Máme za sebou základní analýzu sociální sítě, tedy víme, kdo je kdo. Jestli se vám zdálo, že to doposud bylo jednoduché, pak vás asi nepotěším informací, že především proto, že jsem toho dost zatajil. Především jsme si zatím neukázali, jak dělit alfa uživatele, ale vzhledem k malým rozměrům českých sociálních sítí a jejich relativní plochosti se toho zatím vzdáme, protože by to naše úvahy komplikovalo. Ponechme analýzu ve vědomě zjednodušující rovině aktivní uživatel = alfa uživatel = objekt našeho zájmu.
Analýza nálad
K čemu se v sociální síti analyzují nálady, tedy proč se dělá tolik populární sentiment analysis? Abyste věděli, co si o vás komunita myslí, a abyste byli včas varováni před tím, než se nějaký problém stane nebezpečným, nebo naopak, kdy se blížíte bodu obchodní singularity, kdy se zájem o vás rovnou přetavuje v zůstatek na běžném obchodním účtě.
Nálady vyhodnocujeme v zásadě ze dvojího pohledu, tedy aktivním a pasivním monitoringem.
Aktivní monitoring
Monitoring aktivní znamená, že se na nálady zeptáme, snažíme se je zjistit aktivním přístupem. Nejčastěji formou ankety, hlasování či autoškolního dotazníku, kdy uživatel vybírá předem definované možnosti. Hlavní výhodou tohoto přístupu je, že se dozvíte názor na něco, k čemu se jinak komunita neměla potřebu vyjadřovat, a dozvíte se to ve strukturované formě, se kterou nemáte další větší nároky na zpracování a powerpointizaci pro zákazníka. Ze čtyř možností si uživatelé vybrali a jasně vám sdělili, že za elektronické knihy jsou ochotni platit maximálně polovinu ceny knihy papírové.
Byl jsem před lety u toho, když průzkum na toto téma dělal Amazon – to bylo v době, kdy nastavoval cenovou politiku digitálně distribuovaných knih pro Kindle. A právě příklad s knihami mi přijde maximálně případný. V takovém běžném internetovém dotazníku, jak vám řekne každý (standardně vzdělaný) sociolog, se ptáte lidí ochotných odpovídat. Což není nutně skupina, která se protíná s potenciálními zákazníky produktu. Skutečně, z průzkumu Amazonu tehdy vypadlo, že maximální cena za elektronickou knihu je polovina ceny papírové. Hlasovali ti, kdo chtěli hlasováním ovlivnit výsledek ve svůj prospěch. Jedinou výhodou průzkumu bylo jeho snadné zpracování.
Pokud to chcete udělat pořádně, například když to děláte pro sebe nebo pro někoho, kdo si opravdu zaplatil slušně odvedenou práci, musíte výsledky ankety normalizovat na cílovou bázi klientů. To znamená, že především musíte vědět, kdo je vaše cílová báze: zpravidla potenciální zákazníci, na které cílíte, ale také třeba zákazníci konkurence, nebo obyvatelé ČR atd, to si řekněte dopředu vy. Musíte mít stanovený jejich socdemo (sociálně-demografický) profil, a kdybych do toho mohl mluvit, tak bych ještě navrhl, abyste si předem ověřili, že “stanovené socdemo” se kryje skutečně s těmi, kteří budou ochotni si váš produkt koupit.
Normalizace dat
Pak už “normalizujete”, což neznamená, že byste měli pozvat spřátelená vojska, ale že vyházíte lidi, kteří nesedí do socdemo profilu cílové skupiny. Doporučuji o tom přečíst nějakou odbornou literaturu (nebo vystudovat sociologii), ale aspoň orientačně můžete použít výše uvedené řádky. Vím, že problematika je složitější, ale to je nad rámec mých prostorových možností.
Další odbočka (a omlouvám se za ni, prakticky tam demonstruji komplexnost problematiky průzkumů): povšimněte si, jak se liší výsledky “webových hlasování”, když už před hlasováním vidíte, jak hlasovali ostatní uživatelé, a když tuto informaci dopředu nemáte. Sociolog vám ihned řekne, že hlasující jsou dopředu ovlivněni převládajícím názorem většiny a že u hlasování, kde se dopředu ví, jak hlasují ostatní hlasující, se po pár desítkách hlasů už nebude podstatně měnit. To je také důvod, proč během voleb při hlasování nebývají vydávány průběžné výsledky. Aby takové hlasování mělo nějaký význam, tak se do hlasovacího formuláře před odhlasováním nedávají jeho průběžné výsledky. A zajímá vás, proč to tak hodně zpravodajských serverů nemá? Ptal jsem se na to. Prý proto, že pak lidi méně hlasují a jde o kliky, ne o výsledek. Konec odbočky.
