Brand Analytics
Brand Analytics — cистема мониторинга и анализа социальных медиа и СМИ.
Светлана, предлагаем вам изучить наш большой материал про то, как проводить продуктовое исследование в соцмедиа: https://vk.cc/cpRmmH
В TikTok интеллектуальный алгоритм ленты - каждый пользователь видит тот контент, который ему понравится с наибольшей вероятностью.
Одно сердечко - 0,5 пунктов индекса)
Александр, спасибо за вопрос. Сарказма в реальности в соцсетях немного, не более процента-двух, в таком объеме он не влияет на результаты. Вопрос про сарказм, его объем и влияние на результат текстовой аналитики достаточно распространен. Особенно когда обсуждается точность тонализации сообщений, для работы которой сарказм также является непростой задачей. Практика такова, что сарказм из-за своего незначительного объема не влияет на результаты ни в том, ни в том случае.
Алексей, задержались с ответом, исправляемся)
В рейтинге мы учитывали все упоминания бренда/компании, в том числе и негативные.
Такое исследование о ecommerce мы проводим впервые, по этой причине сравнивать с данными за предыдущие периоды пока не можем.
Представленный рейтинг "Топ-30 интернет-ритейлеров в соцмедиа" показывает, как потребители реагируют на бренд или деятельность компании. На позицию в рейтинге оказывала влияние, в первую очередь, популярность каждого интернет-магазина у пользователей социальных медиа. И во вторую – маркетинговая активность самого бренда в соцмедиа, которая также влияет на обсуждения и восприятие. Помимо популярности бренда наш рейтинг показывает конкурентную ситуацию и расклад сил в категориях ecommerce.
Также, аналитика социальных медиа помогает выявлять поведенческие тренды. В исследовании приведена динамика внимания пользователей к различным категориям ecom. На графике динамики видно, что самый большой рост внимания в 2020 году был у продуктового ритейла. Но если в первом полугодии такой тренд был ожидаем из-за карантина, то продолжившийся рост интереса к категории во втором полугодии показывает долгосрочность тренда на изменение пользовательского сценария покупок.
Анатолий, спасибо за ваш вопрос! Мы считали все упоминания бренда в социальных медиа, поэтому собственные группы не исключали.
В работе с системой Brand Analytics можно легко исключить аккаунты бренда или компании, промо-упоминания или СМИ.
Платформа данных Brand Analytics умеет автоматически выявлять спам, ботов и ведет соответствующую базу для отсечения нерелевантного контента. Конечно, алгоритмы работают с определенной и не 100%-ой точностью.
Для подобного рейтинга под каждый объект создается семантический поисковый запрос, который работает с уже собранными данными, частично очищенными от спама и ботов. Сам семантический поисковый запрос тоже тестируется, чтобы выдача по нему не содержала нерелеванта. Есть например, встроенные ИИ-алгоритмы, позволяющие оставить только рекомендательный контент от первого лица. Но в данном случае он не применялся.
У нас значительный опыт по настройке сбора подобных данных для анализа, так как работаем по аналитике соцмедиа со многими компаниями на рынке. Влияние спама и ботов на результаты рейтинга минимально. Но влияние обычной маркетинговой активности, а не только интереса со стороны пользователей действительно есть. Ее мы полностью не вычищали. Спасибо за ваш комментарий.
Вы правы, наша фраза про российских селебрити - неточная. Мы даже собирались посвятить Деду Морозу и Гарри Поттеру отдельный абзац. Андрей, спасибо за внимательность, исправим!
Обычно, для такого потока данных не проводят сентимент-анализ. Но если необходимо оценить конкретную персону, событие или бренд, то в системе по результату анализа каждому сообщению присваивается позитивный, нейтральный или негативный тон сообщения. Так можно оценить, в каком ключе чаще упоминали объект анализа.
Честно признаться, не думали об этом, но идея хорошая) Кстати, отслеживать персон можно в нашем разделе "Тренды" https://br-analytics.ru/mediatrends/mediaperson/?fm_date=month. Результаты обновляются фактически в реалтайме, так что рейтинги персон или событий за декабрь можно найти прямо там) Например, сейчас в лидеры роста вышла Снегурочка - рост упоминаний в СМИ за месяц на 448%.
Вадим, спасибо 😅
Наша статистика - о популярности мессенджеров. О количестве пользователей есть много другой хорошей и разной статистики:)
Согласны, выборку покурить не получится, в этом смысле некорректно. Но статистика для сравнения объектов действительно полезна. Нас долго просили это сделать по примеру Crimson Hexagon. Там статистика беднее. Но маркетологи нам говорят, что они хотят в любой момент посмотреть сравнение внимания к тем или иным брендам или посмотреть восходящие/падающие тренды в течение года. Для этих задач и делали.
