Sentimentanalyse in sociale media

Mensen zijn nieuwsgierig naar wat mensen over anderen denken? Niemand spaart een kans om erachter te komen wat hun vrienden, collega's, buren, familieleden van hen denken en meestal is onze conclusie misschien niet correct, maar dat weerhoudt niemand ervan om te werken wat anderen over hen denken. hier zullen we het onderwerp sentimentanalyse in sociale media bespreken.

In de zakenwereld willen merken en hun promotors graag weten wat anderen van het bedrijf en het merk vinden. Het wordt bereikt door middel van sentimentanalyse. Sentimentanalyse is geautomatiseerd dankzij de enorme omvang van de taak en de nieuwe tools die naar voren zijn gekomen om het gemakkelijker te maken.

Lang geleden was het niet eenvoudig om sentimenten over het bedrijf te meten, maar nu is feedback vrij onmiddellijk dankzij het brede bereik van sentimentanalyse in sociale media - het omvat stemmen van klanten, meningen, productrecensies, nieuws en analyse.

Sentimentanalyse op sociale media heeft dit meestal gedaan op basis van verwijzingen naar het bedrijf of merk in het web, print, elektronische media en in het nieuws. Sentimentanalyse in sociale media helpt niet alleen bedrijven / marketeers te begrijpen wat anderen over hun denken, maar het helpt ook bij het analyseren van dergelijke gegevens en het nemen van corrigerende maatregelen is op basis daarvan vereist. Het wordt ook gebruikt om inhoud (inkomende marketing) -initiatieven te volgen en hoe het de perceptie van het bedrijf beïnvloedt.

8 Beste strategieën voor sentimentanalyse in sociale analyse

Hier zijn 8 strategieën om het beste gebruik te maken van sentimentanalyse in sociale analyse en hoe de daarvoor beschikbare tools het beste kunnen worden gebruikt.

Maak uw sentimentanalyse op sociale media mogelijk

Sentimentanalyse zou alleen zinvol worden als het op een uitgebreide schaal wordt uitgevoerd. Het moet betrekking hebben op sociale media, uw eigen CRM-gegevens (Customer Relationship Management), websites, nieuws, blogs, enzovoort. Dit is mogelijk met verschillende tools die beschikbaar zijn op basis van een abonnement of gratis.

De analyse moet worden uitgevoerd op Twitter, Facebook, Pinterest, Google+., Quora, LinkedIn, YouTube, Slideshare, Instagram en LinkedIn. Er moet een goed mechanisme zijn voor pre-campagne en post-campagne evaluatie om te zien hoeveel impact de campagne heeft gehad op het sentiment van de consument tegenover het merk. Er zijn verschillende tools beschikbaar om het werk te doen.

Monitor het sentiment van de consument boven merkvermeldingen of likes

Vaak maken bedrijven zich druk over hoe vaak hun bedrijfsnaam of merknaam wordt vermeld. Of in sociale media, ze zijn meer bezig met de likes. Het is echter belangrijker om sentimenten over het product, hoe concurrenten door de consumenten worden waargenomen, te monitoren en ook hoe de publieke perceptie van belangrijke werknemers binnen de organisatie.

Zijn ze vriendelijk, hardwerkend en reageren ze op de consument? Wat nog belangrijker is, heeft het bedrijf een systeem om vragen en klachten van consumenten te behandelen? De online reputatie van belangrijke spelers in de organisatie kan ook een impact hebben op het consumentengevoel ten opzichte van het bedrijf.

Verschillende tools waarmee sentimentanalyse op sociale media en internet mogelijk is, zijn Meltwater, Google Alerts, People Browser, Google Analytics, HootSuite, Tweetstats, Facebook Insights, Pagelever, Social Mention en Hubspot's Marketing Grader. Met Marketing Grader is het mogelijk om erachter te komen hoe actief u bent in blogs die beschikbaar zijn voor sentimentanalyse op sociale media en internet. Het stelt marketeers ook in staat om erachter te komen hoe de sentimenten leiden tot verkoopconversies. Facebook-pagina's met meer dan 30 likes komen in aanmerking voor inzicht in bezoekersgedrag zoals likes, actieve gebruikers, demografie, externe verwijzingen en meer.

