Sosialt skravling: skal firmaet ditt lytte?

Sosiale medier har hatt glede av en rask konfirmasjon fra en trend til en livsstilsskifte for en stor del av verdens befolkning. Næringslivet var raskt klar over denne overgangen. Det tok ikke lang tid før selskaper begynte å lete etter hvordan denne endringen kunne komme dem til gode. Snart var de interessert i å vite hva folk sa om dem og deres konkurranse på Twitter eller Facebook. Sosiale medier ble en måte for selskaper å måle hvordan folk følte om deres merkevarer, firma, produktopplevelser eller kundeservice. Når teknologiene fortsetter å gå videre, kan slike data nå fanges opp i sanntid (selv ved frekvenser på så lavt som et millisekund). Og alt dette kan gjøres uten å forstyrre forbrukerne i det hele tatt. I de senere år har analysen av sosiale mediedata blitt kjent som sentimentanalyse. Her skal vi se på hvordan det fungerer - og når selskaper skal implementere det.

Hva er sentimentanalyse?

Sentimentanalyse er en prosess for systematisk og programmatisk å trekke ut tekstinformasjon, for eksempel tweets, statuser, kommentarer og innlegg fra nettet. Nøkkelen her ligger i å analysere disse store datasettene for å dechiffrere dem til følelser, meninger og forbrukernes følelser. Denne informasjonen hjelper forretnings beslutningstakere med å evaluere hvordan kundene deres føler om deres merkevarer. Slike analyser kan enten gjøres på et spesifikt kundesegment eller på hele kundesettet.

Hvordan fanges opp sentimentdata?

Tilbake i 2010 var feltet for følelsesanalyse fortsatt i ferd med å forme seg. Da var slike analyser basert på ordlister som inneholdt et sett med nøkkelord klassifisert som enten "bra" eller "dårlig". Disse ordene ble tildelt en forhåndsdefinert verdi basert på graden av følelser som ble formidlet. Tweetsene eller innleggene ble deretter sjekket for disse nøkkelordene, og basert på kampnivået ble den overordnede hensikten med tweeten / innlegget bestemt.

Selvfølgelig var det noen åpenbare fallgruver ved bruk av denne teknikken. Det største problemet med denne tilnærmingen var at den var sårbar for å gi unøyaktige resultater. Tross alt kan mange ord brukes på forskjellige måter og har forskjellige betydninger avhengig av kontekst. Systemene var udugelige med å bestemme konteksten meldingene ble innrammet i. Dette gjorde en slik analyse ubrukelig, noe som var ganske tydelig basert på de svært lave nøyaktighetsratene for sentimentdata på det tidspunktet, da mindre enn 50 prosent av resultatene ble ansett som gyldige.

Det er her menneskelig intervensjon blir uunnværlig. Så i de senere år har noen av de største sentimentanalyseselskapene som FACE-gruppen og DataSift brukt en blanding av manuelle og automatiske teknikker for å forbedre sentimentdataens nøyaktighet. Et team av mennesker manuelt verifiserer noen av resultatene etter et fast intervall for å forbedre systemets pålitelighet. Selv denne modifiseringen fører ikke til en suksessrate på 100 prosent, ettersom hver enkelt person ser det samme i en annen kontekst, og deres kunnskap og vurdering av et bestemt emne kan avvike fra eksperter. I tillegg er det ingen objektiv måte å oppdage sarkasme eller utlede tonen meldinger er innrammet på.

Så hvorfor overvåke sosial skravling i det hele tatt?

På dette tidspunktet lurer du kanskje på hvorfor noen vil ønske å overvåke sosiale medier når resultatene er så upålitelige? Svaret er enkelt. Selv om følelsesanalyse kanskje ikke gir det mest nøyaktige bildet av hvordan merkevaren din har gått over tid, eller hvordan den siste markedsføringskampanjen din ble mottatt av målgruppen, er det ganske bra på en ting: Å oppdage tidlige advarselssignaler.

Ingen selskaper ønsker å bli dårlig i sosiale medier, men hvis de ikke vet noe om det, kan de ikke engang gjøre skadekontroll. I 2009 la for eksempel to ansatte i en Domino's Pizza-kjede en video av seg selv som forurenser kundepizzaer (for ikke å nevne brudd på regler om helsekoder) på YouTube. Videoen ble viral, og satte selskapets omdømme i en stor grad. Hvis Domino’s hadde fått vite om videoen før millioner hadde sett den, kan de ha vært bedre forberedt på å løse problemene den forårsaket for selskapet. (Få flere tips i Twitter mislykkes: 15 ting du aldri bør gjøre på Twitter.)

Men før du vedtar en sentimentanalysestrategi …

Sentimentanalyse har fordelene, men det er store utfordringer også. Her er noen spørsmål virksomheter bør stille før de begynner å samle inn sosiale mediedata.

Hvilken kanal du skal overvåke?

En av de største utfordringene når det gjelder overvåking av sosiale medier er å bestemme hvilken sosiale mediekanal du vil benytte deg av. Twitter, Facebook, LinkedIn, blogger, e-handelsnettsteder (produktomtaler) og nyhetssider er de mest populære valgene. Å avgjøre hvilke man skal fokusere på vil avhenge av selskapets målmarked.

Hva planlegger du å lære?

Selv om de fancy UI-ene som tilbys av noen applikasjoner gir et godt inntrykk av å være robuste, bør de også være i stand til å levere handlingsdyktige innsikter innen rimelig tid. Hvis du ikke har slike, har du ikke en strategi for følelsesanalyse.

Hvem er ansvarlig?

Noen i organisasjonen må overlates til oppgaven å overvåke og kontrollere hver sosiale mediekanal. Det må etableres retningslinjer for hvordan vanlige bekymringer skal løses. Hvis dette rammeverket ikke er på plass, er det sannsynlig at sentimentanalyse ikke gir mye verdi.

Et trekk mot overvåkning av sosiale medier

Hvis et selskap kun ønsker å analysere selektive kanaler, kan det ikke føre til store datamengder. Slike selskaper kan vurdere å ansette en tjenesteleverandør på kontraktsbasis. Å gjøre dette er mer kostnadseffektivt enn å kjøpe en analytisk applikasjon og tilpasse den til spesifikke behov. Denne tilnærmingen kan også føre til kortere behandlingstid.

Overvåking av sosiale medier har kommet langt og gir reelle fordeler, i det minste for de selskapene som administrerer prosessen effektivt og effektivt. Men mens tidligere beslutningstakere måtte spørre seg selv om overvåking av sosiale medier ville tilføre virksomheten sin verdi, har det virkelige spørsmålet nå blitt nøyaktig hvordan det vil påvirke inntektene.