Финляндские Системы аналитики социальных сетей (САСС)

Программные сервисы и системы аналитики социальных сетей (САСС, Social Media Analytics Systems, SMA) реализуют функции выявления целевой аудитории и анализа потребительских практик в реальном времени. Такие системы собирают данные о постах, группах и пользователях, чтобы проводить полезный для маркетинга статистический анализ.

Аналитики социальных сетей - это процесс сбора, анализа и интерпретации данных, полученных из социальных сетей, для принятия решений, повышения эффективности маркетинговых кампаний, улучшения взаимодействия с клиентами и улучшения имиджа компании.

Данный бизнес-процесс включает в себя определение целей и метрик, выбор инструментов для мониторинга социальных сетей, оценку и анализ полученных данных, разработку стратегий на основе анализа данных и мониторинг эффективности принятых мер.

Системы аналитики социальных сетей предназначены для сбора и анализа данных, которые пользователи размещают в социальных сетях. Они позволяют отслеживать бренды, продукты, мнения о компаниях и отраслях, а также анализировать поведение потребителей в социальных сетях.

С помощью САСС можно определить настроения и тренды в обществе, следить за динамикой изменений мнений о продуктах и услугах, а также использовать эти данные для оптимизации бизнес-стратегии.

Система аналитики социальных сетей может быть очень полезной для компаний, так как она позволяет:

• Изучать поведение и предпочтения своей целевой аудитории. Компания может получить информацию о том, как и где упоминаются ее продукты или услуги, а также какие мнения и отзывы о них оставляют потенциальные и текущие клиенты.

• Анализировать эффективность своих маркетинговых кампаний. Система аналитики социальных сетей позволяет отслеживать, какие типы контента наиболее эффективны и где их нужно публиковать для максимального воздействия на аудиторию.

• Мониторить репутацию в социальных сетях. Компания может быстро получить обратную связь о своих продуктах или услугах и обнаруживать отрицательные комментарии или отзывы, и среагировать на них в короткий срок.

• Вести конкурентный анализ. Компания может изучить активности своих конкурентов и определить, как они привлекают клиентов, что можно позаимствовать их опыта и улучшить свои технологии и стратегии маркетинга.

• Принимать оперативные решения. Благодаря мгновенному доступу к данным о продажах, поведении клиентов и тенденциях на рынке, компания может принимать решения на основе точной и актуальной информации.

Системы аналитики социальных сетей в основном используют следующие группы пользователей:

• маркетинговые отделы компаний для анализа поведения целевой аудитории, выявления трендов и оценки эффективности рекламных кампаний;
• отделы PR и коммуникаций для мониторинга упоминаний бренда, анализа общественного мнения и управления репутацией;
• исследовательские подразделения для сбора данных о потребительских предпочтениях, анализа социальных тенденций и проведения социологических исследований;
• политические и общественные организации для изучения общественного мнения, анализа настроений в обществе и планирования коммуникационных стратегий;
• компании, работающие в сфере электронной коммерции, для анализа покупательского поведения, оптимизации ассортимента и улучшения пользовательского опыта.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Анализ информационных поводов

Функции анализа информационных поводов позволяют выявлять основные темы и предмет публикации, используя их для группировки множества публикаций в целые кластера, переходя от анализа сообщений к анализу событий

Анализ источников

Функции анализа источников позволяют исследовать показатели активности и качества информации выбранного источника информации (СМИ, канала, аккаунта, блога и т.п.), а также сопоставить источники по их показателям между собой

Анализ отзывов и комментариев

Функции Анализа отзывов и комментариев играют ключевую роль в оценке общественного мнения и репутации бренда. Они позволяют автоматически собирать, систематизировать и анализировать отзывы и комментарии из различных источников, включая социальные сети, блоги и традиционные СМИ. Это дает возможность компаниям оперативно реагировать на изменения в восприятии их бренда, выявлять тенденции и предпочтения потребителей, а также предотвращать возможные репутационные риски.