Можно действовать в 2 этапа. Сначала на длинной дистанции смотрятся пики. Потом в календаре можно выбрать эти пиковые дни и посмотреть примеры сообщений. Для стратегии это, конечно, не подойдет. Только для понимания общей картины – были ли взлеты/провалы и с чем они могли быть связаны. Хотя 10 сообщений на день может и дать ответа "что это было". Чаще используется чтобы посмотреть конкурентную ситуцию в товарной категории, например. Быстро сравнить по доле внимания, кризисам большое число объектов бывает весьма информативно и полезно. Сравнивать много объектов на полных данных не слишком удобно и быстро. Конечно, для разработки стратегии таких данных недостаточно.
В каких-то случаях наверняка. Но в долгосрочной перспективе стратегия навязывания вряд ли выигрышна. По крайней мере бренды реально в главу угла пытаются ставить интересы пользователя. Всегда ли? Философский вопрос.
Да, конечно. Через лидеров мнений многое и продвигается. Но лучше, все же, сначала изучить потребности, сделать нужный продукт и продвигать уже его. С помощью креатива в тех каналах, которые тоже учитывают ваши пристрастия.
Именно, спасибо ))
Это да, выборка действительно хороша для приличного потока. Это верно отмечено.
Которые зарегистрировались тут сегодня утром в 11.18 только чтобы оставить тут свои 3 коммента.
Спасибо за комментарий и сотрудничество. С ретро вопросы есть, да.
Однопроцентная выборка вполне показательна. Это равномерная выборка по всему периоду и по всем видам источников. Мы неоднократно ее проверяли и сравнивали с полными данными – она вполне показательна и достоверна. А если клиент хочет полноценный аналитический продукт (аудит). Он, наверное, готов за него платить. Это было бы логично. В остальном уже пошли по кругу, не буду повторяться. Спасибо!
Расширенное демо – это тоже стандартная опция после выяснения в разговоре задач клиента. Если клиент раньше не работал с анализом соцсетей и фактически новичок, мы даем стандартное демо, чтобы не перегрузить человека. Если пользователь продвинутый – даем расширенное. Это все по результатам разговора с клиентом, как правило. Все верно, стоит уже "закруглиться", а то время. Еще раз спасибо за глубокий интерес и удачи!
Написали выше немного про ретро. Но согласны, вопрос "по адресу", думаем над ним. И постаремся реагировать еще спокойнее )) Спасибо за поддержку!
Еще пару слов о ретро и тональности.
Если вы не пробовали нашу однопроцентную выборку, то, думаю, пока не смогли еще оценить её потенциал. Например, подобное исследование (https://blog.br-analytics.ru/chto-prodayut-i-pokupayut-v-sotsialnyh-media/) делается "на раз" на такой выборке, а оно вызвало большое резонанс. Быстрый медиаудит тоже делается. Это функция и была придумана после разговоров с агентствами, которым сырые данные на моменте пресейла не нужны, а нужна статистика, всплески и т.д. Функционал позволяет провалиться в пик с точностью до дня и посмотреть примеры сообщений. Полные данные, как правило, используются уже на этапе исследования. И тут еще одно соображение. Агентства пока не сильно требовательны к качеству ретроданных. Есть данные и слава богу. Другое дело исследователи, они работают только на ретро и их требования к полноте данных выше. Поэтому пока каждому свое. Кстати, у нас есть варианты тарифов, включающие ретро. Да, они несколько дороже. Но согласны, вопрос по ретро есть и мы над ним думаем. Чтобы тарификация устроила большее число клиентов.
Тональность. Тоже небольшой комментарий. Все зависит от задач. Если вы делаете качественный анализ в рамках какого-либо исследования или отчета, то да. Тут обязательно требуется ручная корректировка тональности. А если вы решаете задачу контроля репутационных угроз на больших потоках, то для выявления угроз автоматика необходима, без нее никуда. На выявляемые инфотренды и предупреждения уже смотрит эксперт, корректирует и уточняет оценку. Поэтому где-то автоматика, где-то ручная кодировка. Это из нашего опыта. Часть нашего лингвистического функционала доступна на нашем ресурсе: http://eurekaengine.ru Там можно потестить и почитать. Один из уже давних материалов на эту тему сентимент-анализа: https://blog.br-analytics.ru/kak-rabotaet-analiz-tonalnosti-soobshhenij-v-brand-analytics/. Немного об безобъектной тональности: https://blog.br-analytics.ru/ba-vvodit-bezobektnuyu-v-soobshhestvah-i-u-izbrannyh-avtorov/.