Het is belangrijk om niet te worden beïnvloed door het aantal likes, merkvermeldingen, tweets, maar of dat leidt tot leads, verkoopconversies of een positief imago van het bedrijf. Kwaliteitsstatistieken worden vaak niet gemeten maar genegeerd. Ze omvatten onder andere tevredenheidsbeoordelingen, antwoorden, gesprekken, re-tweets, meningen.

Elke inspanning kost tijd en kosten, daarom is het logisch om een goede evaluatie van de inspanningen te hebben.

Sentiment analyse dataset mag niet alleen worden gebruikt om sentimenten over uw merk alleen te evalueren. Het kan worden gebruikt om erachter te komen welke merken de meeste betrokkenheid bij sociale media krijgen, over welke onderwerpen in uw branche meer wordt gesproken, welke beïnvloeders meer over uw merk en uw concurrentie praten.

Het gebruik van de juiste tools voor sentimentanalyse is belangrijk om het gewenste resultaat te bereiken. IBM heeft bijvoorbeeld de IBM Social Sentiment Index die sentimenten op sociale media kan verzamelen. Het is in staat om sarcasme te onderscheiden, oprechtheid, selecteert welk mediacommentaar relevant is en wat alleen achtergrondruis veroorzaakt. De software maakt gebruik van analyses en natuurlijke taalverwerking (NLP) om een nauwkeuriger beeld te krijgen van wat consumenten voelen.

Delen van dataset van sentimentanalyse

Het doel van het verzamelen en analyseren van sentimentanalysegegevens is niet om het te beperken tot marketing of bedrijfscommunicatie. Het moet worden gedeeld met belanghebbenden in de organisatie. Alle bedrijfsleiders en unit managers moeten zich bewust zijn van de gevoelens die consumenten hebben over het bedrijf - het zal helpen bij het formuleren van strategieën, plannen en beleid. Bovendien is de dataset voor sentimentanalyse bruikbaar - als er een negatief sentiment is ten aanzien van productkwaliteit of service, moet dit worden verholpen en de eerste stap is om de betrokken teams hiervan op de hoogte te stellen. Het doel van de dataset voor sentimentanalyse is niet om het te beperken tot een afdeling, maar moet worden verspreid onder betrokken belanghebbenden die op hun beurt zullen helpen bij het formuleren van beter beleid.

Te veel vertrouwen op geautomatiseerde sentimentanalyse-software

Het probleem met sentimentanalyse is dat er voor grote organisaties zoveel te volgen is op websites, sociale media en andere digitale media. Vergissen is menselijk, net als de machines of software. Als een toonaangevend restaurant een beoordeling krijgt die positief is over eten, maar negatief over service, welk sentiment zou dan worden benadrukt? Experts suggereren dat wanneer u sentimentanalyse-tools gebruikt, u er een zoekt die u helpt om sentiment te onderdrukken en irrelevante resultaten te gooien. Hulpprogramma's die het handmatig negeren van sentimenten mogelijk maken, helpen bij het ontvangen van meldingen over trends op hoog niveau die vervolgens handmatig kunnen worden geanalyseerd of gemonitord.

Als er een groot aantal gegevenssets voor sentimentanalyse moet worden geanalyseerd, zou het gebruik van sentimentsoftware minder duur en efficiënt zijn dan menselijke analisten. Maar experts wijzen erop dat er een ideale mix van sentiment software-analyse en handmatige analyse zou moeten zijn.

Het is belangrijk om controle van sentimentanalyse te hebben, zodat sarcasme en positieve dingen kunnen worden onderscheiden. Het vereist een getrainde pool van mensen om de software van de dataset van sentimentanalyse te verifiëren en controleren. De rapportpresentaties moeten kort en eenvoudig zijn, zodat deze met andere afdelingen kunnen worden gedeeld.

