Analiza sentimentelor în social media

Oamenii sunt curioși să știe despre ce cred oamenii despre ceilalți? Nimeni nu economisește o ocazie pentru a afla ce cred prietenii, colegii, vecinii, rudele lor și, de cele mai multe ori, inferența noastră poate să nu fie corectă, dar asta nu împiedică pe nimeni să ghicească ceea ce cred ceilalți despre ei. aici vom discuta subiectul analizei sentimentelor în social media.

În lumea afacerilor, brandurile și promotorii lor sunt dornici să știe ce cred alții despre companie și despre brand. Se realizează prin analiza sentimentelor. Analiza sentimentelor a devenit automatizată datorită enormității sarcinii și a noilor instrumente care au apărut pentru a o face mai ușoară.

Cu mult timp în urmă, nu a fost ușor să măsurați sentimentele despre companie, dar acum feedback-ul este destul de instantaneu, datorită întinsei analize a sentimentelor în social media - include voci ale clienților, opinii, recenzii despre produse, știri și analize.

Analiza sentimentelor în social media a făcut-o, de regulă, pe baza unor referințe la companie sau marcă pe web, tipărit, media electronică și știri. Analiza sentimentelor în social media nu numai că ajută companiile / marketerii să înțeleagă ce gândesc alții despre acestea, dar ajută și la analiza acestor date și la luarea de măsuri corective. De asemenea, este utilizat pentru a monitoriza inițiativele de conținut (marketing intern) și modul în care aceasta afectează percepția cu privire la companie.

8 Cele mai bune strategii de analiză a sentimentelor în analiza socială

Iată 8 strategii pentru a utiliza la maxim analiza sentimentelor în analiza socială și cum să utilizați cel mai bine instrumentele disponibile pentru aceasta.

Faceți analiza sentimentului dvs. în rețelele de socializare

Analiza sentimentelor va deveni semnificativă numai atunci când este realizată la scară cuprinzătoare. Acesta ar trebui să acopere social media, propriile dvs. date CRM (Managementul relațiilor cu clienții), site-uri web, știri, bloguri și așa mai departe. Acest lucru este posibil cu diferite instrumente disponibile, care sunt fie abonat sau gratuit.

Analiza trebuie făcută pe Twitter, Facebook, Pinterest, Google+., Quora, LinkedIn, YouTube, Slideshare, Instagram și LinkedIn. Ar trebui să existe un mecanism adecvat de evaluare pre-campanie și post-campanie pentru a vedea cât de mult impactul a avut campania asupra sentimentelor consumatorilor către brand. Există o varietate de instrumente disponibile pentru a face treaba.

Monitorizați sentimentele consumatorilor dincolo de mențiunile sau preferințele mărcii

De multe ori companiile sunt deranjați de câte ori este menționat numele companiei sau numele mărcii. Sau în social media, sunt mai deranjați de like-uri. Cu toate acestea, este mai important să se monitorizeze sentimentele despre produs, modul în care concurenții sunt percepți de consumatori și, de asemenea, modul în care percepția publică despre angajații-cheie din cadrul organizației.

Sunt prietenoși, muncitori și răspund consumatorilor? Mai important, are compania un sistem pentru a gestiona întrebările și reclamațiile consumatorilor? Reputația online a actorilor cheie din organizație poate avea, de asemenea, un impact asupra sentimentelor consumatorilor față de companie.

Diferite instrumente care permit analiza sentimentelor în social media și web sunt Meltwater, Google Alerts, Browser People, Google Analytics, HootSuite, Tweetstats, Facebook Insights, Pagelever, Social Mention și Marketing Hubspot. Cu Marketing Grader este posibil să aflați cât de activ sunteți pe blogurile disponibile pentru analiza sentimentelor în social media și pe web. De asemenea, permite marketerilor să afle modul în care sentimentele duc la conversii de vânzări. Pagini de Facebook cu peste 30 de aprecieri sunt eligibile pentru a obține informații despre comportamentul vizitatorilor, cum ar fi aprecierile, utilizatorii activi, demografia, trimiterile externe și multe altele.

Este important să nu fii influențat de volumele de like-uri, de mențiunile de brand, de tweet-uri, dar dacă asta generează oportunități, conversii de vânzare sau imagine pozitivă a companiei. Valorile de calitate nu sunt adesea măsurate, ci ignorate. Acestea includ evaluări de satisfacție, răspunsuri, conversații, re-tweet-uri, opinii, printre altele.

Fiecare efort implică timp și cost, prin urmare, este logic să avem o evaluare adecvată a eforturilor.

Setul de date de analiză a sentimentelor nu trebuie utilizat doar pentru a evalua sentimentele numai despre marca dvs. Poate fi folosit pentru a afla care mărci au cea mai mare implicare în social media, despre ce subiecte legate de industria dvs. se vorbește mai mult, despre care influențarii vorbesc mai mult despre marca dvs. și concurența dvs.

Folosirea instrumentelor potrivite pentru analiza sentimentelor este importantă pentru a obține rezultatul dorit. De exemplu, IBM are Indexul Social Sentiment IBM care poate agrega sentimente pe rețelele de socializare. Este capabil să distingă sarcasmul, sinceritatea, selectează ce comentariu este relevant și care creează doar zgomot de fond. Software-ul folosește analiza și procesarea limbajului natural (NLP) pentru a oferi o viziune mai exactă a ceea ce simt consumatorii.

Împărtășirea setului de date analize de sentimente

Obiectivul colectării și analizei setului de date de analiză sentimentală nu este de a-l limita la departamentul de marketing sau comunicare corporativă. Trebuie să fie împărtășit cu părțile interesate din organizație. Toți șefii de afaceri și managerii de unități trebuie să fie conștienți de sentimentele pe care consumatorii le au despre companie - aceasta va ajuta la formularea strategiilor, planurilor și politicilor. Mai mult, setul de date de analiză a sentimentelor este acționabil - dacă există un sentiment negativ față de calitatea sau serviciul produsului, acesta trebuie remediat și primul pas este să sensibilizăm echipele în cauză despre acest aspect. Scopul setului de date privind analiza sentimentelor nu este acela de a-l limita la un departament, ci ar trebui să fie distribuit către părțile interesate care, la rândul lor, vor ajuta la formularea unor politici mai bune.

Bazându-se prea mult pe software-ul de analiză automată a sentimentelor

Problema cu analiza sentimentelor este că pentru organizațiile mari există atât de multe de urmărit pe site-uri web, social media și alte medii digitale. A greși este om, la fel și mașinile sau software-ul. Dacă un restaurant de frunte primește o recenzie pozitivă cu privire la mâncare, dar negativă cu privire la serviciu, ce sentiment ar fi evidențiat? Experții sugerează că, atunci când utilizați instrumente de analiză a sentimentelor, căutați unul care vă ajută să înlocuiți sentimentul și să obțineți rezultate irelevante. Instrumentele care permit înlocuirea manuală a sentimentelor ajută la primirea alertelor cu privire la tendințele la nivel înalt, care pot fi apoi analizate sau monitorizate manual.

Atunci când există un volum mare de seturi de date de analiză sentimentală care trebuie analizate, utilizarea unui software sentiment ar fi mai puțin costisitoare și mai eficientă decât analiștii umani. Experții subliniază însă că ar trebui să existe un amestec ideal de analiză software de sentimente și analize manuale.

Este important să verificăm analiza sentimentelor, pentru a putea distinge sarcasmul și lucrurile pozitive. Este nevoie de un grup de oameni instruiți pentru a verifica și verifica software-ul furnizat de setul de date de analiză sentimentală. Prezentările raportului trebuie să fie scurte și simple pentru a putea fi împărtășite cu alte departamente.

Uneori, nuanțele de gramatică și utilizare pot confunda computerul și pot da greșeli. „Cafeaua avea un gust amar, așa cum trebuie, dar nu avea culoare”. Într-o astfel de propoziție, va fi evidențiat pozitivul sau negativul? Pentru a trece peste aceste rezultate sentimentale, unele programe folosesc reguli pentru a afla cum poate afecta contextul tonului conținutului. Acest lucru se realizează și manual.

Folosirea procesării cuvintelor cheie și NLP este destul de fiabilă

Algoritmii de procesare a cuvintelor cheie disting cuvintele negative și pozitive, care sunt rapide și ieftin de implementat și rulat. Prelucrarea limbajului natural este creată pe baza înțelegerii cuvintelor, a propozițiilor și a frazelor pentru a înțelege ceea ce este comunicat. Uneori, NLP poate merge greșit în procesul de procesare a limbajului - cum să distingem „bolnav” de răcoros sau bolnav.

Utilizarea analizei predictive bazate pe sentimente

Analiza predictivă poate fi utilizată pentru a prezice comportamentul consumatorului bazat pe analiza sentimentelor în social media și site-uri web. Tendința predominantă este de a utiliza sentimente la nivel de articol, dar mai mult succes poate fi obținut cu sentimente la nivel de entitate, potrivit analiștilor de frunte.

Nu ignorați mobilul

Multe dintre conversațiile individuale și de grup au loc pe mobil. Mai mult, odată cu popularitatea aplicațiilor mobile, o mare parte din comunicare se întâmplă pe Android sau iPhone. Au apărut mai multe instrumente noi care au folosit NLP sofisticat pentru a analiza chaturile, SMS-urile, social media, ospitalitatea și sunt în mare parte aplicații bazate pe cloud. Lexalytics care a lansat NLP la nivel de întreprindere pentru Android subliniază faptul că toate datele analizate sunt stocate pe telefon și nu sunt trimise în cloud, asigurând astfel confidențialitatea. Produsul intitulat Salience avertizează imediat utilizatorii cu privire la e-mailurile și mesajele negative și pozitive / laudabile și un rezumat al acestor constatări se oferă săptămânal și lunar.

În contextul modern în care mobilul obține mai multă penetrare și aplicabilitate universală datorită platformei Android și Windows, întreprinderile trebuie să urmărească activ comunicațiile mobile pentru posibile indicii despre sentimentele consumatorilor către mărcile lor.

Ferește-te de afirmațiile de acuratețe

Este adevărat că analiza sentimentelor câștigă popularitate și crește sofisticarea, dar aveți grijă de afirmațiile înalte despre exactitatea acestei strategii. Potrivit analiștilor, nu există măsuri standard pentru verificarea exactității diferitelor instrumente de analizator de sentimente și, prin urmare, fiabilitatea de 70% este mai acceptabilă decât 90% sau peste, deoarece unele lucrează la nivel de entitate, unele la nivel de articol, unele utilizează PNL în timp ce altele utilizează algoritmi diferiți pentru a ajunge la ceea ce simt consumatorii despre produsul sau marca dvs.

Este foarte important să utilizăm tipuri hibride care pot combina nivelul articolului, nivelul entității, direcționalul, nivelul cotațiilor, sentimentul nivelului de cuvinte cheie pe paginile web de conținut, blogurile și social media. O astfel de aplicație este Analiza alchimiei sentimentelor IBM

Potrivit experților, analiza sentimentelor ar putea avea implicații pe scară largă asupra modului în care conținutul este furnizat prin mass-media. De exemplu, Facebook ar putea pune în Newsfeed o prioritate pentru știri pozitive legate de o industrie sau o companie lider sau chiar invers. La rândul său, acest lucru poate ajuta aceste suporturi să furnizeze conținut mai bun în fluxurile care sunt concepute sau selectate cu ajutorul informațiilor despre mașină. Ar putea fi cu siguranță un pas deasupra fluxurilor de știri brute făcute doar prin selectarea aleatorie de subiecte bazate pe preferințele utilizatorului.

Concluzie - Analiza sentimentelor în social media

Analiza sentimentelor în rețelele de socializare poate ajuta companiile să îmbunătățească serviciile pentru clienți, să reînvie averile unei mărci în scădere, să ajute la depășirea concurenței și să obțină informații de afaceri care trebuie să rămână în față. S-a descoperit că este bine să evalueze sentimentele în general în negativ, pozitiv sau neutru.

O companie de ticketing online StubHub a decis să nu restituie biletele pentru un anumit joc. Acest lucru a dus la nemulțumirea populară pe bloguri și acest lucru a fost surprins în mod eficient prin analiza sentimentelor care a ajutat compania să ia măsuri de remediere.

Software-ul inteligent folosește influența sau popularitatea unei persoane pentru a atribui mai multă greutate opiniilor sale. Utilizator Twitter cu urmări mari, o celebritate care își dă o părere va obține mai multă margine față de o persoană care are o influență mai mică, mai puțini adepți pe social media și în viața profesională.

Analiza sentimentelor a parcurs un drum lung din 2011, când Dow Jones, în asociere cu Universitatea Columbia, Universitatea Notre Dame, a creat un dicționar de 3700 de cuvinte despre sentimente. S-a numit Dow Jones Lexicon - unele cuvinte pozitive includeau ingeniozitate, câștigător și forță, în timp ce cei cu conotații negative s-au ciocnit, risc, litigios. Analiza sentimentelor din social media se bazează pe acest lexic pe ziarele de afaceri de top, care s-au dovedit a prezice mai exact strategiile comerciale și opiniile publicului asupra economiei americane. Thomson Reuters a avut, de asemenea, un instrument similar pentru evaluarea impactului noutăților pozitive sau negative asupra industriei și companiilor. Acesta a fost numit Serviciu de știri lizibilă de mașini.

Există o cerere uriașă de analiză a sentimentelor în social media, întrucât este capabil să extragă zeci și mii de documente pentru a veni cu sentimente pe care consumatorii sau utilizatorii le au de la marcă sau companie. . Limbajul și scrierea umană au diferențe culturale, argou, scrieri greșite și pentru ca mașinile să înțeleagă contextul în care a fost spus sau scris este o sarcină descurajantă. Chiar dacă experții subliniază îmbunătățiri rapide ale automatizării, este necesar un nivel adecvat de intervenție și analiză umană pentru ca întregul proces să fie nepriceput.

Niciun software nu poate măsura scepticismul, îngrijorarea, anxietatea, speranța sau lipsa acestuia și, prin urmare, nu este o sarcină ușoară să-l facă 100% de încredere, deși organizațiile probează modalități de a face utilizarea lui mai semnificativă în toate industriile.

Succesul în evaluarea atitudinilor consumatorilor necesită o căsătorie cu semantică și analiză sentimentală. Atunci când un utilizator descrie scaunele uratului Ford Explorer ca fiind grozav, acesta denotă o neplăcere pentru brand, dar nu și pentru tapițeria modelului respectiv.

Articole recomandate

Acesta a fost un ghid pentru analiza sentimentelor în social media. Aici discutăm cele mai bune 8 strategii de analiză a sentimentelor în social media. De asemenea, vă puteți uita la articolele următoare.

10 Sfaturi eficiente pentru marketingul social media | Planul | Beneficii | Afaceri
Cel mai bun management al relațiilor cu clienții - software CRM (util)
Text Mining vs Text Analytics - Care este mai bun

Analiza sentimentelor în social media - Strategii de utilizare a analizei sentimentelor

Cuprins: