100 тысяч сообщений в день – таково среднее количество упоминаний Сбербанка в русскоязычных социальных медиа. Большой поток информации о бренде – преимущество, но и проблема. С одной стороны – вот он инструмент выявления репутационных рисков, предотвращения случаев мошенничества, бесценный кладезь пользовательского опыта, инсайтов и т.п. Но, с другой стороны, выделить в таком огромном потоке ключевую информацию – та еще задача.
Как аналитики Сбербанка работают с этой лавиной сообщений, оперативно выявляя в ней значимую информацию? Об этом рассказывает Валерий Курин, руководитель направления отдела мониторинга и анализа коммуникационных рисков Сбербанка России. Смотрите видео или скролльте вниз и читайте краткую текстовую расшифровку доклада.
Мониторинг социальных сетей
Мониторинг в Сбербанке делится на 2 направления: оперативный и аналитический.
Оперативный мониторинг инфополя компании ведется в социальных сетях и СМИ. Для мониторинга социальных сетей Сбербанк использует аналитическую систему Brand Analytics.
Оперативный мониторинг работает в основном на решение PR-задач:
- выявление репутационных рисков и требующих реакции сообщений клиентов;
- экспресс-оценка угроз;
- оперативное уведомление заинтересованных подразделений о выявленных рисках.
Для всех типов негативных публикаций создан регламент, определяющий степень потенциальной угрозы и действия операторов мониторинга в случае их выявления. На основе этой классификации разработана матрица оперативного реагирования, с которой операторы согласуют свои действия.
Классификация негативных публикаций в регламенте Сбербанка:
- клиентский опыт
- финансовая стабильность
- клевета, порочащие сведения, оценочное суждение
- противоправные действия
- форс-мажор
- инсайд
- внешние мероприятия и события
Для каждой ячейки матрицы в зависимости от степени угрозы (всего их в регламенте 4) прописаны действия операторов оперативного мониторинга, запускающие механизмы реагирования внутри компании: кому-то позвонить, написать, скинуть информацию или … ничего не делать.
Но вспомним, каков объем информации вокруг бренда Сбербанка – до 100 тыс. упоминаний в сутки. Вручную обрабатывать такое количество публикаций, конечно же, крайне затруднительно и малоэффективно. Поэтому операторы реагируют не на каждое отдельное сообщение, а на отклонения метрик информационного потока от стандартных значений.
Для оперативного мониторинга социальных сетей аналитики Сбербанка используют возможности гибкой фильтрации в системе Brand Analytics. Например, можно настроить фильтр, реагирующий на рост негатива на n% за последний час. Или на публикации конкретных авторов и сообщения определенной тематики с упоминанием бренда. При «срабатывании» фильтр в режиме реального времени направляет push-уведомления или сообщения в email и/или в Telegram.
Также аналитики Сбербанка используют возможности автоматического тегирования, заложенного в систему Brand Analytics. По самым важным тегам настраиваются real-time уведомления. Это особенно удобно для мониторинга отдельной рисковой тематики или ситуации. Или, например, можно тегировать текущую рекламную кампанию, чтобы отслеживать реакцию людей на нее.
В аналитическом мониторинге задействованы все те же механизмы, но дополнительно привлекаются внутренние аналитики и внешние подрядчики.
Данные аналитического мониторинга используются уже не только для задач PR, но и в продуктовом планировании. На их основе создаются:
- аналитические отчёты и регулярные информационные продукты (>150);
- ситуативные информационно-аналитические справки (>500 в год);
- отчеты мониторинга эффективности информационного сопровождения;
- отчеты тематического мониторинга ключевых сообщений, напрямую не связанных с бизнесом.
В рамах аналитического мониторинга прямой доступ к системе Brand Analytics или готовые обзоры использует целый ряд подразделений Сбербанка.
Для каких целей используется аналитический мониторинг в Сбербанке:
- Дашборды с ключевой информацией по выбранным темам. В Сбербанке применяется Brand Visor – продукт Brand Analytics.
- Использование в маркетинговых исследованиях мнений клиентов, выявленных в соцмедиа, сравнение с конкурентами.
- Изучение голоса клиентов в разрезе отдельных продуктов и услуг.
- Изучение вопросов кибербезопасности и реагирование на угрозы.
- Лидогенерация.
- Отслеживание активности клиентов.
- Таргетирование в социальных медиа и др.
Такова практика построения и использования мониторинга, успешно реализуемая в Сбербанке сегодня. Но что же завтра? Поток данных растет, а с ним растут и угрозы. Из ближайших – выпадение из фокуса внимания непопулярных (пока), но важных (в перспективе) публикаций. Как отмечает Валерий Курин, на потоке такой мощности качественно работать возможно только с отклонениями метрик информационного потока от стандартных значений. Или с публикациями, уже ставшими резонансными, размещёнными в известных СМИ и у лидеров общественного мнения.
На больших объёмах система мониторинга социальных сетей рискует превратиться в «трубу» для данных. В этих условиях ценность потока снижается и повышается ценность результатов аналитики. Ручная обработка данных становится все менее эффективной. Поэтому Сбербанк одним из первых начал тестировать бета-версию нового продукта Brand Analytics – систему выявления трендов, основанную на кластеризации соцмедийного потока.
По словам Валерия Курина, от рынка Social Media Analytics в целом, и от Brand Analytics, как лидера этого рынка, аналитики Сбербанка ждут стандартизации подходов, которые могли бы стать эталонными для аналитики соцмедиа.
Узнайте подробнее о теме мониторинг социальных сетей в нашей статье.
