Как анализируют соцсети в Сбербанке

Компания Brand Analytics разместила в своем блоге статью о том, как российский Сбербанк использует Social Media Listening (SML) для управления маркетинговыми данными и аналитики. Самое главное — в нашем пересказе.

Зачем это нужно

Главное, что дает исследователю SML — уход от неестественной ситуации «прямого» опроса. Возможность больше слушать, наблюдать и меньше спрашивать. Следующее важное преимущество — «в соцмедиа уже есть все»: данные уже «собраны», и, скорее всего, в них есть ответы и новые вопросы.

SML можно использовать в рамках U&A (изучение предпочтений и привычек, сегментация потребителей) — первого «разведывательного» этапа исследования. На базе полученных из соцмедиа данных строятся гипотезы и разрабатываются анкеты для опросного исследования. Оптимизированные вопросы помогают значительно сократить время заполнения анкеты (с 40 до 10 минут), а также удешевить и ускорить весь процесс.

Преимущества SML

спонтанность;
«там уже есть все»;
непрерывность;
доступность ретро-данных;
качественно-количественный характер.

Для чего используют SML

BHT (Brand Health Tracking, трекинг здоровья бренда). Интерпретация «поведения» показателей треков с анализом любой непонятной динамики.
NPS/CSI (индексы потребительской лояльности и удовлетворенности). SML применяется в Сбербанке для интерпретации динамики KPI, выявления резонансных событий, влияющих на удовлетворенность клиентов. Также на основе данных из соцмедиа можно получить больше конкретики по проблемам пользователей.
Исследования ad hoc. При их проведении SML помогает выяснять потребности людей и анализировать пользовательские паттерны. Кроме того, удобнее сегментировать потребителей, проверять эффективность digital-площадок, проводить конкурентный анализ.
Trendwatch. В Сбербанке очень верят в потенциал SML для выявления формирующихся и анализа развивающихся трендов: поведенческих, коммуникационных и других.
Market Model Data. Сейчас управление маркетинговых данных и аналитики Сбербанка использует данные из соцмедиа для калибровки продающих моделей.

Source: br-analytics.ru