Köşe yazarı Mark Traphagen, SMX Advanced’de Microsoft’tan Lin Huang’ın sosyal etkileyicilerin nasıl marka içgörüsü sağlayabileceğini açıklayan konuşmasını özetliyor.
Bu ay Seattle’daki SMX Advanced’de Microsoft’un kıdemli veri bilimcisi Lin Huang, şirketin yürütmekte olduğu ilgi çekici bir deneyi sundu. Eyleme geçirilebilir ürün ve marka içgörüleri sağlamak için sosyal medyanın analizini içerir.
Geliştirdiği analiz yönteminin amacı, markaların reklam harcamalarını ve reklam içeriğini müşterilerinin ve hayranlarının gördüğü temel güçlü yönlerine göre daha iyi hedeflemesine yardımcı olmaktır.
Lin’in sunumunun özeti aşağıdadır.
Önerilen makale: yeni bir teknik kemiklerin yeniden olusmasini sagliyor hakkında bilgi almak ve güncel girişimcilik haberlerine ulaşmak almak için ilgili sayfayı ziyaret edebilirsiniz.
Sosyal Medyadan Marka Algıları
Bir satın alma kararını neyin tetiklediğine dair hikayenin tamamının yalnızca bir dizi arama sorgusu ile izlenebilmesi nadiren görülen bir durumdur.
Alıcının sosyal çevresindeki kişilerin bir marka veya ürünleri hakkında ifade ettiği görüşler, satın alma kararında önemli rol oynayabilir. Çoğunlukla gözden kaçırılan şey, aynı görüşlerin marka/ürün güçlü yönlerini belirlemek için ne kadar değerli olabileceğidir.
Sosyal medya aslında arama motoru pazarlamacılığına (SEM) rakip değildir. Aslında sosyal medya, reklam içeriği açısından en az üç açıdan zengin bir kaynak olabilir.
Buzz oluşturucu: Reklamverenler en çok neyin konuşulduğunu not edebilir ve ilgili anahtar kelimelere göre optimizasyon yapabilir.
Hedeflenebilir kitle: Sosyal medyada markanız hakkında konuşan kişilerin özelliklerinin analizi, kaçırmış olabileceğiniz hedefleme konusunda ipuçları sağlayabilir.
Marka değeri çıkarıcı: Microsoft metodolojisinin elde ettiği ana değer aşağıda açıklanmıştır.
Özetle, sosyal sinyaller, marka sahiplerinin, markaları ve ürünleri hakkında gerçekten neyin yankı uyandırdığını ve aynı zamanda rakipleriyle karşılaştırıldığında gerçek insanlar tarafından nasıl değerlendirildiklerini anlamalarına yardımcı olabilir.
Sosyal Ağlar Marka Algılarını Nasıl Besliyor?
Yukarıdaki resimde, ürünleri belirli özelliklere göre (bu örnekte ekran boyutu, sabit disk boyutu ve ağırlık) filtreleme yeteneğine sahip, bir e-ticaret sitesindeki tipik bir ürün sayfasını görüyoruz. Ama sağdaki tweetlere bakın. Bu kişiler dizüstü bilgisayar satın alırken beklentilerini ortaya koyuyorlar.
Dennis’in ekranın boyutunu umursamadığına dikkat edin; belli bir kalite sergilemek istiyor. Diğer tweeter’lar, hiçbiri e-ticaret sayfasındaki filtrelerde bulunmayan başka özellikler arıyor.
Çıkarım: Tüketicilerin markanız ve ürünleriniz hakkında önemli olduğunu düşündüğü şeyler çoğu zaman sizin düşündüğünüzden farklı olabilir. Bu tüketici içgörülerini keşfetmek için sosyal dinlemeyi kullanın ve ardından sitenizi ve ürün tekliflerinizi buna göre ayarlayın.
Reklam Stratejisi Oluşturmak İçin Tweet Madenciliği
Markalar genellikle özelliklere dayalı kanal araştırmalarını kullanır. Peki ya potansiyel müşteriler için önemli olan ve üzerinde çalıştığınız sette bulunmayan özellikler varsa?
2011 yılında Thomas Lee ve Eric Bradlow, Pazarlama Araştırmaları Dergisi’nde müşteri yorumlarından elde edilen verilerin pazarlama kampanyalarını daha iyi yapılandırmak için nasıl kullanılacağını gösteren bir çalışma yayınladılar. Bu makale, Huang ve Microsoft’taki ekibine, tüketici tweetlerinden alınan benzer verilerin çevrimiçi reklam kampanyalarının etkinliğini artırmak için nasıl kullanılabileceğini araştırma konusunda ilham verdi.
Microsoft çalışması, tweetlerin metin madenciliğiyle başladı ve bunları gerçek özellik setlerine dönüştürdü. Potansiyel olarak markalar bu verilerden şunları elde edebilir:
Yeni özellik setlerinin daha iyi anlaşılması.
Tekliflerinin rakiplere göre nasıl değerlendirildiğine ilişkin bilgi geliştirildi.
Nihai sonuç: daha iyi hedeflenmiş SEM kampanyaları.
Örnek Olay İncelemesi: Başlıca Kablosuz Operatör
Huang ve ekibi, ilgili tweet’lerden bir kelime bulutu oluşturarak işe başladı.
Daha sonra insanların gerçekte ne hakkında konuştuğunu gösteren anlamlı ifadeler çıkarmak için karmaşık teknikler kullandılar.
Küme analizini kullanarak, filtrelenen tweetleri belirli bir özellikle ilgili renk kodlu kümeler halinde gruplandırdılar.
Bu veriler daha sonra iki boyutlu bir grafiğe dönüştürüldü.
Boyut 1, her tüketicinin kablosuz hizmetler için düşündüğü öğelerin (fiyat, seçenekler) grafiğini çizer. Boyut 2, müşteri hizmetlerinin kalitesi gibi daha hedonik yönleri gösterir. Grafikte dört markanın resmi yer alıyor.
Microsoft ekibinin bu grafikten elde ettiği fikir, her markayı farklılaştırmak ve dolayısıyla bu markaların reklam tekliflerine daha iyi odaklanmalarına yardımcı olmak için bu grafiğin nasıl kullanılabileceğiydi.
Dört markanın her birinin grafiğin dörtte birini işgal ettiğine dikkat edin; bu, bu markaların tüketiciler tarafından algılanmasında büyük bir fark olduğu anlamına gelir. Tüketiciler onları aslında yakın rakip olarak görmüyor, dolayısıyla taklit ve fiyat savaşları işe yaramıyor.
Bunun yerine bu markaların tüketicilerin kendilerini rakiplerinden üstün gördükleri özellikleri öne çıkarması gerekiyor. Pratik olarak bu, teklif vermede hangi anahtar kelimelerin ve reklam metninin vurgulanması gerektiğini bilmeye yol açar.
Satış Pazarlama 