1 16
6 8 1 1

i-Comference 2013: исследования в социальных медиа

11 марта 2013, 16:56  | Жанна Рожкова

Второй день i-Comference 2013 был посвящен обсуждению социальных коммуникаций, в частности мониторингу социальных сетей.

Павел Лебедев, Wobot, провел лекцию «Исследования в соцмедиа: как слушать пользователя? Зачем это нужно?»

Исследования в социальных медиа нужны в первую очередь SMM-специалистам и маркетологам, однако, эти данные могут помочь и бизнесу в целом.

По данным TNS, ежемесячно социальными сетями пользуется 60 млн. пользователей. По данным ФОМ, 35% пользователей читают отзывы и мнения о товарах и услугах, 32% им доверяют, 32% считают, что производители должны учитывать мнение людей, которое высказывается в социальных медиа.

В социальных сетях мы видим пользователей, что они говорят, с кем дружат, как они взаимодействуют, какой контент им нравится – все это дает нам информацию не только для управления сообществом, но и для того чтобы привлекать пользователей, анализировать информацию для развития бренда и его продукта. Задача мониторинга в социальных медиа – это не только отследить негатив, но и оперативно на него отреагировать, чтобы не пошла волна.

Что мы мониторим:

  • тематику сообщений,
  • тональность сообщений,
  • граф распространения информации,
  • сообщества и группы,
  • общности (люди связаны между собой, но не являются членами одной группы).

Кейс №1. Анализ тематики и тональности

Что делаем:

  • Структурирование массива упоминаний по некоторому принципу,
  • Выделение смысловых элементов,
  • Определение отношения (оценка тональности) к объекту.
  • Проставление тем (тегов) по тональности происходит в ручном или автоматическом режиме.

Рассмотрим пример анализа динамики упоминаний двух банков – Альфа банк и Связной.

Если посмотреть на динамику упоминаний банков в соцсетях, видим спад в отношении Связного:

Анализ тональности и площадок показывает, что оба банка активно обсуждаются в Twitter (при этом негативных упоминаний в отношении Альфа банка гораздо больше). Также можно заметить, что Связной активно обсуждают на региональном портале Екатеринбурга (e1.ru), что возможно, и не выяснилось бы без мониторинга:

Смотрим воронку отзывов. Она позволяет увидеть существующие проблемы: пользователи не вовлечены в обсуждение, большое количество негативных отзывов, либо наоборот активное обсуждение, но мало эмоционально-окрашенных отзывов.

Дальше анализируем репутационный индекс: от позитивных и нейтральных отзывов отнимаем негативные и смотрим, как изменяется мнение. Обязательно нужно отслеживать связь инфоповодов и динамики.

Таким образом, выстраивается целостная картина общего восприятия бренда.

Можно углубиться дальше и посмотреть, какие темы обсуждаются, продукты, услуги. Посчитать репутационный индекс для каждого из них. Это помогает понять отношение аудитории и внести корректировку, если необходимо.

Кейс №2. Распространение информации

Конфликт начался с твита о том, что интернет-магазин не доставляет вовремя заказ. Первоначальная вовлеченность равна нулю, потенциальный охват – 500 фолловеров.

Однако когда пост ретвитнули два топовых блоггера, потенциальный охват увеличился в 2 тысячи раз:

Из-за отсутствия нужной коммуникации со стороны магазина изначально, негатив продолжил распространяться:

Чтобы избежать такой ситуации, магазин должен был реагировать быстро, выходить на контакт с блогерами, регулировать его.

Кейс №3. Группы и сообщества

Что анализируем:

  • анализ структуры участников группы,
  • тип и тематика контента,
  • охват и вовлеченность,
  • социально-демографический профиль аудитории.

В группе ИТАР-ТАСС несмотря на несколько тысяч подписчиков активность невысока. Ядро сообщества – 3-4%. Вопрос либо к контенту, либо к структуре аудитории.

Смотрим связь между тематикой постов и вовлеченностью. Выясняется, что посты с тематикой, вызывающей наибольший отклик среди пользователей, публикуются не так часто:

Хотите вовлекать – пишите о том, что интересно. Сообщество постоянно меняется, поэтому мониторить надо постоянно. При этом не нужно зацикливаться только на одной тематике контента, информация должна быть разнообразной.

Кейс № 4. Анализ общности

Работа велась для венчурного фонда. Цель анализа – поиск концентраторов связей между экспертами и профессионалами в области инноваций.

Была собрана база пользователей, затем изучались их связи в LinkedIn и соответствие требуемым параметрам. На основании этого сделали следующую общность:

Т.к. из этой схемы ничего не было понятно, провели сегментацию, и связи в данной общности стали выглядеть абсолютно по-другому:

Дальше взяли каждый сегмент и смотрели его отдельно. 

Вывод:

Читайте нас в Telegram - digital_bar
Читайте нас в Telegram - digital_bar

 Случилось что-то важное? Поделитесь новостью с редакцией.
Комментарии
1 комментарий
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
  • ГоАлександрасть
    больше года назад
    Для успешного развития бизнеса, мониторинг в соц. сетях стоит далеко не на последнем месте. Могу добавить, что читала интересную статью, это "Мониторинг социальных медиа - как и зачем", опубликованную [censored].
    +
    0
    -
    Ответить