Filter
ChatGPT Social media-analyse is niet representatief, maar wel relevant!
Social media-analyse heeft in vergelijking met traditioneel marktonderzoek een groot nadeel, de representativiteit. Maar de voordelen wegen extra op tegen dit nadeel. In dit artikel bespreken we de voordelen en drie elementen voor goed social media-onderzoek.
Onlangs lazen we het artikel ‘Analyse social media is vaak weggegooid geld’. Het stelt dat onderzoeken met grote hoeveelheden data uit social media om beslissingen te nemen voor marketingstrategieën en bedrijfsbeleid niet deugen. Het gaat de onderzoekers niet zozeer over onwaarheden, maar over de snelheid waarmee analyses worden uitgevoerd en hoe ze worden gepresenteerd.
Online leent zich perfect voor uitersten
Het is waar dat specifieke groepen mensen actiever zijn op bepaalde social media. Het aandeel vrouwen is bijvoorbeeld groter op Instagram en op Pinterest zijn zij zelfs nog sterker vertegenwoordigd. Terwijl mannen weer vaker dan vrouwen aanwezig zijn op Twitter. Volgens het artikel maken social media-analyses geen essentiële kanttekeningen, zoals demografische verschillen tussen populaties op sociale netwerken. Maar dat moet je als marketeer van nu ook niet meer willen. De nieuwe regel van marketing is namelijk niet segmenteren op basis van demografie, maar op basis van gedrag, interesses en behoeften.
En het klopt dat social media zich bij uitstek leent voor positieve berichten. Anderzijds is juist een negatief bericht ook zo geplaatst. Werkt een dienst niet? Het staat direct op Twitter met #fail. De consument van nu verwacht overigens direct een reactie van desbetreffende persoon of organisatie. Dat extreme meningen op social media worden gedeeld maakt het niet representatief. Maar zeker wel relevant! Het zijn juist deze uitersten waar bedrijven van kunnen leren. En omdat grote groepen consumenten hier gebruik van maken is dit medium simpelweg niet meer te negeren door organisaties.
Trends signaleren vanuit social media
Daarnaast zijn er harde trends en ontwikkelingen uit social media waar te nemen. Zo hebben we in het najaar van 2011 al social media-onderzoek gedaan naar verkoudheid voor een promotiecampagne. We gebruikten Twitter-data waarin mensen aangaven dat ze verkouden zijn. In tweeëneenhalf maand tijd hebben we ruim 200.000 tweets binnengehaald en met behulp van tekstanalysetechnieken verder onderzocht. Het leverde interessante verbanden en inzichten op voor de opdrachtgever, zeker als we het volume van deze berichten qua tijd naast de temperatuur legden.
Onderzoek naar verkoudheid op social media
Weliswaar is de steekproef niet representatief voor Nederland of voor het deel dat actief is op Twitter (26 procent van Nederland). Toch is de trend voor verkoudheid goed te volgen. Dit hadden we met traditioneel onderzoek niet kunnen monitoren. En zeker niet voor het beperkte budget, want traditioneel marktonderzoek blijft kostbaar.
Nog interessanter is het als je kijkt naar de inhoud van woorden die vaker worden gebruikt of het sentiment. In dit geval is het sentiment, ofwel social mention, vooral negatief. in deze ‘tag cloud’ is goed zichtbaar welke termen in de ‘verkoudheid-berichten’ staan. Dit biedt, gecombineerd met de online analytics, realtime informatie voor de marktonderzoeker die op zoek is naar relevante inzichten.
Naast softwarekennis vooral je boerenverstand gebruiken
Maar hoe voer je goed social media-onderzoek uit? Daarvoor heb je een combinatie van de volgende drie elementen nodig:
- Developing skills: toegang tot (historische) data krijg je alleen met de juiste software om deze te kunnen te ontsluiten. Alleen het aanschaffen van een pakket is niet meer genoeg. Waar je vroeger meer dan 50.000 euro budget moest vrijmaken is open source nu de trend. Belangrijker is dus dat je over de juiste vaardigheden beschikt om deze software te gebruiken. Zo wordt momenteel veel gewerkt met R – open source data mining software -, maar vanwege de complexiteit zijn er maar weinig die R succesvol gebruiken.
- Statistische vaardigheden: het is belangrijk dat je de juiste hypothese opstelt. Om bij het voorbeeld van de verkoudheid te blijven, zou dat kunnen zijn: ‘Is het zo dat er een direct verband is tussen de temperatuur en de ontwikkeling van de griepepidemie?’ Dit is een veronderstelling of aanname, waarvan je nog moet bewijzen of deze klopt of niet. Eigenlijk is het een voorspelling van de uitkomst van het onderzoek dat je gaat doen. Elk onderzoek heeft zo’n uitgangspunt nodig.
- Business opportunities zien: zoek naar causale verbanden. Hiervoor heb je eigenlijk vooral je boerenverstand nodig. Je gaat op zoek naar data die afwijkt van het gemiddelde. Als je die vindt, heb je een trend te pakken. Er worden bijvoorbeeld dagelijks gemiddeld 30 tweets over jouw bedrijf geplaatst. Op een bepaald moment zie je er al 250 verschijnen in 2 uur tijd. Dat is een trendbreuk. Bekijk wat er geschreven wordt en wat het sentiment is. Wat is er aan de hand? Zijn het overwegend positieve berichten? Marketingkansen zijn dan om artikelen of blogs met positieve reviews te promoten.
Zo kun je al snel en praktisch trends halen uit social media waar je direct op kunt acteren. En laten we eerlijk zijn: snelheid is wel geboden in een tijd waarin mensen meteen antwoord van je verwachten en waarin real time data het gesprek van de dag is.
Social media-onderzoek is aanvullend, niet vervangend
We zien dus wel degelijk de waarde van social media-onderzoek. Met de komst van alle social media is er voor de marketeers zo veel meer mogelijk. Maar we zien het met name als aanvulling op traditioneel onderzoek, niet direct als vervanging. Marktonderzoek blijft belangrijk voor het in kaart brengen van klantgroepen en behoeften, maar dan wel onder een representatieve doelgroep.
Illustratie intro met dank aan Fotolia.
Over de auteurs
