Искусство управления большими инфомассивами
Рубрика | Решения
Текст | Светлана КРЫЛОВА, руководитель аналитического центра Brand Analytics, компания «Ай-Теко»
Big Data на службе бизнеса: мониторинг и анализ социальных медиа для оперативного управления возможностями и рисками.
Вовремя полученная информация для принятия решений подобна козырному тузу в финале игры — она может развернуть ситуацию на 180 градусов в вашу сторону или против вас. Известно, что в конкурентной борьбе побеждают компании, которые принимают в расчет максимальные объемы доступных данных и результатов их аналитической обработки. А тот, кто не имеет в своем распоряжении правильных аналитических инструментов, остается далеко позади.
Еще сравнительно недавно компаниям было очень трудно отыскивать данные, которые проливали бы свет на степень эффективности их текущей деятельности и могли служить основой для принятия стратегических решений. В настоящее время возникла противоположная ситуация. Недостатка в данных нет, они многообразны, поступают взрывными темпами из различных источников. Компании все чаще оперируют огромными объемами неструктурированных данных, обозначаемыми термином Big Data, который американская исследовательская компания Gartner определяет как подход к обработке огромного массива данных, характеризуемый так называемыми тремя V-переменными:
• Volume — физический объем данных;
• Velocity — скорость прироста данных;
• Variety — вариативность, многообразие данных.
Таким образом, понятие Big Data фактически подразумевает работу с часто обновляемой информацией огромного объема неструктурированных данных, находящихся в разных источниках с целью увеличения эффективности работы, создания новых продуктов и повышения конкурентоспособности.
В качестве примеров источников возникновения «больших данных» можно привести непрерывно поступающие данные с измерительных устройств, радиочастотных идентификаторов, метеорологические данные, потоки данных о местонахождении абонентов сетей сотовой связи, данные устройств аудио- и видеорегистрации. Помимо того что сами организации создают огромные объемы данных для анализа, не менее, а зачастую и более значимые данные генерируют клиенты, партнеры, пользователи услуг — то есть внешнее окружение — путем публикации открытого контента в социальных медиа: социальных сетях, блогах и микроблогах, на форумах и сайтах отзывов.
Ежедневно только в русскоязычном сегменте интернета появляется порядка 30 млн сообщений пользователей — это 350 сообщений в секунду! Пользователи социальных медиа активно пишут о том, что думают и чувствуют, репостят и комментируют новости, обсуждают общественно-значимые события, делятся собственным потребительским опытом и дают рекомендации другим пользователям. Все это является неисчерпаемым источником информации: нужно только уметь собрать эти данные и проанализировать.
Большинство международных компаний уже используют анализ социальных медиа для решения бизнес-задач. К примеру, аналитики компании Thomson Reuters оценивают, как позитивные или негативные сообщения в социальных медиа вкупе с текущими котировками могут повлиять на курс акций компании. Полученные оценки используются для предсказания курсовых колебаний. Очевидно, что для проведения прогностических исследований такого уровня необходимо проанализировать огромные массивы сообщений социальных медиа в короткие сроки. Инструментом решения этой, как и многих других задач стали системы мониторинга и анализа социальных медиа. Эти системы построены на технологиях класса Online Big Data, что позволяет в реальном масштабе времени проанализировать и кластеризовать массивы сообщений, собрать и структурировать метаданные, выделить нужное, определить тональность и вес информации.
Анализ контента, проведенный с помощью систем мониторинга и анализа соцмедиа, позволяет ответить на многие вопросы, возникающие у собственников бизнеса и топ-менеджеров, и помочь в решении задач:
• мониторинга общественного мнения о деятельности организации и ее первых лиц;
• оперативного выявления репутационных угроз;
• выявления проблемных зон: технических, управленческих и т.п.;
• исследования информационного поля бренда и его конкурентов для разработки коммуникационной стратегии;
• выявления наиболее значимых для целевой аудитории характеристик продукта (компании), его/ее сильных и слабых сторон, по мнению потребителей;
• анализа эффективности маркетинговых, рекламных и PR-кампаний;
• мониторинга и анализа реакции общества на те или иные инициативы, события, публичные выступления или высказывания, пресс-конференции, нестандартные ситуации.
Рассмотрим на примере реальных кейсов, как результаты анализа упоминаний в социальных медиа могут помочь в решении бизнес-задач.
Кейс 1. Вброс недостоверной информации и скорость реакции
Негативная информация, касающаяся общественно значимых событий, известных компаний и громких акций, в социальных медиа распространяется со скоростью звука. «Вброс» информации может быть организован специально или возникнуть вследствие случайного недопонимания, однако, в том и другом случае подхваченная сотнями людей волна негатива в кратчайшие сроки охватывает многомиллионную аудиторию, попадает к топовым блоггерам и в СМИ.
