Особенности автоматизации мониторинга социальных сетей | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 28 декабря, печатный экземпляр отправим 1 января.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Рубрика: Информационные технологии

Опубликовано в Молодой учёный №26 (316) июнь 2020 г.

Дата публикации: 30.06.2020

Статья просмотрена: 251 раз

Библиографическое описание:

Кузнецова, М. М. Особенности автоматизации мониторинга социальных сетей / М. М. Кузнецова. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2020. — № 26 (316). — С. 33-36. — URL: https://moluch.ru/archive/316/72031/ (дата обращения: 18.12.2024).



В настоящей статье рассмотрены особенности автоматизации мониторинга социальных сетей. Также автор привел содержательные статистические данные по интенсификации использования социальных сетей, уделив особое внимание процессу мониторинга контента в них. В качестве средств автоматизации мониторинга контента социальных сетей были проанализированы программные инструменты DrumUp, IFITT, Survey Anyplace и Brand24. Помимо этого, была рассмотрена возможность развития процесса автоматизации мониторинга социальных сетей с помощью искусственного интеллекта.

Ключевые слова: социальная сеть, мониторинг, интеллектуальный анализ данных, информационные технологии, автоматизация мониторинга.

В настоящее время прослеживается экстенсивный рост внедрения информационных технологий как в повседневную жизнь человека, так и социально-экономическую сферу функционирования государства. И одним из информационных феноменов можно считать социальные сети. Стоит отметить, что с момента изобретения социальной сети Facebook в 2004 году, они «растут» в геометрической прогрессии, причем пока еще не достигнув пика популярности, так как на рынке постоянно появляются новые приложения-социальные сети, как, например, Instagram и Snapchat, которые лишь недавно заняли одно из доминирующих положений в этом сегменте.

Нельзя отрицать, что платформы социальных сетей в настоящее время являются основным источником новостей и информации, но и это не всё, так как они уникальны в том, каким образом происходит взаимодействие с аудиторией. Социальные сети-платформы не только предоставляют пользователям платформу для общения за пределами местных социальных сообществ, но также открывают бесчисленные возможности для обмена пользовательским контентом, таким как фотографии и видео, и позволяют даже делать аккаунт в социальной сети инструментом заработка. И, чтобы понять конъюнктуру функциональной работы социальных сетей, стоит привести некоторые статистические данные [все данные будут предоставлены на 2019 год] [7]:

  1. Ежедневно социальными сетями пользуется 3,2 млрд. человек — 42 % от всего населения Земли;
  2. Facebook — самая популярная социальная сеть на планете — число пользователей более 2 млрд. человек;
  3. 90,4 % миллениалов ежедневно пользуются социальными сетями;
  4. 2 часа и 22 минуты — среднее время, проведенное в социальной сети;
  5. 73 % маркетологов считают социальные сети одними из самых эффективных инструментов в бизнесе;
  6. 54 % покупателей используют социальные сети, чтобы ознакомиться с тем или иным продуктом или услугой;
  7. 71 % пользователей, у которых был положительный опыт использования того или иного продукта или услуги, порекомендуют её своим друзьям и родным через социальные сети;
  8. 49 % покупателей решают о той или иной покупке, основываясь на отзывах в социальной сети;
  9. В Instagram ежедневно загружается более 500 млн. stories каждый день;
  10. 91 % пользователей социальных сетей осуществляют доступ к ним через мобильные устройства.

На январь 2019 года проникновение Интернета по всему миру выглядит следующим образом: Северная Америка — 95 %, Центральная Америка — 63 %, Южная Америка — 73 %, Восточная Европа (вместе с Россией) — 80 %, Северная Европа — 95 %, Западная Европа — 94 %, Южная Европа — 88 %, Северная Африка — 50 %, Западная Африка — 41 %, Центральная Африка — 12 %, Западная Африка — 32 %, Южная Африка — 51 %, Восточная Азия — 60 %, Океания — 69 % [3]. И число проникновения растет, причем увеличивается не только число Интернет-пользователей, но также и растет популярность социальных сетей.

В целом социальные сети действительно могут быть использованы для различных целей, как, например, человек может просто поделиться фото или видео со своей аудиторией, либо он может сделать свой аккаунт в социальной сети местом своего заработка, как было отмечено выше. Более того, всё больше компаний имеют свои представительства в социальных сетях, где обмениваются опытом со своими уже имеющимися или потенциальными клиентами. Но информации может быть настолько много, что необходимо будет прибегнуть к различным средствам автоматизации мониторинга, что и обуславливает актуальность темы.

У компаний есть большой потенциал в нахождении грамотного подхода к клиентам, предлагая оценку продуктов или услуг фирм, а также отслеживании настроения потребителей и прогнозировании будущих ценностей для бизнеса с помощью аналитики социальных сетей [2]. Поскольку управление взаимоотношениями с клиентами (англ. CRM — Customer Relationship Management) стало для организаций методом анализа тенденций ценности клиентов, получения максимальной выгоды от клиентов путем установления долгосрочных отношений, это способствует повышению лояльности потребителей, что одновременно ведет к увеличению продаж и прибыльности бизнеса. Кроме того, в конкретной среде социальных сетей крайне важно разработать стратегию социального CRM путем мониторинга социальных сетей, поскольку установлено маркетинговыми исследованиями, что «отказ от мониторинга социальных сетей означает конец компании» [4].

В основном, мониторинг определяется как процесс отслеживания и возврата [клиентов или контента]: компания отвечает на онлайн-отзывы клиентов, запросы и связанную с ними информацию о компаниях, брендах и прочем, что повышает фактор коммуникабельности организации. Более того, в так называемую эру «Big Data» из-за роста количества социальных сетей в них ежедневно генерируется большое количество цифровых данных с помощью телефонов, компьютеров и других цифровых устройств. И вместо того, чтобы искать традиционные каналы обслуживания клиентов, все большее число потребителей обращаются к компаниям за помощью в режиме реального времени, чтобы задать свои вопросы или опубликовать проблемную ситуацию на сайтах социальных сетей, чтобы получить как можно более быстрый отклик, в то время как компании имеют всё больший спектр возможностей принимать участие в маркетинговых кампаниях в социальных сетях и уделять больше внимания тому, чтобы получать отзывы клиентов, причем отзывы положительные, прогнозируя собственные стратегии развития [3].

Базенков Н. И. считает, что одной из основных задач информационно-аналитической поддержки пассивной и активной работы с социальными сетями является их мониторинг и анализ, представляя свою схему процесса управления взаимоотношения с пользователями социальных сетей, в элементы которой входят следующие структуры [1, с. 365]:

  1. Информационная система;
  2. Рабочая группа (маркетинг, работа с клиентами, формирование и восприятие новых идей);
  3. Бизнес-правила (алгоритм реализации деловых операций);
  4. Стимулирование пользователей и управление сообществом потребителей.

Понимание того, как контролируется массовое мгновенное общение в социальных сетях, заставляет компании всё больше взаимодействовать с потребителями для оценки и снижения риска получить отрицательный в контексте социальных сетей. Именно мониторинг социальных сетей предоставляет компаниям возможность судить о настроениях потребителей и создавать фан-страницы или страницы-официальные представительства. Кроме того, доказана информационная ценность социальных тегов [хэштегов] для управления нематериальным капиталом бренда, а также для повышения эффективности работы компании и её финансовых показателей. В социальных сетях объектом мониторинга является пользовательский контент, как, например, отзывы пользователей, сообщения в блогах, твиты, фото и другие формы откликов. Вследствие этого в настоящее время растет число специализированных фирм по мониторингу и анализу социальных сетей, которые создаются для того, чтобы помочь предприятиям отслеживать и анализировать цифровые данные о клиентах в режиме реального времени.

