ソーシャルインテリジェンスとアナリティクスの神話と実態
2022年の始まりに、Syntheioは今年を "AICIの年 year of AICI "と位置づけました。多くの意味でこれは真実となり、オンラインとオフラインのデータソースを組み合わせる（ソーシャル＋アンケートや検索など）ことを採用するクライアントが増え、ソーシャルリスニングはさらに大きく成長しました。ソーシャルデータの価値は、ソーシャルマーケティングチームの枠を超え、インサイト、ブランド、そしてイノベーションのプロフェッショナルにさえも力を与え続けています。そして企業はより多くの予算をソーシャルデータに割り当てました。ソーシャルインテリジェンスラボは、「State of Social Listening 2022」レポートで、33.5%が毎年ソーシャルデータツールに10万ドル以上を費やしていると報告しています（2019年の10%から上昇）。
しかし、ソーシャルインテリジェンスの成長にもかかわらず、それが何であるか、どのように使うのが最適かについての誤解をよく耳にします。そこで、2022年の締めくくりとして、そのようなよくある誤解をいくつか払拭したいと思います。
神話1：ソーシャルメディアデータは価値がない - すべてTwitterのデータであり、何も教えてくれない
事実：Twitterのデータは、望めば時には結果を支配します。そして、時にブランドにとって非常に有用です。マイクロブログの短くて甘いテキストでさえ、特にその量に価値があります。しかし、Twitterのデータは、すべての疑問やアプローチに適しているわけではありません。定性・定量調査プロジェクトで良いサンプル構成を検討するように、ソーシャルメディアデータを収集する際には「データの領域」が重要です。ソーシャルメディア調査プログラムに着手する前に、選んだプラットフォームで様々なソースにアクセスする必要があります。Twitterよりも専門的なブログやフォーラムの方がより深いインサイトを得られる場合もあります（例えば、ヘルスケア/製薬会社はRedditのヘルスケアコミュニティやMedHelpのような専用フォーラムからより多くの情報を得ることができるかもしれません）。また、様々なソースから送られてくるデータを異質なかたまりとして扱うことも重要です。例えば、「テスラ」についてのツイートは、「テスラ」の使用体験レビューや、モビリティの未来に関するフォーラムへの「テスラ」の投稿と比べると、非常に異なる意味合いを持ってくるでしょう。このような場合、経験豊富なアナリストの出番です。アナリストは、ターゲットグループ、社会経済的条件や態度基準を比較して調査データを分割、報告するのとほぼ同じ方法で、このデータに生命を吹き込むことができるのです。
神話2：ソーシャルインテリジェンスは、PRやソーシャルメディアマーケティングの取り組みを理解し、危機管理をするためだけのものだ
事実：ソーシャルメディアデータとインテリジェンスは、そのような場合にも役立ちますが、それ以外にも役立つ課題がたくさんあります。例えば、セグメンテーションとオーディエンスの理解、市場の状況とより広いコンテキストの理解、マクロトレンドのシグナルの理解とマイクロトレンドとナノトレンドの深堀り、人々が特定の製品やサービスに関心を持つか持たないかの理由に関するインサイト、ブランド体験を構成する特定のブランドモーメントの理解、幅広い話題について何が人々を動かし、何が彼らを怒らせるかを明確に把握するためなど、多くのケースで確実に利用してきたのです。これは決して全てを網羅したリストではありませんが、これらは実用的なインサイトを生み出すために、私たちが何度も行ってきたアプローチなのです。
神話3：すべてのソーシャルメディアデータの中から、面白いものを見つけ出せばよいだけのこと
事実：しかし、資源は無限にあるわけではありません。時間とお金が十分にあれば、最終的にはそこに到達できるかもしれません（同時にものすごい電力を消費しますが）。よく言われるように「どの港を目指すかわからなければ、順風は吹かない」のです。ですから、興味深いものを見つけたとわかるように、リサーチの内容にある程度の枠を設けることが重要なのです。人間関係の経験と業界知識は、適切な範囲を設定するのに役立ちます。
神話4：この極めて特殊なトピックについては誰も話題にしないので、ソーシャルインテリジェンスは研究に役立たない。ソーシャルインテリジェンスを使った研究なんて無理だ。
事実：時には、要求が少し具体的になりすぎることがあります。これはブランド調査でもよくあることです。しかし、ソーシャルメディアデータに価値がないわけではなく、むしろ消費者の現実をより深く理解するのに役立ちます。消費者は、特定のブランドの製品については話題に出さないかもしれません。例えば、冷凍豆や缶詰のトマトの特定のブランドについてです。しかし彼らは、家庭での料理の仕方、好きな味や料理、そして食卓に何を持ち寄りたいかなどの関連性のある事について話題にします。
神話5：ソーシャルインテリジェンスは高速かつ安価である
事実：確かに、従来の方法論より早く、安くできるかもしれません。また、何が人々の心を動かしているのか、より深いインサイトを得ることができます。また、当社のトピックモデリングTopic ModelingのようなAIの進歩により、データからインサイトへの道のりはさらに短くなっています。しかし、人間主導のインサイトだけでなく、強力で適切なデータセットを準備するために必要な改良の過程があるため、優れたソーシャルインテリジェンスと分析には一定レベルの投資が必要です。
神話6：AIがすべてを行う
事実：どんな非構造化データの分析も、AIなしでは信じられないほど制約が多いでしょう。そもそも、検討したいデータを探し出すことはほぼ不可能でしょう。私たち人間が持つ力は、AIがもたらしてくれた要素に意味や重要性を見出せるかどうかです。AIは強力で、自分では気づかなかったかもしれないパターンを見せてくれます。しかし、それがなぜ重要なのかを語るには、その課題とより広いカテゴリーやトピックを理解する人間が必要です。
神話7：すべてのツールは同じように作られている
事実：各ツールには長所と短所があり、何をしたいかに応じて常に妥協点があります。データソーシング、クリーニングのレベル、使いやすさ、内蔵されているウィジェット、データ量、内蔵されている分析やAIのレベル、言語や地理的な範囲など、あなたやあなたの組織にとって最も重要なことに応じて、考慮すべきさまざまな要因があります。しかも、これらは常に変化しています。常に把握するのは大変なことですが、ニーズと得られるものを定期的に見直すことが重要です。
神話8：ソーシャルインテリジェンスの専門家になるのはとても簡単だ
事実：他のリサーチアプローチと同様、僅かな知識は危険です。ソーシャルインテリジェンスとアナリティクスのあらゆる側面の専門家になることはできません。しかし、鋭く好奇心旺盛な人なら、非構造化データを最大限に活用する方法と、価値のある、信頼できるソーシャルメディアデータのリサーチとインサイトを実行する方法を学ぶことは可能です。
また、専門家でなくても、ソーシャルデータから得られるインサイトを日常業務で活用することが、ますます身近に（そして重要に）なってきています。クライアントの中には、主要な指標を見たり、消費者が特定のトピックについて発言していることを素早くチェックしたりできるように、セルフサービスのダッシュボードを設置したところもあります。また、ソーシャルリスニングのKPIを販売指標やその他のビジネスKPIにリンクさせている企業もあります。
しかし、ソーシャルインテリジェンスには調査の厳密さが必要です（特に複数のデータソースを分析したり、予測モデルを適用する場合には）。そのためお客様の多くは、SaaSテクノロジーとエキスパートサービスを組み合わせたハイブリッドアプローチを選択されています。
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