Analýza sentimentu v sociálních médiích

Lidé se zajímají o to, co si lidé myslí o druhých? Nikdo nešetří příležitost zjistit, co si o nich myslí jejich přátelé, kolegové, sousedé, příbuzní a po většinu času nemusí být náš závěr správný, ale to nikoho nebrání v hádání, co si o nich myslí ostatní. zde probereme téma analýzy sentimentu v sociálních médiích.

V obchodním světě chtějí značky a jejich propagátoři vědět, co si o společnosti a značce myslí ostatní. Je to dosaženo analýzou sentimentu. Analýza sentimentu se stala automatizovanou díky enormitě úkolu a novým nástrojům, které se ukázaly usnadnit.

Už dávno nebylo snadné měřit sentimenty o společnosti, ale zpětná vazba je nyní poměrně okamžitá díky širokému dosahu analýzy sentimentů v sociálních médiích - zahrnuje hlasy zákazníků, názory, recenze produktů, zprávy a analýzy.

Analýza sentimentu v sociálních médiích se obvykle provádí na základě odkazů na společnost nebo značku na webu, v tisku, elektronických médiích a ve zprávách. Analýza sentimentu v sociálních médiích nejen pomáhá společnostem / obchodníkům porozumět tomu, co si o nich myslí ostatní, ale také pomáhá analyzovat taková data a přijímat nápravná opatření. Používá se také ke sledování obsahu (Inbound marketing) a jak ovlivňuje vnímání společnosti.

8 Nejlepší strategie analýzy sentimentu v sociální analýze

Zde je 8 strategií, jak co nejlépe využít analýzu sentimentu v sociální analýze a jak nejlépe využít dostupné nástroje.

  1. Proveďte analýzu sentimentu v sociálních médiích, jak je to možné

Analýza sentimentu by byla smysluplná, pouze pokud by byla prováděna v komplexním měřítku. Měla by zahrnovat sociální média, vaše vlastní data CRM (Customer Relationship Management), webové stránky, zprávy, blogy atd. To je možné pomocí různých dostupných nástrojů, které jsou řízeny předplatným nebo zdarma.

Analýza by měla být provedena na Twitteru, Facebooku, Pinterestu, Google+., Quora, LinkedIn, YouTube, Slideshare, Instagram a LinkedIn. Měl by existovat vhodný mechanismus pro hodnocení před kampaní a po kampani, aby se zjistilo, jaký dopad má kampaň na nálady spotřebitelů vůči značce. K dispozici je celá řada nástrojů.

  1. Sledujte nálady spotřebitelů nad zmínkou o značce nebo se jí líbí

Mnohokrát jsou společnosti znepokojeny tím, kolikrát je uvedeno jejich obchodní jméno nebo značka. Nebo v sociálních médiích se více obávají o to, co se jim líbí. Je však důležitější sledovat sentimenty ohledně produktu, toho, jak spotřebitelé vnímají konkurenty, a také to, jak veřejnost vnímá klíčové zaměstnance v organizaci.

Jsou přátelští, pracovití a reagují na spotřebitele? Co je důležitější, má společnost zavedený systém pro vyřizování spotřebitelských dotazů a stížností? Online pověst klíčových hráčů v organizaci může mít také dopad na nálady spotřebitelů vůči společnosti.

Různé nástroje, které umožňují analýzu sentimentu v sociálních médiích a na webu, jsou Meltwater, Google Alerts, Prohlížeč lidí, Google Analytics, HootSuite, Tweetstats, Facebook Insights, Pagelever, Social Mention a Hubspot's Marketing Grader. S Marketing Grader je možné zjistit, jak jste aktivní v blogech, které jsou k dispozici pro analýzu sentimentu v sociálních médiích a na webu. Rovněž umožňuje obchodníkům zjistit, jak nálady vedou k převodu prodeje. Stránky Facebooku s více než 30 hodnocením Líbí se mohou získat informace o chování návštěvníků, jako jsou hodnocení Líbí se, aktivní uživatelé, demografie, externí doporučení a další.

Je důležité, aby nás neovlivňoval objem lajků, zmínek o značce, tweetů, ale ať už to vede k získání potenciálních zákazníků, prodejních konverzí nebo pozitivního obrazu společnosti. Metriky kvality se často neměří, ale ignorují. Zahrnují hodnocení spokojenosti, odpovědi, konverzace, opakování, názory mimo jiné.

Každé úsilí vyžaduje čas a náklady, proto má smysl mít řádné vyhodnocení úsilí.

Datový soubor analýzy sentimentu by neměl být používán pouze k hodnocení sentimentů o vaší značce. Může být použit k nalezení toho, které značky se nejvíce angažují v sociálních médiích, o jakých tématech týkajících se vašeho odvětví se mluví více, o kterých ovlivňovatelích se mluví více o vaší značce a vaší konkurenci.

Používání správných nástrojů pro analýzu sentimentu je důležité pro dosažení požadovaného výsledku. Například IBM má index sociálního zabezpečení IBM, který může agregovat sentimenty na sociálních médiích. Je schopen rozlišovat sarkasmus, upřímnost, vybírá, který mediální komentář je relevantní a který jen vytváří šum na pozadí. Software používá analytiku a zpracování přirozeného jazyka (NLP), aby dospěl k přesnějšímu pohledu na to, co zákazníci cítí.

  1. Sdílení datového souboru analýzy sentimentu

Cílem sběru a analýzy datových sad analýzy sentimentu není omezit je na oddělení marketingu nebo podnikové komunikace. Musí být sdíleny se zúčastněnými stranami v organizaci. Všichni obchodní ředitelé a vedoucí jednotek musí být informováni o náladách spotřebitelů ohledně společnosti - pomůže při formulaci strategií, plánů a politik. Navíc je možné použít soubor údajů o analýze sentimentu - pokud existuje negativní sentiment vůči kvalitě produktu nebo službě, musí být napraven a prvním krokem je informovat dotčené týmy o této záležitosti. Cílem souboru údajů o analýze sentimentu není omezit jej na oddělení, ale mělo by být rozesláno zúčastněným stranám, které zase pomohou při formulaci lepších politik.

  1. Spolehněte se příliš na automatizovaný software pro analýzu sentimentu

Problém analýzy sentimentu spočívá v tom, že pro velké organizace je toho tolik na webových stránkách, sociálních médiích a dalších digitálních médiích. Chybovat je člověk, stejně tak i stroje nebo software. Pokud přední restaurace získá recenzi, která je pozitivní na jídlo, ale negativní na službu, který sentiment by byl zvýrazněn? Odborníci předpokládají, že při používání nástrojů pro analýzu sentimentu hledejte ten, který vám pomůže potlačit sentiment a hodit irelevantní výsledky. Nástroje, které umožňují ruční potlačování sentimentů, pomáhají získávat upozornění na trendy na vysoké úrovni, které lze poté ručně analyzovat nebo sledovat.

Pokud existuje velké množství datových sad analýzy sentimentů, které mají být analyzovány, bylo by používání softwaru sentimentu méně nákladné a efektivní než lidské analytiky. Odborníci však poukazují na to, že by měla existovat ideální kombinace analýzy sentimentového softwaru a ruční analýzy.

Je důležité mít audit sentimentální analýzy, aby bylo možné rozlišit sarkazmus a pozitivní věci. Vyžaduje vyškolený fond lidí, aby ověřil a zkontroloval software poskytovaný souborem analýz sentimentu. Prezentace zprávy musí být stručné a jednoduché, aby mohly být sdíleny s ostatními odděleními.

Někdy nuance gramatiky a použití mohou počítač zmást a přijít se špatným úsudkem. "Káva chutnala hořce, jak by měla být, ale chyběla barva". Bude v takové větě zvýrazněn pozitivní nebo negativní? Aby bylo možné potlačit takové výsledky sentimentu, používají některá pravidla softwaru, aby zjistila, jak může kontext ovlivnit tón obsahu. To se provádí také ručně.

  1. Použití zpracování klíčových slov a NLP je docela spolehlivé

Algoritmy zpracování klíčových slov rozlišují negativní a pozitivní slova, která lze rychle a levně implementovat a spustit. Zpracování přirozeného jazyka je vytvořeno na základě porozumění slovům, větám a frázím, aby se získal cit pro to, co se sděluje. Někdy se NLP může pokazit i ve zpracování jazyka - jak rozlišit „nemocné“ od chladných a nemocných.

  1. Využití prediktivní analýzy založené na sentimentech

Prediktivní analýzu lze použít k predikci chování spotřebitele na základě analýzy sentimentů v sociálních médiích a na webových stránkách. Převládající tendencí je používat sentimenty na úrovni článků, ale podle předních analytiků lze dosáhnout většího úspěchu pomocí sentimentů na úrovni entit.

  1. Neignorujte mobil

Mnoho individuálních a skupinových konverzací probíhá v mobilu. Navíc, s popularitou mobilních aplikací, hodně komunikace se děje na Android nebo iPhone. Objevilo se několik nových nástrojů, které využívaly sofistikované NLP k analýze chatů, SMS, sociálních médií, pohostinství a jedná se většinou o cloudové aplikace. Společnost Lexalytics, která spustila podnikovou úroveň NLP pro Android, zdůrazňuje skutečnost, že všechna analyzovaná data jsou uložena v telefonu a neposílána do cloudu, čímž je zajištěno soukromí. Produkt s názvem Salience okamžitě upozorňuje uživatele na negativní a pozitivní / chvályhodné e-maily a zprávy a shrnutí těchto zjištění se podává každý týden a měsíčně.

V moderním kontextu, v němž mobilní zařízení dosahuje větší penetrace a univerzální použitelnosti díky platformě Android a Windows, musí podniky aktivně sledovat mobilní komunikaci, aby zjistily možné náznaky spotřebitelských nálad vůči jejich značkám.

