Analyse des sentiments dans les médias sociaux
Les gens sont curieux de savoir ce que les gens pensent des autres? Personne ne laisse passer une occasion de découvrir ce que leurs amis, collègues, voisins, parents pensent d'eux et la plupart du temps notre inférence n'est peut-être pas correcte, mais cela n'empêche personne de deviner ce que les autres pensent d'eux. ici, nous allons discuter du sujet de l'analyse des sentiments dans les médias sociaux.
Dans le monde des affaires, les marques et leurs promoteurs souhaitent savoir ce que les autres pensent de l'entreprise et de la marque. Il est réalisé grâce à l'analyse des sentiments. L'analyse des sentiments est devenue automatisée grâce à l'énormité de la tâche et aux nouveaux outils qui sont apparus pour la faciliter.
Il n'y a pas longtemps, il n'était pas facile de mesurer les sentiments à l'égard de l'entreprise, mais maintenant les commentaires sont assez instantanés grâce à la large portée de l'analyse des sentiments dans les médias sociaux - elle comprend les voix des clients, les opinions, les avis sur les produits, les nouvelles et l'analyse.
L'analyse des sentiments dans les médias sociaux a généralement été effectuée sur la base de références à l'entreprise ou à la marque sur le Web, la presse écrite, les médias électroniques et les actualités. L'analyse des sentiments dans les médias sociaux aide non seulement les entreprises / spécialistes du marketing à comprendre ce que les autres pensent de leur, mais elle aide également à analyser ces données et à prendre des mesures correctives sur la base de ces informations. Il est également utilisé pour surveiller les initiatives de contenu (marketing entrant) et leur impact sur la perception de l'entreprise.
8 meilleures stratégies d'analyse des sentiments en analyse sociale
Voici 8 stratégies pour tirer le meilleur parti de l'analyse des sentiments dans l'analyse sociale et comment utiliser au mieux les outils disponibles.
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Rendez votre analyse des sentiments sur les réseaux sociaux possible
L'analyse des sentiments ne deviendrait significative que si elle était effectuée à grande échelle. Il devrait couvrir les médias sociaux, vos propres données CRM (Customer Relationship Management), les sites Web, les actualités, les blogs, etc. Cela est possible avec différents outils disponibles, soit par abonnement, soit gratuitement.
L'analyse doit être effectuée sur Twitter, Facebook, Pinterest, Google+, Quora, LinkedIn, YouTube, Slideshare, Instagram et LinkedIn. Il devrait y avoir un mécanisme approprié pour l'évaluation pré-campagne et post-campagne afin de voir l'impact de la campagne sur les sentiments des consommateurs envers la marque. Il existe une variété d'outils disponibles pour faire le travail.
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Surveillez les sentiments des consommateurs au-delà des mentions ou des mentions de marque
Souvent, les entreprises se soucient du nombre de fois où leur nom ou leur marque est mentionné. Ou dans les médias sociaux, ils sont plus gênés par les goûts. Cependant, il est plus important de surveiller les sentiments à l'égard du produit, la façon dont les concurrents sont perçus par les consommateurs et également la façon dont la perception du public au sujet des employés clés au sein de l'organisation.
Sont-ils sympathiques, travailleurs et sensibles aux consommateurs? Plus important encore, l'entreprise a-t-elle un système en place pour traiter les requêtes et les plaintes des consommateurs? La réputation en ligne des principaux acteurs de l'organisation peut également avoir un impact sur les sentiments des consommateurs envers l'entreprise.
Meltwater, Google Alerts, People Browser, Google Analytics, HootSuite, Tweetstats, Facebook Insights, Pagelever, Social Mention et Hub Graot's Marketing Grader sont divers outils permettant d'analyser les sentiments sur les réseaux sociaux et sur le Web. Avec Marketing Grader, il est possible de savoir à quel point vous êtes actif dans les blogs disponibles pour l'analyse des sentiments sur les réseaux sociaux et sur le Web. Il permet également aux spécialistes du marketing de découvrir comment les sentiments conduisent à des conversions de ventes. Les pages Facebook avec plus de 30 likes sont éligibles pour obtenir des informations sur le comportement des visiteurs tels que les likes, les utilisateurs actifs, les données démographiques, les références externes et plus encore.
Il est important de ne pas se laisser influencer par les volumes de likes, les mentions de marque, les tweets mais que cela génère des leads, des conversions de ventes ou une image positive de l'entreprise. Les mesures de qualité ne sont souvent pas mesurées mais ignorées. Ils incluent des notes de satisfaction, des réponses, des conversations, des re-tweets, des opinions entre autres.
Chaque effort implique du temps et de l'argent, par conséquent, il est logique d'avoir une évaluation appropriée des efforts.
L'ensemble de données d'analyse des sentiments ne doit pas être utilisé uniquement pour évaluer les sentiments à l'égard de votre marque seule. Il peut être utilisé pour découvrir quelles marques obtiennent le plus grand engagement dans les médias sociaux, quels sujets liés à votre industrie sont les plus abordés, quels influenceurs parlent davantage de votre marque et de vos concurrents.
Il est important d'utiliser les bons outils pour l'analyse des sentiments pour obtenir le résultat souhaité. Par exemple, IBM a l'IBM Social Sentiment Index qui peut agréger les sentiments sur les réseaux sociaux. Il est capable de distinguer le sarcasme, la sincérité, sélectionne quel commentaire médiatique est pertinent et qui ne fait que créer un bruit de fond. Le logiciel utilise l'analyse et le traitement du langage naturel (NLP) pour proposer une vue plus précise de ce que ressentent les consommateurs.
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Partage de l'ensemble de données d'analyse des sentiments
L'objectif de la collecte et de l'analyse des ensembles de données d'analyse des sentiments n'est pas de les confiner au département marketing ou communication d'entreprise. Il doit être partagé avec les parties prenantes de l'organisation. Tous les chefs d'entreprise et chefs d'unité doivent être conscients des sentiments des consommateurs vis-à-vis de l'entreprise - cela aidera à la formulation de stratégies, de plans et de politiques. De plus, l'ensemble de données d'analyse des sentiments est exploitable - s'il y a un sentiment négatif envers la qualité ou le service du produit, il doit être corrigé et la première étape consiste à sensibiliser les équipes concernées à ce sujet. Le but de l'ensemble de données d'analyse des sentiments n'est pas de le confiner à un ministère mais devrait être diffusé aux parties prenantes concernées qui, à leur tour, aideront à la formulation de meilleures politiques.
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S'appuyer trop sur un logiciel automatisé d'analyse des sentiments
Le problème avec l'analyse des sentiments est que pour les grandes organisations, il y a tellement de choses à suivre sur les sites Web, les médias sociaux et autres médias numériques. L'erreur est humaine, tout comme les machines ou les logiciels. Si un restaurant de premier plan obtient un avis positif sur la nourriture mais négatif sur le service, quel sentiment serait mis en évidence? Les experts suggèrent que lorsque vous utilisez des outils d'analyse des sentiments, recherchez-en un qui vous aide à remplacer les sentiments et à lancer des résultats non pertinents. Les outils qui permettent le remplacement manuel des sentiments aident à obtenir des alertes sur les tendances de haut niveau qui peuvent ensuite être analysées ou surveillées manuellement.
Lorsqu'il y a un grand nombre de jeux de données d'analyse de sentiment à analyser, l'utilisation d'un logiciel de sentiment serait moins coûteuse et efficace que les analystes humains. Mais les experts soulignent qu'il devrait y avoir un mélange idéal d'analyse logicielle des sentiments et d'analyse manuelle.
