Cara Menggunakan Agorapulse untuk Melihat Apa yang Sebenarnya Dipikirkan Pelanggan Anda Tentang Anda

Lebih dari 50% konsumen menggunakan platform media sosial mereka untuk mengekspresikan pandangan dan opini mereka tentang merek yang sebelumnya mereka gunakan atau beli. Bagaimanapun, analisis sentimen (atau penambangan opini) adalah salah satu disiplin ilmu yang paling berguna untuk Anda miliki.

Anda dapat menggunakan analisis sentimen media sosial untuk menerjemahkan pikiran, perasaan, dan pendapat orang ke dalam data yang dingin dan keras yang dapat Anda gunakan untuk menetapkan apa yang harus Anda lakukan lebih banyak, dan apa yang perlu Anda lakukan lebih sedikit. Melakukannya memungkinkan Anda memanfaatkan kekuatan media sosial untuk meningkatkan bisnis.

Dengan alat analisis sentimen otomatis, pekerjaan mengumpulkan, menyortir, dan menganalisis data ini sekarang menjadi lebih cepat dan lebih mudah. Tanpa mengangkat jari, Anda dapat langsung melihat apakah publik merasa positif, negatif, atau netral tentang layanan atau produk Anda.

Wawasan ini memungkinkan bisnis menjadi benar-benar gesit. Mengetahui bagaimana perasaan pasar, secara real-time, dapat menginformasikan keputusan yang cepat, menginspirasi perubahan cepat, meningkatkan produk atau layanan, dan membantu bisnis memenangkan hati dan pikiran pelanggan lebih cepat dan lebih baik dari sebelumnya.

Tapi Anda tahu semua ini, kan? Manfaat analisis sentimen bukanlah hal baru.

Apa yang mungkin tidak Anda ketahui adalah bagaimana menggunakan Agorapulse untuk melakukan analisis sentimen.

Karena "analisis sentimen" tidak disebutkan sebagai fitur Agorapulse, Anda mungkin terkejut mengetahui bahwa Anda dapat menggunakan platform manajemen media sosial untuk melakukan analisis sentimen yang akurat dan menetapkan apa yang orang katakan tentang Anda di media sosial.

Namun, sebelum saya membocorkan informasi penting ini, pertama-tama saya harus membahas masalah utama dengan analisis sentimen.

Masalah dengan analisis sentimen otomatis adalah menentukan apa itu sentimen positif atau negatif.

Misalnya, Anda mungkin membaca: “Saya MENCINTAI kolam BESAR di hotel saya!” Apakah ini sentimen positif atau negatif?

Tanpa melihat foto terlampir dari kolam yang sangat kecil, Anda akan berpikir itu adalah komentar yang positif, bukan? Nah, begitu juga alat analisis sentimen otomatis.

Analisis sentimen otomatis memiliki tingkat persentase akurasi sekitar 60% karena tidak mengenali sarkasme, ironi, slang, konteks, atau dialek yang berbeda. Ini membelokkan data dan menyebabkan salah tafsir yang berarti bencana bagi perusahaan yang ingin meningkatkan skala.

Untuk memahami ini dengan lebih baik, mari kita tentukan cara kerja analisis sentimen otomatis.

Cara Kerja Analisis Sentimen Otomatis

Analisis sentimen otomatis didukung oleh algoritma NLP (Natural Language Processing) dan ML (Machine Learning). Pada dasarnya, sekelompok bot akan mengambil tweet, pesan, komentar, atau posting, membagi konten menjadi beberapa bagian, menggunakan skala yang telah ditentukan untuk menetapkan skor sentimen ke setiap potongan, dan kemudian menghitung skor tersebut untuk bekerja jika pesan keseluruhan itu positif, negatif, atau netral.

Misalnya, katakan seseorang men-tweet ini: “Saya membeli iPhone baru kemarin. Saya sangat terkesan dengan kamera baru. Tampilannya mengecewakan, tetapi secara mengejutkan sulit dikalahkan dalam hal harga.”

Inilah yang akan dilakukan bot sentimen:

• “Saya sangat terkesan” = +4
• “Tampilannya mengecewakan” = -2
• “Sulit untuk mengalahkan harga” = +3

Dari sini, mereka menghitung skor dan menentukan bahwa secara keseluruhan, pesannya positif.

Namun, seperti yang telah kami tetapkan, analisis sentimen tidak selalu semudah itu.

Pertimbangkan apa yang terjadi dengan Morbius, film ketiga yang berlatar belakang Sony Spiderman-Universe. Ketika pertama kali dirilis, itu adalah box office smash, langsung di No 1 dan menghasilkan $ 39 juta di akhir pekan pertama. Namun, seminggu kemudian, ada penurunan 74% dalam penjualan tiket (penampilan terburuk kedua untuk film superhero).

Setelah rilis, ada kesibukan di media sosial dengan tweet seperti:

“Saya pernah mendengar ini sangat bagus, jadi mereka terus harus mendorongnya kembali karena kita belum bisa menanganinya, karena itu bagus, kita perlu lebih banyak waktu untuk berevolusi sebagai spesies agar lebih siap untuk menanganinya. film yang bagus ini.”

