facebook LinkedIN LinkedIN - follow
IT SYSTEMS 1-2/2013 , AI a Business Intelligence

Monitoring webu a sociálních sítí



Captaworks, MemePowerS masovým rozšířením internetu v devadesátých letech minulého století se náš svět změnil od základů. V čem spočívají tyto tak dramatické změny? V obrovském nárůstu nestrukturovaných dat, zvýšené, až přehnané komunikaci, globálních změnách obchodních modelů, ale zejména způsobů práce s informacemi. Jejich čím dál cennějším zdrojem jsou také diskusní fóra a další sociální sítě, kterým bychom proto měli věnovat patřičnou pozornost.


Proč monitorovat internet? Doba, kdy byly televizní spot nebo produktový katalog etalonem marketingové pravdy je dávno pryč. Když se pídíme po informacích o produktech, mnohdy je nehledáme jen u výrobce, ale také u jeho zákazníků. Až jejich příznivé reference zvyšují jistotu našeho nákupu. Jsou zárukou důvěry či nedůvěry v daný produkt a značku (brand). Podle průzkumů věří doporučením ze svého okolí až osmdesát procent zákazníků. Oproti tomu pouze necelých patnáct procent lidí věří klasické reklamě. Firmy si to před lety uvědomily a začaly se zajímat o to, co se o jejich značce, produktech a v neposlední řadě i konkurenci „povídá“ na webu, především odborných diskusních fórech a dalších sociálních sítích, protože právě tam je slyšet „hlas zákazníka“.



 

Monitoring a analýzy sociálních sítí a webů přinášejí okamžitou zpětnou vazbu k celé řadě relevantních témat přímo od koncových uživatelů. Tato komunikace v sobě často skrývá jak růstový, tak inovační potenciál i příležitost včas odhalit a eliminovat potenciální obchodní či jiná rizika. Mezi přínosy sledování a analýzy klíčových témat z on-line zdrojů patří zejména:

  • získávání systematického přehledu o vnímání situace na trhu – vlastních a konkurenčních produktů, klíčových perspektiv zájmu v rámci on-line webových zdrojů,
  • využívání získaných podkladů pro potřeby produktové, marketingové a komunikační strategie společnosti,
  • včasná eliminace potenciálních rizik, kdy je možné rizikové faktory, například negativní tón diskuse, identifikovat v jejich zárodku a proaktivně na ně reagovat,
  • zlepšení úrovně zákaznické péče a poskytovaných služeb,
  • rozšiřování firemní znalostní báze díky lepšímu porozumění aktuálním trendům,
  • možnost zjištění momentálních zákaznických preferencí.

Mýty kolem monitoringu

Nejsme na Facebooku, není se čeho bát

Často v nás jako jednotlivcích nebo firmách panuje představa, že pokud se my sami nezúčastňujeme dění na internetu, ani internet o nás nic neví, a tedy na nás nic neprozrazuje. Opak může být pravda. Nevlastnit účet na Facebooku ještě neznamená, že se na něm nemohou objevit vaše fotografie, jak v negližé na chalupě stahujete králíka. To samé platí pro firmy, absence firemní strategie pro komunikaci na internetu ještě neznamená, že se o firmě a jejích produktech na webu živě nediskutuje.

Monitoring Facebooku a Twitteru nestačí

Twitter se v tuzemsku příliš nepoužívá, a hlavně vložit myšlenku do 140 znaků textu není vždy snadné. Výsledkem jsou re-tweety na zajímavé články nebo jiný obsah třetích stran. Facebook zase slouží jako osobní nebo firemní nástěnka, kde se potkávají lidé se stejnými názory. Tudíž kritické napětí zde často absentuje. To však rozhodně nechybí na diskusních fórech, většinou oborově zaměřených, nebo přímo v diskusích pod články na zpravodajských serverech. Facebook se chlubí tím, že je třetí nejlidnatější zemí světa. Ale kolik jejich obyvatel tvoří náctileté děti, od kterých nemůžeme očekávat zasvěcené diskuse o bankovních službách nebo motorismu?

