データハイブリダイゼーションでビッグデータとスモールデータを統合する

IIEX North Americaで見たように、より多くのブランドが、顧客の全体像を把握し、何が足りないかを確認するために、市場調査の充実と補強に取り組んでいます。そして、新しい多様なデータソースをまとめ、それらを処理・視覚化し、適切なスモールデータ、非構造化（ビッグ）データソースから抽出したもの、またはフォーカスグループやユーザー調査などのローカル（スモール）データソースから集めたものを解析・統合するために、あらゆる種類のAIを使用することに特に大きな需要があるのです。これらはすべて、私たちSynthesioが「データハイブリダイゼーション」と呼ぶ要素です。

つまり、ハイブリダイゼーションは、ビッグデータとスモールデータのすべてを統合するのに役立つのです。また、オンライン、オフラインを問わず、事実上あらゆるソースを一つのインサイトプラットフォームで扱うことができるのです。多くのインサイトチームが市場トレンドの発見や消費者ニーズの把握のための新しい方法を探しているのと同様に、マーケティングチームは消費者やその意図を完全に理解するにはソーシャルデータだけでは不十分であることを理解しているのです。 他のデータソースは、製品に関する詳細なフィードバック（フォーラムやブログ）、顧客満足度の追跡（意見調査）、あるいは昨年のこのブログ記事で取り上げたように、その時々の購買意欲の発見（検索分析）などに優れていることが多いのです。

ハイブリダイゼーションは、企業がこれらのソースにアクセスして取り込む方法を合理化し、高性能なソーシャルインテリジェンス ダッシュボードだけでなく、より効果的な分析やトピックモデリングのようなクールなビジュアライゼーションツールの基盤も提供します。

ハイブリダイゼーションとの出会い

ハイブリダイゼーションの中核となるのは、異なるソースからのビッグデータとスモールデータを組み合わせて、単一の統一ビューにするプロセスです。これはインジェストから始まり、AI技術を駆使したクレンジング、マッピング、そして変換のステップを含んでいます。ハイブリダイゼーションによって、さまざまな分析機能が「完全な」データユニバースで作業できるようになります。例えば、新しい調査モジュールは、ハイブリダイゼーションを活用して、調査データとソーシャルデータを統合し、合理的な調査、相互分析、可視化を可能にし、Synthesioの高度な NLP機能を調査領域に導入しています。 

より広い意味では、ハイブリダイゼーションは、インサイトチームから組織のより多くの部分へ、AI対応消費者インテリジェンス (AICI)の力を「エクスポート」するのに役立つ、次のような方法です。

バイアスを低減し、より精度を高める

健全で戦略的な意思決定を行うためには、ブランドは全体を把握する必要があります。構造化データと非構造化データの両方を取り入れることで、企業はソーシャル・カンバセーションや検索データから自発的なインサイトを得ると同時に、調査からブランド認知や購買意欲に焦点を当てたリアクションを得ることができます。さらに、1つのプラットフォームでデータセットを比較・視覚化できるため、関連性の発見や説得力のあるレポートの作成が容易になり、評価までの時間を短縮することができます。 

ソーシャル・調査・行動データのそれぞれの強みを融合させる

オンラインとオフラインのデータを幅広く取り込むことができれば、それぞれのデータの長所を生かしながら、理解の不足を補うことができます。例えば、調査を組み合わせることで、ソーシャルインサイトを拡大し、特定のターゲットグループへのインパクトを検証し、（調査のデモグラフィックやサイコグラフィックを使って）ソーシャルインサイトと消費者行動データを関連付けることができます。

チーム間の共有とコラボレーションを促進

適切なデータ、アルゴリズム、および分析フレームワークを備えた単一のインサイトプラットフォームを中心に構築することで、ユニークなメリットが得られます。サイロを取り払い、従来はバラバラだったVOC、ソーシャルリスニング、さらにはビッグデータへも橋を渡すことが可能になります。異なるソース（とその意味）を比較するための双方向的な可視化を提供することで、異なるチームに権限を与え、インサイトのピアレビューと幅広い導入を促進することができます。

データのハイブリダイゼーションによって何が可能になるのか、そしてそれがどのように市場をリードするハイブリッドAICIソリューションに影響を与えるのか、当社のセールスエンジニアによるデモで実際に見ていただけます。