます。
アンケートやインタビューとは、どう使い分ければよいですか？
見つける段階と、確かめる段階で分けると整理しやすくなります。ソーシャルリスニングは、企業が質問を用意していないテーマでも生活者が自分から語るので、想定していなかった不満や、現場で使われている言い回しを拾えます。そこで生まれた仮説の広がりは、回収条件をそろえた調査で測ります。理由や背景まで知りたいときはインタビューで直接たずねます。語られていないことは投稿に出てこないので、確かめたい項目がもう決まっているなら、先に聞くほうが早く済みます。
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