Sociální chatování: měla by vaše společnost poslouchat?

Sociální média se těší rychlému přechodu od trendu k posunu životního stylu u velkého kusu světové populace. Obchodní komunita tento přechod rychle realizovala. Netrvalo dlouho, než společnosti začaly hledat, jak by jim tato změna mohla prospět. Brzy se zajímalo o to, co lidé o nich a jejich konkurenci říkají na Twitteru nebo Facebooku. Sociální média se stala pro společnosti způsobem, jak posoudit, jak se lidé cítí o svých značkách, společnosti, zkušenostech s výrobky nebo zákaznických službách. Ve skutečnosti, jak technologie pokračují, mohou být tato data nyní zachycena v reálném čase (dokonce i při frekvencích pouhých milisekundy). A to vše lze udělat, aniž by to vůbec narušilo spotřebitele. V posledních letech se analýza sociálních dat stala známou jako analýza sentimentu. Zde se podíváme na to, jak to funguje - a kdy by jej měly společnosti implementovat.

Co je analýza sentimentu?

Analýza sentimentu je proces systematického a programového extrahování textových informací, jako jsou tweety, statusy, komentáře a příspěvky z webu. Klíč zde spočívá v analýze těchto velkých datových souborů, které je rozdělí na emoce, názory a spotřebitelské nálady. Tyto informace pomáhají tvůrcům obchodních rozhodnutí vyhodnotit, jak se jejich zákazníci cítí ohledně svých značek. Tyto analýzy lze provést buď na konkrétním segmentu zákazníků, nebo na celé skupině zákazníků.

Jak jsou zachycena data sentimentu?

V roce 2010 se pole sentimentální analýzy stále formovalo. V té době byly takové analýzy založeny na seznamech slov obsahujících sadu klíčových slov klasifikovaných jako „dobrá“ nebo „špatná“. Těmto slovům byla přiřazena předdefinovaná hodnota založená na stupni zprostředkované emoce. Tweety nebo příspěvky byly poté zkontrolovány na tato klíčová slova a na základě úrovně shody byl stanoven celkový záměr tweetu / příspěvku.

Při používání této techniky samozřejmě došlo k určitým úskalím. Největším problémem tohoto přístupu bylo to, že byl náchylný k nepřesným výsledkům. Konec konců, mnoho slov lze použít různými způsoby a mít různé významy v závislosti na jejich kontextu. Systémy byly nečinné při určování kontextu, ve kterém byly zprávy orámovány. To učinilo jakoukoli takovou analýzu zbytečnou, což bylo docela jasné na základě velmi nízké míry přesnosti údajů o sentimentu v době, kdy bylo méně než 50 procent výsledků považováno za platné.

To je místo, kde se lidský zásah stává nezbytným. V posledních letech tedy některé z hlavních společností zabývajících se analýzou sentimentu, jako je skupina FACE a DataSift, využívaly ke zlepšení přesnosti údajů o sentimentu kombinaci manuálních a automatických technik. Tým lidí ručně ověřuje některé výsledky po pevném intervalu, aby se zvýšila spolehlivost systému. Ani tato modifikace nevede k 100% úspěšnosti, protože každý jednotlivec vidí to samé v jiném kontextu a jejich znalosti a úsudky určitého subjektu se mohou lišit od znalostí a úsudků odborníků. Navíc neexistuje žádný objektivní způsob, jak zjistit sarkasmus nebo odvodit tón, ve kterém jsou zprávy orámovány.

Proč tedy sledovat sociální chatování vůbec?

V tuto chvíli možná přemýšlíte, proč by někdo chtěl sledovat sociální média, když jsou výsledky tak nespolehlivé? Odpověď je jednoduchá. Ačkoli analýza sentimentu nemusí poskytnout co nejpřesnější představu o tom, jak se vaše značka v průběhu času ubírala nebo jak vaše cílová skupina obdržela vaši poslední marketingovou kampaň, v jedné věci je docela dobré: Detekce signálů včasného varování.

Žádná společnost nechce být zlobou na sociálních médiích, ale pokud o tom nevědí, nemohou ani poškodit kontrolu. Například v roce 2009 dva zaměstnanci řetězce Pizza Domina zveřejnili video o sobě, které kontaminuje pizzy zákazníků (nemluvě o porušení pravidel zdravotního kódu) na YouTube. Video se stalo virovým a dalo hlavní pověst společnosti. Pokud se Domino o videu dozvědělo dříve, než ho miliony viděly, možná byly lépe připraveny řešit problémy, které pro společnost způsobily. (Získejte další tipy v případě selhání služby Twitter: 15 věcí, které byste na Twitteru nikdy neměli dělat.)

Ale než přijmete strategii analýzy sentimentu …

Analýza sentimentu má své výhody, ale existují i ​​velké výzvy. Zde jsou některé otázky, které by podniky měly položit, než začnou sbírat údaje o sociálních médiích.

Který kanál sledovat?

Jednou z hlavních výzev, pokud jde o sledování sociálních médií, je rozhodnout, do kterého kanálu sociálních médií se zapojit. Twitter, Facebook, LinkedIn, blogy, e-commerce weby (recenze produktů) a zpravodajské weby jsou nejoblíbenější volbou. Určení, na které se zaměřit, bude záviset na cílovém trhu společnosti.

Co se chcete naučit?

Ačkoli efektní uživatelská rozhraní nabízená některými aplikacemi působí dobrým dojmem, že jsou robustní, měla by být také schopna poskytovat v reálném časovém rámci proveditelné informace. Pokud je nemáte, nemáte strategii analýzy sentimentu.

Kdo je zodpovědný?

Někdo v organizaci musí být pověřen sledováním a kontrolou každého kanálu sociálních médií. Musí být stanoveny pokyny, jak by se měly řešit společné obavy. Pokud tento rámec neexistuje, analýza sentimentu pravděpodobně nepřinese velkou hodnotu.

Posun směrem k monitorování sociálních médií

Pokud se společnost snaží analyzovat pouze selektivní kanály, nemusí to vést k velkému množství dat. Takové společnosti mohou zvážit najmutí poskytovatele služeb na smluvním základě. To je nákladově efektivnější než nákup analytické aplikace a její přizpůsobení konkrétním potřebám. Tento přístup může také vést ke kratším dobám obratu.

Monitorování sociálních médií prošlo dlouhou cestu a přináší skutečné výhody, přinejmenším pro společnosti, které tento proces řídí efektivně a efektivně. Ale zatímco v minulosti se tvůrci rozhodnutí museli ptát sami sebe, zda monitorování sociálních médií by pro jejich podnikání znamenalo přidanou hodnotu, skutečnou otázkou je, jak přesně to ovlivní příjmy.