社会的群衆の知恵

公開: 2019-05-14

1906年、ビクトリア朝時代の数学者であるフランシスガルトン卿は、イングランド西部で開催された地元の見本市に出席しました。その日はよくあることでしたが、牛の体重を推測するのに誰が一番近くに来ることができるかを競う大会があり、800人の村人が彼らの最良の推測を提出しました。統計学者であり、グループがどのように行動したかを知りたがっているガルトンは、群衆の提出物の平均が1,207ポンドであり、牛の実際の体重からわずか9ポンド離れていることを発見しました。

言い換えれば、グループは驚くべき99％の正確な予測を提供しました。ガルトンは彼の発見を発表し、こうして「群衆の叡智」として知られる現象が生まれました。ゴルトンの調査によると、群衆は一握りの専門家よりも正確な予測者であり、1人の個人よりも効率的に問題を解決することができます。

100年早送りすると、ブランドがこの集合知のアイデアを使用して、より正確な天気予報、合理化された政府、そして私たちの旅行をナビゲートするためのより良い方法からすべてを達成するのを見てきました。

それ以来、企業は群衆を活用して新製品の革新を知らせ、ターゲットオーディエンスとの関わりを深めることを学びました。たとえば、スターバックスは集合知を取り入れて、店内での体験を洗練させ、パンプキンスパイス風味のコーヒーやスキニー飲料などのフレーバー製品を開発しました。 LEGOは、視聴者に製品のアイデアを提出することを奨励しています。いくつかの幸運なデザインが実際のLEGO製品として販売されています。クラウドソーシングされたデータでこれらのブランドが成功していることを考えると、組織が知恵を引き出すために独自の群衆を見つけようと急いでいるのも不思議ではありません。

ソーシャルメディアのおかげで、ブランドは利用可能な最大の群衆のいくつかにますます簡単にアクセスできるようになりました。消費者の群衆を調査しようとする（または800人の村人に意見を求める）時間を無駄にすることはもうありません。しかし、ブランドがソーシャルクラウドからの洞察を使い始める前に、彼らが調達しているクラウドが本当に賢明であることを確認する必要があります。

ブランドは、インテリジェントなアイデアをクラウドソーシングするために境界を拡大する必要があります

ある社会的群衆を別の群衆より賢くする理由は何ですか？マーケターは、どの群衆から洞察を得るかを決定する際に、集団的知性に必要な4つの主要な特性である著者およびジャーナリストのJames Surowieckiリストを考慮する必要があります。多様性、分散化、独立性、集約です。

まず、賢明な群衆は、さまざまな視点、経験、専門知識のレベルを確実に説明するために多様でなければなりません。多くの異なる人口統計にまたがるソーシャルメディアの遍在性は、ブランドに多様なデータセットへのアクセスを提供することができます。ソーシャルクラウドからの洞察をすぐに利用できるため、ブランドは、より多くのオーディエンスにアピールする製品やサービスを作成するための準備が整っています。マーケターは、多様な消費者に対応することに加えて、ターゲットオーディエンスの一部を不快にさせる可能性のあるキャンペーンや製品の作成を回避できます。

次に、賢明な群衆は分散化されるべきです。つまり、マーケターはさまざまな場所から得られた洞察と意見を使用する必要があります。ソーシャルメディアは、ブランドに世界中から消費者情報を収集する機会を提供します。 Ben＆Jerry'sが「Dothe World a Flavour」キャンペーンを開始したとき、彼らはソーシャルメディアを活用して、100,000の新しいフレーバーの提案を獲得し、さまざまな都市に固有のローカルフレーバーを特定することさえできました。

偏った聴衆は善よりも害を及ぼす可能性があります

多様性と分散化は、群衆を賢くするために必要な要件の半分にすぎません。多様でグローバルなオーディエンスにアクセスすることに加えて、ブランドは群衆が公平であり、マーケターがソーシャルデータを分析するために必要なツールを持っていることを確認する必要があります。

集合的な知恵は、主に独立性、または外部の影響を受けない考えや意見に依存します。これは、消費者が集団思考に屈する可能性があり、自動化されたメッセージが人々の意見を歪める可能性があるソーシャルメディアに関しては、ナビゲートするのが最も難しい可能性があります。しかし同時に、ソーシャルメディアは人々が偏見のない意見を共有することを奨励しています。そこで数分過ごすだけで、消費者が自由に自分の考えを話しているのを見ることができます。

ここで知恵を引き出すための鍵は、本物の独立したデータソースが何であるかを特定し、データセットに含めるまたは除外する外部要因または影響力を決定することです。データ分析を開始する前にこれらのフィルターを適用すると、不要なバイアスを排除し、顧客の洞察が独立した考えに基づいていることを保証できます。

最後に、マーケターは、ブランドがますます大きなソーシャルデータセットを活用し、組織のニーズが時間とともに進化するにつれて、消費者の洞察を集約するためのスケーラブルな方法を必要としています。ガルトンにとって、洞察を集約することは、村人の推測の平均重みの簡単な計算でした。これは純粋に定量的なデータにはうまく機能しますが、ソーシャルメディア上の定量的情報と定性的情報の両方を手動で分析しようとすることは非常に困難です。この目的のために、マーケターは、群衆の完全な集合的で予測力を利用するために、ソーシャルリスニングのようなツールをますます使用しています。

特にソーシャルリスニングは、ブランドがソーシャルで起こっている多様で分散化された独立した考えや感情をすばやく集約できるため、このタスクに非常に適しています。耳を傾けることで、ブランドは何千もの異なるデータポイントを実用的な洞察に抽出することができ、組織はいくつかの魅力的な方法で集合知を真に活用し始めることができます。

予測から危機対応まで：ブランドが群衆の知恵をどのように行動に移しているか

ジョージタウンの興味深い研究では、ソーシャルメディア上の多くの声を使用して、ビジネスの最も重要な目的の1つである正確な売上予測を達成する方法について詳しく説明しています。このケーススタディでは、研究者はTwitterの購入意向を監視し、そのデータを主要な消費者ブランドのポジティブな感情指標と組み合わせました。 Twitterの群衆から収集されたデータを調べると、群衆が実際に今後の売上を予測できたという相関関係が導き出されました。

建材メーカーのJamesHardieが、クラウドソースの知恵を使用して傾向分析と製品調査を行う方法を検討してください。 James Hardieのチームは、ビジネスインテリジェンスを獲得するためにソーシャルの包括的な存在を受け入れました。ソーシャルリスニングにより、James Hardieは、顧客の会話に見られる一般的なテーマを使用して、視聴者と傾向の分析を行い、業界の展望を予測することができました。さらに良いことに、会社は発見した洞察を利用して、外部の事業運営を最適化することができます。

そして、それは群衆の知恵が組織のためにできるすべてではありません。米国郵便局は、自然災害時の社会的な会話のパターンを認識し、懸念を表面化するためにソーシャルリスニングを使用しています。これにより、ソーシャルチームは、影響を受ける人々のニーズに合わせた編集コンテンツを予測的に作成し、運用を改善することができます。

最終的に、これらのタイプのユースケースは、組織が社会的な群衆に耳を傾けるときに競争力を獲得できる積極的な方法を表しています。このデータを大規模かつ効率的に収集および分析するためのツールがすぐに利用できるようになったので、前向きなマーケティングの専門家が行動を起こすのが賢明です。