Research Hype Curve аналитика соцмедиа у плато продуктивности

В какие технологии для исследований верит Сбербанк? Это уход от неестественной ситуации «прямого» опроса. Больше слушаем и наблюдаем, меньше спрашиваем. Это: * Автоматизация * Big Data * Mobile * Естественность * Social Большую часть повседневных решений в жизни человек принимает на автопилоте, а его процессы автоматизированы. Также должны быть реализованы и исследования. Наблюдения, но не опросы – вот наша цель. Вторая цель – внезапная аналитика за ночь, а не за дни, недели, месяцы. И желательно без привлечения человека. SML в Сбербанке пережил кривую хайпа и теперь успешно работает для понятных задач. Сильные стороны SML (как мы их видим) * спонтанность * «там уже есть все» * непрерывность * доступность ретро данных * качественно-количественный характер Решаемые задачи: BHT, NPS/CSI, Ad hoc, Trendwatch BHT (трекинг здоровья бренда) * Интерпретация динамики KPI * Оценка эффекта рекламных активностей (прежде всего SMM и Digital) * Выявление событий, влияющих на имидж и пользование продуктов * Анализ активностей конкурентов NPS/CSI (индексы лояльности и метрики удовлетворенности) * Интерпретация динамики KPI * Выявление резонансных сбоев и событий, влияющих на удовлетворенность * Анализ «развернутого голоса клиента» – выявление конкретики по проблемам у пользователей Ad hoc (разовые заказные исследования) * Выявление потребностей и анализ пользовательских паттернов * Сегментация потребителей * Анализ эффективности digital площадок * Конкурентный анализ и т.д. Trendwatch * Выявление формирующихся и анализ развивающихся трендов – поведенческих, коммуникационных и пр. Выступление в рамках бизнес-завтрака «Аналитика соцмедиа – инсайты для успешного маркетинга», 2018. Подписывайтесь на наши аккаунты в соцсетях: ВКонтакте Telegram