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名前:データランク
ワンライナーピッチ: ブランドや競合他社に関するオンライン会話: フィルタリングされ、ランク付けされ、配信されます。
なぜ人気が出るのか: DataRank は、9 つの側面に基づいてブランドに関するオンライン会話を整理する分析ツールです。これにより、顧客は最終的にウェブ上に存在するノイズをフィルターで除去し、最も影響力のあるユーザーによって共有されている最も有意義なコンテンツを選択できるようになります。
ソーシャル メディア分析ツールは通常、顧客がブランドに関する会話を分析できるようにすることを約束していますが、DataRank の目標は顧客がそれを整理できるようにすることです。
DataRank のダッシュボード内で、ブランド マネージャーが関心のあるトピック (靴や家具などの一般的な製品カテゴリとして広範囲、または自社または競合他社の製品ラインの特定のモデルとして特定) を監視し、DataRank が機能してコメントを取得します。ウェブ上のディスカッションをすべて 1 か所で閲覧できます。その過程で、受信データのそれぞれが同社独自のアルゴリズムによって「DataRanked」され、話題の会話とそうでない会話が分類されます。
より具体的に言うと、各トピックは次のようなさまざまな特徴に従ってランク付けされます。
コメント投稿者のソーシャルメディアプロフィールから収集されたコメント投稿者の影響力。
コメント自体の影響力。コメントがどれだけ共有またはやり取りされたかによって決まります。
性別、年齢、場所など、利用可能な人口統計メタデータの量。
トピック内で行われた検索との関連性が続きます (たとえば、クライアントが価格を検索した場合、システムは、コスト (高いか安いか) についても言及する結果を表示するほど賢明です)。
機械学習システムがデータ ストリームと対話するクライアントから学習したパターン。そして
最近のこと。
監視対象の各トピックには、ツール内に独自のダッシュボードがあります。そこでクライアントは、特定のトピック内の DataRanked でソートされたストリームを簡単にスクロールしたり、ソース タイプ、人口統計、購入ソース、全文検索などの多数のパラメーターでトピック ストリーム内を検索してさらにドリルダウンしたりできます。
平原からライアン・フレイジャーの上ヴィメオ。
コメントのストリームと検索機能のほかに、トピック ダッシュボードには、主要なイベントに関連する注釈を含むコメント ストリームのボリューム グラフ、時間の経過とともに表示されるセンチメント グラフ (会話の傾向がどの程度肯定的または否定的であるかを示します)、および地図も表示されます。州ごとに提示された会話と感情を交えて。
DataRank は、すべての主要なソーシャル メディア、報道機関、ブログ、フォーラム、レビュー サイト、ストアから情報を取得し、単なるソーシャル メディア分析ツール以上のものにしています。また、チームはクライアントがリクエストに応じてカスタム サイトを追加できるようにし、クライアントに特定の分析ニーズがある場合にクライアントから提供されたデータをインポートする機能も備えています。現在、DataRank は顧客のために数時間ごとに 3 億件を超えるデータを処理し、毎日新しいソースを追加しています。
クレジット：
DataRank は、ウォルマート、タイソン フーズ、ディラーズという地元住民のおかげで、小売と消費財の天国である北西部アーカンソー州に本拠を置き、ザ クロロックス カンパニー、キャロウェイ ゴルフ、コンアグラ フーズなど、数多くの有名企業を顧客として数えています。 。
DataRank の共同創設者兼 CEO の Ryan Frazier 氏は、「私たちは企業が自社の製品や競合他社の製品について消費者がどのように感じているかをよりよく理解し、それに応じて戦略を調整できるよう支援しています」と述べています。 「たとえば、ある顧客は最近、自社の製品が価格設定やプロモーションのせいではなく、製品の配合を砂糖から高フルクトースコーンシロップに変更したことが原因で市場シェアを失っていることに気づきました。この発見は、顧客が認めなければ不可能だったと認めています」当社の製品です。」
Frazier によれば、他の顧客も同社のツールを使用して店内での商品に関する議論を追跡し、プロモーションや配置を決定しているという。一方、DataRank を使用してブランドに関連するセンチメントを追跡し、競合他社を監視し、潜在的な市場機会を特定し、新製品の方向性を検証する企業もいます。
たとえば、DataRank は最近、ピーナッツ バター会社と協力して、ピーナッツ バターと蜂蜜を組み合わせた製品を発売したばかりの競合他社を追跡しました。クライアントは独自のバージョンをリリースする前に、DataRank を使用して、「天然蜂蜜」に関する会話の量が前年比 400% 増加していることを知りました。そのため、新製品の発売時には、はちみつ風味の「ナチュラル」ピーナッツバターという位置づけでした。
大企業は、多くの競合他社とは異なり、DataRank が収集した情報の量ではなく、追跡されたトピックごとに顧客に料金を請求することを知って喜ぶでしょう。 「空白で無関係なコメントに対して顧客に料金を請求するのは意味がないと考えています」とフレイジャー氏は言う。
多くのスタートアップとは異なり、DataRank はすでに利益を上げています。同社は 2011 年 10 月に設立され、6 月には黒字化に達し、2013 年には現在までに収益が 300% 増加しました。チームは現在、Y Combinator S13 バッチに所属しており、ビジネス開発とテクノロジーの改善に重点を置いています。技術面では、チームがより従来のデータソースをダッシュボードに統合し、デジタル市場調査と従来の市場調査の間のギャップを埋めるために従来の市場調査指標を模倣する機能の構築に取り組んでいるとフレイジャー氏は述べています。
業界の観点から見ると、最新の会話をリアルタイムにフィードするだけでは価値も用途も限られていることに企業は気づき始めている、とフレイジャー氏は言う。代わりに、ブランドや競合他社に関するすべての情報を整理して理解する方法が必要です。彼の会社の製品を使用すると、ブランド マネージャーがそれを行うことができ、ノイズの中の信号を理解するのに役立ちます。
ただし、DataRank は、インテリジェントな並べ替えを可能にした最初の分析ツールではありません。ソーシャル分析のスタートアップバイラルヒート企業は、Twitter、Facebook、Pinterest、ブログ、Web サイト、ビデオからの言及など、自社のブランド、製品、競合他社に関する会話を監視できます。これらのデータはすべてユーザーのダッシュボードに取り込まれ、センチメント、時間 (最新)、意図 (セールスリード) ごとに並べ替えることができます。
したがって、Viralheat は、ワンストップのソーシャル メディア、コンテンツ公開および分析プラットフォームを探している企業にとって魅力的なツールとなる可能性があります。しかし、DataRank の洗練されたカスタマイズ、高度な検索オプション、伝統的な市場調査の傾向は、他の人にとっては単なるケーキかもしれません。