自社の商品・サービスがどのように評価させているのか?どんなきっかけで購入するのか?他社商品・サービスとどのように比較されているのか。SNS上にはユーザーの生の声が溢れていますが、人間の力で処理するには限界があります。Hexagonは、人間の知能とAIを融合させることにより、巨大でノイズの多いソーシャルデータをフィルタリングし独自のアルゴリズムで抽出して、ユーザーインサイトを発見します。はじめ16言語に対応。導入事例をダウンロード過去の投稿を知る事でユーザーのトレンド変化を察知!ソーシャルメディアはユーザー自身の興味・関心事を表現します。投稿内容もニュースに関する感想や、自身の趣味や出来事を投稿したりと様々。ソーシャルリスニングツールを活用し、現在だけでなく、過去のトレンドを知ることで、現在の状態が過去からの継続的なものなのか、突発的なものなのかを分析する事ができます。Twitterにおいては、2010年7月以降の投稿データを全量抽出・分析する事が可能です。多言語に対応しているため、外国人の日本における興味関心の移り変わりも知る事ができます。目的に応じた評価軸でソーシャルデータを分析可能!ソーシャルデータを分析するにあたり、通常はポジティブ(好意的)ネガティブ(否定的)ニュートラル(中立的)と大きくグループに分かれます。企業にとって必要な分析は各グループの割合ではなく、ポジティブ(好意的)にはどのような要素があるのか、その要因を把握することが大切です。ツールによってはグループ分けされた内容から要因を手作業で分けなくてはなりません。ForSightは独自アルゴリズムにより、要因分析まで知る事が出来ます。定量的な情報と掛け合わせて、より価値のあるデータにソーシャルリスニングによって得られるデータは定性的な情報のため、分析目的によっては単独のレポートでは、「ビジネスシーンにおいて有効活用できないのでは?」と思われがちです。定量的なデータと掛け合わせることで、売上や顧客数などの補完データとして活用する事が出来ます。Reserved.この内容で送信します。よろしいですか?キャンセル。