Как автоматизировать мониторинг и анализ контента социальных сетей?
TADетали

Продукт

Социальные сети стали для бизнеса отличным способом отслеживать настроения клиентов и реагировать на их жалобы и предложения. Делать это можно бесплатно, а главное – в режиме реального времени. Такой мониторинг не только повышает лояльность клиентов, но и помогает совершенствоваться самой компании. Понятно, что без специальных решений отслеживать такие потоки информации сложно, и тем сложнее, чем крупнее само предприятие. Исполнительный директор компании «Иннодата» Сергиенко Александр Сергеевич рассказал, что нужно знать об автоматизации мониторинга соцсетей и какими путями этого можно добиться.

Разработчики: Иннодата (Innodata)
Дата премьеры системы: 2018/03/18
Отрасли: Газовая промышленность,  Логистика и дистрибуция,  Нефтяная промышленность,  Телекоммуникация и связь,  Торговля,  Транспорт,  Финансовые услуги, инвестиции и аудит
Технологии: BI,  Data Mining

Содержание

«Система мониторинга и анализа контента социальных сетей» является собственной разработкой российской компании «Иннодата».

Решение, предназначенное для работы с обращениями клиентов может быть применимо для ключевых отраслей экономики: ритейл, телеком, транспорт и логистика, нефтегазовый сектор, крупный E-Commerce, гражданская авиация, финансовый сектор.

Работа с обращениями в соцсетях

Данные, полученные в социальных медиа, используются для машинного обучения, что позволяет в режиме реального времени определять категорию и тональность конкретного упоминания, помогая правильно определять приоритеты реагирования на обращения в социальных медиа. При работе с обращениями система постоянно анализирует «свежие» данные и непрерывно самообучается для повышения точности.

На основе накопленных исторических данных построены математические модели, позволяющие при получении обращения от клиента по любому каналу коммуникации, с высокой долей вероятности определять тему обращения, а также подразделение, ответственное за обработку и решение проблемы. Такой подход привел к снижению использования ресурсов для анализа и переназначения полученных запросов.

2018: TADетали: Обзор системы

Зачем бизнесу отслеживать социальные сети

Мониторинг социальных сетей по мере их развития стал настоящим бизнес-процессом. Понимание настроений нынешних и потенциальных заказчиков дает простор для развития: можно на ходу что-то менять в своей работе, можно практически моментально оказывать помощь или техподдержку, решать спорные вопросы, реагировать на замечания и предложения, вносить коррективы в стратегии развития.

«
Для подразделения маркетинга и PR важно сформировать положительный имидж бренда компании, что напрямую зависит от диалога с заказчиком, от того, что он говорит и думает о компании. Важным эффектом является возможность непрерывного мониторинга удовлетворенности брендом и взаимодействия с пользователями в социальных сетях, что является критичным направлением для создания репутации, которая особенно важна для крупных компаний, – считает Александр Сергиенко, исполнительный директор компании «Иннодата».
»

Но имиджевые вопросы – это только часть функциональности. Решения для мониторинга соцсетей могут использовать внутренняя служба безопасности и HR-отделы. Например, для анализа поведения рекрутеров, соискателей или штатных сотрудников.

Как мониторинг реализован технологически

В основе профильных решений – сразу несколько технологий. Это и большие данные, и средства их аналитики, и искусственный интеллект, и, конечно, машинное обучение. Именно они отвечают за поиск и обработку сообщений пользоватлей.

«
Основная технологическая задача в анализе социальных сетей – структурирование, обработка и выявление паттернов и кластеров в текстах на естественном языке. Решает эту задачу отдельная наука – компьютерная лингвистика. Ее гуманитарной основой становятся языковые конструкции в виде корпусов, словарей, морфологических и семантических анализаторов. На уровне алгоритмов важно подключить все современные формы машинного обучения, прогнозирования и выделения паттернов, – объясняет Александр Сергиенко.
»

Машинное обучение помогает сразу после публикации определять тональность упоминания, относя его к той или иной категории. Точность системы с течением времени постоянно повышается. Это дает возможность сразу передавать те или иные вопросы для решения в конкретные подразделения. Плюс, бизнес при таком подходе экономит ресурсы своей ИТ-инфраструктуры.

Каким должно быть решение для мониторинга соцсетей

Решение автоматизации мониторинга должно четко и оперативно выполнять ряд действий. На первом этапе производится мониторинг и сбор данных. Для этого необходимо предварительно разобраться с тем, какие сведения нужны бизнесу. Например, упоминания компании и ее продуктов пригодятся PR-отделу и CRM. Информацией о конкурентах заинтересуется не только PR-служба, но и отдел маркетинга, который также будет рад получить посты по всей профильной области. Действия конкретных людей могут быть интересны еще и HR и ИБ-службам. Важно понимать, что представленные на рынке решения сильно отличаются по полноте охвата и скорости поставки данных.

«
Компания «Иннодата» создала инновационное решение – Систему мониторинга и анализа контента социальных сетей (СМАКСС) на основе больших данных, – приводит пример Александр Сергиенко. – Она позволяет автоматизировать процесс получения и анализа больших массивов данных, которые поступают от клиентской аудитории в социальных сетях. Сегментация клиентов возможна по разным критериям, которые будут точно отвечать запросам заказчиков. К примеру, можно выполнить сегментацию профилей по активности, интересам, демографии и так далее. Предиктивная аналитика базируется на технологиях машинного обучения, что позволяет в реальном времени выявлять направление обращений, их тональность, приоритетность и другие параметры. Система непрерывно обучается, используя актуальную информацию, что повышает точность ее работы.
»

Александр Сергиенко, исполнительный директор компании «Иннодата»

Машинное обучение – первая по важности составляющая любой подобной платформы. Но передовыми стоит считать решения, в которым предусмотрена фильтрация от спама, группировка постов в инфоповоды в режиме реального времени, а также структуризация постов и анализ поведения клиентов на основе содержания его профиля не только в социальной сети, но и в CRM-системе компании. После сопоставления профилей можно рассчитывать различные скоринговые модели или строить прогнозы спроса на определенные продукты.

Визуализация полученных данных поможет профильным департаментам принимать конкретные бизнес-решения. Для этого должна быть предусмотрена интеграция инструмента мониторинга с CRM-системой, приложениями для аналитики, управления персоналом и так далее. Плюсом будет возможность отвечать людям в соцсетях и общаться в мессенджерах напрямую в платформе. Это значительно повышает продуктивность, а также позволяет создавать групповые ответы. Для PR-служб критична скорость определения инфоповодов, прогноза их развития и уровня угрозы. Еще один важный элемент – соответствие закону о персональных данных.

Как внедрить мониторинг в своей компании

Сначала нужно определить задачи для каждого из подразделений компании (например, PR-служба, департамент работы с потребителями, служба маркетинга), которые будут решены в первую очередь. Провести такое исследование можно самостоятельно, но иногда имеет смысл воспользоваться услугами консалтинговой компании с опытом внедрений. Это даст четко понять, по какому пути стоит идти.

После этого можно действовать по отработанному плану: составляется некий прототип, ему предшествует сбор упоминаний о компании в сетях и СМИ с простыми моделями тематик и инфоповодов. Затем модели переобучаются на данных самой компании, после чего создаются концепции структурирования и сегментирования сведений из конкретной предметной области и тем обращений. В режиме реального времени происходит интеграция с CRM и BI-системами компании. На финальном этапе производится аналитика поведения клиента и возможной его потребности в продукте.

Наиболее логичным эксперты считают agile-подход с вовлечением команды, в которую входят представители всех заинтересованных служб. Обязательно присутствие в них системных аналитиков по интеграции, специалистов по автоматизации мониторинга, и, конечно, самого бизнеса.

Как интегрировать такую платформу в ИТ-инфраструктуру

Существует два варианта. Простейший – это операционная интеграция платформы с CRM, BI и DWH-системами. При таком подходе не выстраиваются связи между авторами постов и клиентами компании, а потому эти системы существуют почти независимо.

Более серьезный вариант включает проработку кросс-канальной оптимизации и определение интересов по каждому существующему и потенциальному клиенту на основе как данных из соцсетей, так и всех взаимодействий с ним – в рамках CRM, сайта, приложения. Такой метод выглядит более продуктивным: он оптимизирует любые контакты с клиентами с помощью машинного обучения, помогает обрабатывать неструктурированную информацию и задействовать различные прогнозные алгоритмы.

«
Оптимальным является решение, предполагающее возможность настройки платформы под определенные требования и конкретные задачи, возможность интегрировать его в существующую инфраструктуру. Именно таким стало решение «Система мониторинга и анализа контента социальных сетей» компании «Иннодата», которое работает на основе автоматизации непрерывного процесса получения и предиктивной аналитики большого массива разрозненных данных, поступающих от клиентов в социальных сетях. Данная технология представляет собой enterprise-платформу, ключевыми особенностями которой являются возможность адаптивной настройки под пожелания и требования конечного заказчика, готовые коннекторы к различным отраслевым платформам, широкие возможности интеграции и подключение дополнительных модулей, – заключает Александр Сергиенко.
»

Анонс решения

Компания «Иннодата» в марте 2018 года объявила о выводе на рынок собственного решения «Система мониторинга и анализа контента социальных сетей».

В связи с растущей диверсификацией бизнеса, созданием новых брендов и необходимостью поиска возможностей выхода на новые рынки компаниям необходимо проводить исследование рынка для получения информации о потенциальных клиентах с целью принятия верных решений и алгоритмов действий в нестандартных или кризисных ситуациях.

Сделать это поможет «Система мониторинга и анализа контента социальных сетей» на основе автоматизации непрерывного процесса получения и предиктивной аналитики большого массива разрозненных данных, поступающих от клиентов в социальных сетях. Данная технология представляет собой Enterprise-платформу, ключевыми особенностями которой являются возможность адаптивной настройки под пожелания и требования конечного заказчика, готовые коннекторы к различным отраслевым платформам, широкие возможности интеграции и подключения дополнительных модулей.

По словам директора по инновациям компании «Иннодата» Александра Дроздова, оптимальным является решение, предполагающее возможность настройки платформы под определенные требования и конкретные задачи, возможность интегрировать его в существующую инфраструктуру. Именно таким стало решение «Система мониторинга и анализа контента социальных сетей». C точки зрения географии, таргетинга и жестких настроек его использования для аналитики соцсетей, нет четких рамок или ограничений, поскольку основной любой социальной сети является интернет.



Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2015 год
2016 год
2017 год
Текущий год

  Qlik (QlikTech) (64, 420)
  Прогноз (35, 300)
  SAP SE (90, 288)
  IBM (66, 288)
  BaseGroup Labs (Аналитические технологии) (2, 226)
  Другие (720, 990)

  IBM (14, 39)
  Qlik (QlikTech) (3, 33)
  РИСКФИН (1, 21)
  SAP SE (7, 16)
  Oracle (8, 13)
  Другие (40, 59)

  БизнесАвтоматика НПЦ (1, 38)
  Qlik (QlikTech) (2, 26)
  SAP SE (9, 24)
  Oracle (5, 8)
  IBM (5, 7)
  Другие (42, 56)

  Объединенное кредитное бюро (ОКБ) (4, 13)
  SAP SE (6, 12)
  Qlik (QlikTech) (3, 10)
  БизнесАвтоматика НПЦ (1, 9)
  IBM (7, 8)
  Другие (30, 48)

  Oracle (3, 7)
  БизнесАвтоматика НПЦ (1, 4)
  Qlik (QlikTech) (1, 3)
  БАРС Груп (2, 2)
  SAP SE (2, 2)
  Другие (16, 17)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения

За всю историю
2015 год
2016 год
2017 год
Текущий год

  QlikView - 376 (349, 27)
  Prognoz Platform - 291 (282, 9)
  Deductor - 225 (225, 0)
  IBM Cognos - 152 (56, 96)
  SAP BusinessObjects - 91 (45, 46)
  Другие 1049

  Visary (Визари АИС) - 38 (38, 0)
  QlikView - 18 (18, 0)
  Qlik Sense - 8 (8, 0)
  SAP BusinessObjects - 8 (2, 6)
  SAP NetWeaver Business Warehouse (SAP BW/4HANA) - 4 (4, 0)
  Другие 70

  Visary (Визари АИС) - 9 (9, 0)
  ОКБ: Скоринг Бюро - 8 (6, 2)
  Qlik Sense - 6 (6, 0)
  QlikView - 4 (3, 1)
  SAP Business Intelligence (SAP BI) - 4 (2, 2)
  Другие 64

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2015 год
2016 год
2017 год
Текущий год

  BaseGroup Labs (Аналитические технологии) (2, 226)
  IBM (3, 9)
  Pentaho (3, 6)
  РДТЕХ (1, 5)
  Dell EMC (6, 4)
  Другие (41, 23)

  Dell EMC (2, 2)
  IBM (1, 2)
  Центр Речевых Технологий (ЦРТ) (1, 1)
  Pentaho (1, 1)
  OSIsoft (1, 1)
  Другие (0, 0)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения

За всю историю
2015 год
2016 год
2017 год
Текущий год

  Pentaho BI - 2 (2, 0)
  Flextera BI - 2 (2, 0)
  Полиматика BI - 2 (2, 0)
  Deductor - 1 (1, 0)
  IBM SPSS Decision Management - 1 (1, 0)
  Другие 1