Analýza sentimentu v sociálnych médiách
Ľudia sú zvedaví na to, čo si myslia o druhých? Nikto nešetrí príležitosťou zistiť, čo si o nich myslia ich priatelia, kolegovia, susedia, príbuzní a väčšinu času náš úsudok nemusí byť správny, ale to nikoho nebráni v dohadovaní, čo si o nich myslia ostatní. tu budeme diskutovať na tému analýzy sentimentu v sociálnych médiách.
V obchodnom svete chcú značky a ich propagátori vedieť, čo si o spoločnosti a značke myslia ostatní. Dosahuje sa to analýzou sentimentu. Analýza sentimentov sa stala automatizovanou vďaka obrovskej úlohe a novým nástrojom, ktoré uľahčili prácu.
Už dávno nebolo ľahké merať sentimenty o spoločnosti, ale spätná väzba je teraz pomerne okamžitá vďaka širokému dosahu analýzy sentimentov v sociálnych médiách - zahŕňa hlasy zákazníkov, názory, recenzie produktov, správy a analýzy.
Analýza sentimentu v sociálnych médiách sa zvyčajne robila na základe odkazov na spoločnosť alebo značku na webe, v tlači, v elektronických médiách av správach. Analýza sentimentu v sociálnych médiách pomáha spoločnostiam / marketingovým pracovníkom nielen porozumieť tomu, čo si o nich myslia ostatní, ale tiež pomáha pri analýze takýchto údajov a na ich základe je podniknutá nápravná akcia. Používa sa tiež na monitorovanie iniciatív v oblasti obsahu (prichádzajúci marketing) a ako ovplyvňuje vnímanie spoločnosti.
8 najlepších stratégií analýzy sentimentu v sociálnej analýze
Tu je 8 stratégií, ako čo najlepšie využiť analýzu sentimentu v sociálnej analýze a ako čo najlepšie využiť dostupné nástroje.
-
Vykonajte analýzu sentimentu v sociálnych médiách, ako je to možné
Analýza sentimentu by mala zmysel iba vtedy, ak by sa uskutočňovala komplexne. Malo by sa vzťahovať na sociálne médiá, vaše vlastné údaje CRM (správa vzťahov so zákazníkmi), webové stránky, správy, blogy atď. To je možné pomocou rôznych dostupných nástrojov, ktoré sú poháňané predplatným alebo sú bezplatné.
Analýza by sa mala vykonať v službách Twitter, Facebook, Pinterest, Google+., Quora, LinkedIn, YouTube, Slideshare, Instagram a LinkedIn. Mal by existovať vhodný mechanizmus na hodnotenie pred kampaňou a po kampani, aby sa zistilo, aký vplyv má kampaň na nálady spotrebiteľov voči značke. Na prácu je k dispozícii celý rad nástrojov.
-
Sledujte pocity spotrebiteľov nad rámec zmienok o značke alebo označení „Páči sa mi to“
Spoločnosti sa často obávajú, koľkokrát sa uvádza ich názov spoločnosti alebo značka. Alebo v sociálnych médiách sú viac obťažovaní. Je však dôležitejšie monitorovať sentimenty týkajúce sa produktu, toho, ako spotrebitelia vnímajú konkurentov a ako vníma verejnosť kľúčoví zamestnanci organizácie.
Sú priateľskí, pracovití a reagujú na spotrebiteľov? Čo je dôležitejšie, má spoločnosť zavedený systém vybavovania spotrebiteľských otázok a sťažností? Dobrá povesť kľúčových hráčov v organizácii online môže mať tiež vplyv na nálady spotrebiteľov voči spoločnosti.
Rôzne nástroje, ktoré umožňujú analýzu sentimentov v sociálnych médiách a na webe, sú Meltwater, Google Alerts, Prehliadač ľudí, Google Analytics, HootSuite, Tweetstats, Facebook Insights, Pagelever, Social Mention a Hubspot's Marketing Grader. S programom Marketing Grader je možné zistiť, ako aktívny ste v blogoch, ktoré sú k dispozícii na analýzu sentimentov v sociálnych médiách a na webe. Umožňuje tiež obchodníkom zistiť, ako nálady vedú k konverzii na predaj. Stránky Facebooku s viac ako 30 hodnoteniami Páči sa môžu získať informácie o správaní návštevníkov, ako sú napríklad páči, aktívni používatelia, demografické údaje, externé odporúčania a ďalšie.
