20121205 アンバサダープログラム[アクティブアプローチ]

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Agile Media Network

2012/12/05

[アンバサダープログラム] 発言・推奨するファンを対象としたソーシャルリレーションプログラム～アクティブアプローチ編～

1


自己紹介

2

・建材商社にて設計事務所や大手建設会社への提案活動・外資メディア：CNETで広告セールス・ディー・エヌ・エー「モバゲータウン（現mobage）」企画セールス・アジャイルメディア・ネットワーク株式会社取締役COO ・企業へのコンサルテーションや事業開発プロジェクト担当

アジャイルメディア・ネットワーク株式会社上田怜史

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ソーシャルメディアの価値について今一度原点から考える


会話されている「場所」や「ボリューム」ではなく、

会話する『人』に着目する

Point1：次はどのプラットフォームが流行る？ではない

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！

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！！

情報発信者としての価値小大

Point2：つながりの多さ ≠ 影響力

ファンやフォロワーの数

ブランドについての発言

小大

反応：少反応：多

5


Facebookファン10万人を頑張って集めるよりも

1,000人

100人

100人に情報を届けるチカラを持った利用者1,000人に情報発信してもらい合計10万人になるほうが価値が高い。

Point3：大切なのは情報発信と影響を与えうる関係

6


いいね！数やフォロワー数は分母でしかない

繋がるべき価値が高いのは企業/ブランドについて

発言・推奨・反応を導ける情報発信者

『アンバサダー』と定義

7


インフルエンサーとアンバサダーの違い

アンバサダーインフルエンサー

低影響力

ファン度

低

高

高


施策のパターンと役割

アンバサダー獲得施策クチコミ創出施策

新規獲得/期間最大化可視化されたファン発掘継続・資産最大化


アンバサダーの蓄積がキャンペーンにも好影響を及ぼす

キャンペーン実施


ファン

アンバサダー

マス施策

ソーシャル施策

蓄積発言促進


施策時にはアンバサダーによるコンスタントな話題拡散キャンペーンを通じてアンバサダー候補の可視化・分析


インフルエンサー、ユーザーとアンバサダーの違い

インフルエンサーユーザーアンバサダー

ブランドへの言及仕事として

言及・推奨する言及しない・推奨しない

自発的に言及・推奨する

影響を与える対象主に発信者のファンが対象

リアルで接点のある身近な人に限定

リアルやソーシャルを通じて多くの友人や知人が対象となる

言及頻度単発で終わる会話の中で

言及する事がある継続して言及する

「インフルエンサー」は有名人・著名人という"知名度やファンの多さをベースにした影響力を重視"するのに対して、「アンバサダー」は"特定の話題・ブランドについて自発的に言及するファン度を重視"している。


アンバサダーインフルエンサー

低影響力

ファン度

低

高

高

[優先順位1]

アンバサダーかつインフルエンサー理想的だが、希少

[優先順位2]

ファン度が高いアンバサダー

[優先順位3]

言及していないが影響力が高い

インフルエンサー

アンバサダーを活性化するか、インフルエンサーのファン化か


【アンバサダーサイクル】

ファン・利用者との会話

発言機会の提供

ファン活動支援

アンバサダーの発掘・蓄積

ファン参加コミュニティ

13


アンバサダーはどうやって探す？

発言抽出影響力分析

リアルタイム検索

http://userchart.jp/


！！

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クチコミ掲示板に ①自分のブログを投稿する人 ②引用されるブログ

YouTubeに ①動画を投稿する人 ②再生回数が多い動画

ブログに ①レビュー記事を投稿する人 ②記事の反応が高い

Twitterに ①感想や利用シーンを投稿する人 ②ブログ投稿者

Facebookの投稿にいいね！が押されるコンテンツ投稿者

ストック型

フロー型

ストック型

フロー型

ストック型

アンバサダーサーチ：5つのプラットフォームに対応


まず声に耳を傾け、次にアプローチまず声に耳を傾け、次にアプローチ発言を見ているだけでは

“なぜ”が分からないし、活性化もしない

ソーシャルメディアの普及による企業にとっての新しい選択肢

利用者の“生の声”を聴く事ができる

利用者に話しかける事ができる


[アクティブアプローチのススメ]

