17.09.2026
100 тысяч упоминаний бренда за два часа: что можно из них узнать
Скорость принятия решений всегда была конкурентным преимуществом, а с распространением нейросетей темп работы бизнеса вырос ещё сильнее. Поэтому особенно ценны исследовательские методы, позволяющие быстро получить данные и перейти к решению бизнес-задач.
Анализ социальных медиа (social media listening, SML) позволяет буквально за несколько минут получить первые результаты, быстро собрать ретроспективу и увидеть динамику. Отдельное преимущество – онлайн-мониторинг: новые отзывы становятся доступны для анализа практически сразу после публикации.
SML отлично дополняет количественные и качественные методы, продуктовую аналитику и другие источники данных, поскольку отзывы оставляют пользователи с реальным опытом взаимодействия с брендом, готовые подробно описывать этот опыт, указывать на проблемы или, наоборот, сильные стороны. Такие отзывы формируют мнение, влияющее на других потребителей. Эти данные позволяют находить повторяющиеся темы, замечать зарождающиеся тренды и формулировать инсайты, которые можно использовать в дальнейших исследованиях или коммуникациях.
VOX CLIENTIS – это цикл статей о возможностях анализа социальных медиа (а отзывы являются частью соцмедиа). В основе всех выпусков – реальные исследовательские данные. Например, для первых выпусков взят массив отзывов о ресторанах «Вкусно — и точка» и «Бургер Кинг» с ретроспективой два месяца, что позволяет разобрать решение исследовательских задач не на условных примерах, а на фактическом материале.
В первой статье разберём, что можно увидеть практически сразу после получения большого массива данных и какие исследовательские задачи он позволяет решить. Следующие выпуски будут посвящены тому, как данные социальных медиа можно использовать для решения задач CX, UX, продуктовых и HR-команд, а также применению данных в различных исследовательских фреймворках – CJM, JTBD, метод персон. Кроме того, отдельно будут рассмотрены возможности оценить коммуникации самих брендов.
От запроса к данным за пару часов
На примере реального массива хорошо видно ещё одно важное преимущество этого источника – скорость получения первичной диагностики данных. От постановки задачи до получения массива, пригодного для анализа, прошло не больше двух часов. В это время вошли подбор поискового запроса, уточнение формулировок, поиск минус-слов и первичная очистка данных.
Сразу же после получения данных можно увидеть базовую структуру массива: объём сообщений по брендам, количество отзывов и ответов официальных корпоративных аккаунтов, средние оценки пользователей, основные источники и соотношение разных типов сообщений.
Уже на этом этапе становится понятен общий профиль каждого бренда в массиве. Упоминаний «Вкусно — и точка» почти в 3 раза больше, чем «Бургер Кинг», ответов бренда почти в 2,5 раза больше.
Несмотря на меньшее количество отзывов – средняя оценка у «Бургер Кинг» чуть выше, чем у «Вкусно — и точка» – 3,0 против 2,7 (из 5,0).
Ещё один параметр, который можно сразу оценить – источники отзывов. Здесь у брендов также существуют различия. «Бургер Кинг» заметно чаще упоминается в 2ГИС – около 31% пользовательских отзывов против 18% у «Вкусно -и точка». У «Вкусно — и точка», напротив, выше доля Яндекс Карт – 58% против 49%, а также магазинов приложений и классических сайтов отзывов.
Для исследователя это не просто описание структуры массива. Разные площадки могут задавать разные контексты обратной связи: отзывы на картах чаще связаны с посещением конкретного ресторана, а в магазинах приложений – с цифровым опытом. Поэтому при сравнении брендов по темам, оценкам и тональности важно учитывать не только количество сообщений, но и то, откуда они поступили.
Один массив для разных исследовательских команд и задач
Но гораздо интереснее следующий шаг – понять, какие исследовательские задачи можно решить с помощью этих данных. Беглый просмотр текстов пользовательских отзывов (около 64 000 текстов) позволяет увидеть, что один массив может быть интересен как минимум четырем исследовательским командам. В случае ресторанов быстрого питания часть отзывов относится к блюдам и напиткам – это данные для продуктового анализа. Другая часть описывает процесс обслуживания, залы, заказы и доставку – параметры CX. Отдельно выделяются отзывы о приложениях, терминалах и сайтах – это UX. В массив также попали отзывы о брендах работодателя – это данные для HR-исследований.
Примерное соотношение данных по исследовательским задачам: около 50% сообщений содержат параметры CX, 34% – продуктовые, 15% – UX, около 0,4% – HR. Категории не являются взаимоисключающими: один отзыв может одновременно описывать сбой приложения, ошибку комплектации заказа и поведение сотрудника.
Отдельно стоит сказать про возможность территориального анализа. Особенно ценны такие исследования для территориально распределённых компаний: ресторанных и розничных сетей, банков, медицинских центров, операторов связи.
Если отзыв можно связать с конкретной точкой, городом, регионом – данные позволяют сравнивать города и филиалы, находить локальные и системные проблемы. Кроме того, анализ ответов брендов позволяет оценить, насколько территориальные подразделения соблюдают корпоративные правила общения, отвечают клиентам и представляют бренд.
Если углубляться далее в качественный анализ текстов – можно увидеть, что данные позволяют использовать различные исследовательские фреймворки. Например, увидеть ситуации потребления, которые ложатся в основу JTBD (Jobs To Be Done). Отзывы также позволяют восстанавливать отдельные этапы взаимодействия с брендом и использовать их при построении CJM (Customer Journey Map). В одном сообщении могут последовательно описываться выбор ресторана, оформление заказа, ожидание, получение, потребление и реакция на итоговый опыт. Это позволяет видеть не только отдельную проблему, но и место, в котором она возникает на пути клиента.
Отдельное направление – метод персон. На основе анализа отзывов можно выделять устойчивые поведенческие паттерны и описывать персоны через сценарии потребления, задачи, мотивации, ожидания и основные боли. Такой подход помогает лучше понимать, чем различаются группы пользователей и какие требования они могут предъявлять к продукту, сервису и коммуникации бренда.
Что получает бизнес?
В результате бизнес получает инструмент оперативного контроля ситуации. Новые отзывы поступают практически в реальном времени, позволяя раньше замечать проблемы, определять их масштаб, обнаруживать тренды и выявлять инсайты, отслеживать действия конкурентов, оценивать территориальные подразделения и, в итоге, принимать, основанные на этих данных, решения.
В руках квалифицированной исследовательской команды отзывы становятся постоянно обновляемым массивом примеров реального клиентского опыта, который нужно использовать для решения разных задач и запросов бизнеса. Преимущество получает тот, кто умеет превратить этот поток в исследовательские данные о продукте, клиентском опыте, поведении пользователей и взаимодействии с брендом. Именно такой взгляд превращает SML из инструмента мониторинга в полноценный исследовательский метод.
Павел Мтиулишвили
Генеральный директор DataLab
Эксперт по аналитике соцмедиа и AI-visibility