Brand Analytics
Система мониторинга и анализа сообщений о бренде

2020

Запуск инструмента анализа социальных медиа Brand Visor 2.0

Компания «ПалитрумЛаб» (проект Brand Analytics), резидент Кластера информационных технологий Фонда «Сколково», разработала систему интерактивных дашбордов для широкого круга задач и пользователей. Об этом 20 ноября 2020 года сообщили в фонде «Сколково». Brand Visor 2.0 позволяет в реальном времени анализировать медиаполе одновременно и в СМИ, и в социальных сетях. Подробнее здесь.

Детектор сбоев, внедренный в систему мониторинга Brand Analytics

20 марта 2020 года компания Brand Analytics, проект участника «Сколково» – компании «ПалитрумЛаб» сообщила о разработанном и внедренном в систему мониторинга и анализа соцмедиа и СМИ решении Детектор сбоев. Представленный функционал автоматически, в реалтайм-режиме выявляет в соцмедиа сообщения людей о технических проблемах при использовании сервисов и услуг.

В отличие от похожего западного решения, обрабатывающего сообщения только из Twitter и прямые обращения пользователей, Детектор сбоев в системе Brand Analytics работает на полном потоке соцмедиа, включающем все социальные сети, сайты отзывов, форумы, блоги и другие ресурсы с UGC-контентом. Это обеспечивает более высокое качество выявления сбоев, утверждают в Brand Analytics.

Со слов разработчика, детектор сбоев нужен не только высокотехнологичным компаниям со сложными сервисами: банкам, телеком-операторам, e-commerce, интернет-компаниям и т.п. Он полезен практически для любого бизнеса, оказывающего услуги потребителям, вне зависимости от области деятельности и размера. От кафе и другого малого бизнеса до транспортных и энергокомпаний, ритейла и промышленности, городской инфраструктуры и госучреждений.

Детектор сбоев - это специальный фильтр, автоматически, в реалтайм-режиме выявляющий на полном потоке данных соцмедиа сообщения о сбоях, технических проблемах и других затруднениях, возникших у клиентов при потреблении услуг или использовании сервисов. Применение Детектора вместе с другим аналитическим функционалом системы Brand Analytics помогает максимально сократить время на реагирование и восстановление работоспособности сервисов при возникновении технических проблем, считают в Brand Analytics.

Например, совместная работа Детектора сбоев и интеллектуальной системы push-оповещений предупредит о том, что «что-то сломалось» как только в сети появится первая публикация недовольного клиента. Данные Детектора в разрезе городов позволят визуализировать карту сбоев в региональном масштабе. А динамика упоминания сбоев представляет собой аналитику по стабильности работы различных систем и сервисов, отметил разработчик.

Согласно заявлению разработчика, за детекцию сбоев на полном потоке соцмедиа в системе отвечает нейросеть, обученная распознавать не только лексику, относящуюся к различным техническим сбоям, но и контекст. Например, сообщения «мне нужна перезагрузка» или «это так не работает» нейросеть не классифицирует как сигнал о технической проблеме, несмотря на присутствие специфической лексики. Обучение нейросети производилось машинным методом при помощи специализированных обучающих корпусов, набранных в разных соцсетях и публикациях из разных регионов, а также корректирующих сообщений. При этом не требовалась предварительная ручная обработка исходных сообщений для корпуса. Детектор сбоев дает точность на уровне 99%, а оставшиеся ошибки постоянно отслеживаются и корректируются за счет дообучения моделей с помощью естественной и синтетической шаблонизации.

«Скорость, с которой компании устраняют любые сбои в своей работе - залог их успешности. Никакая служба поддержки не сработает так оперативно, как люди-датчики, которые моментально и «со смыслом» информируют о тех проблемах, о которых бизнес может даже не догадываться. Детектор сбоев, способный «слышать», анализировать эти сигналы и оперативно предупреждать о любых неполадках, на март 2020 года уже доступен всем пользователям системы Brand Analytics без дополнительной оплаты», отметила Наталья Соколова, CEO Brand Analytics

Анонс решения PalitrumLab для мониторинга СМИ, интегрированного в Brand Analytics

11 марта 2020 года компания «ПалитрумЛаб» сообщила, что разработала решение для сферы PR – мониторинг и анализ СМИ с использованием искусственного интеллекта. Решение интегрировано в систему анализа и мониторинга социальных медиа Brand Analytics. Подробнее здесь.

2019

Решение для автоматического мониторинга Stories в соцмедиа

8 октября 2019 года компания Brand Analytics сообщила о разработке и внедрении в свою аналитическую систему решения для автоматического мониторинга Stories в социальных медиа. При анализе найденного контента используется технология поиска по тексту на изображениях и в видео.

Как отметили в Brand Analytics, популярность «исчезающего» контента в соцсетях растет с каждым днем. Он полюбился как рядовым пользователям соцмедиа, так и инфлюенсерам, все чаще выбирающим этот канал для коммуникации со своими подписчиками. Формат «историй» также активно используется брендами для продвижения. В «историях» Instagram можно выкладывать видео, фото, вести прямые эфиры, дополнять контент фирменными наклейками и надписями. Главную ценность для анализа в результатах мониторинга представляют не только и не столько публикуемые изображения, сколько тексты, хештеги, чекины, ссылки и упоминания пользователей, которыми авторы дополняют свои картинки и видео. Решение для автоматического мониторинга Stories позволяет искать объект мониторинга во всех этих данных.Обзор российского рынка банковской цифровизации: импортозамещение, искусственный интеллект и собственные экосистемы 6.9 т

Со слов разработчика, Stories в терминах Brand Analytics – еще один тип соцмедийного сообщения, как и пост, репост и комментарий. Если пользователь зайдет в режим редактирования настроек своих тем мониторинга, то увидит включенный мониторинг Stories – в настройках галочкой отмечен для сбора этот тип сообщений.

При публикации Stories у пользователя есть возможность дополнить изображение текстом, чекином, кликабельной ссылкой, упоминанием аккаунтов других авторов и хештегами. Объект мониторинга будет искаться во всех этих данных. Тексты Stories с упоминанием представлены в ленте привычной подсветкой найденного объекта в тексте сообщения и отметкой распознанного текста на превью картинки. А при просмотре полного сообщения – выделенной областью с распознанным текстом на фотографии.

Упоминание в чекинах Stories подсвечивается в ленте сообщений в названии чекина.

Хештеги, ссылки и упоминания аккаунтов добавляются в основной текст сообщения. Упоминания объекта в них отображаются как упоминания в тексте.

Весь функционал работы с сообщением: аудитория, тональность, теги, статус сообщения, доступен и для сообщений Stories. Сообщения Stories как и сообщения других типов присутствуют в выгрузках и в функционале фильтрации.

Картинки из Stories в системе присутствуют как картинки. А видео из Stories представлено в системе своим превью-изображением. При этом система распознает текст не только на картинках, но и на видео, утверждают в Brand Analytics.

В настройках тем типа «Избранные авторы» нет выбора типов сообщений, поэтому в таких темах мониторинг Stories не отключается.

По данным на октябрь 2019 года в системе Brand Analytics для всех клиентов включен мониторинг Stories высокоаудиторных авторов (100 тыс.+) в Instagram. В скором времени аудиторный порог будет снижен. Также к мониторингу будут подключены Stories из ВКонтакте и Facebook.

«В соцмедиа наступила эпоха Stories. Возникнув в Snapchat, став успешным в Instagram, этот формат распространился на другие платформы, например ВКонтакте и Facebook. Все больше брендов направляет свои бюджеты на продвижение через «истории» блогеров и инфлюенсеров. Возможности мониторинга Stories с распознаванием текста на картинках, видео и в метаданных сообщений дает возможность рынку видеть и анализировать эффективность продвижения в этом востребованном, но пока плохо измеряемом канале», отметила Наталья Соколова, CEO Brand Analytics

Интеграция решения для поиска и анализа текста на изображениях

18 июня 2019 года компания Brand Analytics, проект резидента «Сколково» компании «ПалитрумЛаб», сообщила, что разработала и внедрила в систему анализа социальных медиа решение по выявлению визуальных инсайтов (Visual Insights), которое позволяет в режиме реального времени искать и анализировать текст на изображениях. Технология уже доступна всем пользователям Brand Analytics без дополнительной оплаты в рамках всех действующих тарифов.

По информации компании, каждое третье из 25 млн изображений, ежедневно публикуемых в русскоязычных соцмедиа, содержит текст, который не распознают мониторинговые системы. Решение от Brand Analytics не только «расшифровывает» текст на изображениях, но и «узнаёт» логотипы, так как в подавляющем большинстве случаев бренды используют в лого текстовое написание. При этом в отличие от существующих технологий распознавания логотипов решению Brand Analytics не требуется обучать нейронную сеть «узнавать» каждый бренд.

Наша технология открывает для анализа значительный пласт контента, ранее выпадавший из поля зрения мониторинговых систем. Ведь часто именно на картинках «прячутся» и скрытые вбросы, и пользовательские инсайты, и много другого контента, неожиданного даже для нас, а уж тем более для компаний и брендов. Картинка с текстом стала чуть ли не главным форматом для продвижения в соцсетях. А массово публикуемые фотографии со смартфонов представляют собой кладезь полезной информации о нашем потреблении. рассказала Наталья Соколова, CEO Brand Analytics

Обновленная технология Brand Analytics нацелена на решение широкого спектра задач:

• продвижение – анализ эффективности рекламной кампании;
• репутация – выявление вбросов и информационных атак;
• безопасность – предотвращение «слива» сотрудниками служебных документов;
• продукт – анализ сильных и слабых сторон продукта, конкурентный анализ;
• прайс-мониторинг – анализ фото чеков на товары и акций магазинов;
• пиратство – обнаружение распространения пиратского контента.

Предложенное решение будет полезно широкому кругу пользователей: маркетологам, сотрудникам PR и рекламы, smm-специалистам, а также сотрудникам служб безопасности.

Мы уже давно наблюдаем тренд по увеличению числа публикаций в виде текста в картинке – многие информационные паблики и просто пользователи социальных сетей используют такой подход для привлечения внимания аудитории и упрощения подачи информации. Однако эффективных инструментов анализа таких публикаций пока нет, а значит достаточно большие информационные потоки не охватываются автоматизированными системами мониторинга. Обязательно будем тестировать решение от Brand Analytics. рассказал Валерий Курин, руководитель направления отдела мониторинга и анализа коммуникационных рисков Сбербанка России

«Природа» картинок с текстом может быть совершенно разная. Для обеспечения максимальной эффективности система работает в широком диапазоне вариантов написания текста – от рекламных объявлений до чеков из магазинов или дисклеймеров на медицинских препаратах.

При распознавании текста поддерживаются русский, казахский, украинский и белорусский языки. Анализируются все публикации с изображениями: как с сопроводительным текстом, так и без него. Все распознанные тексты хранятся в платформе сбора данных, за счет чего релевантные поисковому запросу сообщения «подтягиваются» в соответствующую тему мониторинга.

Анализ мультимедийных данных на июнь 2019 года в фокусе внимания всех поставщиков BI-решений в сегменте Big Data. Разработчики стремятся перевести в текст различные виды медиаконтента для последующего анализа. Text mining (интеллектуальный анализ текстов) продолжает набирать обороты. При этом анализ пользовательского контента из соцсетей представляется наиболее интересным и перспективным для бизнеса. рассказал Михаил Стюгин, проектный менеджер Кластера информационных технологий Фонда «Сколково»

Для того, чтобы собрать в тему мониторинга посты с изображениями, включающими текст с ключевыми словами из поискового запроса, необходимо активировать соответствующую опцию поиска текста «Текст на картинках» при выборе области поиска в настройке темы мониторинга как показано на скриншоте ниже.

В ленте сообщений специальным маркером выделяются те публикации, в изображениях которых распознан текст с одним из ключевых слов поискового запроса, как показано ниже.

При просмотре полного текста сообщения на изображении, содержащем текст с ключевиком, автоматически выделяется область картинки, содержащая распознанный текст, как показано ниже на скриншоте.

На июнь 2019 года система Brand Analytics ищет и распознает текст на всех картинках, опубликованных авторами с аудиторией от 500 пользователей. В течение месяца планируется распространить эту технологию на 100% публичного потока вне зависимости от аудитории авторов.

Представление решения по аналитике HR-бренда

22 мая 2019 года стало известно, что Brand Analytics, разработал и внедрил решение по аналитике HR-бренда на основе анализа социальных медиа. Данная технология позволяет автоматически анализировать упоминания собственных сотрудников о компании, которые оказывают непосредственное и значительное влияние на репутацию бренда как работодателя. Поскольку для конкурентности бизнеса «кадры решают все», без контроля за репутацией, формируемой сотрудниками, бизнес может остаться без лучших кадров и под ударом.

На практике непредсказуемое поведение собственного персонала в соцмедиа превращается в головную боль для многих руководителей. Репутация бизнеса стала «коллективным творчеством», которое необходимо контролировать. Но без технологического решения контроль рисков, связанных с высказываниями собственных сотрудников, реализовать в принципе невозможно.

Автоматическая HR-аналитика в реалтайм в онлайне или упакованная в презентационные отчеты настраивается «под ключ» и доступна сразу после подписки на сервис. Можно также подключить мгновенные push-уведомления по ситуациям, требующим быстрой реакции. Например – сокращение штата и закрытие филиалов. Теперь вы никогда не пропустите проблемный для репутации или безопасности контент в соцмедиа от собственного персонала. И для этого вам не придется тратить собственные ресурсы, что часто оказывается проблемой для внедрения решений.

О бренде часто пишет не только собственный персонал, но и бывшие сотрудники и потенциальные кандидаты, готовящиеся к собеседованию или уже прошедшие его. Анализ таких отзывов на быстро множащихся «работных» отзовиках также крайне необходим и также затруднен в ручном режиме. Для решения этой задачи в систему Brand Analytics включен целый набор технологических решений, позволяющих автоматически мониторить и все подобные ресурсы, и, например, релеватные задаче популярные во всех соцсетях работные группы (например - «Подслушано Билайн») и другие подобные сообщества.

Наталья Соколова, CEO Brand Analytics отметила:

Что на самом деле нужно руководителю бизнеса? Лучшие на рынке кадры. И желательно не тратить на их поиск месяцы, ослабляя бизнес, а чтобы очередь из кандидатов стояла сразу за вашей дверью. Именно для этого Brand Analytics предлагает технологическое решение, дающее HR-команде компании инструмент для контроля рисков от высказываний собственного персонала и для формирования выделяющего на рынке образа работодателя, на который должны слетаться лучшие кадры. Аналитика соцмедиа уже доказала свою эффективность для пиарщиков и маркетологов. Теперь очередь кадровиков. Наталья Соколова, CEO Brand Analytics

Систему Brand Analytics уже начали использовать HR-команды ряда компаний из банковской сферы, телекома, ритейла и сферы общественного питания.

Анонс технологии автоматического выявления агрессии в социальных медиа

18 апреля 2019 года компания Brand Analytics сообщила, что разработала и внедрила в свою аналитическую систему технологию автоматического выявления агрессии в социальных медиа. Разработка применяется для раннего обнаружения очагов напряжения в инфополе вокруг брендов, регионов, тематик и персон, выявляет источники, причины и направленность агрессии.

По информации компании, кибербуллинг, процветающий на апрель 2019 года в соцсетях, раздражает многих, а нетабуированная агрессия становится одной из главных проблем этого пространства. Интернет-травля настигает и отдельных людей, и целые корпорации, ущерб которых все чаще измеряется миллионными убытками.

Под агрессией понимается направленное воздействие на объект с целью нанести ему ущерб. Прежде всего, это намеренное снижение статуса субъекта или объекта сообщения. По общепринятой классификации к агрессии относят харасмент, расизм, сексизм, троллинг, кибербуллинг (запугивание), и т.д.

Если частному лицу в защите от виртуальных троллей помогает соблюдение несложных правил информационной гигиены, бизнесу уже не обойтись без «сигнальной системы», вовремя выявляющей очаги напряженности вокруг компании и бренда.

Технология автоматического выявления агрессии в русскоязычных соцмедиа, разработанная лингвистической лабораторией Brand Analytics. Современные алгоритмы, использованные в системе Brand Analytics, позволяют выявить не только потенциальные угрозы, но и определить тип и направленность агрессии, понять ее источник и причину, а также интенсивность. Практический пример – обнаружение на начальной стадии инвективных мотивов в общении клиентской службы с пользователями в соцмедиа, что весьма актуально для розничного бизнеса.

Система Brand Analytics обнаруживает три основных типа агрессии:

• Opinion: реакция на событие (что за хрень!) + агрессивное возмущение (задолбало!)
• Trolling: агрессивная номинация (уроды!) + направленная агрессия (убью тебя!) + агрессивное намерение (поубивал бы!) + агрессивное пожелание (сдохни!)
• Call: призыв к агрессии (громи!)

Также технология выявляет силу агрессии в обнаруженных сообщениях.

Интеллектуальный анализ естественного языка (text mining) на апрель 2019 года остается ключевым трендом в Big Data, так как позволяет выявлять не только факты, но и глубинные смыслы происходящего. Агрессия становится важной характеристикой эмотивного анализа текста, являясь маркером состояния социально-общественной деятельности людей. А автоматическое выявление агрессии дает возможность на ранней стадии обнаруживать проблемные зоны в инфополе как вокруг бизнеса, так и в социальной сфере, и предотвращать отрицательные последствия. Наталья Соколова, CEO Brand Analytics

Фильтр агрессии, примененный к объекту мониторинга, может, в частности, указывать на готовность пользователей к офлайн-активностям. Так, уровень вербальной агрессии обычно заметно повышается перед митингами. А повышение относительного количества агрессивных сообщений может указывать на формирование информационной волны - ещё разряженной и не имеющей пока сформированного семантического ядра. Допустим, мы видим всплеск упоминаемости объекта, но не можем сходу определить, что его дает, сообщения на первый взгляд разрознены, в "частотке" нет слов, нет заметного массива репостов и дублей. Фильтрация по агрессии помогает сузить массив и выявить тему - без необходимости пристального изучения всех сообщений всплеска. Это хорошо помогает в оперативной обработке негативных и резонансных тем. Светлана Подгорная, советник по антикризисным коммуникациям Rights Business Standard

2018

Brand Analytics включен в реестр российского ПО

Аналитическая система Brand Analytics прошла проверку экспертного совета Минкомсвязи и приказом Минкомсвязи России от 25.09.2018 №493 включена в реестр российского программного обеспечения. Данный статус позволяет без каких-либо ограничений использовать Brand Analytics в органах государственной власти, госучреждениях и госкомпаниях.

Напомним, что с 1 января 2016 года государственные органы РФ обязаны приобретать продукты отечественных разработчиков ПО, руководствуясь единым реестром российских программ. Реестр содержит сведения обо всем программном обеспечении, которое официально признано происходящим из РФ. Реализуется план перехода федеральных органов на отечественное ПО. Коммерческие организации также все чаще ориентируются на российский реестр, что позволяет избежать долгосрочных экономических и политических рисков. Аналогичной ИТ-политике придерживаются и зарубежные компании, для которых участие поставщика в реестре является дополнительной гарантией качества ПО.

Мобильное приложение Brand Analytics

17 октября 2018 года компания Brand Analytics представила мобильное приложение Brand Analytics, с помощью которого можно оперативно получать информацию о состоянии медиаполя бренда в социальных медиа и СМИ и получать push-оповещения обо всех важных публикациях. Мобильный Brand Analytics, по утверждению разработчика предназначен, в первую очередь, для топ-менеджмента компаний и управленцев среднего звена.

Согласно заявлению разработчика, мобильное приложение позволяет:

• Получать оповещения о важных сообщениях и изменениях медиаполя по заданным условиям.
• Просматривать сообщения по темам.
• Сортировать сообщения по важности – размеру аудитории, вовлечённости, комментариям и т.д.
• Проводить оценку ключевых бренд-метрик – динамики упоминаний, тональности и тематики публикаций.
• Настраивать отчеты – выбирать нужную тему, период времени, фильтровать по параметрам (тональности, источникам, географии и др.), искать в текстах публикаций внутри темы.