Но всё же, чтобы прибегнуть к мониторингу социальных сетей, необязательно пользоваться услугами различных компаний, спецификация которых и является, собственно, автоматизация данного процесса. Для этого можно воспользоваться онлайн-инструментами или программным обеспечением, помогающее мониторить социальные сети. Так, в 2018 году на мировом IT-рынке можно выделить четыре крупных прикладных решений для помощи в мониторинге социальных сетей:

1. DrumUp [6].

С помощью данного онлайн-инструмента пользователь [клиент или компания] могут анализировать выпускаемый контент, настраивать поиск по ключевым словам, а также использовать RSS-каналы. DrumUp позволяет использовать механизм расписания для публикаций в один клик, причем можно добавлять и хэштеги, и упоминать то или иное лицо на социальной платформе. Любое упоминание сопровождается знаком «@» и следующим за ним никнеймом пользователя. Более того, анализируемый инструмент позволяет разделять сообщения по критериям, после сохраняя их в библиотеке медиаконтента. Помимо этого, широко доступен автопостинг для максимизации трафика.

2. IFITT [6].

Анализируемый инструмент представляет из себя многоцелевую платформу автоматизации, которая позволяет совокупности суб-инструментов создавать более сложные задачи для автоматизации всей генерации трафика в социальной сети. К данному инструменту можно подключить электронную почту, календарь и прочие сервисы, настройка которых позволит отслеживать ту или иную информацию. Также с помощью перекрестной публикации доступна опция публикации того или иного сообщения одновременно в разных социальных сетях, например, из Instagram в Twitter, с YouTube на Facebook и др. С опубликованным сообщением можно будет увидеть иконку социальной сети, в котором оно было размещено, а также количество отзывов/репостов.

3. Survey Anyplace [6].

Данное средство автоматизации мониторинга социальных сетей позволяет создавать онлайн-опросники для целевой аудитории, чтобы узнать об их опыте использования продукта или услуги от компании. Более того, программа может автоматически добавлять метки бренда в опросник, что добавляет индивидуальный элемент. Survey Anyplace разрешает сохранение разного рода шаблонов, которые впоследствии могут быть использованы как ответ на опрос или другой коммуникационный элемент. Опросник можно активировать на панели программы через кнопку «Active», что позволяет разослать анкету-опросник всем, кто зарегистрирован на электронный адрес компании. Помимо этого, результаты ответов тоже автоматически, позволяя уменьшить время на обработку полученных данных.

4. Brand24 [6].

Этот инструмент для мониторинга социальных сетей может помочь организации в отслеживании любых упоминаний ключевых слов как в социальных сетях, так и на других платформах в Интернете, что позволит управлять репутацией бренда в режиме реального времени в ответ на каждое упоминание. Это приложение может работать и на мобильных устройствах, оповещая каждый раз, когда бренд или ключевое выбранное слово упоминается в социальной сети. Сами компании тоже проставляют в социальных сетях хештэги, чтобы аудитория использовала их. Например, компания McDonald’s использует в Instagram следующие хештэги: #MenuHackMonday, #McGriddles, #mcdonalds, #HappyMeal и др. [5], что позволяет клиентам использовать эти хештеги, повышая популярность той или иной продукции, сервиса, либо привлекая к проблемам, с которыми столкнулись клиенты при использовании услуг компании.

Но всё же в концепте автоматизации мониторинга социальных сетей использование вышеописанных программ не является «верхом информационно-программной эволюции», и в этой сфере в будущем будет использоваться по большей части алгоритм искусственного интеллекта. Так, социальная сеть Facebook уже использует данную технологию для анализа активности пользователя и использует его для улучшения взаимодействия с ним. Различные алгоритмы, помимо этого, применяются для отслеживания комментариев к сообщениям и использования их для ранжирования в верхней части новостной ленты пользователя. Кроме того, в Facebook используется система распознавания лиц, что позволяет пользователям отмечать фотографии и находить других, используя местоположение или любую другую информацию. Так, в будущем предполагается, что система искусственного интеллекта может отвечать пользователям, базируясь на эмоциональной окраске их сообщения, а также следить за контентом, который выставляется в социальной сети, блокируя нежелательную его категорию (порнография, насилие, унижение человеческого достоинства и др.) [8].