В условиях, когда счет идет на часы, а то и на минуты, крайне важно оперативно отследить возможные вбросы негативной информации и не допустить их распространения. Отсутствие мониторинга и быстрой реакции со стороны компании может помешать достичь поставленных бизнес-целей.
Рассмотрим негативные последствия отсутствия мониторинга на примере акции «Всем миром» — телемарафона, проводимого Первым каналом 29 сентября 2013 г. Цель акции — привлечь внимание населения к проблеме Дальнего Востока, побудить россиян внести пожертвования в пользу пострадавших от наводнения. Сбор средств осуществлялся через SMS и системы электронных платежей.
В целом акция прошла успешно и сопровождалась активным обсуждением в социальных сетях: с 26 по 30 сентября было опубликовано 43 176 сообщений по теме от 29 742 авторов. Однако именно активное обсуждение акции, а точнее — отсутствие мониторинга этого обсуждения, и привело к проблеме, которая не позволила получить максимально возможную сумму пожертвований.
Утром 29 сентября в социальных медиа была опубликована недостоверная информация о том, что сотовые операторы отчисляют себе половину средств, отправленных через SMS, и эта информация, подхваченная популярными твиттерянами, инициировала лавинообразное обсуждение в социальных сетях: порядка 5% всех сообщений об акции — обсуждение именно этого ложного утверждения. Это стало одной из основных причин, которые в дальнейшем удерживали людей от отправки SMS-сообщений.
Реакция Первого канала появилась с существенным опозданием, когда недостоверная информация уже получила широкое распространение (см. рис.1).
Таким образом, информационное пространство соцмедиа продемонстрировало свою силу: появление недостоверной информации сказалось как на имидже акции и организаторов, так и на сумме собранных средств. Организаторы акции и «большая тройка» сотовых операторов дали развернутое объяснение в «Ведомостях» лишь на следующий день, что не смогло исправить ситуацию — время было уже безвозвратно упущено.
Выводы: информационный поток в соцмедиа, сопровождающий публичные персоны, компании и тем более специализированные акции, является важным элементом воздействия на общественное мнение. Поэтому необходимо осуществлять реал-тайм-мониторинг реакции, особенно в случае «социального телевидения», когда зрители выплескивают эмоции по ходу передачи, выступления, конкурса, шоу, теледебатов.
Кейс 2. Негативная реакция общественности на принятые в компании решения и эффективность реакции руководства
Любая компания может столкнуться с появлением негативного информационного фона, нивелировать который помогут грамотные действия PR-службы и руководства компании. Но успех достижим лишь при условии оперативного выявления репутационных угроз и рисков, которые обнаруживаются при регулярном исследовании информационного поля компании или ее бренда. Резюме: анализ мнений в социальных медиа необходим для разработки эффективной стратегии коммуникации.
В подтверждение рассмотрим кейс о грамотном нивелировании негатива руководством компании «Вымпелком» (бренд «Билайн»). В начале 2014 года эта компания стала объектом сразу двух достаточно громких информационных воздействий. В январе компанию затронул скандал, разгоревшийся вокруг «Евросети», а в феврале поводом для негативных обсуждений стало закрытие эфира «Билайна» для телеканала «Дождь».
Данный случай демонстрирует, насколько адекватны и правильны были ситуационные действия руководства компании. Генеральный директор «Вымпелкома» Михаил Слободин как раз в это время открыл собственный блог в ЖЖ, где в достаточно свободном ключе общался с аудиторией, прямо отвечая на вопросы и объясняя те или иные решения руководства компании.
Пики упоминаний (см. рис. 2) приходятся на 20-е числа января, когда Слободин открывает свой собственный блог в LiveJournal, на конец января, когда вспыхивает обсуждение закрытия «Билайном» телеканала «Дождь» и на 6 февраля, когда М. Слободин публикует открытое письмо с объяснением причин блокировки. В результате грамотных действий руководства компании угрозы репутации обернулись для компании ростом всех медиа-индексов и повышением лояльности пользователей (см. табл. 1).
За отчетный период индекс упоминаемости вырос на 41%, зафиксировано на 236 сообщений больше, чем за предыдущий период, зафиксирован рост уровня лояльности пользователей: отношение позитивных упоминаний к негативным выросло на 30% по сравнению с предыдущим периодом.
|
Количество упоминаний в соцмедиа: |
825 | +35% |
| Количество упоминаний в новостях (онлайн-СМИ): | 115 | +26% |
| Индекс упоминаемости | 7,2 | +41% |
| Количество авторов | 689 | +45% |
|
Индекс лояльности* |
3,5 | +30% |
*Индекс лояльности — отношение количества позитивных упоминаний к негативным
Этот пример наглядно показывает, как своевременные, четкие и правильные действия пиарщиков и руководства компании могут обернуть любые негативные реакции пользователей на те или иные события в пользу компании и привести к росту медиа-показателей.
Восприятие продуктов и услуг
Анализ мнений в социальных медиа — эффективный инструмент для выявления проблемных зон бизнеса. Миллионы могут быть вложены в развитие, рекламу и маркетинг, но отсутствие понимания проблем «на местах» может обернуться крахом всей компании.
Например, один из не названных по этическим соображениям банков при достаточно активной политике развития не смог проконтролировать качество работы сотрудников, что в итоге привело к резкому оттоку клиентов (см. рис. 3).
Практически 60% отзывов о качестве обслуживания в банке носят негативный характер. Основные причины негатива были выявлены благодаря анализу тематик отзывов. Выяснилось, что сотрудники банка предоставляют клиентам недостоверную информацию, применяют запугивания и угрозы, навязывают услуги и даже используют при общении с клиентами ненормативную лексику (см. рис. 4). Рассылаемые банком SMS-сообщения с информацией о новых продуктах и услугах были восприняты клиентами как спам и также негативно оценены.
Традиционные методы определения подобных проблемных зон требуют значительных временных затрат, и в результате может быть упущен момент, когда еще можно принять меры по исправлению ситуации и не потерять клиентов. Кроме того, столь ценную информацию практически невозможно получить иными методами: анализ продаж может показать стагнирующую динамику, но не поможет выявить ее причины, а в классических опросах, как правило, соглашаются принять участие клиенты, заведомо лояльные к организации.
Анализ мнений в социальных медиа, позволяющий изучить сотни тысяч отзывов для получения реальной картины происходящего, поможет вам получить вашего «козырного туза» максимально оперативно, причем в самый нужный момент.
Как это работает с «человеческой» точки зрения
В России крупнейшим агрегатором данных из социальных медиа выступает система мониторинга и анализа Brand Analytics, разработанная компанией «Ай-Теко». Brand Analytics в режиме реального времени собирает и анализирует весь поток русскоязычного пользовательского контента, что позволяет компаниям оперативно выявлять тренды, определять проблемные зоны и сильные стороны, вовремя получать критически важную информацию для принятия управленческих решений.
Brand Analytics собирает по ключевым словам упоминания о тематике на различных языках. Всего система распознает 17 языков. Использование поиска с расстоянием и других операторов языка поисковых запросов позволяет максимально точно настроить сбор сообщений.
Система автоматически анализирует поступающие сообщения:
• автоматически определяет объектную тональность сообщения (позитив, нейтрально, негатив);
• выявляет тренды: топ-слова, топ-ссылки, топ-сущности;
• распознает и группирует перепечатки, фильтрует спам-боты;
• определяет географию и пол авторов публикаций;
• оценивает размер потенциальной аудитории сообщения;
• выявляет резонансные сообщения, вызвавшие наиболее активные обсуждения.
Собранные упоминания представляются в виде ленты сообщений по объекту мониторинга и статистических отчетов с таблицами и графиками. Система предоставляет широкие возможности для анализа. Сообщения возможно анализировать по любым информационным срезам и выборкам, включая социально-демографические и географические признаки. Отчеты с графиками, диаграммами и табличными данными можно выгрузить в форматы Word, Excel и PDF. Экспорт отчетов реализуется за любой период времени с применением любого набора фильтров, что позволяет оперативно готовить экспертные аналитические отчеты.
Все эту работу сотрудники департаментов маркетинга и PR могут проводить вручную, собирая сообщения в социальных медиа при помощи поисковиков и сводя полученную информацию в таблицы Excel для последующего анализа. Но это потребует значительных временных затрат, которые в последующем выливаются в денежные. Если же в компании используется система анализа и мониторинга социальных медиа, топ-менеджмент сможет предельно быстро получать актуальную информацию, помогающую правильно оценивать текущую ситуацию и принимать верные ситуационные и точные стратегические решения.
Проводимые в социальных медиа маркетинговые исследования дают хорошие возможности для оценки потенциала выпускаемых товаров и оперативной корректировки продуктового портфеля компании, а также отслеживания ситуации в регионах для принятия аргументированных решений по стратегии филиального развития. Кроме того, данные, полученные в результате подобного анализа, успешно используются для построения эффективных взаимоотношений с инвесторами, партнерами, клиентами и представителями государственной власти. Б