Меню приложения расположено в нижней части экрана и состоит из 4 разделов: Лента, Статистика, Оповещения и Профиль.

Мобильное приложение Brand Analytics. Экран Ленты сообщений с основными органами управления, индикатором новых сообщений и экран с полным текстом сообщения.

Лента сообщений – это аналог Сводного отчета в веб-версии системы. Здесь можно прочитать сообщения по нужной теме за выбранный период. Помимо динамики упоминаний и ключевых бренд-метрик, для Ленты доступны все виды сортировки для выявления ключевых сообщений, а также поиск по теме и многопараметрическая фильтрация, отметил разработчик.

Мобильное приложение Brand Analytics. Управление Лентой сообщений – сортировка по ключевым метрикам (слева) и многопараметрическая фильтрация (справа) по типам источников, самим источникам и авторам сообщений.

В разделе Статистика помимо основных бренд-метрик можно оценить общую тональность обсуждений бренда, проанализировать ключевые площадки упоминаний и основные тематики. Основные тематики обсуждений – это привычные автоматические теги. Каждый график является интерактивным — позволяет управлять составом выводимых данных и «проваливаться» в ленту сообщений с соответствующей фильтрацией.

Мобильное приложение Brand Analytics. Статистика упоминаний в разрезе источников и тематик

В Brand Analytics отдельно отметили функцию мгновенных индивидуальных оповещений обо всех значимых событиях медиаполя. Оповещения реализованы в формате нативных push-уведомлений и отображаются как в приложении Brand Analytics, так и во всех форматах оповещений, предусмотренных операционной системой iOS и личными настройками пользователя. С учетом возможностей настройки оповещений по персональным фильтрам, мобильная система push-уведомлений Brand Analytics реализует полный и максимально оперативный контроль за инфополем, считают в Brand Analytics.

Мобильное приложение Brand Analytics. На экране оповещений (слева) выделяются новые и прочитанные оповещения, различной цветовой гаммой отмечаются оповещения по разнам темам мониторинга. В разделе Профиль (скрин справа) можно в один клик обратиться в техподдержку Brand Analytics.

Как сообщили в Brand Analytics, мобильное приложение прошло тестирование экспертной группой клиентов – был получен фидбек и собраны пожелания пользователей. Ключевые из них будут реализованы во второй версии, которая планируется в ноябре 2018 года. Приложение для операционной системы Android на октябрь 2018 года находится в стадии разработки и будет доступно в ближайшее время.

2013: Brand Analytics. Описание

На июль 2013 года в базе данных сервиса – свыше 2,5 млрд сообщений соцмедиа и СМИ, ежедневно анализируются до 10 млн новых сообщений. Система Brand Analytics ориентирована на компании среднего и крупного бизнеса, органы государственной власти, министерства и ведомства и позволяет:

• проводить эффективное управление репутацией в социальных медиа;
• выявлять негатив на самой ранней стадии для его оперативной локализации;
• анализировать эффективность рекламных кампаний и акций в режиме реального времени;
• обеспечивать эффективный анализ активности конкурентов;
• проводить маркетинговые исследования рынка;
• анализировать успешность продвижения товаров и услуг компании в социальных медиа;
• осуществлять отбор предложений клиентов для совершенствования товаров и услуг;
• находить и анализировать отклики клиентов о качестве работы компании, ее продуктов и услуг (альтернативный канал информации для служб поддержки клиентов).

Практика использования

Страховая компания «Согласие» на протяжении нескольких месяцев успешно использует систему Brand Analytics для оперативного выявления негативных и позитивных отзывов, поиска новых площадок для коммуникации с целевой аудиторией, анализа стратегии присутствия в социальных медиа, мониторинга активности конкурентов и так далее.

Очевидно, что свободные массовые коммуникации в соцмедиа, оставленные без внимания компании, несут в себе множество рисков, среди которых урон репутации, снижение уровня продаж, уход потребителей к конкурентам и многие другие. Избежать всех этих рисков и превратить информационное пространство социальных медиа в благоприятную для компании среду помогает мониторинг и аналитика социальных медиа.

Страховая компания «Согласие» использует для автоматизированного мониторинга и анализа социальных медиа систему Brand Analytics. За несколько месяцев работы с системой, СК «Согласие» удалось не только укрепить свою репутацию, но и обнаружить новые площадки для работы, улучшить работу call-центра и других бизнес-подразделений компании. А главное – узнать всё, что о ней говорят в сети.

Оперативная работа с негативом

По данным TNS, при возникновении проблемы с продуктом или услугой, более 50% пользователей предпочитают искать решение в социальных медиа. Среди аудитории в возрасте 16–24 лет, эта цифра составит 71%, а в группе 25–34 лет — 65%.

Но большинство пользователей оставляют негативные отзывы даже не рассчитывая на решение проблемы, а с целью выплеснуть накопившийся негатив или предостеречь знакомых. Подобные сообщения сложно отследить, так как публикуются они не на страничках и аккаунтах организаций, а, как правило, на страницах пользователей.

Бывает и так, что пользователь надеется на реакцию со стороны компании, но при этом не обращается даже к официальным аккаунтам в социальных сетях.

Автоматизированная система мониторинга Brand Analytics отслеживает и такие публикации, что помогает компаниям улучшать отношения с клиентами, и переводить негативное мнение о бренде в позитивное. Не редко положительные отзывы после проработки такой ситуации выходят далеко за пределы профиля пользователя в соцмедиа. Случай в страховой компании «Согласие»:

Пользователь оставил на своей странице ВКонтакте сообщение:

Клиент не рассчитывал найти таким образом решение проблемы или донести свое мнение до представителей компании. «Согласие» получила этот отзыв с помощью системы Brand Analytics. Сотрудники компании связались с клиентом, была проведена проверка и установлено, что жалоба клиента действительно небезосновательна. После чего вопрос был урегулирован в короткие сроки и клиент остался полностью удовлетворен услугами компании. Зачастую клиенты, приятно удивленные таким поворотом событий, часто меняют мнение о компании на противоположное и оставляют положительные отзывы на внешних ресурсах, которые влияют на составление авторитетных рейтингов страховых компаний.

Поддержка клиентов в удобном для них формате

Реакция на отзывы в социальных медиа, помогает не только сохранять репутацию и лояльность клиентов, но и снижать нагрузку на call-центр.

Например, с помощью Brand Analytics сотрудникам СК «Согласие» удалось не только улучшить свой имидж и сохранить клиента, но и познакомить пользователей с таким каналом коммуникации с компанией, как Twitter. Диалог говорит сам за себя, комментарии, пожалуй, излишни:

Определение площадок для продвижения бренда

Менее очевидной, но не менее важной областью применения систем мониторинга и анализа соцмедиа является определение приоритетных площадок для продвижения бренда. С помощью Brand Analytics Вы сможете узнать на каких форумах, блогах, социальных сетях происходит наиболее активное обсуждение вашего бренда.

СК «Согласие» выявила, что одной из ключевых дискуссионных площадок по обсуждению страховых компаний и в частности СК «Согласие» является форум BMW-клуба.

Проанализировав форум, его участников и сообщения, в СК «Согласие» решили, что представлять компанию на форуме должен не простой специалист, а один из руководителей компании.

В результате присутствия топ-менеджера компании на форуме, СК «Согласие» удалось увеличить и количество положительных отзывов, и локализовать негатив, и укрепить свою репутацию не только среди членов BMW клуба, но и за пределами форума, участники которого стали фактически агентами влияния компании и приверженцами бренда.

Сокращение имиджевых рисков

В соцсети ВКонтакте, в группе региональной радиостанции, была обнаружена публикация, посвященная следующей ситуации:

Во время отдыха в Египте некий молодой человек выпал из окна 3 этажа гостиницы, сломал шейный отдел позвоночника, страховая компания не оплачивает лечение. При этом в адрес СК «Согласие» и в самой публикации, и в комментариях к ней, было множество нелестных эпитетов.

