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インフルエンサーマーケティングをアップデートせよ。HOPSTAR開発までの苦悩と挑戦

2020年8月4日、トライバルは新プロダクト「HOPSTAR」をローンチしました。
HOPSTAR(ホップスター)は、ブランドの消費行動に影響を及ぼすインフルエンサーが見つかる次世代インフルエンサーマーケティングツールです。

同日に開催したローンチ発表会では、HOPSTARの開発に多大なご協力をいただいた株式会社NTTデータ ITサービス・ペイメント事業本部 SDDX事業部 高野恭一さまをお招きして、弊社代表の池田と特別対談「ソーシャルエコノミー時代におけるTwitterデータ活用とコミュニケーション」を行いました。

本noteは、その特別対談を書き起こしたものです。HOPSTARの導入を検討している方から、Twitter全量データを活用したツール開発の背景に興味のある方まで、ぜひご覧ください。

NTTデータは世界のツイートデータをリアルタイムに全量受信できる

池田:では、ここからは(対談ということで)おじさん二人が画面に映る味気ない時間になります(笑)。
今回ローンチしたHOPSTARというプロダクトは、NTTデータさんが持っているTwitterの全量データを活用しないと成立し得ないプロダクトでした。この方の活躍なくしては、HOPSTARというプロダクトは世に出なかったのでは……という今回の立役者、NTTデータの高野さんに今日はお越しいただいています。

まずは自己紹介をしていただきながら、開発の苦労話や今後期待するところの深掘りを、僕から伺っていきます。

高野:はい、ありがとうございます。ご紹介にあずかりました、NTTデータの高野です。NTTデータというと、システム開発会社のイメージが強いと思いますが、Twitter社と世界のツイートデータをリアルタイムに全量受信できるパートナーシップ契約を結んでおり、ツイートデータの提供やお客さまへのデータ活用のご支援なども行っています。実は、アジア地域の中では、このツイートデータの提供はNTTデータしかできません。

HOPSTARの開発では、データ連携・データ分析領域で携わっていますので、トライバルさんからNGが出ない範囲で開発の背景や裏話のお話しをできたらいいなと思っています。本日はよろしくお願いします。

高野 恭一(たかの きょういち)
株式会社NTTデータ ITサービス・ペイメント事業本部 SDDX事業部
システムエンジニアとしてシステム開発のキャリアを積んだあと、2009年に大手出版社のマーケティング担当として出向し、ビッグデータを活用したマーケティング施策を多数立案。
2013年にNTTデータに戻り、ソーシャルデータをベースにしたマーケティング戦略立案・分析を、メーカー、流通、観光など幅広い業界に対して提供。
法人企業だけでなく、国や自治体へのコンサルティングを多数実施。国内外の企業との連携を進めながら、ソーシャルデータの高度活用を推進。

思想と熱いパッションを伝えたのは1年以上前

池田:ありがとうございます。いろいろとお話を伺っていきたいのですが、うちからNTTデータさんにご連絡をして、「こんなプロダクトを、こんな思想と背景で作りたいと思っているんだ」とご相談したのが多分1年以上前になるかと思うんですけれど。いままでTwitterの全量データを活用して、こういうことをやりたいと言ってきた企業は多分ないのではないかと思うのですが……実現可能ですか? と聞いて、どんな感想を持ちましたか?

高野:池田さんから「インフルエンサーマーケティングをこうアップデートしたいんだ」というコンセプトと熱いパッションをいただいたのが、この取り組みのきっかけだったと記憶しています。普通でしたら、そこから市場性やインフルエンサーマーケティングの課題、誰がその課題を持っていて、どういうペインなのか、そんなことを掘り下げていくと思います。

でも、その翌週辺りに、こういうものを作りたいという要求定義のようなものが出てきて、スピード感に対する驚きとともに「試されてるな」と感じたのが個人的な感想です(笑)。

ただ我々も、Twitterデータを使って、メーカーさんなどの分析のご支援をさせていただく中で、「態度変容・行動変容」を計測できないか、ということを、よく相談されていました。だからこそ、インフルエンサーマーケティングについて、その道の第一線で活躍されているトライバルさんが大きな課題として捉えているということは、市場としても芽があるのだろうなということを強く感じました。

定義がないものを形にする。開発にあたっての苦労と優位性

池田:NTTデータの中でも、高野さんがいるチームってソーシャルメディアの、特にTwitter専業で分析をする数十人の特殊なチームだと思うんですけれど、いろいろなお客さまを支援されているじゃないですか。HOPSTARのプロジェクトに対して、そことはまた同一線上ではない何か“新しい期待”みたいなものを感じましたか?