Tři klíčová slova jsou příliš málo

Základem monitoringu je zvládnutí vhodné taxonomie, definice klíčových slov a témat, které bude uživatel dostávat výstupem. K sestavení dobré taxonomie nestačí definovat tři ani pět klíčových slov. Výsledkem poctivého monitoringu není pouze to, kde a kdo o značce mluví, ale též reflexe nákupního chování – proč si spotřebitelé kupují právě tento produkt a žádný jiný. U nákupního rozhodování o mobilním telefonu jistě nehraje roli skutečnost, že je z něj možné telefonovat. A stejně tak u auta, že jezdí.

Jak začít s monitoringem diskusí?

Typickou otázkou, na kterou v úvodu hledáme odpovědi, je, na jakých webech a v jakých diskusních skupinách se nejvíce diskutuje o naší společnosti, o její konkurenci, o našich a konkurenčních produktech. Obecně platí, že dvacet procent nalezených domén nám umožní přístup k osmdesáti procentům obsahu. V našem modelovém příkladu se blíže podívejme na tři finanční produkty a jejich odraz v komunikaci na diskusních fórech. Na obrázku číslo 1 vidíme graf četnosti příspěvků, které se týkají jednotlivých finančních produktů, na tematických diskusních fórech. Je přitom dobré zajímat se nejen o aktuální stav, ale také o vývoj v čase. Díky tomu můžeme sledovat trendy, například v závislosti na právě realizované marketingové kampani či akci (obr. 2).
 



Obr. 1: Které webové zdroje jsou klíčové z pohledu jednotlivých firemních produktů?



Obr. 2: Vývoj diskuse k produktům


Hodně diskusí značí hodně zájmu. Objem diskuse bychom mohli dokonce interpretovat jako stav okamžitého tržního podílu. Četnost příspěvků ale nemusí znamenat pouze pozitivní ohlasy, a proto je sama o sobě pouze strohou informací. Proto bychom se měli zajímat také o další faktor, a to náladu příspěvků neboli sentiment. Ta je spolehlivým ukazatelem vnímání monitorovaného subjektu. Sentimentem lze poměřovat komunikaci o značce, produktu, přispěvatele, internetové domény či libovolná jiná témata. Teprve analýzou celkové nálady komunikace můžeme zjistit, jak lidé vnímají například náš produkt, a na základě toho přizpůsobovat své další kroky. Jednoduchou analýzu sentimentu příspěvků zobrazuje obrázek 3, kde vidíme, že relativně nejpozitivnější ohlasy má produkt Flexivklad, zatímco u Flexiúčtu převažují negativní reakce.

„Teprve analýzou celkové nálady komunikace můžeme zjistit, jak lidé vnímají například náš produkt, a na základě toho přizpůsobovat své další kroky.“

Analýza sentimentu hraje důležitou roli i při porovnání konkurenčních produktů mezi sebou. Můžeme například hodnotit vnímání produktu A vůči produktu B, přičemž lze sledovat sentiment pozitivní, negativní i neutrální. Díky vzájemnému srovnávání pak ve výsledku můžeme dostat i výrazně odlišné informace od těch, které poskytuje izolovaný monitoring diskusí týkajících se jen jednoho produktu.

V rámci základních otázek, na které hledáme odpovědi, bychom se také měli zajímat o hlavní komunikační témata. Až to totiž ukáže, s čím si lidé určitý produkt spojují, v jakých souvislostech se mluví o naší značce a produktech a jak se mluví o konkurenci. U sledování diskusí je stejně důležité vyhodnocovat okolí klíčových slov a témat. Až z tohoto pohledu se dostáváme k nalézání často velmi důležitých souvislostí.

 

Obr. 3: V jakém kontextu jsou zmiňovány jednotlivé produkty?



Obr. 4: Monitoring vyžaduje sledování klíčových slov, ale i jejich okolí

 

V neposlední řadě je potřebné znát autory diskusních příspěvků. Ti nejvýznamnější jsou označováni jako opinion makers, trendsetters či influencers. Jsou to právě oni, kdo může strhnout diskusi jistým směrem. U autorů je důležité vyhodnotit náladu jejich komentářů a rovněž témata, ke kterým se vyjadřují. Stejně tak je důležité správně určit, kdo je a kdo není významným přispěvatelem. Nemusí to být nutně ten, kdo píše nejvíce komentářů.

Vědět kdo, jak a kde

Prostředí internetu a sociálních sítí je zvláště vhodné nejen pro monitoring vnímání značky nebo produktu, ale také pro monitoring reakcí na marketingové kampaně. Vědět kdo, jak a kde o firmě mluví, je pro experty z marketingu neocenitelnou informací. A jak víme, marketing je v dnešní době, kdy není problém cokoli vyrobit, ale spíš prodat, všeobecným zaklínadlem. V tomto případě je jedno, zda je sledována vlastní kampaň, nebo kampaň konkurence.

Historie vytěžování informací z internetu a sociálních sítí sice vede do Severní Ameriky, ale ne do současného Silicon Valley v Kalifornii, nýbrž o dvě století zpátky – a to za námořním poručíkem Matthew Fontaine Maurym. Ten se proslavil na poli námořní meteorologie, kartografie a oceánografie. Co má ale společného s vyhledáváním či sociálními sítěmi? Maury, který se v třiatřiceti letech nechtěl po úrazu nohy vzdát kariéry u námořnictva, podrobně zmapoval mořské větry a proudy světových oceánů – a stal se autorem mnoha transoceánských plavebních cest. Včetně objevu Severozápadní cesty nad Severní Amerikou, která propojuje Atlantik s Pacifikem. Stojí za tím mravenčí úsilí studia mnoha stovek deníků z velrybářských lodí a harpun nalezených v tělech těchto obřích kytovců. Mimochodem, objevení pravidelné migrace velryb pochází rovněž z Mauryho dílny. Prostě ji vyčetl ze záznamů velrybářských deníků. Jak to vše souvisí se sociálními sítěmi? Jednoduše. Maury věděl ze svých plaveb, že v lodních denících bývá zaznamenáno mnoho důležitých pasáží z cest, kdy posádky překonávají četná kritická místa. K výzkumu potřeboval prostudovat tisíce deníků a map. Jak se k nim ale dostat? Motivoval kapitány k předávání svých plavebních záznamů a zřizoval první mezinárodní společenství na poli oceánografie a meteorologie. Například v Bruselu roku 1853 inicioval deklaraci univerzálního systému v oblasti meteorologie. Námořní observatoř, za kterou osobně stál, pak schraňovala až tři čtvrtiny všech tehdejších informací z různých laboratoří a zejména lodí, které šťastně dopluly do domovských přístavů.

Dalším častým užitím monitoringu je potřeba včasné reakce, nebo dokonce krizové komunikace, kdy je nutné reagovat na kritické podněty nejpozději do několika málo hodin. V takovém případě se ke krizovým vyjednávačům dostávají varovné hlášky ihned po vzniku krizové situace, a jim pak už nic nebrání v bezprostřední reakci.

Petr Zavoral
Autor je ředitelem firem Captaworks a MemePower.

Chcete získat časopis IT Systems s tímto a mnoha dalšími články z oblasti informačních systémů a řízení podnikové informatiky? Objednejte si předplatné nebo konkrétní vydání časopisu IT Systems z našeho archivu.

Inzerce

Pět způsobů, jak AI změní náš svět k nepoznání

AI_analyzuje_data-PR.jpegUmělá inteligence (AI) a strojové učení (ML) přináší už více než 10 let podnikům i výzkumníkům stále možnosti. Ať už jde o využití prediktivní analýzy k předvídání údržby zařízení, nástroje počítačového vidění, které dávají oči robotům na automatických montážních linkách, nebo digitální dvojčata sloužící k simulaci fungování továren, měst, a dokonce i celých ekonomik, seznam aplikací poháněných AI je dlouhý a stále se prodlužuje.