Система сбора внешней маркетинговой информации
Система сбора внешней маркетинговой информации, часто называемая системой разведки, отвечает за сбор информации из окружающей среды. По определению, данному Ф. Котлером, "маркетинговая разведывательная система – упорядоченная совокупность источников информации и процедур ее получения, используемых менеджерами для воссоздания текущей картины происходящих в рыночной среде перемен" [12]. Рассматриваемая система берет информацию с нескольких ключевых направлений: • информация, полученная от поставщиков и посредников, с которыми постоянно общаются сотрудники компании;
• посещения специализированных мероприятий: выставок, семинаров, конференций, "открытых дверей" и пр.;
• за счет изучения вторичной информации, включая интернет- источники: мониторинги СМИ и системы Opinion mining (будет объяснено чуть позже).
Мониторинг средств массовой информации
Мониторинг средств массовой информации (СМИ, media monitoring service) – отслеживание сообщений СМИ, соответствующих заданной тематике. Мониторинг СМИ используется для изучения эффективности PR- и рекламных кампаний, составления формируемого СМИ "портрета" организации или персоналии, оценки общественного резонанса того или иного действия, отслеживание действий других компаний или индивидуумов.
Как правило, мониторинг СМИ включает в себя следующие фазы:
• наблюдение за рядом потенциальных источников (телеканал, радиостанция, периодическое печатное или интернет-издание, блоги, социальные сети и форумы и т.п.);
• сохранение найденного материала;
• фильтрация и категоризация;
• передача собранного материала для дальнейшего анализа.
Продуктом мониторинга СМИ может являться фрагмент или
полный текст статьи периодического печатного или интернет- издания, клиппинг (бумажный или электронный документ, включающий в себя графическое изображение статьи в том виде, как она была опубликована в оригинале), транскрипт эфирного вещания, видео- или аудиозапись эфира, эфирная справка, статистический отчет, дайджест (краткое изложение, резюме).
В современном мире мониторинг СМИ обычно производится с интернет-поисковиков или специализированных баз СМИ, например public.ru.
Примеры практики
База данных материалов СМИ public.ru – это:
• on-line доступ к базе СМИ public.ru;
• более 60 млн статей русскоязычных СМИ;
• 4000 источников СМИ: газет, журналов, информационных агентств, интернет-изданий, телеканалов и радиостанций;
• СМИ всех регионов России и стран СНГ, а также более 10 зарубежных государств;
• 35 тыс. новых документов ежедневно;
• 100%-ное соответствие электронных версий вышедшим номерам печатных изданий центральных газет и журналов;
• графические изображения публикаций, фотографии, диаграммы и другие визуальные материалы печатных СМИ (но запросу);
• доступ к свежим материалам центральных СМИ к 9 часам утра;
• архивные материалы российских СМИ с 1990 г.
Opinion mining (извлечение мнений)
Большинство методов автоматизированной обработки информации, включая поисковые системы, определяет только наличие интересующих нас тем, причем по ключевым словам.
Opinion mining (извлечение мнений) – компьютерные системы для интеллектуального автоматического извлечения так называемой субъективной информации (мнений, оценочных суждений, аттитюдов, эмоций, чувств, верований и т.д.) из текстовой информации.
Opinion mining – раздел Text mining, который включает в себя следующее.
1. Поиск информации и выявление исходных данных – подготовительный шаг, который включает в себя сбор или выявление набора текстовых материалов для анализа. Такие материалы могут содержаться в Интернете, базах данных, файловых системах или системах управления контентом.
2. Использование сугубо статистических методов анализа, а также процессов обработки естественного языка и средств лингвистического анализа.
3. Выявление смыслов – использование статистических и прочих техник для выявления поименованных признаков текста – упоминаний людей, организаций, мест, символов, аббревиатур и т.д. Контекст помогает определить, что именно обозначает то или иное слово в конкретном вхождении.
4. Выявление шаблонов – можно выявить, в каких шаблонах в тексте представлены те или иные смыслы.
5. Выявление перекрестных ссылок – обнаружение определений и прочих признаков, которые относятся к одним и тем же объектам.
6. Выявление взаимосвязей, фактов и событий – поиск связей между разными смыслами, заключенными в текстовой информации.
7. Смысловой анализ – распознавание субъективного (а не фактического) материала и выявление различных форм оценочной информации – смыслов, мнений, настроений, эмоций. Технологии анализа позволяют изучать смыслы на уровне тем, концептов, а также выделять законодателей мнений и объекты мнений.
8. Количественный анализ текста – использование набора техник, заимствованных их социальных наук, которые заключаются в том, что человек либо компьютер извлекает семантические либо грамматические связи между отдельными словами, чтобы понять смысл стилистических шаблонов, провести психологическое профилирование и т.д.
Opinion mining широко используются для автоматической оценки (позитивной, негативной, нейтральной) новостных событий, продуктов, персоналий, организаций, стран мира и т.д., поступающих в режиме реального времени из сообщений электронных средств массовой информации (е-СМИ), сообщений блогеров, дискуссионных форумов в Интернете, т.е. всего того, что обозначается общим термином Social media (социальные медиа). Social media имеет ряд существенных отличий от традиционных средств массовой коммуникации. Социальные формы коммуникации посредством Интернета представляют собой исторически новый вид коммуникации производителей сообщений (контента) с потребителями, которые при этом сами вовлекаются в его производство, когда каждый читатель (подписчик) блога может выполнять функции автора, в том числе действуя в качестве комментатора, репортера, фотокорреспондента и (или) редактора данного сервиса.
Opinion mining давно, широко и успешно используется в системной социологии, поскольку оценки, субъективные мнения и т.д. являются социально-психологическими системами. В частности, разработана новая шкала оценочных суждений, которая включает амбивалентные оценки.
• Opinion mining (извлечение мнений) – класс методов контент-анализа в компьютерной лингвистике, предназначенный для автоматизированного выявления в текстах эмоционально окрашенной лексики и эмоциональной оценки мнений авторов по отношению к объектам, речь о которых идет в тексте.
• Web mining – использование методов интеллектуального анализа данных для автоматического обнаружения веб-документов и услуг, извлечения информации из веб-ресурсов и выявления общих закономерностей в Интернете. •
• Text mining – алгоритмическое выявление и обнаружение в "сырых" данных доселе неизвестных корреляций и связей, ранее неизвестных практически полезных знаний, которые можно интерпретировать и использовать для принятия решений в самых разных сферах деятельности человека.
Социальные медиа (social media, social networking sendees) – вид массовой коммуникации, осуществляемый посредством Интернета.
На данный момент не существует полнофункциональных автоматических систем мониторинга па русском языке. По отзывам нескольких коммерческих фирм, наилучшее результаты на русском языке дает программа Visible Intelligence, которая позволяет работать в полуавтоматическом режиме. С помощью этой системы можно изучать блоги, форумы, социальные сети, новостные ленты, проводя мониторинг источников, определения тональности по ключевым словам (нейтральное, положительное, отрицательное).
Программный продукт Visible Intelligence содержит несколько модулей (рис. 3.1).
Рис. 3.1. Модули программного продукта Visible Intelligence
Поддержка клиентов. Контроль социальных сетей и форумов позволяет определить потенциальные сервисные проблемы, удовлетворенность клиентов тем или иным продуктом и сразу же разрешить возникшие проблемы в социальных сетях (Twitter, Facebook), блогах и тематических интернет-площадках.
Бренд-анализ. Включает в себя несколько основополагающих этапов, которые направлены на то, чтобы оценить состояние бренда, узнать, каково мнение о нем целевой аудитории. В дальнейшем программа позволяет мониторить мнение о ваших (или конкурентных) продуктах и компании, что позволяет оценить, изменились ли мнение и взгляды целевой аудитории. Изменение мнения о своем бренде и брендах конкурентов в краткосрочном и долгосрочном периодах дает возможность идентифицировать лояльных клиентов, для того чтобы поддерживать их хорошее отношение. Если аудитория мала, то анализу бренда следует подвергнуть не только ее, но и смежные группы людей, чтобы определить, могут ли они стать вашими клиентами и какие факторы этому мешают.
Маркетинговые исследования. Выявляют маркетинговые предпочтения интернет-аудитории, что позволяет определить целевую аудиторию компании. Также данная программа позволяет определить потенциальную возможность создания новых категорий продуктов, выйти на новые рынки или возможности расширения линейки продуктов.
Идентификация кризисов. Благодаря своевременной разведке компания может определить кризисную ситуацию на ранней стадии и вследствие этого эффективно ее предотвратить.
Маркетинговые замеры позволяют:
• сегментировать рынок;
• произвести отбор целевых сегментов рынков;
• отследить реакцию на какое-то событие. Например, позволяют получать социальные данные для оптимизации рекламных кампаний, контролируя коммуникации после запуска новой рекламной кампании, определять, резонирует ли данное сообщение с вашей целевой аудиторией. Благодаря социальным СМИ компания получает фактически мгновенную реакцию;
• определить предпочитаемые каналы СМИ для нужной целевой аудитории.
Маркетинг на лидерах мнения. Программа позволяет формировать мнение у нужной целевой аудитории:
• идентифицировать отличительные характеристики лидеров мнений;
• создать базу данных мнений но разным вопросам;
• определить тренды поведения лидеров мнений за определенный период;
• понять основные принципы восприятия и распространения новой информации.