Analitica rețelelor sociale ca practică de business intelligence

În poziționarea unui program de analitica rețelelor sociale ca parte a practicii de inteligență de afaceri (business intelligence, BI) a unei organizații, BI poate fi conceptualizată atât ca proces, cât și ca produs (Jourdan și colab., 2008). Ca proces, BI cuprinde metode și proceduri pe care organizațiile le pot utiliza pentru a achiziționa, analiza și disemina informații pentru luarea deciziilor de afaceri (Lonnqvist & Pirttimaki, 2006) și pentru a dezvolta informații utile pentru a le ajuta să concureze și să se dezvolte în industria lor (Jourdan et al. ., 2008). Punctul de vedere al produsului BI se concentrează pe informațiile rezultate din proceduri analitice care pot permite organizațiilor să prezică comportamentul diferiților actori și jucători din industrie în mediul lor de afaceri (Vedder și colab., 1999). În general, practica BI se referă la utilizarea eficientă a tehnologiei informației pentru a furniza informații acționabile pentru factorii de decizie (Negash, 2004; Watson și Wixom, 2007).

Nucleul practicii BI este integrarea între obiectivele de afaceri la nivel de strategie și indicatorii cheie de performanță (key performance indicators, KPI) la nivel operațional. KPI-urile sunt valori esențiale pentru bunăstarea unei organizații și pot fi utilizate direct pentru a măsura sau evalua succesul realizării obiectivelor de afaceri și pentru a prescrie un curs de acțiune (Lonnqvist & Pirttimaki, 2006; Watson & Wixom, 2007).

Cercetări recente privind analiza social media au subliniat necesitatea adoptării unei abordări bazate pe BI pentru colectarea, analiza și interpretarea datelor rețelelor sociale (Heijnen și colab., 2013; Murdough, 2009). În practica analiticii rețelelor sociale ca inițiativă de business intelligence, este important ca fiecare metrică a rețelelor sociale să fie legată de o valoare a afacerii sau KPI (indicator cheie de performanță), care, la rândul său, ar trebui să se asocieze la un obiectiv strategic de afaceri. De exemplu, se recomandă adesea ca inițiativele de măsurare a rețelelor sociale să fie instigate printr-o luare în considerare la nivel înalt a obiectivelor de afaceri comune tuturor organizațiilor – creșterea veniturilor, reducerea costurilor sau îmbunătățirea satisfacției clienților (Sterne, 2010). În mod similar, pentru inițiativele de marketing pe rețelele sociale, obiectivele la nivel înalt sunt, de obicei, legate de conștientizarea mărcii, generarea de clienți potențiali și reținerea clienților (Kelly, 2012). Etlinger și colab. (2013) subliniază faptul că obiectivele de afaceri pot acționa adesea ca Steaua Polară pentru companii, ajutându-le astfel să își formuleze și să stabilească prioritățile inițiativelor de măsurare a rețelelor sociale.

În general, relația dintre obiectivele corporative, sprijinirea valorilor unităților de afaceri sau a indicatorilor de performanță și a valorilor rețelelor sociale ar trebui să fie identificabile. Eforturile timpurii în definirea și elaborarea acestor relații pot contribui la furnizarea unei baze solide pentru un program de analitica social media în organizație (Lovett, 2011; Zeng și colab., 2010). Owyang și colab. (2010) se referă la acest exercițiu drept „crearea unui manual de măsurare a rețelelor sociale” care aliniază o organizație la scopurile, obiectivele, așteptările și acțiunile inițiativelor sale de socializare.

Figura 1 de mai jos prezintă relațiile dintre nivelurile de strategie, management și execuție din organizație. Vă oferim următorul exemplu simplu pentru a ilustra configurația și relațiile dintre cele trei niveluri prezentate în figură. Către îndeplinirea obiectivului de afaceri la nivel înalt de îmbunătățire a satisfacției clienților, încurajarea dialogului cu clienții poate fi un obiectiv de afaceri specific pentru managementul relației cu clienții la nivel de strategie. Printre alți indicatori de performanță care pot fi utilizați pentru a urmări eficiența în atingerea acestui obiectiv la nivel de management, organizația poate utiliza o valoare cum ar fi acoperirea conversației (Interactive Advertising Bureau, 2009). La nivel de execuție, o astfel de valoare poate fi calculată analizând raportul dintre numărul de persoane care participă la conversație și numărul de persoane expuse conversației (Owyang și colab., 2010).

(Componente de Business Intelligence într-un program de analitica rețelelor sociale)

În deliberarea analiticii rețelelor sociale printr-un obiectiv BI, se recomandă ca, pe lângă simpla definire a valorilor operaționale la KPI-urile strategice, organizațiile să stabilească, de asemenea, repere la nivelurile KPI-urilor și a valorilor rețelelor sociale. O astfel de orientare poate arăta diferența dintre succesul și eșecul unei inițiative de măsurare a rețelelor sociale (Fisher, 2009; Murdough, 2009) și indică, de asemenea, maturitatea practicilor și proceselor de inteligență socială în cadrul organizației (Etlinger și colab., 2013 ). Continuând cu exemplul citat mai sus, valori cum ar fi acoperirea conversației ar trebui, în mod ideal, să nu fie raportate doar ca o valoare absolută, ci și ca o tendință în timp sau ca un indicator comparativ față de criteriul de referință anterior sau extern. Acest lucru va ajuta organizația să obțină un sentiment dacă volumul participanților la conversațiile lor se extinde și dacă conversațiile se răspândesc dincolo de locurile lor de dialog obișnuite.

Bibliografie

• Etlinger, S., Li, C., & Groopman, J. (2013). Social data intelligence: Integrating social and enterprise data for competitive advantage. (). San Mateo, CA: Altimeter Group.
• Fisher, T. (2009). ROI in social media: A look at the arguments. Database Marketing & Customer Strategy Management, 16(3), 189195.
• Heijnen, J., de Reuver, M., Bouwman, H., Warnier, M., & Horlings, H. (2013). Social media data relevant for measuring key performance indicators? A content analysis approach. Co-created effective, agile, and trusted eServices (pp. 74-84) Springer.
• Interactive Advertising Bureau. (2009). Social media ad metrics definitions. Retrieved 06/13,    2013,    from http://www.iab.net/media/file/SocialMedia MetricsDefinitionsFinal.pdf
• Jourdan, Z., Rainer, R. K., & Marshall, T. E. (2008). Business intelligence: An analysis of the literature 1. Information Systems Management, 25(2),    121-131. doi: 10.1080/10580530801941512
• Kelly, N. (2012). How to measure social media: A step-by-step guide to developing and assessing social media ROI Que Publishing.
• Lonnqvist, A., & Pirttimaki, V. (2006). The measurement of business intelligence. Information Systems Management, 23(1), 32.
• Lovett, J. (2011). Social media metrics secrets. Indianapolis, IN: Wiley Publishing, Inc.
• Murdough, C. (2009). Social media measurement: It’s not impossible. Journal of Interactive Advertising, 10(1), 94-99.
• Negash, S. (2004). Business intelligence. Communications of the Association for Information Systems, 13(2004), 177-195.
• Owyang, J., Lovett, J., Peterson, E. T., Li, C., & Tran, C. (2010). Social marketing analytics: A new framework for measuring results in social media. ().Altimeter Group.
• Sterne, J. (2010). Social media metrics: How to measure and optimize your marketing investment. Hoboken, NJ: John Wiley.
• Vedder, R. G., Vanecek, M. T., Guynes, C. S., & Cappel, J. J. (1999). CEO and CIO perspectives on competitive intelligence. Communications of the ACM, 42(8), 108-116.
• Watson, H. J., & Wixom, B. H. (2007). The current state of business intelligence. Computer, 40(9), 96-99.
• Zeng, D., Chen, H., Lusch, R., & Li, S. (2010). Social media analytics and intelligence. Intelligent Systems, IEEE, 25(6), 13-16.

Sursa: Umar Ruhi, Social Media Analytics as a Business Intelligence Practice: Current Landscape & Future Prospects, in Journal of Internet Social Networking & Virtual Communities, Vol. 2012 (2012), Article ID 920553, DOI: 10.5171/2012.920553. Copyright © 2014. Umar Ruhi. Licența CC-BY 3.0. Traducere și adaptare Nicolae Sfetcu