Доклад был представлен Михаилом Шумаковым, исполнительным директором сервиса мониторинга и анализа социальных медиа «Крибрум», на конференции IBC Russia 2013. Как происходит мониторинг социальных медиа сейчас? Как правило, он осуществляется по довольно простым метрикам: количественным (число упоминаний за период, число авторов за период) и качественным (распределение по типам площадок и источникам, характеристики авторов). С этими же метриками работают и многие другие сервисы мониторинга социальных медиа, они же используются при ручном мониторинге, в этом ничего необычного нет.

Однако, далеко не все специалисты знают, что с полученной информацией дальше делать, и можно ли с ней еще что-нибудь полезное сделать. А сделать можно много чего, например:

1. Фильтрация спама. Не смотря на то, что исследования показывают, что аудитория, осуществляющая мониторинг социальных медиа, страдает больше всего от спама, процесс его фильтрации практически не автоматизирован. Как говорится, страдают, плачут, но при этом никак не борются.

2. Оценка перепечаток и нечетких дублей. Всем известно, что генерацией уникального контента в сети занимается совсем небольшая доля пользователей. Остальные просто занимаются распространением при помощи нажатия одной кнопки, в лучшем случае, еще добавляя некоторые вводные слова.

3. Оценка влиятельности авторов и количества ботов среди них.

4. Оценка охвата. Одно дело – количество упоминаний, и совсем другое дело – охват аудитории, одно без другого не имеет практически никакого смысла. Т.е. картина соотношения позитива и негатива в абсолютном количестве найденных упоминаний сильно отличается от картины соотношения при оценке по охвату. Дело в том, что негативная информация распространяется гораздо быстрее и охотней, а также зачастую имеет гораздо больший вес.

5. География.

6. Тональность.

7. Тематическая категоризация.

В качестве примера можно вспомнить чемодан на Красной площади. Есть довольно много людей, которые считают, что для бренда Louis Vuitton это положительная история, много тех, кто считает, что – отрицательная, и еще больше тех, кто сомневается – положительная она или отрицательная.

Проведенный анализ показал, что за три дня о чемодане Louis Vuitton в соцмедиа появилось более 31 000 сообщений от 15 000 авторов:

Налицо увеличение негатива по отношению к бренду (увеличился в 7 раз), но и количество упоминаний так же выросло. Можно считать, что это положительный кейс для бренда, давший очень хорошие результаты, однако, более точно можно будет сказать об этом, спустя некоторое время, после еще одного проведенного анализа, который сможет оценить все полученные фоновые показатели.

Еще один пример – кейс, связанный с застройщиками. В среднем, в отрасли, в количестве упоминаний о компании, которая занимается строительством, доля негатива составляет около 6%. Лидерами по негативу являются 2 компании – СУ 155 и широко известная компания «Интеко».

При подробном рассмотрении негатива, становится ясно, что практически весь негатив (75%) о компании «Интеко» — это пиар-публикации в СМИ, а вовсе не реальные отзывы клиентов. Понятно, что это какая-то целенаправленная акция против самой компании и ее владельцев. Что же касается СУ 155, то здесь весь негатив (85%) связан всего лишь с одним проектом, касающимся жителей Новой Трехгорки. Это наиболее наглядно демонстрирует несостоятельность анализа, основанного только лишь на соотношении негатива, он не позволит сделать какие-то серьезные выводы и принять правильное решение по исправлению ситуации.

«Крибрум», как компания, осуществляющая мониторинг социальных медиа, постоянно получает запросы от потенциальных клиентов, которых интересуют в первую очередь достаточно простые метрики:

1. Динамика обсуждений.

2. Позитив/негатив (доля, темы)

3. Площадки

4. Лидеры мнений

5. Оценка вовлеченности пользователей (количество перепечаток, ретвитов, лайков, комментариев)

И все вышеперечисленное клиенты хотят получить, как правило, в форме дайджеста, реже в форме статистического (аналитического) отчета, либо в виде графиков с описанием. Однако, анализ данных, получаемых при мониторинге социальных медиа, дает возможность получить более глубокую информацию, которую можно было бы использовать не только для контроля репутации бренда, но и для развития продукта, для продаж и для оценки реального портрета аудитории, который очень часто отличается от того портрета, который есть в голове бренд-менеджера.

