Sfetcu, Nicolae (2023), Indicatori de performanță pentru analitica social media, IT & C, 2:1, 56-61, DOI: 10.58679/IT55807, https://www.internetmobile.ro/indicatori-de-performanta-pentru-analitica-social-media/

Performance indicators for social media analytics

Abstract

The algorithms based on social network analytics, natural language processing, complex event processing, and data mining techniques are commonly used by social media analytics software to provide a wide range of analytics capabilities and actionable metrics by managers to obtain critical business information and facilitate effective decision making.

Keywords: analytics, social media, social networks, performance, indicators

Rezumat

Algoritmii bazați pe analitica rețelelor sociale, procesarea limbajului natural, procesarea complexă a evenimentelor și tehnicile de extragere a datelor sunt utilizați în mod obișnuit de software-ul de analitica social media pentru a oferi o gamă largă de capabilități de analiză și valori care pot fi utilizate de manageri pentru obținerea unor informații critice despre afaceri și facilitarea luării deciziilor eficiente

Cuvinte cheie: analitica, social media, rețele sociale, performanță, indicatori

IT & C, Volumul 2, Numărul 1, Martie 2023, pp. 56-61
ISSN 2821 – 8469, ISSN – L 2821 – 8469, DOI: 10.58679/ITIT55807
URL: https://www.internetmobile.ro/indicatori-de-performanta-pentru-analitica-social-media/
© 2023 Nicolae Sfetcu. Responsabilitatea conținutului, interpretărilor și opiniilor exprimate revine exclusiv autorilor.

Indicatori de performanță pentru analitica social media

Nicolae Sfetcu

nicolae@sfetcu.com

Nu există o definiție clară și concisă a termenului de social media cu care toată lumea să fie de acord, iar termenul a fost adesea folosit greșit ca un cuvânt la modă. În ciuda lipsei unei definiții standard, majoritatea academicienilor și practicienilor folosesc termenul de social media pentru a descrie o varietate de canale și platforme online care pot facilita crearea și difuzarea în comun a informațiilor. Caracteristicile descriptive obișnuite ale social media includ social media interactive, generate de utilizatori, colaborative, partajate și diseminarea rapidă a informațiilor. Categoriile de social media definite de Sterne (2010) includ următoarele: forumuri, site-uri de recenzii și opinii, rețele sociale, blogging, microblogging, bookmarking social și partajare media.

În centrul social media, în categoriile enumerate mai sus sunt două concepte care diferențiază aceste canale și platforme de alte tehnologii tradiționale pentru comunicarea mediată de computer – și anume, fluxurile de activitate și grafurile sociale. Comportamentele din rețelele sociale, cum ar fi comunicarea, crearea, partajarea și colaborarea, constituie fluxurile de activitate ale indivizilor. În plus, aceste interacțiuni apar în contextul legăturilor și relațiilor dintre indivizi și rețeaua lor socială de prieteni, adepți și fani – reprezentând graful lor social al conexiunilor.

Aceste idei de fluxuri de activitate și grafuri sociale sunt, de asemenea, semnificative în contextul măsurării rețelelor sociale, deoarece oferă baza pentru cuantificarea și evaluarea acțiunilor și răspunsurilor care generează conținut și conversații pe platformele și canalele de socializare. Aceste valori de bază ale activității la nivel granular pot fi ulterior utilizate pentru a dezvolta modele avansate de măsurare în inițiativele de analitica socială ale unei companii.

Definirea funcțională

Analitica este descoperirea, interpretarea și comunicarea unor tipare semnificative din date. Aceasta implică, de asemenea, aplicarea modelelor de date către o luare eficientă a deciziilor. Cu alte cuvinte, analitica poate fi înțeleasă ca legătura dintre date și luarea eficientă a deciziilor în cadrul unei organizații. Deosebit de valoroasă în domeniile bogate in informații înregistrate, analiza se bazează pe aplicarea simultană a statisticilor, a programării computerului și a cercetărilor operaționale pentru a cuantifica performanța.

Organizațiile pot aplica analitica datelor de afaceri pentru a descrie, prezice și îmbunătăți performanțele afacerii. Concret, domeniile din cadrul analiticii includ analitica predictiva, analitica prescriptiva, managementul deciziilor întreprinderii, analitica descriptiva, analitica cognitiva, analitica Big Data, analitica vânzărilor cu amănuntul, analitica lanțului de aprovizionare, optimizarea aranjării produselor și a unităților de stocare, optimizarea de marketing și modelarea de mix marketing, analitica web, analitica apelurilor, a discursurilor, analize și optimizarea forței de vânzare, modelarea prețurilor și promovării, știința predictivă, analiza riscurilor de credit și analiza fraudelor. Întrucât analiticele pot necesita un calcul extins, algoritmii și software-urile utilizate pentru analitică valorifică cele mai actuale metode în informatică, statistică și matematică.

Analitica social media este procesul de colectare și analiză a datelor din rețelele sociale precum Facebook, Instagram, LinkedIn și Twitter. Este folosită în mod obișnuit de agenții de marketing pentru a urmări conversațiile online despre produse și companii. Un autor a definit-o drept „arta și știința de a extrage informații valoroase ascunse din cantități mari de date semi-structurate și nestructurate de pe rețelele sociale pentru a permite luarea deciziilor informate și perspicace.

Analiza este axată pe înțelegerea trecutului: ce s-a întâmplat și de ce s-a întâmplat. Analitica se concentrează pe motivul pentru care s-a întâmplat și ce se va întâmpla în continuare.

Analitica datelor este un domeniu multidisciplinar. Se utilizează pe scară largă abilități de calculator, matematică, statistici, utilizarea tehnicilor descriptive și a modelelor predictive pentru a obține cunoștințe valoroase din date în timp ce se analizează datele. Informațiile din date sunt utilizate pentru a recomanda acțiuni sau pentru a ghida luarea deciziilor în contextul afacerilor. Astfel, analitica nu are în vedere analize individuale, sau pași de analiză, ci întreaga metodologie. Există o tendință pronunțată de a utiliza termenul de analitică în setările de afaceri, de ex. analitica textului vs. mineritul textului mai generic pentru a sublinia această perspectivă mai largă. Există o utilizare din ce în ce mai mare a termenului de analitică avansată, utilizat de obicei pentru a descrie aspectele tehnice ale analiticii, în special în domeniile emergente, cum ar fi utilizarea tehnicilor de învățare automată, precum rețelele neuronale, arborele de decizii, regresia logistică, analiza regresiei de la liniară la multiplă, clasificarea pentru modelări predictive. De asemenea, include tehnici de învățare automată nesupravegheate, cum ar fi analiza clusterului, analiza componentelor principale, analiza profilului de segmentare și analiza de asociere. (Sfetcu, 2022)

În conformitate cu perspectiva de business intelligence a analiticii social media, adoptăm următoarea definiție de lucru a analiticii social media, așa cum a propus Lovett (Lovett, J. (2011). Social media metrics secrets. Indianapolis, IN: Wiley Publishing, Inc.): „Analitica socială este disciplina care ajută companiile să măsoare, să evalueze și să explice performanța inițiativelor de social media în contextul obiectivelor specifice de afaceri „. Această definiție evidențiază relevanța analiticii social media pentru managementul performanței și obiectivele de afaceri – constructe care definesc însăși noțiunea de business intelligence.

În esență, analitica social media cuprinde practica de definire și adoptare a valorilor adecvate pentru măsurarea succesului inițiativelor de social media în organizații. Este un cadru de măsurare care facilitează un punct de vedere integrat al obiectivelor strategice ale unei organizații, al măsurilor sale de performanță la nivel operațional și a diverselor metrici de social media care pot fi legate de aceste măsuri de performanță.

Putem face diferența între valorile de social media și cele analitice, situându-le pe acestea din urmă ca pe un construct de ordin superior. Acest punct de vedere este în concordanță cu cel al altor cercetători și practicanți. În timp ce metricile sunt în primul rând preocupate de date, tranzacții și informații din trecut, analiticile, pe de altă parte, se bazează și analizează acele valori pentru a genera informații și a informa strategia viitoare. De exemplu, Lovett propune o ierarhie pe mai multe niveluri a măsurilor de social media, de la contorizarea valorilor la valorile fundamentale, rezultatele și valorile afacerii – fiecare nivel construindu-se unul peste celălalt și împreună constituie un program de analitica social media. Trebuie subliniat totuși că analitica acționabilă necesită metrici bine concepute și, fără un set corect de măsurători descriptive la nivel operațional, organizațiile nu vor putea descoperi tipare și obține informații pentru o strategie de afaceri eficientă.