  1. Dejte si pozor na nároky na přesnost

Je pravda, že analýza sentimentu získává na popularitě a zvyšuje sofistikovanost, ale pozor na vysoké nároky na přesnost této strategie. Podle analytiků neexistují žádná standardní opatření k ověření přesnosti různých nástrojů pro analýzu sentimentu, a proto 70% spolehlivost je přijatelnější než 90% nebo vyšší, protože některé práce na úrovni entity, jiné na úrovni článku, některé používají NLP, zatímco jiné používají různé algoritmy k tomu, aby bylo možné zjistit, co zákazníci cítí ohledně vašeho produktu nebo značky.

Je velmi důležité hledat hybridní typy, které dokážou kombinovat úroveň článku, úroveň entity, směrovou úroveň, úroveň nabídky, sentiment na úrovni klíčového slova napříč webovými stránkami s obsahem, blogy a sociální média. Jednou takovou aplikací je analýza Alchemy Sentiment od IBM

Podle odborníků by analýza sentimentu mohla mít rozšířené důsledky na způsob, jakým je obsah dodáván v médiích. Například Facebook může dát Newsfeedu prioritu pro pozitivní zprávy související s předním průmyslem nebo společností nebo dokonce naopak. To zase může těmto médiím pomoci poskytovat lepší obsah ve zdrojích, které jsou zkonstruovány nebo vybrány pomocí strojové inteligence. Určitě by to mohl být krok nad nezpracovanými zpravodajskými kanály, které byly právě provedeny náhodným výběrem témat na základě preferencí uživatele.

Závěr - analýza sentimentu v sociálních médiích

Analýza sentimentu v sociálních médiích může společnostem pomoci zlepšit služby zákazníkům, oživit bohatství klesající značky, pomoci překonat konkurenci a získat obchodní inteligenci, která je nezbytná k tomu, aby zůstali vpředu. Bylo zjištěno, že je dobré posuzovat sentimenty široce na negativní, pozitivní nebo neutrální.

Společnost online vstupenek StubHub se rozhodla nevrátit vstupenky na konkrétní hru. To vedlo k populární nespokojenosti na blogech a to bylo účinně zachyceno analýzou sentimentu, která pomohla společnosti přijmout nápravná opatření.

Inteligentní software využívá vliv nebo popularitu osoby k tomu, aby svým názorům přisoudil větší váhu. Uživatel Twitter s velkým pokračováním, celebritou, která vydá svůj názor, získá větší výhodu nad osobou, která má menší vliv, méně sledovatelů na sociálních médiích a v profesionálním životě.

Analýza sentimentu prošla dlouhou cestou od roku 2011, kdy Dow Jones ve spolupráci s Columbia University, University of Notre Dame, vytvořil 3700 slovní slovník o sentimentu. Říkalo se tomu Dow Jones Lexicon - některá pozitivní slova zahrnovala vynalézavost, vítěze a sílu, zatímco ti s negativními konotacemi koluzovali, riskovali, byli sporní. Analýza sentimentu v sociálních médiích je založena na tomto lexikonu o předních obchodních novinách, které přesněji předpovídají obchodní strategie a názory veřejnosti na americkou ekonomiku. Thomson Reuters měl také podobný nástroj pro hodnocení dopadu pozitivních nebo negativních zpráv na průmysl a společnosti. Říkalo se tomu strojově čitelné zpravodajské služby.

V sociálních médiích existuje obrovská poptávka po analýze sentimentu, protože dokáže těžit desítky a tisíce dokumentů, které přicházejí s náladami, které spotřebitelé nebo uživatelé mají ke značce nebo společnosti. Úskalí přílišné závislosti na automatizované analýze sentimentu již byla zdůrazněna . Lidský jazyk a psaní mají kulturní rozdíly, slangy, překlepy a stroje pochopit kontext, ve kterém bylo řečeno nebo napsáno, je skličující úkol. I když odborníci poukazují na rychlá zlepšení v automatizaci, je nutná přiměřená úroveň zásahu a analýzy člověka, aby byl celý proces spolehlivý.

Žádný software nedokáže měřit skepticismus, obavy, úzkost, naději nebo nedostatek, a proto není snadné zajistit, aby byl 100% spolehlivý, i když organizace zkoumají způsoby, jak jeho použití smysluplnější napříč průmyslovými odvětvími.

Úspěch v hodnocení postojů spotřebitelů vyžaduje sňatek sémantiky a analýzu sentimentu. Když uživatel popisuje sedadla ošklivého Ford Exploreru jako skvělou, znamená to pro značku neochotu, ale ne čalounění tohoto modelu.

Doporučené články

Toto byl průvodce analýzou sentimentu v sociálních médiích. Zde diskutujeme 8 nejlepších strategií analýzy sentimentu v sociálních médiích. Můžete se také podívat na následující články.

  1. 10 účinných tipů marketingu sociálních médií Plán | Výhody | Podnikání
  2. Nejlepší řízení vztahů se zákazníky - software CRM (užitečné)
  3. Těžba textu vs analýza textu - který z nich je lepší