Sentimentanalys i sociala medier

Folk är nyfiken på att veta vad folk tycker om andra? Ingen sparar en möjlighet att ta reda på vad deras vänner, kollegor, grannar, släktingar tycker om dem och för det mesta är vår slutsats kanske inte korrekt men det hindrar ingen från att gissa vad andra tycker om dem. här kommer vi att diskutera ämnet sentimentanalys i sociala medier.

I näringslivet är varumärken och deras promotorer angelägna om att veta vad andra tycker om företaget och varumärket. Det uppnås genom sentimentanalys. Sentimentanalys har blivit automatiserad tack vare uppgifternas enorma storlek och de nya verktygen som har framkommit för att göra det enklare.

För länge sedan var det inte lätt att mäta känslor om företaget men nu är feedbacken ganska omedelbar tack vare den breda räckvidden för sentimentanalys i sociala medier - det inkluderar kundröster, åsikter, produktrecensioner, nyheter och analys.

Sentimentanalys i sociala medier har det vanligtvis gjorts på grundval av referenser till företaget eller varumärket på webben, tryckta, elektroniska medier och i nyheterna. Sentimentanalys i sociala medier hjälper inte bara företag / marknadsförare att förstå vad andra tänker om sina utan det hjälper också till att analysera sådana data och vidta åtgärder krävs på grundval av detta. Det används också för att övervaka innehåll (Inbound marketing) initiativ och hur det påverkar uppfattningen om företaget.

8 Bästa strategier för sentimentanalys i social analys

Här är 8 strategier för att utnyttja sentimentanalysen bäst i social analys och hur man bäst använder verktygen som finns tillgängliga för den.

Gör din känsla analys i sociala medier som möjligt

Sentimentanalys skulle bli meningsfullt endast när det görs i en omfattande skala. Det bör täcka sociala medier, dina egna CRM-data (Customer Relationship Management), webbplatser, nyheter, bloggar och så vidare. Detta är möjligt med olika tillgängliga verktyg som är antingen prenumerationsdrivna eller gratis.

Analysen bör göras på Twitter, Facebook, Pinterest, Google+., Quora, LinkedIn, YouTube, Slideshare, Instagram och LinkedIn. Det bör finnas en ordentlig mekanism för utvärdering före kampanj och efter kampanj för att se hur stor inverkan kampanjen har haft på konsumenternas känslor gentemot varumärket. Det finns en mängd olika verktyg för att göra jobbet.

Övervaka konsumentens känslor utöver varumärken eller liknande

Många gånger bryr företag sig om hur många gånger deras företagsnamn eller varumärke nämns. Eller i sociala medier är de mer besvärade med liknande. Det är dock viktigare att övervaka känslor om produkten, hur konkurrenterna uppfattas av konsumenterna och hur allmänhetens uppfattning om nyckelpersoner inom organisationen.

Är de vänliga, hårt arbetande och lyhörda för konsumenterna? Ännu viktigare, har företaget ett system för att hantera konsumentfrågor och klagomål? Online-rykte hos viktiga aktörer i organisationen kan också ha en inverkan på konsumenternas känslor gentemot företaget.

Olika verktyg som möjliggör sentimentanalys i sociala medier och webb är Meltwater, Google Alerts, People Browser, Google Analytics, HootSuite, Tweetstats, Facebook Insights, Pagelever, Social Mention och Hubspots marknadsföringsgrader. Med Marketing Grader är det möjligt att ta reda på hur aktiv du är i bloggar som är tillgängliga för sentimentanalys i sociala medier och på webben. Det gör det också möjligt för marknadsförare att ta reda på hur känslorna leder till försäljningskonverteringar. Facebook-sidor med mer än 30 gillingar är berättigade att få insikt i besökarnas beteenden som gillar, aktiva användare, demografi, externa referenser och mer.

Det är viktigt att inte svängas av volymerna av likes, omnämnanden av varumärken, tweets, men oavsett om det genererar leads, försäljningskonverteringar eller en positiv bild av företaget. Kvalitetsmätningar mäts ofta inte utan ignoreras. De inkluderar betyg av tillfredsställelse, svar, konversationer, re-tweets, åsikter bland andra.

Varje ansträngning innebär tid och kostnader, därför är det vettigt att ha en korrekt utvärdering av insatserna.

Sentimentanalysdataset bör inte användas bara för att utvärdera känslor om ditt varumärke ensam. Det kan användas för att ta reda på vilka märken som får mest engagemang i sociala medier, vilka ämnen som är relaterade till din bransch är mer pratade om, vilka påverkare som pratar mer om ditt varumärke och din konkurrens.

Att använda rätt verktyg för sentimentanalys är viktigt för att uppnå önskat resultat. Till exempel har IBM IBM Social Sentiment Index som kan aggregera känslor på sociala medier. Den kan skilja sarkasm, uppriktighet, välja vilken mediekommentar som är relevant och vilken bara skapar bakgrundsbrus. Programvaran använder analyser och NLP (Natural Language Processing) för att få en mer exakt bild av vad konsumenterna känner.

Dela med sentimentanalysdataset

Målet med datasamling och analys av datasamlingsdatasats är inte att begränsa det till avdelningen för marknadsföring eller företags kommunikation. Det måste delas med intressenter i organisationen. Alla affärschefer och enhetschefer måste vara medvetna om de känslor konsumenterna har om företaget - det kommer att hjälpa till i utformningen av strategier, planer och policyer. Dessutom kan datasätt för analys av känslor göras - om det finns negativt känsla för produktkvalitet eller tjänst måste det åtgärdas och det första steget är att göra de berörda teamen medvetna om detta. Målet med datasättningsanalysdatasättet är inte att begränsa det till en avdelning utan bör sändas till berörda intressenter som i sin tur kommer att hjälpa till i utformningen av bättre policyer.

Lita för mycket på automatiserad sentimentanalysprogramvara

Problemet med sentimentanalys är att för stora organisationer finns det så mycket att spåra på webbplatser, sociala medier och andra digitala medier. Att göra fel är mänskligt, så är maskiner eller programvara också. Om en ledande restaurang får en recension som är positiv till mat, men negativ om servicen, vilken känsla skulle lyfta fram? Experter föreslår att när du använder sentimentanalysverktyg, leta efter ett som hjälper dig att åsidosätta känslor och kasta irrelevanta resultat. Verktyg som möjliggör manuell åsidosättning av känslor hjälper till att få varningar om trender på hög nivå som sedan kan analyseras eller övervakas manuellt.

När det finns en stor mängd datasätt för analys av känslor som ska analyseras, skulle det vara billigare och effektivare att använda sentimentsprogramvara än mänskliga analytiker. Men experter påpekar att det borde finnas en idealisk blandning av sentimentprogramvaruanalys och manuell analys.

Det är viktigt att granska sentimentanalysen så att sarkasm och positiva saker kan urskiljas. Det kräver en utbildad pool av människor för att verifiera och kontrollera programvaran som tillhandahålls med ett sentimentanalysdatasystem. Rapportpresentationerna måste vara korta och enkla så att de kan delas med andra avdelningar.

Ibland kan nyanser av grammatik och användning förvirra datorn och komma med dåligt omdöme. ”Kaffet smakade bittert, som det borde vara men saknade färg”. Kommer det positiva eller negativa att markeras i en sådan mening? För att åsidosätta sådana känsloresultat använder vissa programvara regler för att ta reda på hur kontext kan påverka innehållet. Detta görs också manuellt.

Att använda sökordbehandling och NLP är ganska tillförlitligt

Sökordsbehandlingsalgoritmer skiljer negativa och positiva ord som är snabba och billiga att implementera och köra. Natural Language Processing skapas på grundval av förståelsen av ord, meningar och fraser för att få en känsla för vad som kommuniceras. Ibland kan NLP också gå fel i språkbehandlingen - hur man kan skilja ”sjuka” för svala eller sjuka.

Med hjälp av prediktiv analys baserad på känslor

Prediktiv analys kan användas för att förutsäga konsumentbeteende baserat på sentimentanalys i sociala medier och webbplatser. Den rådande tendensen är att använda känslor på artikelnivå men mer framgång kan uppnås med känslor på enhetsnivå, enligt ledande analytiker.

Ignorera inte mobilen

Många av en-till-en- och gruppsamtal sker på mobil. Dessutom, med populariteten för mobilappar, sker mycket av kommunikationen på Android eller iPhone. Flera nya verktyg har kommit fram som använde sofistikerade NLP för att analysera chattar, SMS, sociala medier, gästfrihet och de är mestadels molnbaserade applikationer. Lexalytics som lanserade företagsnivå NLP för Android betonar det faktum att all analyserad data lagras på telefon och inte skickas till molnet och därmed garanterar integritet. Produkten med titeln Salience varnar omedelbart användare om negativa och positiva / prisvärda e-postmeddelanden och en sammanfattning av sådana fynd ges varje vecka och månad.

I det moderna sammanhanget där mobil uppnår mer penetration och universal tillämpbarhet tack vare Android- och Windows-plattformen måste företag aktivt spåra mobilkommunikation för möjliga ledtrådar om konsumenternas åsikter till sina varumärken.

Se upp för påståenden om noggrannhet

Det är sant att känsleanalysen får popularitet och ökar sofistikeringen men se upp för höga påståenden om riktigheten i denna strategi. Enligt analytiker finns det inga standardåtgärder för att verifiera riktigheten hos olika sentimentanalysverktyg och därmed är 70% tillförlitlighet mer acceptabel än 90% eller högre eftersom vissa arbetar på enhetsnivå, vissa på artikelnivå, vissa använder NLP medan andra använder olika algoritmer för att komma fram till vad konsumenterna känner för din produkt eller ditt märke.

Det är mycket viktigt att gå till hybridtyper som kan kombinera artikelnivå, enhetsnivå, riktning, offertnivå, nyckelordsnivå över innehållswebbsidor, bloggar och sociala medier. En sådan applikation är IBMs Alchemy Sentiment Analys

Enligt experter kan sentimentanalys ha stora konsekvenser för hur innehållet levereras i media. Till exempel kan Facebook sätta in Newsfeed en prioritet för positiva nyhetsrelaterade ta ledande industri eller företag eller till och med vice versa. Detta i sin tur kan hjälpa dessa media att tillhandahålla bättre innehåll i flöden som är konstruerade eller utvalda med maskininformation. Det kan definitivt vara ett steg ovanför råa nyhetsflöden som bara gjorts genom slumpmässigt urval av ämnen baserade på användarens preferenser.

Slutsats - Sentimentanalys i sociala medier

Sentimentanalys i sociala medier kan hjälpa företag att förbättra kundservicen, återuppliva förmögenheten hos ett sjunkande varumärke, hjälpa till att övervinna konkurrensen och få affärsinformation som krävs för att ligga i framtiden. Det har visat sig vara bra att bedöma känslorna i stort sett till negativa, positiva eller neutrala.

Ett online-biljettföretag StubHub beslutade att inte återbetala biljetter för ett specifikt spel. Det ledde till populär missnöje på bloggar och detta fångades effektivt upp med känsleanalys som hjälpte företaget att vidta åtgärder.

Den intelligenta mjukvaran använder en persons inflytande eller popularitet för att tilldela sin åsikt större vikt. En Twitter-användare med ett stort efterföljande, en kändis som ger en åsikt kommer att få mer fördel över en person som har ett lägre inflytande, färre följare på sociala medier och i yrkeslivet.

Sentimentanalys har kommit långt sedan 2011 då Dow Jones i samarbete med Columbia University, University of Notre Dame, skapade en 3700 ord ordbok om sentiment. Det kallades Dow Jones Lexicon - några positiva ord inkluderade uppfinningsrikedom, vinnare och styrka medan de med negativa konnotationer har kolliderade, risker, tvister. Känslighetsanalysen i sociala medier är baserad på detta lexikon på ledande affärstidningar som visade sig för att mer exakt förutsäga handelsstrategier och åsikter från allmänheten om amerikansk ekonomi. Thomson Reuters hade också ett liknande verktyg för att bedöma effekterna av positiva eller negativa nyheter på industrin och företag. Det kallades Machine Readable News Service.

Det finns en stor efterfrågan på sentimentanalys i sociala medier eftersom den kan bryta tiotusentals dokument för att komma med känslor som konsumenter eller användare har av varumärket eller företaget. Fallgroparna med för mycket beroende av automatiserad sentimentanalys har redan betonats . Mänskligt språk och skrift har kulturella skillnader, slangar, felstavningar och för maskiner att förstå sammanhanget där det sades eller skrivits är en skrämmande uppgift. Även när experter påpekar de snabba förbättringarna inom automatisering krävs en adekvat nivå av mänsklig ingripande och analys för att göra hela processen idiotsäker.

Ingen mjukvara kan mäta skepsis, oro, ångest, hopp eller brist på det och därför är det inte en lätt uppgift att göra det 100% pålitligt även om organisationer undersöker sätt att göra användningen mer meningsfull i branscher.

För att man ska kunna bedöma konsumenternas attityder krävs en semantik och sentimentanalys. När en användare beskriver säten på den fula Ford Explorer som stor, betecknar den en smyga för varumärket men inte från den klädseln av den modellen.

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till sentimentanalys i sociala medier. Här diskuterar vi de 8 bästa strategierna för sentimentanalys i sociala medier. Du kan också titta på följande artiklar.

10 effektiva tips för marknadsföring av sociala medier | Planera | Fördelar | Företag
Bästa kundrelationshantering - CRM-programvara (användbar)
Textbrytning kontra textanalys - vilken som är bättre

Sentimentanalys i sociala medier - Strategier för att använda sentimentanalys

Innehållsförteckning: