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NTTデータとLeapMind、新ソーシャル解析ツールを開発へ

NTTデータとLeapMindが、次世代ソーシャルメディア解析ツールを共同開発する。NTTデータが保有するツイッターの全量データとLeapMindのディープラーニングによる画像解析技術を掛け合わせる。

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Twitter #拡散の科学

ツイッターが拡散の仕組みを分析した資料を公開。1,300リツイート以上のツイートとそれ未満のツイートを比較して、拡散を促進する要因を明らかにした。 世界初公開　 全148ページの「 #拡散の科学 」 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ なぜ人はリツイートするのか..🤔? 大量のツイートデータをもとに「バズ」を科学しました。 ー バズの目安は1300リツイート ー 人は16の熱量でリツイートする ー 拡散を狙うなら深夜1時-5時 資料のダウンロードはこちら👇 — Twitter マーケティング (@TwitterMktgJP) April 10, 2023 世界初公開｜「#拡散の科学」なぜ人はリツイートするのか？ https://marketing.twitter.com/ja/insights/kakusan
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線形ファネルから影響マップへ

ボストンコンサルティンググループが、線形ファネルから影響マップへの移行を提唱している。これまでマーケッターは、認知から購買に至る消費者ジャーニーを直線的なファネルとして捉え、そこにさまざまなタッチポイントを強引に当てはめてきた。その旧来モデルは、戦略、予算配分、コミュニケーションを簡便に管理できて有用だが、リソース配分やメッセージの誤りにより機会を逃すリスクがある。消費者の複雑なジャーニーに対応する柔軟なフレームワークとして、影響マップを提唱している。 It’s Time for Marketers to Move Beyond the Linear Funnel https://www.bcg.com/publications/2025/move-beyond-the-linear-funnel 影響マップは、ストリーミング、スクロール、検索、ショッピングを消費者の主要な4つの行動として挙げ、それらが認知から購買までの過程の複数の段階で重複して影響を及ぼしていることを整理する。タッチポイントの影響力は、注視度、関連度、信頼度で決まる。影響力とリーチを組み合わせ、タッチポイントの優先順位を考える。複雑なアプローチになるが、AIの活用により実行できるとしている。 旧来の線形ファネルでは、「認知獲得に有効なのはビデオ。ユーチューブで認知を獲得しよう」という発想になりがちだが、グーグルによるとユーチューブは購買プロセスの全体に影響を与えているという。注視度、関連度、信頼度のそれぞれで、ユーチューブは消費者に高く評価されているという。 The new rules of influence: Rethinking the consumer journey https://business.google.com/us/think/search-and-video/video-influence-on-consumer-purchase-decision-process/
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