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ツイッター時代のソーシャルテクノグラフィックス

フォレスターリサーチが「Social Technographics」を改定。この消費者分類を考案したときにはツイッターがなかったため。これまでは、創造者(Creators)、批評者(Critics)、収集者(Collectors)、加入者(Joiners)、観察者(Spectators)、不参加者(Inactives)の6区分だったが、創造者と批評者の間に新区分として会話者(Conversationalists)が追加された。フェイスブックやツイッターで毎週つぶやくひと。とりあえず会話者と翻訳したが、話好き、話上手のニュアンスを含む。

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ツイッターでの会話量と売上に相関

ツイッターがアメリカで25個のブランドについて調査したところ、ツイッター上の会話量と売上には正の相関があった。最も強い相関のあったブランドでは、会話量が10%増加すると売上が2.6%増加した。 The impact of conversation https://marketing.twitter.com/en/insights/the-impact-of-conversation

データクリーンルームとは

電通デジタルの三谷壮平氏が、データクリーンルームを解説。 Ads Data Hubとは何か?その活用の可能性を探る(第1回) https://www.dentsudigital.co.jp/topics/2021/1005-001050/ Data Clean Roomの魅力と、最大限にその価値を引き出す活用のポイント(第2回) https://www.dentsudigital.co.jp/topics/2021/1012-001058/ 電通デジタルのData Clean Roomソリューション(第3回) https://www.dentsudigital.co.jp/topics/2021/1026-001073/ Data Clean Roomと外部データを連携した分析のさらなる広がり(第4回) https://www.dentsudigital.co.jp/topics/2021/1102-001086/ 以下は要約。 データクリーンルームは、広告プラットフォーム事業者の提供する次世代型レポーティングの仕組み。プラットフォーム側が用意したクラウド環境上で、プラットフォーム内部の広告配信ログデータに外部データを掛け合わせて分析できる。 重複リーチの分析、プラットフォーム保有属性での分析、独自指標でのアトリビューション分析、最適予算配分の分析などに利用できる。 広告をクリックしてウェブサイトに来訪する以前のインプレッション情報(プラットフォーム内にしかない広告接触データ)を分析できることが価値。 データクリーンルームについては、電通の前川駿氏による発信も目立つ。

アメリカの新聞社、広告収入減少の予測

オンラインの広告収入が増加しても、紙の収益悪化を埋め合わせできず。不況によりオンラインの広告収入も減少が見込まれる。新聞社の広告収入は、2008年に16.4%、2009年に15.9%と、2年連続で急減する見込み。少なくても2012年までは減少傾向が継続するという。日本はどうか。