Sentimentanalyse i sosiale medier

Folk er nysgjerrige på å vite hva folk synes om andre? Ingen skåner en mulighet til å finne ut hva deres venner, kolleger, naboer, slektninger synes om dem, og mesteparten av tiden er ikke vår slutning riktig, men det hindrer ingen i å gjette hva andre synes om dem. her vil vi diskutere emnet sentimentanalyse i sosiale medier.

I næringslivet er merkevarer og deres promotører opptatt av å vite hva andre synes om selskapet og merkevaren. Det oppnås gjennom følelsesanalyse. Sentimentanalyse har blitt automatisert takket være oppgavens enorme størrelse og de nye verktøyene som har dukket opp for å gjøre det enklere.

For lenge siden var det ikke lett å måle følelser om selskapet, men nå er tilbakemeldinger ganske øyeblikkelig takket være den brede rekkevidden av sentimentanalyse i sosiale medier - den inkluderer kundestemmer, meninger, produktanmeldelser, nyheter og analyse.

Sentimentanalyse i sosiale medier har det vanligvis gjort på bakgrunn av referanser til selskapet eller merkevaren på nettet, trykte, elektroniske medier og i nyhetene. Sentimentanalyse i sosiale medier hjelper ikke bare selskaper / markedsførere til å forstå hva andre tenker om sine, men det hjelper også med å analysere slike data og iverksette tiltak som kreves på grunnlag av dette. Det brukes også til å overvåke innhold (Inbound marketing) tiltak og hvordan det påvirker oppfatningen om selskapet.

8 Beste strategier for sentimentanalyse i sosial analyse

Her er 8 strategier for å utnytte sentimentanalysen best mulig i samfunnsanalyser og hvordan man best kan bruke verktøyene som er tilgjengelige for den.

Gjør følelsesanalysen din i sosiale medier som mulig

Sentimentanalyse vil bare bli meningsfull når det gjøres i en omfattende skala. Det skal dekke sosiale medier, dine egne CRM-data (Customer Relationship Management), nettsteder, nyheter, blogger og så videre. Dette er mulig med forskjellige tilgjengelige verktøy som enten er abonnementsdrevet eller gratis.

Analysen bør gjøres på Twitter, Facebook, Pinterest, Google+., Quora, LinkedIn, YouTube, Slideshare, Instagram og LinkedIn. Det bør være en skikkelig mekanisme for evaluering før kampanje og etter kampanje for å se hvor stor innvirkning kampanjen har hatt på forbrukernes følelser overfor merkevaren. Det er en rekke verktøy tilgjengelig for å gjøre jobben.

Overvåk forbrukernes følelser utover merke omtaler eller liker

Mange ganger selskaper er plaget om hvor mange ganger deres firmanavn eller merkenavn er nevnt. Eller i sosiale medier, de er mer plaget av slike. Det er imidlertid viktigere å overvåke følelser om produktet, hvordan konkurrenter blir oppfattet av forbrukerne og også hvordan den offentlige oppfatningen om sentrale ansatte i organisasjonen.

Er de vennlige, hardtarbeidende og lydhøre overfor forbrukerne? Enda viktigere, har selskapet et system for å håndtere forbrukerforespørsler og klager? Det elektroniske omdømmet til viktige aktører i organisasjonen kan også ha innvirkning på forbrukernes følelser overfor selskapet.

Ulike verktøy som muliggjør sentimentanalyse i sosiale medier og nettet er Meltwater, Google Alerts, People Browser, Google Analytics, HootSuite, Tweetstats, Facebook Insights, Pagelever, Social Mention og Hubspots Marketing Grader. Med Marketing Grader er det mulig å finne ut hvor aktiv du er i blogger som er tilgjengelige for sentimentanalyse i sosiale medier, og på nettet. Det gjør det også mulig for markedsførere å finne ut hvordan følelsene fører til salgskonvertering. Facebook-sider med mer enn 30 likes er kvalifisert for å få innsikt i besøkende atferd som likes, aktive brukere, demografi, eksterne henvisninger og mer.

Det er viktig å ikke bli svaiet av volumet av likes, nevnte merkevarer, tweets, men om det er generering av kundeemner, salgskonverteringer eller et positivt bilde av selskapet. Kvalitetsberegninger blir ofte ikke målt, men ignorert. De inkluderer tilfredshetsvurderinger, svar, samtaler, tweets, meninger blant annet.

Hver innsats innebærer tid og kostnader, derfor er det fornuftig å ha en riktig evaluering av innsatsen.

Sentimentanalysedatasett skal ikke brukes bare for å evaluere følelser om merkevaren din alene. Det kan brukes til å finne ut hvilke merkevarer som får størst engasjement i sosiale medier, hvilke emner relatert til bransjen din blir snakket mer om, hvilke påvirkere som snakker mer om merkevaren din og konkurransen din.

