Analiza občutka na družbenih medijih - Strategije za uporabo analize občutka

Analiza občutka na družbenih medijih

Ljudje radovedno vedo, kaj si ljudje mislijo o drugih? Nihče ne prizanese priložnosti, da ugotovi, kaj si mislijo njihovi prijatelji, sodelavci, sosedje, sorodniki in večinoma naš sklep morda ni pravilen, vendar to nikogar ne ugiba, da bi delal, kaj si drugi mislijo o njih. tukaj bomo razpravljali o temi analize sentimenta v družbenih medijih.

Blagovne znamke in njihovi promotorji v poslovnem svetu radi vedo, kaj si o podjetju in znamki mislijo drugi. To se doseže z analizo občutkov. Analiza občutkov je postala avtomatizirana zahvaljujoč obsežnosti naloge in novim orodjem, ki so se pojavila za olajšanje.

Dolgo nazaj ni bilo enostavno izmeriti občutkov o podjetju, zdaj pa so povratne informacije dokaj trenutne zahvaljujoč širokemu dosegu analize občutkov v družbenih medijih - vključuje glasove strank, mnenja, preglede izdelkov, novice in analize.

Analiza občutka na družbenih medijih običajno opravi na podlagi sklicev na podjetje ali blagovno znamko v spletu, tisku, elektronskih medijih in v novicah. Analiza občutka na družbenih medijih ne samo pomaga podjetjem / tržnikom, da razumejo, kaj si drugi mislijo o svojih, ampak tudi pomaga pri analizi takih podatkov in na njihovi podlagi je potreben popravni ukrep. Uporablja se tudi za spremljanje vsebinskih pobud (Inbound marketing) in kako vpliva na dojemanje podjetja.

8 najboljših strategij analize občutja v socialni analizi

Tu je 8 strategij, kako najbolje uporabiti analizo občutkov v socialni analizi in kako najbolje uporabiti orodja, ki so na voljo za to.

1. Naredite svojo analizo občutkov v družbenih medijih

Analiza občutka bi postala smiselna šele, ko bi se to opravilo na celovit način. Zajemati bi morali družbene medije, lastne podatke o CRM (upravljanje odnosov s strankami), spletna mesta, novice, dnevnike in tako naprej. To je mogoče z različnimi orodji, ki so na voljo, bodisi z naročnino bodisi brezplačno.

Analizo je treba opraviti na Twitterju, Facebooku, Pinterestu, Google+., Quora, LinkedIn, YouTube, Slideshare, Instagramu in LinkedIn. Obstajati bi moral ustrezen mehanizem za vrednotenje pred kampanjo in po kampanji, da bi ugotovili, kako velik vpliv je kampanja imela na potrošniške občutke do blagovne znamke. Na voljo so različna orodja.

2. Spremljajte občutke potrošnikov, ki presegajo navedbe blagovne znamke ali všečke

Podjetja se pogosto motijo, kolikokrat se omenja njihovo ime ali blagovna znamka. Ali pa se v družbenih medijih bolj motijo ​​zaradi všečkov. Pomembneje pa je spremljati občutke glede izdelka, kako potrošniki dojemajo konkurenco in tudi, kako javnost dojema ključne delavce v organizaciji.

Ali so do potrošnikov prijazni, delavni in odzivni? Še pomembneje je, ali ima podjetje vzpostavljen sistem za obravnavo vprašanj in pritožb potrošnikov? Spletni ugled ključnih akterjev v organizaciji lahko vpliva tudi na občutke potrošnikov do podjetja.

Različna orodja, ki omogočajo analizo občutkov v družbenih medijih in spletu, so Meltwater, Google Alerts, People Browser, Google Analytics, HootSuite, Tweetstats, Facebook Insights, Pagelever, Social Mention in Hubspot Marketing Grader. S programom Marketing Grader lahko ugotovite, kako aktivni ste v blogih, ki so na voljo za analizo občutkov v družbenih medijih in spletu. Trgovcem tudi omogoča, da ugotovijo, kako občutki vodijo do prodajnih pretvorb. Facebook strani z več kot 30 všečki so primerne za vpogled v vedenje obiskovalcev, kot so všečki, aktivni uporabniki, demografija, zunanji napotki in še več.

