Analiza osjećaja na društvenim medijima
Ljudi su znatiželjni znati što ljudi misle o drugima? Nitko ne štedi priliku da otkrije što njihovi prijatelji, kolege, susjedi, rođaci misle o njima i većinu vremena naš zaključak možda nije točan, ali to ne sprečava nikoga da pogađa što rade drugi o njima. ovdje ćemo raspravljati o temi analize osjećaja na društvenim medijima.
U poslovnom svijetu brandovi i njihovi promotori žele znati što drugi misle o tvrtki i marki. To se postiže analizom osjećaja. Analiza osjećaja postala je automatizirana zahvaljujući ogromnosti zadatka i novim alatima koji su se pojavili kako bi ga olakšali.
Davno nije bilo lako izmjeriti osjećaje o tvrtki, ali sada je povratna informacija poprilično trenutna zahvaljujući širokom rasponu analiza osjećaja na društvenim mrežama - uključuje glasove kupaca, mišljenja, recenzije proizvoda, vijesti i analize.
Analiza osjećaja na društvenim medijima obično se vrši na temelju referenci na tvrtku ili marku na webu, u tisku, elektroničkim medijima i u vijestima. Analiza osjećaja na društvenim medijima ne samo da pomaže tvrtkama / trgovcima da razumiju što drugi misle o njihovom, već također pomaže u analizi takvih podataka i na njihovoj osnovi je potrebno poduzeti korektivne mjere. Koristi se i za nadzor sadržaja (ulazni marketing) inicijativa i kako utječe na percepciju o tvrtki.
8 najboljih strategija analize osjećaja u društvenoj analizi
Evo 8 strategija za najbolju upotrebu analize osjećaja u društvenoj analizi i kako najbolje iskoristiti dostupne alate.
-
Učinite analizu raspoloženja na društvenim medijima što je više moguće
Analiza osjećaja postala bi smislena tek kad se uradi na sveobuhvatnoj razini. Trebao bi pokrivati društvene medije, vlastite CRM podatke (Upravljanje odnosima s kupcima), web stranice, vijesti, blogove i tako dalje. To je moguće pomoću različitih alata koji su dostupni ili pretplaćeni ili besplatni.
Analiza bi trebala biti učinjena na Twitteru, Facebooku, Pinterestu, Google+., Quora, LinkedIn, YouTubeu, Slideshareu, Instagramu i LinkedInu. Trebao bi postojati odgovarajući mehanizam za procjenu prije kampanje i nakon kampanje kako bi se utvrdio koliki je utjecaj kampanje na raspoloženje potrošača prema marki. Na raspolaganju su razni alati za obavljanje posla.
-
Pratite raspoloženje potrošača u odnosu na navode ili lajkove robne marke
Mnogo se puta tvrtkama smeta što se više puta spominje njihovo ime ili marka tvrtke. Ili se na društvenim medijima više muče zbog lajkova. Međutim, važnije je pratiti mišljenje o proizvodu, kako potrošači percipiraju konkurenciju i kako percepcija javnosti o ključnim zaposlenicima u organizaciji.
Jesu li prijateljski, marljivi i razumljivi prema potrošačima? Još važnije, ima li tvrtka sustav za obradu potrošačkih upita i pritužbi? Internetska reputacija ključnih sudionika u organizaciji također može utjecati na raspoloženje potrošača prema tvrtki.
Različiti alati koji omogućuju analizu raspoloženja na društvenim mrežama i webu su Meltwater, Google Alerts, People Browser, Google Analytics, HootSuite, Tweetstats, Facebook Insights, Pagelever, Social Mention i Hubspot Marketing Grader. Pomoću Marketing Grader-a moguće je otkriti koliko ste aktivni na blogovima koji su dostupni za analizu osjećaja na društvenim mrežama i na webu. Također omogućava trgovcima da otkriju kako osjećaji dovode do prodajnih pretvorbi. Facebook stranice s više od 30 lajkova ispunjavaju uvjete za dobivanje uvida u ponašanje posjetitelja poput lajkova, aktivnih korisnika, demografije, vanjskih preporuka i još mnogo toga.
Važno je ne zabrinjavati u količini lajkova, spomenu marki, tvitova, već hoće li to generirati potencijalne kupce, prodajne konverzije ili pozitivan imidž tvrtke. Mjerni podaci o kvaliteti često se ne mjere, već se zanemaruju. Uključuju ocjene zadovoljstva, odgovore, razgovore, ponovne tweetove, mišljenja među ostalim.
Svaki napor uključuje vrijeme i troškove, stoga ima smisla ispravno procijeniti napore.
Podaci analize raspoloženja ne smiju se koristiti samo za procjenu osjećaja o vašoj robnoj marki. Može se saznati koji se brandovi najviše bave društvenim medijima, o kojim se temama vezanim za vašu industriju govori, koji utjecaji više govore o vašoj marki i vašoj konkurenciji.
Korištenje pravih alata za analizu osjećaja važno je za postizanje željenog rezultata. Na primjer, IBM ima IBM Social Sentiment Index koji može objedinjavati osjećaje na društvenim medijima. Može razlikovati sarkazam, iskrenost, odabire koji su medijski komentari relevantni, a koji samo stvara pozadinsku buku. Softver koristi analitiku i obradu prirodnog jezika (NLP) kako bi došao do točnijeg pogleda na ono što potrošači osjećaju.
-
Dijeljenje podataka o analizi osjećaja
Cilj prikupljanja i analiza skupa podataka analize osjećaja nije ograničiti na odjeljenje za marketing ili korporativno komuniciranje. Mora se podijeliti sa dionicima u organizaciji. Svi voditelji tvrtki i rukovoditelji jedinica moraju biti svjesni osjećaja potrošača o tvrtki - to će pomoći u formuliranju strategija, planova i politika. Nadalje, skup podataka o analizi osjećaja je djelotvoran - ako postoji negativan stav prema kvaliteti proizvoda ili usluge, mora se riješiti i prvi korak je da o tim pitanjima obavijeste zainteresirane timove. Cilj skupa podataka analize osjećaja nije ograničiti ga na odjeljenje, već ga treba proslijediti zainteresiranim dionicima koji će zauzvrat pomoći u formuliranju boljih politika.
-
Previše se osloniti na softver za automatsku analizu osjećaja
Problem s analizom osjećaja je da se za velike organizacije toliko toga može pratiti na web stranicama, društvenim medijima i drugim digitalnim medijima. Da griješimo, to su ljudi ili softver. Ako vodeći restoran dobije recenziju koja je pozitivna na hranu, ali negativnu o usluzi, koji će osjećaj biti istaknut? Stručnjaci savjetuju da prilikom korištenja alata za analizu osjećaja potražite onaj koji će vam pomoći da nadjačate osjećaje i izbacite nevažne rezultate. Alati koji omogućuju ručno nadvladavanje osjećaja pomažu u dobivanju upozorenja o trendovima na visokoj razini koji se mogu ručno analizirati ili nadzirati.
Kada postoji velika količina skupova podataka o analizi sentimenata koji se analiziraju, korištenje softvera osjećaja bilo bi jeftinije i efikasnije od ljudskih analitičara. No stručnjaci ističu da bi trebalo postojati idealan spoj softvera za analizu osjećaja i ručne analize.
Važno je izvršiti reviziju analize osjećaja kako bismo mogli razlučiti sarkazam i pozitivne stvari. Za to je potreban obučeni skup ljudi koji će potvrditi i provjeriti softver koji se pruža skupom podataka analize osjećaja. Prezentacije izvještaja moraju biti kratke i jednostavne kako bi se mogle dijeliti s drugim odjelima.
Gramatičke nijanse i upotreba ponekad mogu zbuniti računalo i naići na loše prosuđivanje. "Kava je bila gorkog okusa, kakav je trebao biti, ali nedostajala mu je boja". U takvoj će se rečenici istaknuti pozitivno ili negativno? Kako bi se prevladali rezultati takvih osjećaja, neka se softverska pravila koriste kako bi saznala kako kontekst može utjecati na ton sadržaja. To se također radi ručno.
-
Korištenje obrade ključnih riječi i NLP-a prilično je pouzdano
Algoritmi za obradu ključnih riječi razlikuju negativne i pozitivne riječi koje su brze i jeftine za implementaciju i pokretanje. Obrada prirodnog jezika nastaje na temelju razumijevanja riječi, rečenica i izraza kako bi se dobio osjećaj o onome što se komunicira. Ponekad NLP može pogriješiti i u obradi jezika - kako razlikovati „bolesne“ od cool ili bolesnih.
-
Korištenje prediktivne analize zasnovane na osjećajima
Prediktivna analiza može se koristiti za predviđanje ponašanja potrošača na temelju analize osjećaja u društvenim medijima i na web stranicama. Prevladavajuća tendencija je upotreba sentimenta na razini članaka, ali veći se uspjeh može postići s osjećajima na razini entiteta, prema vodećim analitičarima.
-
Nemojte zanemariti mobitel
Mnogi se razgovori pojedinačno i u grupi odvijaju mobilno. Štoviše, uz popularnost mobilnih aplikacija, velik dio komunikacije događa se na Androidu ili iPhoneu. Pojavilo se nekoliko novih alata koji su koristili sofisticirani NLP za analizu chatova, SMS-ova, društvenih medija, gostoprimstva i većinom su to aplikacije utemeljene na oblaku. Lexalytics koji je lansirao NLP za korporativnu razinu za Android naglašava činjenicu da se svi analizirani podaci pohranjuju na telefonu i ne šalju u oblak čime se osigurava privatnost. Proizvod pod nazivom Salience odmah upozorava korisnike na negativne i pozitivne / hvale vrijedne e-poruke i poruke, a sažetak takvih otkrića daje se tjedno i mjesečno.
U modernom kontekstu u kojem mobilni uređaj postiže veću penetraciju i univerzalnu primjenjivost zahvaljujući platformi Android i Windows, poduzeća moraju aktivno pratiti mobilne komunikacije radi mogućeg traga o osjećajima potrošača prema svojim robnim markama.
