Stimmungsanalyse in sozialen Medien
Die Leute sind neugierig zu wissen, was die Leute über andere denken? Niemand lässt sich die Gelegenheit entgehen, herauszufinden, was ihre Freunde, Kollegen, Nachbarn und Verwandten von ihnen halten, und die meiste Zeit ist unsere Schlussfolgerung möglicherweise nicht korrekt, aber das hindert niemanden daran, zu erraten, was andere über sie denken. hier diskutieren wir das thema sentiment analyse in social media.
In der Geschäftswelt möchten Marken und ihre Promotoren wissen, was andere über das Unternehmen und die Marke denken. Dies wird durch Stimmungsanalyse erreicht. Die Stimmungsanalyse wurde durch die enorme Anzahl von Aufgaben und die neuen Tools, die es einfacher machen, automatisiert.
Früher war es nicht einfach, die Stimmung über das Unternehmen zu messen, aber jetzt erfolgt das Feedback dank der umfassenden Stimmungsanalyse in den sozialen Medien sofort. Dazu gehören Kundenstimmen, Meinungen, Produktbewertungen, Nachrichten und Analysen.
Die Stimmungsanalyse in sozialen Medien wurde in der Regel auf der Grundlage von Verweisen auf das Unternehmen oder die Marke im Internet, in den Printmedien, in den elektronischen Medien und in den Nachrichten durchgeführt. Die Stimmungsanalyse in sozialen Medien hilft Unternehmen / Vermarktern nicht nur zu verstehen, was andere über sie denken, sondern sie hilft auch bei der Analyse solcher Daten, und auf deren Grundlage sind Abhilfemaßnahmen erforderlich. Es wird auch verwendet, um Content-Initiativen (Inbound-Marketing) zu überwachen und um festzustellen, wie sich diese auf die Wahrnehmung des Unternehmens auswirken.
8 Die besten Strategien der Stimmungsanalyse in der Sozialanalyse
Im Folgenden finden Sie 8 Strategien, mit denen Sie die Stimmungsanalyse in der Sozialanalyse optimal einsetzen und die dafür verfügbaren Tools am besten nutzen können.
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Machen Sie Ihre Stimmungsanalyse in Social Media wie möglich
Eine Stimmungsanalyse wäre nur dann sinnvoll, wenn sie in einem umfassenden Maßstab durchgeführt wird. Es sollte sich um soziale Medien, Ihre eigenen CRM-Daten (Customer Relationship Management), Websites, Nachrichten, Blogs usw. handeln. Dies ist mit verschiedenen Tools möglich, die entweder abonnementgesteuert oder kostenlos sind.
Die Analyse sollte über Twitter, Facebook, Pinterest, Google+, Quora, LinkedIn, YouTube, SlideShare, Instagram und LinkedIn erfolgen. Es sollte einen geeigneten Mechanismus für die Bewertung vor und nach der Kampagne geben, um festzustellen, wie stark die Kampagne die Kundenstimmung gegenüber der Marke beeinflusst hat. Für diese Aufgabe stehen verschiedene Tools zur Verfügung.
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Beobachten Sie Verbraucherstimmungen, die über Markennamen oder Vorlieben hinausgehen
Oft sind Unternehmen beunruhigt darüber, wie oft ihr Firmenname oder Markenname erwähnt wird. Oder in den sozialen Medien stören sie sich mehr an Gleichen. Es ist jedoch wichtiger, die Einstellungen zum Produkt, die Wahrnehmung der Wettbewerber durch die Verbraucher und die öffentliche Wahrnehmung der wichtigsten Mitarbeiter in der Organisation zu überwachen.
Sind sie freundlich, fleißig und reagieren auf die Verbraucher? Vor allem: Verfügt das Unternehmen über ein System zur Bearbeitung von Verbraucheranfragen und Beschwerden? Die Online-Reputation der wichtigsten Akteure in der Organisation kann sich auch auf die Verbraucherstimmung gegenüber dem Unternehmen auswirken.
Verschiedene Tools, die eine Stimmungsanalyse in sozialen Medien und im Web ermöglichen, sind Meltwater, Google Alerts, People Browser, Google Analytics, HootSuite, TweetStats, Facebook Insights, Pagelever, Social Mention und Hubspots Marketing Grader. Mit Marketing Grader können Sie herausfinden, wie aktiv Sie in Blogs sind, die für die Stimmungsanalyse in sozialen Medien und im Web zur Verfügung stehen. Darüber hinaus können Marketingspezialisten herausfinden, wie die Stimmungen zu Umsatzumsätzen führen. Facebook-Seiten mit mehr als 30 Likes bieten Einblicke in das Besucherverhalten wie Likes, aktive Benutzer, demografische Daten, externe Verweise und mehr.
