Изучение клиентских отзывов в социальных сетях сродни анализу обращений, полученных через любой другой канал. Однако здесь отзывы минуют сотрудников и публикуются сразу же. Зачастую они имеют позитивную окраску, но чаще всего отзывы и комментарии являются негативными. Налицо появление самостоятельной ниши для бизнеса: поток данных является огромным, а потому для их анализа применяют технологии, созданные для работы с Big Data.
Может ли бизнес существовать в отрыве от социальных сетей? Нет. Компании разного уровня создают свои представительства в социальных сетях, таких как VK, Facebook и т. д. Особенности социальных сетей и экспоненциальный рост их аудитории ведут к тому, что в ближайшем будущем компаниям понадобится создавать свои аккаунты и профили с целью работы с уже существующими клиентами, а не для прироста аудитории и увеличения продаж.
Исследования, выполненные экспертами из США (Университет Хатфорда и Университет Южной Каролины), показали, что тесная связь с брендом у клиентов прослеживается в том случае, если компания работает с аудиторией через социальные сети. Такие клиенты отличаются повышенной лояльностью и удовлетворенностью качеством предлагаемых товаров и услуг.
Отчет «The State of Social 2016» показал, что у 54% компаний поддержка клиентов выполняется через социальные сети. Агентство Sprout Social отмечает, что клиенты, которым требуется поддержка, сначала обращаются к социальным сетям, чтобы найти аккаунты компании. За 2015-2016 гг. количество клиентских обращений в поддержку через аккаунты и группы в социальных сетях выросло на 18%.
Аналитика в CRM-системах – преимущества для бизнеса
Сложившаяся ситуация имеет как свои плюсы, так и свои минусы. Социальные сети для компаний – это новый канал для взаимодействия с аудиторией. Этот канал лишен анонимности: пользователи имеют свои профили с заполненной информацией. Сведения о клиенте всегда можно получить при желании.
При этом появляются сложности, связанные с анализом огромного объема информации. Объем данных с течением времени будет только увеличиваться, т. к. пользователи проводят онлайн гораздо больше времени, чем в реальной жизни, общаясь и делясь разными сведениями. Аудитория ведущих социальных сетей растет в геометрической прогрессии. Уже сегодня к социальным сетям прибегает свыше 2 млрд человек. Если пользователи будут недовольны качеством обслуживания в какой-либо компании, то они обязательно оставят гневный отзыв у себя на странице. Это проще, чем писать компании на почту или пытаться дозвониться до службы поддержки. Многие люди испытывают недоверие к традиционным путям решения возникающих вопросов. Стоит также отметить, что очень часто проблемы не требуют экстренного решения.
Компании, которым дорога своя репутация в сети, должны следить за подобными комментариями и вовремя отвечать на них. Игнорировать клиентские обращения в социальных сетях нельзя, поскольку они имеют значимость для бизнеса. Когда компания задействована в малом или среднем бизнесе, то она может самостоятельно следить за новыми комментариями о продуктах. Если же фирма имеет много разных филиалов, разбросанных по всей стране, а продукция реализуется через тысячи магазинов, то в таком случае задача значительно усложняется.
Изучение клиентских отзывов в социальных сетях сродни анализу обращений, полученных через любой другой канал. Однако здесь отзывы минуют сотрудников и публикуются сразу же. Зачастую они имеют позитивную окраску, но чаще всего отзывы и комментарии являются негативными. Налицо появление самостоятельной ниши для бизнеса: поток данных является огромным, а потому для их анализа применяют технологии, созданные для работы с Big Data.
Решения для анализа Big Data в соцсетях
Рынок предлагает разные решения, которые созданы для того, чтобы отслеживать активность пользователей в социальных сетях. Минус таких решений – неоднородный набор опций. Очень часто разработчики создают сервисы, отталкиваясь от своей страны и лидирующей платформы. Российские компании, представленные на рынке, реже обращаются к облачным сервисам, что является главным их отличием от западных коллег по цеху.
Инструменты, позволяющие анализировать активность в социальных сетях, предлагаются в формате сервиса по подписке. Информация собирается и анализируется на серверах сторонней компании, а клиенту передаются уже готовые результаты. Зачастую такие решения разрабатываются только под малый и средний бизнес. Крупные корпорации негативно относятся к тому, чтобы передавать свою информацию для обработки в сторонние сервисы. Подобный SaaS-подход противоречит политике конфиденциальности данных в их компаниях, а потому весь анализ обычно проводится в пределах CRM-системы без интернет-доступа.
В корпорациях всегда стремятся минимизировать количество сервисов и приложений, с которыми работают штатные сотрудники. Сложности с внедрением SaaS-приложений ведут к тому, что компании отказываются от их использования. Лишь единичные разработки, представленные на рынке, способны взаимодействовать с CRM-системами. В качестве примера можно привести платформу Social Network Analytics, которая имеет следующие преимущества:
- Данные анализируются исключительно на стороне заказчика. Они не передаются третьим лицам.