アクティブアプローチとは？受動的（パッシブ）に問い合わせに対応するのではなく、能動的（アクティブ）にソーシャルメディア上の発言に対してサポートしたり、自発的に言及するファンに対して会話を通じて活性化を促す施策です


なぜ会話を行うのか？

①活性化しているファンの発見 ②商品開発や改善のヒントを得る ③サポートによるブランド離反防止

評判形成・ファンの活性化が可能プロダクト・キャンペーンの最適化

※副次的効果としては部署を横断した社内のコミュニケーション活性化が大きい

会話を行うメリット


[アクティブアプローチ実践企業]

事例1：ソフトバンク[Twitter] @SBCare

事例2：ブックオフオンライン[Twitter] @bookoffonline

事例3：貝印カイタッチプロジェクト[ブログ]

事例4：NHN Japan LINE[Twitter] @NAVER_LINE


スタッフ紹介「誰が」対応するのか公開している。（女性はイラスト）

日本最大規模のTwitterアクティブサポートアカウント：ソフトバンク社 @SBCare1日あたり約500件のTweet。1日あたり直接問い合わせ（パッシブ）約200件、探して対応（アクティブサポート）約300件に対応している。

アクティブアプローチ事例：ソフトバンクサポート


商品やキャンペーンに対しての不満・不備のサポートや、喜びの声に対してのお礼を行っている。他社サービスを紹介するなど対応は柔軟で丁寧。一定金額以上買うと送料無料になるため、金額に満たない場合商品のオススメも実施。

アクティブアプローチ事例：ブックオフオンラインサポート告知

サポート

販売サポート

オススメ教えて

聞いて良かった

こちらがオススメです！

販売サポート


「カイタッチプロジェクト」は2008年 11月から続けられているキャンペーンで「貝印についてのブログ記事を探してお礼コメント」と「お題に対して書かれたブログ記事にコメント」の2つの活動がメイン。担当者は3名から始まり現在は20名以上になる。 KAI Touch Project http://www.kai-group.com/jp/kaitouch/index.php

STEP①：特定のキーワードでブログを検索

STEP②：担当者からコメントを記入 STEP③：コメント返信内容確認

貝印の○○ つかってみました

ブログ本文コメント欄

サポートアクティブアプローチ事例：貝印① お礼

突然のコメント投稿で失礼致します。貝印カイタッチ・プロジェクト担当者の●●と申します。

http://www.kai-group.com/jp/kaitouch/index.php




アクティブアプローチ事例：貝印②

久しぶりにお菓子作りの道具を買った初めてのシリコン３０％だったから買っちゃった貝印のシリコーンミニドーナツ型何も塗らずに焼いたらきれいに型から取れなかった・・・半分は失敗２回目すこーしだけ油を塗ってみたきれーいにとれたよ

あっくんママさん、この度は弊社のシリコーンミニドーナツ型をご購入頂き、誠にありがとうございました！ホワイトチョコレート＆チョコスプレーをトッピングしたドーナッツ、お店に並んでいるドーナツみたいに美しくて美味しそうです！！

●ブログ記事本文

●ブログコメント欄に書き込み

●ブログコメント欄に書き込み返信

この度は、コメントいただきありがとうございました。初めてのシリコンで少し不安もあったのですがとても使いやすく、ヘルシーさに大満足ですこれからも家族のためにおいしいおやつがこれで作れたらな～と思います娘がほかにも型があることを知りほかの型もほしいとおねだりされてしまいました

あっくんママさん、この度は弊社のシリコーンミニドーナツ型をご購入頂き、誠にありがとうございました！ホワイトチョコレート＆チョコスプレーをトッピングしたドーナッツ、お店に並んでいるドーナツみたいに美しくて美味しそうです！！


ブログの発言と対応、期待できる効果

今日 1年後

ブログ

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ブログ読者

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ご利用頂きありがとうございます。

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記事本文

企業コメント


LINE公式アカウント上で積極的に意見を求め、細かく対応を行っている。外部のクチコミへの“サンキュー”活動も実施しており、顔の見えやすいサービスとしてブランド離反を防ぎファン深化の役割を担っている。