Es ist wichtig, sich nicht von Likes, Markenerwähnungen oder Tweets ablenken zu lassen, sondern darauf zu achten, ob dies zu Leads, Umsätzen oder einem positiven Image des Unternehmens führt. Qualitätsmetriken werden oft nicht gemessen, sondern ignoriert. Dazu gehören unter anderem Zufriedenheitsbewertungen, Antworten, Gespräche, Re-Tweets und Meinungen.
Jeder Aufwand ist zeit- und kostenintensiv. Daher ist es sinnvoll, eine ordnungsgemäße Bewertung des Aufwands vorzunehmen.
Das Dataset zur Stimmungsanalyse sollte nicht nur dazu verwendet werden, die Stimmung Ihrer Marke allein zu bewerten. Hier können Sie herausfinden, welche Marken in den sozialen Medien am stärksten eingebunden sind, über welche branchenbezogenen Themen mehr gesprochen wird, welche Influencer mehr über Ihre Marke und Ihre Konkurrenz sprechen.
Der Einsatz der richtigen Tools für die Stimmungsanalyse ist wichtig, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Beispielsweise verfügt IBM über den IBM Social Sentiment Index, mit dem sich die Stimmungen in sozialen Medien zusammenfassen lassen. Es ist in der Lage, Sarkasmus und Aufrichtigkeit zu erkennen und auszuwählen, welcher Medienkommentar relevant ist und welcher nur Hintergrundgeräusche erzeugt. Die Software verwendet Analytics und Natural Language Processing (NLP), um eine genauere Sicht auf die Meinung der Verbraucher zu erhalten.
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Freigabe des Datensatzes für die Stimmungsanalyse
Das Ziel der Erfassung und Analyse von Stimmungsanalyse-Datensätzen besteht nicht darin, sie auf die Marketing- oder Unternehmenskommunikationsabteilung zu beschränken. Es muss mit den Stakeholdern in der Organisation geteilt werden. Alle Geschäftsleiter und Abteilungsleiter müssen sich der Meinung der Verbraucher über das Unternehmen bewusst sein - dies hilft bei der Formulierung von Strategien, Plänen und Richtlinien. Darüber hinaus ist der Datensatz zur Stimmungsanalyse verwertbar. Wenn eine negative Einstellung zu Produktqualität oder Service vorliegt, muss dies behoben werden, und der erste Schritt besteht darin, die betroffenen Teams auf diese Angelegenheit aufmerksam zu machen. Das Ziel des Datensatzes zur Stimmungsanalyse besteht nicht darin, ihn auf eine Abteilung zu beschränken, sondern sollte an betroffene Stakeholder weitergegeben werden, die wiederum bei der Formulierung besserer Strategien helfen.
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Sich zu sehr auf eine automatisierte Stimmungsanalyse-Software verlassen
Das Problem bei der Stimmungsanalyse besteht darin, dass für große Unternehmen auf Websites, in sozialen Medien und in anderen digitalen Medien so viel nachzuverfolgen ist. Irren ist menschlich, ebenso die Maschinen oder die Software. Wenn ein führendes Restaurant eine Bewertung erhält, die sich positiv auf das Essen, aber negativ auf den Service auswirkt, welches Gefühl wird hervorgehoben? Experten empfehlen, dass Sie bei der Verwendung von Tools zur Stimmungsanalyse nach einem suchen, mit dem Sie die Stimmung außer Kraft setzen und irrelevante Ergebnisse erzielen können. Tools, die das manuelle Überschreiben von Stimmungen ermöglichen, helfen dabei, Warnungen über allgemeine Trends abzurufen, die dann manuell analysiert oder überwacht werden können.
Wenn eine große Menge von Sentiment-Analyse-Datensätzen analysiert werden muss, ist die Verwendung von Sentiment-Software kostengünstiger und effizienter als menschliche Analysten. Experten weisen jedoch darauf hin, dass es eine ideale Mischung aus Stimmungssoftware-Analyse und manueller Analyse geben sollte.
Es ist wichtig, dass die Stimmungsanalyse überprüft wird, damit zwischen Sarkasmus und positiven Dingen unterschieden werden kann. Es erfordert einen geschulten Pool von Personen, um die vom Sentiment-Analyse-Dataset bereitgestellte Software zu verifizieren und zu überprüfen. Die Berichtspräsentationen müssen kurz und einfach sein, damit sie mit anderen Abteilungen geteilt werden können.
Manchmal können die Nuancen der Grammatik und des Gebrauchs den Computer verwirren und zu Fehlurteilen führen. "Der Kaffee schmeckte bitter, wie er sein sollte, aber es fehlte ihm die Farbe". Wird in einem solchen Satz das Positive oder Negative hervorgehoben? Um solche Stimmungsergebnisse zu überschreiben, verwenden einige Software-Regeln, um herauszufinden, wie sich der Kontext auf den Inhaltston auswirken kann. Dies erfolgt ebenfalls manuell.
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Die Verwendung von Keyword-Verarbeitung und NLP ist sehr zuverlässig
Algorithmen zur Keyword-Verarbeitung unterscheiden negative und positive Wörter, die schnell und kostengünstig implementiert und ausgeführt werden können. Die Verarbeitung natürlicher Sprachen basiert auf dem Verständnis von Wörtern, Sätzen und Phrasen, um ein Gefühl für das zu bekommen, was kommuniziert wird. Manchmal kann NLP auch bei der Sprachverarbeitung schief gehen - wie man "krank" von "cool" oder "krank" unterscheidet.
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Verwendung von Vorhersageanalysen auf der Grundlage von Stimmungen
Predictive Analysis kann verwendet werden, um das Verbraucherverhalten basierend auf der Stimmungsanalyse in sozialen Medien und auf Websites vorherzusagen. Die vorherrschende Tendenz ist die Verwendung von Stimmungen auf Artikelebene, aber laut führenden Analysten kann mit Stimmungen auf Entitätsebene ein größerer Erfolg erzielt werden.
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Ignoriere das Handy nicht
Viele der Einzel- und Gruppengespräche finden mobil statt. Darüber hinaus geschieht mit der Beliebtheit von mobilen Apps ein Großteil der Kommunikation auf Android oder iPhone. Es sind mehrere neue Tools aufgetaucht, die mithilfe von hochentwickeltem NLP Chats, SMS, Social Media und Hospitality analysieren. Dabei handelt es sich zumeist um cloudbasierte Anwendungen. Lexalytics, das NLP für Android auf Unternehmensebene auf den Markt gebracht hat, betont, dass alle analysierten Daten auf dem Telefon gespeichert und nicht in die Cloud gesendet werden, wodurch der Datenschutz gewährleistet wird. Das Produkt mit dem Titel Salience warnt Benutzer sofort vor negativen und positiven / lobenswerten E-Mails und Nachrichten, und eine Zusammenfassung dieser Ergebnisse wird wöchentlich und monatlich gegeben.
In einem modernen Kontext, in dem Mobilgeräte dank der Android- und Windows-Plattform eine größere Durchdringung und universelle Anwendbarkeit erreichen, müssen Unternehmen die Mobilkommunikation aktiv nachverfolgen, um mögliche Hinweise auf die Meinung der Verbraucher zu ihren Marken zu erhalten.
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Vorsicht vor Genauigkeitsansprüchen
Es ist richtig, dass die Stimmungsanalyse an Popularität gewinnt und die Raffinesse zunimmt, aber hüten Sie sich vor hohen Ansprüchen an die Genauigkeit dieser Strategie. Analysten zufolge gibt es keine Standardmaßnahmen zur Überprüfung der Genauigkeit verschiedener Sentiment-Analyzer-Tools. Daher ist eine Zuverlässigkeit von 70% akzeptabler als 90% oder mehr, da einige Arbeiten auf Entitätsebene, einige auf Artikelebene, einige auf NLP basieren, während andere auf NLP basieren verschiedene Algorithmen, um zu ermitteln, was Verbraucher über Ihr Produkt oder Ihre Marke denken.
Es ist sehr wichtig, hybride Typen zu wählen, die Artikel-, Entitäts-, Richtungs-, Angebots- und Keyword-Ebene für verschiedene Webseiten, Blogs und soziale Medien kombinieren können. Eine solche Anwendung ist die Alchemy Sentiment Analysis von IBM
Experten zufolge könnte eine Stimmungsanalyse weitreichende Auswirkungen auf die Art und Weise haben, wie Inhalte in den Medien bereitgestellt werden. Beispielsweise könnte Facebook in Newsfeed eine Priorität für positive Nachrichten in Bezug auf eine führende Branche oder ein führendes Unternehmen setzen oder sogar umgekehrt. Dies kann wiederum dazu beitragen, dass diese Medien bessere Inhalte in Feeds bereitstellen, die mithilfe von Machine Intelligence erstellt oder ausgewählt wurden. Es könnte definitiv ein Schritt über rohen Newsfeeds sein, die nur durch zufällige Auswahl von Themen basierend auf den Benutzerpräferenzen erfolgen.