Soms kunnen de nuances van grammatica en gebruik de computer in verwarring brengen en tot een slecht oordeel komen. "De koffie smaakte bitter, zoals het hoort, maar ontbrak aan kleur". Zal in een dergelijke zin het positieve of negatieve worden gemarkeerd? Om dergelijke sentimentresultaten te negeren, gebruikt sommige software regels om te achterhalen hoe context de inhoudstoon kan beïnvloeden. Dit wordt ook handmatig gedaan.

Het gebruik van Trefwoordverwerking en NLP is redelijk betrouwbaar

Zoekwoordverwerkingsalgoritmen onderscheiden negatieve en positieve woorden die snel en goedkoop zijn om te implementeren en uit te voeren. Natuurlijke taalverwerking wordt gecreëerd op basis van het begrip van woorden, zinnen en zinnen om een idee te krijgen van wat er wordt gecommuniceerd. Soms kan NLP ook fout gaan in taalverwerking - hoe je 'ziek' kunt onderscheiden voor cool of ziek.

Voorspellende analyse gebruiken op basis van sentimenten

Voorspellende analyse kan worden gebruikt om consumentengedrag te voorspellen op basis van sentimentanalyse in sociale media en websites. De heersende neiging is om sentimenten op artikelniveau te gebruiken, maar volgens toonaangevende analisten kan meer succes worden bereikt met sentimenten op entiteitsniveau.

Negeer de mobiel niet

Veel van de één-op-één- en groepsgesprekken vinden plaats op mobiel. Bovendien gebeurt, met de populariteit van mobiele apps, veel van de communicatie op Android of iPhone. Er zijn verschillende nieuwe tools naar voren gekomen die geavanceerde NLP hebben gebruikt om chats, sms, sociale media, gastvrijheid te analyseren en het zijn meestal cloud-gebaseerde applicaties. Lexalytics, dat NLP op ondernemingsniveau voor Android heeft gelanceerd, benadrukt het feit dat alle geanalyseerde gegevens op de telefoon worden opgeslagen en niet naar de cloud worden verzonden, waardoor privacy wordt gewaarborgd. Het product met de titel Salience waarschuwt gebruikers onmiddellijk voor negatieve en positieve / lovenswaardige e-mails en berichten en een samenvatting van dergelijke bevindingen wordt wekelijks en maandelijks gegeven.

In de moderne context waarin mobiel meer penetratie en universele toepasbaarheid bereikt dankzij het Android- en Windows-platform, moeten bedrijven mobiele communicatie actief volgen voor mogelijke aanwijzingen over het sentiment van consumenten met betrekking tot hun merken.

Pas op voor nauwkeurigheidsclaims

Het is waar dat sentimentanalyse aan populariteit wint en steeds geavanceerder wordt, maar pas op voor grote beweringen over de nauwkeurigheid van deze strategie. Volgens analisten zijn er geen standaardmaatregelen om de nauwkeurigheid van verschillende sentimentanalysetools te verifiëren en daarom is 70% betrouwbaarheid acceptabeler dan 90% of hoger omdat sommige werkzaamheden op entiteitsniveau, sommige op artikelniveau, sommige NLP gebruiken, terwijl anderen gebruiken verschillende algoritmen om te komen tot wat consumenten van uw product of merk voelen.

Het is heel belangrijk om te kiezen voor hybride typen die artikelniveau, entiteitsniveau, directioneel, offerteniveau, trefwoordniveau op verschillende webpagina's, blogs en sociale media kunnen combineren. Een dergelijke toepassing is IBM's Alchemy Sentiment Analysis

Volgens experts zou sentimentanalyse grote gevolgen kunnen hebben voor de manier waarop content via de media wordt geleverd. Facebook zou bijvoorbeeld in Newsfeed prioriteit kunnen geven aan positief nieuws met betrekking tot toonaangevende industrie of bedrijf of zelfs vice versa. Dit kan op zijn beurt deze media helpen betere inhoud te bieden in feeds die zijn ontworpen of geselecteerd met behulp van machine-intelligentie. Het zou zeker een stap boven onbewerkte nieuwsfeeds kunnen zijn, net gedaan door willekeurige selectie van onderwerpen op basis van gebruikersvoorkeuren.

Conclusie - Sentimentanalyse in sociale media

Sentimentanalyse in sociale media kan bedrijven helpen de klantenservice te verbeteren, het fortuin van een verzakkend merk nieuw leven in te blazen, de concurrentie te overwinnen en bedrijfsinformatie te verkrijgen die nodig is om voorop te blijven lopen. Er is gebleken dat het goed is in het breed beoordelen van de sentimenten in negatief, positief of neutraal.

Een online ticketingbedrijf StubHub besloot geen tickets terug te betalen voor een specifiek spel. Dat leidde tot populaire onvrede op blogs en dit werd effectief opgevangen door sentimentanalyse die het bedrijf hielp corrigerende maatregelen te nemen.

De intelligente software gebruikt de invloed of populariteit van een persoon om meer gewicht toe te kennen aan hun opvattingen. Een Twitter-gebruiker met een grote aanhang, een beroemdheid die een mening geeft, krijgt meer voorsprong op een persoon met een lagere invloed, minder volgers op sociale media en in het professionele leven.

Sentimentanalyse heeft een lange weg afgelegd sinds 2011 toen Dow Jones in samenwerking met Columbia University, University of Notre Dame, een woordenboek met 3700 woorden over sentiment creëerde. Het heette Dow Jones Lexicon - sommige positieve woorden waren vindingrijkheid, winnaar en kracht, terwijl degenen met negatieve connotaties hebben samengespannen, risico, litigieus. De sentimentanalyse in sociale media is gebaseerd op dit lexicon op toonaangevende zakenkranten die handelsstrategieën en opvattingen van het publiek over de Amerikaanse economie nauwkeuriger voorspelden. Thomson Reuters had ook een soortgelijk hulpmiddel voor het beoordelen van de impact van positief of negatief nieuws op de industrie en bedrijven. Het heette Machine Readable News Service.

Er is een enorme vraag naar sentimentanalyse in sociale media omdat het tientallen en duizenden documenten kan verzamelen om sentimenten te maken die consumenten of gebruikers van het merk of bedrijf hebben. De valkuilen van te veel vertrouwen op geautomatiseerde sentimentanalyse zijn al benadrukt . Mensentaal en schrijven hebben culturele verschillen, jargon, spelfouten en het is een ontmoedigende taak voor machines om de context te begrijpen waarin het werd gezegd of geschreven. Zelfs als experts wijzen op de snelle verbeteringen in automatisering, is een adequaat niveau van menselijke interventie en analyse vereist om het hele proces waterdicht te maken.

Geen enkele software kan scepsis, bezorgdheid, angst, hoop of gebrek daaraan meten en daarom is het geen gemakkelijke taak om het 100% betrouwbaar te maken, hoewel organisaties manieren zoeken om het gebruik ervan zinvoller te maken in alle sectoren.

Succes in de beoordeling van consumentenattitudes vereist een huwelijk van semantiek en sentimentanalyse. Wanneer een gebruiker stoelen van de lelijke Ford Explorer als geweldig omschrijft, duidt dit op een afkeer van het merk, maar niet van de bekleding van dat model.

Aanbevolen artikelen

Dit is een leidraad geweest voor Sentiment Analysis in Social Media. Hier bespreken we de 8 beste strategieën van sentimentanalyse in sociale media. U kunt ook de volgende artikelen bekijken.

10 effectieve marketingtips voor sociale media | Plan | Voordelen | Bedrijf
Beste klantrelatiebeheer - CRM-software (nuttig)
Tekstwinning versus tekstanalyse - welke is beter

Sentimentanalyse in sociale media - Strategieën om sentimentanalyse te gebruiken

Inhoudsopgave: