Совершенствование маркетинговой деятельности на основе изучения потребительского опыта с помощью Social Listening

Размещено на http://www.allbest.ru/

Российская академия народного хозяйства и государственной службы при президенте рф

Совершенствование маркетинговой деятельности на основе изучения потребительского опыта с помощью Social Listening

Матвеев Илья Сергеевич

Москва, Российская Федерация

Аннотация

Изучение компаниями потребительского опыта, вкупе с возможностями цифровых инструментов, обладает существенным потенциалом для повышения результативности маркетинга. Представленные в работе результаты проведенного качественного исследования показывают, однако, что его возможности лишь в незначительной степени используются в прикладном маркетинге, а знания о нем фрагментированы. На основе изучения опыта 30 компаний в исследовании предпринята попытка выявить возможные направления использования Social Listening в маркетинге. В сформированном подходе автор исследует Social Listening не только как аналитический метод, но и пытается проследить его влияние на разные аспекты управленческой деятельности. Результаты исследования опыта использования Social Listening могут способствовать преодолению некоторых проблем, связанных с отсутствием системного представления о возможностях этого инструмента, и призваны совершенствовать инструментарий современного маркетинга.

Ключевые слова: анализ потребительского контента, User Generated Content, Social Listening, цифровые технологии, потребительский контент, цифровизация маркетинга.

Abstract

Matveev Ilya, S. Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration, Moscow, Russian Federation

IMPROVING MARKETING ACTIVITIES BASED ON CUSTOMER EXPERIENCE BY MEANS OF SOCIAL LISTENING

Consumer experience research coupled with the power of digital tools can have a significant impact on marketing effectiveness. The results of the qualitative research presented in this paper show, however, that its possibilities are only marginally used in applied marketing, and knowledge about it is fragmented. The study of a sample of 30 companies has been aimed at the identification of areas where Social Listening can be used in marketing. Using this approach, the author has explored Social Listening not only as an analytical method, but also in its relation with managerial decisions. The results of the research can help to overcome some of the problems related to the lack of a systematic representation of the possibilities of this tool and is intended to improve some tools of modern marketing related to Social Listening.

Keywords: social listening, digital technologies, UGC-analysis, digitalization of marketing, consumer content.

Изучение потребительского опыта является одной из типовых задач маркетинга, а регулярный анализ контента в социальных медиа, который способен выявить скрытые инсайты, является одной из тенденций в современном маркетинге. Одним из инструментов для решения этого типа задач является Social Listening как относительно новое направление в маркетинговом анализе. Несмотря на потенциал этого инструмента, информация о нем носит разрозненный характер. Не каждая фирма до конца осознает распространяющуюся в маркетинге относительно новую тенденцию, не до конца понимает суть метода Social Listening и его возможности. Проведенное автором исследование имело целью выявить все зафиксированные способы использования этого инструмента через рассмотрение решаемых в маркетинге задач.

Исследовательский вопрос на первоначальном этапе работы заключался в идентификации областей и действий, в которых Social Listening (далее: SL) использовался, и одновременно мог быть использован только в рамках управления продуктом и ассортиментом с точки зрения маркетинга. Однако при формировании выборки для анализа был обнаружен ряд других областей, где идентифицировано применение компаниями SL, причем, в достаточной мере распространенное. По этой причине исследовательский вопрос был переформулирован для его решения в более широком контексте. В этой связи новой задачей стало выявление возможностей данного метода в маркетинговой деятельности е в целом.

Ожидается, что знание практикующими маркетологами многообразия возможностей SL будет способствовать его внедрению в прикладной маркетинговой деятельности, что, в свою очередь, способно повысить ее результативность. потребительский social listening маркетинг

Эмпирическая база исследования основана на изучении выборки из 30 фирм и описывает действия компаний разных секторов рынка в связи с SL. Из них лишь в 16 компаниях идентифицированы уникальные способы использования SL, далее результаты стали повторяться. И, хотя выявлен ряд направлений этого анализа, используемых чаще других, вести речь об их распространенности, основываясь на результатах проведенного качественного исследования, видится необоснованным. При формировании выборки страновые характеристики не учитывались, но в ряде случаев - главным образом для целей формирования рекомендаций прикладного характера - фокус автора смещался преимущественно на российскую часть выборки. Задача структурировать кейсы по конкретным рынкам товаров и услуг не ставилась, компании работают на самых разных продуктовых рынках. Особое место среди изученных компаний заняла фирма Amazon, в которой выявлено максимально широкое использование SL. Если вести речь не о потенциале, а о реализуемых возможностях SL, то именно это компания должна стать объектом изучения [1].

