Применение данных из соцсетей в маркетинге: уровни normal, hard, impossible

  • как выглядит типичный покупатель, чем интересуется, где бывает, какой контент потребляет;
  • как этот покупатель взаимодействует с брендом, где и какую рекламу видит, какие сильные и слабые качества выделяет.
  • Мониторинг упоминаний бренда. Позволяет узнать что покупатели думают о продукте, какие сильные и слабые стороны выделяют, где и как с ним взаимодействуют. Это must have инструмент для крупного бизнеса, рекомендую сервисы YouScan и SemanticForce.
  • Ручной анализ профилей и страниц. Позволяет лучше понять своего клиента и определить подходы к нему, выявить явные накрутки для лидеров мнений, найти наиболее трендовый контент. Инструмент помогает Лене сформировать маркетинговые гипотезы, но не может дать однозначный ответ, так как не является репрезентативным.
  • Мониторинг трендов. В отличии от мониторинга упоминаний, решает более комплексную задачу — находит все потенциальные маркетинговые идеи. Сервис предоставляют те же компании, что и мониторинг упоминаний.
  • Выбор инфлюенсеров. Если ручной анализ дает возможность только проверить несколько выбранных лидеров мнений на накрутки, то автоматизированный — из сотен тысяч инфлюенсеров выбрать наиболее эффективных. Детальнее в отдельной статье.
  • Сегментация клиентов. Изучение лайков клиентов вручную открывает отдельные инсайты, но не дает полной картины. Автоматизированный анализ профилей позволяет изучить всех клиентов и выделить сегменты аудитории. В России такие задачи решают Tazeros и Double Data, в Украине — Artellence.
  • Наполнение CRM. Обычно компания знает много информации о 10% своих постоянных клиентов, а оставшиеся 90% сделали всего по несколько покупок, что не позволяет понять их потребности. Данные из соцсетей предоставляют много информации в том числе и по этим 90% клиентов, что закладывает базу для персонализации.
  • Предиктивные модели. Прогнозируют кому из клиентов какой товар стоит предложить. Для этого применяются алгоритмы машинного обучения и объединенные внутренние данные компании о продажах с информацией из соцсетей.
  • Персонализация месседжей. Сначала аудитория разбивается на сегменты, затем каждый сегмент детально изучается — история покупок, интересы и потребности, а после этого подбираются персональные каналы коммуникации — микротаргетинг и инфлюенсеры.

--

--

--

Inventor, founder @Artellence. Top topics: artificial intelligence, big data, open data, fintech, public sector, politics, technologies of the future.

Love podcasts or audiobooks? Learn on the go with our new app.

Get the Medium app

A button that says 'Download on the App Store', and if clicked it will lead you to the iOS App store
A button that says 'Get it on, Google Play', and if clicked it will lead you to the Google Play store
Volodymyr Lozovyi

Volodymyr Lozovyi

Inventor, founder @Artellence. Top topics: artificial intelligence, big data, open data, fintech, public sector, politics, technologies of the future.

More from Medium

The Persuasive Power of Questions

HR Trends in 2022: Part 2

How a Leadership Base Camp builds young artisans’ soft skills to help them succeed at work

HOW CAN K12 TEACHING BE APPLIED IN CORPORATE LEARNING?