Анализа осјећаја у друштвеним медијима
Људи су знатижељни да знају шта људи мисле о другима? Нико не штеди прилику да сазна шта њихови пријатељи, колеге, комшије, рођаци мисле о њима и већину времена наш закључак можда није тачан, али то никога не спречава да погађа шта раде други о њима. овде ћемо разговарати о теми анализе осећања на друштвеним медијима.
У пословном свету, брендови и њихови промотери желе знати шта други мисле о компанији и бренду. То се постиже анализом осећања. Анализа осјећаја постала је аутоматизирана захваљујући огромности задатка и новим алатима који су се појавили како би се олакшало.
Одавно није било лако измерити осећања о компанији, али сада је повратна информација поприлично тренутна захваљујући широком домету анализе осећаја на друштвеним мрежама - укључује гласове купаца, мишљења, прегледе производа, вести и анализе.
Анализу расположења на друштвеним медијима обично се ради на основу референци на компанију или бренд у мрежи, штампаним, електронским медијима и у вестима. Анализа осјећаја на друштвеним медијима не само да помаже компанијама / трговцима да схвате шта други мисле о њиховом већ, већ помаже у анализи таквих података и на њиховој основи је потребно подузимати корективне мјере. Такође се користи за надгледање садржаја (Инбоунд маркетинг) иницијатива и како то утиче на перцепцију о компанији.
8 најбољих стратегија анализе осећаја у социјалној анализи
Ево 8 стратегија за најбољу употребу анализе осећања у друштвеној анализи и како најбоље искористити расположиве алате за то.
-
Учините анализу расположења на друштвеним медијима што је више могуће
Анализа осећаја постала би смислена тек када се уради на свеобухватном нивоу. Требало би да покрива друштвене медије, сопствене ЦРМ податке (Управљање односима са клијентима), веб странице, вести, блогове и тако даље. То је могуће помоћу различитих алата који су на располагању или без претплате или без накнаде.
Анализа би требало да се уради преко Твиттера, Фацебоока, Пинтерест-а, Гоогле+., Куора, ЛинкедИн, ИоуТубе, Слидесхаре, Инстаграма и ЛинкедИна. Требало би постојати одговарајући механизам за процену пре кампање и после кампање како би се видео колики је утицај кампање имао на осећај потрошача према марки. На располагању су разне алате за обављање посла.
-
Пратите осећаје потрошача који се мимо марки или лајкова означавају
Много се пута компанија мучи око тога колико се пута помиње њихово име или трговачко име. Или се на друштвеним мрежама више не муче због лајкова. Међутим, важније је пратити мишљење о производу, како потрошачи доживљавају конкуренцију и како перцепција јавности о кључним запосленима у организацији.
Да ли су пријатељски, марљиви и прилагодљиви потрошачима? Важније је да ли компанија има систем за обраду упита и притужби потрошача? Интернетска репутација кључних актера у организацији такође може утицати на расположење потрошача према компанији.
Различити алати који омогућавају анализу осећања на друштвеним мрежама и на мрежи су Мелтватер, Гоогле Алертс, Пеопле Бровсер, Гоогле Аналитицс, ХоотСуите, Твеетстатс, Фацебоок Инсигхтс, Пагелевер, Социал Ментион и Хубспот Маркетинг Градер. Помоћу Маркетинг Градер-а могуће је сазнати колико сте активни на блоговима који су доступни за анализу осећаја на друштвеним мрежама и на вебу. Такође омогућава трговцима да открију како расположења воде ка продајним конверзијама. Фацебоок странице са више од 30 лајкова испуњавају услове за стицање увида у понашање посетилаца попут лајкова, активних корисника, демографије, екстерних препорука и више.
Важно је да не буде забрањено колицинама лајкова, помињањем марки, твитова, већ да ли то ствара потенцијалне прилике, продајне конверзије или позитиван имиџ компаније. Подаци за квалитет се често не мере, већ се игноришу. Они укључују оцјене задовољства, одговоре, разговоре, поновне твеетове, мишљења између осталих.
Сваки напор укључује време и трошкове, стога има смисла правилно проценити напоре.
Подаци анализе расположења не би се требали користити само за процјену осјећаја о вашој робној марки. Може се користити за откривање који брендови се највише ангажују на друштвеним медијима, о којим се темама везаним за вашу индустрију говори, који утицаји више говоре о вашем бренду и вашој конкуренцији.
Кориштење правих алата за анализу осјећаја важно је за постизање жељеног резултата. На примјер, ИБМ има ИБМ Социал Сентимент Индек који може обједињавати осјећаје на друштвеним медијима. Може да разликује сарказам, искреност, одабире који су коментари медија релевантни, а који само ствара позадинску буку. Софтвер користи аналитику и обраду природног језика (НЛП) како би дошао до тачнијег приказа онога што потрошачи осећају.
-
Дељење података анализе осећања
Циљ прикупљања података и анализа података о осећањима није да се ограничи на одељење маркетинга или корпоративног комуницирања. Мора се делити са заинтересованим странама у организацији. Сви руководиоци предузећа и руководиоци јединица морају бити свесни ставова које потрошачи имају о компанији - то ће помоћи у формулисању стратегија, планова и политика. Штавише, подаци података о расположењу су подложни дејству - ако постоји негативан став према квалитету производа или услуге, мора се решити и први корак је да о тим питањима упознате заинтересоване тимове. Циљ скупа података анализе сентимента није да га се ограничи на одељење, већ да се он проследи заинтересованим заинтересованим странама, што ће заузврат помоћи у формулисању бољих политика.
-
Превише се ослоните на софтвер за аутоматизовану анализу осећаја
Проблем са анализом расположења је што за велике организације постоји толико тога што се може пратити на веб локацијама, друштвеним медијима и другим дигиталним медијима. Да гријешимо, то су људи или софтвер. Ако водећи ресторан добије рецензију која је позитивна на храну, али негативна на услугу, који ће осећај бити истакнут? Стручњаци савјетују да када користите алате за анализу осјећаја, тражите онај који вам помаже да надјачате осјећаје и бацате неважне резултате. Алати који омогућавају ручно надвладавање осећања помажу у добијању обавештења о трендовима на високом нивоу који се могу ручно анализирати или надгледати.
Када постоји велика количина скупова података за анализу осећаја који се анализирају, коришћење софтвера за сентименте било би мање скупо и ефикасније од људских аналитичара. Али стручњаци истичу да би требало да постоји идеалан спој анализе софтверског софтвера и ручне анализе.
Важно је извршити ревизију анализе осећаја како би се могли разликовати сарказам и позитивне ствари. За то је потребан обучени скуп људи који ће проверити и проверити софтвер који се пружа помоћу скупа података анализе осећаја. Презентације извештаја морају бити кратке и једноставне како би се могле делити са другим одељењима.
Понекад граматичке нијансе и употреба могу збунити рачунар и наићи на лоше просуђивање. „Кафа је била горког укуса, какав је требао бити, али недостајала му је боја“. Да ли ће се у таквој реченици истакнути позитивно или негативно? Да би се превладали такви резултати осећања, нека софтверска правила користе како би сазнала како контекст може утицати на тон садржаја. То се такође ради ручно.
-
Кориштење обраде кључних ријечи и НЛП-а прилично је поуздано
Алгоритми за обраду кључних речи разликују негативне и позитивне речи које су брзе и јефтине за имплементацију и покретање. Обрада природног језика настаје на основу разумевања речи, реченица и фраза да би се добио осећај за оно што се преноси. Понекад НЛП може погрешити и у обради језика - како разликовати „болесне“ од цоол или болесних.
-
Користећи предиктивну анализу засновану на осећањима
Предиктивна анализа може се користити за предвиђање понашања потрошача на основу анализе осећања у друштвеним медијима и веб локацијама. Преовлађујућа тенденција је употреба осећања на нивоу чланака, али већи успех може се постићи са осећањима на нивоу ентитета, тврде водећи аналитичари.
-
Не занемарујте мобилни
Многи разговори појединачно и у групи одвијају се мобилно. Штавише, уз популарност мобилних апликација, највећи део комуникације одвија се на Андроиду или иПхонеу. Појавило се неколико нових алата који су користили софистицирани НЛП за анализу разговора, СМС-ова, друштвених медија, гостопримства и они су углавном апликације засноване на облаку. Лекалитицс који је лансирао НЛП за корпоративни ниво за Андроид наглашава чињеницу да се сви анализирани подаци чувају на телефону и не шаљу у облак чиме се обезбеђује приватност. Производ под називом Салиенце одмах упозорава кориснике на негативне и позитивне / хвале вредне е-поруке и поруке, а сажетак таквих налаза даје се сваке недеље и месечно.
У модерном контексту у којем мобилни телефон постиже већу пенетрацију и универзалну примењивост захваљујући Андроид и Виндовс платформи, предузећа морају активно пратити мобилне комуникације ради могућих трагова о осећањима потрошача према својим брендовима.
-
Пазите на тврдње о тачности
Тачно је да анализа осећања добија на популарности и повећава софистицираност, али чувајте се високих тврдњи о тачности ове стратегије. Према аналитичарима, не постоје стандардне мјере за провјеру тачности различитих алата за анализу осјећаја и стога је поузданост 70% прихватљивија од 90% или више јер неки раде на ентитетском нивоу, неки на нивоу чланка, неки користе НЛП, док други користе различити алгоритми за постизање става потрошача о вашем производу или марки.
Врло је важно тражити хибридне типове који могу комбиновати ниво чланака, ниво ентитета, правац, ниво цитата, расположење на нивоу кључних речи на садржајима, на блоговима и на друштвеним мрежама. Једна од таквих апликација је ИБМ-ова Алцхеми Сентимент Аналисис
Према мишљењу стручњака, анализа расположења могла би имати широке импликације на начин преношења садржаја кроз медије. На пример, Фацебоок би могао да у Невсфееду постави приоритет позитивним вестима везаним за индустрију или компанију, или чак обрнуто. То заузврат може овим медијима помоћи да осигурају бољи садржај у феедовима који су осмишљени или одабрани помоћу машинске интелигенције. То би дефинитивно могао бити корак изнад сирових феедова вести управо урађених случајним одабиром тема на основу корисничких жеља.
Закључак - Анализа осећаја у друштвеним медијима
Анализа осјећаја на друштвеним медијима може помоћи компанијама у побољшању услуга за купце, оживљавању богатства опадајућег бренда, помоћи у превазилажењу конкуренције и прибављању пословне интелигенције која је потребна да останемо испред. Откривено је да је добро у процени расположења широко на негативна, позитивна или неутрална.
Компанија за куповину карата преко интернета СтубХуб одлучила је да не поврати карте за одређену игру. То је довело до популарног незадовољства на блоговима и то је ефективно завладало анализом расположења која је помогла компанији да предузме корективне мере.
Интелигентни софтвер користи утицај или популарност особе да би доделио више тежине својим ставовима. Корисник Твиттера са великим пратиоцем, славна особа која даје мишљење добиће више предности над особом која има нижи утицај, мање пратилаца на друштвеним медијима и у професионалном животу.
Анализа осјећаја далеко је прошла од 2011. године када је Дов Јонес у сарадњи са Универзитетом Цолумбиа, Универзитетом Нотре Даме, креирао рјечник са 3700 ријечи. Звали су га Дов Јонес Лекицон - неке позитивне речи укључују домишљатост, победника и снагу, док су оне са негативном конотацијом договарале препирку, ризик, спор. Анализа расположења на друштвеним медијима заснована је на овом лексикону о водећим пословним новинама за које је прецизније предвидјено трговинске стратегије и погледи јавности на америчку економију. Тхомсон Реутерс је такође имао сличан алат за процену утицаја позитивних или негативних вести на индустрију и компаније. Звали су је Мацхине Реадед Невс Сервице.
На друштвеним медијима постоји велика потражња за анализом осећаја, јер је у стању да ископи десетине и хиљаде докумената како би се дошло до осећаја који потрошачи или корисници имају према марки или компанији Већ су истакнуте замке превеликог ослањања на аутоматизовану анализу осећаја. . Људски језик и писање имају културолошке разлике, сленге, правописне погрешке, а стројеви за разумевање контекста у којем је речено или написано је застрашујући задатак. Иако стручњаци истичу брза побољшања у аутоматизацији, потребан је адекватан ниво људске интервенције и анализа како би читав процес био глуп.
Ниједан софтвер не може да измери скептицизам, забринутост, анксиозност, наду или недостатак истих и зато није лак задатак учинити га 100% поузданим иако организације истражују начине да његову употребу учине значајнијом у свим индустријама.
Успех у процени ставова потрошача захтева брак семантике и анализе осећања. Када корисник описује седишта ружног Форд Екплорера као сјајна, то означава срамоту за марку, али не и пресвлаке тог модела.
Препоручени чланци
Ово је водич за анализу осећаја у друштвеним медијима. Овде смо расправљали о 8 најбољих стратегија анализе осећања на друштвеним медијима. Такође можете погледати следеће чланке.
- 10 ефективних савета за маркетинг друштвених медија | План | Предности | Посао
- Најбоље управљање односима са клијентима - ЦРМ софтвер (користан)
- Тект Мининг вс Тект Аналитицс - Који је бољи