私が所属している部署は、デジタルマーケティング推進部と言われるところで、基本的にはテレビ局にまつわるデータを扱う部署です。
テレビ局で扱うデータは地上波にまつわるものが多いですが、それ以外のデータも研究や調査の対象ではあります。SNSのデータの重要度も近年増しており、なかでも私はTwitterのデータ分析を担当しております。
これまでにも、いいね数やリツイート数、リプライ数などのTwitter指標が、どのように波及していくか、どういったツイートに多くの人が反応し、そうでないツイートはどういったものなのかを観測していました。
具体的には、ツイートごとのいいね数やリツイート数を一定の時間ごと手動で収集していました。
スクリーンショットを撮ったり、エクセルに手入力したりと、精度や作業効率に課題を感じており、その点をCollectroで改善できるのではないかと提案いただき導入しました。
収集したいデータやダッシュボードを好みに合わせてカスタマイズできる柔軟性に惹かれ導入に至りました。
「このデータが取れるなら、こういったデータは取れないか」や「ダッシュボードのこの表現を変えてほしい」などの些細な要望にも迅速かつ丁寧に対応していただき満足しています。
手作業ではデータ収集の頻度を高めることは難しいですが、Collectroになってより頻度を高められ、いいね数やリツイート数だけでも大変だった入力が自動化されたことで、これまでよりも多くの指標を見られるようになりました。
業務改善されました。
いいね数やリツイート数をスクリーンショットからエクセルへ手入力する作業がなくなり、自動化されることで作業コストが大幅に削減されました。
集計タイミングを何時間後と決めていますので、「ツイートされたのが○○時だから××時に集計して..」というように常にその時間を気にしながら業務を行うなど負担がありましたが、それも無くなりました。
また機械に頼ることでヒューマンエラーが起きず、データも正確です。
このように精度の高いデータが最初からある状態で分析を始められるようになったので、より高度な分析や施策策定に集中できるようになり、生産性は以前と比較して圧倒的に向上したと思います。
例えば2つのツイートがあったときに、これまでは一定時間のいいね数しか見られず、同じいいね数であれば同じくらいの効果なような気がしますが、実はそのいたる過程が異なることがあります。
具体的に言えば、最初に伸びてそのままになっているとか初速型、投稿後はゆっくりであるがじわじわ伸びている継続型、などそういったツイートごとの伸び方の特徴がわかるようになり、ツイートの内容や打ち方の作戦が練れるになりました。
よかったツイートの反応とその時の具体的な数値を入れてお伝えしたり、そもそもこういうデータが取れたりできるようになりましたなどを制作サイドに伝えたりできました。
私には制作の経験はないのですが、先輩方や同期をみれば、番組を作っている人たちは人手が足りないということを私も感じます。
そんなとき、やみくもにツイートするのではなく、少なくともヒントとなるデータがあることは制作サイドのクリエイティブな時間の邪魔をしないことにつながると思います。実際に、いくつかの投稿では「この時間にこんな内容で」ツイートしてはいかがですかというような提案は行いました。
今後も作る人がより作りやすく、見る人がより見やすくなるよう、番組側の一助になればと考えています。
今後私が担当を続けてSNSのデータで分析するならば、コンテンツにおける人の流れを分析してみたいですね。
好きな番組を見るとき、リアルタイムでテレビの前で見てくださる方がいるほかに、録画してみる方、TVerやFODなどの配信で見てくださる方といろいろなシチュエーションが考えられますよね。
その中で例えば、Twitter告知の一つ一つが、「テレビでの視聴につながったのか」や「TVerでの視聴につながったのか」などどのシチュエーションに繋がったのか可視化できれば、それぞれの告知の力の入れ方が変わり、幅も広がると思います。
またそれが番組ごと・コンテンツごと・時間帯ごとで分かればなお一層の分析の価値を感じますね。
Collectroというよりも、今まで一緒に仕事をさせてもらった御社の感想になってしまうのですが、コミュニケーションがとても取りやすく、私の扱う課題の解決に並走してくだったように感じます。
またデータ収集やダッシュボードでバグが発生したときの相談や対応も、迅速であったので助かりました。
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