Таким образом, можно сделать вывод, что во время развития социальных сетей и цифрового контента очень важно уделять внимание не только развитию самой социальной сети, но также и необходимо определить место процесса мониторинга всей поступающей информации, если это важно для компании. Учитывая количество ежеминутно генерируемого материала в социальных сетях, можно прибегнуть к различным средствам автоматизации мониторинга контента, что позволит улучшить параметры узнаваемости организации, лояльность клиентов, а также можно будет лучше понять собственную целевую аудиторию.

Литература:

  1. Базенков Н. И., Губанов Д. А. Обзор информационных систем анализа социальных сетей // Управление большими системами: сборник трудов. — 2013. — № 41. — С. 357–394.
  2. Уринцов А. И., Староверова О. В., Свиридова Е. С. Перспективные digital-тренды и их влияние на развитие цифровой экономики // Вестник Московского университета МВД России. 2019. № 4. С. 268–272.
  3. Global social media research summary 2019 [Электронный ресурс], https://www.smartinsights.com/social-media-marketing/social-media-strategy/new-global-social-media-research/ (дата обращения: 18.12.2019).
  4. L. Yin. Social Media Monitoring (SMM) with CRM in Symantec // Scientific Research. April 2018, Vol. 6, № 2, pp. 412–427.
  5. McDonald’s [Электронный ресурс], https://www.instagram.com/mcdonalds/ (дата обращения: 18.12.2019).
  6. Social Media Automation Tools [Электронный ресурс], https://www.socialmediatoday.com/news/5-social-media-automation-tools-to-help-you-manage-your-time-more-efficien/528828/ (дата обращения: 18.12.2019).
  7. Social Media Statistics [Электронный ресурс], https://www.oberlo.com/blog/social-media-marketing-statistics (дата обращения: 18.12.2019).
  8. The effect of Artificial Intelligence on Social Media [Электронный ресурс], https://thenextscoop.com/effect-of-artificial-intelligence-on-social-media/ (дата обращения: 18.12.2019).
Основные термины (генерируются автоматически): сеть, социальная сеть, компания, CRM, IFITT, мониторинг, искусственный интеллект, клиент, пользователь, реальное время.


Похожие статьи

Возможности автоматизации процессов работы SMM-специалиста

В настоящей статье рассмотрены особенности автоматизации процессов работы SMM-специалиста в плане публикации и продвижения контента, а также анализа. Помимо этого, автор привел содержательные статистические данные по увеличению факта использования со...

Внедрение CRM-систем в управленческие процессы салона красоты

В данной статье рассмотрено внедрение CRM-систем в управленческие процессы салона красоты. Актуальность исследования связана с тем, что сегодня технологии играют ведущую роль в управленческих процессах. Выявлены процессы, которые можно автоматизирова...

Экспертная система на основе нейросетевых технологий для мониторинга и диагностики корпоративной локальной сети

Статья посвящена проблеме мониторинга и диагностики состояния компьютерных сетей предприятия. Проанализированы характерные особенности системы, производящей анализ состояния сети. Выявлена и обоснована необходимость использования методов нейросетевых...

Сферы применения искусственного интеллекта в бизнесе России

В статье автор рассматривает возможные сферы применения искусственного интеллекта в различных бизнесах в России. Для исследования были использованы статистические данные опросов, проведенных «Инфосистемы Джет» и «Tadviser». Также проанализированы осн...

Специфика разработки и продвижения брендов малого бизнеса в цифровом пространстве

В статье проанализированы объективные факторы среды развития субъектов малого предпринимательства в России, с учетом социально-экономических тенденций и влияния новых условий функционирования в период пандемии. Рассмотрены особенности маркетинговых к...

Сравнительный анализ традиционных и инновационных методов автоматизации воронок продаж для стартапов: преимущества и недостатки

В статье автор исследует перспективы использования инновационных методов автоматизации воронки продаж. Эффективность применения данных методов обусловлена значительным повышением качества и скорости выполнения бизнес-задач, таких, как анализ больших ...

Применение цифровых платформ для совместной работы с пространственными данными

В статье обоснована эффективность использования цифровых платформ. Установлено, что цифровые платформы обладают высокой масштабируемостью и усиливают сетевые эффекты интеграции участников в рамках единого инфраструктурного объекта, что приводит к сок...

Разработка DLP-системы с использованием алгоритмов глубокого анализа трафика

В ходе научной работы рассмотрены основные лидеры рынка Data Leak Protection — систем, предназначенных для корпоративных сетей малого и среднего бизнеса. Проведен сравнительный анализ рассмотренных систем по каналам утечки информации и выявлены сущес...

Оценка эффективности методов оценки качества web-сервисов: тенденции и вызовы

В данной статье представлена комплексная оценка эффективности различных методов оценки качества веб-сервисов. Изучая и обобщая современную литературу, авторы выделяют значительные тенденции в развитии методов оценки и определяют ключевые проблемы в о...

Особенности использования корпоративной информационной системы

В статье рассмотрено преимущество внедрения и использования корпоративных информационных систем, основной задачей которой является обеспечение безперебойной и системной работы внутриорганизационных подразделений, также и организация контроля поступаю...

Похожие статьи

Возможности автоматизации процессов работы SMM-специалиста

В настоящей статье рассмотрены особенности автоматизации процессов работы SMM-специалиста в плане публикации и продвижения контента, а также анализа. Помимо этого, автор привел содержательные статистические данные по увеличению факта использования со...

Внедрение CRM-систем в управленческие процессы салона красоты

В данной статье рассмотрено внедрение CRM-систем в управленческие процессы салона красоты. Актуальность исследования связана с тем, что сегодня технологии играют ведущую роль в управленческих процессах. Выявлены процессы, которые можно автоматизирова...

Экспертная система на основе нейросетевых технологий для мониторинга и диагностики корпоративной локальной сети

Статья посвящена проблеме мониторинга и диагностики состояния компьютерных сетей предприятия. Проанализированы характерные особенности системы, производящей анализ состояния сети. Выявлена и обоснована необходимость использования методов нейросетевых...

Сферы применения искусственного интеллекта в бизнесе России

В статье автор рассматривает возможные сферы применения искусственного интеллекта в различных бизнесах в России. Для исследования были использованы статистические данные опросов, проведенных «Инфосистемы Джет» и «Tadviser». Также проанализированы осн...

Специфика разработки и продвижения брендов малого бизнеса в цифровом пространстве

В статье проанализированы объективные факторы среды развития субъектов малого предпринимательства в России, с учетом социально-экономических тенденций и влияния новых условий функционирования в период пандемии. Рассмотрены особенности маркетинговых к...

Сравнительный анализ традиционных и инновационных методов автоматизации воронок продаж для стартапов: преимущества и недостатки

В статье автор исследует перспективы использования инновационных методов автоматизации воронки продаж. Эффективность применения данных методов обусловлена значительным повышением качества и скорости выполнения бизнес-задач, таких, как анализ больших ...

Применение цифровых платформ для совместной работы с пространственными данными

В статье обоснована эффективность использования цифровых платформ. Установлено, что цифровые платформы обладают высокой масштабируемостью и усиливают сетевые эффекты интеграции участников в рамках единого инфраструктурного объекта, что приводит к сок...

Разработка DLP-системы с использованием алгоритмов глубокого анализа трафика

В ходе научной работы рассмотрены основные лидеры рынка Data Leak Protection — систем, предназначенных для корпоративных сетей малого и среднего бизнеса. Проведен сравнительный анализ рассмотренных систем по каналам утечки информации и выявлены сущес...

Оценка эффективности методов оценки качества web-сервисов: тенденции и вызовы

В данной статье представлена комплексная оценка эффективности различных методов оценки качества веб-сервисов. Изучая и обобщая современную литературу, авторы выделяют значительные тенденции в развитии методов оценки и определяют ключевые проблемы в о...

Особенности использования корпоративной информационной системы

В статье рассмотрено преимущество внедрения и использования корпоративных информационных систем, основной задачей которой является обеспечение безперебойной и системной работы внутриорганизационных подразделений, также и организация контроля поступаю...

Задать вопрос