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TwitterAPIを利用したWHO分析アプローチ

競合サービス利用者のWHO分析を、TwitterAPIを使うことで無料で行うアプローチを紹介します!ここでご紹介するものは、実際に分析を依頼いただいた際にWHO分析としてご評価いただけたアプローチの一部です。

WHO分析(ターゲットプロファイリング)とは

競合やカテゴリ全体と比較することで、自社商品やサービスの利用者を規定していくアプローチです。WHOを規定することで、売上を高めるためにプロダクトをあるべき姿に改善していったり、効率的なコミュニケーション施策に落とし込んでいくようなことができます。また、さらに代表的な一人を規定して、ペルソナとしてターゲットの共通認識イメージを創ることもできます。

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利用するデータとしては、購買データ・アプリ利用ログ・メディア接触ログ・アンケートといった消費者データがよく使われます。こうしたデータは主に市場調査会社や広告代理店が保有しており、当たり前ながらコストがかかってしまいます。(自社のみであれば、無料でも色々とやりようはありますが)

当noteで紹介するアプローチは基本的にコストをかけずにできるものですので、予算がない場合のアプローチの一つの選択肢になるのではないかと思います。

アウトプットイメージ

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なんとなく、最近たまにお世話になっているタスカジさん(家事代行サービス)のTwitterアカウントで試しに可視化してみました。
Node(赤い丸)が、各フォロワーのプロフィール文に含まれる単語を示し、その大きさが大きいほど多くのフォロワーのプロフィールに含まれることを示します。(サイズの大小や線の太さや色は、何で調整するかはカスタマイズ可能です)
主ターゲットである子育てママの特徴がよくが出ているかと思います。主婦と相反する会社勤務を表すKWも少し出てきているので、こうした部分を競合サービスと比較していくと特徴が際立っていくかもしれません。また、ある程度きれいに分けられるデモグラ(上述の主婦や会社勤務など)は予め分けた上で可視化すると特徴が際立つ結果が出やすくなります。

アプローチ概要

Pythonの利用を前提としています。
主な利用ライブラリは、Tweepy+Janome+NetworkXです。

1.TwitterAPIを利用するためのクレデンシャルをゲット
  ※参考:Twitter API 登録 (アカウント申請方法) から承認されるまでの手順まとめ
2.TwitterAPIを使って、WHO分析をしたいTwitterアカウントのフォロワーリストを取得
  ※参考:Tweepyで大量のフォロワー情報を取得する
3.取得したフォロワーのプロフィールを形態素解析を行う
  ※参考:Python, Janomeで日本語の形態素解析、分かち書き
4.単語のクレンジングをする
  ※参考:pythonで絵文字を駆逐する
  ※参考:分かりやすいpythonの正規表現の例
5.形態素解析した単語をネットワーク図で可視化する
  ※参考:MeCabとnetworkXを使って共起ネットワークを書いたのでコードをメモっておく
6.ネットワーク図を読み解きWHOを規定する

また、予め分析したいターゲット像(クラスタ)が決まっていればプロフィール内容からクラスタを推定し、クラスタ別のWHOを規定していくようなことも可能です。

当アプローチのメリット
・無料
・探索的に見ることで思わぬ発見がありえる
・競合を含めた分析ができる
デメリット
・Twitter利用者で当該アカウントのフォロワーに限定される
・プロフィール上で有効な言葉を含むアカウントのみに限定される
・明確なデモグラがわからない

ですので、
・定性データ分析としての利用
・Twitterと親和性の高い商材
・あまりフォロワーが多くない商材(数十万フォロワーなどあまりに多いと特徴が出にくいと思われる)
がこのアプローチに向いていると思います。


Pythonに馴染みのある方は、上記参考ページを見れば一通りコーディングできるかと思います。実コードを有料で書こうかとも思いましたが、参考ページ内ですでに無料で公開されているコードを含めて公開することになってしまうので控えました。

それでもよくわからん、という方は分析のご依頼を受けておりますのでお気軽にDMをください!
別のアプローチでのWHO分析やそれに基づくメディアプランニング、計測・リサーチ設計やその他各種マーケティング関連のデータ分析やKPIのダッシュボード開発など、実業務での経験がそこそこあります。


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広告代理店のデータ周辺にいます。 マーケティングリサーチャー➜データアナリスト➜データストラテジスト。
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