Følelsesanalyse i sociale medier - Strategier til brug af følelsesanalyse

Følelsesanalyse i sociale medier

Folk er nysgerrige efter at vide, hvad folk synes om andre? Ingen skåner en mulighed for at finde ud af, hvad deres venner, kolleger, naboer, slægtninge synes om dem, og det meste af tiden er vores slutning muligvis ikke korrekt, men det forhindrer ikke nogen i at gætte, hvad andre synes om dem. her vil vi diskutere emnet sentimentanalyse i sociale medier.

I erhvervslivet er brands og deres promotorer ivrige efter at vide, hvad andre synes om virksomheden og mærket. Det opnås gennem følelsesanalyse. Følelsesanalyse er blevet automatiseret takket være opgavens enorme størrelse og de nye værktøjer, der er fremkommet for at gøre det lettere.

For længe siden var det ikke let at måle følelser om virksomheden, men nu er feedback ganske øjeblikkelig takket være den brede rækkevidde af følelsesanalyse i sociale medier - den inkluderer kundestemmer, udtalelser, produktanmeldelser, nyheder og analyse.

Følelsesanalyse i sociale medier har det normalt gjort på baggrund af henvisninger til virksomheden eller mærket på nettet, trykte, elektroniske medier og i nyhederne. Følelsesanalyse i sociale medier hjælper ikke kun virksomheder / marketingfolk med at forstå, hvad andre tænker på deres, men det hjælper også med at analysere sådanne data og træffe afhjælpende handlinger er påkrævet på grundlag heraf. Det bruges også til at overvåge indhold (Inbound marketing) initiativer, og hvordan det påvirker opfattelsen af ​​virksomheden.

8 Bedste strategier for følelsesanalyse i social analyse

Her er 8 strategier for, hvordan man bedst kan udnytte følelsesanalyse i social analyse, og hvordan man bedst kan udnytte de tilgængelige værktøjer til den.

1. Lav din stemningsanalyse i sociale medier som muligt

Sentimentanalyse ville kun blive meningsfuld, når det udføres i en omfattende skala. Det skal dække sociale medier, dine egne CRM-data (Customer Relationship Management), websteder, nyheder, blogs og så videre. Dette er muligt med forskellige tilgængelige værktøjer, som enten er abonnementsdrevne eller gratis.

Analysen skal udføres på tværs af Twitter, Facebook, Pinterest, Google+., Quora, LinkedIn, YouTube, Slideshare, Instagram og LinkedIn. Der skal være en ordentlig mekanisme til evaluering før kampagne og efter kampagne for at se, hvor stor indflydelse kampagnen har haft på forbrugernes følelser over for mærket. Der er en række forskellige værktøjer til rådighed til at gøre jobbet.

2. Overvåg forbrugernes følelser ud over mærkning om eller lignende

Mange gange er virksomheder generet over, hvor mange gange deres firmanavn eller brand name er nævnt. Eller i sociale medier, de er mere generede af lignende. Det er dog vigtigere at overvåge følelser om produktet, hvordan konkurrenter opfattes af forbrugerne og også hvordan den offentlige opfattelse af nøglemedarbejdere i organisationen.

Er de venlige, hårdtarbejdende og lydhøre over for forbrugerne? Vigtigere er det, at virksomheden har et system til at håndtere forbrugerspørgsmål og klager? Online-omdømme for centrale spillere i organisationen kan også have indflydelse på forbrugernes følelser over for virksomheden.

Forskellige værktøjer, der muliggør sentimentanalyse i sociale medier og web, er Meltwater, Google Alerts, People Browser, Google Analytics, HootSuite, Tweetstats, Facebook Insights, Pagelever, Social Mention og Hubspot's Marketing Grader. Med Marketing Grader er det muligt at finde ud af, hvor aktiv du er i blogs, der er tilgængelige til følelsesanalyse i sociale medier og på nettet. Det gør det også muligt for marketingfolk at finde ud af, hvordan stemningen fører til salgskonverteringer. Facebook-sider med mere end 30 likes kan kvalificeres til at få indsigt i besøgende, som f.eks. Likes, aktive brugere, demografi, eksterne henvisninger og mere.

Det er vigtigt ikke at blive svajet af mængderne af likes, omtaler af mærker, tweets, men hvad enten det er at generere kundeemner, salgskonverteringer eller et positivt image af virksomheden. Kvalitetsmålinger måles ofte ikke, men ignoreres. De inkluderer vurdering af tilfredshed, svar, samtaler, re-tweets, meninger blandt andre.

Hver indsats involverer tid og omkostninger, derfor giver det mening at have en korrekt evaluering af indsatsen.

Sentimentanalysedatasæt skal ikke bruges bare til at evaluere følelser om dit brand alene. Det kan bruges til at finde ud af, hvilke mærker der får det største engagement i sociale medier, hvilke emner der er relateret til din branche er mere talt om, hvilke påvirkere der snakker mere om dit brand og din konkurrence.

Brug af de rigtige værktøjer til følelsesanalyse er vigtigt for at opnå det ønskede resultat. For eksempel har IBM IBM Social Sentiment Index, der kan aggregerer sentimenter på sociale medier. Den er i stand til at skelne mellem sarkasme, oprigtighed, vælge hvilken mediekommentar, der er relevant, og som bare skaber baggrundsstøj. Softwaren bruger analyse og naturlig sprogbehandling (NLP) til at få et mere nøjagtigt overblik over, hvad forbrugere føler.

3. Deling af datasæt for sentimentanalyse

Målet med datasamling og datasamling af datasæt er ikke at begrænse det til marketing- eller firmakommunikationsafdeling. Det skal deles med interessenter i organisationen. Alle forretningschefer og enhedsledere skal være opmærksomme på de følelser, forbrugerne har om virksomheden - det vil hjælpe i udformningen af ​​strategier, planer og politikker. Desuden kan datasæt for analyse af sentiment handles - hvis der er negativ stemning over for produktkvalitet eller service, skal det afhjælpes, og det første skridt er at gøre de pågældende teams opmærksomme på dette spørgsmål. Målet med datasæt for analyse af sentiment er ikke at begrænse det til en afdeling, men skal sendes til berørte interessenter, som igen vil hjælpe med udformningen af ​​bedre politikker.

4. Stole for meget på automatiseret følelsesanalysesoftware

Problemet med følelsesanalyse er, at der for store organisationer er så meget at spore på websteder, sociale medier og andre digitale medier. At fejle er menneske, det gælder også maskinerne eller softwaren. Hvis en førende restaurant får en anmeldelse, der er positiv til mad, men negativ til service, hvilken stemning ville blive fremhævet? Eksperter foreslår, at når du bruger sentimentanalyseværktøjer, skal du kigge efter et, der hjælper dig med at tilsidesætte følelser og kaste irrelevante resultater. Værktøjer, der muliggør manuel tilsidesættelse af følelser, hjælper med at få alarmer om trends på højt niveau, som derefter kan analyseres eller overvåges manuelt.

Når der er et stort antal sentimentanalysedatasæt, der skal analyseres, ville det at bruge sentiment-software være billigere og mere effektivt end menneskelige analytikere. Men eksperter påpeger, at der skulle være en ideel blanding af sentiment-softwareanalyse og manuel analyse.

Det er vigtigt at have revision af følelsesanalyse, så sarkasme og positive ting kan skelnes. Det kræver en trænet pulje af mennesker til at verificere og kontrollere softwaren leveret af sentimentanalysedataset. Rapportpræsentationer skal være korte og enkle, så de kan deles med andre afdelinger.

Undertiden kan nuancer af grammatik og brug forvirre computeren og komme med dårlig dømmekraft. “Kaffen smagte bittert, som den skulle være, men manglede farve”. Vil det positive eller negative fremhæves i en sådan sætning? For at tilsidesætte sådanne følelsesresultater bruger nogle software regler for at finde ud af, hvordan kontekst kan påvirke indholdstonen. Dette gøres også manuelt.

5. Brug af nøgleordbehandling og NLP er ganske pålidelig

Søgeordbehandlingsalgoritmer adskiller negative og positive ord, der er hurtige og billige at implementere og køre. Natural Language Processing oprettes på grundlag af forståelsen af ​​ord, sætninger og sætninger for at få en fornemmelse af, hvad der kommunikeres. Nogle gange kan NLP også gå galt i sprogbehandling - hvordan man kan skelne mellem ”syge” for kølige eller syge.

6. Ved hjælp af forudsigelig analyse baseret på følelser

Prediktiv analyse kan bruges til at forudsige forbrugernes adfærd baseret på følelsesanalyse på sociale medier og websteder. Den fremherskende tendens er at bruge sentimenter på artikelniveau, men der kan opnås større succes med følelser på enhedsniveau, ifølge førende analytikere.

7. Ignorere ikke mobilen

Mange af en-til-en- og gruppesamtaler finder sted på mobil. Med populariteten af ​​mobile apps sker der desuden meget af kommunikationen på Android eller iPhone. Der er opstået flere nye værktøjer, der brugte sofistikerede NLP til at analysere chats, SMS, sociale medier, gæstfrihed, og de er mest skybaserede applikationer. Lexalytics, der lancerede virksomhedsniveau NLP til Android, understreger det faktum, at alle analyserede data gemmes på telefonen og ikke sendes til sky, hvilket sikrer privatlivets fred. Produktet med titlen Salience advarer straks brugerne om negative og positive / prisværdige e-mails og meddelelser, og et resumé af sådanne fund findes på ugentlig og månedlig basis.

I den moderne kontekst, hvor mobil opnår mere gennemtrængning og universel anvendelighed takket være Android og Windows-platformen, er virksomheder nødt til aktivt at spore mobilkommunikation for mulige ledetråde om forbrugernes stemninger til deres mærker.

8. Pas på nøjagtighedskrav

Det er sandt, at følelsesanalyse vinder popularitet og øger raffinementet, men pas på høje påstande om nøjagtigheden af ​​denne strategi. Ifølge analytikere er der ingen standardmål for at verificere nøjagtigheden af ​​forskellige sentimentanalysatorværktøjer, og derfor er 70% pålidelighed mere acceptabel end 90% eller derover, da nogle arbejder på enhedsniveau, nogle på artikleniveau, nogle bruger NLP, mens andre bruger forskellige algoritmer for at nå frem til, hvad forbrugerne føler for dit produkt eller brand.

Det er meget vigtigt at gå til hybridtyper, der kan kombinere artikelniveau, enhedsniveau, retningsbestemmelse, citatniveau, søgeordsniveaustemning på tværs af indholdswebsider, blogs og sociale medier. En sådan applikation er IBMs Alchemy Sentiment-analyse

Ifølge eksperter kunne følelsesanalyse have omfattende konsekvenser for den måde, indhold leveres på tværs af medierne. For eksempel kunne Facebook sætte Newsfeed i en prioritet for positive nyhedsrelaterede ta førende industri eller virksomhed eller endda omvendt. Dette kan igen hjælpe disse medier til at levere bedre indhold i feeds, der er konstrueret eller valgt ved hjælp af maskineintelligens. Det kan bestemt være et trin over rå nyhedsfeeds netop udført ved tilfældigt valg af emner baseret på brugerpræferencer.

Konklusion - Sentimentanalyse i sociale medier

Sentimentanalyse i sociale medier kan hjælpe virksomheder med at forbedre kundeservicen, genoplive formuerne til et sagging brand, hjælpe med at overvinde konkurrencen og få erhvervsinformation, der kræves for at være i forkant. Det har vist sig at være godt med vurderingen af ​​følelser bredt til negativ, positiv eller neutral.

Et online billetfirma StubHub besluttede ikke at tilbagebetale billetter til et specifikt spil. Det førte til populær utilfredshed på blogs, og dette blev effektivt fanget af sentimentanalyse, der hjalp virksomheden med at træffe afhjælpende foranstaltninger.

Den intelligente software bruger en persons indflydelse eller popularitet til at tildele deres synspunkter mere vægt. En Twitter-bruger med et stort efterfølgende, en berømthed, der giver en mening, vil få mere fordel over en person, der har en lavere indflydelse, færre følgere på sociale medier og i det professionelle liv.

Sentimentanalyse er nået langt siden 2011, da Dow Jones i samarbejde med Columbia University, University of Notre Dame, oprettede en 3700-ordbog om sentiment. Det blev kaldt Dow Jones Lexicon - nogle positive ord inkluderede opfindsomhed, vinder og styrke, mens de med negative konnotationer har omsluttet, risiko, litigious. Følelsesanalysen i sociale medier er baseret på dette leksikon på førende forretningsaviser blev fundet for mere præcist at forudsige handelsstrategier og synspunkter fra offentligheden om amerikansk økonomi. Thomson Reuters havde også et lignende værktøj til at vurdere virkningen af ​​positive eller negative nyheder på industrien og virksomhederne. Det blev kaldt Machine Readable News Service.

Der er et stort efterspørgsel efter følelsesanalyse i sociale medier, da det er i stand til at udvinde titusinder af dokumenter for at komme med følelser, som forbrugere eller brugere har af mærket eller virksomheden. Fallgruberne af for meget afhængighed af automatiseret stemningsanalyse er allerede blevet understreget . Menneskeligt sprog og skrivning har kulturelle forskelle, slanger, stavefejl og for maskiner til at forstå den kontekst, hvori det blev sagt eller skrevet, er en skræmmende opgave. Selv som eksperter påpeger de hurtige forbedringer inden for automatisering, kræves der et passende niveau af menneskelig indgriben og analyse for at gøre hele processen idiotsikker.

Intet software kan måle skepsis, bekymring, angst, håb eller mangel på det, og det er derfor ikke en let opgave at gøre det 100% pålideligt, selvom organisationer undersøger måder til at gøre brugen mere meningsfuld på tværs af brancher.

Succes i vurderingen af ​​forbrugernes holdninger kræver et ægteskab med semantik og følelsesanalyse. Når en bruger beskriver sæder i den grimme Ford Explorer som stor, betegner den en usmagelse for mærket, men ikke af polstring af denne model.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til følelsesanalyse i sociale medier. Her diskuterer vi de 8 bedste strategier for følelsesanalyse i sociale medier. Du kan også se på de følgende artikler.

1. 10 effektive tip til marketingmedier - Plan | Fordele | Forretning
2. Bedste kundeforholdsadministration - CRM-software (nyttig)
3. Tekstminering vs tekstanalyse - hvilken der er bedre