ロイズ銀行グループ

ブランドの健全性に対するリスクをリアルタイムで特定

Quid Monitor（旧NetBase） のNLP（自然言語処理）により、SNSを通じたブランドの健全性の検出、評価、およびレポートをリアルタイムで監視、分析しているロイズ銀行グループの事例をご紹介します。

ロイズ銀行はキャンペーンのトラッキングからブランドの健全性のモニタリング、インフルエンサー分析、オーディエンス分析まで、さまざまな活用事例にQuid Monitor（旧NetBase）を使用しています。これらすべての用途の中で、インサイト分析部門はブランドの健全性に対するリスクの評価とエスカレーションも担当しています。
また、Quid Monitor（旧NetBase）を使用することで何千ものツイートを手作業で分類しなくてもブランドの健全性に対する潜在的なリスクを測定、追跡し、関連部門へのエスカレーションができるようになりました。

導入結果

・ブランドの健全性をリアルタイムで追跡可能となった
・センチメント精度が30%向上し、誤報が減少した
・何千ものツイートを手動で選別する必要がなくなった

課題：ブランドの健康を効率的に管理する

ブランドの健全性をモニタリングすることは非常に大きな課題です。
何十億もの投稿の中から最も重要な会話を見つけるために手動でそれらをソートするのは時間のかかる作業であり、ツールのセンチメントの精度が低い場合はさらに困難になります。

これまでロイズ銀行のインサイトグループは、ソーシャルメディアのデータを精査し、重要な会話を手動で特定するために貴重な時間を無駄にしていました。
そのためロイズ銀行は、リスクが存在するかどうかを手作業で調査するのではなく、潜在的なリスクとその原因に対処することに集中できるように、高いセンチメント精度を持つツールを必要としていました。

さらにロイズ銀行は、潜在的なリスクを特定するためのより良い方法を必要としていただけでなく、ソーシャルメディアでの会話の文脈を提供するのに役立つプラットフォームも必要としていました。

ソリューション：ブランドの健康リスクを迅速かつ正確に特定

Quid Monitor（旧NetBase）の高度なNLP（自然言語処理）により、ロイズ銀行はリスクを迅速かつ正確に特定し、ブランドの健全性を守るために適切なエスカレーションを行うことができるようになりました。
ロイズ銀行は、Quid Monitor（旧NetBase）プラットフォームのいくつかの側面を使用することで潜在的なリスクをより迅速に特定し、次のレベルにエスカレーションするタイミングを逃しません。

・Quid Monitor（旧NetBase）の自動アラートは、潜在的なリスクの原因を自動的かつ、正確に特定します。
・ロイズ銀行は、リアルタイムのダッシュボードレポートを活用して発生している状況を監視し、測定しています。
・Quid Monitor（旧NetBase）はオーガニックな会話のメトリクスをより詳細に提供し、獲得した投稿のリーチとエンゲージメントをさらに測定します。
・Quid Monitor（旧NetBase）のレポーティングにより、ロイズ銀行のチームは、投稿のシェアとネットセンチメントのベンチマークに対するパフォーマンスを追跡し、会話が意味のある量に変化した場合、どのように変化するのかを分析することができます。
・Quid Monitor（旧NetBase）のデータは、ブランドの健全性を守るための社内エスカレーションワークフローに組み込まれています。

ロイズ銀行グループのチャーリー・マープルズ（インサイト・マネージャー）とマニデパ・ポール（ソーシャル・インサイト・マネージャー）が、質の高いソーシャル・ダッシュボードのメリット、インサイトまでのスピード、NLPセンチメント分析の精度の高さについて語っています。

結果：本物の製品愛からの声がブランドの親近感を生む

リスクを監視することはどのようなブランドにとっても非常に重要であり、金融企業にとってはなおさらです。
ロイズ銀行にとっての課題は、ブランドセンチメントの予期せぬ変化を診断して検証するために、アナリストが手作業で何千もの投稿をエクスポートして分析しなければならない既存のツールの不正確さによってさらに悪化していたことでした。
しかし、業界をリードするQuid Monitor（旧NetBase）のNLPを使用することで、ロイズ銀行は自信を持ってブランドの健全性を追跡できるようになり、手作業を大幅に減らすことができました。

・ロイズ銀行は、ブランドの健全性をリアルタイムでレポートすることができます。
・業界をリードするQuid Monitor（旧NetBase）のNLPでセンチメント精度を30%向上させ、誤報を削減しました。
・アラートが正当なものかどうかを評価するために何千ものツイートを手動でソートする必要がないため、時間の節約になります。

担当者コメント

以前は他のツールを使ってリスクを追跡していましたが、それらのセンチメントの精度はそれほど高くなかったので、アラートを鵜呑みにすることができませんでした。
以前のツールでは、センチメントが正確であることを確認するためだけに、何百もの言及を手動でエクスポートして分析しなければなりませんでした。
しかし、Quid Monitor（旧NetBase） を使用することでセンチメントの精度が大幅に向上しました。Quid Monitor（旧NetBase） からアラートを受け取ると、実際に何か注意が必要なことがあるという確信が持てるようになりました。