Normalizace dat je nezáživná práce, ale trénujte se v ní, analýza sociálních sítí je jí plná. Bez toho, že porovnáte rozdíly mezi lidmi, kteří vám odpovídají a těmi, které oslovujete či potřebujete, se nedoberete výsledků, stejně jako Amazon nakonec zjistil, že elektronické knihy lze bez uzardění prodávat i dráže než knihy papírové – protože je máte hned a některé věci také hned chcete, a mají pro vás v elektronické podobě přidanou hodnotu. Rázem (a jedním dobře provedeným průzkumem) jste přišli k 50% v revenue, to není špatné.
Aktivní monitoring má další nepříjemnou vlastnost: těžko se lze dostat mimo předpokládané hranice. Ptáte se lidí, zda chtějí auto modré, zelené nebo černé. Jenže jak vám v takové anketě mohou říci, že chtějí růžové s puntíky? Nijak. Pak koukáte vyjeveně na konkurenta, který takovou káru předvedl a má s ní úspěch. Jak to, že vám to nevypadlo z průzkumu? Protože jste se na to neptali. Ptali jste se na to, jakou ze tří barev by si lidi vybrali a nezohlednili jste, že na trhu je těch barev mnohem více. (A taky to, že barva auta je může zajímat až v poslední řadě, ale to zase ponechme stranou).
Interview neboli rozhovor
Řešením je interview nebo alespoň nějaká jeho zjednodušená forma, například otázka, kterou mohou uživatelé zodpovědět podle svého, například tak, že sami řeknou barvu vozu. Tohle se používá v případě, že potřebujete opravdu relevantní výsledky, jenže je to pracné.
Především většinou nestačí jedna otázka, ale musíte mít strukturovaný dotazník, který obsáhne celou problematiku a vám upřesní, zda u zákazníka rozhoduje modrá barva vozu, nebo nejdříve jeho cena, výkon a pak teprve barva. Dále musíte celou věc zpracovat, tedy zákazníkovy obsáhlé a nesystematizované odpovědi přeložit do strukturovaných bodů. O normalizaci nemluvě, ta vždy musí být v pozadí.
Zde doporučím jednu věc: nechat to na někoho, kdo to u vás dělá, pokud jste marketingová agentura, určitě někoho takového máte. V tomto ohledu mám nejlepší zkušenosti s lidmi, kteří dělali průzkumy v sociálně vyloučených skupinách. Když vám analýzy dělá člověk, který pět let obcházel černošská ghetta, je s jeho průzkumy o konzumaci kávových nápojů v kancelářských budovách na Manhattanu radost pracovat, protože má s tímhle typem lidí zkušenosti. I tady doporučím do věci, je-li hodna té investice a pozornosti, angažovat profíky, nebo alespoň pročíst relevantní literaturu. Berte to tak, že hlasování na Facebooku Gallupa ještě pořád nenahradilo a asi k tomu jen tak nedojde.
Facebook Insights Demografie: není přesná, není vševědoucí, ale aspoň něco tu najdete. V tomto případě koukáte na demografii stránky Lupy na FB.
Na závěr odstavce o aktivním monitoringu bych rád zmínil jednu věc: na Facebooku je s běžnými nástroji prakticky nepoužitelná. Důvodem je, že z běžného hlasování na Facebooku nedostanete žádné socdemo reporty, ani ty jejich náznaky, jaké jsou ve stránkách na Insights, takže ta data jsou vlastně nepoužitelná. Řešením je vytvořit si vlastní hlasovací aplikaci, kde ta data budete sbírat, jenže to už vám ji uživatelé musí povolit, a to je nemalá překážka. Osobně soudím, že aktivní monitoring na Facebooku a Twitteru nemá smysl, s výjimkou dobře zainvestované a odůvodněné záležitosti. Pokud neděláte průzkum jen v rámci této komunity a vědomě se nesmíříte s omezeností dat, je to vlastně jen lepší forma hlasování na webu. Tedy na nic.
