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。当時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かを競う大会があり、800人の村人が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ゴルトンは、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、グループは素晴らしいを提供しました 99%正確な予測 。ゴ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。ガ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 とより良い方法 ナビゲート 私たちの旅行。



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。 スターバックス たとえば、集団的知性を取り入れて、店内での体験を洗練し、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。 レゴ いくつかの幸運なデザインが実際のレゴ製品として販売されるようになり、視聴者に製品のアイデアを提出するように促します。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クラウドを急いで見つけて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

ある社会的群衆を他の群衆より賢くする理由は何ですか?どの群衆から洞察を得るかを決定するとき、マーケターは考慮すべきです 4つの主な特徴 著者でジャーナリストのジェームズ・スロウィッキは、集団的知性に必要なものとして、多様性、地方分権化、独立性、集約性を挙げています。



まず、賢明な群衆は 多様 さまざまな視点、経験、専門知識のレベルが考慮されるようにするため。ザ・ ソーシャルメディアのユビキタス 多くの異なる人口統計にわたって、ブランドに多様なデータセットへのアクセスを提供できます。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ユーザー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 分散型 。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 ブランドは世界中から消費者情報を収集する機会を与えられます。ベン&ジェリーズが「 世界に味をつける 」キャンペーンでは、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。

偏見のある聴衆は、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。ブランドは、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、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 、または外部からの影響を受けない考えや意見。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たり除外したりする外部要因またはインフルエンサー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、マーケターはスケーラブルな方法を必要としています 消費者インサイトの集約 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。ゴルトンにとって、洞察を集約することは、村人の推測の平均的な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、マーケターはますますソーシャルリスニングのようなツールを使用して、群衆の完全な集合的で予測的な力を利用しています。

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実行しているか

興味をそそる 調査 ジョージタウンの記事では、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標の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肯定的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。

どのように建材メーカーを検討してください ジェームズ・ハーディー クラウドソーシングの知恵を使用して、傾向分析と製品調査を実施します。 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。ザ・ アメリカ合衆国郵便局 ソーシャルリスニングを使用して表面的な懸念を認識し、自然災害時のソーシャル会話のパターンを認識します。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、先進的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。

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