על ניטור שיח ברשתות וצניעות מקצועית מאת ברקן הופמן, קופירייטרית דיגיטל בחברת OCEAN וסטודנטית לתואר שני בתקשורת וניו מדיה באוניברסיטת רייכמן.
אנו מבינות את העולם מנקודת המבט שלנו. היא תלויה בסביבה שלנו- חברות, משפחה, מקום מגורינו ובועת הפילטר ברשתות בהן אנחנו גולשות. לפעמים אני רואה אנשים ותוהה איך אני לא מכירה את כולם – כי זה כמובן לא אפשרי. בטח שהגעת מקיבוץ חפצי-בה הקט ובועת הפילטר שלך התבייתה על תמונות של חתולים פגומים והמלצות לאסוס.
לכן, לעולם אצטרך לשמור על צניעות ולקבל שאינני יכולה להבין הכל ולדעת מה אחרות חושבות ויודעות. זה נשמע פשוט אבל לא פעם קורה (לעיתים ממש רחוקות) שאני חושבת שאני יודעת מי קהל היעד ולמי אני כותבת את התוכן, אני שולחת לרוני חסון, מנהלת מחלקת קריאייטיב דיגיטל, היא רואה את נתוני הרכישות ומה מסתבר? שמה שחשבתי לאו דווקא נכון…
קרדיט: Shutterstock.com
נקפוץ לאקדמיה. בהרצאותיו, מציג ד״ר צחי חייט את מסקנות הספר של סט- סטפנס דוידוביץ' ״Everybody lies -Big Data. New Data and What Internet Can Tell Us About Who We Really Are”. בספר חושף דוידוביץ׳ , עובד גוגל לשעבר, כי הדרך להבין מה מעניין אנשים, כפי שהייתה נהוגה עד כה, על פיה יש לשאול באמצעות סקר או ראיון אודות הרגלים היא שגויה. משום שדרך זו סובלת מהטיות כמו ריצוי החוקרות והערכה על פני מדידה. לטענת דוידוביץ' הדרך הטובה ביותר לדעת מה אנשים רוצים היא באמצעות החיפושים שלהם בגוגל- כך ניתן לדעת מה באמת מעניין אותם.
אם כותב הספר לא כתב את זה כי הוא בעל אינטרסים במקום עבודתו הקודם, אנחנו יכולות להבין שאפשר להפיק הרבה ממה שאנשים משאירים אחריהם באינטרנט. את זה כל מחלקות PPC ואנליזה יודעות, אבל על ניטור שיח ברשתות החברתיות שמעתן?
קרדיט: Shutterstock.com
אפשר לזרוק השערות על מה לדעתנו יתפוס אבל תכלס אנחנו לא אליהו הנביא 2.0 ויכולות החיזוי שלנו מוגבלות לתחושות ומאפייני הסביבה שלנו. בעזרת ניטור שיח ברשתות החברתיות נוכל באמת לדעת על מדברים ומה וייב הדברים. זו הסיבה שאנחנו צריכות לעשות מחקרים מקדימים שיתבססו על נתונים מהשטח.
ניטור שיח ברשתות יאפשר לנו לזהות תנודות אודות נפח ומיקום השיח באמצעותן ניתן להפיק תובנות. אך עלינו תמיד לשמור על צניעות מחשבתית (אני לא יודעת בוודאות שזו הסיבה להתנהגות הצרכניות) ותמיד להיות עם יד על הדופק (דברים משתנים במהירות ברשת – תופעה שהתרחשה היום לא בטוח שתמשיך גם מחר).
מה היתרון של ניטור שיח ברשתות החברתיות? קודם כל זה כלי זול – במקום לצאת למחקרי ענק שיגזלו משאבים רבים, ניתן להוריד תוכנה שמנטרת שיח במחיר מנוי ולקבל גישה למאגרי נתונים גדולים בכל מקום וזמן. כמו כן הנתונים הללו פועלים באזורי זמן שונים, מאפשרים לראות אוטומציה, איתור, איסוף ואחסון נתונים באופן אוטומטי באינטרנט.
קרדיט: Shutterstock.com
סיפור קטן שממחיש את העניין. בשנים האחרונות, בקבוקי שוקו מתהדרים בתוויות שונות שמבשרות על הפחתה בכפיות הסוכר- מהלך זה התרחש בעקבות תובנות שעלו מהשיח ברשת אודות הרגלי אכילה. לאחר שעלה כי יש שיח הולך וגובר סביב הפחתת סוכר ואוכל ג'אנק היצרניות הבינו שעליהן לספק לצרכניות מוצרים מתאימים. (מקור).
אז איך ננטר שיח וכיצד הוא יעזור לנו? גללו לפרטים נוספים >>
1- נקבע את מטרות המחקר. חשוב לקבוע את היעדים שלנו. מה אנחנו רוצות להבין מהמחקר? מה המטרות שלנו? תשובות אלו יהוו מפת דרכים להמשך המחקר שלנו
2-נקבע את המדגם ואת שיטת איסוף הנתונים. אלו יקבעו את הנתונים שיתקבלו ויהדהדו את התובנות. שימו לב שקביעת המדגם ושיטת איסוף הנתונים תשפיע על המסקנות לכן דעו את גבולות המדגם.
3- נסכם את הנתונים שעלו בניטור השיח ונפיק תובנות.
אתן דוגמא כדי שנבין איך מחקר שיח יכול לתרום לנו. כאשר יוצא דגם חדש של מרצדס נרצה להבין אילו תכונות חשובות לאנשים ברכב יוקרה. נבחן את נפח השיח של "רכבים בטוחים" או "רכבים אמינים" או "רכבים יוקרתיים". באמצעות הרצה של מילות מפתח שונות המתייחסות לתכונות הרכב נוכל להבין מה חשוב לצרכניות ולפי זה נפיק תובנות אודות המסרים השיווקיים. נרצה לראות גם באילו אתרים היה נפח השיח גבוה לאיזו תכונה כך שנוכל להתאים את הפרסומים שלנו בכל פלטפורמה.
תודה לדניאל זוהר הפלנרית הנפלאה שדייקה את דבריי.