Å bruke riktige verktøy for sentimentanalyse er viktig for å oppnå ønsket resultat. For eksempel har IBM IBM Social Sentiment Index som kan samle følelser på sosiale medier. Den er i stand til å skille sarkasme, oppriktighet, velge hvilken mediekommentar som er relevant og som bare skaper bakgrunnsstøy. Programvaren bruker analyser og naturlig språkbehandling (NLP) for å komme opp med en mer nøyaktig oversikt over hva forbrukere føler.

Deling av datasett for sentimentanalyse

Målet med datasamling og analyse av datasett for datasett er ikke å begrense det til avdeling for markedsføring eller kommunikasjon. Det må deles med interessenter i organisasjonen. Alle virksomhetssjefer og enhetsledere må være klar over hvilke følelser forbrukere har om selskapet - det vil hjelpe i utformingen av strategier, planer og retningslinjer. Dessuten er datasett for analyse av sentiment handlingsdyktig - hvis det er negativt holdning til produktkvalitet eller -tjeneste, må det utbedres, og det første trinnet er å gjøre de berørte teamene oppmerksom på denne saken. Målet med datasettanalysedatasettet er ikke å begrense det til en avdeling, men bør sendes til berørte interessenter som igjen vil hjelpe til i utformingen av bedre retningslinjer.

Stoler for mye på automatisert sentimentanalyseprogramvare

Problemet med følelsesanalyse er at for store organisasjoner er det så mye å spore på nettsteder, sosiale medier og andre digitale medier. Å feile er menneskelig, det samme er maskiner eller programvare. Hvis en ledende restaurant får en anmeldelse som er positive til mat, men som er negativ til servicen, hvilken følelse vil bli fremhevet? Eksperter foreslår at når du bruker sentimentanalyseverktøy, må du se etter et som hjelper deg å overstyre sentiment og kaste irrelevante resultater. Verktøy som muliggjør manuell overstyring av følelser, hjelper deg med å få varsler om høynivåtrender som deretter kan analyseres eller overvåkes manuelt.

Når det er et stort volum av datasettanalysedata som skal analyseres, vil bruk av sentimentprogramvare være mindre kostbart og effektivt enn menneskelige analytikere. Men eksperter påpeker at det bør være en ideell blanding av sentimentprogramvareanalyse og manuell analyse.

Det er viktig å ha revisjon av følelsesanalyse slik at sarkasme og positive ting kan skilles. Det krever en trent gruppe mennesker for å bekrefte og sjekke programvaren levert av datasett for sentimentanalyse. Rapportpresentasjonene må være korte og enkle slik at de kan deles med andre avdelinger.

Noen ganger kan nyansene av grammatikk og bruk forvirre datamaskinen og komme med dårlig dømmekraft. “Kaffen smakte bitter, som den skulle være, men manglet farge”. Vil det positive eller negative bli fremhevet i en slik setning? For å overstyre slike følelsesresultater bruker noen programvare regler for å finne ut hvordan kontekst kan påvirke innholdstonen. Dette gjøres også manuelt.

Å bruke nøkkelordbehandling og NLP er ganske pålitelig

Søkeordbehandlingsalgoritmer skiller negative og positive ord som er raske og rimelige å implementere og kjøre. Natural Language Processing lages på grunnlag av forståelsen av ord, setninger og fraser for å få en følelse av hva som blir kommunisert. Noen ganger kan NLP også gå galt i språkbehandlingen - hvordan man kan skille "syk" for kul eller syk.

Ved hjelp av prediktiv analyse basert på følelser

Prediktiv analyse kan brukes til å forutsi forbrukeratferd basert på følelsesanalyse i sosiale medier og nettsteder. Den rådende tendensen er å bruke sentimentnivåer, men mer suksess kan oppnås med følelser på enhetsnivå, ifølge ledende analytikere.

Ikke ignor mobilen

Mange av en-til-en- og gruppesamtaler foregår på mobil. Dessuten, med populariteten til mobilapper, skjer mye av kommunikasjonen på Android eller iPhone. Flere nye verktøy har dukket opp som brukte sofistikerte NLP for å analysere chatter, SMS, sosiale medier, gjestfrihet og de er mest skybaserte applikasjoner. Lexalytics som lanserte enterprise level NLP for Android understreker det faktum at all data som analyseres blir lagret på telefon og ikke sendt til sky og dermed sikrer personvern. Produktet med tittelen Salience varsler øyeblikkelig brukere om negative og positive / prisverdige e-poster og meldinger, og en oppsummering av slike funn blir gitt på ukentlig og månedlig basis.

I den moderne konteksten der mobil oppnår mer gjennomtrenging og universell brukbarhet takket være Android og Windows-plattformen, må bedrifter aktivt spore mobilkommunikasjon for mulige ledetråder om forbrukernes stemninger til merkevarene sine.

