De strijd tegen een negatief merkimago in ouderenzorg
Wist u dat in België 62% van de mensen van 50 jaar en ouder een negatief beeld hebben van rusthuizen? Een Belgische studie heeft ook vastgesteld dat 70% van de ouderen bang is om in rusthuizen te wonen vanwege het verlies van onafhankelijkheid, isolatie of mishandeling. Publieke negativiteit ten opzichte van een industrie kan het in de schijnwerpers zetten met schandalen en slechte pers. Deze onophoudelijke negativiteit kan de reputatie van merken binnen die industrie permanent schaden.
Korian, aanbieder van langdurige diensten voor ouderen, kent deze uitdaging op het gebied van merkimago maar al te goed. De Belgische tak van de groep beheert 116 rusthuizen en diverse diensten die zijn afgestemd op de oudere bevolking in het hele land. Hoewel het overkoepelende merk Korian is, opereren de faciliteiten en huizen onder lokale en regionale merken die de naam "Korian" niet in hun branding opnemen. Deze benadering stelt Korian in staat om zich te integreren in lokale gemeenschappen en de namen van overgenomen rusthuizen te behouden die al gevestigde reputaties hebben. Dit is een detail van ons verhaal dat later belangrijk wordt.
Slechte publiciteit kan nieuwsgierigheid wekken. Voor potentiële klanten of hun families is het internet vaak de eerste informatiebron, waardoor zoekmachines vaak het startpunt van de klantreis zijn. Het is dan ook geen verrassing dat Korian afhankelijk is van zoekmachines om zaken te genereren. Om het in cijfers uit te drukken: 70% van het totale digitale marketingbudget wordt toegewezen aan zoekcampagnes.
Vertrouwen is een cruciale factor in de gezondheidszorg, vooral bij de zorg voor kwetsbare mensen zoals ouderen. Negatieve informatie, of deze nu waar is of niet, kan een aanzienlijke impact hebben op de reputatie van een bedrijf. Het kan het vertrouwen ondermijnen, waardoor het veel moeilijker wordt om nieuwe bewoners aan te trekken en de huidige te behouden. Om deze uitdagingen te overwinnen, moet Korian actief reputatiemanagement toepassen. Enerzijds betekent dit goed ontworpen PR-initiatieven. Maar er is meer te doen dan alleen positieve berichtgeving. Het vereist het actief minimaliseren van de aanwezigheid van negatieve inhoud. In deze industrie, zeer gevoelig voor slechte publiciteit, wordt het verwerven van verkeer en dus het investeren in relevante doelgroepen die geassocieerd worden met positieve intenties een zeer praktische uitdaging die directe impact heeft op de winst.
Het gebruik van multi-source data voor reputatiemanagement
Om proactief het online aanwezigheid van Korian op zoekmachines te beheren, is het duidelijk dat we een mechanisme moeten vinden dat merkassociatie met wat we "negatief sentiment" noemen vermijdt. Het antwoord is niet strategisch het combineren van zinsdeel-overeenkomende zoekwoorden en negatieve zoekwoorden om bereik te behouden en tegelijkertijd de relevantie te controleren. Semetissians geloven sterk in de verschuiving naar breed match targeten in combinatie met slimme biedstrategieën. Bij correct gebruik kan dit de zichtbaarheid van uw advertentie bij potentiële klanten die mogelijk een andere terminologie gebruiken dan wat expliciet is getarget in meer beperkte matching types, aanzienlijk vergroten. Het overgrote deel van de gegevenssignalen die het algoritme kan verwerken om te voorspellen of een advertentie goed zal presteren, gaat verder dan wat menselijke hersenen kunnen doen. Hoewel we grote resultaten zien, maakt AI soms fouten, omdat dit deel uitmaakt van de leercurve. In het geval van Korian is er echter absoluut geen foutmarge. We moesten dus een oplossing bouwen die ons in staat stelde een breed match-targeting strategie in evenwicht te houden met geautomatiseerde tools en algoritmen die een genuanceerd begrip hebben van ouderenzorg en de impact ervan op het merkimago van Korian.
Identificeer zoekwoorden uit verschillende databronnen
Het startpunt was het opstellen van een lijst van alle online bronnen waar negatieve inhoud kan worden geconsumeerd over de ouderenzorgindustrie in het algemeen, de 116 rusthuizen van Korian en de specifieke rusthuizen van onze concurrenten. Twee concrete categorieën van gegevensbronnen kunnen ons helpen om in realtime het sentiment te identificeren:
- Google Alerts stuurt dagelijkse meldingen wanneer er nieuwe inhoud wordt gepubliceerd over de industrie, een van de rusthuizen van Korian of een van onze concurrenten;
- Een social media luistertool (aangedreven door Meltwater) die automatisch sociale mediaplatforms (X (voorheen Twitter), Facebook, Instagram, TikTok, Reddit), forums, beoordelingssites, artikelen op nieuwssites en blogs, video's (YouTube en ander videomateriaal) en zelfs radio-/audiocommercials scant waarvoor een dagelijks rapport wordt ontvangen.