アクティブアプローチ事例：LINE① サポート告知

サポート

お礼

25


アクティブアプローチ事例：LINE②

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ファン・利用者との会話ユーザー限定

スタンプ考案イベント

発言機会の提供ユーザーイベント/グッツ

ファン活動支援 [アクティブアプローチ]

傾聴/発言分析ソーシャルリスニング

ファン参加コミュニティ MROC

サービス改善機能実装


[アクティブアプローチの始め方]


アクティブアプローチによる発言促進

時間

発言量

クチコミ創出型＋自然創出量

アクティブアプローチによる増加分

28

キャンペーン時：盛り上がり促進

平常時：アンバサダーの活性化


アクティブアプローチ実施のフロー

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Listen

傾聴分析分類

対応該当部署へ

確認フィードバック

ソーシャルメディア上の発言

発言の収集

反応の蓄積

個別発言への対応

情報の収集～分類が対応改善や効果測定を行う上でのキモ


発言の分類・対応の優先順位を決定する

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不具合

クレーム

要望

不満疑問

喜び

その他

[反応期待] 「●●ができない、どうしよう」

[対応期待] 「～して欲しい」

[反応期待] 「なぜ●●しないのかな」

[謝罪・対応期待] 「～で不愉快だ、二度と～」

[回答期待] 「～はどうなんだろう？」

[対応しない/再分類候補]

[反応未期待] 「とても良かった！」

全ての発言に対応する必要はなく、分類・分析ルールを定めて対応


クレーム要望喜び転換転換

情報発信者

誤解誤解

まずは「ありがとう」から始めてみる

発言のボリューム・分類後のカテゴリーを確認まずは「喜び」への対応からスタートし、サポートへ展開

対応するべきかどうかで迷ったら会話する事で良い反応が得られそうか考えて対応する

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前後の会話/解決状態を確認

ユーザー確認過去対応状況

他のユーザーとの会話を確認

不安・疑問

Aさん Aさん Bさん

Twitter発言3 Twitter発言3

Twitter発言1

Twitter発言2

Twitter発言4

Twitter発言5

Twitter発言③

Twitter発言④

発言者の確認・前後の会話確認・他社との会話確認

話しかける「前」、話しかけた「後」の確認・判断・対応が成果を大きく左右する

対応「前」＋対応「後」確認発言抽出


発言分類サンプル（アクティブアプローチ運用ツール利用時）

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①ステータス ②発言分類 ③反応 ④その他

対応完了喜び良い反応会話NG

対応中要望悪い反応キャンペーン参加対応しない不具合反応無アンバサダー候補

不満疑問その他

喜び

●発言サンプルタグ付け

●●がようやく発売か！早速買いに行かなきゃ！！

対応中喜び

反応待ちに待った発売なので、ぜひ楽しんで使いたいと思います！

対応完了喜び良い反応アンバサダー候補


[データ]アクティブアプローチ導入状況とユーザーの印象

自社に関するポジティブなつぶやきを検索し、そのユーザーに話しかける

自社に関するネガティブなつぶやきを検索し、そのユーザーに話しかける

好印象 52.7％悪い印象 8.3％

好印象 45.3％悪い印象 9.3％

取り組んでいない 68％

取り組んでいない 59％実施中 26％

実施中 15％

出所：宣伝会議「企業の公式Twitter、Facebookページの印象に関する調査」 2012年4月

ユーザー

企業

ユーザー

企業

企業の取り組み状況と利用者の印象には大きなギャップがある


[事例5]webサービス企業：アクティブアプローチ分析・対応フロー

35

発言を分類・対応を実施。発言者の情報は蓄積し影響力/ロイヤルティ/反応率の分析をもとにアンバサダー候補を抽出します。

発言回数

影響力発言内容

サンキューサポートアカウント

Lv.48 Lv.39

Phase1 Phase2 Phase3

発言抽出・分類対応・反応分析アンバサダー候補の抽出

喜び ●●件

要望 ●●件

不具合 ●●件

不満 ●●件

疑問 ●●件

その他 ●●件


対応した発言に対して36%に反応あり。ほぼ100%がポジティブな反応となった。

発言総数

反応有無

220

非対応 90 対応 130

反応無反応有

47（36.2%）

ネガティブ反応 1件（2.1%）

ポジティブ反応 46件（97.9%）

83

[事例5]webサービス企業：ポジ発言［喜び＋要望］対応実績（1ヶ月）

55 125 46

35 5 1

喜び

要望

非対応反応数

Thank you アカウント対応数



対応した発言に対して約38%に反応あり、約90%がポジティブな反応となった。

発言総数

反応有無

193

非対応 119 対応 74

反応無反応有

28（37.8%）

ネガティブ反応 3件（10.7%）

ポジティブ反応 25件（89.3%）

46

[事例5]webサービス企業：ネガ発言［疑問＋不具合+不満］対応実績（1ヶ月）

67 64 26

32 7 1

83 21 4

非対応反応数

疑問

不具合

不満




[事例5]webサービス企業：発言ポジネガ出現の割合と変化

38

トラブル回復前後で比較すると、ポジティブ発言がネガティブ発言を 7.8ポイント上回り、トラブル前の状態を逆転。

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10/3

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10/5

10/6

10/7

10/8

10/9

10/1

0

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10/1

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10/2

1

10/2

2

10/2

3

10/2

4

10/2

5

10/2

6

10/2

7

10/2

8

10/2

9

10/3

0

10/3

1

ポジ

ネガ

トラブル期間回復報告時回復後

ポジ：44%（44件）ネガ：56%（56件）

ポジ：59.5%（81件）ネガ：40.4%（55件）

ポジ：44%（44件）ネガ：56%（56件）

ポジ：51.8%（86件）ネガ：48.2%（80件）


[アンバサダープログラム事例]

39

事例6：メーカーA社自社アフィリエイトプログラム活性化

事例7：メーカーB社アンバサダー分析・発掘～アプローチ


データ抽出

仮説

分析

抽出アプローチアンバサダー候補選定

アンバサダープログラム実施

アンバサダー活動・反応

ソーシャル・会員・購買データ分析アンバサダーリレーション

アンバサダーデータベース化

［分析］［抽出］

アンバサダー候補抽出

［活性化］

［蓄積］

アンバサダー分析・発掘・活性化・蓄積のストーリー

40

情報発信


S/M上発言DB

自社AF会員 S/M発言あり

自社AF会員 S/M上発言なし

非AF会員購入報告発言あり

自社AF 顧客DB

購入履歴売上貢献

発言回数内容確認

影響力で分類グループごとにリレーション

S/Mで発言を促進する施策

非AF会員へ分析後アプローチ

1

購買・発言データ分析 2

影響力分析 3

属性分類 4

リレーション実施

[事例6]：某メーカーA社アフィリエイトプログラム活性化

分析の結果、通常のwebサイトよりもブログアフィリエイターの販売貢献が平均で1.67倍高い事が判明。有力なブロガーに対しての活性化とアフィリエイトプログラム未加入の優良ブロガー発掘施策を実施

ソーシャルメディア影響力分析

実績


[事例7]：某メーカーB社アンバサダー分析・発掘～リレーション

分析の結果、アンバサダー候補を抽出、体験を通じた発言機会を提供する事で優良反応を導き出すことに成功した。また、以降のイベントやモニタープログラムへの参加・発言率が高く、低コストでコンスタントな情報発信を実現。

クチコミ量

多

少

25名

60名

発表会アンバサダー体験会

アンバサダーモニタープログラム

情報発信

告知集客情報蓄積

アンバサダー候補

アンバサダー候補

アンバサダーDB

反応反応反応

730発言

333記事

蓄積

発言/傾向分析アンバサダー抽出アンバサダー活性化プログラム

周囲に影響を与える発言者を発掘するため 5つの評価基準を設定

ロイヤルティや優良なレビューを残せるか5つの評価基準を設定

アクティブアプローチ

実績


Ambassador DB

自社アンバサダーの情報を蓄積し分析・抽出・アプローチを可能にする


ありがとうございました。

アジャイルメディア・ネットワーク株式会社 AgileMediaNetwork Inc.

上田怜史（Satoshi Ueda）コラム：アンバサダー思考録～ソーシャルは人なり～ http://www.findstar.co.jp/columnists/category/2068

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