2022年10月11日からスタートした全国旅行支援では、宿泊料金に対しての割引支援を中心に、地域クーポン券などの補助も受けられることから、旅行・レジャー・ホテル等の事業者にとって、旅行・レジャー需要に対応したサービス展開・販売促進が重要となっています。さらにウィズコロナで新たな価値観が生まれる中でのインサイトを生活者の声をはじめとしたデータ活用によって正しく把握する重要性が高まっています。
「見える化エンジン」は、生活者ニーズの把握等を行えるマーケティング支援ツールとして、累積1,600社以上に導入され、企業のデータ活用を支援しております。その分析ノウハウを充分に活用し、旅行・レジャー業界向けて、SNS・アンケート等の顧客の声から生活者の関心事を分析いたしました。
今後高まる生活者の旅行需要や旅先での体験価値を正確に捉えるため、「見える化エンジン」では膨大な定性情報（生活者調査、SNS、レビュー等）を幅広く蓄積し、見える化された分析アウトプットを提供することで、旅行・レジャー業界を支援してまいります。
■全国旅行支援に関する分析レポート
1．Twitter上における全国旅行支援への反響を分析
まず分析に際し、下記の通りデータを「見える化エンジン」のTwitterデータ収集機能を用いて期間内の全量を取得しました。
データソース：Twitter
検索キーワード：全国旅行支援
収集期間：2022/09/13～2022/10/17
有効件数：361,505件(不要データを除く) / 71,236件(RTを除く)
全体ツイート推移(Twitterデータ)
まず全国旅行支援に関するツイート数を把握するために、全体の投稿件数の推移を時系列で表したものが以下です。
投稿件数は、全国旅行支援がスタートした10/11に急増してピークを迎え、前後3日程度で収束しています。スタート前から盛り上がり、その後施策期間中も盛り上がりが続くというよりは、開始時の話題性が特に大きかったと見ることができます。
では、トピックスごとの盛り上がりはどうなのでしょうか。
今度は全体の中からRTを除き、投稿者の意見がより反映されているオーガニック投稿やリプライなどに分析対象を絞り、トピックスごとの時系列で表したものが下の図です。
話題別の時系列グラフ(Twitterデータ)
トピックスとして最も盛り上がっていたのは青色の線で表している「遊園地・テーマパーク」に関する話題でした。
深掘りすると、ディズニーリゾートやUSJなどテーマパークのチケットや周辺ホテルにも割引やクーポンなどが適用されることに対する声が多いようです。
次いで観光全般、温泉、グルメ、自然に関する話題が発言されており、関心を集めていました。
ここまでで、Twitterデータを用いて生活者の広い関心事や話題の移り変わりについて把握することができました。
一方で、全国旅行支援開始直後の投稿では、「安いので予約したい」「アクセスが集中して予約が取れない」などの意見も一定数あります。コロナ禍で変わる価値観の中で、「旅行でやりたいこと」「理想の過ごし方」をもう一歩深掘りするには、アンケートなどで知りたいことを直接問いかける「アスキング」との組み合わせが効果的です。こうすることで企業活動として提供価値を高めるための施策の裏付けを取ることができます。
２．Twitter上の反応を踏まえた生活者に対する旅行価値観の分析
今回の調査でも、下記のデータを「見える化エンジン」のWEBアンケート機能(瞬速リサーチ)を用いて、今理想とする旅行についてアスキングをしました。
データソース：瞬速リサーチ(WEBアンケート)
質問項目：あなたの理想の旅行について教えてください
収集期間：2022/10/21～2022/10/28
有効件数：1,099件
回答に関する全体マップ(アンケートデータ)
1週間で集まった約1,100件の回答データを全体マップとしてまとめたものが下の図です。
青い円は上位の単語(名詞）を、緑の円は青色と係り受け単語を、オレンジの線は青い円と緑の係り受けを、グレーの矢印は同時出現の関連性（共起の関係）の強い単語を表しています。
集まった回答の中で、このように大まかに話題を把握してみると、
「非日常的な空間や体験を楽しみたい」
「ひとりの時間を過ごしたい」
「家族と過ごしたい」
「食べ歩きをしたい」
など、多様な話題があることが把握できます。
右下のまとまりでは、「土地」と「料理」が線で繋がっていることから、その土地の料理、つまりそこでしか食べられないような名物料理に関する話題も上がっているようです。
続いて、データを回答者の年代ごとに区切って分析してみます。
今回は、よりその年代に偏った話題を捉えるために、件数の多い順ではなく、「特徴順」、つまり他の年代と比較したとき、その年代に発言の偏りが強いものを表示しています。こうすることで、全体的によく発言される話題ではなく、年代ごとの発言傾向が捉えやすくなります。
年代別の旅行に関する特徴語(アンケートデータ)
年代の円を中心として、回りにある単語がその年代の回答に特徴的な単語です。
20代は「あえて予定を立てない」「食べ歩き」を理想の旅行に挙げています。
30代はコロナ禍で行けなかった旅行に子供を連れていき「思い出を残したい」。
40代はお風呂に入ったり、懐石料理を食べたりして「ホテルでごろごろ」、
50代は知らない土地への「ひとり旅」、
60代は身体だけでなく「心を休めたい」
など、年代ごとに理想とする過ごし方や、旅行に対する価値観の違いがあることが分かりました。
■概要
今回分析した全国旅行支援に関するレポートでは、「見える化エンジン」が提供する「ネットアンケート機能」や「SNS収集分析機能」を活用しております。
「見える化エンジン」ではさらに、自社でお持ちのアンケートや問い合わせデータの他、SNSやレビュー、ネットアンケートなど幅広いデータソースを複合的に分析し、生活者が旅先として検討している行き先やその理由、報道への反響、自社周辺領域の動向など、顧客の声から気づきを得ることを支援しております。
11年連続シェアNo.1、1600社のデータ活用支援を行なってきたノウハウを活かして作成した定形レポートも用意し、データを取り込めば用途に合わせた分析結果が瞬時に確認できる他、自社独自の視点でカスタマイズしていただくことも可能です。また見える化エンジンを継続的に活用することで、利用会社ごとの独自視点に基づいたデータを追加して分析することも可能となります。
＜旅行・レジャー業界における主な活用目的＞
- 【旅行・観光業全般】全国旅行支援への反響、観光ニーズ・インサイトの把握
- 【旅行代理店向け】各地域における旅行アイデア、観光開発のための生活者リサーチ
- 【旅行代理店向け】顧客ターゲット別の旅行ニーズ、トレンド分析
- 【ホテル・レジャー運営向施設のCS要因、サービスの不満・改善点抽出、他エリアや競合との比較
- 【各業界販促担当向け】広告、キャンペーンの反応・反響測定
旅行・レジャー業界向け分析アウトプット例（一部）
１．【旅行代理店向け】各地域における旅行アイデア創造のための生活者リサーチ (データソース例：アンケート)
２．【旅行代理店向け】顧客ターゲット別の旅行ニーズ、トレンド分析(データソース例：SNS、アンケート)
３．【ホテル・レジャー運営向け】施設のCS要因、宿泊サービス改善点の抽出(データソース例：アンケート、レビュー)
４．【ホテル・レジャー運営向け】担当ホテルエリアごとの利用・宿泊要因、比較の声把握(データソース例：アンケート)
５．【各業界販促担当向け】広告、キャンペーンの反応・反響測定(データソース例：SNS)
■11年連続国内シェアNo.1のテキストマイニングツール「見える化エンジン」 無料デモ体験はこちら
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「見える化エンジン」は、企業に寄せられる問合せ、アンケート、SNSなどの膨大な顧客の声をテキストマイニングで分析することで、顧客のお困りごと、要望、不満をはじめとしたニーズや喜び、悲しみなどの感情までを見える化します。さらには、社内の関係部署や経営層まで顧客の声を届けるレポート機能、社内のコミュニケーションを高めながら改善活動までをワンストップで支援する“顧客の声活用プラットフォーム”です。
株式会社プラスアルファ・コンサルティングについて https://www.pa-consul.co.jp/
『あらゆる情報から付加価値を生み出し続ける、見える化プラットフォーム企業』として、2006年の設立以来、顧客の声や顧客データ/購買データ、人事情報のようなビッグデータを「見える化」し気づきを与える力を持つ、「テキストマイニング」や「データマイニング」などの技術を核としたクラウドソリューション事業を行っています。様々な情報を「見える化」することで、お客様のビジネスに＋α（プラスアルファ）の価値を創造するためのソフトウェアの開発・販売、コンサルティング、新規事業創出を行っています。
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