「ビッグデータ」は社内にあるものだけではない
効果測定の例として、データロジックス社と行ったプロモツイートによってどれだけオフラインでの店頭購入（O2O）に効果があったかを確認する実証実験が紹介された。
TwitterからはプロモツイートにキャンペーンIDを含んでデータロジックスへ送信し、店頭購入時にはコントロールIDをデータロジックスへ送信する。データロジックスのサーバで双方のデータを組み合わせることで、どの程度プロモツイートの影響があったかを測定した。するとプロモツイートに接触したと推測されるユーザの購買率は8%上昇したという。
更にTwitterではサードパーティが提供する公式ツールを選定した。NTTデータ等の製品が公式ツールとして紹介された。
このようなツールの主な利用客は、既にブランドが市場に浸透している企業。こういった企業ではツールが提供するテキストマイニングの機能を利用してブランドがどのように評価されているのかであったり、アクティブサポートを行ったりする。また、炎上や風評被害を早期発見する目的でのリスクモニタリング用途としての問い合わせが増加中だという。
一方で、製品があまりTwitter上で呟かれない企業での利用はまだ少ないとのこと。考えてみれば当然だ。市場でまだ認知されていない商品について呟かれるはずがないのだから。だが、認知度が低い企業であってもデータの価値に理解のある企業では、自社の製品に対する評判の調査というよりも、競合企業の評判分析を行い製品開発等に活かす目的で利用されていると指摘する。
これらのツールを採用する企業は、増加中とはいえ、まだまだ少ないとのこと。採用企業を増やすために何が必要かと、来場していた関係者らに尋ねたところ「日本の企業がデータの価値を理解し、データ重視の文化が醸成されること」との返答が多かった。
「ビッグデータ」というキーワードが注目され、巨大なデータを持つ先進的な企業ではデータの重要性を認識しつつある。そういった巨大なデータを保有していない企業は「データ重視の経営は他人事」と捉えているケースはが少なくない。しかし、Twitter上に飛び交う無数の声も「ビッグデータ」であることに違いはない。まずは、Twitterの検索機能を使って自社名称や、競合企業のヒット商品名を検索し、そこから見えてくる評判や、市場の空気を知ることに「価値」はないのか、考えてみることを推奨する。Twitterは誰もが使えるビッグデータなのだから。