DATAFLUCTが自然言語処理を用い、SNSキャンペーンの効果検証するツールの提供を開始

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DATAFLUCTは9月3日、自動機械学習と自然言語処理技術を用いて、Twitterに投稿されたツイートなどのSNSデータが自社のKGIやKPIへの貢献度合いや、SNS上で自社がどのように語られているか分析できるSaaS型ツール『DATAFLUCT insight-search.』(データフラクト インサイトサーチ)の提供を開始した。

既存ファンとのエンゲージメントの向上と新規ファン獲得を効率化する手段のひとつとして、SNSマーケティングを活用する企業は増えている。しかし広告キャンペーンを実施したものの「単純なKPIのみの情報収集レベルに留まってしまう」「KGI/KPIとの関連性が可視化されておらず、情報整理できない」「分析の金銭面・技術面でのハードルが高く、インサイトにまでたどり着けない」といった課題に直面している企業が多いという考えのもと、同社では『DATAFLUCT insight-search.』の開発に至ったとしている。

『DATAFLUCT insight-search.』はSNSデータとクライアントが保有するデータ(売上系、検索系、アクセス系)をもとに、機械学習アルゴリズムの自動化(AutoML)と自然言語処理および時系列解析による広告効果の因果推論モデルのアルゴリズムを用いて「アトリビューションの可視化」「ポジネガの分析」「KPIモニタリング」を実現するという。ローンチ時点では、Twitterのデータのみが利用可能だが、今後はYouTubeを含むほかのデータを利用できる機能を随時、追加していくとしている。

■『DATAFLUCT insight-search.』の概要

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