- Тесная интеграция с CRM-системой. Комментарии пользователей в социальных сетях будут поступать сразу в CRM-систему, где их уже можно будет впоследствии обработать. Компания видит все отзывы в форме новостной ленты. В качестве источников берутся популярные социальные сети, такие как VK, Одноклассники, Facebook и т.д. Если клиент столкнется с какими-либо сложностями, то информацию об этом он опубликует именно в социальной сети, откуда ее можно будет оперативно получить.
- Идентификация клиентов. Все профили и отзывы клиентов в социальных сетях можно легко связать с единой карточкой клиента в компании. Открыв такую карточку, можно будет легко ознакомиться со всеми отзывами клиента, получить его данные, узнать его интересы, активность и т. д. Сцепление профилей осуществляется на базе Big Data. Платформа производит комплексный анализ различных признаков пользователя, что дает возможность установить похожие публикации и выявить даже тех людей, которые скрываются под анонимными аккаунтами. Традиционные CRM-системы не имеют таких опций. Агрегация данных осуществляется с помощью специальных алгоритмов, сканирующих публичные сведения пользователя в социальных сетях и вносящих их в общую базу.
Система мониторинга и анализа контента в соцсетях
Еще одно популярное рыночное решение для анализа пользовательской активности в социальных сетях – это Machine Learning-платформа для работы с Social Media, разработанная компанией «Иннодата». Она анализирует социальные профили и отслеживает клиентские отзывы, что особенно важно для нивелирования репутационных рисков у компаний, задействованных в сегменте B2C. Эта информация имеет ценность для руководства компании, коммерческого блока, департаментов маркетинга и PR и сервисов работы с клиентами компании в сегментах, таких как электронная коммерция, телекоммуникации, ритейл, логистика и т. д.
С помощью данного решения могут быть автоматически получены и проанализированы огромные объемы информации, генерируемые клиентами в социальных сетях. Платформа позволяет осуществлять сегментацию профилей на основании активности, демографических данных, предпочтений и т. д. За основу для предиктивной аналитики взяты технологии машинного обучения, которые в реальном времени выявляют направленность отзывов, их тональность, приоритет обработки и т. д. Система улучшает точность своей работы посредством непрерывного обучения.
Математические модели, которые создаются на базе информации, полученной за длительный промежуток времени, способны автоматически выявлять подразделение, ответственное за обработку пользовательской проблемы. Все это ускоряет процесс обработки обращений, поступающих в поддержку.
Благодаря анализу отзывов в социальных сетях система позволяет непрерывно улучшать продукты, предлагаемые компаниями. Представители компании могут обращаться к клиентам для получения обратной связи по любым планируемым нововведениям и изменениям. Клиенты максимально вовлечены в развитие продуктов. Они осуществляют диалог напрямую с оператором, что гораздо удобнее, чем просмотр ленты сообщений.
Платформа позволяет постоянно следить за уровнем пользовательской удовлетворенности брендом. Репутация организации поддерживается за счет непрерывного взаимодействия с клиентами в социальных сетях.
Данные, полученные из социальных сетей, могут применяться и в контексте безопасности компании. С помощью платформы можно выявить экстремистские настроения человека. Впоследствии данные об этом человеке могут передаваться в отдел безопасности для последующей обработки. Также информация может передаваться и в HR-отдел.
Выводы
Сегодня на рынке лидируют следующие сегменты, отличающиеся высоким спросом на инструменты для анализа социальной активности:
- маркетинг;
- работа с отзывами;
- безопасность.
Маркетинговая составляющая позволяет компаниям получать данные из социальных сетей и на основе их анализировать предпочтения и интересы людей. Полученные сведения дают возможность составлять максимально персонализированные предложения, вести точечные рекламные кампании.
Под работой с отзывами подразумевается поиск негативных комментариев, которые оставляют пользователи в популярных социальных сетях. Компании в последнее время стремятся охватить не только социальные сети, но и тематические сайты и форумы. В качестве примера можно привести сайт banki.ru для банковского сектора.
В контексте безопасности существующие решения позволяют выявлять нежелательных пользователей для компании: злоумышленников, персон из черных списков и т. д.
Любая компания заботится о своей репутации. Чтобы поддержать ее на должном уровне, компании ищут решения, позволяющие выявлять и изучать отзывы в социальных сетях и на тематических сайтах. Практически все ниши рынка имеют высокую конкуренцию, и чтобы выживать в бизнесе, важно завоевывать лояльность клиентов. С течением времени важность этого аспекта будет только расти.
Фото: Pixabay
