IBMは、ソーシャル・メディアの普及により、次のように指摘しています。「優れた製品のニュースは、野火のように広がる可能性があります。 また、不良製品に関するニュースや顧客サービス担当者との悪い体験に関するニュースも同様に急速に広まる可能性があります。 消費者は現在、組織のブランド・プロミスに対する責任を追及し、その経験を友人や同僚、そして一般大衆に共有しています。

ソーシャル・メディア分析は、企業がこれらのエクスペリエンスに対処し、次の目的に利用できるようにします。

• 製品やブランドに関連するトレンドを特定する
• 会話を理解する — 何が言われ、どのように受け取られているかを理解する
• 製品やサービスに対する顧客の感情を引き出す
• ソーシャル・メディアやその他のコミュニケーションに対する反応を測定する
• 製品またはサービスの価値の高い機能を特定する
• 競合他社の発言とその有効性を明らかにする
• サードパーティのパートナーやチャネルがパフォーマンスに及ぼす影響をマッピングする

こうした洞察は、怒りのツイートに対処するなどの戦術的な調整を行うために利用できるばかりでなく、戦略的な意思決定の促進にも役立ちます。 実際、IBMは、ソーシャル・メディア分析が「企業がどのように戦略を策定するかについての中核的な議論に採り入れられつつある」と見ています。

こうした戦略は、以下のようなさまざまな事業活動に影響を及ぼします。

• 製品開発 - Facebookの投稿やツイート、Amazonの製品レビューを集約して分析することで、顧客の問題点やニーズの変化、必要な機能をより明確に把握できるようになります。 トレンドを特定して追跡することで、既存の製品ラインの管理を形作ばかりでなく、新製品開発の指針にもなります。
• 顧客体験 - IBM調査により、「組織は製品主導から体験主導のビジネスへと進化している」ことがわかりました。 行動分析をソーシャル・チャンネル全体に適用することで、マイクロ・モーメントを活用して顧客を喜ばせ、ロイヤルティと生涯価値を高めることができます。
  ブランディング – ソーシャル・メディアは世界最大の注目株である可能性があります。 自然言語処理とセンチメント分析により、ポジティブまたはネガティブな期待を継続的に監視し、ブランドの健全性を維持しつつ、ポジショニングを洗練させて新しいブランド属性を開発できるようになります。
• 競合分析 - 競合他社の動向と顧客の反応を理解することは常に不可欠です。 たとえば、競合他社がニッチ市場への参入を控えていることを示唆し、チャンスを生み出すかもしれません。 あるいは、新製品に対する肯定的な言及が急増すると、組織は市場の破壊を引き起こす要因に気づけるかもしれません。
• 業務効率 - ソーシャル・メディアを深く分析することで、組織は需要を測定する方法を改善できるようになります。 小売業者などはその情報を利用して在庫とサプライヤーを管理し、コスト削減やリソースの最適化を行えます。

効果的なソーシャル・メディア分析の最初のステップは、目標を策定することです。 目標は、増収からサービスの問題の特定まで多岐にわたります。 そこから、トピックやキーワードを選択し、期間などのパラメータを設定できます。 YouTubeビデオやFacebookでの会話、X（旧Twitter）での議論、Amazonの製品レビュー、ニュースサイトからのコメントへの応答など、情報源も明記する必要があります。 特定の製品やサービス、ブランドに関連する情報源を選ぶことが重要です。

通常、データセットは、目標やトピック、パラメータ、ソースをサポートするために確立されます。 データの取得・分析・報告は、理解と操作を容易にする可視化を通じて行われます。

これらのステップは、一般的なソーシャル・メディア分析アプローチの典型的なものであり、ソーシャル・メディア分析プラットフォームに見られる機能によって、より効果的なものにできます。

• 自然言語処理と機械学習テクノロジーは、構造化されていないデータ、つまりデータ分析で機能するようにあらかじめフォーマットされていない情報からエンティティや関係を特定します。 事実上、すべてのソーシャル・メディア・コンテンツは構造化されていません。 これらのテクノロジーは、意味のあるインサイトを導き出すために不可欠です。
• セグメンテーションは、ソーシャル・メディア分析における基本的なニーズです。 ソーシャル・メディア参加者を位置情報や年齢・性別・婚姻状況、子供の有無、その他の人口統計によって分類します。 これにより、これらのカテゴリーのインフルエンサーを特定するのに役立ちます。 主要なトピックについて誰がやり取りしているのかを理解することで、メッセージや取り組み、対応をより適切に調整し、ターゲットを絞れるようになります。
• 行動分析は、ユーザーや推薦者、見込みユーザー、離脱者といった行動タイプを割り当てることによって、ソーシャル・メディア参加者の懸念を理解するために使用されます。 これらの役割を理解することで、彼らの認識に応え、変更し、または方向を変えるための的を絞ったメッセージと応答を作成できるようになります。
• センチメント分析は、ソーシャル・メディアのコメントのトーンと意図を測定します。 これには通常、エンティティと関係を理解し、肯定的または否定的、中立的または曖昧な属性を明らかにするのに役立つ自然言語処理テクノロジーが含まれます。
• シェア・オブ・ボイスは、ブランド・製品・サービス・評判などに関する会話の普及率と強度を分析します。 重要な問題や重要なトピックを決定するのに役立ちます。 また、議論を肯定的または否定的、中立的または曖昧なものに分類するのにも役立ちます。
• クラスタリング分析によって、隠された会話や思いがけない発見ができるようになります。 頻繁に共起するキーワードやフレーズを関連付け、新しいトピックや問題や機会を導き出します。 たとえば、重曹製造者たちは、クラスタリング分析を使用して新しい用途と機会を発見しました。
• ダッシュボードと可視化チャートやグラフ、表、その他のプレゼンテーション・ツールは、ソーシャル・メディア分析の結果を要約して共有します。気づきの内容の伝達とそれに基づいた行動のための重要な機能です。 また、ユーザーは高度な技術スキルがなくても、意味や洞察をより迅速に把握し、特定の結果をより深く調べられます。