Pomembno je, da se ne zasukate s številnimi všečki, omembe blagovnih znamk, tvitov, ampak ali to ustvarja potencialne kupce, prodajne konverzije ali pozitivno podobo podjetja. Meritve kakovosti se pogosto ne merijo, temveč jih ignorirajo. Med njimi so ocene zadovoljstva, odgovori, pogovori, ponovni tvit, mnenja.

Vsak napor vključuje čas in stroške, zato je smiselno, da se prizadevanja ustrezno ocenijo.

Podatkovni podatki o analizi občutkov ne bi smeli uporabljati samo za oceno občutkov o vaši blagovni znamki. Z njim lahko ugotovite, katere blagovne znamke se najbolj ukvarjajo s socialnimi mediji, o katerih temah, povezanih z vašo panogo, se več govori, kateri vplivneži govorijo več o vaši blagovni znamki in vaši konkurenci.

Uporaba pravih orodij za analizo občutkov je pomembna za dosego želenega rezultata. Na primer, IBM ima IBM Social Sentiment Index, ki lahko združi občutke na družbenih medijih. Lahko razlikuje sarkazem, iskrenost, izbira, kateri komentarji medijev so ustrezni in kateri ustvarjajo hrup v ozadju. Programska oprema uporablja analitiko in obdelavo naravnega jezika (NLP) za natančnejši pogled na to, kaj potrošniki čutijo.

3. Skupna raba podatkov o analizi občutkov

Cilj zbiranja in analize podatkov o razpoloženju podatkov o sentimentih ni omejitev na trženje ali oddelek za korporativno komuniciranje. Treba ga je deliti z zainteresiranimi stranmi v organizaciji. Vsi vodje podjetij in vodje enot se morajo zavedati, kaj potrošniki imajo do podjetja - to bo pomagalo pri oblikovanju strategij, načrtov in politik. Poleg tega je nabor podatkov o razpoloženju za analizo občutljiv - če obstaja negativno naravnanost na kakovost izdelka ali storitve, ga je treba odpraviti in prvi korak je, da zadevne skupine seznanijo s to zadevo. Cilj nabora podatkov o sentimentih ni omejiti na oddelek, ampak ga je treba posredovati zainteresiranim stranem, ki bodo pomagale pri oblikovanju boljših politik.

4. Preveč se opiramo na programsko opremo za avtomatizirano analizo občutkov

Težava pri analizi občutkov je, da je treba velikim organizacijam slediti na spletnih straneh, družbenih medijih in drugih digitalnih medijih. Napačno je človek, prav tako stroji ali programska oprema. Če vodilna restavracija dobi oceno, ki je pozitivna glede hrane, negativna pa o storitvi, katere občutke bi izpostavili? Strokovnjaki predlagajo, da pri uporabi orodij za analizo sentimentov poiščete tisto, ki vam pomaga prevladati nastrojenosti in odvrniti nepomembne rezultate. Orodja, ki omogočajo ročno prevlado razpoloženja, pomagajo pri pridobivanju opozoril o trendih na visoki ravni, ki jih je mogoče nato ročno analizirati ali nadzorovati.

Kadar je treba analizirati velik nabor podatkov o nastroju, bi uporaba programske opreme za sentimente bila cenejša in učinkovitejša od človeških analitikov. Toda strokovnjaki poudarjajo, da bi morala obstajati idealna kombinacija programske opreme za sentimente in ročne analize.

Pomembno je pregledovati analizo občutkov, da se lahko razlikujejo sarkazem in pozitivne stvari. Zahteva usposobljeno skupino ljudi, da preveri in preveri programsko opremo, ki jo ponuja nabor podatkov o sentimentu. Predstavitve poročil morajo biti kratke in preproste, da se lahko delijo z drugimi oddelki.

