Источники доверия в WOM-маркетинге и социальные графы
Как неоднократно показывают исследования, ключевым требованием к осуществлению Experience Sharing является доверие к источнику рекомендации со стороны ее получателя [27, 55, 29, 5]1. Причины этому были сформулированы в работе Smith D., Menon S., Sivakumar K [59]:
Чем выше доверие к рекомендателю, тем выше влияние рекомендации на выбор пользователя
Чем теснее связь пользователя с рекомендателем, тем больше доверия к рекомендателю
Чем теснее связь пользователя с рекомендателем, тем выше влияние рекомендации на выбор пользователя
Чем выше гедонистическая мотивация покупателя, тем сильнее вклад тесноты связей во влияние рекомендации.
Тем не менее, действующие методики обнаружения коммуникаторов WOM-маркетинга в социальных сетях связаны с поиском источников естественного доверия в обществе, которых принято называть лидеры мнений. Центр исследования общественных трендов Roper ASW [80] в своей книге 'The Influentials' выделили пять общих признаков, по которым можно найти лидеров мнений. Д. Халилов, директор компании Green PR, в процессе изучения цифровых социальных сетей, выделил 6 признаков, по которым следует отбирать лидеров мнений, при этом в качестве инструмента рекомендовал помимо опросов и наблюдения за поведением изучение структуры социальных графов [94]. Мониторингом и ранжированием лидеров мнений с 2008 года занимается американская компания Klout [123]. Они разработали индекс Клаута, позволяющий оценить общий уровень влиятельности индивида в социальных сетях. Под влиятельностью они понимают способность индивида "побуждать действие". В теории Klout лидерство определяется тремя факторами: охватом, силой влияния и частотой влияния. Другая компания по поиску лидеров Influencer50 [126] идет еще дальше и ранжирует влиятельность на основании шести пунктов, которые включают экспертизу, независимость и род занятий). Traackr [127] в основе своей системы оценки влиятельности индивида используют охват, резонанс (совокупная оценка частоты и силы влияния на свою аудиторию) и релевантность (близость лидера мнений к необходимому рыночному сегменту). Kissmetrics [124] предлагает находить лидеров мнений вручную через исследование публикаций, находящиеся в тренде, затем выделять из них соответствующие своей нише.
Тем не менее, системы выявления лидеров мнений не связаны с доверием и доверительными отношениями. Данные исследования показывают наличие множества моделей обнаружения лидеров мнений по множеству различных критериев, однако доверие рассматривается исключительно как следствие популярности лидеров мнений, а доверительные отношения и обычные лидеры не изучаются. Можно заключить, что основной целью данных моделей является повышение знании марки и повышения интереса к ней, и они не подходят для эффективных коммуникаций обмена мнениями.
В последнее время множество исследований по поиску лидеров мнений для дачи рекомендаций связаны со структурой социальных графов [21, 33, 38, 88]. В анализе используются множество показателей центральности, а также специализированные показатели, связанные со временем. К сожалению, данные исследования не дают однозначного ответа о связи структуры социальных графов и эффективности Experience Sharing. В то же время, они позволяют выделить две ключевые проблемы поиска на основании социальных графов:
Предпосылки механизмов поиска в большинстве случаев не связаны с доверительными отношениями
Данная проблема выражается в том, что в исследованиях, призванных связать структуру социального графа и коммуникации эффективных рекомендаций товара или услуги ключевая характеристика коммуникации, а именно степень доверительных отношений между источником сообщения и его получателем, опущена. В результате, выводы, призванные установить связь между структурой графа и эффективным обменом опыта, лишены целостности и весьма неоднозначны. Так, например, House L.A., House M.C. и Mullady [33], установили значимые связи между некоторыми параметрами социальных графов и желания попробовать товар после рекомендации (данное исследование будет более подробно рассмотрено позднее). К сожалению, исследование не встроено в парадигму доверительных отношений, что привело к противоречивым результатам, например, в ряде случаев после рекомендаций желание попробовать продукт снижалось.
Установление направленности графа и силы связи отложены во времени и сопряжены с непреодолимыми сложностями коммерческой имплементации
Ряд исследований использует коммуникации внутри графов для установления активности пользователей, построения направленных графов и выявления тесных связей. Так, например, в работе Identifying Leaders and Followers in Online Social Networks [88], была представлена модель выявления активных лидеров и ведомых членов сети с помощью построения зависимостей частоты посылаемых в сеть сигналов в некий момент времени tот исходящих и входящих сигналов в момент времени t-1. В результате, исследователям удалось выявить четыре группы пользователей в сети и сформулировать паттерны их поведения. К сожалению, на практике доступ к коммуникациям внутри сети сильно ограничен (https://vk.com/privacy, https://www.facebook.com/about/privacy), и построить карту поведения на основании подобных алгоритмов невозможно. Более того, для высокой точности построенных карт поведения необходим длительный итерационный процесс, который может быть значительно отложен во времени.
Таким образом, существует потребность в разработке метода поиска доверительных отношений, который будет зависеть только от структуры социального графа.
|
