Модель измерения социальных медиа для бизнеса Показатели и примеры использования

2 Вопросы Насколько интенсивно обсуждают объект в Интернете? Кто и где обсуждает объект? Как изменился уровень обсуждаемости? Сколько людей увидело контент, посвящённый объекту? На каких площадках обсуждается объект?

3 Маркетинговые вопросы На каких площадках работать? Какие материалы размещать? Кто этим должен заниматься? Какова цель? Зачем на это тратить деньги? Как оценить эффективность?

4 Пример: Медведев танцует Пользователь KremlinLivia 19 апреля загрузил в YouTube: «Медведев танцует» Только на одном лишь YouTube видео посмотрели 9 миллионов человек 2 российских телеканала и 5 каналов за рубежом сделали сюжет о «танцах ядерного чемоданчика» 150 публикаций в российских интернет-СМИ связано с этим видео Информация дошла до зарубежных СМИ меньше чем за сутки 13 стран мира знают, что президент РФ « неловко двигается из стороны в сторону ».

5 Пример: Медведев танцует 20/05/2011 Распространение 66.ru Ura.ru 19/04/ /04/ /05/2011 Газета.Ru YouTube Коммерсантъ FM Эхо Москвы Times Выход новости за границу за 1 день LifeNews Der Spiegel Russia Today TVN24 Попадание на ТВ через 1 день MSNBC FOX NEWS GZT.RU Грани.ру Интерфакс 150 публикаций в официальных СМИ Попадание в периодические печатные издания Коммерсант РБК Дальнейшее распространение Bloomberg Arirang NEWS Telegraph DailyMail

Функция оценки Информационный эффект, произведённый контентом на первый взгляд невозможно количественно оценить. Но это только кажется… F (Weight, Reaction, Opinion) Всё дело в том, сколько людей узнало, сколько прореагировало, положительный или отрицательный эффект был оказан.

F (Weight, Reaction, Opinion) Вес (Weight) определяется тем, сколько людей увидело, прочитало, посмотрело контент. Высчитывается исходя из посещаемости площадки и видимости контента на ней уникальных посетителей в месяц, прочитали эту статью

F (Weight, Reaction, Opinion) Обратная реакция (Reaction) определяется тем, сколько людей, почитав/посмотрев контент, прореагировало на него социальным действием в виде комментария, лайка, перепоста и др

F (Weight, Reaction, Opinion) Отношение, мнение (Opinion) определяется превалированием положительных или отрицательных оценок в общём объёме единиц контента, посвящённых объекту

Термины и определения Weight – показатель, учитывающий посещаемость площадки или количество пользователей, увидевших контент. Reaction – показатель увлечённости аудитории контентом, выраженный в совокупном количестве социальных действий. Opinion – показатель, отражающий соотношение положительных/отрицательных оценок объекта

Информационный эффект количественно измеряем! Kribrum Index - единый универсальный показатель, предназначен для определения информационного эффекта, производимого всей совокупностью единиц контента, относящихся к объекту мониторинга. Kribrum Index = F (Weight, Reaction, Opinion)

Единый показатель Kribrum Index Единый показатель состоит из набора промежуточных показателей, каждый из которых рассчитывается по конкретной формуле Kribrum Index=(Weight*(Reaction+1))*Opinion

В основе KI - матмодель

Расчет Kribrum Index Произведённый эффект в виде простых контактов и социальных действий (в случае с танцующим Медведевым) = Opinion = 0, (по расчётам Kribrum) Тогда: Kribrum Index=(Weight*(Reaction+1))*Opinion= = * 0, =

Kribrum Index на практике Осведомлённость (Awareness) Интерес (Interest) Желание (Desire) Действие (Action) Weight Reaction Opinion

Kribrum Index на практике Таблетка Motorola Xoom Январь 2011 Март 2011 …1000 упоминаний в FaceBook 5000 упоминаний в Интернете из них 2000 упоминаний в Интернете из них …200 упоминаний в Twitter …2000 упоминаний в FaceBook …400 упоминаний в Twitter

Финансовая оценка маркетинговых мероприятий c помощью KI Weight = Reaction = 300 Opinion = + 0,1 KI = 0,3 млн. ед. Weight = Reaction = 1500 Opinion = + 0,2 KI = 7,8 млн. ед. SMM PR Hidden Marketing … ед. KI = $1 Январь 2011 Март 2011 = $75 000

Измеряемость – путь к прогнозированию Использование KI в течение длительного времени позволяет сформировать базу данных достаточную для определения средних показателей конверсии внимания, интереса и желания в действия в Интернете (для отдельно взятого рынка, товара, категории). В идеальной модели для любого товара (без учёта внешних факторов) мы сможем рассчитать матрицу значений KI, обеспечивающих желаемый объём интернет-продаж (Actions).

«Золотое сечение» интернет- маркетинга Накопление статистики значений KI, его составляющих, показателей конверсии позволит определить оптимальный вариант распределение бюджетов по каналам в части интернет-маркетинга

Выводы-1 Информационное поле в Интернете можно количественно и качественно измерить. Единый показатель позволяет сравнивать и финансово оценивать результаты и эффективность прежде сложных для оценки мероприятий интернет- маркетинга. Практическая модель KI не противоречит маркетинговой теории (AIDA)

Выводы-2 Накопленная статистика позволит количественно определить показатели конверсии этапов воронки продаж AIDA для отдельных рынков и товаров. Прогнозирование усилий на основе KI и показателей конверсии позволит осуществлять финансовое планирование бюджетов и результатов. На основе KI появляется возможность определить оптимальное соотношение каналов: «золотое сечение» интернет-маркетинга

СПАСИБО! Александр Смирнов Коммерческий директор Информация о компании, услугах и технологиях Анализаторы поисковиков