Как данные из социальных сетей помогают бизнесу лучше понимать своих клиентов

При работе с разными клиентами в России и СНГ я столкнулся с разными проблемами: непонимание важности и сути маркетинга при разработке и выводе продукта на рынок, критические ошибки при выстраивании коммуникаций с клиентами, отсутствие работы с клиентским опытом. Но самая критичная проблема большинства современных компаний в России - неумение сохранять данные о своих клиентах и использовать уже имеющуюся о клиентах информацию для увеличения продаж.

Корни большинства проблем современного бизнеса по нашему опыту заключаются в следующем:

1. Низкое качество данных для анализа.
2. Большинство не знают на самом деле кто их клиенты и чего они хотят.

Обе этих проблемы можно быстро и относительно дешево решить с помощью обогащения уже имеющихся у компании данных с помощью информации из соцсетей.

На самом деле делают. Но мало кто умеет делать качественно, да и рынок еще пока только "дозревает" до этой технологии, несмотря на весь хайп по нейронным сетям и большим данным. Поэтому те, кто начнут это делать уже сегодня - получат возможность опередить конкурентов на несколько шагов вперед. Именно этим и занимаются компании вроде Сбербанка, Яндекса и других крупных игроков, которые понимают важность анализа данных.

Вытаскивать данные можно из многих соцсетей, но на текущий момент проще всего (а значит дешевле) получать данные из ВК. Если у компании есть хотя бы какая-то обрывочная информация о своих клиентах, то уже на основании этого можно получить:

1. Актуальные профили клиентов по ФИО или номеру телефонов, которые они оставили ранее и узнать их интересы (на какие группы подписаны, что лайкают, какое видео смотрят и т.д).
2. Актуализировать информацию о покупателях на основе их профилей в соцсети (место жительства, контакты и др.).
3. Осуществить сегментацию всех клиентов на основе их поведения в ВК - это даст возможность делать предложения в нужный момент нужным людям, следовательно, увеличится конверсия и снизится стоимость одного контакта с клиентом.

Посмотрите короткое видео из фильма "Особое мнение" с Томом Крузом. По сюжету герою приходится скрываться от спецслужб, поэтому он вынужден поменять себе глаза, чтобы его было труднее обнаружить (по задумке сценариста в будущем каждого человека мгновенно будут распознавать по его сетчатке глаз, кстати, распознавание лиц уже сегодня - обыденная вещь, хотя вы об этом и не догадываетесь:)). Обратите внимание какую рекламу герою Тома Круза показывали до операции по пересадке глаз и какую после.

4. Найти похожих на текущих клиентов юзеров в ВК на основе их пересекающихся интересов и поведения.

5. Выявить с помощью технологий machine learning пользователей, которые являются лидерами мнений в своих сегментах (по количеству подписчиков, охвату, виральности постов и т.д.).

6. Получить информацию о всех пользователях любой группы в ВК.

• Вы получите с минимальными инвестициями актуальный профиль ваших клиентов и поймете как они ведут себя в ВК.
• Найдете контакты новых людей, которые с высокой вероятностью откликнутся на Ваше рекламное предложение в ВК и других соцсетях.
• Используете в дальнейшем полученную в результате исследования информацию для корректировки текущих маркетинговых планов и создания системы рекомендации с высоким показателем отклика и низкой итоговой себестоимостью.
• Поймете к мнению каких пользователей прислушивается Ваша аудитория и сможете дешевле и качественнее осуществлять посев рекламы.

Варианта два:

1. Дать задачу своим айтишникам (если они умеют программировать, конечно) - информации в Интернете довольно много.
2. Заказать на аутсорсе, хотя это будет стоить дорого, но работать будут профи, причем таких профи в стране довольно мало.

Если второй вариант интересен - пишите @RomanDenisov.

P.S.: анализ других соцсетей также можно делать, но я бы рекомендовал на основе своего опыта начать с обогащения данных о клиентах из ВК.