Анализ рекламы

представляет собой ключевой инструмент для отслеживания и оценки эффективности рекламных кампаний. Она позволяет собирать, систематизировать и анализировать данные о рекламных сообщениях в различных медиаканалах, предоставляя ценную информацию для оптимизации маркетинговых стратегий.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Интеллектуальный анализ информации (ИИ)

Функции Интеллектуального анализа информации на основе ИИ представляют собой передовую технологию, позволяющую автоматизировать процесс сбора, обработки, структурирования, группировки и анализа больших объемов данных из различных медиа-источников. Эти функции используют алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта для выявления ключевых тенденций, закономерностей и аномалий в медиапространстве, для группировки сообщений по темам, что значительно упрощает и ускоряет процесс принятия решений в сфере маркетинга, PR и управления репутацией.

Конкурентный анализ

Функции конкурентного анализа реализуют инструменты для изучения конкурирующих организаций, оценки слабых и сильных сторон компании, а также понимания существующих возможностей

Контент-анализ

Функции анализа содержимого (контент-анализа) реализуют инструменты проведения качественного и количественного анализа текстов, оценки тональности текста (негатива и позитива), отслеживания тематики текста, расчёта показателей частотности и иных

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отслеживание трендов

Функции отслеживания трендов позволяют отслеживать изменение линий трендов показателей в режиме реального времени на основе автоматических данных

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Оценка воздействия

Функции оценки воздействия помогают определить и оценить факторы влияющие на восприятие бренда, выявить “центры” влияния на общественное мнение, определить лидеров мнений, выявить наиболее влиятельные средства массовой информации (СМИ)

Сегментация аудитории

Функции сегментации аудитории позволяют выделять определенные группы пользователей на основе общих признаков

Фильтр по ключевым словам

Функции фильтра по ключевым словам позволяют организовать работу с медиа-контентом на основании ключевых слов, автоматически выявлять в тексте объекты (персоны, бренды, компании, места, государства, города и прочие топонимы) и факты (создание, конфликт, увольнение, принятие стратегии и прочие)

База агрегаторов отзывов

Поддержка Базы агрегаторов отзывов позволяет системам взаимодействовать с различными платформами и сервисами, агрегирующими отзывы пользователей и потребителей о продуктовом бренде или компании. Это обеспечивает своевременное обновление информации о репутации вашего бренда и облегчает процесс мониторинга отзывов на различных площадках.

База блогов

Наличие информационной базы блогов позволяет обеспечить поиск и анализ информации в записях (постах) и комментариях блогов (интернет-журналов)

База мессенджеров

Наличие информационной базы мессенджеров позволяет обеспечить поиск и анализ информации в каналах и публичных чатах мессенджеров (служб обмена сообщениями): Telegram, WhatsApp, Viber, TamTam и прочих

База онлайн-видео

Наличие информационной базы онлайн-видео позволяет обеспечить поиск и анализ информации в видео и в комментариях на платформах видео-блогов: YouTube, TikTok и прочих

База онлайн-СМИ

Наличие информационной базы онлайн-СМИ обеспечивает мониторинг и аналитику информации по искомым данным онлайн средствах массовой информации в сети Интернет

База печатных СМИ

Наличие информационной базы печатных СМИ обеспечивает мониторинг и аналитику информации по искомым данным в классических средствах массовой информации: газетах, журналах, телевидении, радио

База рекламы

Наличие информационной базы рекламы позволяет обеспечить поиск и анализ информации в рекламных сообщениях (включая рекламные интеграции), размещаемых в социальных сетях, онлайн-сми и на других площадках.