На основе этих данных можно проводить:

Комплексный репутационный анализ в конкурентной среде
Анализ негатива, возможности улучшения репутации
Выявление трендов
Поиск инсайтов
Анализ информационных всплесков, пост-эффектов

Еще один пример – банк Тинькофф Кредитные системы. Речь идет о конфликте воронежского предпринимателя Дмитрия Агаркова и банка: мужчина требует с финансовой организации 24 миллиона рублей за нарушение договора, условия которого он придумал сам, пользуясь правами клиента.

Напомним, несколько лет назад Дмитрий Агарков сам стал жертвой банка. Взял кредит, но не заметил в договоре прописанные мелким шрифтом дополнительные условия. Горький опыт стал наукой. Когда он получил предложение от банка «Тинькофф КС» открыть кредитную карту, Агарков исправил типовой договор, вписав в него свои условия, напечатал их мелким шрифтом и отослал в банк. Банковские сотрудники договор подписали, а Дмит¬рий получил самый выгодный в мире кредит в размере 19 тысяч рублей.

Самое интересное заключается в том, что сейчас уже мало кто знает, чем закончилась вся эта история, да это и не имеет никакого значения. В этом и заключается свойство социальных сетей – у них очень короткая память. Результатом этого всего стал большой всплеск обсуждений банка в интернете, второй всплеск был замечен при паденит акций банка на 30%, после того, как было объявлено о прекращении выдачи кредитных карт через интернет.

Как же при этом распределялось соотношение положительных и отрицательных оценок деятельности банка в первом и втором случаях? На первый взгляд может показаться, что в обоих случаях – отрицательно, однако, вот что показал проведенный анализ:

В первом случае действительно было много негативной оценки, но очень важен тот факт, что по завершению обсуждений этого события, и позитив и негатив вернулся на прежний уровень. При этом мы видим, что это один из самых активных банков в интернете, они отвечают не только на прямые запросы пользователей о своих товарах и услугах, но и в том числе вмешиваются в обсуждение сторонних банков, сторонних предметов и финансовой деятельности вообще. Молодцы. А история с падением акций имела скорее положительное значение, нежели отрицательное. И в целом, этот график демонстрирует тот факт, что этот банк имеет очень хорошую репутацию в сети.

Почему же, несмотря на все очевидные и многочисленные возможности, анализ репутации в социальных сетях по-прежнему остается таким же поверхностным? Почему все знают о его важности, однако, мало кто делает?

Виной всему следующие вещи:

Путаница. «Результаты мониторинга» и «результаты анализа» — разные вещи, нет стандартов в методах, показателях и т.п.

Неведение. Недостаток понимания возможностей и преимуществ использования правильной аналитики.

Инертность. Необходимость нарушить привычный порядок: использовать данные анализа в бизнес-процессах, причем постоянно.

Недостаток ресурсов. Качественный анализ невозможен без человека, но интеллектуальные ресурсы часто в дефиците. Как и все остальные.

Кроме всего прочего, понятно, что такой анализ – это работа на перспективу, и это не быстрый результат.

Зачем же вообще нужен этот анализ? Соцсети могут давать гораздо больше, чем просто возможность построения обратной коммуникации со своей аудиторией. Это просто бесценный кладезь информации и возможность получать фидбэк о своих продуктах на базе реальных пользователей, а не каких-то фокус-группах.

Анализ позволяет:

Получить целостную картину информационного фона
Управлять репутацией
Улучшать клиентскую поддержку
Контролировать степень удовлетворенности потребителей работой отделений, партнеров и т.п.
Развивать продукты и сервисы на основе отзывов
Планировать PR и SMM, оценивать эффективность
Проводить конкурентную разведку