Análise de sentimentos nas mídias sociais

As pessoas estão curiosas para saber o que as pessoas pensam dos outros? Ninguém poupa uma oportunidade de descobrir o que seus amigos, colegas, vizinhos, parentes pensam deles e, na maioria das vezes, nossa inferência pode não estar correta, mas isso não impede ninguém de adivinhar o que os outros pensam deles. aqui discutiremos o tópico da análise de sentimentos nas mídias sociais.

No mundo dos negócios, as marcas e seus promotores desejam saber o que os outros pensam da empresa e da marca. É alcançado através da análise de sentimentos. A análise de sentimentos tornou-se automatizada graças à enormidade da tarefa e às novas ferramentas que surgiram para facilitar a tarefa.

Há muito tempo, não era fácil medir sentimentos sobre a empresa, mas agora o feedback é bastante instantâneo, graças ao amplo alcance da análise de sentimentos nas mídias sociais - inclui vozes, opiniões, críticas de produtos, notícias e análises de clientes.

A análise de sentimentos nas mídias sociais geralmente é feita com base em referências à empresa ou marca na web, mídia impressa, eletrônica e nas notícias. A análise de sentimentos nas mídias sociais não apenas ajuda as empresas / profissionais de marketing a entender o que os outros estão pensando sobre elas, mas também ajuda na análise de tais dados e é necessário tomar medidas corretivas em sua base. Também é usado para monitorar iniciativas de conteúdo (marketing de entrada) e como está impactando a percepção sobre a empresa.

8 Melhores Estratégias de Análise de Sentimentos em Análise Social

Aqui estão 8 estratégias para fazer o melhor uso da análise de sentimentos na análise social e como melhor utilizar as ferramentas disponíveis para ela.

Faça sua análise de sentimentos nas mídias sociais possível

A análise de sentimentos só se tornaria significativa quando for realizada em uma escala abrangente. Deve abranger as mídias sociais, seus próprios dados de CRM (Customer Relationship Management), sites, notícias, blogs e assim por diante. Isso é possível com várias ferramentas disponíveis, que são controladas por assinatura ou gratuitas.

A análise deve ser feita no Twitter, Facebook, Pinterest, Google+., Quora, LinkedIn, YouTube, Slideshare, Instagram e LinkedIn. Deve haver um mecanismo adequado para avaliação pré e pós-campanha para ver quanto impacto a campanha causou nos sentimentos dos consumidores em relação à marca. Há uma variedade de ferramentas disponíveis para fazer o trabalho.

Monitorar os sentimentos dos consumidores além das menções ou gostos da marca

Muitas vezes as empresas se preocupam com o número de vezes que o nome da empresa ou marca é mencionado. Ou nas mídias sociais, eles estão mais preocupados com os gostos. No entanto, é mais importante monitorar os sentimentos sobre o produto, como os concorrentes estão sendo percebidos pelos consumidores e também como a percepção do público sobre os principais funcionários da organização.

Eles são amigáveis, trabalhadores e receptivos aos consumidores? Mais importante, a empresa possui um sistema para lidar com consultas e reclamações de consumidores? A reputação online dos principais players da organização também pode ter um impacto nos sentimentos dos consumidores em relação à empresa.

Várias ferramentas que permitem a análise de sentimentos nas mídias sociais e na web são Meltwater, Alertas do Google, Navegador de pessoas, Google Analytics, HootSuite, Tweetstats, Facebook Insights, Pagelever, Menção social e Marketing Grader da Hubspot. Com o Marketing Grader, é possível descobrir o quanto você é ativo em blogs disponíveis para análise de sentimentos nas mídias sociais e na web. Ele também permite que os profissionais de marketing descubram como os sentimentos estão levando a conversões de vendas. As páginas do Facebook com mais de 30 curtidas são elegíveis para obter informações sobre o comportamento dos visitantes, como curtidas, usuários ativos, informações demográficas, referências externas e muito mais.

É importante não se deixar influenciar pelos volumes de gostos, menções à marca, tweets, mas se isso está gerando leads, conversões de vendas ou imagem positiva da empresa. Métricas de qualidade geralmente não são medidas, mas são ignoradas. Eles incluem índices de satisfação, respostas, conversas, re-tweets, opiniões entre outros.

Todo esforço envolve tempo e custo; portanto, faz sentido ter uma avaliação adequada dos esforços.

O conjunto de dados da análise de sentimentos não deve ser usado apenas para avaliar sentimentos apenas sobre sua marca. Ele pode ser usado para descobrir quais marcas estão obtendo o maior engajamento nas mídias sociais, quais tópicos relacionados ao seu setor são mais comentados, quais influenciadores estão falando mais sobre sua marca e sua concorrência.

Usar as ferramentas certas para a análise de sentimentos é importante para alcançar o resultado desejado. Por exemplo, a IBM possui o IBM Social Sentiment Index que pode agregar sentimentos nas mídias sociais. É capaz de distinguir sarcasmo, sinceridade, seleciona quais comentários da mídia são relevantes e quais estão apenas criando ruído de fundo. O software usa análise e processamento de linguagem natural (PNL) para obter uma visão mais precisa do que os consumidores sentem.

Compartilhamento do conjunto de dados da análise de sentimentos

O objetivo da coleta e análise de conjuntos de dados da análise de sentimentos não é confiná-lo ao departamento de marketing ou comunicação corporativa. Ele deve ser compartilhado com as partes interessadas da organização. Todos os chefes de negócios e gerentes de unidade precisam estar cientes dos sentimentos que os consumidores têm sobre a empresa - isso ajudará na formulação de estratégias, planos e políticas. Além disso, o conjunto de dados da análise de sentimentos é acionável - se houver um sentimento negativo em relação à qualidade ou serviço do produto, ele deve ser remediado e o primeiro passo é conscientizar as equipes envolvidas sobre esse assunto. O objetivo do conjunto de dados de análise de sentimentos não é confiná-lo a um departamento, mas deve ser distribuído às partes interessadas que, por sua vez, ajudarão na formulação de melhores políticas.

Confiando demais no software de análise automatizada de sentimentos

O problema com a análise de sentimentos é que, para grandes organizações, há muito o que rastrear em sites, mídias sociais e outras mídias digitais. Errar é humano, assim como as máquinas ou o software. Se um restaurante líder recebe uma crítica positiva em relação à comida, mas negativa em relação ao serviço, que sentimento seria destacado? Os especialistas sugerem que, ao usar as ferramentas de análise de sentimentos, procure uma que o ajude a substituir sentimentos e gerar resultados irrelevantes. As ferramentas que permitem a substituição manual de sentimentos ajudam a obter alertas sobre tendências de alto nível que podem ser analisadas ou monitoradas manualmente.

Quando há um grande volume de conjuntos de dados de análise de sentimentos a serem analisados, o uso de software de sentimentos seria menos dispendioso e eficiente do que os analistas humanos. Mas especialistas apontam que deve haver uma combinação ideal de análise de software de sentimentos e análise manual.

É importante ter uma auditoria da análise de sentimentos para que o sarcasmo e as coisas positivas possam ser distinguidas. Requer um conjunto de pessoas treinadas para verificar e verificar o software fornecido pelo conjunto de dados de análise de sentimentos. As apresentações do relatório devem ser breves e simples para que possam ser compartilhadas com outros departamentos.

Às vezes, as nuances da gramática e do uso podem confundir o computador e apresentar um mau julgamento. “O café tinha um sabor amargo, como deveria ser, mas faltava cor”. Em tal sentença, o positivo ou o negativo serão destacados? Para substituir esses resultados de sentimentos, alguns softwares usam regras para descobrir como o contexto pode afetar o tom do conteúdo. Isso é feito manualmente também.

Usar o processamento de palavras-chave e a PNL é bastante confiável

Os algoritmos de processamento de palavras-chave distinguem palavras positivas e negativas, rápidas e baratas de implementar e executar. O Processamento de linguagem natural é criado com base no entendimento de palavras, frases e frases para ter uma ideia do que está sendo comunicado. Às vezes, a PNL também pode dar errado no processamento da linguagem - como distinguir 'doente' de legal ou doente.

Usando análise preditiva baseada em sentimentos

A análise preditiva pode ser usada para prever o comportamento do consumidor com base na análise de sentimentos nas mídias sociais e sites. A tendência predominante é usar os sentimentos no nível do artigo, mas é possível obter mais sucesso com os sentimentos no nível da entidade, de acordo com os principais analistas.

Não ignore o celular

Muitas das conversas individuais e em grupo ocorrem no celular. Além disso, com a popularidade dos aplicativos móveis, grande parte da comunicação acontece no Android ou iPhone. Surgiram várias novas ferramentas que usavam a PNL sofisticada para analisar chats, SMS, mídias sociais, hospitalidade e são principalmente aplicativos baseados em nuvem. A Lexalytics, que lançou a PNL de nível empresarial para Android, enfatiza o fato de que todos os dados analisados são armazenados no telefone e não enviados para a nuvem, garantindo assim a privacidade. O produto Salience alerta imediatamente os usuários sobre e-mails e mensagens negativos e positivos / louváveis, e um resumo dessas descobertas é fornecido semanalmente e mensalmente.

No contexto moderno em que os dispositivos móveis alcançam maior penetração e aplicabilidade universal graças à plataforma Android e Windows, as empresas precisam rastrear ativamente as comunicações móveis para obter possíveis pistas sobre os sentimentos dos consumidores em relação às suas marcas.

Cuidado com as reivindicações de precisão

É verdade que a análise de sentimentos está ganhando popularidade e aumentando a sofisticação, mas cuidado com as altas alegações sobre a precisão dessa estratégia. De acordo com analistas, não há medidas padrão para verificar a precisão de diferentes ferramentas do analisador de sentimentos e, portanto, 70% de confiabilidade é mais aceitável do que 90% ou mais, pois alguns funcionam no nível da entidade, alguns no artigo, alguns usam PNL, enquanto outros usam algoritmos diferentes para chegar ao que os consumidores pensam sobre seu produto ou marca.

É muito importante escolher tipos híbridos que possam combinar nível de artigo, nível de entidade, direcional, nível de cotação, sentimento de nível de palavra-chave em páginas da web de conteúdo, blogs e mídias sociais. Um desses aplicativos é o Alchemy Sentiment Analysis da IBM

Segundo especialistas, a análise de sentimentos pode ter implicações amplas na maneira como o conteúdo é entregue na mídia. Por exemplo, o Facebook poderia colocar no Newsfeed uma prioridade para notícias positivas relacionadas à indústria ou empresa líder ou mesmo vice-versa. Por sua vez, isso pode ajudar essas mídias a fornecer melhor conteúdo em feeds projetados ou selecionados usando a inteligência da máquina. Definitivamente, poderia ser um passo acima dos feeds de notícias brutos, feitos apenas através da seleção aleatória de tópicos com base nas preferências do usuário.

Conclusão - Análise de sentimentos em mídias sociais

A análise de sentimentos nas mídias sociais pode ajudar as empresas a melhorar o atendimento ao cliente, reviver a sorte de uma marca em queda, ajudar a superar a concorrência e obter inteligência de negócios necessária para permanecer à frente. Verificou-se que é bom avaliar amplamente os sentimentos em negativo, positivo ou neutro.

Uma empresa de venda de ingressos on-line StubHub decidiu não reembolsar ingressos para um jogo específico. Isso levou ao descontentamento popular em blogs e foi efetivamente capturado pela análise de sentimentos que ajudou a empresa a tomar medidas corretivas.

O software inteligente usa a influência ou a popularidade de uma pessoa para atribuir mais peso a seus pontos de vista. Um usuário do Twitter com muitos seguidores, uma celebridade que dá uma opinião terá mais vantagem sobre uma pessoa que tem uma influência menor, menos seguidores nas mídias sociais e na vida profissional.

A análise de sentimentos percorreu um longo caminho desde 2011, quando a Dow Jones, em associação com a Universidade de Columbia, Universidade de Notre Dame, criou um dicionário de 3700 palavras. Chamava-se Dow Jones Lexicon - algumas palavras positivas incluíam engenhosidade, vencedor e força, enquanto aqueles com conotações negativas conspiravam, arriscavam e litigavam. A análise de sentimentos nas mídias sociais baseia-se neste léxico dos principais jornais de negócios que prevêem com mais precisão as estratégias de negociação e as visões do público sobre a economia dos EUA. A Thomson Reuters também tinha uma ferramenta semelhante para avaliar o impacto de notícias positivas ou negativas na indústria e nas empresas. Chamava-se Serviço de notícias legíveis por máquina.

Existe uma grande demanda por análise de sentimentos nas mídias sociais, pois é capaz de extrair dezenas e milhares de documentos para criar sentimentos que consumidores ou usuários têm da marca ou empresa. As armadilhas da dependência excessiva da análise de sentimentos automatizada já foram enfatizadas . A linguagem humana e a escrita têm diferenças culturais, gírias, erros de ortografia e, para as máquinas, entender o contexto em que foi dito ou escrito é uma tarefa assustadora. Mesmo quando os especialistas apontam as rápidas melhorias na automação, é necessário um nível adequado de intervenção e análise humana para tornar todo o processo infalível.

Nenhum software pode medir o ceticismo, a preocupação, a ansiedade, a esperança ou a falta dele e, portanto, não é uma tarefa fácil torná-lo 100% confiável, embora as organizações estejam buscando maneiras de tornar seu uso mais significativo em todos os setores.

O sucesso na avaliação das atitudes do consumidor exige um casamento entre a semântica e a análise de sentimentos. Quando um usuário descreve os assentos do feio Ford Explorer como ótimo, isso denota um desagrado pela marca, mas não pelos estofos desse modelo.

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