Данные для эмпирической базы были взяты из открытых источников. Все кейсы отбирались по соответствующим поисковым словам. Приемы классификационного и семантического анализа позволили структурировать полученные результаты по значимым для исследования критериям.

В качестве теоретических основ исследования были рассмотрены достигнутые результаты и положения формируемой теории цифрового маркетинга, исследованной главным образом через описанные методики внедрения новых инструментов для анализа потребительского опыта [ 2; 3], а также теории результативности маркетинга. Для отслеживания т.н. опосредованного потенциала результатов SL не только в маркетинговом анализе, но и в более широком контексте, использовалась модель влияния оперативных факторов маркетинговой деятельности на конкурентоспособность компании [4]. В этой связи также использовался производный от этой модели функционально-структурный подход [5], где метрики цифрового маркетинга группируются в соответствующих маркетинговых функциях. Идентификация места SL среди методов маркетинговых исследований осуществлялась на основе системы этих методов, представленной в [6].

Научная новизна данной работы заключается в том, что в полном объеме выявлены и описаны возможности использования SL не только для изучения потребительского опыта, но также идентифицированы возможности его использования в опосредованных областях маркетинга, не связанных напрямую с исследованием созданного потребителем контента. Это, в свою очередь, позволяет более масштабно увидеть возможности SL не только в маркетинговом анализе, но и в маркетинге в целом. Более системному пониманию особенностей SL в связи с потребительским контентом будет способствовать разграничение этих понятий. Достигнутые результаты призваны способствовать систематизации инструментария цифрового маркетинга, что, применительно к SL, как ожидается, позволит маркетологам и менеджерам-практикам использовать эти результаты и выводы в деятельности собственной компании. Сформированные гипотезы могут служить основой для их проверки с помощью статистического инструментария в рамках репрезентативного исследования.

Основные результаты исследования представлены в далее следующих положениях.

Прежде всего, SL целесообразно рассматривать в тесной связи с C2C- коммуникациями, которые как разновидность применяемых в рамках стратегий управления ими компании могут самостоятельно инициировать (например, скрытым от участников способом) [2], используя все возможные ресурсы (социальные сети, сайты и форумы) и способы для выявления значимых для маркетинговой деятельности инсайтов. Стоит обратить внимание на особое преимущество SL - его возможность снизить до минимума т.н. демонстрационный эффект по отношению к интервьюеру [6] и (очевидно, связанный с ним) риск «отторжения» [7] (речь идет об осознанном противодействии потребителя предоставлять данные о себе, если им осознается риск вторжения в личное пространство. Чаще всего те, кто формирует потребительский контент, не осознают, что какой-либо комментарий, оставленный в социальных сетях, может быть отслежен. Именно это способствует снижению риска наступления демонстрационного эффекта. Пользователь не пытается вести себя как-то иначе, казаться лучше, или стремиться «нахваливать» продукт, не находясь в рамках опроса или интервью. Поскольку в случае с SL речь идет об анализе уже свершившегося коммуникационного акта, его негативное и целенаправленное по отношению к исследователю воздействие минимально. Таким образом, в руки аналитиков попадают данные, которые являются абсолютно или практически полностью подлинными и не требуют каких-либо корректировок.

Каковы возможности использования SL в маркетинговой деятельности и каково место этого инструмента в системе маркетинговых инструментов? SL как способ изучения и выявления определенных результатов и закономерностей не поддается четкому отнесению к одному (конкретному) методу маркетинговых исследований, его классификация обусловлена целями его использования в конкретном случае. К примеру, анализ эффективности отзывов от аудитории бренда и информации от самой компании осуществляется через SL, и в этом случае SL используется для сравнивания на этапе интерпретации данных из разных источников. Однако на предшествующем этапе - этапе сбора этих данных - SL является разновидностью метода наблюдения [6].

