RU

Кейс L’Oreal: Улучшение коммуникации бренда с помощью SML

Более двух лет аналитика соцсетей помогает компании L’Oreal понимать желания своих клиентов и даже говорить с ними на одном языке. О том, в чем польза мониторинга социальных медиа для крупных брендов и какие инсайты прячутся в массивах упоминаний, мы поговорили с Мариной Тарандюк, которая занимается маркетинговым исследованиями в L’Oreal Украина.

Юлия Самсонова

Юлия Самсонова

Content Marketing Manager

10 декабря 2020 года

presentation

В каких случаях анализ социальных медиа для вас необходим?

Чаще всего мы прибегаем к SML-исследованиям, когда нам важно понять, что говорит потребитель о нашем бренде/продукте/теме и какой набор формулировок он при этом использует.

Конечно, мы проводим традиционные исследования, где задаем интересующие вопросы напрямую респондентам. Специфика подобных опросов состоит в том, что мы предоставляем респонденту готовые варианты ответов, тем самым ограничивая его в формулировках и высказываниях.

Ключевая ценность SML для нас – возможность собрать максимально «естественные» мнения людей. Ведь, оставляя отзыв онлайн, человек находится в комфортной для себя обстановке, выражается «своим» языком, рядом с ним не стоит интервьюер, перед которым может быть стыдно за ответ.

Анализ «естественного» мнения наших потребителей дает возможность имплементировать результаты в коммуникацию и разговаривать с нашими потребителями на одном языке.

Как вы используете эти данные?

В одном из недавних исследований была задача изучить, какими словами покупатели описывают позитивные качества одного из наших тональных средств. Из-за смены формулы этого продукта мы решили менять и коммуникацию.

В основу новой кампании были заложены те выражения/формулировки, которыми потребитель описывал наше средство. Таким образом, мы закрепили имеющиеся позитивные представления о продукте и донесли потребителям их же слова.

Здесь нам был очень полезен consumer dictionary, который мы получили в результате исследования, подготовленного для нас командой YouScan.

Какую другую полезную информацию удалось найти?

Второй задачей было узнать отношение к цене продукта. Выборка была небольшой, поэтому мы не можем ее экстраполировать на всех потребителей. Но все же несколько важных инсайтов мы получили.

В частности, мы поняли, что важно дополнительно проверить вопрос о соотношении цены и качества продукта, а не просто спрашивать о восприятии цены в нашем следующем исследовании.

Этот инсайт стал хорошим стимулом проверить полученную информацию количественным путем и на основе полученных результатов составить план дальнейших действий.

То есть данные исследования на основе соцсетей вы используете как основу для будущих опросов.

В том числе. Как видите, во втором случае SML стал инструментом поиска инсайтов, которые мы дополнительно проверили.

Опираясь на результаты SML- исследований, мы получаем базу для создания анкеты.

Нам не нужно изобретать варианты ответов, которые могут быть нерелевантными для потребителей: достаточно использовать существующие формулировки, которые мы получили в результате SML.

Мы используем этот алгоритм довольно часто: получаем полезные инсайты и проверяем их на широкой выборке.

Используете ли вы аналитику социальных медиа для конкурентного анализа?

Да, используем. SML при конкурентном анализе полезен в двух случаях. Во-первых, при анализе определенной категории продуктов, чтобы понять о каких брендах в конкретном сегменте пишут люди.

Например, после запуска нашего сухого шампуня, мы сделали SML-исследование, результаты которого можно использовать в трех измерениях: основные поинты, барьеры, потребительский опыт сухих шампуней; сравнительный срез по брендам-конкурентам в данной категории; положение нашего бренда среди конкурентов.

Во-вторых, когда мы анализируем наш бренд/продукт, всегда пытаемся узнать, с какого бренда произошло переключение. SML не всегда нам дает полную картину из-за небольшой базы упоминаний. Но мы стараемся выделить инсайты и сверить их с внутренними данными или дополнительно проверить на количественном исследовании.

Отслеживаете ли вы изменения тональности по отношению к продукту, а также то, чем это могло быть спровоцировано?

Да, всегда стараемся анализировать показатели в динамике; смотрим, как на SOV бренда, так и на тональность в периодах.

Резкие всплески количества упоминаний – негатива или позитива, могут быть связаны с разными причинами. Чаще всего, это упоминания из конкурсов, где участники оставляют комментарии о бренде/продукте под постом. Это еще один способ анализировать показатели диджитал кампаний.

В случае с тональным средством, для нас был важен срез результатов по определенным периодам (до и после реновации). Мы сделали реновацию этого продукта и хотели узнать, как потребитель ее воспринял.

Поэтому мы собрали отзывы о средстве до и после реновации, провели сравнительный анализ: какие характеристики продукта стали по мнению потребителей хуже или лучше. Получив результаты, мы поняли, что есть несколько важных характеристик продукта, о которых стоит говорить нашим покупателям в коммуникации.

Используете ли вы SML для поиска блогеров для коллабораций?

Мы используем разные способы поиска блогеров, SML в том числе. С помощью SML мы ищем тех людей, которые уже пользуются нашими продуктами, пишут отзывы/делают обзоры и рассказывают о наших средствах своей аудитории.

Не обязательно, чтобы это был блогер с огромной аудиторией. Более важно, чтобы он разделял ценности бренда, пользовался нашим продуктом изо дня в день и делился своим опытом с аудиторией.

Как у вас появилась необходимость делать исследования на основании данных из социальных медиа?

Активно начали проводить SML- исследования два года назад. Пришли к выводу, что человек все больше времени проводит онлайн, читает/оставляет отзывы и ищет всю необходимую информацию о бренде на онлайн-платформах.

Все последние тренды подтверждают, что для потребителя реальные отзывы о продукте становятся все более важными, поэтому мониторинг потребительского настроения в онлайн-пространстве помогает «держать руку на пульсе».

Часто необходимость в проведении SML-исследований у нас возникает после запуска новых продуктов. Через 3-6 месяцев после запуска можно сделать SML, так как крайне важно узнать, что потребитель говорит о новинке, как описывает свой потребительский опыт, что понравилось, а что – нет. Это помогает понять, куда двигаться дальше.

Пробовали ли делать подобные исследования с помощью других систем мониторинга? Какие плюсы YouScan можете отметить в сравнении с конкурентами?

Мы сотрудничаем с YouScan по двум направлениям. Первое – у нас есть личный кабинет с программным обеспечением, в котором мы можем осуществлять SML-исследования, используя собственные ресурсы.

Второе – когда ресечеры YouScan проводят исследование, начиная с брифа, заканчивая результатами и рекомендациями.

В обоих случая работали с разными агентствами, в том числе с разными системами мониторинга. Основными преимуществами YouScan, как системы мониторинга (где мы проводим исследования in-house) являются: понятный и быстрый интерфейс, автоматическое проставление тональности, возможность анализировать большие массивы упоминаний, наличие интерактивных и кликабельных графиков, которые сразу встроенные в систему, а также поиск упоминаний по изображению и получение рекомендации от подрядчика относительно полученных данных

Преимущества YouScan как агентства (когда исследование реализуется на вашей стороне) – вовлеченность команды в проект, аналитические возможности, так как при исполнении проекта с агентством, мы ожидаем не только графиков и цифр в отчете, но и собственную аналитику от команды, свой взгляд и рекомендации.

Это прекрасный способ услышать «свежее» мнение со стороны о продукте, с которым работаешь годами.

Хотите узнать, что говорят о вашем бренде в соцсетях? Запросите бесплатную демо-версию YouScan.