Анализ настроений в социальных сетях

Людям интересно узнать, что люди думают о других? Никто не упускает возможности узнать, что о них думают их друзья, коллеги, соседи, родственники, и в большинстве случаев наши выводы могут быть неверными, но это не мешает никому догадываться, что другие думают о них. Здесь мы обсудим тему анализа настроений в социальных сетях.

В деловом мире бренды и их промоутеры стремятся узнать, что другие думают о компании и бренде. Это достигается с помощью анализа настроений. Анализ настроений стал автоматизированным благодаря огромной задаче и появившимся новым инструментам, облегчающим ее выполнение.

Давным-давно было непросто измерить настроения в отношении компании, но теперь обратная связь довольно мгновенная благодаря широкому охвату анализа настроений в социальных сетях - он включает в себя голоса клиентов, мнения, обзоры продуктов, новости и анализ.

Анализ настроений в социальных сетях обычно проводится на основе ссылок на компанию или бренд в Интернете, печатных изданиях, электронных средствах массовой информации и в новостях. Анализ настроений в социальных сетях не только помогает компаниям / маркетологам понять, что другие думают о них, но также помогает анализировать такие данные и на их основе требуются корректирующие действия. Он также используется для мониторинга инициатив по контенту (входящего маркетинга) и того, как это влияет на восприятие компании.

8 лучших стратегий анализа настроений в социальном анализе

Вот 8 стратегий, чтобы наилучшим образом использовать анализ настроений в социальном анализе и как наилучшим образом использовать доступные для него инструменты.

Сделайте свой анализ настроений в социальных сетях, насколько это возможно

Анализ настроений станет значимым только тогда, когда он будет сделан в широком масштабе. Он должен охватывать социальные сети, ваши собственные данные CRM (управление взаимоотношениями с клиентами), веб-сайты, новости, блоги и так далее. Это возможно с различными доступными инструментами, которые управляются либо по подписке, либо бесплатно.

Анализ следует проводить в Twitter, Facebook, Pinterest, Google+, Quora, LinkedIn, YouTube, Slideshare, Instagram и LinkedIn. Должен существовать надлежащий механизм для оценки перед кампанией и после кампании, чтобы увидеть, какое влияние кампания оказала на настроения потребителей по отношению к бренду. Есть множество инструментов, доступных для работы.

Мониторинг потребительских настроений за пределами упоминаний бренда или лайков

Много раз компании беспокоятся о том, сколько раз упоминается их название или торговая марка. Или в соцсетях, они больше беспокоятся о лайках. Тем не менее, более важно отслеживать мнение о продукте, о том, как потребители воспринимают конкурентов, а также о том, как общественность воспринимает ключевых сотрудников в организации.

Они дружелюбны, трудолюбивы и отзывчивы к потребителям? Что еще более важно, имеет ли компания систему для обработки запросов и жалоб потребителей? Репутация ключевых игроков в организации в Интернете также может влиять на настроения потребителей по отношению к компании.

К различным инструментам, позволяющим проводить анализ настроений в социальных сетях и в Интернете, относятся Meltwater, Google Alerts, People Browser, Google Analytics, HootSuite, Tweetstats, Facebook Insights, Pagelever, Social Mention и Hubspot. С помощью Marketing Grader можно узнать, насколько вы активны в блогах, доступных для анализа настроений в социальных сетях и в Интернете. Это также позволяет маркетологам выяснить, как настроения ведут к конверсии продаж. Страницы Facebook с более чем 30 лайками могут получить представление о поведении посетителей, таких как лайки, активные пользователи, демография, внешние рефералы и многое другое.

Важно не поддаваться влиянию количества лайков, упоминаний о бренде, твитов, но будь то генерация лидов, конверсия продаж или положительный имидж компании. Метрики качества часто не измеряются, а игнорируются. Они включают в себя оценки удовлетворенности, ответы, разговоры, повторные твиты, мнения среди других.

Каждое усилие требует времени и затрат, поэтому имеет смысл правильно оценить усилия.

Набор данных анализа настроений не должен использоваться только для оценки настроений в отношении вашего бренда. Его можно использовать, чтобы узнать, какие бренды получают наибольшее участие в социальных сетях, о каких темах, связанных с вашей отраслью, больше говорят, какие влиятельные лица больше говорят о вашем бренде и вашей конкуренции.

Использование правильных инструментов для анализа настроений важно для достижения желаемого результата. Например, у IBM есть Индекс социальных настроений IBM, который может объединять настроения в социальных сетях. Он способен различать сарказм, искренность, выбирать, какие комментарии в СМИ важны, а какие просто создают фоновый шум. Программное обеспечение использует аналитику и обработку естественного языка (НЛП), чтобы составить более точное представление о том, что чувствуют потребители.

Совместное использование набора данных анализа настроений

Целью сбора и анализа наборов данных для анализа настроений не является ограничение его отделом маркетинга или корпоративных коммуникаций. Этим необходимо поделиться с заинтересованными сторонами в организации. Все руководители предприятий и руководители подразделений должны знать, что потребители думают о компании, - это поможет в разработке стратегий, планов и политик. Более того, набор данных для анализа настроений является действенным - если существует отрицательное отношение к качеству продукта или услуги, его необходимо исправить, и первым шагом является информирование заинтересованных групп об этом. Цель набора данных анализа настроений не состоит в том, чтобы ограничить его отделом, а должна быть разослана заинтересованным сторонам, что, в свою очередь, поможет в разработке более эффективной политики.

Слишком много полагаться на программное обеспечение для автоматического анализа настроений

Проблема с анализом настроений заключается в том, что для крупных организаций так много нужно отслеживать на веб-сайтах, в социальных сетях и других цифровых медиа. Человеку свойственно ошибаться, равно как и машины или программное обеспечение. Если ведущий ресторан получает отзыв, который положительно относится к еде, но отрицателен к обслуживанию, какое настроение будет подчеркнуто? Эксперты предполагают, что при использовании инструментов анализа настроений ищите тот, который поможет вам переопределить настроение и отбросить нерелевантные результаты. Инструменты, позволяющие переопределять настроения вручную, помогают получать оповещения о высокоуровневых тенденциях, которые затем можно анализировать или отслеживать вручную.

Когда имеется большой объем анализируемых наборов данных для анализа настроений, использование программного обеспечения для настроений будет менее затратным и эффективным, чем аналитики. Но эксперты отмечают, что должно быть идеальное сочетание анализа программного обеспечения настроений и ручного анализа.

Важно провести аудит анализа чувств, чтобы можно было различить сарказм и положительные моменты. Для проверки и проверки программного обеспечения, предоставляемого набором данных для анализа настроений, требуется обученный пул людей. Презентации отчета должны быть краткими и простыми, чтобы их можно было передавать другим отделам.

Иногда нюансы грамматики и использования могут запутать компьютер и придут к неверному суждению. «Кофе был горьким на вкус, как и должно быть, но ему не хватало цвета». В таком предложении будет выделено положительное или отрицательное? Чтобы переопределить результаты такого настроения, некоторые программы используют правила, чтобы выяснить, как контекст может влиять на тон контента. Это делается также вручную.

Использование обработки ключевых слов и НЛП достаточно надежно

Алгоритмы обработки ключевых слов различают негативные и позитивные слова, которые быстро и недорого реализовать и запустить. Обработка естественного языка создается на основе понимания слов, предложений и фраз, чтобы понять, что передается. Иногда НЛП также может ошибаться при обработке языка - как отличить «больного» от «крутого» или «больного».

Использование прогнозного анализа на основе настроений

Прогнозный анализ может использоваться для прогнозирования поведения потребителей на основе анализа настроений в социальных сетях и на веб-сайтах. По мнению ведущих аналитиков, преобладающей тенденцией является использование настроений на уровне статей, но можно добиться большего успеха с настроениями на уровне субъектов.

Не игнорируйте мобильный

Многие из личных бесед и групповых разговоров происходят на мобильном телефоне. Кроме того, с популярностью мобильных приложений, большая часть общения происходит на Android или iPhone. Появилось несколько новых инструментов, которые использовали сложную НЛП для анализа чатов, SMS, социальных сетей, гостеприимства, и в основном это облачные приложения. Компания Lexalytics, выпустившая корпоративный уровень NLP для Android, подчеркивает тот факт, что все проанализированные данные хранятся на телефоне и не отправляются в облако, что обеспечивает конфиденциальность. Продукт под названием Salience немедленно предупреждает пользователей о негативных и позитивных / достойных похвалы электронных письмах и сообщениях, и сводка таких выводов предоставляется на еженедельной и ежемесячной основе.

В современном контексте, когда мобильные устройства достигают все большего проникновения и универсального применения благодаря платформе Android и Windows, предприятиям необходимо активно отслеживать мобильную связь для возможных подсказок о потребительских настроениях по отношению к своим брендам.

Остерегайтесь претензий на точность

Это правда, что анализ настроений набирает популярность и усложняется, но остерегайтесь высоких заявлений о точности этой стратегии. По мнению аналитиков, не существует стандартных мер для проверки точности различных инструментов анализатора настроений, и, следовательно, надежность 70% более приемлема, чем 90% или выше, поскольку некоторые работают на уровне сущности, некоторые на уровне статьи, некоторые используют NLP, а другие используют различные алгоритмы для определения мнения потребителей о вашем продукте или бренде.

Очень важно выбрать гибридные типы, которые могут сочетать уровень статьи, уровень сущности, направление, уровень цитаты, настроение на уровне ключевых слов на веб-страницах контента, в блогах и социальных сетях. Одним из таких приложений является IBM Alchemy Sentiment Analysis

По мнению экспертов, анализ настроений может иметь широкое влияние на способ доставки контента через средства массовой информации. Например, Facebook может поставить в новостной ленте приоритет для позитивных новостей, связанных с ведущими компаниями или компаниями, или даже наоборот. Это, в свою очередь, может помочь этим носителям обеспечить лучшее содержание в каналах, которые спроектированы или выбраны с использованием машинного интеллекта. Это, безусловно, может быть на шаг выше необработанных новостных лент, сделанных путем случайного выбора тем на основе пользовательских предпочтений.

Заключение - Анализ настроений в социальных сетях

Анализ настроений в социальных сетях может помочь компаниям улучшить качество обслуживания клиентов, возродить состояние провисшего бренда, помочь преодолеть конкуренцию и получить бизнес-аналитику, которая необходима, чтобы оставаться впереди. Было установлено, что это хорошо для оценки настроений в целом на отрицательные, положительные или нейтральные.

Компания по продаже билетов онлайн StubHub решила не возвращать билеты на определенную игру. Это привело к массовому недовольству в блогах, и это было эффективно отражено в анализе настроений, который помог компании принять корректирующие меры.

Интеллектуальное программное обеспечение использует влияние или популярность человека, чтобы придать больший вес его взглядам. Пользователь Twitter с большим количеством последователей, знаменитость, которая высказывает свое мнение, получит больше преимущества над человеком, который имеет меньшее влияние, меньше последователей в социальных сетях и в профессиональной жизни.

Анализ настроений прошел долгий путь с 2011 года, когда Dow Jones совместно с Колумбийским университетом, Университет Нотр-Дам, создали словарь настроений на 3700 слов. Он назывался Dow Jones Lexicon - некоторые позитивные слова включали в себя изобретательность, победителя и силу, в то время как те, кто имел негативные коннотации, сговорились, рискуют, спорят. Анализ настроений в социальных сетях основан на лексиконе ведущих деловых газет, которые, как было установлено, позволяют более точно прогнозировать торговые стратегии и взгляды общественности на экономику США. У Thomson Reuters также был похожий инструмент для оценки влияния позитивных или негативных новостей на отрасль и компании. Он назывался машиночитаемой службой новостей.

Существует огромный спрос на анализ настроений в социальных сетях, так как он способен добывать десятки и тысячи документов, чтобы составить мнение потребителей или пользователей о бренде или компании. Подводные камни, связанные с чрезмерной опорой на автоматический анализ настроений, уже подчеркивались., Человеческий язык и письменность имеют культурные различия, сленг, орфографические ошибки, и машины, чтобы понять контекст, в котором они были сказаны или написаны, являются сложной задачей. Даже если эксперты отмечают быстрое улучшение автоматизации, необходим адекватный уровень человеческого вмешательства и анализа, чтобы сделать весь процесс надежным.

Никакое программное обеспечение не может измерить скептицизм, беспокойство, беспокойство, надежду или его отсутствие, и, следовательно, сделать его надежным на 100% непросто, хотя организации ищут способы сделать его использование более значимым в разных отраслях.

Успех в оценке потребительских отношений требует сочетания семантики и анализа настроений. Когда пользователь описывает места уродливого Ford Explorer как великие, это означает отвращение к бренду, но не к обивке этой модели.

Анализ настроений в социальных сетях - Стратегии использования анализа настроений

Содержание: