ソーシャルリスニングの成功事例3選｜口コミが売上につながるか分からない・人気が感覚頼み・分析に手間がかかる壁をどう越えたか

「SNSの口コミが増えても、それが売上につながっているのか説明できない」「どの企画が当たるかを、担当者の感覚で決めている」「SNSの投稿を1件ずつ読む分析に時間がかかり、社内を説得できない」。ソーシャルリスニングに取り組む会社の多くが、どこかでこうした壁に当たります。

この記事では、ソーシャルリスニングツールを使って同じような壁を越えた3社の成功事例を集めました。ツールの紹介ではなく、「どんな課題があり、担当者が何を原因と考え、何から手を付け、どうなったか」をストーリーで追います。化粧品、アミューズメント施設・イベント、食品・飲料と、業種はばらばらですが、どの会社も「SNSの声」を、売上や企画の判断に使えるデータに変えています。

先に結論を言うと、3件を並べて見えた共通点は次の3つです。

• SNSの声と、売上などの社内のデータを重ねている：口コミの量の推移をPOSデータや過去のイベントの売上と比べ、「SNSの声が増えると売れる」という関係を自社のデータで確かめていました。
• 仮説を立ててから、データで確かめている：「自然な口コミが売上に効くのではないか」「このファン層に響くのではないか」と仮説を置き、ツールで検証しながら施策を重ねていました。
• 分析の結果を、社内の意思決定の材料にしている：売上の予測や追加の予算、商品のリニューアルの方向性など、経営やブランドの判断に分析を使い、社内の理解を広げていました。

本記事は、掲載企業から報酬を受け取らずにAbin編集部が独自に調査・編集しています。有償の掲載がある場合は「PR」と明記します。

この記事の読み方

• 成果の数字は、すべてツール提供会社の事例ページに載っている数字です（顧客の担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は、各社の説明のまま紹介し、編集部では断定していません。
• 「仮説」の欄は、事例ページで担当者が「なぜそうしたか」を語っている内容だけを書いています。語られていない部分は「編集部の読み解き」と明記し、事実と分けています。
• 事例ページは2026年11月12日に確認しました。掲載日が書かれていない事例は「掲載日の記載なし（2026年11月確認）」としています。調べ方の詳細は記事の最後にまとめています。

ソーシャルリスニングの成功事例マップ｜自分に近い事例を探す

3件の事例を、読者の悩みの型ごとに並べました。前の2件は「SNSの声と売上の関係を確かめ、施策に使った」事例、最後の1件は「分析のやり方を変えて、社内の判断を動かした」事例です。成果の数字は各社の事例ページの表記で、比較の基準や定義は事例ごとに違います。

事例1：口コミの収集に時間がかかり、売上との関係も見えなかった。発話数とPOSデータを重ね、UGCが前年の約129%に｜化粧品

状況

コーセーコスメポートは、日やけ止めの「サンカット」、洗顔・クレンジングの「ソフティモ」、シートマスクの「クリアターン」などを展開する、コーセーグループのセルフ化粧品の会社です。ブランド事業部のコミュニケーションデザイン課が、6つのInstagramアカウントをはじめ、TikTok、YouTube、Xなど自社のSNSをすべて運用しています。

壁

2016年当時、社内にはSNSの口コミを確認できるツールも、ソーシャルリスニングの専門の部署もありませんでした。商品開発やプロモーションの担当者は、気になる言葉を個人のSNSアカウントで検索して情報を集めていましたが、ECの宣伝などの投稿が混ざり、必要な情報を探すのに時間がかかっていたといいます。過去には、使い方が一部の人にしか分からず、社内で広まらずに終わったツールもありました。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、テレビCMは店頭の売上を動かす一方、単発のPR投稿は売上に結びつきにくいと感じていました。Xで自然に広がる口コミが増えると局所的に売れる傾向が見えたことから、「UGC（ユーザーの自然な投稿）が売上に寄与するのではないか」という仮説を立てたと話しています。ツールは、社員が社員に使い方を伝えられる分かりやすさを決め手に選んだといいます。

打ち手

1. Social Insightで、登録したキーワードの発話数を日別・週別でグラフにし、POSデータと重ねて比べる。リポストや公式アカウントの投稿を除き、UGCだけを取り出す。
2. 商品名や剤形と組み合わせてキーワードを登録し、競合の商品名に含まれる言葉が混ざらないようにする。
3. アーティストグループを起用したキャンペーンでは、各メンバーのソロカットを投稿し、ファンが話題にしたくなる仕掛けを重ねる。反応したユーザーの属性もデータで確かめる。

自然な口コミが売上に効くという仮説は、データで確かめられたのでしょうか。

結果

Social Insightの事例ページによると、UGCが増えた1〜2週間後に売上シェアが拡大する傾向が確認できたといいます。取り組みの結果、「サンカット」関連のUGCはSNS全体で前年の約129%、Xに絞ると約160%に増えたと説明しています。キャンペーンでは、投稿に反応したユーザーの5割超が13〜24歳と、既存のフォロワーとは違う層に反響が広がったことも数字で見えたとしています。ワンクリックでPowerPoint形式のレポートを出せるようになり、社内では上層部も含めて「UGC」という言葉が広く使われるようになったといいます。

ここが効いた

• SNSの発話数を、売上（POSデータ）と同じグラフで比べた。
• 誰でも使える分かりやすいツールを選び、担当者が替わっても使い続けられるようにした。

支援：Social Insight（ユーザーローカル）（Social Insightの評判・口コミ）／出典：Social Insight コーセーコスメポート株式会社様の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例2：「人気があるらしい」という感覚で企画していた。SNSの反響で売上予測を修正し、イベントの売上が前回比210%｜アミューズメント・イベント

状況

バンダイナムコアミューズメントは、「太鼓の達人」などの業務用ゲーム機器、ゲームセンター、「ナンジャタウン」などのアミューズメント施設を手がけ、作品やキャラクター（IP）とのコラボイベントも数多く開いています。イベントの企画には、開催の半年ほど前に売上予測を立てる必要があります。

壁

数あるIPを比べて企画を立てる際、「人気があるらしい」「バズっているようだ」という感覚に頼る部分がありました。企画から開催までのおよそ1年の間にもトレンドは大きく変わるため、感覚のままでは売上予測の精度に限界がありました。実施したイベントの効果を測る方法も必要だったといいます。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、IPの人気の感覚値を数字に置き換えれば、より正確な売上予測ができると考えてSocial Insightを導入しました。実際にデータを集めると、Xでの口コミやつぶやきと売上に相関があることが分かり、SNSの反響をイベントの収支計画や施策の判断に使うようになったと話しています。

打ち手

1. IPの公式アカウントや出演者のアカウントの投稿数・フォロワー数・反響を調べ、話題のIPを見つける。
2. 同じIPのイベントを再び開くときは、前回の開催時と、つぶやき数のトレンドを比べて売上予測を立てる（このイベントでは計画時のトレンドが前回比130%だったため、計画を上方修正）。
3. 告知後の反響も追い、告知時に前回比140%、発注時に270%とトレンドが上がっていたことから、追加の施策としてWebのターゲティング広告を決める。

SNSのトレンドを見ながら判断を重ねた結果、売上はどうなったのでしょうか。

結果

Social Insightの事例ページによると、イベントの売上は前回比210%になったといいます。担当者は、IPの分析と売上予測を随時行い、予測の修正や追加の予算を細かく決めていくことで、売上だけでなく来場者の満足度の最大化も目指せると話しています。SNSキャンペーンでも、応募の内容をテキストマイニングやランキングで把握し、社内で共有しやすくなったと説明しています（イベントの売上には、追加の広告などの施策も含まれます）。

ここが効いた

• 「前回の開催時」という比べる基準を決めて、トレンドを数字で比べた。
• SNSの反響を、売上予測の修正と追加の予算の判断に直接使った。

支援：Social Insight（ユーザーローカル）（Social Insightの評判・口コミ）／出典：Social Insight 株式会社バンダイナムコアミューズメント様の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例3：1人ずつ深掘りする分析では説得力が弱かった。投稿者をまとめてクラスターで分析し、停滞したプロジェクトが前進｜食品・飲料

状況

ネスレ日本は、食品・飲料のメーカーです。コンシューマーエンゲージメントサービス部で、お客様の声をブランドマネージャーや役員などの社内の関係者にフィードバックしています。2021年にMeltwaterを導入し、社内で15アカウントを使っています。

壁

以前のツールでは、SNSでのキーワードの量を出すことしかできず、その先の分析は担当者が時間をかけて行うしかありませんでした。その方法は、特定の1人のユーザーのSNSでの行動や発言をさかのぼって、属性や興味関心を探る「n=1」の深掘りです。分析できる人数は限られ、社内からは「特定の1人の分析に過ぎない」と言われることもあったといいます。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、同じ話題を発信している人や同じ興味を持つ人を何百・何千人規模で集め、クラスターとして分析できれば、工数と説得力の両方の課題を解けると考えました。ツールを選ぶ際には、国内外のツールと比べ、性能だけでなくサポートの強さに優位性を感じたと話しています。

打ち手

1. Meltwaterの「オーディエンス（Audiense）」で、投稿者の年齢、性別、フォロワー、自己紹介文などからクラスターを作り、傾向を分析する。
2. あまり知られていない製品のリニューアルに向けて、通常の定量調査では回答が集まりにくい中、SNSの投稿から「どんな人が、どんな時に、どのように」製品を楽しんでいるかを分析する。
3. 競合の調査も行い、「なぜ競合ではなく自社の製品が選ばれているのか」を明らかにする。

