Як SAMY структурувала 27 млн згадок про індустрію краси в 6 категоріях за допомогою YouScan

Хто такі SAMY?

SAMY — міжнародна агенція, що спеціалізується на маркетингу в соціальних мережах. Вона допомагає глобальним брендам розвивати онлайн-комунікацію, поєднуючи креатив, технології та дослідження. 

Серед напрямів роботи агенції — дослідження й стратегія, креативні рішення та інновації, соціальні мережі й інфлюенсер-маркетинг, медіа та комерція, технології й клієнтський досвід (CX).

Як проаналізувати цілий рік розмов про beauty-продукти

Для одного з масштабних досліджень SAMY потрібно було опрацювати розмови споживачів за цілий рік і класифікувати їх за багатьма параметрами. Серед них:

• продукти;

• інгредієнти;

• бренди.

Команда SAMY заздалегідь розробила таксономію — систему категорій і правил для класифікації згадок. Потрібно було знайти спосіб застосувати її до величезного масиву даних, а потім об'єднати результати з іншими джерелами, щоб аналізувати всі дані разом.

Загалом команда структурувала за допомогою YouScan близько 27 млн онлайн-згадок: 12 млн із TikTok і ще 15 млн з інших джерел.

Завдання полягало не у визначенні того, що саме аналізувати. SAMY вже мала чітку аналітичну модель. Потрібно було застосувати її до мільйонів згадок, не створюючи сотні правил вручну й не витрачаючи надто багато часу на їх подальше обслуговування.

Як спростити роботу зі складною таксономією

SAMY вже спробували налаштування вручну — воно зайняло в команди приблизно 5 днів. Водночас потрібно було б вручну створити близько 800 окремих правил для класифікації згадок і підтримки таксономії.

Але справа була не лише в кількох днях роботи. За такого підходу старшим спеціалістам і менеджерам довелося б витрачати значну частину часу на технічне налаштування та підтримку системи тегів.

Команда шукала спосіб зберегти всі потрібні рівні деталізації, не перетворюючи налаштування на окремий масштабний проєкт.

Як YouScan допоміг упорядкувати дані

Однією з ключових функцій для цього проєкту стали категорії та підкатегорії YouScan. Команда Customer Success допомогла SAMY застосувати їх до потрібних наборів даних і налаштувати структуру, для створення якої вручну знадобилося б значно більше зусиль.

Завдяки цьому SAMY змогла ефективніше перейти від складної системи тегування до структурованого набору даних. Команда YouScan супроводжувала цей процес і допомагала з практичними питаннями під час налаштування.

Для подальшого аналізу SAMY також використала API YouScan, щоб вивантажити дані в єдиному форматі за всіма потрібними параметрами. Зокрема, команда отримала:

• дані про розмови за цілий рік;

• динаміку згадок тиждень до тижня;

• дані за окремими категоріями та підкатегоріями;

• аналітичні зрізи за параметрами, визначеними в таксономії.

API дало змогу об'єднати структуровані дані YouScan з іншими джерелами. Так розмови в соцмережах стали частиною ширшого дослідження, а не окремим масивом даних.

Результат: спільна картина з шести beauty-категорій

SAMY отримала структурований набір даних YouScan, який можна було об'єднати з іншими джерелами. Це допомогло команді сформувати цілісне уявлення про шість beauty-категорій на основі даних за цілий рік.

Для проєкту такого масштабу важливими були три складові: 

• можливості платформи

• гнучке вивантаження даних

• підтримка команди Customer Success

Разом вони допомогли організувати роботу зі складною таксономією та підготувати дані для подальшого аналізу без необхідності вручну створювати сотні окремих правил.

SAMY також відзначила готовність команди YouScan дослухатися до її потреб і разом шукати рішення.

Що команди користувацьких інсайтів можуть взяти на замітку

Досвід SAMY стане в пригоді й іншим командам, які аналізують великі обсяги розмов про різні продукти та бренди. Ось чотири принципи, які допоможуть організувати таку роботу.

1. Спочатку визначте запитання, на які має відповісти дослідження

Перш ніж налаштовувати теми й теги, сформулюйте, що саме ви хочете з'ясувати. Ці запитання можуть стати основою вашої таксономії:

• Про які продукти споживачі говорять найчастіше?

• Які інгредієнти та характеристики продуктів згадують у розмовах?

• Чим відрізняються розмови про різні бренди й категорії?

Чіткі запитання допоможуть визначити, які параметри потрібно відстежувати та як групувати згадки.

2. Побудуйте таксономію відповідно до завдань дослідження

Замість довгого списку ключових слів згрупуйте параметри за логікою, яка відповідає вашому дослідженню.

Наприклад, для автомобільної індустрії це може бути така структура:

Бренд → Модель → Тип автомобіля → Місткість → Тип двигуна → Характеристики → Колір → Ситуація використання

Конкретна структура залежить від запитань, на які потрібно відповісти. Головне — визначити аналітичні параметри до початку збору й інтерпретації даних.

Якщо дослідження охоплює кілька категорій, спільна структура допоможе порівнювати їх за однаковими параметрами, не перебудовуючи аналіз щоразу з нуля.

3. Використовуйте категорії та підкатегорії для роботи з великими обсягами даних

Коли таксономія готова, потрібно перетворити її на структуру, яку можна послідовно застосовувати до великої кількості розмов.

Категорії та підкатегорії YouScan допомагають упорядкувати згадки відповідно до логіки дослідження. Це особливо корисно, коли таксономію потрібно регулярно оновлювати: наприклад, додавати нові продукти й бренди або враховувати нові споживчі запити, не перебудовуючи всю систему.

4. Продумайте формат даних ще на етапі планування

Якщо ви плануєте поєднувати дані із соцмереж із результатами маркетингових досліджень, опитувань, інформацією про продажі чи пошуковими трендами, заздалегідь визначте, які параметри потрібно вивантажувати та в якому форматі.

Так буде простіше об'єднати різні джерела й аналізувати їх разом. Моніторинг соцмереж у такому разі доповнює інші методи дослідження та допомагає краще зрозуміти поведінку й очікування споживачів.