Krótki opis idei wystąpienia:

Celem tej prezentacji jest zademonstrowanie, jak w obszarze badań marketingowych można wykorzystywać dane pochodzące z monitorowania Internetu i mediów społecznościowych oraz jak integrować takie dane z „klasycznymi” metodami. Obecnie technologia rozwija się szybciej, niż kiedykolwiek, ważne jest zatem, żeby branża badawcza była na bieżąco i aktywnie podążała za zmianami. Media społecznościowe stają się coraz ważniejszą częścią codziennego życia, stawiając przed badaczami nowe wyzwania i możliwości. Jeszcze niedawno, stwierdzenie, że chciałoby się wiedzieć wszystko, co ludzie mówią w Internecie wydawało się czysto życzeniowym myśleniem. Dzięki wprowadzeniu metod bazujących na sztucznej inteligencji stało się jednak rzeczywistością.

Monitorowanie internetu i mediów społecznościowych to cały czas jeszcze stosunkowo nowa dziedzina w obszarze badań marketingowych. Być może potrzebne jest więcej obrazowych przykładów, ilustrujących, jak „tradycyjne” dane (min. dane kwestionariuszowe i sprzedażowe) mogą być integrowane z komunikacją dotyczącą marki, odbywającą się w sieci. DigitalMR wraz z firmą Nielsen przeprowadziły pilotażowy projekt mający na celu zilustrowanie jak integracja danych może wspomóc firmy w zdobywaniu wiedzy o konsumencie, jego potrzebach i przekonaniach.

W związku z tym, że wartość „klasycznych” metod pomiarowych jest znana badaczom, niniejsza prezentacja skupi się na tym, jak monitorowanie Internetu i mediów społecznościowych może uzupełnić standardowo podejmowane działania badawcze i zwiększyć wartość otrzymywanych wyników. Monitorowanie komunikacji w sieci może mieć znacznie szersze zastosowanie, niż tylko w obszarze PR do zarządzania sytuacjami kryzysowymi i do obsługi klienta. Główne obszary naszych badań to: analityka tekstowa, przetwarzanie języków naturalnych, analiza sentymentu i semantyki, wykrywanie emocji oraz automatyczne rozpoznawanie obrazów, w tym także logotypów.

Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji, a konkretnie Machine Learning oraz lingwistyki komputerowej możliwe jest przeprowadzanie powyższych typów analiz z dużą dokładnością, na milionach online’owych postów lub na każdym innym nieustrukturalizowanym tekście, uzyskując w ten sposób dostęp do wiedzy, która jeszcze niedawno, nie była w zasięgu badaczy.

Metody te można zastosować do każdej marki, tematu, kraju lub języka. Celem naszego projektu jest zilustrowanie w jaki sposób można je także integrować z tradycyjnymi metodami badawczymi.

Plan wystąpienia w punktach:

1. Czym jest monitorowanie internetu i mediów społecznościowych
2. Jak radzić sobie z szumem
3. Wykorzystanie sztucznej inteligencji do generowania insightów
4. Integracja wyników monitoringu z badaniami kwestionariuszowymi i danymi sprzedażowymi
5. Przykłady badań realizowanych w ramach projektu eksploracyjnego dedykowanego integracji danych z różnych źródeł.

Opis korzyści (możliwości wykorzystania wiedzy), jakie osiągną uczestnicy Kongresu po wysłuchaniu wystąpienia:

W trakcie wystąpienia słuchacze dowiedzą się:

1. Jakie informacje można uzyskać korzystając z monitoringu komunikacji w sieci
2. Jakie kryteria są kluczowe, żeby dane te miały zastosowanie w badaniach marketingowych i jak mogą wspierać generowanie insightów.
3. Jak można integrować dane pochodzące z monitorowania MS z danymi pochodzącymi z innych źródeł (trackingi, dane sprzedażowe).

Opis projektu badawczego:

W projekcie wykorzystano 3 źródła danych pochodzących z tego samego okresu – 6 miesięcy 2016 roku:

1. Dane kwestionariuszowe: tracking pozycji marki (Nielsen)
2. Dane sprzedażowe (Nielsen)
3. Dane pochodzące z monitorowania Internetu i mediów społecznościowych (DigitalMR)

Badane marki: kilka kategorii produktowych w ramach FMCG W projekcie wykorzystano już istniejące dane trackingowe i sprzedażowe. Dane z monitoringu Internetu przygotowano specjalnie na potrzeby tego eksploracyjnego projektu. Dane pochodzące z tych 3 źródeł zostały poddane analizie tematycznej (z wyłączeniem danych sprzedażowych), jak również poszukiwane były zależności statystyczne pomiędzy podstawowymi wskaźnikami pozycji marki i danymi sprzedażowymi, a natężeniem i sentymentem dyskusji w Internecie.