Прогнозування криз у реальному часі: як ШІ та аналіз даних допомагають бізнесу
Кризові комунікації вже настільки прижилися в інфопросторі, що, здається, проміжок часу між проблемою, що назріває, та повноцінною репутаційною шкодою скоротився до годин, а іноді й хвилин. Тож традиційний моніторинг та класичний антикриз можуть не завжди спрацювати.
Чому важливо швидко реагувати на кризи та яку роль у цьому відіграє ШІ
- Salesforce дослідив, що 71% споживачів з більшою ймовірністю рекомендують бренд, який реагує на їхні скарги.
- 60% споживачів уникають бренди з негативною репутацією, згідно з даними Convergys.
- А за дослідженням KPMG, 45% компаній, які переживають кризу, спостерігають значне зниження продажів.
ШІ-аналіз настроїв здатен суттєво прискорити антикризову реакцію. За даними галузевих досліджень, за допомогою інструментів штучного інтелекту компанії скорочують час реагування у середньому на 30%, а точність оцінки громадських настроїв може сягати 90%, що помітно перевищує можливості традиційного моніторингу.
Додаткові цифри наводить компанія SuperAGІ. За її аналітикою, середня вартість одного репутаційного інциденту для бізнесу становить близько 1,4 млн доларів.
Водночас дослідження Інституту Ponemon демонструє ще масштабнішу картину: сукупні витрати під час кризових ситуацій можуть доходити до 1,4 млрд доларів, і 60% цієї суми припадає саме на втрату репутації та довіри клієнтів.
Як штучний інтелект прогнозує траєкторію кризи
Як пояснює у матеріалі PR-агентство 5W, штучний інтелект не передбачає криз за допомогою магії, а працює, ретельно обробляючи обсяги даних, із якими навряд чи швидко могла би впоратися людська команда. Наприклад, лише Х генерує понад 500 мільйонів твітів на день, що значно ускладнює ручний моніторинг та аналіз настроїв.
Алгоритми машинного навчання одночасно сканують стрічки соціальних мереж, новинні видання, форуми та цифровий контент, виявляючи закономірності, що сигналізують про нові загрози.
Також перевагою цієї технології є її здатність виявляти ледь помітні зміни у швидкості розмов, коливання емоційного стану та інші тенденції у мережі, які можуть передувати серйозним інцидентам.
Моделювання дезінформації та виявлення наративів
Фейкові наративи поширюються швидше за правду, і в той момент, коли більшість організацій усвідомлює, що стала мішенню дезінформації, репутаційна шкода вже завдана. Платформи на базі ШІ стали важливими для виявлення та нейтралізації таких наративів перш ніж вони рознесуться по мережі.
Наприклад, інструменти Meltwater та Cision можна використати для того, щоб відстежувати поширення інформації в медіа та соцмережах, визначаючи джерела дезінформації й впливових акторів, які підсилюють хибні твердження.
Технології розпізнають мовні ознаки сфабрикованого контенту: нетипові формулювання, синхронізовані публікації та мережеву поведінку, що свідчить про штучне, а не органічне поширення.
До речі, про більше ШІ-інструментів, які стануть у пригоді піарникам, можна прочитати в експертній колонці MMR.
Виявлення та управління ризиками інфлюенсерів
Під час кризи не всі голоси мають однакову вагу. Один впливовий акаунт може як розкрутити наратив, так і зупинити його, залежно від своєї позиції та реального охоплення.
Сьогодні ШІ-платформи пропонують розширене скорингування ризиків інфлюенсерів, яке виходить далеко за межі кількості підписників і оцінює справжній потенціал впливу з урахуванням патернів залученості, демографії аудиторії та поведінки під час попередніх криз.
А правильно обрати інфлюенсера для співпраці для брендів зараз надважливо. Бо, як показують нещодавні випадки із блогерами Юлією Вербою, Євою Коршик і брендом Bazhane, Ангеліною Пичик та Rozetka, навіть мінімальний натяк на сумнівну репутацію чи негативний бекграунд блогера може призвести до скандалу в мережі.
Раннє стримування криз за допомогою ШI-систем оповіщення
Цінність раннього виявлення зникає, якщо система оповіщення «топить» критично важливі сигнали серед хибних спрацювань і другорядних повідомлень.
ШI може скоротити час виявлення криз до 70% порівняно з традиційними методами, однак швидкість має сенс лише тоді, коли вона перетворюється на швидшу відповідь.
Найефективніші системи класифікують сповіщення за рівнем серйозності, терміновістю та надійністю джерела, завдяки чому команди першими бачать справді критичні ситуації.
- Але тут важливо правильно налаштувати сповіщення задля ефективного результату. Наприклад, для споживчого бренду пріоритетними будуть зміни тональності в соцмережах і обговорення безпеки продуктів, для фінансової установи — згадки регуляторів і теми кібербезпеки, для медичної організації — сигнали, пов’язані з безпекою пацієнтів і клінічними результатами тощо.
Моделювання кризових ситуацій та тестування стратегії реагування
Ідеальний час для перевірки вашої кризової реакції — не під час реальної кризи. Інструменти моделювання на базі штучного інтелекту дозволяють організаціям моделювати потенційні сценарії та проводити стрес-тестування своїх стратегій реагування у контрольованих середовищах, де помилки нічого не коштують, але дають цінний досвід.
За допомогою платформ IBM Watson Studio та Azure Machine Learning можна відігравати потенційні кризи, тобто створювати реалістичні кризові симуляції на основі даних, поточних тенденцій та гіпотетичних сценаріїв.
Процес починається з визначення сценаріїв, які відповідають вашому профілю ризику. Далі ШІ моделює можливий розвиток цих криз, спираючись на закономірності схожих подій у минулому, поточну динаміку в медіа та соцмережах, а також на конкретні вразливі місця вашої організації.
Впровадження прогнозованої кризової комунікації
Більшість команд вже користуються певними інструментами спостереження. Питання лише у тому, чи здатні ці системи передбачати розвиток подій, чи вони лише реагують на сигнали.
Важливо оцінити, чи здатна ваша поточна інфраструктура моделювати сценарії криз, виявляти дезінформаційні патерни, ідентифікувати інфлюенсерів із високим ризиком та подавати попереджувальні сигнали завчасно, щоб запобігати кризі, а не лише ліквідувати наслідки.
Сучасна стратегія кризової комунікації не може чекати, поки проблеми самі заявлять про себе. Бренди, які збережуть репутацію та довіру стейкхолдерів, — це ті, хто бачить зародження загроз, розуміє, як вони можуть розвиватися, і діє рішуче до того, як наратив виходить з-під контролю. ШI та дані в реальному часі зробили такий рівень передбачуваності можливим.
Читайте також
Як ШІ трансформує антикризовий PR: інструменти, тренди та лідери індустрії