Повторюсь. Если у вас будет интерес продолжить исследование инструментов, мы предоставим вам расширенное демо. Так что выходите на связь )
Анастасия, доброго дня! Спасибо за ваш подробный комментарий )
Все верно. Многие стоят перед выбором инструментов и поделиться своим клиентским опытом, в который вложили много труда и который содержит немало полезной информации, – это правильная идея и весьма логичная. Мы высказались в том плане, что это очень ценно скорее как «личный взгляд», но, все же, не как полный сравнительный обзор. Мало того, вы очень удачно обратили внимание на некоторые моменты, которые мы сами не слишком хорошо доносим до рынка. Так что ценность «клиентского взгляда» очевидна.
Единственный момент. Правильно мы понимаем, что вы тестировали Brand Analytics в режиме демо, при этом к YouScan’у вы имеете коммерческий доступ? В режиме стандартного демо часть нашего аналитического функционала недоступна. Например, автоматическое выявление трендов инфополя в разрезе компаний, персон и топ-слов (https://blog.br-analytics.ru/peredovaya-lingvisticheskaya-tehnologiya-ner-v-novom-funktsionale-brand-analytics-avtomaticheski-vyyavlyaet-obekty-informatsionnogo-polya-persony-kompanii-geoobekty-i-predlagaet-udobnuyu-vizualizatsiy/). А это еще новинки 2016 года. С тех пор немало нового. Та же геоаналитика: https://blog.br-analytics.ru/b-predstavlyaet-geoanalitiku/. Собственно и однопроцентная выборка (тут: https://blog.br-analytics.ru/new-func-statistika-upominanij/) по ретроданным тоже недоступна. Поэтому вы, возможно, не познакомились с этим функционалом. Если у вас будет интерес продолжить исследование инструментов, мы предоставим вам расширенное демо. Так что выходите на связь ) Если тестировали полную версию, тогда мое предположение не работает )
Помимо вопросов к автоматической тональности, все остальные вопросы по Brand Analytics, как мы видим, касаются тарифной политики и бюджета, но не функционала. Нам не кажется логичным делать вывод о предназначении систем, исходя из бюджетов одной из категорий клиентов. Если на одни и те же деньги можно купить больше данных, из этого не следует, что система предназначена для работы с большими данными ) А вот то, что нас используют в масштабных проектах с большими данными, и используют не как систему сбора больших данных, а как аналитику больших данных в реалтайме, говорит о предназначении системы.
Аналитичность определяет, все же, не объемом данных, а аналитическим функционалом, тупо гибкостью аналитических срезов и объемом метаданных. А с этим у нас все хорошо. И работает это на многомиллионных потоках. Например, где вы еще видели данные, подобное нашим медиатрендам (https://br-analytics.ru/mediatrends)? Это же все считается по полному потоку. Самые вовлекающие авторы и группы в разных соцсетях, самые комментируемые и цитируемые публикации, самые упоминаемые персоны, самые цитируемые ресурсы. Это как публичный пример анализа потоковых больших данных.
Да, подобные технологии стоят денег. И тут разумный путь только один. Совместно показывать клиентам ценность аналитики и повышать стоимость ваших аналитических продуктов. Это надо делать. Текущие ценовые ориентиры задали мы. За что YouScan сказал нам большое спасибо и поднял цены до нашего уровня. Зарабатывать системам необходимо, чтобы инвестировать в развитие продуктов, которого вы от нас ждете. Поэтому разговор про цены спорный, надо растить рынок, а это не про демпинг. Мало того, так уж вышло, что у нас сейчас есть в линейке тарифов и самые удобные для малого бизнеса тарифы и супер тарифы для больших проектов. Есть что выбрать и мы даже немного сожалеем, что утратили имидж дорогой системы )
Коллеги, спасибо за ваш интерес и к Brand Analytics и к YouScan. Желание и необходимость при выборе сравнить системы понятно и логично. Но это сравнение остается в формате «для себя». Результат определяется ровно тем, насколько вы разобрались в инструментах. А это дело весьма непростое. Вопрос независимого сравнения поднимался не раз. Как вариант, все игроки сошлись на том, что если такое сравнение и возможно, то только командой независимых экспертов по нескольким публично прописанным различным задачам. Но и этот вариант вряд ли рабочий. На том все и порешили.
