Érzelemzés a közösségi médiában
Az emberek kíváncsi, hogy mit gondolnak másokról? Senki sem hagyja ki a lehetőséget, hogy megtudja, mi a véleményük róluk barátaik, kollégáik, szomszédaik, rokonaik közül, és a következtetések általában nem helytállóak, ám ez nem akadályozza meg senkit abban, hogy kitalálja, mások mit gondolnak róluk. itt megbeszéljük az érzelmi elemzés témáját a közösségi médiában.
Az üzleti világban a márkák és azok promóciói szívesen tudják, mit gondolnak mások a cégről és a márkáról. Ez érzelmi elemzéssel érhető el. Az érzelemzés automatizálódott a feladat hatalmasságának és az új eszközök megkönnyítésének köszönhetően.
Rég régen nem volt könnyű megítélni a vállalattal kapcsolatos érzelmeket, de a visszajelzés meglehetősen azonnali, mivel a szociális média széles körben érzi az érzelmeket - magában foglalja az ügyfelek szavait, véleményeket, termékértékeléseket, híreket és elemzéseket.
A közösségi médiában zajló érzelmek elemzését általában a cégre vagy a márkanévre történő hivatkozások alapján végezték el az interneten, a nyomtatásban, az elektronikus médiában és a hírekben. A szociális média érzelmeinek elemzése nem csak segít a vállalatoknak / marketingszakembereknek abban, hogy megértsék mások véleményét, hanem segítséget nyújt az ilyen adatok elemzésében, és ennek alapján helyrehozandó intézkedésekre van szükség. Ezenkívül figyelemmel kísérik a tartalmi (bejövő marketing) kezdeményezéseket és azt, hogy miként befolyásolják a vállalat felfogását.
Az érzelmi elemzés 8 legjobb stratégiája a társadalmi elemzésben
Íme 8 stratégia, amellyel az érzelmi elemzést a társadalmi elemzésben lehet a legjobban kihasználni, és hogyan lehet a legjobban felhasználni az ehhez rendelkezésre álló eszközöket.
-
Végezze el érzelmi elemzését a közösségi médiában
Az érzelmi elemzés csak akkor lenne értelmes, ha átfogó mértékben elvégeznék. Fednie kell a közösségi médiára, a saját CRM-adataira (ügyfélkapcsolat-menedzsment), webhelyekre, hírekre, blogokra és így tovább. Ez különféle elérhető eszközökkel lehetséges, amelyek előfizetésvezérelt vagy ingyenesek.
Az elemzést a Twitter, a Facebook, a Pinterest, a Google+, a Quora, a LinkedIn, a YouTube, a Slideshare, az Instagram és a LinkedIn segítségével kell elvégezni. Megfelelő mechanizmussal kell rendelkeznie a kampány előtti és a kampány utáni értékeléshez annak megállapítása érdekében, hogy a kampány mennyire befolyásolta a márka iránti fogyasztói érzelmeket. Különféle eszközök állnak rendelkezésre a munka elvégzéséhez.
-
Figyelemmel kísérheti a fogyasztói érzelmeket a márka megemlítése vagy kedveletein túl
A vállalatok sokszor attól tartanak, hogy hányszor említik a cégnevüket vagy márkanévüket. Vagy a közösségi médiában őket jobban zavarják a kedvelések. Fontosabb azonban, hogy figyelemmel kísérjük a termékkel kapcsolatos érzelmeket, azt, hogy a fogyasztók hogyan érzékelik a versenytársakat, és azt is, hogy a közvélemény hogyan érzékeli a szervezeten belüli kulcsfontosságú alkalmazottakat.
Barátságosak, szorgalmasak és reagálnak a fogyasztókra? Ennél is fontosabb: létezik-e a társaságnak olyan rendszere a fogyasztói kérdések és panaszok kezelésére? A szervezet kulcsszereplőinek online hírneve szintén befolyásolhatja a társaság iránti fogyasztói érzelmeket.
