Послушал подкаст RE:source, выпуск с Светланой Веркловой из Brand Analytics. Выписал основные мысли, которые доступны ниже.
От себя добавлю:
- работа с любыми данными это то, о чем все говорят уже пару лет
- мне кажется, что зачастую все заканчивается на сборе этих данных
- особенно порадовало, что в выпуске и Светлана Верклова и Владимир Мотин (основатель маркетинг-бюро Sixth Sense и автор проекта RE:source) приводят кейсы, когда данные не просто ради данных, а используются во имя результата
👉 Про Brand Analytics. Проводят мониторинг социальных медиа и предоставляют данные для бизнеса. Анализируют все, кроме закрытых переписок и закрытых групп.
👉 Про важность собранных данных. Бизнес получает уникальный источник информации - так как это данные в моменте. Практически в онлайн режиме можно принимать быстрые решения на основании того, о чем говорят пользователи (например, сломалось приложение - реакция нужна сейчас, а не завтра). Полученная обратная связь позволяет определить драйверы и барьеры продукта / бренда; оценить коммуникацию; оценить работу конкурентов; проанализировать эффективность рекламных кампаний.
👉 Про кейс с ТВ рекламой. Бренд майонеза запустил рекламу, в которой мальчик красит губной помадой губы и целует рубашку отца. Мама находит рубашку и, естетсвенно, говорит об этом папе. На что сын говорит - «мама же говорила, что хоть раз хочет как в кино». Вокруг рекламы поднялся шум, который связан с Европой и ее нравами :) Если бы бренд проводил мониторинг - рекламу можно было снять с эфира после первых показов и недопустимо волны негатива (негатив дошел до производителя, от продукции которого призывали отказываться).
👉 Про скорость. Источники получения информации можно разделить на сложные и не сложные. Не сложные - например, социальные сети или telegram. Написанный пользователем комментарий или пост можно отследить в пределах 10 минут. Сложные источники - например, отзовики или геосервисы. Они модерируемые и имеют сложную техническую архитектуру. Акценты в сборе делаются на те источники, где наибольшая аудитория.
👉 Про типы данных. Какие данные можно собрать: тексты (отзывы, сообщения, публикации), распознанный текст на картинках (сложный кейс - мемы, трудно понятно что позитив, а что негатив), сливы документов (сотрудники выкладывают закрытую информацию), контент в привязке к чекину (пользователь указывает геометку, например, ресторан или мероприятие), распознанный текст из видео YouTube. На картинки приходится до 15% собираемой информации. Внутри собранных данных можно выделить признаки: уровень агрессии, тональности, драйверы и барьеры, про что именно говорит пользователь (например, про экран телефона или зарядку или про внешний вид).
👉 Про инсайты. Есть компании, которые приходят с задачей - найти новое знание о своей аудитории. Кейс Агуши: половина сообщений в интернете принадлежит подросткам в возрасте от 12 до 18, а не родителям (например, покупают в подарок девушкам). Кейс МаксимаТелеком: при появлении WiFi в транспорте, телефон пользователя пытался подключиться ко всем доступным точкам (не только в метро, но и к проезжающим автобусам), чем они были недовольны и активно про это писали. Узнав об это после мониторинга соц медиа - логика подключения к точкам доступа была изменена.
👉 Про поведение аудитории. Если компания начинает коммуницировать с аудиторий в ответ на отзывы = количество обращений возрастает и пользователи активно начинают взаимодействовать с брендом, потому что видят активность бренда в ответ. Чаще пишут негативные отзывы, потому что случившаяся ситуация = мотивация к написанию (я напишу и мне помогут). Обратный пример: кейс ВкусВилл. Оперативно решая вопросы пользователей они пришли к тому, что на негатив сразу приходят активные клиенты ВкусВилл и успокаивают негативно настроенного клиента («я постоянно у них заказываю, не переживайте, это разовая проблема и они всегда ее решают»). На вопросы пользователей другие пользователи отвечают быстрее чем сам бренд ВкусВилл.