ניטור מותג ומחקרי שוק בעידן האינטרנט 

ניטור מותג או תחום ה Brand Monitoring זהו שם חדש יחסית לכל התחום של ניטור תכנים, מקוונים בעיקר, הקשורים לאירגון. הן בהיבט המותג עצמו של האירגון, והן בהיבט המוצרים, המתחרים והאיומים שצצים ברשת האינטרנט.

אך, למעשה, ניטור מותג זה דבר שכל חברה עם מחלקת שיווק או אנשי שיווק עושה כבר שנים. למעשה, ניטור מותג זהו הנסיון של החברה להבין או לכמת את מיקומה בזירה העיסקית. כלומר, כיצד היא נתפשת בקרב הלקוחות והציבור, בפני עצמה, וכיצד היא נתפשת בהשוואה למתחרים. ואולי אף להבין, טוב יותר, מיהם באמת המתחרים שלה.

עכשיו, היכן בעצם נמצא כל המידע הגולמי עליו צריכה החברה להתבסס בנסותה לכמת את הסוגיות האלה?

המידע הזה נמצא במחשבות ובתחושות שלנו ובמקרים רבים הוא עובר בשיחות מסדרון, בשיחות סלון, בשיחות טלפון ועוד. למעשה, רוב המידע הרלוונטי לנו כאירגון, עד היום, איננו מתועד. כלומר, חומר הגלם אותו עלינו לעבד ועל בסיסו עלינו להסיק מסקנות כלל אינו קיים.

ולכן, השיטות המקובלות, עד היום, בכדי להסיק מסקנות התבססו על מתודולוגיות שבאמצעותן ניתן יהיה לאפיין את הדעה או התחושה המשותפת בשוק.

דוגמא אחת היא הסקרים, שברוב המקרים, באים כמידגם מייצג של חתך אוכלוסיה מסויים. כלומר, מנסים לבטא את המחשבות והתחושות הכוללות באמצעות קבוצה מייצגת.

לעומת זאת, מה קורה באינטרנט? אותן שיחות מסדרון, אותן שיחות סלון מתרחשות בעצם בפורומים של תפוז ובבלוגים של קפה דה מרקר. כלומר, הכל מתועד. אין צורך, בהיבט המקוון, במדגם מייצג יותר. אפשר לעבד את חומר הגלם

(המקטרגים כמובן יטענו שישנן הטיות ובעלי אינטרס שמטים חלק מהשיחות, אך מה לעשות, זה קיים גם בעולם האמיתי, וגם שם, כמו באינטרנט, היכולת של גורם כזה או אחר, להטות את הכף הכללית, היא כמו טיפה בים.)

אז זהו בעצם יתרון עצום על פני מחקרי שוק בעולם הישן. בסיס הנתונים קיים! מדגם מייצג כבר איננו בהכרח רלוונטי בזירה המקוונת.

אך, בשונה מהעולם הישן בו השתמשנו במתודולוגיות בסיסיות, ברמה טכנולוגית, בכדי להסיק מסקנות, מאחר ובסיס הנתונים הגולמי לא היה קיים בעצם. כאן, האתגר הינו משמעותי.

היכולת להגיע בזמן אמת למידע רלוונטי, לעבד אותו, ולהפיק ממנו תובנות היא מאתגרת ביותר בהיבט הטכנולוגי. התבססות על מנועי חיפוש כלליים כבר אינה מספקת תשובה טובה, הן בהיבט של הגעה לתכנים בזמן אמיתי והן בהיבט של הגעה לתכנים הרלוונטיים והדינמיים. מעבר לכך, היכולת לבצע ניתוח משמעות, או ניתוח שפה טבעית (NLP), על תוכן שאינו מובנה (Unstructured Data) הינה מאתגרת ביותר. אוצר מילים מוגדר וכללי תחביר אינם דברים שאפשר להסתמך עליהם באינטרנט.

למרות הקשיים, הן הטכנולוגיים והן התפישתיים, אין ספק ששיטות וטכנולוגיות אלה יהוו מרכיב מרכזי במיצוב חברות ואירגונים בעידן החדש.