Különböző eszközök, amelyek lehetővé teszik az érzelmi elemzést a közösségi médiában és az interneten: Meltwater, Google Alerts, People Browser, Google Analytics, HootSuite, Tweetstats, Facebook Insights, Pagelever, Social Mention és Hubspot Marketing Grader. A Marketing Grader segítségével megtudhatja, mennyire aktívak azokban a blogokban, amelyek érzelmi elemzésre rendelkezésre állnak a közösségi médiában és az interneten. Ezenkívül lehetővé teszi a marketingszakemberek számára, hogy megtudják, hogyan vezetnek az érzelmek értékesítési konverziókhoz. A több mint 30 kedveléssel rendelkező Facebook-oldalak betekintést nyerhetnek a látogatói viselkedésbe, például kedvelések, aktív felhasználók, demográfiai adatok, külső ajánlások stb.
Fontos, hogy ne befolyásolja a kedveltségek, márkanevek, tweettek mennyisége, hanem az, hogy ez vezet-e eredményt, értékesítési konverziót vagy pozitív képet a társaságról. A minőségi mutatókat gyakran nem mérik, hanem figyelmen kívül hagyják. Ide tartoznak az elégedettségi osztályozások, a válaszok, a beszélgetések, az új tweetek, többek között a vélemények.
Minden erőfeszítés időt és költségeket igényel, ezért ésszerű az erőfeszítések megfelelő értékelése.
Az érzelemzési adatkészletet nem szabad pusztán a márkájával kapcsolatos érzelmek felmérésére használni. Ennek segítségével megtudhatja, hogy mely márkák vonzzák a legnagyobb figyelmet a közösségi médiában, milyen témákról beszélnek jobban az iparádra, melyek a befolyásolói inkább a márkájáról és a versenyt illetően.
A kívánt eredmény eléréséhez fontos a megfelelő eszközök használata az érzelmi elemzéshez. Például az IBM rendelkezik az IBM Social Sentiment Indextel, amely aggregálhatja a szociális média érzéseit. Képes megkülönböztetni a szarkazmust, az őszinteséget, kiválasztja, mely médiakommentációk relevánsak, és melyik csak hátsó zajt okoz. A szoftver elemzést és természetes nyelvfeldolgozást (NLP) használ, hogy pontosabb képet kapjon a fogyasztók érzéseiről.
-
Az érzelmi elemzési adatkészlet megosztása
Az érzelmi elemzési adatkészlet gyűjtésének és elemzésének célja nem korlátozni azt marketing vagy vállalati kommunikációs osztályra. Ezt meg kell osztani a szervezet érdekelt feleivel. Minden üzletvezetőnek és egységvezetőnek tisztában kell lennie a fogyasztók érzelmével a cég iránt - ez segít a stratégiák, tervek és politikák megfogalmazásában. Ezenkívül az érzelmi elemzési adatkészlet is igénybe vehető - ha a termék minőségére vagy szolgáltatására negatív érzés mutatkozik, azt orvosolni kell, és az első lépés az, hogy az érintett csapatok tudatosítsák ezt a kérdést. Az érzelmi elemzési adatkészlet célja nem az, hogy egy részlegre korlátozódjon, hanem azt az érdekelt felek számára terjesztik, amely viszont elősegíti a jobb politikák megfogalmazását.
-
Túl támaszkodik az automatizált érzelmelemző szoftverre
Az érzelmi elemzés problémája az, hogy a nagy szervezetek számára annyit kell követni a weboldalakon, a közösségi médián és más digitális médiumokon. A tévedés emberi, csakúgy, mint a gépek vagy a szoftverek. Ha egy vezető étterem olyan véleményt kap, amely pozitív az ételek, de negatív a kiszolgálás szempontjából, mely érzelmeket hangsúlyozzák? A szakértők azt javasolják, hogy érzelmi elemző eszközök használatakor keressen egy olyan eszközt, amely segít felülbírálni az érzelmeket, és eldobhatja az irreleváns eredményeket. Az érzelmek kézi felülbírálását lehetővé tevő eszközök segítenek a magas szintű trendekről szóló figyelmeztetések beszerzésében, amelyeket ezután manuálisan lehet elemezni vagy megfigyelni.
Ha nagy mennyiségű érzelmi elemző adatkészlet elemezendő, a szentiment szoftver használata olcsóbb és hatékonyabb lenne, mint az emberi elemzők. A szakértők azonban rámutattak, hogy a szentimentális szoftver elemzés és a kézi elemzés ideális keverékének kell lennie.
Fontos az érzelmi elemzés auditálása, hogy megkülönböztethetők legyenek a szarkazmus és a pozitív dolgok. Szükség van képzett emberkészletre az érzelmi elemzési adatkészlet által biztosított szoftver ellenőrzéséhez és ellenőrzéséhez. A jelentésbemutatóknak rövidnek és egyszerűnek kell lenniük, hogy megoszthassák más osztályokkal.
A nyelvtan és a használat árnyalata néha megzavarhatja a számítógépet, és rossz megítéléshez vezethet. „A kávé keserű volt, amilyennek lennie kellett, de hiányzott a szín”. Ilyen mondatban kiemelik-e a pozitív vagy negatív? Az ilyen érzelmi eredmények felülbírálására egyes szoftverek használják a szabályokat annak megállapítására, hogy a környezet hogyan befolyásolhatja a tartalom hangját. Ez manuálisan is megtörténik.
-
A Kulcsszófeldolgozás és az NLP használata nagyon megbízható
A kulcsszófeldolgozó algoritmusok megkülönböztetik a negatív és pozitív szavakat, amelyek gyors és olcsó megvalósíthatók és futtathatók. A természetes nyelv feldolgozását a szavak, mondatok és mondatok megértése alapján hozzák létre, hogy érezzék magukat a kommunikációval. Az NLP néha rosszul fordulhat a nyelvfeldolgozásban is - hogyan lehet megkülönböztetni a „beteget” hideg vagy beteg állapotról.
-
Az érzelmeken alapuló prediktív elemzés
A prediktív elemzés felhasználható a fogyasztói magatartás előrejelzésére a szociális média és a webhelyek érzelmi elemzése alapján. Az uralkodó tendencia az, hogy cikkszintű érzelmeket alkalmaznak, ám a vezető elemzők szerint entitásszintű érzelmekkel nagyobb siker érhető el.
-
Ne hagyja figyelmen kívül a mobilkészüléket
A személyes és a csoportos beszélgetések közül sok mobilban zajlik. Sőt, a mobil alkalmazások népszerűsége miatt a kommunikáció nagy része Android vagy iPhone rendszeren zajlik. Számos új eszköz jelent meg, amelyek a kifinomult NLP-t használják a csevegések, SMS-ek, szociális média, vendéglátás elemzésére, és ezek többnyire felhőalapú alkalmazások. A Lexalytics, amely az Android vállalati szintű NLP-jét indította, hangsúlyozza azt a tényt, hogy az összes elemzett adatot telefonon tárolják, és nem küldik el felhőbe, ezáltal biztosítva a magánélet védelmét. A Salience címû termék azonnal figyelmezteti a felhasználókat a negatív és pozitív / dicsérõ e-mailekre és üzenetekre, és ezeknek a megállapításoknak a összegét hetente és havonta adják meg.
A modern környezetben, ahol a mobil az Android és a Windows platformnak köszönhetően több penetrációt és egyetemes alkalmazhatóságot ér el, a vállalkozásoknak aktívan nyomon kell követniük a mobilkommunikációt a márkákkal kapcsolatos fogyasztói érzelmek esetleges nyomaira vonatkozóan.
-
Óvakodj a pontossággal kapcsolatos állításoktól
Igaz, hogy az érzelmi elemzés egyre népszerűbbé válik és egyre kifinomultabbá válik, de vigyázzon a stratégia pontosságával kapcsolatos magas állításokra. Az elemzők szerint nincs különféle intézkedés a különféle érzelmelemző eszközök pontosságának ellenőrzésére, így a 70% -os megbízhatóság elfogadható, mint 90% vagy annál nagyobb, mivel egyesek entitás szinten működnek, mások cikk szinten, mások NLP-t használnak, mások különböző algoritmusok annak megállapításához, hogy mit éreznek a fogyasztók az Ön termékéről vagy márkájáról.
Nagyon fontos a hibrid típusok használata, amelyek ötvözik a cikkszintet, entitásszintet, irányítási, idézettségi szintet, kulcsszószintű érzelmet a tartalmi weboldalakon, blogokon és a közösségi médián. Az egyik ilyen alkalmazás az IBM Alchemy Sentiment Analysis
A szakértők szerint az érzelmi elemzésnek széles körű következményei lehetnek a tartalom médiában történő közvetítésének módjára. Például a Facebook a Newsfeed-ben prioritást élvezhet a pozitív hírrel kapcsolatos vezető ipar vagy vállalat számára, vagy akár fordítva. Ez viszont segíthet ezeknek az adathordozóknak a jobb tartalom biztosításában olyan hírcsatornákban, amelyeket gépi intelligencia segítségével terveztek vagy választottak ki. Ez határozottan egy lépéssel meghaladhatja a nyers hírcsatornákat, csak a felhasználói preferenciák alapján véletlenszerűen kiválasztott témák alapján.
Következtetés - Érzelemzés a közösségi médiában
A közösségi médiában tapasztalható érzelemzés segíthet a vállalatoknak az ügyfélszolgálat javításában, a megereszkedő márka sorsának felélénkítésében, a verseny leküzdésében és az üzleti intelligencia megszerzésében, amely az előrelépéshez szükséges. Jónak találták az érzelmek széles körű negatív, pozitív vagy semleges értékelését.
A StubHub online jegykiadó cég úgy döntött, hogy nem térít vissza egy adott játékra szóló jegyeket. Ez a blogok népszerű elégedetlenségéhez vezetett, és ezt hatékonyan megragadta az érzelmi elemzés, amely segített a társaságnak orvosolni a helyrehozó intézkedéseket.
Az intelligens szoftver felhasználja az ember befolyását vagy népszerűségét, hogy nagyobb súlyt tulajdonítson véleményüknek. A Twitter követõje egy nagy követõvel, egy hírességgel, aki véleményt ad, nagyobb elõnyt szerezhet egy olyan személy felett, akinek kisebb befolyása van, kevesebb követõje van a közösségi médiában és a szakmai életben.
Az érzelmi elemzés hosszú utat tett meg 2011 óta, amikor Dow Jones a Notre Dame Egyetemi Egyetemmel együtt létrehozott egy 3700-szót tartalmazó szótárt érzelmeken. Dow Jones Lexiconnak hívták - néhány pozitív szó tartalmazott találékonyságot, győztest és erőt, míg a negatív konnotációval rendelkezők összejátszottak, kockázatosak és pereskedtek. A szociális média érzelmi elemzése ezen a lexikonon alapszik, amely szerint a vezető üzleti újságok pontosabban megjósolják a kereskedelem stratégiáit és a közvélemény véleményét az Egyesült Államok gazdaságáról. A Thomson Reuters hasonló eszközzel is rendelkezik a pozitív vagy negatív híreknek az iparra és a vállalatokra gyakorolt hatásának felmérésére. Géppel olvasható hírszolgáltatásnak hívták.
Nagyon nagy szükség van az érzelmi elemzésre a szociális média területén, mivel tíz és ezer dokumentum bányászására képes, hogy a fogyasztók vagy a felhasználók márkájukkal vagy társaságával kapcsolatos érzelmeket kitaláljon. Az automatizált érzelmi elemzés túlzott mértékű támaszkodásának veszélyeit már hangsúlyozták. . Az emberi nyelv és írás kulturális különbségekkel, szlengekkel, helyesírás-írásokkal rendelkezik, és ijesztő feladat a gépek számára annak megértése, amelyben azt mondták vagy írták. Még ahogy a szakértők rámutatnak az automatizálás gyors javulására, megfelelő szintű emberi beavatkozásra és elemzésre van szükség az egész folyamat boltozatossá tételéhez.
Egyetlen szoftver sem tudja mérni a szkepticizmust, aggodalmat, aggodalmat, reményt vagy annak hiányát, ezért nem könnyű feladat a 100% -át megbízhatóvá tenni, noha a szervezetek próbálják módszereket tenni annak használatának értelmesebbé tételére az iparágakban.
A fogyasztói hozzáállás felmérésének sikere megköveteli a szemantika és az érzelmi elemzés házasságát. Amikor a felhasználó a csúnya Ford Explorer üléseit nagyszerűnek írja le, akkor ez a márka ellenszenvét jelenti, de nem a modell kárpitját.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a hangulat-elemzéshez a közösségi médiában. Itt tárgyaljuk a szociális média érzelmi elemzésének 8 legjobb stratégiáját. A következő cikkeket is megnézheti.
- 10 hatékony közösségi média marketing tipp Terv | Előnyök | Üzleti
- A legjobb ügyfélkapcsolat-kezelés - CRM szoftver (hasznos)
- Szövegbányászat vs szöveges elemzés - melyik a jobb