Fazit - Stimmungsanalyse in Social Media
Die Stimmungsanalyse in sozialen Medien kann Unternehmen dabei helfen, den Kundenservice zu verbessern, das Schicksal einer schwindenden Marke wiederzubeleben, den Wettbewerb zu überwinden und Business Intelligence zu erlangen, die erforderlich ist, um die Nase vorn zu haben. Es hat sich als gut erwiesen, die Gefühle allgemein als negativ, positiv oder neutral einzuschätzen.
Ein Online-Ticketing-Unternehmen, StubHub, hat beschlossen, keine Tickets für ein bestimmtes Spiel zu erstatten. Dies führte zu einer Unzufriedenheit der Bevölkerung in Blogs und wurde effektiv durch Stimmungsanalysen erfasst, die dem Unternehmen halfen, Abhilfemaßnahmen zu ergreifen.
Die intelligente Software nutzt den Einfluss oder die Popularität einer Person, um ihren Ansichten mehr Gewicht zu verleihen. Ein Twitter-Nutzer mit einer großen Fangemeinde, ein Prominenter, der eine Meinung abgibt, gewinnt mehr Vorsprung gegenüber einer Person mit geringerem Einfluss, weniger Followern in den sozialen Medien und im Berufsleben.
Die Stimmungsanalyse hat seit 2011 einen langen Weg zurückgelegt, als Dow Jones in Zusammenarbeit mit der Columbia University an der University of Notre Dame ein 3700 Wörter umfassendes Stimmungswörterbuch erstellte. Es hieß Dow Jones Lexikon - einige positive Worte schlossen Einfallsreichtum, Sieger und Stärke ein, während diejenigen mit negativen Konnotationen Absprachen, Risiken und Rechtsstreitigkeiten führten. Die Stimmungsanalyse in den sozialen Medien basiert auf diesem Lexikon, aus dem führende Wirtschaftszeitungen hervorgehen, um Handelsstrategien und Ansichten der Öffentlichkeit zur US-Wirtschaft genauer vorherzusagen. Thomson Reuters verfügte auch über ein ähnliches Instrument zur Bewertung der Auswirkungen positiver oder negativer Nachrichten auf Industrie und Unternehmen. Es wurde Machine Readable News Service genannt.
Die Nachfrage nach Stimmungsanalysen in sozialen Medien ist enorm, da sie in der Lage sind, Zehntausende von Dokumenten abzurufen, um die Gefühle von Verbrauchern oder Anwendern der Marke oder des Unternehmens zu ermitteln. Die Gefahren einer zu starken Abhängigkeit von automatisierten Stimmungsanalysen wurden bereits betont . Menschliche Sprache und Schrift haben kulturelle Unterschiede, Slangs, Rechtschreibfehler und es ist eine entmutigende Aufgabe für Maschinen, den Kontext zu verstehen, in dem sie gesagt oder geschrieben wurden. Selbst wenn Experten auf die raschen Verbesserungen bei der Automatisierung hinweisen, ist ein angemessenes Maß an Eingriffen und Analysen durch den Menschen erforderlich, um den gesamten Prozess narrensicher zu machen.
Keine Software kann Skepsis, Besorgnis, Angst, Hoffnung oder deren Mangel messen. Daher ist es keine leichte Aufgabe, sie zu 100% zuverlässig zu machen, obwohl Unternehmen nach Wegen suchen, ihre Verwendung branchenübergreifend sinnvoller zu gestalten.
Erfolg bei der Beurteilung der Einstellungen der Verbraucher erfordert eine Verbindung von Semantik und Stimmungsanalyse. Wenn ein Benutzer die Sitze des hässlichen Ford Explorer als großartig bezeichnet, bedeutet dies eine Abneigung gegen die Marke, jedoch nicht gegen die Polsterung dieses Modells.
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Dies war ein Leitfaden für die Stimmungsanalyse in sozialen Medien. Hier diskutieren wir die 8 besten Strategien der Stimmungsanalyse in Social Media. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen.
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