По-другому, в зависимости от конкретного способа использования SL в конкретной методике, можно классифицировать SL в других задачах, где предполагается использование SL: расчет уровня удовлетворенности, выявление осведомленности о бренде и т. п., здесь речь идет уже об измерении данных. В случаях, когда SL - инструмент прогнозирования и выявления тенденций, его можно рассматривать в контексте больших данных (Big Data) [1], получаемых из разных источников, и их синтеза [7] для целей прогнозирования или построения трендов. Наряду с построением прогностических моделей, мнения, предположения и идеи, опубликованные пользователями, в рамках этого вида анализа могут использоваться для целей создания нового продукта и последующего управления им, а также в рамках управления ассортиментом [9]. За счет сбора необходимых данных и их анализа компании успешно адаптируются под рынок, придумывая новые или совершенствуя старые продукты и сервисы. С помощью разных фильтров, поисков ключевых слов и изображений, компании получают данные, которые можно использовать для прогнозирования, разработки новых продуктов, узнавании мнения о бренде и продвижения продукта/сервиса. В этом случае SL, таким образом, гармонично дополняет методическую базу для управления ассортиментом [9] на разных этапах жизненного цикла и при решении задач разного уровня (стратегический и др.).

SL рассматривается в связи с потребительским контентом (User Generated Content, далее: UGC - термин, который используется в этой связи), обе категории и понятия имеют между собой тесную связь, но их нельзя назвать синонимами. На первый взгляд, у них много общего, так как оба метода используются в одинаковых цифровых условиях и анализируют, в общем понимании, контент потребителей. Однако, если UGC подразумевает собой анализ контента, генерируемого аудиторией бренда, то SL включает в себя как контент аудитории, так и данные, воспроизводимые «случайными людьми», то есть в т.ч. и пользователями бренда. UGC анализирует прямой опыт потребителей, а SL затрагивает и косвенный. В выборки данных, таким образом, в этом случае может попасть контент, отзывы и комментарии, которые не генерируются аудиторией бренда. UGC как инструмент анализа контента потребителей может быть улучшен и доработан с помощью добавления анализа не только мыслей собственной аудитории, но и отзывов поклонников брендов-конкурентов. Получается, что усовершенствованной версией UGC является SL, который уже затрагивает не только контент конкурентов, но и общие мысли, которые не связаны с продуктом напрямую, но косвенно влияют на него, или же контент, создаваемый необязательно аудиторией собственного бренда, но который также может быть полезен для определенных целей компании.

Реже всего из числа выявленных направлений использования SL задействуется как инструмент маркетинга влияния, что, возможно, является лишь частным случаем его использования. Компании очень редко обращаются к рекламе с участием больших звезд и известных людей. Метод SL, имея гибкий инструмент сбора данных, помогает находить альтернативные варианты запуска и продвижения продукта/сервиса, тем самым уменьшая затраты на маркетинг, или же подбирая подходящие ситуации, где маркетинг влияния может стать самым логичным и результативным инструментом, как в опыте компании Samsung [10].

Стоит также отметить, что SL - это инструмент, позволяющий не только просто отслеживать контент пользователей для измерений, сравнения и синтеза, но и для регулирования мнения о бренде. Поэтому управление репутацией в сети (ORM) и в поисковой системе (SERM) могут рассматриваться как единое целенаправленное действие, тесно связанное с SL. В качестве иллюстрации целесообразно сослаться на опыт компаний «Победа», «Полисорб» и Gamestop [11] по нейтрализации негативных отзывов и улучшению положения бренда после того, как компании столкнулись с нескольким волнами отрицательного контента. Среди типовых действий можно выделить несколько конкретных вариантов. К примеру, SERM-специалисты могут «очищать» негативный опыт пользователей с помощью положительного или нейтрального контента, что и сделала компания Gamestop. Также SL помогает делать акцент на поисковую выдачу. Этим действием воспользовалась фирма «Полисорб». Специалисты приняли решение адаптировать поиск так, чтобы отрицательный материал о данной компании был расположен в самых дальних страницах поисковых систем. Тем самым удалось избежать вирусного отрицательного контента, который впоследствии мог бы нанести сильный урон репутации фирмы. Также для компаний управление репутацией - это не только набор целенаправленных действий, рассчитанный на очищение негативного материала, но возможность анализировать свой собственный неудачный опыт. Такая ситуация произошла у авиакомпании «Победа». Диссонанс, вызванный вирусным видео с плохим отношением персонала к пассажиру, сильно повлиял на репутацию компании. Поисковая система выдавала отрицательные отзывы об обслуживании - результат того, что «Победа» не в достаточной мере задействует SERM и ORM, тем самым не эффективно управляет своим имиджем в интернете. Однако, если рассматривать ее показатель выручки, то после скандала она не упала, а наоборот увеличилась. Почему? Дело в том, что SL может рассматриваться не только как метод анализа, но и как элемент управленческих действий по корректировке ситуации (в связи с провальным опытом компании). В данном случае «Победа» это и реализовала (выявила и исправила проблему, а не только элиминировала информацию о ней).

Также SL является отличным инструментом для разработки коммуникационной кампании. Наряду с этим, SL пригоден для выявления тенденций на рынке. К тому же, SL используется некоторыми компаниями в выборке и как инструмент для привлечения новых клиентов или управления барьерами переключения.

Многообразие возможностей SL в маркетинге находится в очевидном несоответствии с тем, в какой мере его возможности используются на практике. Использованный в представленном нерепрезентативном исследовании инструментарий не позволяет сделать обоснованные суждения о том, как SL используется на практике, а также выявить причины этого несоответствия. Если же основываться на результатах вторичных исследований, то можно утверждать, что причина этого несоответствия состоит в том, что маркетологи-практики подчас имеют неполные знания о SL, в результате чего происходит обесценивание данного ресурса. На это, в частности, указывает [2; 3]: специалистам не хватает понимания, какие пути стоит выбирать при работе с информацией, и маркетологи не всегда имеют представления, какие инструменты можно использовать для анализа UGC. Кроме того, авторами отмечается подчас неправильная трактовка самой сути этого понятия. Эксперты часто используют производные понятия от SL, такие как «отзывы», «комментарии» и т. п. Одним из проявлений такого дефицита является то, что фирмы упускают возможность быстро адаптироваться под стихийно меняющиеся условия рынка. И прилагательное «стихийно» относится в большей степени к тем, кто недооценивает возможности SL. Если говорить о компаниях, таких как Amazon или Samsung, которые, как следует из результатов изучения выборки, максимально полно используют возможности SL, то очевидно, что для них рынок не является чем-то непредсказуемым или непонятным. Наоборот, они его предсказывают, формируют тренды и задают темп своим конкурентам. Почему это так? Данные компании рассматривают SL не только как инструмент для поиска плохих комментариев, что является наиболее распространенным опытом использования SL, но и как инструмент прогнозирования, выявления тенденций, понимании рынка и помощника при принятии управленческих решений. Ни для кого не секрет, что специалисты разных компаний имеют возможность анализировать массивы данных и потоки различной информации, которые поступают из интернет - ресурса. На первый взгляд, это может показаться ненужным и громоздким ресурсом. Однако с четким целеполаганием, фильтрацией и отсортировкой данных SL становится очень эффективным инструментом в руках компании. Те, кто анализирует не только поверхностную информацию, к примеру, прямые комментарии насчет продукта (UGC), но и изучает недостаточно структурированные мысли (вкл. имплицитные идеи) потребителя по поводу разных тем, видит рынок шире, глубже понимает клиента и разрабатывает практически самое точное решение.

Как можно объяснить такой разный опыт использования SL в разных компаниях. Автором была предпринята попытка выявить, насколько влияет на распространенность (использование) SL тип рынка. Можно утверждать, что сфера деятельности едва ли влияет на меру и варианты использования SL. Об этом свидетельствует сравнение опыта компаний L'Oreal [12], Starface и Black Girl Sunscreen [13]. Starface является производителем масок для ухода за лицом, а Black Girl Sunscreen предлагает продукцию для защиты кожи. В ассортименте обеих компаний имеется продукт, опытом использования которого может поделиться каждый. Компании осуществляют мониторинг своей аудитории, фиксируют результаты и при необходимости принимают ответные действия. Если обнаруживается плохой отзыв, происходит немедленный контакт с потребителем, нацеленный на решение его проблемы. Если отзыв положительный, то компании используют его для продвижения и самобрендинга, показывая довольных клиентов. Однако на этом способы использования SL, очевидно, заканчиваются. Ассортимент компании L'Oreal включает в себя товары двух других фирм и имеет более обширную аудиторию. Кроме действий, привычных для этих двух компаний, L'Oreal не только проводит мониторинг комментариев потребителей в социальных сетях и отвечает на плохие отзывы. Сотрудники, анализируя информационный след, используют синтезированные данные в управлении ассортиментом, в управлении и разработке продукта. SL в этом случае позволяет компании управлять жизненным циклом продуктов. Очевидно, таким образом, что тип рынка не имеет ключевого влияния на степень использования SL. С другой стороны, обоснованным видится предположение, что распространенность и масштаб использования SL находится в прямой связи с масштабами деятельности компании, характеризуемыми длиной ассортиментной линейки, широтой, глубиной и высотой ассортимента [ 9] и ролью продукта в маркетинговом комплексе.

Сформирована гипотеза, что ко мнению и мыслям пользователей социальных сетей очень трепетно относятся те предприятия, чей продукт напрямую влияет на здоровье и внешний вид человека. Так косметические и фармацевтические компании чаще других используют SL для определения полезности и эффективности своей продукции, удовлетворенности ими и привлечению новых клиентов.

Что касается способов и подходов к использованию SL, то, применительно к эмпирической базе исследования, можно сделать вывод о том, что большинство компаний оперируют методом SL «негибко» и «прямолинейно»: чаще всего фирмы мониторят соцсети и форумы для поиска негативных комментариев. Основной целью в этом наиболее распространенном и однообразном способе использования SL здесь выступает удержание клиента или повышение его удовлетворенности за счет решения его проблемы. Представленный алгоритм находит свое применение снова и снова, заставляя компании зацикливаться на негативных отзывах, а не на самом продукте.

Ориентиром из числа изученных фирм является компания Amazon, где метод SL проявляет себя в максимально полной степени относительно всех других компаний., на некоторые из них целесообразно обратить особое внимание. Анализируя цифровые следы, оставляемые покупателем, Amazon проводит эксперименты для выявления того, какого рода отзывы имеют большее влияние на удовлетворенность покупателя - отзывы других потребителей или отзывы в масс-медиа. Также компания стремится исследовать с помощью SL вопрос о том, что более эффективно - рекомендации на основе традиционных демографических характеристик» [1, с. 18] или те, которые основываются на истории просмотров каждого потенциального покупателя. Наряду с многообразием направлений анализа, SL может характеризоваться, таким образом, как более глубокий и гибкий инструмент, позволяющий анализировать поведение потребителей и выявлять факторы, влияющие на него наиболее сильно.

Масштабы деятельности Amazon требуют мониторинга и анализа данных для абсолютно разных целей. Но стоит отметить, что возникающие задачи очень часто перекликаются между собой и требуют комплексного решения, и SL позволяет это осуществить. Также опыт Amazon показывает, что принимать во внимание и анализировать целесообразно практически все виды информации, так как в каждом архиве лежат данные, которые можно включать в маркетинговые исследования, в прогнозирование поведения потребителей, в задачу выявления потенциальных клиентов и т. д. Необходимо сказать, что, имея такой инструмент в своем арсенале, компании должны обладать ловкостью и гибкостью при мониторинге поведения людей в разных местах и социальных сетях. Существует определенная черта в персонализации потребителя. Ее чрезмерность может привести к отрицательной реакции потребителя и порой даже отпугнуть, что, наверное, является разновидностью эффекта «отторжения» при индивидуальной форме общения компании с потребителем [7]. Amazon смог разглядеть данную границу и пришел к тому, что их работа с SL рассчитана на помощь потребителю в его выборе в зависимости от его предпочтений, без навязывания какой -либо продукции или слишком «персонализированных» предложений.

Обобщая результаты исследования, очевидно следующее. Инструмент SL является абсолютно универсальным и легко применяется в разных вопросах и в моделировании сценариев решения проблем компании. Собранная эмпирическая база наглядно иллюстрирует, как кажется, безграничность инструмента. Его применяют компании, работающие в самых разных сферах и разных странах, с учетом законодательства соответствующей страны.