В случае, рассматриваемом здесь, нужно отметить, что компания не отказывалась от своих обязательств. Просто нужно было время для уточнения обстоятельств, при которых пострадал клиент. Дело в том, что случаи, если пострадавший находился в состоянии наркотического или алкогольного опьянения не являются страховыми. А поскольку обстоятельства дела были странными, то сотрудники СК «Согласие» в соответствии с правилами страхования, проводили соответствующую проверку по данному инциденту. Конечно, активное обсуждение в соцсети стало одной из причин, чтобы ускорить процесс рассмотрения этого случая в экстренном порядке. Анализ крови пострадавшего показал, что алкоголя у него в крови на момент наступления страхового случая не было, все проблемы были решены быстро, и дело закрыли в пользу клиента.

PR-служба компании не имела информацию по рассматриваемому делу, так как мониторинг соцсетей не относится к её компетенции.

Ситуация была обнаружена благодаря мониторингу и аналитике социальных медиа: «Вряд ли нам удалось бы обнаружить эту публикацию на ранних этапах каким-либо иным способом, — отметил Станислав Пейчев, руководитель отдела цифровых компетенций СК «Согласие». — Сообщество, в котором она появилась изначально, было не очень популярно и принадлежало региональной радиостанции. Вероятнее всего, своими силами мы обнаружили бы эту публикацию позже, когда она могла получить большой вирусный охват и было бы уже поздно».

Изначально негативная публикация стала пиар-поводом для СК «Согласие».

Таким образом удалось не только помочь клиенту в решении проблемы, но и решить имиджевую проблему на этапе возникновения и избежать какого бы то ни было урона, а выпущенный впоследствии пресс-релиз на данную тему позволил укрепить репутацию компании.

Результаты мониторинга и анализа социальных медиаресурсов находят применение не только в интернете, но и помогают оптимизировать многие бизнес-процессы в компании: улучшить качество услуг, усилить контроль за работой контакт-центра, оперативно получать информации о вкусах, предпочтениях и интересах целевой аудитории.

Ссылки

По материалам статьи Мониторинг социальных медиа: кейсы для страховых компаний

2012: Выпуск

Компания «Ай-Теко» в ноябре 2012 года сообщила о выпуске продукта собственной разработки – системы мониторинга и анализа упоминаний в социальных медиа Brand Analytics.

Brand Analytics – это инструмент для бизнес-аналитики и управления репутацией в социальных медиа. Система Brand Analуtics позволяет отследить все упоминания о бренде, компании, продукте, услуге или персоне из всех социальных медиа в одной ленте, увидеть зарождение трендов в режиме реального времени, выявить ресурсы, на которых сосредоточена целевая аудитория и отследить её интересы для выстраивания наиболее эффективной стратегии продвижения.

Brand Analytics в режиме реального времени собирает и анализирует информацию по заданной теме из таких источников как Twitter, ВКонтакте, LiveJournal, YouTube, Facebook, многих других социальных медиа, а также тысяч онлайн СМИ и тематических сайтов. За несколько месяцев в системе накоплен 1 млрд сообщений, ежедневно собирается до 10 млн новых. Система автоматически определяет тональность высказываний, формирует связанные цепочки обсуждений, выделяет наиболее важные сообщения и темы, выявляет тенденции и представляет информацию в виде интуитивно понятных графиков и отчётов. Отличительной особенностью Brand Analytics является работа в режиме реального времени: и новые сообщения, и аналитика обновляются в режиме реал-тайм – клиенты могут сразу же видеть динамику, зарождение новых трендов и оперативно реагировать на изменение ситуации.

«Наша цель – создать единый универсальный инструмент для организации работы в социальных медиа для всех структур предприятия, начиная от отдела маркетинга и PR и заканчивая продажами и поддержкой пользователей. В Brand Analytics уже сегодня реализовано множество функциональных возможностей: мониторинг в режиме реального времени, отчёты по тональности сообщений, авторам, источникам, фильтрация по ключевым параметрам, сортировка и выборка по дате размещения, количеству комментариев и дублей сообщения и ряд других. Завершается тестирование модуля обратной связи, что позволит отвечать на сообщения в социальных медиа прямо из интерфейса системы или через корпоративный виджет. Инструментарий Brand Analytics будет полезен и, мы надеемся, востребован представителями среднего и крупного бизнеса, аналитическими агентствами и СМИ», – рассказывает о проекте Наталья Соколова, руководитель отдела разработки управления по внедрению ИТ-систем компании «Ай-Теко».