Pass på nøyaktighetskrav

Det er sant at følelsesanalyse får popularitet og økende raffinement, men pass på høye påstander om nøyaktigheten til denne strategien. I følge analytikere er det ingen standardtiltak for å verifisere nøyaktigheten til forskjellige sentimentanalysatorverktøy, og følgelig er 70% pålitelighet mer akseptabel enn 90% eller over, da noen arbeider på enhetsnivå, noen på artikkelnivå, noen bruker NLP mens andre bruker forskjellige algoritmer for å komme frem til hva forbrukere føler om produktet eller merkevaren din.

Det er veldig viktig å gå for hybridtyper som kan kombinere artikkelnivå, enhetsnivå, retning, tilbudsnivå, søkeordnivåstemning på tvers av innholdswebsider, blogger og sosiale medier. En slik applikasjon er IBMs Alchemy Sentiment Analyse

I følge eksperter kan følelsesanalyse ha omfattende konsekvenser for måten innhold leveres på tvers av media. For eksempel kan Facebook sette inn Newsfeed en prioritet for positive nyhetsrelaterte ta ledende industri eller selskap eller til og med omvendt. Dette kan igjen hjelpe disse mediene til å gi bedre innhold i feeder som er konstruert eller valgt ved bruk av maskinell intelligens. Det kan definitivt være et trinn over rå nyhetsstrømmer nettopp gjort gjennom tilfeldig utvalg av emner basert på brukerpreferanser.

Konklusjon - Sentimentanalyse i sosiale medier

Sentimentanalyse i sosiale medier kan hjelpe selskaper med å forbedre kundeservicen, gjenopplive formuen til et sagging merke, bidra til å overvinne konkurranse og skaffe forretningsintelligens som er nødvendig for å være i forkant. Det har vist seg å være bra å vurdere følelsene bredt til negative, positive eller nøytrale.

Et online billettselskap StubHub bestemte seg for ikke å tilbakebetale billetter for et bestemt spill. Det førte til populær misnøye på blogger, og dette ble effektivt fanget opp av følelsesanalyser som hjalp selskapet til å iverksette tiltak.

Den intelligente programvaren bruker innflytelsen eller populariteten til en person for å tildele større synspunkter. En Twitter-bruker med et stort påfølgende, en kjendis som gir en mening, vil få mer fordel over en person som har lavere innflytelse, færre følgere på sosiale medier og i yrkeslivet.

Sentimentanalyse har kommet langt siden 2011 da Dow Jones i tilknytning til Columbia University, University of Notre Dame, opprettet en 3700 ord ordbok om sentiment. Det ble kalt Dow Jones Lexicon - noen positive ord inkluderte oppfinnsomhet, vinner og styrke, mens de med negative konnotasjoner har skjult, risikofylt, rettslig. Følelsesanalysen i sosiale medier er basert på dette leksikonet fra ledende forretningsaviser som ble funnet å nøyere forutsi handelsstrategier og synspunkter fra publikum på amerikansk økonomi. Thomson Reuters hadde også et lignende verktøy for å vurdere effekten av positive eller negative nyheter for industri og selskaper. Det ble kalt Machine Readable News Service.

Det er stor etterspørsel etter følelsesanalyse i sosiale medier, siden det er i stand til å utvinne titusenvis av dokumenter for å komme med følelser forbrukere eller brukere har av merkevaren eller selskapet. Fallgruvene med for mye avhengighet av automatisert følelsesanalyse har allerede blitt vektlagt . Menneskelig språk og skriving har kulturelle forskjeller, slang, stavefeil og for maskiner å forstå konteksten der det ble sagt eller skrevet er en skremmende oppgave. Selv som eksperter påpeker de raske forbedringene innen automatisering, er det nødvendig med et tilstrekkelig nivå av menneskelig intervensjon og analyse for å gjøre hele prosessen idiotsikker.

Ingen programvare kan måle skepsis, bekymring, angst, håp eller mangel på det, og det er derfor ikke en lett oppgave å gjøre den 100% pålitelig, selv om organisasjoner søker etter måter å gjøre bruken mer meningsfull på tvers av bransjer.

For å lykkes i vurderingen av forbrukernes holdninger, kreves et ekteskap med semantikk og følelsesanalyse. Når en bruker beskriver seter i den stygge Ford Explorer som stor, betegner den en usmak for merkevaren, men ikke av møbeltrekket til den modellen.

Anbefalte artikler

Dette har vært en guide til sentimentanalyse i sosiale medier. Her diskuterer vi de 8 beste strategiene for følelsesanalyse i sosiale medier. Du kan også se på følgende artikler.

10 effektive tips for markedsføring på sosiale medier | Plan | Fordeler | Virksomhet
Beste kundeforholdsadministrasjon - CRM-programvare (nyttig)
Text Mining vs Text Analytics - Hvilken som er bedre

Sentimentanalyse i sosiale medier - Strategier for å bruke sentimentanalyse

Innholdsfortegnelse: