将自动化和专业知识混合起来，强大的社会智能战略可以将社交媒体数据转化为可可操作的洞察——并有助于塑造公司的产品，广告和客户体验。
在大多数公司在脸书、推特、领英，色拉布(Snapchat)和Instagram等平台上拥有社交媒体的时代，令人惊讶的是很多人仍然没有想到如何将公司所拥有的财产和更广泛的社交媒体倾听工具变成自动化的和可操作的情报。
Gartner的研究副总裁Jenny Sussin说：“社交情报只是利用社会分析工具给你的分析。它可能是基本的也可能是复杂的，但它被用上了才能变为情报。我以为一切都尽在眼前了，然而并没有发生。”
Sussin给出了一个酸奶公司的例子，该公司试图找出一个新的风味来迎合新的市场。“虽然酸奶的核心消费人群是女性，但公司可能想知道玩长曲棍球的东北地区男子想要在“能量酸奶”中得到什么。在社交分析工具中使用一系列查询，如Brandwatch、Crimson Hexagon、Synthesio和Talkwalker，公司可以发现答案的一部分。
但在企业事业中缺少的主要是真正的改变游戏规则，它可以自动将社交分析技术转化为传统的CRM，ERP和其它后端系统，将社交发现与现有的内部数据结合起来。Sussin说，如果有什么不同的话，公司通常会采用社会分析报告的“傻瓜”版本，并手动将其并入CRM系统。
社交情报：人情味
日产北美的社交媒体客户战略小组的高级经理Bryan Long表示，技术将继续大力协助日产的社交媒体工作，但只有为数不多的自动化可以应用于社交分析，将每年多达数百万的有关品牌的帖子、推文和提及分析成成可操作的情报需要人力分析。
他说：“人们总是有阅读，解释和了解客户需求以及品牌应该如何反应的需求。”日产北美(Nissan North America)有六到八名分析师，他们通过社交媒体管理工具Sprinklr审查队列中的数据汇总，该工具可以监控公司的推特账号、脸书页面、照片墙(Instagram)和谷歌加(Google Plus)。Long说，分析师是决定何时回应的人。他说：“个人关注的情况可能还不足以证明这一点，但是当你进入排名靠前的前10名或前20名的时候，你必须开始注意。”
Long认为社交情报是一个非常重要的数据点，当它与满意度调查和其他客户反馈相结合时，可以帮助影响和形成组织的产品，广告和客户体验。
五年前成立的社交团队使用Sprinklr组织和标记数据，这有助于决策者掌握可操作的情报。在Sprinklr收集到的社交信息可以与整个组织中的其它技术进行比较，以验证和解决问题。该团队能够为企业沟通，法律和营销等各个部门创建报告。Long表示，公司已经看到社交媒体的在很多商业决策中展现出来的力量。Long说：“我们做出快速但慎重的决定，同时观察情绪，数量和影响力等因素。”
社交情报战略，艺术与科学的融合
作为在Zebra Technologies100%致力于社交媒体的唯一员工，全球社交媒体策略经理(Global Social Media Strategy Manager)Sally-Anne Kaminski认为她的工作就是捍卫贯穿全公司的社交情报，这家移动计算机制、扫描仪、RFID和条形码打印机制造商。
当销售支持团队跟她接洽潜在客户的问题时，Kaminski利用甲骨文(Oracle)的社交云(Social Cloud)，这是一种能构建了全面的信息显示板并帮助销售代表敲定销售的社交关系管理工具。 Kaminski通过把关键字、短语和主题，社交云的载入社交云的布尔搜索(Boolean search)，以对话的形式在脸书、推特、领英、留言板和博客中进行发现。
“我们深入探寻了(潜在客户的)可能会给客户造成痛点的产品或解决方案的洞察，”她说，添加该工具的语义过滤功能有助于自动保持结果与意图的一致。然后，她向销售支持团队提供了一个演示桌，它配备了一个单词云，该单词云能显示对目标品牌的社交媒体的共同情绪。漫长的销售周期使她免于学习促成交易的演示文稿，但是反复的援助请求已经向她表明它们很有效。
像日产美洲的Long一样，Kaminski认为无论社会分析和后端系统如何整合，人为干预将继续成为社交情报的重要组成部分。她说：“我认为，艺术与科学的独特之处在于能够筛选出数以千计的推文和Facebook帖子以发现真正的洞察或噪音。将社交倾听转变为社交情报时，对公司的产品和服务有深入的了解也是非常必要的，她说的一些东西将在完全的自动化中迷失。她说：“如果我们看到一个基于痛点的谈话，我们可以联系到我们的产品之一可以弥补这一缺口。”
Kaminski自2009年以来一直在大力参与社交媒体，她说她对“让人进入社交媒体并吐槽一个品牌的心理现象特别着迷，或者反过来说，他们表示对一个品牌的爱，并一直讨论它。”她说，是人而不是自动化的社交智能工具，才是弄清楚这点并用它来提升品牌的关键。
将社会情报纳入IT信息基础设施
令Gartner的Sussin很沮丧的是社交情报没有产生应有的效用。她承认，当企业最初开始倾听社交平台的同时，想最大化利用社交输入的技术不可用，但她说现在是时候了，她指明将来自社交平台的非结构化数据和来自传统系统的结构化数据融合以提取情报的能力。
她仍然发现有组织在“干扰社交数据”，例如Tableau中的点“赞”数，而不是利用甲骨文(oracle)、Salesforce、Microsoft Dynamics和其它企业系统中可用的社交模块。她说：“他们并没有带来智能的信息，而这无所裨益。”
Sussin表示，缺乏整合通常是组织内筒仓的产物，社交媒体已经被淹没在营销或作为一个单独的实体被保存。她说：“早期，公司将社交媒体建立在倾听的材料中，他们认为他们会发现一些可以产生百万美元观念的东西，使一切都值得。”他补充说：“这就是他们陷入困境的方式。”
为了使社交情报真正站稳脚跟，它必须与组织的IT业务分析和情报基础设施相结合。她说：“数据领导者说，他们手头上的大数据管理问题已经够多了，他们并不把社交情报看作是他们的问题，但事实上是。”
根据Sussin的说法，社交情报可以很好地适用于其它数据管理工作，如CRM和ERP系统。她说：“我们需要社会人士和数据管理人员相互交流，了解这些信息可以并需要被交换，以便做出更好的决策。”
将社交情报带出营销筒仓
HFS Research的数字驱动的公关服务(Digitally Driven Front Office Services)研究总监Melissa O'Brien表示赞同，组织上的筒仓阻碍了可以从社交平台获得的能量。
O'Brien说：“当我初涉这一领域时，讨论是都是围绕如何从纯营销角度将社交媒体转变为客户关系。如今的谈话比这更有野心——从社交上获得的数据可以在整个企业中发挥更大的作用。但是，社交战略往往只是作为营销的一个子集而存在，而且仍然深陷其中。”
她认为企业正处于这一社交旅程的开始阶段，随着企业越来越以客户为中心，社交情报将会蔓延到整个企业中。“所有这一切都在进行中，这对公司来说是一场斗争。”