Stel een script in dat databronnen met elkaar verbindt
Vervolgens moet de inhoud worden gelezen en moeten zoekwoorden worden geëxtraheerd. Voor dit deel van het proces hebben we een script gebouwd dat alle inhoud flagt die door Google Alerts en de Social Listening tool is gemarkeerd. Het scrapen gebeurt elk uur en produceert een lijst die concreet de naam van het getroffen rusthuis vermeldt (indien genoemd in het inhoudsstuk) en de bijbehorende term. Deze lijst wordt vervolgens automatisch geëxporteerd naar een Google Sheet, die toegankelijk is voor het hele team. Naast digitale gegevensbronnen is er nog een andere belangrijke succesfactor: het betrekken van een zeer belangrijke stakeholder; de marketing- en PR-teams van Korian. Deze teams zijn vaak al op de hoogte van een aankomend negatief persbericht dat nog niet eens is gepubliceerd en dus de nieuwssites heeft bereikt. Ze communiceren en waarschuwen ons onmiddellijk, zodat we de termen handmatig kunnen toevoegen naast de naam van het rusthuis in de Google Sheet. Dit stelt ons in staat om te anticiperen in plaats van te moeten reageren.
Sentimentanalyse model om de dataset te labelen
Met de Natural Language API van Google wordt een sentimentanalyse uitgevoerd op de tekst en het zoekwoord. Door gebruik te maken van dit bestaande machine learning-algoritme kan een sentimentlabel worden toegewezen aan elke "query". We hebben het scoringsmodel eenvoudig gehouden met drie categorieën: positief, negatief en neutraal. Woorden gerelateerd aan verwaarlozing, mishandeling, klachten en rechtszaken zouden bijvoorbeeld een negatief sentimentlabel krijgen.
Dit script verbinden met onze prestatiecampagnes op Google Ads
Door Google Ads-scripts te gebruiken, automatiseren we het proces van het scannen van termen, het labelen ervan met een sentiment en het automatisch bijwerken van de lijst met negatieve zoekwoorden op basis van de vooraf gedefinieerde criteria. Vervolgens wordt deze lijst met behulp van de Google Ads-API rechtstreeks verbonden met de lopende zoekcampagnes, waarbij elke advertentie-uitstraling op een zoekwoord die het merkimago of de reputatie van Korian zou kunnen schaden, wordt uitgesloten.
Laten we een zeer specifiek voorbeeld geven. Stel je voor dat het rusthuis met de fictieve naam "Sunrise Senior Living" gelegen in Zonhoven onlangs negatief in het nieuws is gekomen. Blijkbaar was een bewoner een paar uur vermist, wat enige lokale ophef veroorzaakte. Het geautomatiseerde alarmsysteem dat is ingesteld, zal deze nieuwsupdate onmiddellijk opvangen, waarschijnlijk via een Facebook-post in de Facebook-groep "Ge Zijt van Zonhoven als". De gegevens die van de bron zijn opgehaald, zouden "Sunrise Senior Living", "vermist persoon", "Zonhoven" zijn in de Google Sheet. Omdat de Sheet rechtstreeks is verbonden met onze zoekcampagnes, zal het volgende gebeuren: de specifieke naam van het rusthuis in combinatie met gerelateerde termen en dynamische geo-targeting gegevens wordt onmiddellijk uitgesloten van onze zoekcampagnes, waardoor ons budget niet wordt verspild aan gebruikers die alleen op zoek zijn naar roddels... Handig, toch?
Verhoogde kwaliteit van het verkeer en kosteneffectiviteit van betaalde zoekcampagnes
Deze strategie heeft effectief de online reputatie van onze klant beschermd en had een directe zakelijke impact. Laten we het in cijfers uitdrukken. De automatische filtering van niet-relevante zoekopdrachten leidde tot een stijging van +17% in CTR, wat resulteerde in een 14% hogere conversieratio dankzij de vermindering van niet-relevant verkeer op de website van Korian. Maar bovenal, opgeluchte teams.
Waarom verdient dit een AMMA Award?
Waarom is deze case opmerkelijk? Het presenteert een gemeenschappelijke uitdaging waar veel adverteerders mee te maken hebben. Onze oplossing, hoewel eenvoudig en niet revolutionair, wordt door velen in het veld niet breed overwogen. Als u een van de adverteerders bent die 70% van uw budget toewijst aan zoekmachines en gevoelig is voor merkimago kwesties, verdient deze benadering aandacht.
Vooruitkijkend, hoe kunnen we dit verder benutten?
- We zijn van plan om het model te verfijnen om een meer genuanceerde classificatie te bereiken. Soms kunnen termen negatief lijken, maar kunnen ze worden gebruikt door individuen die oplossingen zoeken voor die negatieve situaties.
- Vervolgens kunnen deze termen worden gebruikt om een aangepaste intentie-audience te creëren die op YouTube is gericht. Dit stelt ons in staat om merkimago campagnes te lanceren die effectief de filosofie en praktijken van Korian in ouderenzorg communiceren, waardoor een aanzienlijk positiever beeld van het merk wordt gecreëerd voor degenen die zijn beïnvloed door negatieve pers.
Diane Tremouroux
| LinkedinDit E-mail adres wordt beschermd tegen spambots. U moet JavaScript geactiveerd hebben om het te kunnen zien.