Необходимо обратить внимание на то, что использованный исследовательский инструментарий не позволяет автору рассматривать выводы как репрезентативные, но он позволил достичь сформулированной цели и выявить многообразие возможностей использования SL в маркетинговой деятельности. Это многообразие на сегодняшний момент представляет собой набор фрагментов, что не может способствовать внедрению SL в практической деятельности [3]. Потому на следующем этапе исследования целесообразно связать воедино в рамках системы выявленное многообразие направлений использования SL при реализации релевантных маркетинговых функций, описать метрики, соответствующие каждой из функций и этапов маркетинговой деятельности и проследить влияние инструментов SL на результативность маркетинга. Для этой цели наиболее подходящим видится подход, изложенный в модели влияния факторов оперативного управления на конкурентоспособность компании [4, с. 273], которую рекомендуется адаптировать к специфике SL.

Потенциальная доступность SL, его полезность для маркетинга, с одной стороны, а также фрагментарность в использовании и низкий уровень распространенности, что коррелирует с результатами исследования в работе [ 3], заставляют задать вопрос о причинах такого состояния. Основываясь на изученной выборке, можно утверждать, что внешние факторы являются мало значимыми в этой связи в то время, как, вероятно, факторы внутренней среды маркетинга оказывают максимальное влияние на то, в какой степени и насколько результативно используются возможности SL.

На следующем этапе исследования автор намерен соотнести возможности и фактическое использование в российских компания с целью выявления проблем / барьеров, которые не позволяют его внедрить.

Список литературы

1. Вайгенд А. BIG DATA. Вся технология в одной книге: Пер. с англ. С. Богданова. -- М.: Эксмо, 2018.

2. Корнукова В. В. Направления использования анализа потребительского контента в маркетинге / Современный менеджмент: проблемы и перспективы: Сб. статей по итогам XVI междунар. науч.-практ. конф.; Под ред. Е. А. Горбашко, И. В. Федосеева. -- СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2021. -- С. 367-371.

3. Романенко Д. М. Исследование потребительского контента в аспекте формирования социально-ориентированной политики государства / Современный менеджмент: проблемы и перспективы: Сб. статей по итогам XVI междунар. науч.-практ. конф. СПб., 23-24 апреля 2020 г.; Под ред. Е. А. Горбашко, И. В. Федосеева. -- СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2020. -- С. 400-406.

4. Леонов А. И. Оперативное управление ассортиментом на основе маркетингового подхода (на примере предприятий, ориентированных на индивидуального заказчика): Дисс. ... д-ра экон. наук: 08.00.05 / Государственный ун-т управления. -- М., 2005. -- 345 с.

5. Войтович А. Е., Гусакова И. Г. Конкурентоспособность России в аспекте влияния современного маркетингового подхода: Современный менеджмент: проблемы и перспективы: Сб. статей по итогам XVI междунар. науч.-практ. конф. СПб., 23-24 апреля 2020 г.; Под ред. Е. А. Горбашко, И. В. Федосеева. -- СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2020. -- С. 197-203.

6. Malhotra, N. Marketing Research: An Applied Approach. London: Financial Times, 2007. 835 p.

7. Леонов А. И. Ориентированность на индивидуального заказчика как новая платформа современного маркетинга: дилемма между необходимостью и отторжением // Практический маркетинг. -- 2012. -- №5(183). -- С. 4-9.

8. Фатхутдинов Ш. Ф. Современные тенденции и инновационные методы в маркетинговых исследованиях: Учебное пособие. -- М.: ИНФРА-М, 2021. -- 231 с.

9. Леонов А. И. Управление ассортиментной политикой предприятия: Монография. -- М.: ИПЦ «Глобус», 2004. -- 206 с.

10. Boost your brand: 7 great examples of using social listening [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://velocitize.com/2020/02/18/boost-your-brand-7-great-examples-of-using- social-listening/ (дата обращения: 25.02.2022).

11. Крылова Т. Не «потерять лицо»: как справиться с репутационным скандалом на примере «Победы», «Полисорба» и Gamestop [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://vc.ru/marketing/128104-ne-poteryat-lico-kak-spravitsya-s reputacionnym-skandalom-na- primere-pobedy-polisorba-i-gamestop (дата обращения: 19.02.2022).

12. 4 inspiring social listening examples from brands doing it right [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.jeffbunas.com/social-listening-examples/ (дата обращения: 25.02.2022).

13. 7 companies with great social listening strategies. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://blog.hubspot.com/service/social-listening-examples (дата обращения: 25.02.2022).

Размещено на Allbest.ru