Je dôležité, aby sme sa neovplyvňovali objemmi hodnotení „páči sa mi“, zmienkami o značke, tweety, ale či už to vedie k potenciálnym zákazníkom, konverzii z predaja alebo pozitívnemu obrazu spoločnosti. Metriky kvality sa často nemeria, ale ignorujú. Zahŕňajú hodnotenia spokojnosti, odpovede, konverzácie, opakované tweety, názory.
Každé úsilie si vyžaduje čas a náklady, preto má zmysel mať riadne hodnotenie tohto úsilia.
Súbor údajov o analýze sentimentu by sa nemal používať iba na hodnotenie sentimentov týkajúcich sa vašej značky. Môže sa použiť na zistenie, ktoré značky sa najviac angažujú v sociálnych médiách, o ktorých témach týkajúcich sa vášho odvetvia sa viac hovorí, o vplyvných osobách sa viac hovorí o vašej značke a vašej konkurencii.
Na dosiahnutie požadovaného výsledku je dôležité používať správne nástroje na analýzu sentimentu. Napríklad, IBM má IBM Social Sentiment Index, ktorý môže agregovať sentimenty na sociálnych médiách. Je schopný rozlíšiť sarkazmus, úprimnosť, vyberie, ktorý mediálny komentár je relevantný a ktorý iba vytvára šum v pozadí. Softvér používa na analýzu a spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) presnejší pohľad na to, čo zákazníci cítia.
-
Zdieľanie súboru údajov o analýze sentimentu
Cieľom zhromažďovania a analýzy údajov o analýze sentimentu nie je obmedziť ich na oddelenie marketingu alebo podnikovej komunikácie. Musí sa zdieľať so zúčastnenými stranami v organizácii. Všetci vedúci firiem a manažéri jednotiek musia byť oboznámení s názormi spotrebiteľov na spoločnosť - pomôže pri formulovaní stratégií, plánov a politík. Okrem toho je možné použiť súbor údajov o analýze sentimentu - ak existuje negatívny sentiment voči kvalite produktu alebo službe, musí sa napraviť a prvým krokom je oboznámiť príslušné tímy s touto záležitosťou. Cieľom súboru údajov o analýze sentimentu nie je obmedziť ho na oddelenie, ale malo by sa zaslať zainteresovaným stranám, ktoré zase pomôžu pri formulovaní lepších politík.
-
Príliš veľa sa spoliehame na automatizovaný softvér na analýzu sentimentu
Problém s analýzou sentimentu je, že pre veľké organizácie je toľko, koľko sledovať na webových stránkach, sociálnych médiách a iných digitálnych médiách. Mýliť sa je človek, rovnako tak aj stroje alebo softvér. Ak vedúca reštaurácia získa hodnotenie, ktoré je pozitívne na jedlo, ale negatívne na služby, ktorý sentiment by sa zvýraznil? Odborníci naznačujú, že pri používaní nástrojov na analýzu sentimentu hľadajte ten, ktorý vám pomôže prekonať sentiment a vyhodiť irelevantné výsledky. Nástroje, ktoré umožňujú manuálne potlačenie sentimentov, pomáhajú pri získavaní upozornení na trendy na vysokej úrovni, ktoré je možné následne manuálne analyzovať alebo monitorovať.
Ak existuje veľké množstvo súborov údajov o analýze sentimentu, ktoré sa majú analyzovať, použitie softvéru sentimentu by bolo lacnejšie a efektívnejšie ako ľudské analytiky. Odborníci však poukazujú na to, že by mala existovať ideálna zmes softvérovej analýzy sentimentu a manuálnej analýzy.
Je dôležité mať audit sentimentálnej analýzy, aby bolo možné rozlíšiť sarkazmus a pozitívne veci. Vyžaduje vyškolenú skupinu ľudí na overenie a kontrolu softvéru poskytovaného súborom údajov o analýze sentimentu. Prezentácie správy musia byť stručné a jednoduché, aby sa dali zdieľať s ostatnými oddeleniami.
