ブランドリーダーが明かす、ソーシャルインテリジェンスを活用するためのヒント

Synthesioは、4人のブランドリーダーによる特別ウェビナーを開催し、ソーシャルインテリジェンスプログラムの開始と拡大のための最大のヒント、AIの役割に関する視点（そしてそれが実際に役立つものかどうか）について話しました。

その内容は、簡潔かつ明瞭で、参考になるものばかりです。ぜひこちらからウェビナー録画（英語のみ）をご覧ください（簡単な登録が必要です）。しかしここで、いくつかの要点とハイライトをご紹介しましょう。ソーシャルインテリジェンスプログラムを始めたばかり、あるいは再検討しているのであれば、絶好のチャンスです。

また、AIを活用したコンシューマーインテリジェンスがどのように現場で活用されているのか興味がある方は、最後のAIの役割の項目で、NLPや機械学習などのテクノロジーが、あらゆる種類や規模のブランドのインサイトやマーケティングプロジェクトに大きな影響を与えている、または与えるであろうことについて大きなヒントを得ることができます。

ヒント1：どれを一番に解決すべきかを知る　

解決すべき問題を知る、というのはよく耳にする言葉です。ソーシャルリスニングとAICIの使用例は非常に多様です。例えば、聴衆と市場の理解、ブランドモニタリング／ブランドヘルス、危機管理コミュニケーションなどです。さらに、コンテンツ制作／パフォーマンス、トピック分析、未知なるものの理解なども含まれます。総じて、ソーシャルデータは「疑問に答える」ために特に役立ち、市場の変化や社会の変化のときに注目を集めることが多いという点で意見が一致しました。

ヒント2：ソーシャルはコンシューマインテリジェンスに取って代わるものではなく、それを可能にするものであると位置づける

ソーシャルデータは、ユニークなインサイトとコンテキストを提供します。しかし、それはデータユニバースのほんの一部に過ぎません。パネルディスカッションでは、ソーシャルデータの位置付けや、新しいソーシャルインテリジェンスプログラムのサポート体制の構築など、さまざまなヒントが紹介されました。

• 時間をかけて要件を収集する – 将来のユーザーへのインタビューを行う
• 新しいツールを選択する場合、まず技術監査を行い、既存のツールの機能と性能をマップ化する
• 主要な使用例をもとに, ソーシャルインテリジェンスで見えるものを試す
• ソーシャルデータの限界と、それが他のソース（調査や検索データなど）をどのように補うかについて、正直であること
• ブランドとの会話を現実的に考え、どの程度の言及を期待するか
• ユーザーが分析を理解していると思い込まないこと

ヒント3：リユースとリピートで普及と規模拡大を促進する

他の技術主導の取り組みと同様に、初期導入者からよりカジュアルなユーザーへと移行することは、ソーシャルインテリジェンスプログラムのROIを生み出す上で非常に重要です。パネルディスカッションでは、ソーシャルがコンシューマインテリジェンスのツールボックスの一部となる、この転換点に到達するためのいくつかの秘訣を紹介しました。

• 他のソースとの比較により、ソーシャルインサイトのコンテキストを表示する
• エキスパートが最初の問い合わせとフィルタを作成し、それを「問い合わせライブラリ」に取り込み、他のユーザがそれらを起点として使用できるようにする
• トピック中心の分析（例えば、EV に対する消費者の認識）とチャネルまたはデータ中心の分析を比較する
• どのようなデータがあり、それをどのように、いつ、なぜ使うのか（どの質問に使うのか）を理解できるようにユーザーをトレーニングする

ヒント4：AIへの投資、ただし機械（だけ）でできることを過大評価しないこと

Synthesioは、イプソスの一員となって以来、「人間と機械のチーム」の価値を推進してきました。パネルディスカッションで議論されたように、AIは、問うべき質問を見つけ出すのに役立ち、未知のものを表面化させ、大規模なデータを処理するのに最適なものなのです。

しかし、AIツールやボットがどのように答えを導き出したのか（説明可能な AIはこれに対処します）、また、より大きなデータ量になると、AIはうまく対応できるのか、という懸念が生じます。パネルディスカッションでは、トピックモデリングは非常に素晴らしいが、物事の文脈を理解したり、小さなニュアンスを理解したり、消費者が果たす様々な役割（あなたは消費者かあるいはインフルエンサーか）を解釈するには、依然として人が関わる必要があるという意見で一致しました。

詳しくは、こちらのリンクからパネルディスカッション（英語）のリプレイをご視聴ください。