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, хотя, казалось бы, сейчас это уже должно происходить».
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 все же 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: «Не обязательно обращать внимание на чьи-то одиночные жалобы, но вот если проблема достаточно распространенная, ответить придется».
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 почти пять лет 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 Камински готовит для специалистов по обеспечению продаж презентацию, одним из элементов которой является облако тегов, показывающее преобладающую тональность высказываний в социальных СМИ по поводу конкурента, чьей продукцией пользуется потенциальный клиент. По оценке Камински, ее работа приносит хорошие результаты, поскольку к ней регулярно обращаются за помощью.
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.
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.
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 начала 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 лишь остается 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