Например, даже в таком ограниченном сравнении допущены неточности в чтении нашего публичного прайс-листа (https://br-analytics.ru/price/). Если пролистать дальше первого экрана, то там представлены старшие тарифы для задач крупных клиентов, которых у нас много. Аналитика на больших данных в реалтайме – как раз наша специализация. Не зря с нами работают все мировые исследовательские компании (Ipsos, Kantar TNS, GFK, Nielsen). А задача реагирования, конечно, требует высококачественной платформы сбора и анализа, но это самый начальный уровень задач, для которых предназначена Brand Analytics. Возможно это просто та задача, в которой вы хорошо разбираетесь. Тогда понятно.
Если говорить о ретро, то тут ваш комментарий тоже неточный. Для решения указанных вами задач у нас есть бесплатный инструмент анализа любого объекта по однопроцентной выборке на годовых данных практически в реалтайме. И это бесплатный для всех клиентов инструмент, который помогает за минуты сделать, например, конкурентный анализ на годовых данных или гораздо более сложную аналитику. Да, полные ретроданные у нас платные. Их качество того стоит и они используются в глубоких исследованиях.
Ожидание от сентимент-анализа точной отработки сарказма немного удивляет. Эта тема обсуждена много раз. Сарказм – это доли процента анализируемых данных. Он ни что не влияет и никто даже не ставит задачи его отрабатывать корректно. Сентимент – это большая отдельная тема. И соревнуются лингвисты на дорожке в рамках конференции «Диалог». Вот там действительно можно ознакомиться с результатами сравнения работы алгоритмов. Да и тут с оговорками – технологии гораздо быстрее идут вперед, нежели ведутся «Диалоги».
Думаю коллеги из YouScan занимают примерно такую же позицию и точно также могут обратить внимание на неточности в материале и его ограниченность. В формате «сравнение для себя» почему нет. Но на публичный сравнительный обзор материал, как нам кажется, претендовать не может. Или мы не правильно поняли и материал на серьезное сравнение и не претендует? Тогда все Ок ))
Пора уже Аналитическим Системам сделать публикацию сравнения уровня экспертизы сотен аналитических команд и фрилансеров, работающих с мониторинговыми и аналитическими системами. Результаты будут интересными, а местами даже шокирующими для конечных клиентов ))
Над форматом интервью будем работать, спасибо за замечания. Компанию Ipsos маркетологи, как правило, знают. А если кто-то не знает и видит в тексте, что это одна из ведущих мировых исследовательских компаний, не грех и полюбопытствовать (https://www.ipsos.com/ipsos-comcon/ru-ru). А писать про себя в своем же материале своего же блога в интервью с другой компанией как-то нелогично. Но вопрос есть, да.
Далее главный вопрос про суть – о чем мы вообще говорим. Говорить о кейсах и ценниках Ipsos не могу, приведу довольно известный кейс Brand Analytics. Пару лет назад Coca-Cola планировала выводить на российский рынок Coca-Cola Zero. Для формирования стратегии вывода Coca-Cola заказала исследование категории диетических напитков на основе, как раз, анализа обсуждений в соцмедиа. Результаты для Coca-Cola Zero были интересные.
Помимо основной и понятной ЦА – девушки 18-24 лет, как на других рынках, в России возрастная категория для данного сегмента старше – 25-34 и значительная её часть (до 40%) – мужчины. Это было сюрпризом для производителя. Мало того, в качестве одного из ключевых рисков было выявлено резко негативное отношение именно мужской части аудитории к используемому в Coca-Cola Zero подсластителю – Аспартаму. А вот к Стевии, природному подсластителю, у ЦА отношение позитивное.
Гипотезы были перепроверены другими исследовательскими методами. В итоге исключительно для российского рынка был изменен состав напитка (используется природный подсластитель Стевия) и расширено позиционирование продукта с учетом возрастного смещения и мужской части аудитории. Немного подробнее для интересующихся: https://br-analytics.ru/sample_report/drinks.pdf
Олег, аспекты — фича в системе Brand Analytics, которая помогает понять, как клиенты относятся к важным характеристикам продукта. Например, нравится ли ассортимент и доставка, устраивает ли цена. Чтобы получить объективную картину, система собирает живые отзывы в соцсетях, форумах и на маркетплейсах. Фича пригодится, если вам нужно быстро находить идеи для развития продукта. Подробный материал об аспектах — в блоге Brand Analytics: https://clck.ru/35ASD2
А по поводу продуктового анализа в социальных медиа у нас есть большой гайд, держите: https://vk.cc/cpRmmH