База социальных сетей

Наличие информационной базы социальных сетей позволяет обеспечить поиск и анализ информации по искомым данным на страницах аккаунтов и групп в социальных сетях и микроблогах: ВКонтакте, Facebook, Instagram, Twitter, Одноклассники, LinkedIn и прочих

При выборе программного продукта из функционального класса систем аналитики социальных сетей (САСС) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят эффективность использования системы для решения конкретных бизнес-задач. Важно оценить масштаб деятельности компании: для малого бизнеса могут подойти облачные решения с базовым набором функций и невысокой стоимостью подписки, тогда как крупным корпорациям потребуются масштабируемые системы с расширенными возможностями интеграции и аналитическими модулями для обработки больших объёмов данных. Также следует учитывать отраслевые требования — например, в финансовом секторе могут быть жёсткие требования к защите данных и соответствию регуляторным нормам, в то время как в сфере розничной торговли акцент может быть сделан на быстром анализе трендов и потребительского поведения. Технические ограничения, такие как совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой, требования к производительности и надёжности, также играют важную роль.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• функциональность: наличие модулей для сбора данных из различных социальных сетей, инструментов для сегментации аудитории, возможностей построения дашбордов и визуализации данных, средств для отслеживания упоминаний бренда и анализа тональности текстов;
• масштабируемость: возможность увеличения объёма обрабатываемых данных и расширения функционала в соответствии с ростом бизнеса;
• интеграция: совместимость с другими корпоративными системами (CRM, ERP и т. д.), наличие API для разработки кастомных решений;
• безопасность: механизмы защиты данных, соответствие стандартам информационной безопасности, возможность настройки прав доступа для разных групп пользователей;
• аналитические возможности: наличие продвинутых алгоритмов машинного обучения для прогнозирования трендов, сегментации аудитории и выявления паттернов поведения, поддержка многомерного анализа данных;
• удобство использования: интуитивно понятный интерфейс, наличие обучающих материалов и поддержки пользователей, возможность быстрой настройки системы под специфические задачи бизнеса.

После определения ключевых требований необходимо провести сравнительный анализ доступных на рынке решений, учитывая не только функциональные возможности и технические характеристики, но и репутацию поставщика, уровень поддержки и обслуживания, стоимость владения системой, включая лицензии, обновления и возможные дополнительные расходы. Также стоит обратить внимание на наличие кейсов успешного применения системы в компаниях, схожих по масштабу и отраслевой специфике с вашей организацией, что позволит оценить практическую эффективность решения.

Применение системы аналитики социальных сетей в работе компании может принести множество выгод, таких как:

• Повышение уровня эффективности маркетинговых кампаний: система аналитики социальных сетей позволяет компаниям анализировать поведение и предпочтения своей целевой аудитории, выявлять главные тренды и популярные среди пользователей темы. Эта информация может быть использована для создания эффективных и продуктивных маркетинговых кампаний.

• Рост узнаваемости бренда: САСС помогает компании анализировать активность пользователей в отношении ее бренда. В результате, компания может лучше понимать обратную связь пользователей, узнавать, как они воспринимают ее продукты и услуги, и корректировать свой подход к маркетингу, чтобы улучшить узнаваемость бренда и увеличить приток новых клиентов.

• Мониторинг репутации бренда: система аналитики социальных сетей позволяет следить за упоминаниями бренда в различных социальных сетях, определять, как пользователи реагируют на продукты и услуги, и реагировать на негативные отзывы в режиме реального времени. Это может помочь улучшить репутацию бренда и удержать клиентов.

• Принятие более точных решений: данные, полученные с помощью САСС, могут помочь компании понимать своих клиентов лучше и принимать более точные решения, относительно различных аспектов бизнеса, таких как проектирование новых продуктов или услуг, решения о масштабировании бизнеса, выбор стратегий маркетинга и т.д.

• Оптимизация затрат: Система аналитики социальных сетей может помочь компаниям оценить эффективность своих маркетинговых кампаний и инвестиций в социальных медиа. В результате, компания может оптимизировать свои расходы за счет сокращения рекламного бюджета на кампании, которые приносят низкий уровень отдачи.

Для включения в категорию Систем аналитики социальных сетей программный продукт должен соответствовать следующим функциональным требованиям:

• Сбор и анализ больших объемов данных: Система аналитики социальных сетей для бизнеса должна обладать способностью собирать и анализировать большие объемы данных из разных источников, чтобы предоставить полезную информацию для принятия решений.

• Определение влиятельности пользователей (выявление лидеров мнений и инфлюенсеров): САСС должна иметь возможность определить самых влиятельных пользователей, которые могут быть полезны для повышения узнаваемости бренда и распространения информации о продукте.

• Мониторинг конкурентов: Система должна следить за активностью конкурентов в социальных сетях, чтобы определить и анализировать их маркетинговые стратегии и привлечь целевых пользователей.

• Оценка эффективности кампаний: САСС должна иметь возможность оценивать эффективность маркетинговых кампаний в социальных сетях, измеряя показатели, такие как уровень вовлеченности, охват и конверсии.

• Генерация отчётов: Система должна автоматически генерировать отчеты с полезной информацией для принятия решений, оценки эффективности маркетинговых кампаний и предоставления аналитических данных о целевой аудитории.

В 2025 году на рынке систем аналитики социальных сетей (САСС) можно ожидать усиления тенденций, связанных с применением продвинутых алгоритмов обработки больших данных, углублённой интеграцией с другими корпоративными системами, расширением возможностей прогнозирования поведения аудитории, а также ростом значимости защиты данных и соблюдения регуляторных требований. Среди ключевых трендов:

• Развитие мультимодального анализа данных. САСС будут обрабатывать не только текстовые, но и визуальные, аудио- и видеоданные, что позволит получать более полное представление о потребительских предпочтениях и реакциях на маркетинговые кампании.

• Интеграция с системами машинного обучения и ИИ. Системы аналитики будут всё теснее интегрироваться с платформами машинного обучения, что обеспечит более глубокий анализ данных и возможность прогнозирования трендов потребительского поведения.

• Применение технологий обработки естественного языка (NLP). Усовершенствование алгоритмов NLP позволит САСС лучше понимать контекст и эмоциональную окраску сообщений, что повысит точность анализа общественного мнения и восприятия бренда.

• Усиление функций мониторинга в реальном времени. Развитие технологий потоковой обработки данных даст возможность САСС оперативно анализировать информацию и предоставлять бизнесу актуальные инсайты для принятия решений.

• Расширение интеграции с CRM и ERP-системами. САСС будут более тесно взаимодействовать с системами управления отношениями с клиентами и ресурсами предприятия, что позволит создавать более персонализированные маркетинговые стратегии.

• Укрепление мер безопасности и конфиденциальности данных. В условиях ужесточения законодательства в области защиты данных САСС будут внедрять более продвинутые механизмы шифрования и анонимизации информации.

• Развитие инструментов визуализации аналитических данных. Появление новых решений для визуализации данных сделает результаты анализа более наглядными и доступными для интерпретации широким кругом пользователей, включая менеджеров и топ-менеджмент компаний.

Россия

Медиалогия SM, Brand Analytics, СКАН-Интерфакс, Mindscan, Popsters, LiveDune, Арсенал, Интегрум Мониторинг СМИ, Крибрум. Про, Крибрум. Публичный поиск, ПрессИндекс, Яндекс.Блоги, Angry, Babkee, IQBuzz, IQSocial, JagaJam, Mediascope, SiteSputnik, Glassen-IT SNIPR, DataLocator, Shikari

Финляндия

Industry Insights Portal, M-Adaptive

Казахстан

Feedspy, iMAS

США

PandaRank, Sprout Social, Talkwalker, NodeXL, Cision Communications Cloud, Nexis Social Analytics

Украина

YouScan, SemanticForce

Великобритания

BuzzSumo, Audiense Insights

Франция

Mention

Литва

Picalytics

Норвегия

Meltwater