Utilizare și indicatori de performanță

În timp ce caracteristicile și capabilitățile specifice soluțiilor de analitica a rețelelor de socializare variază foarte mult între furnizori, majoritatea software-ului oferă suport pentru cazuri de utilizare standard care se aplică într-o gamă largă de companii.

Algoritmii bazați pe analitica rețelelor sociale, procesarea limbajului natural, procesarea complexă a evenimentelor și tehnicile de extragere a datelor sunt utilizați în mod obișnuit de software-ul de analitica social media pentru a oferi o gamă largă de capabilități de analiză și valori care pot fi utilizate de manageri pentru obținerea unor informații critice despre afaceri și facilitarea luării deciziilor eficiente (Melville și colab., 2009; Luckham, 2011).

Pentru început, mulți analiști sunt de acord că întreprinderile folosesc adesea analitica social media din câteva motive comune. Principalii factori de afaceri pentru analitica social media includ: identificarea avocaților și a influențatorilor; înțelegerea sentimentului; identificarea segmentelor de public; măsurarea reputației mărcii și a ponderii vocii; și determinarea eficacității mesajelor de marketing (Lovett, 2011; Petrocelli, 2013; Stodder, 2012). Mai recent, s-a pus, de asemenea, accentul pe includerea capabilităților de analiză predictivă în software-ul de analitica socială pentru a permite companiilor să descopere tipare și să anticipeze impactul valorilor actuale, cum ar fi sentimentul asupra viitoarelor activități de socializare (Petrocelli, 2013; Stodder, 2012).

Tabelul de mai jos rezumă câteva cazuri de utilizare obișnuite și întrebările subiacente la care întreprinderile doresc să răspundă prin analitica rețelelor sociale, împreună cu tehnici de analiză care permit aceste cazuri de utilizare și mostre de valori care pot fi de interes pentru management.

După cum se evidențiază în Tabel, măsurarea eficientă a rețelelor sociale cuprinde o combinație de valori derivate prin tehnici de analiză multiple și multiple metrici care trebuie să fie întrețesute împreună pentru a extrage semnificația și ideile relevante pentru afacere. De asemenea, complexitatea tehnicilor de analiză variază în funcție de contextul afacerii și de sfera de cunoștințe tactice sau strategice dorite. Un program holistic de analitica rețelelor sociale ar trebui să includă în mod ideal mai multe cazuri de utilizare care să permită monitorizarea, descoperirea și capacitățile predictive care să fie utilizate în procesul de luare a deciziilor.

Tabel: Obiective, cerințe și rezultate în analitica social media

După cum este subliniat în Tabel, există diverse opțiuni disponibile organizațiilor pentru implementarea și instituționalizarea programelor lor de analitica social media. Ceea ce este important este ca analitica social media să fie abordată ca o disciplină care transcende doar instrumentele și aplicațiile tehnologice. Ar trebui să fie considerată o practică și un proces care poate permite întreprinderilor să utilizeze datele sociale ca element de intrare crucial în deciziile și strategia de afaceri. În acest sens, analitica social media trebuie să fie situată și integrată ca parte a practicii generale de business intelligence din organizație.

Bibliografie

• Lovett, J. (2011). Social media metrics secrets. Indianapolis, IN: Wiley Publishing, Inc.
• Luckham, D. C. (2011). Event processing for business:    Organizing the real-time enterprise. Hoboken, NJ: Wiley Publishing, Inc.
• Melville, P., Sindhwani, V., & Lawrence, R. (2009). Social media analytics: Channeling the power of the blogosphere for marketing insight. Proc.of the WIN,
• Sfetcu, N (2022). Analitica rețelelor sociale. MultiMedia Publishing, ISBN 978-606-033-704-1, DOI: 10.58679/TW12414
• Sterne, J. (2010). Social media metrics: How to measure and optimize your marketing investment. Hoboken, NJ: John Wiley.
• Stodder, D. (2012). Customer analytics in the age of social media. ().TDWI Research.

Sursa: Umar Ruhi, Social Media Analytics as a Business Intelligence Practice: Current Landscape & Future Prospects, în Journal of Internet Social Networking & Virtual Communities, Vol. 2012 (2012), Article ID 920553, DOI: 10.5171/2012.920553. Copyright © 2014. Umar Ruhi. Licența CC-BY 3.0. Traducere și adaptare Nicolae Sfetcu

Acesta este un articol cu Acces Deschis (Open Access) distribuit în conformitate cu termenii licenței de atribuire Creative Commons CC BY-SA 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ).