Brand Analytics: социальные сети, теги и проблемные тональности

Brand Analytics — хорошая система мониторинга, которую портят проблемы с определением тональности и другие технические шероховатости.

Разбираем плюсы и минусы одной из самых известных систем мониторинга — Brand Analytics.

Brand Analytics — система мониторинга

Brand Analytics мониторит и анализирует социальные сети, отзывы, мессенджеры и СМИ. Это полезно, когда о компании пишут много и часто. Brand Analytics запускается из браузера и не требует установки дополнительных программ. Главное требование — интернет.

Сама по себе система мониторинга Brand Analytics не принесёт компании ощутимых преимуществ — всё зависит от использования. Здесь как с социологическими опросами: есть массив данных, которых нужно интерпретировать, найти зависимости и источники. Соответственно, Brand Analytics поможет найти данные, а как их использовать — дело компании.

Brand Analytics признавали лучшей системой аналитики соцмедиа по оценке пользователей и экспертов с 2016 по 2018 гг. Мы тоже ей пользовались и запомнили с положительной стороны — со своими задачами Brand Analytics справлялся.

А как чувствует себя Brand Analytics в 2020 году? Давайте вместе протестируем его основные возможности на примере анализа упоминаний о сети кофеен Starbucks.

Если хотите «пощупать» Brand Analytics самостоятельно, запросите демо доступ. Это бесплатно. Но сначала лучше дочитать эту статью.

Удалим негативные упоминания. Легально и безопасно

Сводный отчёт

Основное окно для работы с Brand Analytics. Социальные сети, СМИ, мессенджеры — всё здесь. По большому счёту, все остальные функции системы работают по формуле «Сводный отчёт + выбранный фильтр».

Сводный отчёт начинается с визуализации тональности сообщений. Прогрессия идёт по всему отчётному периоду. Это удобно, особенно, если бренд проводит PR-акции. Однако тональность определяется странно. Brand Analytics старается «уровнять» тональность к нейтральной, из-за чего подавляющая часть упоминаний засчитывается как нейтральные.

К негативу и позитиву тоже есть вопросы. Странно, почему в негатив попадают сообщения по типу «Первое, что я сделаю после выхода из карантина — куплю в старбакс латте на миндальном молоке и встречусь с подругами».

Как правило, мы выстраивали ленту по вовлечённости. Сначала показывались посты с наибольшим количеством лайков, комментариев и репостов, далее упоминания шли по убыванию вовлечённости. Очевидно, что так мы увидим наиболее резонансные упоминания.

В сводном отчёте расположено меню работы с фильтрами. Благодаря этой функции возможны исследования медиатрендов в Brand Analytics. Допустим, мы хотим посмотреть отношение к бренду Starbucks среди молодых российских женщин в Instagram. Тогда настройки фильтров будут выглядеть так:

Чтобы настроить фильтры, не обязательно лезть в отдельное меню. Все функции продублированы в правом столбце.

Новичков может оттолкнуть обилие иконок и диаграмм, но основной функционал сводного отчёта осваивается быстро.

Источники

У любого контента есть автор и Brand Analytics поможет его найти. На первом этапе достаточно оценить площадки, генерирующие наибольшее количество упоминаний. Как правило, это социальные сети.

Теперь дело техники. Допустим, мы ищем адвокатов бренда. Судя по диаграмме «Тональность по источникам», их эффективнее искать в Instagram. Начать отработку негатива лучше с Twitter — там больше всего негатива.

Здесь сделаем важное уточнение: данные по тональности всегда нужно перепроверять. Мы зашли в негативные упоминания в Twitter, но только треть из них посвящена недовольству Starbucks.

Источники определяют потенциал для работы с аудиторией разных соцсетей. К определению тональности есть вопросы, но общую характеристику она даёт. Хоть и с сильными оговорками.

Авторы и сообщества

Если «источники» определяют потенциал площадок, то «авторы» и «сообщества» — про конкретных контентмейкеров. Что они пишут о бренде? Как меняется их отношение? Как реагирует их аудитория? Определённо, здесь есть простор для работы в Brand Analytics. Социальные сети вообще любят, когда к ним прислушиваются.

Вот и первый, как сейчас принято говорить, инсайт. В библиотеке «Флибуста» в «Телеграме» популярна книга о корпоративных ценностях сети Starbucks. Посмотрим, что там можно найти.

Смотрим на график активности. Чем ближе выходные, тем людям интереснее книга. Мы видим здесь идею для контента. Если аудитории интересны корпоративные ценности, может публиковать их по субботам или по вечерам пятницы? Спасибо, Brand Analytics! Социальные сети получат новый контент. Остаётся надеяться, что smm-специалисты Starbucks прочтут этот текст.

Ещё одна идея — найти инфлюенсеров, лояльно относящихся к бренду, особенно в период самоизоляции.

Чтобы порадовать PR-специалиста, покажите ему перспективных инфлюенсеров, лояльно относящихся к вашему бренду. Ищите их в «авторах» и «сообществах».

Теги

Технология, на которую молятся маркетологи, PR-специалисты и репутационные менеджеры. Brand Analytics анализирует упоминания и группирует их по темам. Получаются такие темы внутри темы. Аналогичная функция есть в YouScan — там она называется «аспекты».

В случае со Starbucks теги работают так:

Вот что интересно — теги могут делиться на подтеги. Если нажать на знак плюса рядом с «Напитки на основе эспрессо», Brand Analytics покажет «Латте», «Капучино» и прочие мокко.

Настройки тегов помогут отследить реакцию аудитории. Допустим, мы хотим провести в Brand Analytics исследование: какие сезонные напитки больше нравятся клиентам Starbucks. Для этого оставляем выбранными только нужные нам теги. Получаем такой результат:

К сожалению, неточности в определении тональности мешают полностью раскрыться и тегам. Нас заинтересовало количество негатива по отношению к «Карамельному попкорну», поэтому решили его изучить. Оказалось, что негатива как такового нет, а сам напиток не упоминается в половине упоминаний.

Из-за неточностей специалисту по мониторингу придётся тщательнее перепроверять данные из Brand Analytics.

Функция тегов крайне полезна, но, к сожалению, не получается назвать её завершённой. Она поможет сформировать общее видение ситуации, а частности придётся анализировать вручную.

Популярные слова

Brand Analytics выделяет наиболее часто встречаемые слова. Очевидно, что среди лидеров — различные написания компании, однако среди облака слов могут встретиться интересные экземпляры.

За отчётный период выросло упоминание слова «продажа» — его количество выросло на 2138. Возможно, это слухи о продаже части кофеен в период кризиса? Кликаем на слово и видим тематические упоминания.

Здесь снова раскрывается двойственность Brand Analytics. Часть упоминаний имеют к Starbucks косвенное отношение. Например, самый просматриваемый пост — история компании Mixville. В тексте Starbucks упоминается однажды — основатель компании сидел там с другом, когда пришла идея своего дела.

Да, это можно использовать для создания контента. Например, «В Starbucks приходят классные идеи». Однако Brand Analytics никак не помечает посты, в которых предмет мониторинга упоминается косвенно. Впрочем, это можно списать на нашу придирку.

В работе с социальными сетями в Brand Analytics есть лайфхак: выстраивать любую ленту по вовлечённости. В этом случае система сначала покажет посты, которые вызвали у аудитории интерес. Отсюда можно получить интересную информацию об интересах аудитории. Возможно, они реагировали на упоминание бренда или контекст сообщения.

Популярные слова помогут понять язык, на котором разговаривает аудитория.

Персоны

Brand Analytics понимает о каких людях идёт речь в постах. Это интересно для маркетинговых акций, PR-кампаний и сотрудничества с известными людьми. Хотя и здесь не обошлось без забавного:

Очевидно, что функция полезна и для поиска инсайтов. Например, «Кремниевый Долин» — следствие популярности поста о фильме Юрия Дудя об IT-индустрии в Кремниевой долине.

В посте упоминается Starbucks. Более того — он позиционируется как место, где можно встретить инвестора и запустить стартап или обсудить с единомышленниками идею.

Работа с «персонами» полезна во время PR-кампаний, конференций или сотрудничества с известными персонами. Также здесь обитают полезные инсайты.

Что по итогу

+ быстрая индексация упоминаний;

+ теги помогают отследить точечные упоминания о нескольких продуктах;

+ удобное распределение функционала среди нескольких сотрудников. Также видно кто и сколько работал;

+ если соцсеть позволяет, отвечать пользователям можно прямо из Brand Analytics;

— нет инструментов для работы с визуальным контентом. На странице со сводным отчётом разрешается оставить только изображения, но их всё равно придётся смотреть вручную.

— точность определения тональности оставляет желать лучшего. Например, мы всегда перепроверяли результаты Brand Analytics вручную.

— по ощущениям погрешность работы тегом держится на уровне 25-35%.

Brand Analytics раскрывает себя на коротких дистанциях: быстро отреагировать на комментарий или ответить инфлюенсеру. Для глубоких исследований, вероятно, стоит выбрать другую систему. 

Узнать всю правду о легальном удалении негативаИспользуемые источники:

• https://digitalsharks.ru/blog/brand-analytics-socialnye-seti/