“Semoga semua tenang, saya mencoba mempersiapkan mental untuk mahakarya sinematik #morbius #morbiussweep”

“Saya baru saja menonton Morbius. Film itu membuat saya meneteskan air mata. Plot, akting, segala sesuatu tentang itu sangat menakjubkan. Sangat bagus sehingga saya meninggalkan bioskop di tengah jalan karena jauh di atas standar saya. Sony mengalahkan dirinya sendiri, Ini adalah film terhebat dekade ini!”

Sekarang, bagi Anda dan saya, tweet-tweet ini jelas sarat dengan sarkasme dan ironi. Tetapi untuk bot analisis sentimen, dengan kata-kata seperti "luar biasa", "sangat bagus", dan "karya agung", film ini jelas sukses besar! Hasilnya? Produser memutuskan untuk melanjutkan dengan rilis kedua dan membuat Morbius 3, yang hanya mendorong kegemparan media sosial lebih lanjut:

“Hasil paling lucu yang mungkin terjadi dengan Morbius adalah kegagalan besar-besaran lagi, memicu siklus meme ironis lainnya, yang menyebabkan rilis ulang lain di bioskop, yang juga gagal, dll, dan seterusnya. Saya menyebutnya strip morbius.”

Ini adalah contoh bagus dari analisis sentimen yang salah.

Jadi, meskipun konsep analisis sentimen tampaknya berguna, kenyataannya terkadang bisa sangat tidak berguna: Dapatkah Anda benar-benar mempercayai hasil setelah analisis sentimen? Analisis sentimen yang tidak akurat sama baiknya dengan fireguard cokelat.

Sebelum Anda memutuskan bahwa analisis sentimen tidak memiliki tempat dalam daftar tugas Anda sehari-hari, ada cara alternatif untuk melakukan analisis sentimen yang memakan waktu sekitar 10% lebih banyak, tetapi sekitar 85% lebih akurat daripada menggunakan alat otomatis. Yang berarti itu sepadan dengan waktu ekstra.

Cara Menggunakan Agorapulse untuk Analisis Sentimen yang Akurat

Analisis sentimen yang dilakukan oleh manusia memiliki tingkat persentase akurasi rata-rata sekitar 85%. Itu 25% lebih tinggi daripada dengan alat analisis sentimen khusus.

Sekarang, saya tidak sejenak menyarankan agar kita menghindari teknologi yang tersedia bagi kita dan kembali ke entri data dan spreadsheet yang melelahkan untuk menganalisis sentimen audiens.

Saya menyarankan agar kita bertemu di tengah.

Idenya adalah bahwa kita perlu mengubah data kualitatif, berupa pandangan, pemikiran, dan pendapat menjadi data kuantitatif, dalam bentuk sikap positif dan negatif.

Anda dapat melakukan ini dengan Agorapulse dengan menetapkan label positif dan negatif untuk setiap komentar, posting, pesan, atau tweet yang masuk. Kemudian, karena Anda telah menambahkan label ke semua interaksi Anda, Anda dapat melihat pembagian persentase sentimen positif vs negatif melalui laporan Distribusi Label, yang akan Anda temukan di dasbor laporan.

Anda dapat membuatnya tetap sederhana dan menjaga label Anda hanya sebagai "Positif" atau "Negatif". Atau, untuk mendapatkan analisis yang lebih terperinci, Anda dapat membuat dan menetapkan label tertentu, seperti “Churn” atau “Super-fan” pada interaksi Anda.

Saya tahu apa yang Anda pikirkan: Menambahkan label ke semua interaksi yang masuk bisa memakan waktu. Tetapi pendekatan ini tidak hanya akan memberi Anda tingkat akurasi yang lebih tinggi, tetapi sebagai produk sampingan, Anda akan merasakan langsung apa yang dikatakan pasar.

Tapi aku mendengarmu. Jika Anda memiliki ratusan komentar, posting, pesan, dan tweet untuk dilihat dan diberi label setiap hari, Anda tidak akan punya waktu untuk tugas-tugas penting dengan ROI tinggi.

Kabar baiknya adalah, ada cara untuk mengotomatiskan proses pemberian label sentimen ke interaksi Anda. Asisten Kotak Masuk akan secara otomatis menetapkan label yang telah Anda buat untuk setiap interaksi yang masuk ke kotak masuk berdasarkan seperangkat aturan yang telah Anda buat.

Jenis seperti yang dapat Anda lakukan dengan kotak masuk email Anda. Anda dapat membuat aturan yang secara otomatis memindahkan email tertentu ke dalam folder untuk membantu Anda mencapai Inbox Zero. Itu prinsip yang sama.

Jadi, meskipun akurasinya mungkin tidak setinggi jika Anda menetapkan label secara manual jika Anda membuat seperangkat aturan yang spesifik dan terperinci yang dapat menangkap semua sentimen positif dan negatif yang penting, Anda akan menjadi pemenang.

Cari tahu lebih lanjut tentang cara menyiapkan dan menjalankan analisis sentimen dengan Agorapusle dengan membaca artikel bantuan ini.