Sentiment-analyysi sosiaalisessa mediassa - Sentiment-analyysin käyttöstrategiat

Sentiment-analyysi sosiaalisessa mediassa

Ihmiset ovat uteliaita tietämään, mitä ihmiset ajattelevat muista? Kukaan ei pidä tilaisuutta saada selville, mitä heidän ystävänsä, kollegansa, naapurit, sukulaiset ajattelevat heistä, ja päätelmämme päätelmät eivät välttämättä ole oikeita, mutta se ei estä ketään arvaamasta, mitä muut ajattelevat heistä. tässä keskustellaan sentimenttianalyysin aiheesta sosiaalisessa mediassa.

Liikemaailmassa brändit ja niiden markkinoijat haluavat tietää mitä muut ajattelevat yrityksestä ja brändistä. Se saavutetaan tuntemusanalyysillä. Sentimenttianalyysi on automatisoitunut tehtävän valtavuuden ja ilmestyneiden uusien työkalujen ansiosta, jotka helpottavat sitä.

Kauan sitten ei ollut helppo mitata tunteita yrityksestä, mutta nyt palaute on melko välitöntä, koska sosiaalisessa mediassa on laaja tuntemusanalyysi - se sisältää asiakkaiden ääniä, mielipiteitä, tuotearvioita, uutisia ja analyysejä.

Sentiment-analyysi sosiaalisessa mediassa on yleensä tehty viitteiden perusteella yritykselle tai brändille verkossa, painetussa muodossa, sähköisessä mediassa ja uutisissa. Sentiment-analyysi sosiaalisessa mediassa ei vain auta yrityksiä / markkinoijia ymmärtämään, mitä muut ajattelevat, vaan se auttaa myös analysoimaan tällaisia ​​tietoja ja sen perusteella tarvitaan korjaavia toimia. Sitä käytetään myös seuraamaan sisältöaloitteita (saapuva markkinointi) ja kuinka se vaikuttaa yrityksen käsitykseen yrityksestä.

8 parasta strategiaa aistien analysoinnista sosiaalisessa analyysissa

Tässä on 8 strategiaa, joiden avulla voidaan hyödyntää parhaiten sentimentti-analyysiä sosiaalisessa analyysissa ja miten parhaiten hyödyntää sille käytettävissä olevia työkaluja.

1. Tee tunteesi analyysi sosiaalisessa mediassa

Sentiment-analyysistä tulee merkityksellistä vain, jos se tehdään kattavalla mittakaavalla. Sen tulisi kattaa sosiaalinen media, omat CRM-tietosi (asiakassuhteiden hallinta), verkkosivustot, uutiset, blogit ja niin edelleen. Tämä on mahdollista useilla saatavissa olevilla työkaluilla, jotka ovat joko tilaamisen ajamia tai ilmaisia.

Analyysi tulisi tehdä Twitterissä, Facebookissa, Pinterestissä, Google+., Quorassa, LinkedInissä, YouTubessa, Slideshare, Instagramissa ja LinkedInissä. Kampanjan edeltävää ja sen jälkeistä arviointia varten olisi oltava asianmukainen mekanismi, jotta voidaan nähdä, kuinka paljon kampanja on vaikuttanut kuluttajien tunteisiin tuotemerkkiä kohtaan. Työn tekemiseen on saatavana erilaisia ​​työkaluja.

2. Seuraa kuluttajien tunteita brändin mainitsemien tai tykkäävien lisäksi

Monta kertaa yritykset ovat vaivautuneet siitä, kuinka monta kertaa yrityksen nimi tai tuotemerkki on mainittu. Tai sosiaalisessa mediassa, he ovat enemmän vaivautuneita tykkäämisistä. Tärkeämpää on kuitenkin seurata tunteita tuotteesta, sitä, miten kuluttajat suhtautuvat kilpailijoihin ja miten kansalaiset suhtautuvat organisaation avainhenkilöihin.

Ovatko he ystävällisiä, ahkera ja reagoivat kuluttajiin? Vielä tärkeämpää on, onko yrityksellä käytössä järjestelmä kuluttajien kyselyjen ja valitusten käsittelemiseksi? Organisaation avaintoimijoiden online-maine voi myös vaikuttaa kuluttajien näkemyksiin yritystä kohtaan.

Erilaisia ​​työkaluja, jotka mahdollistavat tunteiden analysoinnin sosiaalisessa mediassa ja verkossa, ovat Meltwater, Google Alerts, People Browser, Google Analytics, HootSuite, Tweetstats, Facebook Insights, Pagelever, Social Mention ja Hubspotin markkinointiluokka. Marketing Grader -sovelluksen avulla on mahdollista selvittää, kuinka aktiivinen olet blogeissa, joita on saatavana tunneanalyysiin sosiaalisessa mediassa ja verkossa. Sen avulla markkinoijat voivat myös selvittää, kuinka tunteet johtavat myyntikonversioihin. Yli 30 tykkäyksellä varustetut Facebook-sivut voivat saada käsityksen vierailijoiden käyttäytymisestä, kuten tykkäyksistä, aktiivisista käyttäjistä, väestötiedoista, ulkoisista suosituksista ja muusta.

On tärkeää, ettei tykkää tykkäämisten, tuotemerkkien mainitsemisten, tweetsien määristä, vaan siitä, tuottaako se viitteitä, myyntikonversioita tai positiivista imagoa yrityksestä. Laatutietoja ei usein mitata, vaan niitä ei huomioida. Ne sisältävät tyytyväisyysluokitukset, vastaukset, keskustelut, uudet tweetit, mielipiteet muun muassa.

Jokainen työ vaatii aikaa ja kustannuksia, joten on järkevää arvioida ponnistelut asianmukaisesti.

Sentiment-analyysitietoaineistoa ei tule käyttää pelkästään brändisi tunteiden arvioimiseen. Sen avulla voidaan selvittää, mitkä brändit kiinnostavat eniten sosiaalista mediaa, mistä teollisuuteen liittyvistä aiheista puhutaan enemmän, mitkä vaikuttajat puhuvat enemmän brändistäsi ja kilpailustasi.

Oikeiden työkalujen käyttäminen tunteiden analysointiin on tärkeää halutun tuloksen saavuttamiseksi. Esimerkiksi, IBM: llä on IBM Social Sentiment Index, joka voi koota tunteita sosiaalisessa mediassa. Se pystyy erottamaan sarkasmin, vilpittömyyden, valitsee, mitkä mediakommentit ovat merkityksellisiä ja mitkä vain aiheuttavat taustamelua. Ohjelmisto käyttää analytiikkaa ja luonnollista kielenkäsittelyä (NLP) saadakseen tarkemman kuvan siitä, mitä kuluttajat tuntevat.

3. Sentiment-analyysitietoaineiston jakaminen

Sentiment-analyysitietoaineiston keräämisen ja analysoinnin tavoitteena ei ole rajoittaa sitä markkinointi- tai yritysviestinnän osastoon. Se on jaettava organisaation sidosryhmien kanssa. Kaikkien yrityspäälliköiden ja yksikköpäälliköiden on oltava tietoisia kuluttajien mielipiteistä yrityksestä - se auttaa strategioiden, suunnitelmien ja politiikkojen laatimisessa. Lisäksi sentimenttianalyysitietoaineisto on toimintakelpoinen - jos tuotteiden laatuun tai palveluun kohdistuu kielteisiä mielipiteitä, se on korjattava, ja ensimmäinen askel on saada asianomaiset ryhmät tietoisiksi asiasta. Sentiment-analyysitietoaineiston tavoitteena ei ole rajoittaa sitä osaan, vaan se olisi jaettava asianomaisille sidosryhmille, jotka puolestaan ​​auttavat parempien politiikkojen muotoilussa.

4. Luottamme liikaa automatisoituun tunteiden analysointiohjelmistoon

Sentiment-analyysin ongelma on, että suurille organisaatioille on niin paljon jäljitettävää verkkosivustoilla, sosiaalisessa mediassa ja muussa digitaalisessa mediassa. Virheellisyys on inhimillistä, samoin koneet tai ohjelmistot. Jos johtava ravintola saa arvostelun, joka on myönteinen ruoan suhteen, mutta negatiivinen palvelun suhteen, mikä tuntemus korostuu? Asiantuntijat suosittelevat, että käytettäessä tunteiden analysointityökaluja etsiessään sellaista, joka auttaa ohittamaan tunteita ja heittämään merkityksettömiä tuloksia. Työkalut, jotka mahdollistavat tunteiden käsin ohittamisen, auttavat saamaan hälytyksiä korkean tason suuntauksista, jotka voidaan sitten analysoida tai seurata manuaalisesti.

Kun analysoitavia sentimenttianalyysitietoaineistoja on paljon, sentiment-ohjelmistojen käyttäminen olisi halvempaa ja tehokkaampaa kuin ihmisanalyytikot. Mutta asiantuntijat huomauttavat, että tuntevien ohjelmistoanalyysien ja manuaalisten analyysien tulisi olla ihanteellinen sekoitus.

Sentiment-analyysien auditointi on tärkeää, jotta sarkasmi ja positiiviset asiat voidaan erottaa. Se vaatii koulutettua joukkoa ihmisiä, joilla varmennetaan ja tarkistetaan sentimentti-analyysitietokannan tarjoamat ohjelmistot. Raportin esitysten on oltava lyhyitä ja yksinkertaisia, jotta niitä voidaan jakaa muiden osastojen kanssa.

Joskus kieliopin ja käytön vivahteet voivat hämmentää tietokonetta ja johtaa huonoon harkintaan. "Kahvi maistui katkerasta, kuten sen pitäisi olla, mutta josta puuttui väri". Korostetaanko tällaisessa lauseessa positiivinen vai kielteinen asia? Tällaisten tunteellisten tulosten ohittamiseksi jotkut ohjelmistot käyttävät sääntöjä selvittääkseen, miten konteksti voi vaikuttaa sisältöääniin. Tämä tehdään myös manuaalisesti.

5. Avainsanojen käsittelyn ja NLP: n käyttö on melko luotettavaa

Avainsanojen käsittelyalgoritmit erottavat negatiiviset ja positiiviset sanat, jotka on nopea ja edullinen toteuttaa ja suorittaa. Luonnollinen kielenkäsittely on luotu sanojen, lauseiden ja lauseiden ymmärtämisen perusteella, jotta saadaan tunne siitä, mitä kommunikoidaan. Joskus NLP voi myös mennä pieleen kielenkäsittelyssä - miten erottaa 'sairas' viileästä tai sairasta.

6. Ennusteiden analysointi, joka perustuu tunteisiin

Ennustavaa analyysiä voidaan käyttää kuluttajien käyttäytymisen ennustamiseen sosiaalisen median ja verkkosivustojen tuntemusanalyysin perusteella. Vallitseva taipumus on käyttää artikkelisuuntauksia, mutta johtavien analyytikoiden mukaan entiteettitasolla voidaan saavuttaa enemmän menestystä.

7. Älä sivuuta matkapuhelinta

Monet henkilökohtaisista ja ryhmäkeskusteluista käydään matkapuhelimella. Lisäksi mobiilisovellusten suosion myötä suuri osa viestinnästä tapahtuu Androidilla tai iPhonella. Useita uusia työkaluja on syntynyt, joissa käytettiin kehittynyttä NLP: tä analysoimaan chatteja, tekstiviestejä, sosiaalista mediaa, vieraanvaraisuutta ja ne ovat enimmäkseen pilvipohjaisia ​​sovelluksia. Lexalytics, joka käynnisti Android-yritystason NLP: n, korostaa sitä, että kaikki analysoidut tiedot tallennetaan puhelimeen eikä lähetetä pilveen, mikä varmistaa yksityisyyden. Tuote, jonka otsikko on Salience, varoittaa käyttäjiä heti negatiivisista ja positiivisista / kiitollisista sähköposteista ja viesteistä, ja yhteenveto havainnoista annetaan viikoittain ja kuukausittain.

Nykyaikaisessa tilanteessa, jossa mobiili saavuttaa lisää levinneisyyttä ja yleistä käytettävyyttä Android- ja Windows-alustan ansiosta, yritysten on aktiivisesti seurattava matkaviestintää mahdollisten vihjeiden suhteen kuluttajien mielipiteistä tuotemerkeilleen.

8. Varo tarkkuusvaatimuksia

On totta, että tuntemusanalyysi on saanut suosiota ja lisääntynyt hienostuneisuus, mutta varokaa korkeita vaatimuksia tämän strategian tarkkuudesta. Analyytikkojen mukaan ei ole olemassa mitään standardinmukaisia ​​toimenpiteitä erilaisten sentiment -analysaattorityökalujen tarkkuuden tarkistamiseksi, ja siksi 70%: n luotettavuus on hyväksyttävämpi kuin 90% tai enemmän, koska osa työskentelee entiteettitasolla, osa artikkeli tasolla, osa käyttää NLP: tä, kun taas toiset erilaisia ​​algoritmeja saadaksesi selville, mitä kuluttajat tuntevat tuotteestasi tai tuotemerkistäsi.

On erittäin tärkeää käydä hybridi-tyypeissä, joissa voidaan yhdistää artikkeli-, kokonaisuustaso, suunta-, tarjous-, avainsanatuntemus sisällön verkkosivuilla, blogeissa ja sosiaalisessa mediassa. Yksi tällainen sovellus on IBM: n Alchemy Sentiment Analysis

Asiantuntijoiden mukaan tuntemusanalyysillä voi olla laajoja vaikutuksia tapaan, jolla sisältöä välitetään mediassa. Esimerkiksi Facebook voisi asettaa Newsfeediin etusijalle positiivisia uutisia koskevat johtavat teollisuudenalat tai yritykset tai jopa päinvastoin. Tämä puolestaan ​​voi auttaa näitä tietovälineitä tarjoamaan parempaa sisältöä syötteissä, jotka on suunniteltu tai valittu koneintelyn avulla. Se voi ehdottomasti olla askel raakauutisista uutissyötteistä, jotka tehdään satunnaisesti valitsemalla aiheita käyttäjän mieltymyksien perusteella.

Johtopäätös - Sentiment-analyysi sosiaalisessa mediassa

Sentiment-analyysi sosiaalisessa mediassa voi auttaa yrityksiä parantamaan asiakaspalvelua, elvyttämään nottuvan brändin omaisuutta, auttamaan kilpailun voittamisessa ja hankkimaan yritystoimintaa koskevia tietoja, joita tarvitaan eteenpäin pysymiseen. On todettu olevan hyvä arvioida tunteita laajasti negatiivisiksi, positiivisiksi tai neutraaleiksi.

Online-lippuyritys StubHub päätti olla palauttamatta tietyn pelin lippuja. Tämä johti suosittuun tyytymättömyyteen blogeissa ja tämä otettiin tehokkaasti vastaan ​​tuntemusanalyysillä, joka auttoi yritystä toteuttamaan korjaavia toimenpiteitä.

Älykäs ohjelmisto käyttää henkilön vaikutusvaltaa tai suosiota antaakseen enemmän painoarvoa heidän näkemyksilleen. Twitter-käyttäjä, jolla on suuri seuranta, julkkis, joka antaa mielipiteen, saa enemmän etulyöntiaseman henkilöstä, jolla on vähemmän vaikutusvaltaa, vähemmän seuraajia sosiaalisessa mediassa ja työelämässä.

Sentimenttianalyysi on edennyt pitkälle vuodesta 2011, jolloin Dow Jones loi yhdessä Columbian yliopiston Notre Damen yliopiston kanssa 3700-sanan sanakirjan mielialaan. Sitä kutsuttiin Dow Jones Lexiconiksi. Joitakin positiivisia sanoja olivat kekseliäisyys, voittaja ja voima, kun taas kielteisen merkityksen omaavat sanat ovat saaneet salaista, riskiä, ​​oikeudenkäyntiä. Sosiaalisen median tuntemusanalyysi perustuu tähän sanakirjaan johtavien yrityslehtien havaittiin tarkemmin ennustavan kaupankäyntistrategioita ja yleisön näkemyksiä Yhdysvaltojen taloudesta. Thomson Reutersillä oli myös samanlainen työkalu positiivisten tai kielteisten uutisten vaikutuksen arvioimiseksi teollisuudelle ja yrityksille. Sitä kutsuttiin Machine Readable News Service -palveluksi.

Sosiaalisessa mediassa on valtava kysyntä sentimenttianalyysille, koska se pystyy louhimaan kymmeniä ja tuhansia asiakirjoja, jotta kuluttajilla tai käyttäjillä on merkkejä tai yritystä koskevia mielipiteitä. Automaattisen tunteenanalyysin liiallisen luottamisen sudenkuopat on jo korostettu. . Ihmisen kielellä ja kirjoituksella on kulttuurieroja, slängejä, kirjoitusvirheitä, ja koneiden ymmärtäminen tilanteessa, jossa sanottiin tai kirjoitettiin, on pelottava tehtävä. Vaikka asiantuntijat huomauttavat nopeista parannuksista automatisoinnissa, tarvitaan riittävää ihmisen väliintuloa ja analysointia koko prosessin tekemiseksi tyhjäksi.

Mikään ohjelmisto ei pysty mittaamaan epäilystä, huolta, ahdistusta, toivoa tai sen puuttumista, joten sen tekeminen 100-prosenttisesti luotettavaksi ei ole helppo tehtävä, vaikka organisaatiot kokeilevat tapoja tehdä sen käytöstä tarkoituksenmukaisempi toimialoilla.

Kuluttajien asenteiden arvioinnin onnistuminen edellyttää semantiikan ja sentimenttianalyysin avioliittoa. Kun käyttäjä kuvaa ruma Ford Explorerin istuimia suurena, se tarkoittaa merkkiä, mutta ei kyseisen mallin verhoilua.

Suositellut artikkelit

Tämä on opas Sentiment Analysis -analyysiin sosiaalisessa mediassa. Tässä keskustellaan sosiaalisen median 8 parhaasta tunteiden analysointistrategiasta. Voit myös tarkastella seuraavia artikkeleita.

1. 10 tehokasta sosiaalisen median markkinointivihjeitä Suunnitelma | Edut | liiketoiminta
2. Paras asiakassuhteiden hallinta - CRM-ohjelmisto (hyödyllinen)
3. Tekstin louhinta vs. tekstianalyysi - mikä on parempi