１ヶ月50万件以上の投稿をシステムが収集・分析

お菓子メーカーのA社はお菓子の新商品を開発する為に、消費者の生の声をSNSから収集し、分析を行いました。

性別年齢を問わず、多くの人が口にするお菓子についての投稿は、日々大量にSNSに書き込まれていて、

人力では分析不可能な数でした。

しかし、その投稿の中には、様々なメーカーから販売されている商品に対する、感想や意見が多く書き込まれていました。

さらには味の感想や、価格が高いや、安いなどのリアルな意見も多く書かれていました。

システムが自動で投稿のカテゴリ分けを行い、分析を効率的にする

Zanrooのリスニングシステムに搭載されているカテゴリシステムによって、

毎日数百〜数千の投稿を「味」「価格」「商品種別」のようなカテゴリに自動で振り分けを行い、

より効率的に分析することを可能にしました。

さらにそれが「ポジティブ」なのか「ネガティブ」なのかの判定も行われるので、

ダッシュボードを開くだけで、ほぼリアルタイムの市場分析を行えるように設定しました。

人気の味の組み合わせと商品種別を把握

大量の投稿を分析していく中で、

特に投稿が集中する味と商品の種別が何かを理解することができ、

このお菓子メーカーは、新商品開発の方向性を定めるために、重要な情報を掴むことに成功しました。