Včasih slovnični odtenki in uporaba računalnika lahko zmedejo in naletijo na slabo presojo. "Kava je bila okusna, kot bi morala biti, a ji je manjkala barva." Ali bo v takem stavku izpostavljeno pozitivno ali negativno? Nekatera pravila za uporabo programske opreme lahko preglasijo takšne občutke in ugotovijo, kako kontekst lahko vpliva na ton vsebine. To se izvede tudi ročno.

5. Uporaba obdelave ključnih besed in NLP je precej zanesljiva

Algoritmi za obdelavo ključnih besed ločijo negativne in pozitivne besede, ki jih je hitro in poceni uporabiti in izvajati. Obdelava naravnega jezika je ustvarjena na podlagi razumevanja besed, stavkov in stavkov, da bi dobili občutek za to, kar se sporoča. Včasih se lahko NLP zmoti tudi pri jezikovni obdelavi - kako razlikovati "bolan" za kul ali bolan.

6. Uporaba prediktivne analize, ki temelji na občutkih

Predvidevno analizo lahko uporabimo za napovedovanje vedenja potrošnikov na podlagi analize občutkov v družbenih medijih in na spletnih mestih. Prevladujoča tendenca je, da se uporabijo občutki na ravni člankov, vendar pa je mogoče več uspeha doseči s sentimenti na ravni entitete, pravijo vodilni analitiki.

7. Ne prezrite mobilnega

Številni pogovori med seboj in v skupini potekajo mobilno. Še več, s priljubljenostjo mobilnih aplikacij se veliko komunikacije dogaja na Androidu ali iPhoneu. Pojavilo se je več novih orodij, ki so uporabljala prefinjeno NLP za analizo klepetov, SMS-ov, socialnih medijev, gostoljubnosti in so večinoma aplikacije v oblaku. Lexalytics, ki je predstavil podjetniško raven NLP za Android, poudarja dejstvo, da so vsi analizirani podatki shranjeni v telefonu in ne poslani v oblak, kar zagotavlja zasebnost. Izdelek z naslovom Salience takoj opozori uporabnike glede negativnih in pozitivnih / hvalevrednih e-poštnih sporočil in sporočil, povzetek takšnih ugotovitev pa je dan tedensko in mesečno.

V sodobnem kontekstu, kjer mobilnost dosega večjo prodornost in univerzalno uporabnost zahvaljujoč platformi Android in Windows, morajo podjetja aktivno slediti mobilnim komunikacijam, da se pojavijo morebitne namige o občutjih potrošnikov do njihovih blagovnih znamk.

8. Pazite na trditve o natančnosti

Res je, da analiza čustev pridobiva vse večjo priljubljenost in povečuje prefinjenost, vendar bodite pozorni na visoke trditve o natančnosti te strategije. Po mnenju analitikov ni standardnih ukrepov za preverjanje natančnosti različnih orodij za analizo občutkov, zato je 70-odstotna zanesljivost sprejemljivejša od 90% ali več, saj nekateri delujejo na ravni entitete, nekateri na ravni izdelka, nekateri uporabljajo NLP, drugi pa uporabljajo različni algoritmi, s katerimi lahko ugotovite, kaj potrošniki menijo o vašem izdelku ali blagovni znamki.

Zelo pomembno je, da gre za hibridne vrste, ki lahko kombinirajo raven članka, ravni entitete, usmeritev, raven navedb, občutke ključnih besed na spletnih straneh vsebin, spletnih dnevnikih in socialnih medijih. Ena takih aplikacij je IBM-ova Alchemy Sentiment Analysis

Po mnenju strokovnjakov bi analiza razpoloženja lahko imela široke posledice na način pošiljanja vsebin po medijih. Na primer, Facebook bi lahko v Newsfeedu postavil prednost za pozitivne novice, povezane z vodilno industrijo ali podjetjem, ali celo obratno. To pa lahko tem medijem pomaga pri zagotavljanju boljše vsebine v virih, ki so zasnovani ali izbrani z uporabo strojne inteligence. Vsekakor bi lahko bil korak nad surovimi viri novic, pravkar narejenim z naključnim izborom tem glede na uporabniške želje.

Zaključek - Analiza občutka na družbenih medijih

Analiza občutka na družbenih medijih lahko podjetjem pomaga izboljšati storitve za stranke, oživiti bogastvo povečane blagovne znamke, pomaga premagati konkurenco in pridobiti poslovno inteligenco, ki je potrebna za nadaljevanje. Ugotovljeno je bilo, da na splošno ocenjuje občutke na negativne, pozitivne ali nevtralne občutke.

Spletna družba za prodajo vozovnic StubHub se je odločila, da ne bo vrnila vstopnic za določeno igro. To je privedlo do priljubljenega nezadovoljstva na blogih in to je bilo učinkovito zajeto z analizo občutkov, ki je podjetju pomagala sprejeti sanacijske ukrepe.

Inteligentna programska oprema uporablja vpliv ali priljubljenost osebe, da dodeli večjo težo svojim pogledom. Uporabnik Twittera z veliko spremljevalci, slavna oseba, ki poda mnenje, bo dobila večjo prednost pred osebo, ki ima manjši vpliv, manj sledilcev na družbenih medijih in v poklicnem življenju.

Analiza občutkov je daleč od leta 2011, ko je Dow Jones v sodelovanju z univerzo Columbia, Univerza Notre Dame, ustvaril slovar o 3700 besed. Imenovali so ga Dow Jones Lexicon - nekatere pozitivne besede so vključevale iznajdljivost, zmagovalca in moč, medtem ko so tiste z negativnimi konotacijami prepirale, tvegale, sporne. Analiza občutkov v družbenih medijih temelji na tem leksikonu, na katerem so vodilni poslovni časopisi natančneje predvideli trgovalne strategije in poglede javnosti na ameriško gospodarstvo. Thomson Reuters je imel podobno orodje tudi za oceno vpliva pozitivnih ali negativnih novic na industrijo in podjetja. Imenovali so ga Strojno berljivi novice.

V socialnih medijih je veliko povpraševanja po analizi sentimenta, saj lahko nakopiči na desetine in tisoče dokumentov, s katerimi razpolagajo z občutki, ki jih potrošniki ali uporabniki blagovne znamke ali družbe že uporabljajo. . Človeški jezik in pisanje imata kulturne razlike, slenge, napačno črkovanje in da stroji razumejo kontekst, v katerem je bilo rečeno ali napisano, je zastrašujoča naloga. Čeprav strokovnjaki opozarjajo na hitre izboljšave avtomatizacije, je potrebna ustrezna raven človeškega posredovanja in analiz, da se celoten postopek naredi neumen.

Nobena programska oprema ne more meriti s skepticizmom, zaskrbljenostjo, anksioznostjo, upanjem ali pomanjkanjem le-te, zato je 100-odstotno zanesljiva naloga, čeprav organizacije preiskujejo načine, kako izboljšati njeno uporabo v panogah.

Za uspeh v oceni odnosa potrošnikov je potrebna semantična analiza in analiza sentimenta. Ko uporabnik označi sedeže grdega Ford Explorerja kot odlične, označuje neprijetnost do znamke, ne pa tudi oblazinjenja tega modela.

Priporočeni članki

To je vodnik za analizo občutka v socialnih medijih. Tukaj razpravljamo o 8 najboljših strategij analize razpoloženja v družbenih medijih. Lahko pogledate tudi naslednje članke.

1. 10 učinkovitih nasvetov za trženje socialnih medijev | Načrt | Koristi | Posel
2. Najboljše upravljanje odnosov s strankami - CRM programska oprema (uporabno)
3. Text Mining vs Text Analytics - kdo je boljši