そしてオスカーは行く...

このような日には、予測がたくさんあります。そして、ほとんどの場合、これらの予測は、「知識のある」専門家からのものです。しかし、予測の真の力が専門家の意見や偏見ではなく、データにあるとしたらどうでしょうか。

インターネットの最も驚くべき点の1つは、人々が話していることを聞くだけで、大勢の人々の感情をすばやく判断できることです。もちろん、聞くことは新しいことではありません。成功するビジネスを構築する人なら誰でも、文化を発展させ、情報を提供するための最も重要なスキルは、顧客の話を聞くことだと言うでしょう。

それが間違っていると言ったらどうしますか？アナテマでしょ？常にお客様第一です！それは部分的にしか真実ではありません。常に顧客を第一に考えることの問題は、あなたが行ってきたことに基づいてあなたがビジネスを成長させるために何をすべきかについての同じ古い偏った見方を報告するエコーチャンバーを構築することです。まだ顧客ではない人。

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企業は、ビジネス全体が縮小し、苦しんでいるときに必死に顧客に固執しようとすることがよくあります。彼らは顧客が滞在するためのロイヤルティプログラムとインセンティブを導入しますが、他の選択肢に逃げているより大きな市場の感情に気づいていません。それは、タイタニック号の乗客にキャビンのアップグレードを提供しようとしているようなものです-沈んでいる間！

代わりに、リソースを管理し、成長がどこにあったかを決定するために、現在および将来の市場全体に耳を傾けることができたらどうでしょうか。市場が変化している多くの方法を予測できたが、個々の顧客、フォーカスグループ、マーケティングの天才、または既存の顧客コミュニティが適切に表現できなかったとしたらどうでしょうか。

それがまさにソーシャルリスニングの目的です。データがあなたに伝えていることに基づいて、市場の集合的な感情を理解すること。シンプルに聞こえますが、それを行っている企業が少ないのは驚くべきことです。何故なの？私たちは皆、私たちが市場よりも賢いと信じたいからです。データは私たちには何もありません。もしそうなら、私たちの価値は何でしょうか？

それは私をオスカーに連れて行きます。 （あなたは私が最終的にそこに着くと知っていました！）

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Sprout Socialは、リスニング分析プラットフォームを使用して、今夜のオスカー受賞者を予測するために、オスカーの3つの主要なカテゴリである最優秀作品賞、主演男優賞、主演女優賞に関するデータを収集しました。これは単なる楽しみですが、市場の視点を理解する上で社会的感情がいかに強力であるかを示す優れた例です。

各カテゴリーで、彼らは言及の数と肯定的な言及と否定的な言及についてウェブを精査しました。結果は、単純な場合もあれば、魅力的に近い場合もあります。

たとえば、データは次のことを示しています 君の名前で僕を呼んで はファンの間で予想される勝者であり、合計152,880の言及、64,758の肯定的な言及、18,095の否定的な言及、46,663の正味の肯定的な言及を獲得しています（これは肯定的な言及の数から否定的な言及を差し引いたものです）。 水の形 そして レディバード それぞれ48,039と34,268の肯定的な言及ですぐ後ろに続きます。ただし、ダンケルクの言及の総数はレディバードよりも多かったが、正味の肯定的な言及は約7,000件少なかった。 Get Outには、ダンケルクよりも多くの正味の肯定的な言及がありましたが！

それはどれも君の名前で僕を呼んでしまう可能性は低いですが、マーケティングの観点からは、オスカーを獲得していないかもしれないが、それでも人気の点で首と首である映画についての感情がどれほど近いかについての洞察を提供します。

さらに魅力的なのは、主演女優賞の主演女優賞のカテゴリーと比較して、主演女優賞のカテゴリーの正味の肯定的な評価が途方もなく近いことです。ここであなた自身の推論をしてください、しかし意見の分岐は少なくとも二極化された感情がどのようになり得るかについての魅力的な見方です。

*データ提供者 スプラウトソーシャル

それで、データは今夜の勝者を予言しますか？この特定のシナリオの実際的な側面は、オスカーに投票する映画科学アカデミーの6,000人のメンバーが、データの内容に関係なく、好きなことを実行できることです。上記の表に示されているより広範な人口統計を反映している可能性がありますか？おそらく、しかし必ずしもそうとは限りません。

ブリトニー・スミスの身長

いずれにせよ、私たちはデータを聞くためにより多くの時間を費やし、エコーチェンバーでより少ない時間を費やす必要がある時点にいます。