Analisi dei sentimenti nei social media
Le persone sono curiose di sapere cosa pensano le persone degli altri? Nessuno risparmia l'opportunità di scoprire cosa pensano di loro i loro amici, colleghi, vicini, parenti e il più delle volte la nostra inferenza potrebbe non essere corretta, ma ciò non impedisce a nessuno di indovinare lavorando ciò che gli altri pensano di loro. qui discuteremo l'argomento dell'analisi del sentiment nei social media.
Nel mondo degli affari, i marchi e i loro promotori sono desiderosi di sapere cosa pensano gli altri dell'azienda e del marchio. Si ottiene attraverso l'analisi del sentiment. L'analisi del sentiment è diventata automatizzata grazie all'enormità dell'attività e ai nuovi strumenti emersi per renderlo più semplice.
Molto tempo fa, non era facile misurare i sentimenti sull'azienda, ma ora il feedback è abbastanza istantaneo grazie all'ampia portata dell'analisi dei sentimenti nei social media: include voci dei clienti, opinioni, recensioni di prodotti, notizie e analisi.
L'analisi del sentiment nei social media di solito ha fatto sulla base di riferimenti alla società o al marchio nel web, nella stampa, nei media elettronici e nelle notizie. L'analisi del sentiment nei social media non solo aiuta le aziende / gli esperti di marketing a capire cosa pensano gli altri dei loro, ma aiuta anche ad analizzare tali dati e ad adottare misure correttive sulla base. Viene anche utilizzato per monitorare le iniziative di contenuto (marketing in entrata) e il modo in cui influisce sulla percezione dell'azienda.
8 migliori strategie di analisi del sentiment nell'analisi sociale
Ecco 8 strategie per sfruttare al meglio l'analisi del sentiment nell'analisi sociale e come utilizzare al meglio gli strumenti disponibili.
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Fai la tua analisi dei sentimenti nei social media possibile
L'analisi del sentimento diventerebbe significativa solo se eseguita su una scala globale. Dovrebbe comprendere i social media, i tuoi dati CRM (Customer Relationship Management), siti Web, notizie, blog e così via. Ciò è possibile con vari strumenti disponibili che sono guidati o gratuiti.
L'analisi dovrebbe essere eseguita su Twitter, Facebook, Pinterest, Google+., Quora, LinkedIn, YouTube, Slideshare, Instagram e LinkedIn. Dovrebbe esserci un meccanismo adeguato per la valutazione pre-campagna e post-campagna per vedere l'impatto della campagna sui sentimenti dei consumatori verso il marchio. Ci sono una varietà di strumenti disponibili per fare il lavoro.
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Monitorare i sentimenti dei consumatori al di là delle menzioni o dei Mi piace del marchio
Molte volte le aziende sono infastidite da quante volte viene menzionato il loro nome o marchio. O nei social media, sono più infastiditi dai like. Tuttavia, è più importante monitorare i sentimenti riguardo al prodotto, come i concorrenti vengono percepiti dai consumatori e anche come la percezione pubblica sui dipendenti chiave all'interno dell'organizzazione.
Sono amichevoli, laboriosi e attenti ai consumatori? Ancora più importante, la società ha un sistema in atto per gestire le richieste dei consumatori e i reclami? La reputazione online dei principali attori dell'organizzazione può anche avere un impatto sui sentimenti dei consumatori nei confronti dell'azienda.
Vari strumenti che consentono l'analisi del sentiment nei social media e nel web sono Meltwater, Google Alerts, People Browser, Google Analytics, HootSuite, Tweetstats, Facebook Insights, Pagelever, Social Mention e Hubspot's Marketing Grader. Con Marketing Grader è possibile scoprire quanto sei attivo nei blog disponibili per l'analisi dei sentimenti sui social media e sul web. Inoltre, consente agli esperti di marketing di scoprire in che modo i sentimenti generano conversioni nelle vendite. Le pagine di Facebook con più di 30 Mi piace sono idonee a ottenere approfondimenti sul comportamento dei visitatori come Mi piace, utenti attivi, dati demografici, referral esterni e altro ancora.
È importante non lasciarsi influenzare dai volumi di like, citazioni di marchi, tweet, ma se ciò sta generando lead, conversioni di vendita o un'immagine positiva dell'azienda. Le metriche di qualità spesso non vengono misurate ma ignorate. Includono valutazioni di soddisfazione, risposte, conversazioni, ri-tweet, opinioni tra gli altri.
Ogni sforzo comporta tempo e costi, quindi ha senso avere una valutazione adeguata degli sforzi.
Il set di dati di analisi dei sentimenti non deve essere utilizzato solo per valutare i sentimenti relativi al solo marchio. Può essere utilizzato per scoprire quali marchi stanno ottenendo il massimo coinvolgimento nei social media, quali argomenti relativi al tuo settore sono più discussi, quali influenzatori parlano di più del tuo marchio e della tua concorrenza.
L'uso degli strumenti giusti per l'analisi del sentiment è importante per ottenere il risultato desiderato. Ad esempio, IBM ha l'indice IBM Social Sentiment in grado di aggregare i sentimenti sui social media. È in grado di distinguere il sarcasmo, la sincerità, seleziona quale commento dei media è rilevante e quale sta solo creando rumore di fondo. Il software utilizza l'analisi e l'elaborazione del linguaggio naturale (PNL) per fornire una visione più accurata di ciò che i consumatori sentono.
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Condivisione del set di dati di analisi del sentiment
L'obiettivo della raccolta e dell'analisi del set di dati di analisi del sentiment non è di limitarlo al reparto marketing o comunicazione aziendale. Deve essere condiviso con le parti interessate dell'organizzazione. Tutti i responsabili aziendali e i responsabili delle unità devono essere consapevoli dei sentimenti che i consumatori hanno nei confronti dell'azienda: ciò contribuirà alla formulazione di strategie, piani e politiche. Inoltre, il set di dati di analisi del sentiment è utilizzabile: se c'è un sentimento negativo verso la qualità o il servizio del prodotto, deve essere risolto e il primo passo è quello di sensibilizzare i team interessati su questa questione. L'obiettivo del set di dati di analisi del sentiment non è quello di limitarlo a un dipartimento, ma dovrebbe essere distribuito alle parti interessate che a loro volta aiuteranno nella formulazione di politiche migliori.
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Affidarsi troppo al software di analisi automatica del sentiment
Il problema con l'analisi dei sentimenti è che per le grandi organizzazioni c'è così tanto da tracciare su siti Web, social media e altri media digitali. Errare è umano, così come le macchine o il software. Se un ristorante leader ottiene una recensione positiva sul cibo ma negativa sul servizio quale sentimento sarebbe messo in evidenza? Gli esperti suggeriscono che quando si utilizzano gli strumenti di analisi del sentimento, cercarne uno che ti aiuti a sovrascrivere il sentimento e generare risultati irrilevanti. Gli strumenti che consentono l'override manuale dei sentimenti aiutano a ricevere avvisi sulle tendenze di alto livello che possono quindi essere analizzati o monitorati manualmente.
Quando esiste un ampio volume di set di dati di analisi del sentiment da analizzare, l'uso del software del sentiment sarebbe meno costoso ed efficiente degli analisti umani. Ma gli esperti sottolineano che dovrebbe esserci un mix ideale di analisi del software sentimentale e analisi manuale.
È importante avere il controllo dell'analisi del sentiment in modo da poter distinguere il sarcasmo e le cose positive. Richiede un pool qualificato di persone per verificare e controllare il software fornito dal set di dati di analisi del sentiment. Le presentazioni dei report devono essere brevi e semplici in modo che possano essere condivise con altri dipartimenti.
A volte, le sfumature della grammatica e dell'uso possono confondere il computer e dare un cattivo giudizio. "Il caffè aveva un sapore amaro, come dovrebbe essere ma mancava di colore". In una frase del genere, il positivo o il negativo saranno evidenziati? Per sovrascrivere tali risultati del sentiment, alcuni software usano le regole per scoprire come il contesto può influenzare il tono del contenuto. Questo viene fatto anche manualmente.
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L'uso dell'elaborazione delle parole chiave e della PNL è abbastanza affidabile
Gli algoritmi di elaborazione delle parole chiave distinguono le parole negative e positive che sono veloci e poco costose da implementare ed eseguire. L'elaborazione del linguaggio naturale viene creata sulla base della comprensione di parole, frasi e frasi per avere un'idea di ciò che viene comunicato. A volte, la PNL può anche andare storta nell'elaborazione del linguaggio - come distinguere "malato" da "figo" o "malato".
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Utilizzo dell'analisi predittiva basata su sentimenti
L'analisi predittiva può essere utilizzata per prevedere il comportamento del consumatore in base all'analisi dei sentimenti nei social media e nei siti Web. La tendenza prevalente è quella di utilizzare i sentimenti a livello di articolo, ma secondo i principali analisti si può ottenere più successo con i sentimenti a livello di entità.
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Non ignorare il cellulare
Molte conversazioni individuali e di gruppo si svolgono su dispositivi mobili. Inoltre, con la popolarità delle app mobili, gran parte della comunicazione avviene su Android o iPhone. Sono emersi numerosi nuovi strumenti che hanno utilizzato la sofisticata PNL per analizzare chat, SMS, social media, ospitalità e sono per lo più applicazioni basate su cloud. Lexalytics, che ha lanciato NLP a livello aziendale per Android, sottolinea il fatto che tutti i dati analizzati sono archiviati sul telefono e non inviati al cloud, garantendo così la privacy. Il prodotto Salience avvisa immediatamente gli utenti in merito a e-mail e messaggi negativi e positivi / lodevoli e viene fornito un riepilogo di tali risultati su base settimanale e mensile.
Nel moderno contesto in cui il mobile sta raggiungendo una maggiore penetrazione e applicabilità universale grazie alla piattaforma Android e Windows, le aziende devono monitorare attivamente le comunicazioni mobili per possibili indizi sui sentimenti dei consumatori verso i loro marchi.
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Attenzione alle dichiarazioni di accuratezza
È vero che l'analisi dei sentimenti sta guadagnando popolarità e sta aumentando la sofisticazione, ma attenzione alle affermazioni elevate sull'accuratezza di questa strategia. Secondo gli analisti non esistono misure standard per verificare l'accuratezza dei diversi strumenti dell'analizzatore di sentimenti e quindi l'affidabilità del 70% è più accettabile del 90% o superiore poiché alcuni lavorano a livello di entità, alcuni a livello di articolo, alcuni usano la PNL mentre altri usano algoritmi diversi per arrivare a ciò che i consumatori provano per il tuo prodotto o marchio.
È molto importante scegliere tipi ibridi in grado di combinare livello di articolo, livello di entità, direzionale, livello di quotazione, sentimento a livello di parola chiave in pagine Web di contenuti, blog e social media. Una di queste applicazioni è IBM Alchemy Sentiment Analysis
Secondo gli esperti, l'analisi dei sentimenti potrebbe avere implicazioni diffuse sul modo in cui il contenuto viene distribuito attraverso i media. Ad esempio, Facebook potrebbe dare a Newsfeed una priorità per le notizie positive relative all'industria o alla società leader o addirittura viceversa. Questo, a sua volta, può aiutare questi media a fornire un contenuto migliore nei feed che sono progettati o selezionati usando l'intelligenza artificiale. Potrebbe essere sicuramente un passo in avanti rispetto ai feed di notizie non elaborati appena fatti attraverso la selezione casuale di argomenti in base alle preferenze dell'utente.
Conclusione - Analisi del sentiment nei social media
L'analisi dei sentimenti nei social media può aiutare le aziende a migliorare il servizio clienti, rilanciare le fortune di un marchio in crisi, aiutare a superare la concorrenza e ottenere la business intelligence necessaria per rimanere all'avanguardia. Si è scoperto che è buono nel valutare i sentimenti in generale in negativo, positivo o neutro.
Una società di biglietteria online StubHub ha deciso di non rimborsare i biglietti per un gioco specifico. Ciò ha portato al malcontento popolare sui blog e questo è stato effettivamente catturato dall'analisi del sentiment che ha aiutato l'azienda ad adottare misure correttive.
Il software intelligente utilizza l'influenza o la popolarità di una persona per assegnare più peso alle proprie opinioni. Un utente di Twitter con un grande seguito, una celebrità che dà un'opinione otterrà più vantaggio su una persona che ha un'influenza inferiore, meno follower sui social media e nella vita professionale.
L'analisi del sentiment ha fatto molta strada dal 2011, quando Dow Jones in associazione con la Columbia University, Università di Notre Dame, ha creato un dizionario di 3700 parole sul sentiment. Si chiamava Lessico di Dow Jones: alcune parole positive includevano ingegnosità, vincitore e forza, mentre quelli con connotazioni negative si sono collusi, rischiando, litigiosi. L'analisi del sentiment nei social media si basa su questo lessico sui principali quotidiani aziendali che sono stati trovati per prevedere con maggiore precisione strategie commerciali e opinioni del pubblico sull'economia degli Stati Uniti. Thomson Reuters disponeva anche di uno strumento simile per valutare l'impatto di notizie positive o negative sull'industria e sulle società. Si chiamava Machine News Readable Service.
C'è un'enorme richiesta di analisi dei sentimenti nei social media in quanto è in grado di estrarre decine e migliaia di documenti per elaborare sentimenti che i consumatori o gli utenti hanno del marchio o dell'azienda Le insidie di un eccessivo affidamento sull'analisi automatica dei sentimenti sono già state sottolineate . Il linguaggio umano e la scrittura hanno differenze culturali, gergi, errori ortografici e per le macchine comprendere il contesto in cui è stato detto o scritto è un compito scoraggiante. Anche se gli esperti sottolineano i rapidi miglioramenti nell'automazione, è necessario un livello adeguato di intervento e analisi umana per rendere l'intero processo infallibile.
Nessun software è in grado di misurare scetticismo, preoccupazione, ansia, speranza o mancanza di esso e quindi non è un compito facile renderlo affidabile al 100% sebbene le organizzazioni stiano cercando modi per renderne l'uso più significativo in tutti i settori.
Il successo nella valutazione delle attitudini dei consumatori richiede un matrimonio tra semantica e analisi del sentiment. Quando un utente descrive i sedili della brutta Ford Explorer come grandi, denota un disgusto per il marchio ma non per i rivestimenti di quel modello.
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