Pasivní monitoring
Pasivní monitoring je něco, co si běžně lidi zřejmě představují pod výrazem “monitoring” nebo “analýza” sociálních sítí. Abych byl spravedlivý, pod pojmem analýza si většinou představují tabulku, kde je napsaný počet fanoušků vaší stránky a vaší konkurence. Jak vidíte, popsal jsem hodně řádek, než jsem se k němu dostali, ale to hlavně proto, že pasivní monitoring je jen částí analýzy, částí práce v sociální síti.
Pasivní znamená, že nasloucháte. Že prohledáváte sociální síť a posloucháte, kde se co šustne o vaší značce, ale i o vaší branži nebo konkurentech.
Sysomos Heartbeat: jak tepe vaše téma internetovými sociálními sítěmi?
Proč monitorujete vaši značku, to je snad zřejmé. Proč monitorujete konkurenci a branži, kterou, jak víme, nám nejlépe popisují slova vašeho SEO/PPC mastera? Abyste poznali kontext. Vždycky vypadá v prezentaci lépe, když tam můžete napsat, že citovanost vaší značky se v rámci oboru zvýšila o 33 %, než když po pravdě uvedete, že jedna ze tří zmínek byla o vás.
ScoutLabs: četnost zmínek o firmě
Ale abych si z toho nedělal jen legraci (každý začátek je těžký), kontext je důležitý. Potřebujete vědět, jak je na tom konkurence a pak také, jak je na tom celý obor. Hovoří se vůbec o limonádách na Internetu? Je to téma, které lidé řeší? A jak ho řeší, co je na tom tématu zajímá a jak by bylo vhodné na tento zájem reagovat? To jsou otázky, na které by vám měla taková monitorovací zpráva odpovědět.
Nezapomínejte na to, že je vhodné zvýšit celkovou citovanost oboru, protože jakmile se z něčeho stane “téma”, znamená to pravděpodobně i vyšší prodeje každého z účastníků. A když roste celkový trh a vy se vezete na vlně, můžete se pokusit o to, aby prodeje nepozorné a nedůvtipné konkurence zůstaly stejné a zvyšovaly se jen ty vaše. Nicméně k tomu je v tuhle chvíli daleko. A draho.
Objektivizace subjektivity
Je to poněkud protimluv, ale v pasivní analýze se budeme snažit objektivizovat subjektivní vyjádření. Tedy převést subjektivní tvrzení na čísla a v číslech hledat objektivní pravdu o naší značce.
Subjektivní vyjádření je jakýkoliv komentář, příspěvek, žvást, canc, blogpost, tweet, statut, všechno, co je spojeno s vaší značkou, vaším oborem a je vypuštěno do sociální sítě. Subjektivní je to proto, že jde o názor subjektu, jednotlivce. Jen tak mimochodem, subjektivní názory jsou špatně žalovatelné, takže rovnou ze svého repertoáru komunikace vyřaďte kontaktuje vás naše právní oddělení
.
Objektivizace znamená, že subjektivní vyjádření porovnáme s objektivní skutečností, vysokou pravdou – a přiřadíme mu “náladu” – sentiment. Tedy náladu pozitivní, negativní a neutrální. S jakou vysokou pravdou tvrzení porovnáváme?
Nejsme tu na filosofické fakultě, budeme se držet hezky při zemi, porovnáváme s pravdou značky, tedy s tím, jaká platí kritéria pro značku. Tedy, jak se tvrzení vztahuje ke značce a k prostředí značky. Je součástí vaší pravdy o značce, že slunce obíhá kolem země? Pak každý post tvrdící něco opačného označte jako negativní, protože zjevně vůči značce lže.
Ale jestli mohu doporučit, snažte se držet pravd uznatelných veřejností a do zjevných protimluvů proti běžnému chodu světa jděte jen tam, kde to dává smysl a lze situaci dlouhodobě ustát. Například značka Fair Trade tohle dobře umí: kupujte si drahé kafe, zlepšíte svět.
Taxonomie subjektivity
Pro pořádek je vhodné si uvědomit, že subjektivní tvrzení se dělí do několika kategorií, což také odlišuje způsob, jakým bychom se k takovému tvrzení měli (či mohli) postavit.
- Subjektivní tvrzení je deklarování něčeho jakožto skutečnosti. Je to založené na vědomém přesvědčení, že něco tak je, nebo v složitějším případě na tom, že by tak něco mělo být chápáno. Například “Okna od značky XY jsou šmejd.”
- Názor je vyjádření osobního přesvědčení, že něco by mělo takto být. “Měl bys koupit XY, to splňuje, co potřebuješ.”
- Nálada je vyjádření osobního vztahu nebo prožitku. “Mám rád film XY.”
Z našeho pohledu není tato taxonomie tak důležitá, ale je důležitá pro to, jak budete případně na takové zápisky reagovat, protože na každý typ tvrzení je třeba reagovat jinak.
Z výše uvedeného bychom mohli chápat, že náladu má smysl měřit jen u tvrzení typu nálada, ale docela tak to není. Nálada je pro nás jakýkoliv vyhraněný vztah k našemu produktu či značce.
Jak zanalyzovat nálady
Existuje řada nástrojů, které umožňují nálady analyzovat, věnovat se jim budeme ve zvláštním dílu. Zde si řekneme jen obecně o tom, co a jak s analýzou nálad. A také vás hned uklidním, vývoje nástrojů analýzy nálad jsou v plenkách a mizerné i pro angličtinu, natož pro češtinu. Zatím zřejmě nejlepší pro angličtinu je Sysomos MAP a Radian6, ale ani to není ničím, co bych doporučil k autonomnímu nasazení bez kontroly. Pořád platí: ručně to projděte, ručně to hodnoťte. Třeba taková ironie a sarkasmus, tam algoritmy pro sentiment analýzu dosahují ještě horších výsledků než Sheldon v Teorii velkého třesku. Obecně se totiž používají analýzy podle klíčových slov a to opravdu nedává moc dobré výsledky, tady jsme ještě na začátku bádání.
Změna nálad je důležitým indikátorem a jedním z důležitých částí monitoringu sociálních sítí. Zatímco počet fanoušků vaší stránky se pravděpodobně při průšvihu nezmění, nebo naopak paradoxně poroste, protože lidi se půjdou podívat, co se u vás děje, negativní nálady byste měli vidět ihned.
Jednotlivé názory označíte, zda jsou pozitivní, neutrální nebo negativní v rámci komunikační strategie značky. Berte to poněkud s rezervou, pokud se vám zdá něco jen málo negativní, nechte to spíše jako neutrální, jen málo pozitivní je pozitivní, lidé jsou spíše kritičtí.
ScoutLabs: analýza nálad pro Allianz. Nejlepší je vyhodnotit si jednotlivé výroky ručně.
Analýzu je vhodné si pro názornost převést do grafu, kde vidíte, jak se nálada vůči vaší značce mění v průběhu času. To za prvé. Za druhé je vhodné tento graf doplnit trendovou křivkou a jelikož jde o lineárně závislý trend, doporučil bych lineární regresi, se kterou si Excel snadno poradí. Dozvíte se, zda roste počet citací i poměry pozitivních zmínek, nebo nikoliv.
Když už máte graf, vezměte si monitoring tisku a doplňte si k datacím události, o kterých média ve spojení s vaší značkou či oborem referovala. Lépe tak můžete pochopit, proč se mění nálady: pokud vyšel článek o tom, jak znečišťujete životní prostředí, nemělo by vás překvapit, že nálada jde vůči vám dolů.
Výsledný graf je asi nejlepší vizitkou vaší firmy v sociálních sítích. Vidíte z něj měnící se nálady v kontextu událostí, která se kolem vaší firmy a oboru staly.
U analýzy nálad je dobré povšimnout si “spouštěčů”: důvodů, proč se nálada změnila či rozšířila. Proč se změnil počet citací a jejich zabarvení (nejčastěji do negativna). Takhle máte možnost odhalit klíčové členy komunity, kteří vám zůstali skryti nebo jimž jste nepřikládali velikou důležitost. Jak je odhalíte? Přesný postup neexistuje. Chce to intuici a detailní sledování grafu v bodě, kdy se začala “blbá nálada” šířit, sledovat, od koho začala a u koho se začala do internetu zesilovat.
Shrnutí
Tak, to je pro dnešek všechno. Podívali jsme se na nejdůležitější analýzu sociálních sítí, na jejich monitoring. Řekli jsme si, že aktivní monitoring je nákladný a zajímavý nebo levný, k ničemu a zajímavý, nastínili jsme si, jak se dělá a řekli si, že nejlepší to bude svěřit někomu, kdo tomu opravdu rozumí. U pasivního monitoringu nálad a zmínek na sociálních sítích jsme si řekli, jak je vyhodnocovat a jak je dát do grafu.
Příště si povíme něco více o konverzacích, jejich sledování a dalších často opomíjených drobnostech. Nu a také se snad už dostaneme k vyhodnocování účinnosti, ROI – a k mým výhradám stran smysluplnosti reklamy do sociálních sítí.
