Utilizare și indicatori de performanță în analitica rețelelor sociale

În timp ce caracteristicile și capabilitățile specifice soluțiilor de analitica a rețelelor de socializare variază foarte mult între furnizori, majoritatea software-ului oferă suport pentru cazuri de utilizare standard care se aplică într-o gamă largă de companii.

Algoritmii bazați pe analitica rețelelor sociale, procesarea limbajului natural, procesarea complexă a evenimentelor și tehnicile de extragere a datelor sunt utilizate în mod obișnuit de software-ul de analitica social media pentru a oferi o gamă largă de capabilități de analiză și valori care pot fi utilizate de manageri pentru obținerea unor informații critice despre afaceri și facilitarea luării deciziilor eficiente (Melville și colab., 2009; Luckham, 2011).

Pentru început, mulți analiști sunt de acord că întreprinderile folosesc adesea analitica social media din câteva motive comune. Principalii factori de afaceri pentru analitica social media includ: identificarea avocaților și a influențatorilor; înțelegerea sentimentului; identificarea segmentelor de public; măsurarea reputației mărcii și a ponderii vocii; și determinarea eficacității mesajelor de marketing (Lovett, 2011; Petrocelli, 2013; Stodder, 2012). Mai recent, s-a pus, de asemenea, accentul pe includerea capabilităților de analiză predictivă în software-ul de analitica socială pentru a permite companiilor să descopere tipare și să anticipeze impactul valorilor actuale, cum ar fi sentimentul asupra viitoarelor activități de socializare (Petrocelli, 2013; Stodder, 2012).

Tabelul 1 de mai jos rezumă câteva cazuri de utilizare obișnuite și întrebările subiacente la care întreprinderile doresc să răspundă prin analitica rețelelor sociale, împreună cu tehnici de analiză care permit aceste cazuri de utilizare și mostre de valori care pot fi de interes pentru management.

După cum se evidențiază în Tabelul 1, măsurarea eficientă a rețelelor sociale cuprinde o combinație de valori derivate prin tehnici de analiză multiple și multiple metrici care trebuie să fie întrețesute împreună pentru a extrage semnificația și ideile relevante pentru afacere. De asemenea, complexitatea tehnicilor de analiză variază în funcție de contextul afacerii și de sfera de cunoștințe tactice sau strategice dorite. Un program holistic de analitica rețelelor sociale ar trebui să includă în mod ideal mai multe cazuri de utilizare care să permită monitorizarea, descoperirea și capacitățile predictive care să fie utilizate în procesul de luare a deciziilor.

Tabelul 1: Obiective, cerințe și rezultate în analitica social media

Cazuri de utilizare obișnuite pentru analitica social media	Perspectivă de afaceri necesare	Activarea tehnicilor de analitica rețelelor sociale	Valori relevante privind performanța în rețelele sociale
Rețele sociale Audiența Segmentare	Ce segmente trebuie vizate pentru achiziție, creștere sau păstrare? Cine sunt susținătorii și influențele pentru marcă sau produs?	Analiza rețelelor sociale	Avocații activi pledează pentru influență
Rețele sociale Informație Descoperire	Care sunt subiectele sau temele relevante pentru afaceri noi sau emergente? Apar noi comunități de influență?	Prelucrarea limbajului natural Procesarea complexă a evenimentelor	Tendințele subiectelor Raportul sentimentelor
Expunere și impact pe rețelele sociale	Care sunt percepțiile mărcii în rândul constituenților? Cum se compară marca cu concurenții? Ce canale de socializare sunt utilizate pentru discuții?	Analiza rețelelor sociale Prelucrarea limbajului natural	Conversația atinge viteza de participare a implicării audienței vocale
Rețele sociale Comportament Inferențe	Care este relația dintre subiectele și problemele relevante pentru afaceri? Care sunt cauzele intenției exprimate (cumpărare, agitare, etc.)?	Procesarea limbajului natural Clustering în mineritul de date	Corelări de interese sau preferințe (temă) Matrici cu afinitate de subiecte

După cum este subliniat în Tabelul 1, există diverse opțiuni disponibile organizațiilor pentru implementarea și instituționalizarea programelor lor de analitica social media. Ceea ce este important este ca analitica social media să fie abordată ca o disciplină care transcende doar instrumentele și aplicațiile tehnologice. Ar trebui să fie considerată o practică și un proces care poate permite întreprinderilor să utilizeze datele sociale ca element de intrare crucial în deciziile și strategia de afaceri. În acest sens, analitica social media trebuie să fie situată și integrată ca parte a practicii generale de business intelligence din organizație.

Bibliografie

1. Lovett, J. (2011). Social media metrics secrets. Indianapolis, IN: Wiley Publishing, Inc.
2. Luckham, D. C. (2011). Event processing for business:    Organizing the real-time enterprise. Hoboken, NJ: Wiley Publishing, Inc.
3. Melville, P., Sindhwani, V., & Lawrence, R. (2009). Social media analytics: Channeling the power of the blogosphere for marketing insight. Proc.of the WIN,
4. Petrocelli, T. (2013). Social media marketing & analytics: Market landscape report. ().Enterprise Strategy Group.
5. Stodder, D. (2012). Customer analytics in the age of social media. ().TDWI Research.

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