1人の深掘りから集団の分析に変えたことで、社内の反応は変わったのでしょうか。

結果

Meltwaterの事例ページによると、担当者は、分析結果を伝えたブランドマネージャーの反応が「明らかに違った」と話し、停滞しかけていたプロジェクトがソーシャルリスニングの分析結果で前に進んだといいます。担当者の個人的な感覚として、消費者への理解の解像度は以前の30〜40%から80〜90%に高まり、手を動かす作業も50%以上減ったと感じていると説明しています。リニューアルの方向性が定まり、製品を開発中だとしています。

なお、数字は担当者の実感として語られたもので、測定した数値ではありません。この事例は、2025年1月にMarkeZineに掲載された記事をMeltwaterが自社のページに載せたものです。

ここが効いた

• 「1人の深掘り」をやめ、同じ傾向を持つ人の集団で分析して、社内への説得力を高めた。
• 定量調査で集めにくい製品の声を、SNSから拾った。

支援：Meltwater（Meltwaterの評判・口コミ）／出典：Meltwater ネスレ日本株式会社の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認）。元の記事は2025年1月にMarkeZineに掲載）

3つの成功事例を並べて見えた「勝ちパターン」

ここからは、3件の事例に書かれている事実だけをもとに、共通点を整理します。3件という少ない数からの観察なので、「こうすれば必ず成果が出る」という法則ではありません。

勝ちパターン1：SNSの声を、社内のデータと重ねている

勝ちパターン2：仮説を置いてから検証している

• コーセーコスメポートは「自然な口コミが売上に効く」という仮説を、発話数と売上のグラフで確かめました。
• バンダイナムコアミューズメントは、計画時・告知時・発注時のトレンドを前回と比べ、予測を修正しました。
• ネスレ日本は、仮説を立ててから分析を進めることの大切さを語っています。

勝ちパターン3：社内の判断と言葉を変えている

• コーセーコスメポートでは、上層部も含めて「UGC」という言葉が社内で使われるようになりました。
• バンダイナムコアミューズメントは、追加の広告などの予算の判断にSNSのデータを使いました。
• ネスレ日本は、ブランドマネージャーの反応が変わり、停滞しかけたプロジェクトが前進しました。

明日から試せるチェックリスト｜自社に当てはめる6つの問い

1. SNSの口コミの量を、売上のデータと同じグラフで見たことはありますか？（コーセーコスメポート）
2. 公式の投稿やリポストを除いた「自然な口コミ」だけを数えていますか？（コーセーコスメポート）
3. 企画や売上予測で、「前回と比べてどうか」を数字で見ていますか？（バンダイナムコアミューズメント）
4. 告知後の反響を見て、追加の施策や予算を判断する場面を作っていますか？（バンダイナムコアミューズメント）
5. 1人の投稿の深掘りだけで、社内を説得しようとしていませんか？（ネスレ日本はクラスターで分析）
6. ツールの使い方が、特定の担当者だけのものになっていませんか？（コーセーコスメポートは分かりやすさで選びました）

ソーシャルリスニングの成功事例についてよくある質問

SNSの口コミと売上の関係は、どうやって確かめればよいですか？

今回の事例では、コーセーコスメポートが、キーワードの発話数を日別・週別でグラフにし、POSデータと重ねていました。公式の投稿やリポストを除き、自然な投稿だけを数えることで、関係が見えやすくなります。

企画や売上予測にも使えますか？

バンダイナムコアミューズメントの事例では、IPの人気をつぶやき数のトレンドで数字にし、前回の開催時と比べて売上予測を修正していました。告知後の反響を見て、追加の広告を決めることもしています。

ソーシャルリスニングとSNS運用ツールの違いは？

ソーシャルリスニングは、自社がタグ付けされていない投稿も含めて世の中の声を集めて分析するもので、SNS運用ツールは自社アカウントの投稿・分析を効率化するものです。Social Insightのように両方の機能を持つツールもあります。比べ方は「ソーシャルリスニングツールおすすめ」と「SNS管理ツールおすすめ」にまとめています。

事例の数字は、そのまま自社の目安にしてよいですか？

おすすめしません。今回の数字はすべて事例ページに載っているもので、比較の基準や数字の定義が事例ごとに違います。バンダイナムコアミューズメントの売上には追加の広告の効果も含まれ、ネスレ日本の数字は担当者の実感です。数字は「どのくらい動き得るか」の参考にとどめ、打ち手の順番や考え方を持ち帰るのがよいでしょう。

プロに頼むなら｜ソーシャルリスニングツールを比べる

自社に合うツールを選ぶときは、集められるデータの範囲・日本語の分析・支援を同じ基準で比べるところから始めるのが近道です。Abinでは、ソーシャルリスニングツールを比べた記事を公開しています。

• ソーシャルリスニングツールおすすめ8選

今回の事例に登場したツールの評判・口コミは、次の記事にまとめています。

• Social Insightの評判・口コミ（事例1 コーセーコスメポート、事例2 バンダイナムコアミューズメント）
• Meltwaterの評判・口コミ（事例3 ネスレ日本）

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