Analiza mreža nije samo analiza društvenih mreža u užem smislu, kao što su Facebook ili Twitter, čulo se na početku predavanja u sklopu Algebrine konferencije 'Od digitalnog marketinga do marketinga digitalne ere', nego je riječ o svakom društvenom čvorištu oko kojeg se okupljaju ljudi. Kako ta čvorišta, a i njihove odnose, analizirati i pratiti te dobivene podatke koristiti za poboljšanje poslovanja?
Povod predavanja bila je knjiga “Developing Churn Models Using Data Mining Techniques and Social Network Analysis“ dr. sc. Lea Mršića, starijeg partnera u IN2, i dr. sc. Roberta Kopala, prodekana za istraživanje i razvoj u Algebri. Međutim, najveći svoj osvrt o knjizi dao je gost iznenađenja, prof. dr. sc. Velimir Srića.
On je na početku iznio tri najvažnije stvari u poslovanju – zadovoljstvo klijenta, zadovoljstvo zaposlenika i protok novca. Međutim, danas živimo u dobu u kojem se kaže kako je klijent kralj, a možda i diktator, stoga je tu upravljanje odnosa s korisnicima (Customer Relationship Management) ključan dio poslovnih procesa.
Važno je očuvati lojalnost klijenata, ali treba znati da se samo jedan od 20 klijenata žali ako je nezadovoljan uslugama, a 68% njih odlazi zbog lošeg korisničkog iskustva.
Big Data postaje Extreme Data
Profesor Srića osvrnuo se i na neke od globalnih IT trendova koji svakako utječu na poslovanje, poput digitalne ekonomije, mobilnog i clouda, pametnih strojeva, a i živimo u doba organizacija koje su pogonjene velikim podatcima. Big Data je u žarištu, a učenje se ostvaruje na nove načine, poput gamifikacije. Tu je i agilni pristup razvoju softvera, BYOD (donesi vlastiti uređaj na posao), virtualni uredi, rad na daljinu, kreativna industrija, a istodobno i očuvanje identiteta i privatnosti. Knjiga o kojoj se govorilo u predavanju prema riječima profesora Sriće, savršeno se uklapa u ove trendove, posebice jer je u nju ugrađeno 20 godina istraživanja i iskustva u Data Miningu, a prikazuju se i konkretne ideje kako se saznanja mogu primijeniti u praksi.
Jedan od trendova u 2015. je to što Big Data postaje brz, a iako je ovaj trend “obećao” lakše donošenje boljih poslovnih odluka, to obećanje još nije ispunjeno. Danas se čak više i ne govori o Big Data, nego Extreme Data, jer se analitički alati moraju hrvati s velikim količinama podataka – i različitosti i obujmom i brzinom kojom se oni mijenjaju.
Analiza društvenih mreža i Data Mining mogu u kombinaciji spriječiti “odljev” korisnika te poboljšati “priljev” novih, ali potrebno je znati koje točno podatke analizirati, s obzirom na njihovu količinu, i kako se pripremiti za tu analizu.
3,74 stupnja separacije
Robert Kopal osvrnuo se u svom dijelu predavanja na slavnih “šest stupnjeva separacije”, odnosno teorije koja tvrdi da su svi ljudi na svijetu međusobno povezani preko šest osoba. Svima je poznato da se broj stupnjeva pojavom društvenih mreža smanjio – na Twitteru je on 4,67, a na Facebooku 3,74.
Važnost ‘lidera’ u društvenim čvorovima
Za tvrtke i brendove je bitno da prepoznaju lidere u zajednicama, pa čak i one koji su kod konkurencije. Kopal tvrdi kako u svakoj populaciji ima 7 do 15% lidera, a svaki lider ima prosječno 3 do 15 sljedbenika.
Ne postoji univerzalni lider. Ako je netko lider za IT, nije za kuhanje. Ako je netko lider za iOS, nije i za IT.
Kao primjer je uzeo telekome, jer se mnogi od njih danas bore se sa zadržavanjem korisnika, posebice jer je danas je lakše no ikad prenijeti broj u drugu mrežu. Jedno od rješenja je pronaći sve karakteristike korisnika koji su bili nezadovoljni i odlučili otići konkurenciji, a potom pronaći trenutne korisnike koji dijele te karakteristike. Međutim, tu dolazi do “kvake 22” – da bi se moglo pronaći te korisnike, oni već moraju biti nezadovoljni, a to znači da je već možda kasno da ih se zadrži.
Kopal je naveo i konkretnije primjere koji govore u korist važnosti snage lidera. Ako lider napusti grupu, njegovi sljedbenici će ga slijediti, i to s vjerojatnošću većom od 5 do 12 puta nego u slučaju da lider nije otišao. Analiza hoće li netko napustiti mrežu može se provjeriti analizom njegovih prijatelja. Tu se postavlja i pitanje – treba li zadržati neprofitne klijente? Ako je taj klijent lider, treba. Ako on ode, doći će do mrežnog gubitka, jer će s njime otići i mreža njegovih “prijatelja”.
Međutim, analiza mreža se ne mora koristiti samo za zadržavanje korisnika, nego i za akviziciju, a od svih raznih primjena analize gradi se Social CRM, odnosno društveno upravljanje odnosa s korisnicima koji na kraju vodi do onoga o čemu je Srića pričao na početku – zadovoljstvu klijenata.