高野:そうですね、我々としてはTwitterデータを、もっとマーケティングに使えるものとして日本中に広めていきたいという想いがあります。今回のHOPSTARの開発は、Twitterデータ活用の裾野を広げる活動だと思っていました。我々がご支援するとなると、どうしてもNTTデータ価格の分析になってしまうのですが、HOPSTARはキーワード設計や分析など、労働集約になりそうな部分を機能としてプリセットしているので、Twitterデータ分析の敷居を下げ、さまざまな企業に活用してもらえるのではないかという期待値はありました。

池田:なるほど、ありがとうございます。聞くも涙、語るも涙ですけれども、この一年に及ぶ要求定義・要件定義・詳細設計・開発・実装・テストで、Twitterの全量データを活用したシステム構築をやっていただいたと思います。今回のHOPSTARを構築するにあたっての、課題や苦労したポイントはどこでしょう?

高野:トライバルさんとして、きっとこのプロダクトを多くの企業さんに使っていただきたいという想いがあってプロダクト開発されたと思います。また、NTTデータとしてもTwitterデータを利活用してくれる企業の裾野を広げたいという想いがありました。

けれども、Twitter上には1日数億件規模のツイートが投稿されており、その中から、さまざまなブランドだったり、インダストリーだったり、これらを網羅的に分析しようとするとシステム負荷が高くなってしまいます。その結果、費用も高くなってしまい(裾野が)広がりません。費用とシステムの設計バランスをアウフヘーベン(※)する、というところがとても難しかったです。

※アウフヘーベン:対立するものをぶつけ合い、新たな策を生み出すこと

池田:数千万ツイートとかね、それぐらい日本語ツイートがデイリーであって、それのフォロワーとフォロイーの人間関係から意識・態度・行動変容を追っていこうとすると、相当な量のデータ分析によるサーバ負荷がかかる。そこを乗り越えていかに裾野を広げる低価格帯レンジのプロダクトとして実現するか、ということがとても苦労したということですね。

NTTデータさんは国内で唯一のデータビジネスに係るTwitterオフィシャルパートナーですが、NTTデータさんから見た、今回ローンチしたHOPSTARの将来性とか優位性とか、他社サービスにはないポイントなど、どういったことがいままでにない特徴だと捉えていらっしゃいますか?

高野:今回トライバルさんもすごく苦労されたところだと思いますが、意識変容や行動変容、態度変容は定義があるようでないですよね。その「変容」を判断するキーワードをどう定義するのかという点は、お客さまだと設計がかなり厳しいと思っています。

NTTデータのお客さまの中でも、キーワード設計が難しい、時間がかかるという声が多くあがっています。さらに、そこからインサイトを読み解くのも難しいですし。HOPSTARでは、あらかじめキーワードがプリセットされています。この変化の激しい時代の中で、ビジネスのスピードを減速させることなく、使いたくなったらすぐに使える、意思決定により多くの時間を使えるという点で、優位性、将来性を感じるプロダクトだと思っています。

池田:Twitterの全量データを活用できるプロダクトってなかなかなくて、ツイート総量の1/10のデータを活用したツールとかが比較的多い印象なんですね。でも、意識・態度・行動変容を正確に追っていくために、1/10のデータ量ではなくTwitterの全量データから全ての意識・態度・行動変容を追っていくというところは、ものすごく大きな優位性だと自分では捉えているのですけれど、そのあたりはいかがでしょう?

高野:おっしゃる通りですね。メジャーブランドであれば、1/10のデータ量でもある程度の傾向が見えるかもしれないのですが、ただ、やはり裾野を広げるにあたっては、一件一件の取りこぼしはとても影響が大きいです。実際、他のソーシャルリスニングツールと比較されたお客様から、かなりの数のツイートが取りこぼされているケースがあったという話を伺っていたりします。

ですが、今回このプロダクトに関しては、その全量を扱えるように、公式のAPIを利用している、というところが量の観点でも、事業継続性の観点でも大きな優位性だと思います。

池田:ありがとうございます。それにもちょっと関連するんですけれど、Twitterのビッグデータを扱う難しさというのはどのあたりにありますか?

高野:Twitterは良くも悪くも自由なプラットフォームだと思っています。自由がゆえにテキストで構造化されてもいないですし、表現の仕方も人それぞれに委ねられている。匿名性も非常に高いので、個人のプロファイルを判定するのはすごく難しいですし、もちろん正確でない情報を投稿する人もいます。その中で正確な情報だけをリスニングすることであったり、いろいろな言葉のゆらぎをカバーしながら正確にデータを分析する、というところは、すごく難しいと思います。

あと、特に難しいのはコンテクスト理解のところですよね。今回でも意識変容、態度変容、行動変容のコンテクストを理解するために、すごく膨大な辞書を作りました。けれどもそれは一朝一夕にはできなくて、一例をあげるとしたら、共感するためのワードで、ちょっと前ですけれど、「わかりみが深い」という言葉がありました。それが「エモい」という言葉に変わり、最近では「キュンです」など、新しいワードがどんどん出てきますので、どうしてもロジックも生き物のように変わっていきます

その部分をお客さま側でカバーしようとすると、お忙しい中で細かく柔軟な対応ができないと思います。そこがHOPSTARにプリセットされている点はお客さまに魅力を感じてもらえる点だと思っています。

HOPSTARを支える「意識・態度・行動変容」フラグとは

池田:まさにそこの言語解析とか、オリジナルの辞書を作るところとか、今回とっても大変だったわけですけれど。「自動車」とか「アイスクリーム」で認知・興味を喚起する時に出される、スラングを含めた日本語ないしはTwitter専門の言葉遣いとかありますけれど、他の言語よりも日本語の分析って難しいのでしょうか?

高野:そうですね、やはり日本語はバリエーションがすごく膨大にあるという点と、ネットスラングが日々生まれては消えていくため、そこを追求していくことは、他の言語と比べても結構難しいと思います。

池田:一応、いま対談を聞いてくださってる方に補足でお話ししておくと、HOPSTARでは商品のカテゴリーとか商材の特性ごとに、興味喚起とか好意度、購入意向の向上時や実際に(購入などの)行動に移したときにTwitterで発せられる言葉を、Twitterデータから目視で確認しています。

「この言葉は実際に使われている」「この商品カテゴリーの中における認知フラグの言葉はこれだ」「興味喚起フラグだ」「好意度向上フラグだ」という風に、全言葉の辞書化を行って、それをHOPSTARに実装しているんですね。

なので、高野さんがおっしゃったように、全カテゴリーで意識・態度・行動変容がリアルタイムに生き物のように成長していく日本語ツイートの中で、プリセットされているものを(利用企業の皆さまは)追っていけばいいというところが、今回の新しさであります。

分析するのは「何が」ではなく「誰が」。なずきのおととの違い

池田:HOPSTARは、NTTデータさんで提供している「なずきのおと」というプロダクトの付帯サービスという位置づけになります。「なずきのおと」の仕組みと今回のHOPSTARのつながりというのはどういったものでしょう?

高野:なずきのおとは、「バケツの中にデータを入れておくので、皆さん思い思いのテキストで、キーワードをリサーチしてください」というお客さまに全てをお任せしているプロダクトです。

HOPSTARで見ていく軸は、意識・態度・行動変容を起こしたユーザーもしくは起こすユーザーが誰かというところですね。エンゲージメントのリレーションに着目しているわけです。それを見えるような形にしているというところが、「なずきのおと」との一番大きな違いであり、補完関係にあるサービスです。

また、全量のツイートデータにアクセスできる権利や、弊社が所有する投稿者のプロファイルを推定するエンジン、人の解像度を上げるためのご支援などをさせていただいています。

池田:ありがとうございます。クチコミの分析エンジンって、何がどれぐらいツイートされているかっていうバズの分析などは当然できるわけですよね。

でも、誰がツイートしたのか、それを誰が見たのか、見るだけじゃなくてどのように意識・態度・行動が変わったのかということになると、今度は「何が」じゃなくて「誰が」という分析をしなきゃいけない。HOPSTARではそういうところを今回実現できたと思っています。ただ、Twitterにおいて、誰かがツイートしたものを見たフォロワーの意識・態度・行動が変わったかというつながりを、いまはどうしてもテキストで見ていくしかないんですね。

最近のノンバーバルな世代は、動画とか画像を普通にテキストの代替手段として使っていますよね。例えば、写真を撮って「ついに買ってしまった」感のツイートをしたときって、意識・態度・行動変容はフォロイーから影響を受けていますよね。

写真の解析をしないとテキストに表れないメッセージは、これからNTTデータとの協働によって、画像認識技術を開発して、そういったテキストが伴わないインフルエンスのトラッキングもできるようになりますか?

高野:実際にそういった要望が我々のお客さまからも多いので、チャレンジングですが、追加機能の開発候補の一つだと思います。

あとは、会話といったところに着目すると、写真と「買っちゃった」というコメントだけの(ブランド名や商品名がない)ツイートに対して、「私もそのブランドの何とかっていう商品を買いましたよー」のような返信にヒントがあるので、そのようなところも技術提供できたらな、とは思っています。

池田:なるほど。そのフォロイーがツイートしたものに対してフォロワーが画像をツイートしても、そのフォロワーのフォロワーが「私も〇〇買いました」って言ったら、その真ん中に挟まれてる画像は、このブランド・商品を表しているんじゃないか? っていう類推とかも、さかのぼってできるようになるんじゃないか、と。

高野:そうですね。

愛のあるマーケティングツールに。Twitter全量データ活用とHOPSTARの未来

池田:今回のHOPSTARローンチによって、Twitterの全量データを見るだけというところから、企業のインフルエンサーマーケティングに活用できる形になったなと思っているんですけれど、NTTデータさんとして、今後こういったHOPSTARのようなプロダクトを皮切りに、これからの展開とか、ビッグデータ活用についてはどのように考えているんでしょう。NTTデータさんの立ち位置からの景色を教えていただけますか?

高野:NTTデータの場合は、Twitter社のパートナーとしてのNTTデータと、システム会社としてのNTTデータの二通りがあると思います。Twitter社のパートナーとしてのNTTデータでは、ツイートデータを活用する幅を広げていきたい、マーケットを拡張していきたいと思っています。

現状、プロダクトを発表する際の認知向上やサイトへの集客のようなところに(ツイートデータを)使っている企業が多いと思うのですけれど、商品企画やサプライチェーン最適化のようなところにも使えるようになってくると思っています。お客さまのビジネスのバリューチェーンに、どんどんツイートデータを組み込んでいきたい、シームレスにつないでいきたい、というのがTwitter社のパートナーとしての我々の想いだったりします。

池田:それは、需要予測まで踏み込んでいきたいということですか?

高野:そうですね。今回のHOPSTARローンチによって、購買に寄与するブランドコミュニケーション、その最適化のようなところが足がかりとして出来上がると思います。

例えば「ファンとこれだけコミュニケーションしたら、態度変容はこれだけ得られて、購買がこれだけ上がるはずだ」という予測を短期的に実現できると思います。それと同時に、コミュニケーションの方法を改善しつづけていくことで、そのナレッジやデータが貯まっていきますよね。そのデータをもとにPDCAを回すことで、コミュニケーション量と売上の相関が見え、施策の最適化・需要予測にもつながると思います。

池田:そうなんですよね、従来型のインフルエンサーマーケティングって、結局Paidの施策なので、お金を払ってる時はインフルエンサーも当然契約に則った投稿をしてくれるんですけれど、契約終わったら投稿してくれないわけで、「去年お金もらって投稿したから今年も投稿しようかな」なんて言ってくれるインフルエンサーはほぼいませんから。
お金の使い方が、極めて費用的意味合いが強いコストなんですよね。

費用じゃなくて投資として、使った時間もお金もどんどん蓄積されて貯まっていく。なので今年よりも来年、来年よりも再来年、どんどん良くなっていくような考え方にしていきたいと思っているんですよね。

どの施策をするとKPIが動き、それによって短期的な売上にどれだけ寄与したのかっていうところから、どの施策にいくらお金をかけると意識変容が生まれて、行動変容に何パーセントが落ちるから、Life Time Valueを含める金額換算的に絶対にペイしているみたいな、そういったところまでこのプロダクトのダッシュボードの中に入っていくと、超理想な感じがしますね。

高野:そうですね、あとは、これからHOPSTARの中でコミュニケーションが蓄積されると思います。そうすると、Aさんには機能価値でコミュニケーションするのが良い、Bさんにはエモーショナルな情緒的価値を訴求するのが良い、など、一人ひとりのコミュニケーションのパーソナライズといったところも、使っていくなかでどんどん進化できるのではないかと思っています。

さきほど池田さんの話の中で、インフルエンサーマーケティングをアップデートするといった話があったと思うのですが。システム会社の我々としては、CRMのようなところを今回の足がかりにアップデートできると、日本ならではのマーケティングの姿というのも見えてくるのではないかなと思ったりします。

池田:確かに。海外系なマーケティングって、システム化したりとかオートメーション化したりとか、自動化とかの科学的なアプローチはとても優秀だしスピード早いんですけれど、日本特有のきめ細かなおもてなし的な感じのマーケティングの良さみたいな、少し人間臭い部分で、日本発の新しいきめ細かな愛のあるマーケティングが普及していくといいですね。

高野:そうですね。

池田:トライバルのこういったイベントで、高野さんに登壇いただいてお話をする機会もあまりないと思いますので、無茶ぶりですが最後に一言メッセージをお願いします。

高野:今回HOPSTARを作っていて、課題に感じたことの中で一つ言えなかったことがありまして。池田さんが、ご自身のnoteで先行してどんどん言ってしまうので、それ言い過ぎじゃない? とか、ちょっと退路を断たれた感じがすごく難しかったなぁというふうには思いつつ(笑)。

ただ、池田さんの想い・トライバルさんの想いがあったからこそプロダクトもここまで良いものが出来上がっていて、なおかつ池田さんのプレッシャー・トライバルさんのプレッシャーもあってそれを安価で提供するというスキームが成り立っていたりしますので、HOPSTARを通して、トライバルさんとNTTデータの両社で、皆さまのビジネスのご支援をできるといいなと思っています。ぜひよろしくお願いします!

池田:ありがとうございます。これにて池田・高野対談を終了とさせていただきます。ご清聴ありがとうございました。

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