Niekedy môžu nuansy gramatiky a použitia zmiasť počítač a prísť so zlým úsudkom. „Káva chutila horko, ako by mala byť, ale chýbala jej farba“. Bude v takejto vete zvýraznené kladné alebo záporné číslo? Na potlačenie týchto výsledkov sentimentu používajú niektoré pravidlá softvéru pravidlá, aby zistili, ako môže kontext ovplyvniť tón obsahu. To sa vykonáva aj manuálne.
-
Použitie spracovania kľúčových slov a NLP je celkom spoľahlivé
Algoritmy spracovania kľúčových slov rozlišujú negatívne a pozitívne slová, ktoré sa dajú rýchlo a lacno implementovať a spúšťať. Spracovanie prirodzeného jazyka sa vytvára na základe porozumenia slovám, vetám a frázam, aby ste získali cit pre to, čo sa komunikuje. NLP sa niekedy môže pokaziť aj pri spracovaní jazykov - ako rozlíšiť „chorých“ od chladných a chorých.
-
Použitie prediktívnej analýzy založenej na sentimentoch
Predikčnú analýzu je možné použiť na predpovedanie správania spotrebiteľov na základe analýzy sentimentov v sociálnych médiách a na webových stránkach. Prevládajúcou tendenciou je používať sentimenty na úrovni článkov, ale podľa vedúcich analytikov je možné dosiahnuť viac sentimentov na úrovni entít.
-
Neignorujte mobil
Mnoho individuálnych a skupinových konverzácií sa koná v mobile. Navyše, s popularitou mobilných aplikácií, veľká časť komunikácie sa deje na Android alebo iPhone. Objavilo sa niekoľko nových nástrojov, ktoré používajú sofistikované NLP na analýzu rozhovorov, SMS, sociálnych médií, pohostinnosti a väčšinou ide o cloudové aplikácie. Spoločnosť Lexalytics, ktorá spustila podnikovú úroveň NLP pre Android, zdôrazňuje skutočnosť, že všetky analyzované údaje sa ukladajú v telefóne a neposielajú sa do cloudu, čím sa zabezpečuje súkromie. Produkt s názvom Salience okamžite upozorňuje používateľov na negatívne a pozitívne / chvályhodné e-maily a správy a súhrn týchto zistení sa podáva týždenne a mesačne.
V modernom kontexte, v ktorom mobilný telefón dosahuje väčšiu penetráciu a univerzálnu použiteľnosť vďaka platforme Android a Windows, podniky musia aktívne sledovať mobilnú komunikáciu, aby zistili možné náznaky spotrebiteľských postojov k ich značkám.
-
Dajte si pozor na nároky na presnosť
Je pravda, že analýza sentimentu získava na popularite a zvyšuje sofistikovanosť, ale dajte si pozor na vysoké tvrdenia o presnosti tejto stratégie. Podľa analytikov neexistujú žiadne štandardné opatrenia na overenie presnosti rôznych nástrojov analyzátorov sentimentu, a preto je 70% spoľahlivosť prijateľnejšia ako 90% alebo vyššia, pretože niektoré práce na úrovni entít, iné na úrovni článkov, iné používajú NLP, zatiaľ čo iné používajú NLP. rôzne algoritmy na zistenie toho, čo si zákazníci myslia o vašom produkte alebo značke.
Je veľmi dôležité hľadať hybridné typy, ktoré dokážu kombinovať úroveň článku, úroveň entity, smerovú úroveň, úroveň ponuky, sentiment na úrovni kľúčového slova naprieč webovými stránkami s obsahom, blogmi a sociálnymi médiami. Jednou z takýchto aplikácií je analýza Alchemy Sentiment od spoločnosti IBM
Podľa odborníkov by analýza sentimentu mohla mať rozsiahle dôsledky na spôsob doručovania obsahu v médiách. Napríklad Facebook by mohol dať Newsfeedu prioritu pre pozitívne správy súvisiace s popredným priemyslom alebo spoločnosťou alebo dokonca naopak. Toto zase môže pomôcť týmto médiám poskytovať lepší obsah v informačných kanáloch, ktoré sú skonštruované alebo vybrané pomocou inteligencie stroja. Určite by to mohol byť krok nad prvotnými informačnými kanálmi práve uskutočnenými náhodným výberom tém na základe preferencií používateľov.
Záver - Analýza sentimentu v sociálnych médiách
Analýza sentimentu v sociálnych médiách môže pomôcť spoločnostiam vylepšiť služby zákazníkom, oživiť bohatstvo klesajúcej značky, pomôcť prekonať konkurenciu a získať obchodné informácie, ktoré sú potrebné na to, aby zostali vpredu. Zistilo sa, že je dobré hodnotiť sentimenty v širšom zmysle ako negatívne, pozitívne alebo neutrálne.
Spoločnosť online vydávajúcich lístky StubHub sa rozhodla nevracať vstupenky na konkrétnu hru. To viedlo k populárnej nespokojnosti na blogoch, čo bolo efektívne zachytené analýzou sentimentu, ktorá spoločnosti pomohla prijať nápravné opatrenia.
Inteligentný softvér využíva vplyv alebo popularitu osoby, aby jej názorom prikladal väčšiu váhu. Užívateľ služby Twitter s veľkým pokračovateľom, celebritou, ktorá sa vyjadrí, získa väčší náskok pred osobou, ktorá má menší vplyv, menej sledovateľov v sociálnych médiách a v profesionálnom živote.
Analýza sentimentu prešla dlhú cestu od roku 2011, keď Dow Jones v spolupráci s Columbia University, University of Notre Dame, vytvoril 3700 slovný slovník o sentimente. Hovorilo sa tomu Dow Jones Lexicon - niektoré pozitívne slová zahŕňali vynaliezavosť, víťaz a silu, zatiaľ čo slová s negatívnymi konotáciami tajne tajili, riskovali a boli sporné. Analýza sentimentu v sociálnych médiách je založená na tomto slovníku o popredných obchodných novinách, o ktorých sa zistilo, že presnejšie predpovedajú obchodné stratégie a názory verejnosti na americkú ekonomiku. Thomson Reuters mal podobný nástroj na hodnotenie vplyvu pozitívnych alebo negatívnych správ na priemysel a spoločnosti. Nazývalo sa to strojom čitateľná spravodajská služba.
V sociálnych médiách existuje obrovský dopyt po analýze sentimentov, pretože dokáže vyťažiť desiatky a tisíce dokumentov, ktoré prichádzajú so sentimentami spotrebiteľov alebo používateľov, ktorí majú značku alebo spoločnosť. Úskalia prílišného spoliehania sa na automatizovanú analýzu sentimentu sa už zdôraznili, Ľudský jazyk a písanie majú kultúrne rozdiely, slangy, pravopisné chyby a stroje pochopiť kontext, v ktorom sa hovorilo alebo písalo, je skľučujúcou úlohou. Aj keď odborníci poukazujú na rýchle zlepšenia automatizácie, na zaistenie spoľahlivosti celého procesu je potrebná primeraná úroveň ľudského zásahu a analýzy.
Žiadny softvér nedokáže merať skepticizmus, obavy, úzkosť, nádej alebo nedostatok, a preto nie je ľahkou úlohou dosiahnuť 100% spoľahlivosť, aj keď organizácie skúšajú spôsoby, ako využiť jeho využitie zmysluplnejšie v rôznych odvetviach.
Úspech pri hodnotení postojov spotrebiteľov si vyžaduje manželstvo sémantiky a analýzu sentimentu. Keď používateľ označí sedadlá škaredého Ford Exploreru za vynikajúce, značí to znechutenie pre značku, ale nie pre čalúnenie tohto modelu.
Odporúčané články
Toto bol sprievodca analýzou sentimentu v sociálnych médiách. Tu diskutujeme o 8 najlepších stratégiách analýzy sentimentu v sociálnych médiách. Môžete sa tiež pozrieť na nasledujúce články.
- 10 účinných tipov na marketing sociálnych médií Plán Výhody obchodné
- Najlepšie riadenie vzťahov so zákazníkmi - softvér CRM (užitočné)
- Ťažba textu vs analýza textu - ktorý z nich je lepší