-
Pazite na tvrdnje o točnosti
Točno je da analiza osjećaja postaje sve popularnija i sve više sofisticirana, ali pazite na visoke tvrdnje o točnosti ove strategije. Prema analitičarima, ne postoje standardne mjere za provjeru točnosti različitih alata za analizu raspoloženja i stoga je pouzdanost 70% prihvatljivija od 90% ili više jer neki rade na entitetskoj razini, neki na razini članka, neki koriste NLP, dok drugi koriste različiti algoritmi za otkrivanje onoga što potrošači osjećaju o vašem proizvodu ili marki.
Vrlo je važno ponuditi hibridne tipove koji mogu kombinirati razinu članka, razinu entiteta, usmjerenje, razinu citata, raspoloženje na razini ključnih riječi na web stranicama, blogovima i društvenim mrežama. Jedna takva aplikacija je IBM-ova Alchemy Sentiment Analysis
Prema stručnjacima, analiza raspoloženja mogla bi imati široke posljedice na način prenošenja sadržaja putem medija. Na primjer, Facebook bi mogao da Newsfeedu postavi prioritet zbog pozitivnih vijesti u vodećoj industriji ili kompaniji, ili čak obrnuto. To zauzvrat može ovim medijima pomoći u pružanju boljeg sadržaja u feedovima koji su osmišljeni ili odabrani pomoću računalne inteligencije. To bi definitivno mogao biti korak iznad neobrađenih feedova vijesti upravo učinjenih slučajnim odabirom tema na temelju korisničkih postavki.
Zaključak - Analiza osjećaja na društvenim medijima
Analiza osjećaja na društvenim medijima može pomoći tvrtkama u poboljšanju usluga za kupce, oživljavanju bogatstva opadajućeg branda, pomoći u prevladavanju konkurencije i stjecanja poslovne inteligencije koja je potrebna da bi ostala naprijed. Pokazalo se da je dobar u širokoj procjeni raspoloženja u negativna, pozitivna ili neutralna.
Tvrtka za prodaju karata StubHub odlučila je ne refundirati ulaznice za određenu igru. To je dovelo do popularnog nezadovoljstva na blogovima, a to je učinkovito bilo zaokupljeno analizom osjećaja koja je pomogla tvrtki da poduzme korektivne mjere.
Inteligentni softver koristi utjecaj ili popularnost neke osobe da pripisuje veću težinu svojim stavovima. Korisnik Twittera s velikim pratiocem, slavna osoba koja daje mišljenje dobit će više prednosti nad osobom koja ima niži utjecaj, manje sljedbenika na društvenim medijima i u profesionalnom životu.
Analiza osjećaja daleko je prošla od 2011. godine kada je Dow Jones u suradnji sa Sveučilištem Columbia, Sveučilištem Notre Dame, stvorio rječnik na 3700 riječi. Nazvali su ga Dow Jones Lexicon - neke pozitivne riječi uključivale su domišljatost, pobjednika i snagu, dok su se one s negativnim konotacijama dogovarale, rizikovale i sporne. Analiza raspoloženja u društvenim medijima temelji se na ovom leksikonu vodećih poslovnih novina na koje se pokazalo da preciznije predviđaju trgovinske strategije i poglede javnosti na američko gospodarstvo. Thomson Reuters je također imao sličan alat za procjenu utjecaja pozitivnih ili negativnih vijesti na industriju i kompanije. Zvali su ga Strojno čitljivi vijesti.
Na društvenim mrežama postoji velika potražnja za analizom raspoloženja jer je sposobna minirati na desetke i tisuće dokumenata kako bi se došlo do osjećaja koje potrošači ili korisnici imaju prema marki ili kompaniji Zamjenice previše oslanjanja na automatiziranu analizu osjećaja već su istaknute, Ljudski jezik i pisanje imaju kulturološke razlike, slenge, pravopisne pogreške, a strojevi za razumijevanje konteksta u kojem je rečeno ili napisano je zastrašujući zadatak. Iako stručnjaci ističu brza poboljšanja u automatizaciji, potrebna je odgovarajuća razina ljudske intervencije i analiza kako bi cijeli proces bio glup.
Nijedan softver ne može mjeriti skepticizam, zabrinutost, tjeskobu, nadu ili nedostatak istih, pa ga nije lagan zadatak učiniti 100% pouzdanim iako organizacije istražuju načine na koji bi njegova upotreba bila smislenija u svim industrijama.
Uspjeh u procjeni stavova potrošača zahtijeva kombinaciju semantike i analize osjećaja. Kad korisnik opisuje sjedišta ružnog Ford Explorera kao sjajna, to označava sramotu za marku, ali ne i presvlake tog modela.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za analizu osjećaja na društvenim medijima. Ovdje smo raspravljali o 8 najboljih strategija analize osjećaja na društvenim medijima. Možete pogledati i sljedeće članke.
- 10 Savjeti za učinkoviti marketing na društvenim mrežama | Plan | Prednosti | Poslovanje
- Najbolje upravljanje odnosima s kupcima - CRM softver (koristan)
- Text Mining vs Text Analytics - koji je bolji