Il est important d'avoir un audit de l'analyse des sentiments afin de pouvoir distinguer le sarcasme et les choses positives. Cela nécessite un pool de personnes qualifiées pour vérifier et vérifier le logiciel fourni par l'ensemble de données d'analyse des sentiments. Les présentations du rapport doivent être brèves et simples pour pouvoir être partagées avec d'autres départements.
Parfois, les nuances de grammaire et d'utilisation peuvent confondre l'ordinateur et aboutir à un mauvais jugement. "Le café avait un goût amer, comme il se doit mais manquait de couleur". Dans une telle phrase, le positif ou le négatif sera-t-il mis en évidence? Pour remplacer ces résultats de sentiment, certains logiciels utilisent des règles pour savoir comment le contexte peut affecter la tonalité du contenu. Cela se fait également manuellement.
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L'utilisation du traitement des mots clés et de la PNL est assez fiable
Les algorithmes de traitement des mots clés distinguent les mots négatifs et positifs qui sont rapides et peu coûteux à mettre en œuvre et à exécuter. Le traitement du langage naturel est créé sur la base de la compréhension des mots, des phrases et des phrases pour avoir une idée de ce qui est communiqué. Parfois, la PNL peut également mal tourner dans le traitement de la langue - comment distinguer «malade» de cool ou malade.
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Utilisation d'une analyse prédictive basée sur les sentiments
L'analyse prédictive peut être utilisée pour prédire le comportement des consommateurs sur la base d'une analyse des sentiments dans les médias sociaux et les sites Web. La tendance dominante est d'utiliser des sentiments au niveau de l'article, mais plus de succès peuvent être obtenus avec des sentiments au niveau de l'entité, selon les principaux analystes.
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N'ignorez pas le mobile
La plupart des conversations individuelles et de groupe ont lieu sur mobile. De plus, avec la popularité des applications mobiles, une grande partie de la communication se fait sur Android ou iPhone. Plusieurs nouveaux outils ont émergé qui utilisaient une PNL sophistiquée pour analyser les chats, les SMS, les médias sociaux, l'hospitalité et ce sont principalement des applications basées sur le cloud. Lexalytics, qui a lancé le NLP au niveau de l'entreprise pour Android, souligne que toutes les données analysées sont stockées sur le téléphone et ne sont pas envoyées au cloud, garantissant ainsi la confidentialité. Le produit intitulé Salience alerte immédiatement les utilisateurs concernant les e-mails et messages négatifs et positifs / dignes d'éloges et un résumé de ces résultats est fourni sur une base hebdomadaire et mensuelle.
Dans le contexte moderne où le mobile atteint une plus grande pénétration et une applicabilité universelle grâce à la plate-forme Android et Windows, les entreprises doivent suivre activement les communications mobiles pour trouver des indices sur les sentiments des consommateurs envers leurs marques.
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Méfiez-vous des revendications d'exactitude
Il est vrai que l'analyse des sentiments gagne en popularité et devient de plus en plus sophistiquée, mais méfiez-vous des prétentions élevées concernant l'exactitude de cette stratégie. Selon les analystes, il n'y a pas de mesures standard pour vérifier la précision des différents outils de l'analyseur de sentiments et donc la fiabilité à 70% est plus acceptable que 90% ou plus car certains travaillent au niveau de l'entité, certains au niveau de l'article, certains utilisent la PNL tandis que d'autres utilisent différents algorithmes pour déterminer ce que les consommateurs pensent de votre produit ou de votre marque.
