[論文レビュー] Evolution of fashion brands on Twitter and Instagram.

Lydia Manikonda, Ragav Venkatesan+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 3, 2015

Digital Marketing and Social Media参考文献 16被引用数 12

ひとこと要約

本研究では、上位20ブランドのファッションブランドが、TwitterとInstagramでどのようにして視聴者をエンゲージさせるかを分析し、言語的特徴とディープラーニングベースの画像特徴を組み合わせることで、プラットフォーム固有の戦略を明らかにした。分析の結果、トレンドの多様化が進む一方で、少数の支配的スタイルが集中しており、プラットフォームごとに異なるブランドのマーケティングアプローチが浮き彫りになった。

ABSTRACT

Social media has become a popular platform for marketing and brand advertisement especially for fashion brands. To promote their products and gain popularity, different brands post their latest products and updates as photos on different social networks. Little has been explored on how these fashion brands use different social media to reach out to their customers and obtain feedback on different products. Understanding this can help future consumers to focus on their interested brands on specific social media for better information and also can help the marketing staff of different brands to understand how the other brands are utilizing the social media. In this article we focus on the top-20 fashion brands and comparatively analyze how they target their current and potential future customers on Twitter and Instagram. Using both linguistic and deep image features, our work reveals an increasing diversification of trends accompanied by a simultaneous concentration towards a few selected trends. It provides insights about brand marketing strategies and their respective competencies. Our investigations show that the brands are using Twitter and Instagram in a distinctive manner.

研究の動機と目的

• 上位ファッションブランドが、現在および潜在的な顧客に届くように、TwitterとInstagramを戦略的にどのように使用しているかを理解すること。
• ファッションブランドにおけるTwitterとInstagramのコンテンツ戦略の違いを調査すること。
• 言語的および視覚的特徴がブランドコミュニケーションと視聴者エンゲージメントにどのように影響するかを検討すること。
• プラットフォーム全体を通じて、ファッションブランドのコンテンツに現れるトレンドの発生と集中のパターンを特定すること。
• マーケティングチームがプラットフォーム固有のソーシャルメディア戦略を最適化するための実務的インサイトを提供すること。

提案手法

• TwitterおよびInstagramにおける上位20ブランドのコンテンツ分析。
• テキスト投稿からの言語的特徴抽出により、トーン、センチメント、メッセージスタイルを評価。
• ディープラーニングベースの画像特徴（例：CNN埋め込み）を用いて、視覚的コンテンツおよびスタイルを分析。
• 言語的および視覚的トレンドの比較分析を通じて、プラットフォーム固有のパターンを同定。
• 特徴のクラスタリングおよび頻度分析を用いて、トレンドの多様化と集中を同定。
• クロスプラットフォーム比較により、ブランドが各ネットワークに合わせてメッセージングおよびビジュアルアイデンティティをどのように調整しているかを評価。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ファッションブランドは、TwitterとInstagramの両方で言語的および視覚的表現をどのように異なる方法で使用しているか？
• RQ2 ファッションブランドは、ソーシャルメディアでどれほどトレンドの多様化と集中を示しているか？
• RQ3 各プラットフォームで上位ブランドが使用する支配的視覚的および言語的特徴は何か？
• RQ4 TwitterとInstagramにおけるブランドコミュニケーション戦略は、どのように異なる視聴者ターゲティングアプローチを反映しているか？
• RQ5 プラットフォーム固有のコンテンツパターンから、ブランドマーケティングの能力に関する何が明らかになるか？

主な発見

• ファッションブランドは、プラットフォーム固有のユーザー期待に応じて、TwitterではInstagramとは異なる言語的および視覚的戦略を採用している。
• 両プラットフォーム全体でトレンドの多様化が顕著に増加しており、コンテンツにおける広範な実験的アプローチが進んでいることが示唆される。
• 多様化が進む一方で、少数の支配的視覚的および言語的トレンドが顕著に現れ、複数のブランドが一貫してそれらを採用している。
• ブランドはInstagramでは視覚的整合性が高く、キュレートされたアートスタイルを用いているが、Twitterではより多様でテキスト中心のコンテンツが特徴である。
• 本研究では、上位ブランドが視聴者エンゲージメントを高めるために、コンテンツスタイルをプラットフォームの規範に戦略的に合わせていることが明らかになった。
• ディープ画像および言語的特徴分析により、ソーシャルメディアプラットフォーム間でのブランドコミュニケーションの微細な違いを的確に捉えることができた。