Сбербанк признал аналитику соцмедиа одной из самых перспективных технологий для маркетинговых исследований

Со Сбербанком BrandAnalytics работает уже не первый год. В начале 2018-го мы выиграли очередной трехгодичный тендер и рады продолжить сотрудничество с клиентом, который требует от партнера главного – развития.

За время сотрудничества мы совместно расширили круг решаемых с помощью BrandAnalytics задач. Начинали с автоматизации анализа репутации. Задачи были амбициозные – контроль реалтайм 24/7 для более чем сотни пользователей, анализ и российского и зарубежного инфополя, дашборды для руководства, мониторинг каналов и чатов в мессенджерах, аналитика геолокаций и т.д.

Сегодня мы уже говорим об использовании аналитики соцмедиа (SML– Social Media Listening) для решения тактических и стратегических задач развития бизнеса. Именно такие вопросы ставятся перед Управлением маркетинговых исследований банка. На сегодняшний день исследовательским подразделением Сбербанка реализовано несколько десятков R&D проектов с целью выбора перспективных технологий исследований, которые обеспечат необходимую скорость развития компании.

Во что же сегодня верят исследователи Сбербанка? Исследователи верят в максимальную Автоматизацию, BigData, Мобайл, Естественность и Social. И все это – про аналитику соцмедиа. Ведь «естественность» или безопросные исследования – один из главных трендов рисеч-индустрии. Не надо задавать вопросов, надо слушать своего клиента там и тогда, когда он готов высказаться.

Именно такие приоритеты заявлены в презентации Александра Кацуро, исполнительного директора Сбербанка по исследованиям, блиц-интервью с которым предлагаем сегодня вашему вниманию.

– Александр, какой у тебя личный опыт использования соцсетей?

– Если говорить про пользование, то у меня есть аккаунты в большинстве популярных сетей – Facebook, ВКонтакте, Одноклассники и даже Twitter и Google+. Но, фактически, я ни одной соцсеткой не смог пользоваться больше года – для меня этот формат слишком обременительный: при широкой сети друзей и контактов соцсети требуют к себе слишком много внимания, слишком много ненужного контента навязывается там. Мне оказался ближе «иранский вариант»: функцию соцсети для меня выполняет Telegram – фокус на общении, поток контента легко контролируется, ограниченная открытость для внешних контактов. И я думаю, что усталость от навязанного контента и избыточной функциональности – это важный тренд. Будущее за простыми легкими соцсетями с очень дозированным объемом «продвигаемого» контента. В этом плане я с пониманием отношусь к последним изменениям, на которые пошел Facebook в своих алгоритмах.

– Если перейти сразу к делу, ваш интерес к анализу соцмедиа – это уже про бизнес или пока дань моде? А если уже стратегия, то что вас убедило и какие дальнейшие планы?

– Я могу говорить только от лица неисследовательской компании. Для нас соцмедиа – это едва ли не самая перспективная площадка встречи с потребителем как с целью привлечь, так и с целью понять. Мы пытаемся использовать площадки соцсетей как для традиционных форм рисеча, так и таких менее привычных, как SML.

В плане зрелости технологии, на мой взгляд, SML существенно опережает наше понимание его возможностей и тех сценариев решения исследовательских задач, которые могут быть реализованы. На сейчас у нас нет сомнений в необходимости учиться работать с SML, искать его сильные грани. Тем не менее, наш опыт показывает, что технологии SML особенно эффективно сочетать с альтернативными методами, позволяющими компенсировать его «особенности».

Так, уже более-менее привычно использование SML в качестве обязательной компоненты мониторинга здоровья бренда и оценки эффективности рекламных кампаний; в качестве альтернативы традиционным «разведывательным» исследованиям новых областей, позволяющим сформировать инструментарий для количественных опросов, а также модели факторов для стандартных исследований удовлетворенности.

В 2017 году мы совместно с российской командой Kantar TNS и при поддержке Brand Analytics реализовали важнейший для нас проект U&A в области безналичных платежей, в основе которого как раз лежал SML в связке с online опросом и качественным этапом на мобильных устройствах. Прекрасно подобранное сочетание методов позволило почувствовать границы их возможностей и раскрыть сильные стороны.

Планы же в отношении технологии довольно простые: набирать опыт проектов и развивать практику SML in-house.

– Что в результате вы для себя выделили в качестве основных преимуществ анализа соцмедиа?

– Тут у нас картинка сложилась:

– И сложилась картина по задачам для бизнеса, которые можно будет решать с помощью SML?

– Да, и тут есть понимание. Вот, что на сейчас нам кажется интересным:

– И, все же, есть ли у SMLесть ограничения?

– Есть внутренние ограничения, которые не вижу возможным преодолеть: мы можем читать только то, про что люди захотели написать, т.е. это неизбежное смещение в пользу «хайповых» тем и мнения «пишущего меньшинства». Вопрос правильной фильтрации текстов тоже открыт, т.к. даже удалив явно рекламные статьи, сложно учитывать реальную мотивацию авторов, по сути высказывающихся «на сцене». Но такова природа этого типа данных. Возможно, это не про «что ему недоступно», а про «особенности».

– Если все так оптимистично, то чего же не хватает рынку для повсеместного использования аналитики соцмедиа?

– Нам точно нужны понятные детально разобранные кейсы и опытные люди на стороне подрядчика. Пока мы чаще слышим: «Можем попробовать...», а не «надо делать так, это точно получится...»

Александр, спасибо за разговор! И мы, конечно, не прощаемся )

#маркетинг #банки #исследования #соцмедиа #аналитика #интервью #сбербанк #соцсети #SML