Sociālā pļāpāšana: vai jūsu uzņēmumam vajadzētu klausīties?

Sociālie mediji ir baudījuši strauju pāreju no tendences uz dzīvesveida maiņu lielai daļai pasaules iedzīvotāju. Uzņēmējdarbības aprindas ātri realizēja šo pāreju. Nepagāja ilgs laiks, līdz uzņēmumi sāka meklēt, kā šīs izmaiņas varētu dot viņiem labumu. Drīz viņi bija ieinteresēti uzzināt, ko cilvēki saka par viņiem un viņu konkurenci Twitter vai Facebook. Sociālie mediji uzņēmumiem kļuva par veidu, kā novērtēt, kā cilvēki jutās pret saviem zīmoliem, uzņēmumu, produktu pieredzi vai klientu apkalpošanu. Faktiski, tā kā tehnoloģijas turpina attīstīties, šādus datus tagad var iegūt reālajā laikā (pat ar frekvenci, kas ir tikpat maza kā milisekundē). Un to visu var izdarīt, nemaz netraucējot patērētājus. Pēdējos gados sociālo mediju datu analīze ir kļuvusi pazīstama kā sentimenta analīze. Šeit mēs apskatīsim, kā tas darbojas - un kad uzņēmumiem tas jāievieš.

Kas ir noskaņojuma analīze?

Sentimentu analīze ir process, kurā sistemātiski un programmatiski tiek iegūta no Web informācija, piemēram, tvīti, statusi, komentāri un ziņas. Šeit galvenais ir analizēt šīs lielās datu kopas, lai tās atšifrētu emocijās, viedokļos un patērētāju uzskatos. Šī informācija palīdz biznesa lēmumu pieņēmējiem novērtēt, kā viņu klienti jūtas pret viņu zīmoliem. Šādas analīzes var veikt vai nu konkrētā klientu segmentā, vai arī visu klientu kopumā.

Kā tiek uztverti sentimenta dati?

2010. gadā sentimenta analīzes lauks joprojām tika veidots. Toreiz šādas analīzes pamatā bija vārdu saraksti, kas satur atslēgvārdu kopu, kas klasificēta kā “laba” vai “slikta”. Šiem vārdiem tika piešķirta iepriekš noteikta vērtība, pamatojoties uz nodoto emociju pakāpi. Pēc tam tweets vai ziņas tika pārbaudītas pēc šiem atslēgvārdiem, un, pamatojoties uz atbilstības līmeni, tika noteikts tweet / post kopējais nodoms.

Protams, šīs tehnikas izmantošanā bija dažas acīmredzamas nepilnības. Šīs pieejas lielākā problēma bija tā, ka tā bija jutīga pret kļūdainu rezultātu iegūšanu. Galu galā daudzus vārdus var izmantot dažādos veidos, un tiem ir atšķirīga nozīme atkarībā no to konteksta. Sistēmas bija nejēdzīgas, nosakot ziņojumu veidošanas kontekstu. Tas padarīja jebkuru šādu analīzi bezjēdzīgu, kas bija diezgan skaidrs, balstoties uz ļoti zemiem sentimenta datu precizitātes rādītājiem tajā laikā, kad mazāk nekā 50 procenti rezultātu tika uzskatīti par derīgiem.

Šeit cilvēka iejaukšanās kļūst neaizstājama. Tātad pēdējos gados daži no galvenajiem sentimentu analīzes uzņēmumiem, piemēram, FACE grupa un DataSift, ir izmantojuši manuālu un automātisku paņēmienu sajaukumu, lai uzlabotu sentimenta datu precizitāti. Cilvēku komanda manuāli pārbauda dažus rezultātus pēc noteikta laika, lai uzlabotu sistēmas uzticamību. Pat šī modifikācija nerada simtprocentīgu panākumu līmeni, jo katrs indivīds redz to pašu atšķirīgā kontekstā, un viņu zināšanas un vērtējums par noteiktu tēmu var atšķirties no ekspertu viedokļa. Turklāt nav objektīva veida, kā noteikt sarkasmu vai secināt signālu, kurā tiek ierāmēti ziņojumi.

Tad kāpēc vispār uzraudzīt sociālo pļāpāšanu?

Šajā brīdī jums varētu rasties jautājums, kāpēc kāds vēlas uzraudzīt sociālos medijus, kad rezultāti ir tik neuzticami? Atbilde ir vienkārša. Lai arī sentimenta analīze var nesniegt visprecīzāko priekšstatu par to, kā laika gaitā ir attīstījies jūsu zīmols vai kā mērķauditorija ir saņēmusi jūsu jaunāko mārketinga kampaņu, tas ir diezgan labi ar vienu: agrīnās brīdināšanas signālu noteikšana.

Neviens uzņēmums nevēlas, lai viņu sociālajos medijos sabojātu, bet, ja viņi par to nezina, viņi pat nevar nodarīt kaitējuma kontroli. Piemēram, divi Domino's Pizza ķēdes darbinieki 2009. gadā vietnē YouTube ievietoja videoklipu, kurā viņi paši piesārņo klientu picas (nemaz nerunājot par veselības kodeksa noteikumu pārkāpšanu). Videoklips kļuva vīrusu izraisīts, un tas nopietni ietekmēja uzņēmuma reputāciju. Ja Domino's būtu uzzinājuši par videoklipu pirms miljoniem tā redzējuši, iespējams, viņi būtu bijuši labāk sagatavoti, lai risinātu problēmas, ko tas radījis uzņēmumam. (Iegūstiet vairāk padomu vietnē Twitter Fail: 15 lietas, kuras jums nekad nevajadzētu darīt čivināt.)

Bet pirms jūs pieņemat Sentimentu analīzes stratēģiju …

Sentimentu analīzei ir savas priekšrocības, taču ir arī lieli izaicinājumi. Šeit ir daži jautājumi, kas uzņēmumiem būtu jāuzdod, pirms viņi sāk vākt sociālo mediju datus.

Kurš kanāls jāuzrauga?

Viens no galvenajiem izaicinājumiem sociālo mediju uzraudzībā ir izlemt, kuru sociālo mediju kanālu izmantot. Vispopulārākās izvēles iespējas ir Twitter, Facebook, LinkedIn, emuāri, e-komercijas vietnes (produktu pārskati) un ziņu vietnes. Noteikšana, kuriem pievērsties, būs atkarīgs no uzņēmuma mērķa tirgus.

Ko jūs plānojat mācīties?

Kaut arī dažu lietojumprogrammu piedāvātie iedomātā lietotāja saskarne rada labu iespaidu par robustu, tām arī jāspēj sniegt praktiskas iespējas saprātīgā termiņā. Ja jums tādu nav, jums nav sentimenta analīzes stratēģijas.

Kurš ir atbildīgs?

Kādam organizācijas iekšienē ir jāuztic katra sociālā medija kanāla uzraudzība un kontrole. Jāizstrādā pamatnostādnes, kā risināt kopējās problēmas. Ja šī sistēma nav ieviesta, domāšanas analīze, visticamāk, nesniegs lielu vērtību.

Virzība uz sociālo mediju uzraudzību

Ja uzņēmums vēlas analizēt tikai selektīvus kanālus, tas, iespējams, neradīs lielu datu daudzumu. Šādi uzņēmumi var apsvērt iespēju nolīgt pakalpojumu sniedzēju uz līguma pamata. Tas ir rentablāk nekā analītikas lietojumprogrammas pirkšana un pielāgošana konkrētām vajadzībām. Šī pieeja var izraisīt arī īsāku apgrozījuma laiku.

Sociālo mediju uzraudzība ir nogājusi garu ceļu, un tā sniedz reālus ieguvumus vismaz tiem uzņēmumiem, kuri procesu pārvalda efektīvi un rezultatīvi. Bet, lai arī iepriekš lēmumu pieņēmējiem bija jāuzdod sev jautājums, vai sociālo mediju uzraudzība pievienos vērtību viņu biznesam, tagad patiesais jautājums ir kļuvis tieši tas, kā tas ietekmēs ieņēmumus.