Il est très important d'opter pour des types hybrides qui peuvent combiner le niveau de l'article, le niveau de l'entité, la directionnelle, le niveau de la citation, le sentiment au niveau des mots clés sur les pages Web de contenu, les blogs et les médias sociaux. L'une de ces applications est l'analyse de sentiment d'alchimie d'IBM
Selon les experts, l'analyse des sentiments pourrait avoir des implications étendues sur la façon dont le contenu est diffusé à travers les médias. Par exemple, Facebook pourrait mettre dans Newsfeed une priorité pour les nouvelles positives liées à l'industrie ou à la société leader ou même vice versa. Cela, à son tour, peut aider ces médias à fournir un meilleur contenu dans les flux qui sont conçus ou sélectionnés à l'aide de l'intelligence de la machine. Cela pourrait certainement être une étape au-dessus des flux d'actualités brutes simplement effectués grâce à une sélection aléatoire de sujets en fonction des préférences des utilisateurs.
Conclusion - Analyse de sentiment dans les médias sociaux
L'analyse des sentiments dans les médias sociaux peut aider les entreprises à améliorer le service à la clientèle, à raviver la fortune d'une marque affaissée, à surmonter la concurrence et à obtenir la veille stratégique nécessaire pour rester en tête. Il a été jugé bon d'évaluer les sentiments de manière générale en négatifs, positifs ou neutres.
Une société de billetterie en ligne StubHub a décidé de ne pas rembourser les billets pour un jeu spécifique. Cela a conduit au mécontentement populaire sur les blogs et cela a été efficacement capturé par l'analyse des sentiments qui a aidé l'entreprise à prendre des mesures correctives.
Le logiciel intelligent utilise l'influence ou la popularité d'une personne pour attribuer plus de poids à ses opinions. Un utilisateur de Twitter avec un large public, une célébrité qui donne un avis aura plus d'avantage sur une personne qui a une influence moindre, moins de followers sur les réseaux sociaux et dans la vie professionnelle.
L'analyse des sentiments a parcouru un long chemin depuis 2011 lorsque Dow Jones en association avec l'Université Columbia, l'Université de Notre Dame, a créé un dictionnaire de 3700 mots sur le sentiment. Il s'appelait Dow Jones Lexicon - certains mots positifs incluaient ingéniosité, vainqueur et force tandis que ceux à connotation négative ont été complices, risqués, litigieux. L'analyse des sentiments dans les médias sociaux est basée sur ce lexique sur les principaux journaux commerciaux qui prédisent plus précisément les stratégies commerciales et les opinions du public sur l'économie américaine. Thomson Reuters disposait également d'un outil similaire pour évaluer l'impact des nouvelles positives ou négatives sur l'industrie et les entreprises. Il s'appelait Machine Readable News Service.
Il y a une énorme demande d'analyse des sentiments dans les médias sociaux car il est capable d'extraire des dizaines et des milliers de documents pour trouver les sentiments que les consommateurs ou les utilisateurs ont de la marque ou de la société.Les pièges d'une trop grande dépendance à l'analyse automatisée des sentiments ont déjà été soulignés . Le langage humain et l'écriture ont des différences culturelles, des argots, des fautes d'orthographe et pour les machines, comprendre le contexte dans lequel elles ont été dites ou écrites est une tâche ardue. Même si les experts soulignent les améliorations rapides de l'automatisation, un niveau adéquat d'intervention humaine et d'analyse est requis pour rendre l'ensemble du processus à toute épreuve.
Aucun logiciel ne peut mesurer le scepticisme, l'inquiétude, l'anxiété, l'espoir ou le manque de celui-ci et, par conséquent, il n'est pas facile de le rendre fiable à 100%, bien que les organisations recherchent des moyens de rendre son utilisation plus significative dans tous les secteurs.
La réussite de l'évaluation des attitudes des consommateurs nécessite un mariage de sémantique et d'analyse des sentiments. Lorsqu'un utilisateur décrit les sièges du laid Ford Explorer comme excellents, cela dénote un dégoût pour la marque, mais pas pour le rembourrage de ce modèle.
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Cela a été un guide pour l'analyse des sentiments dans les médias sociaux. Nous discutons ici des 8 meilleures stratégies d'analyse des sentiments dans les médias sociaux. Vous pouvez également consulter les articles suivants.
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