В эпоху, когда аккаунты в Facebook, Twitter, Instagram и др. есть у большинства компаний, выглядит странным, что во многих из них до сих пор не начали пользоваться автоматизированными средствами превращения информации социальных сетей в знания, имеющие практическую ценность.

«Социальная аналитика (social intelligence) – это просто использование тех возможностей, которые вам уже предоставляют средства аналитической обработки данных социальных СМИ, – поясняет Дженни Сассин, вице-президент по исследованиям Gartner. – Это может быть базовая аналитика или более сложная, но ею почему-то не пользуются».

Сассин приводит в пример производителя йогуртов, которому нужно найти рынок сбыта для продукта с новым вкусом: «Основные потребители йогуртов – женщины, но возможно, в компании хотели бы знать, что, к примеру, мужчины в определенном регионе, играющие в футбол, были бы не против попробовать “энергетический йогурт”». Это можно было бы выяснить с помощью серии запросов, сделанных посредством инструментов социальной аналитики, таких как Brandwatch, Crimson Hexagon, Synthesio или Talkwaker.

Но чего в компаниях по большому счету нет, хотя должно было бы быть, учитывая потенциальные преимущества, так это возможности автоматической передачи отчетов социальной аналитики в традиционные системы CRM, ERP и другие для объединения с имеющимися данными. В лучшем случае упрощенные версии отчетов переносят в CRM вручную.

Социальная аналитика невозможна без человека

Брайан Лонг, старший менеджер Nissan North America по работе с клиентами в социальных СМИ, признает: несмотря на то что технологии играют большую роль в его деятельности, в компании не хватает средств автоматизации социальной аналитики – анализ постов, твитов и упоминаний бренда, которых могут быть миллионы за год, проводится вручную.

«Нужно, чтобы эту информацию читал человек, способный понять потребности клиента и спланировать реакцию компании», – подчеркивает Лонг. В Nissan шесть-восемь аналитиков просматривают данные, накапливаемые системой управления социальными СМИ Sprinklr, которая позволяет следить за корпоративными аккаунтами Twitter, страницами Facebook, Instagram и Google Plus. Именно аналитики, по словам Лонга, в конечном счете принимают решение о необходимости отреагировать на проблему.

Лонг считает социальную аналитику важнейшим источником данных, который в сочетании с опросами об удовлетворенности клиентов и другими видами отзывов способен дать сведения, определяющие продуктовый ассортимент, рекламные кампании и клиентское обслуживание.

Существующая в Nissan группа по работе с социальными СМИ при помощи Sprinklr классифицирует и размечает данные, помогая тем самым предоставлять практические знания бизнес-руководителям. Инструменты Sprinklr наряду с другими техническими средствами используются в компании для анализа и разрешения проблем. Аналитики готовят отчеты для отдела корпоративных коммуникаций, юридического и маркетингового. «Нам удается оперативно принимать продуманные решения, руководствуясь такими факторами, как тональность высказываний, объем откликов и авторитет пишущих», – добавляет Лонг.

Практическое мастерство и наука

Салли-Энн Камински, менеджер по стратегии социальных СМИ Zebra Technologies, – единственный сотрудник компании, обязанности которого целиком связаны с социальными сетями. Она считает своей задачей пропагандировать преимущества социальной аналитики в компании – производителе ноутбуков, сканеров, меток RFID и принтеров штрихкодов.

Когда в отделе обеспечения продаж просят сведения о потенциальных клиентах, Камински заходит в Oracle Social Cloud, инструмент управления взаимоотношениями с клиентами в социальных сетях, и создает информационную панель для специалиста по продажам. В Social Cloud выполняется поиск по ключевым словам и фразам, позволяющий обнаруживать тематическую переписку в Facebook, Twitter, LinkedIn, на форумах и в блогах.

«Мы находим сведения о том, какими продуктами или решениями пользуется потенциальный клиент и на что он в связи с этим жалуется, – поясняет она. – Это делается с помощью технологии семантической фильтрации Oracle». По результатам для специалистов по обеспечению продаж готовится презентация, одним из элементов которой является облако тегов, показывающее преобладающую тональность высказываний в социальных СМИ по поводу конкурента, чьей продукцией пользуется потенциальный клиент.

Как и Лонг, Камински уверена, что люди продолжат играть ключевую роль в социальной аналитике независимо от того, насколько тесно будут интегрированы соответствующие системы с традиционными бизнес-приложениями: «На мой взгляд, требуется уникальное сочетание мастерства и науки, чтобы суметь просеять тысячи твитов и записей в Facebook, выделив реально полезные сведения из всей массы сообщений». Важнейшим фактором превращения простого «прослушивания» социальных сетей в аналитику является наличие глубоких знаний о продуктах и услугах компании, а при полной автоматизации этот фактор был бы утрачен. «Видя переписку о той или иной проблеме, мы можем прикинуть, какой из наших продуктов мог бы исправить ситуацию», – добавляет она.

Важнейшим фактором превращения простого «прослушивания» социальных сетей в аналитику является наличие глубоких знаний о продуктах и услугах компании

Камински, работающая в индустрии социальных СМИ с 2009 года, признается, что старается анализировать, какие психологические мотивы заставляют людей критиковать ту или иную марку в социальных СМИ или, наоборот, снова и снова выражать любовь к какому-либо бренду. По ее убеждению, только человек способен разобраться в таких вещах и понять, как это можно использовать на благо компании.

Инструменты для социальной аналитики

Существует много полезных инструментов, позволяющих анализировать данные социальных СМИ. Перечислим некоторые из них:

• Pulsar и Crimson Hexagon – инструменты, использующие технологии анализа изображений.

• Brandwatch и Synthesio позволяют отслеживать беседы пользователей, анализировать данные, визуализировать KPI, измерять ROI и т. д.

• Sprinklr – система управления социальными СМИ, которая позволяет следить за корпоративными аккаунтами Twitter, страницами Facebook, Instagram и Google Plus.

• Talkwalker обеспечивает углубленное представление о тех или иных поисковых запросах, выстраивая сложные метрики в простом виде, предлагает отчеты с комплексными фильтрами, подсказывает полезные идеи. Talkwalker является и официальным партнером Twitter.

• Brand Analytics – российская система для отслеживания всех упоминания о вашей компании, продуктах, услугах или отдельных работниках во всех социальных сетях. Сервис способен самостоятельно определять тон сообщений, формировать связанные цепочки, отмечая важные темы, а также размер аудитории и географию. Система затрагивает как мониторинг и управление репутацией в социальных сервисах (Twitter, «ВКонтакте», Facebook, «Одноклассники», «Мой Мир», Google+, LiveJournal, YouTube, Instagram, «Яндекс.Маркет» и др.), так и изучает активность в отечественных и зарубежных онлайн-СМИ.

• Один из первых российских ресурсов – «Медиалогия» – позволяет осуществлять мгновенный анализ сообщений соцмедиа, используя технологию лингвистического анализа текстов.

 

Интеграция социальной аналитики с информационной инфраструктурой компании

Сассин не считает удовлетворительным сегодняшний уровень использования социальной аналитики. Когда в компаниях только начинали мониторинг социальных платформ, аналитические технологии были недоступны, но сегодня такие средства есть и они позволяют смешивать неструктурированные данные социальных платформ со структурированными из традиционных систем для получения важных знаний.

Тем не менее в компаниях нередко просто «запихивают» данные социальных СМИ, например сведения о числе отметок «нравится», в BI-системы наподобие Tableau, вместо того чтобы использовать специализированные модули обработки такой информации, доступные в бизнес-приложениях Oracle, Salesforce, Microsoft Dynamics и других. В результате вся ценность информации социальных СМИ упускается.

По мнению Сассин, отсутствие интеграции зачастую является следствием разобщенности в организациях, где система работы с социальными СМИ либо «заперта» в маркетинговом отделе, либо функционирует отдельно от всех: «Раньше в компаниях просто внедряли инструмент “прослушивания” социальных сетей, рассчитывая на то, что он поможет выйти на какую-то высокоприбыльную идею, которая оправдает эти вложения. Но в итоге это лишь приводило к разобщенности».

Чтобы потенциал средств социальной аналитики реализовался, они должны быть объединены с корпоративными системами бизнес-аналитики. «В отделе ИТ вам будут говорить, что у них и без того хватает забот с управлением Большими Данными и что социальная аналитика – не их проблема, однако это не так», – уверена Сассин.

Социальной аналитике нужны те же механизмы руководства, которые уже реализованы для систем CRM, ERP и пр. Аналитики социальных СМИ и специалисты по управлению данными должны взаимодействовать, осознавая, что информацией можно и нужно обмениваться для оптимизации принятия решений.

Выход социальной аналитики из-под крыла маркетинга

Мелисса О'Брайен, директор по исследованиям HFS Research, поддерживает мнение о том, что внутриорганизационная разобщенность мешает реализовать потенциал социальных платформ: «Когда я еще только начинала заниматься этим рынком, шли споры о том, как пользоваться данными социальных СМИ не просто для маркетинга, но и для управления взаимоотношениями с клиентами в целом. Теперь дискуссия гораздо шире: данные, получаемые из социальных СМИ, могут применяться в самых разных подразделениях компании. Однако стратегия работы с социальными сетями по-прежнему остается лишь частью маркетинговой, она там словно застряла».

По оценке О'Брайен, сейчас компании лишь в начале пути освоения социальной аналитики, но по мере того как они начнут становиться более клиентоориентированными, соответствующие средства будут применяться все шире.

– Sandra Gittlen. Social intelligence: How to mine social media for business results. CIO. July 26, 2017