วิธีใช้ Agorapulse เพื่อดูว่าลูกค้าของคุณคิดอย่างไรเกี่ยวกับคุณจริงๆ

ผู้บริโภคมากกว่า 50% ใช้แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียเพื่อแสดงความคิดเห็นและความคิดเห็นเกี่ยวกับแบรนด์ที่พวกเขาเคยใช้หรือซื้อมาก่อน ท้ายที่สุดแล้ว การวิเคราะห์ความรู้สึก (หรือการทำเหมืองความคิดเห็น) เป็นหนึ่งในแนวทางที่มีประโยชน์ที่สุดสำหรับคุณ

คุณสามารถใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกทางโซเชียลมีเดียเพื่อแปลความคิด ความรู้สึก และความคิดเห็นของผู้คนให้เป็นข้อมูลที่ยากและเย็นชา ซึ่งคุณสามารถใช้เพื่อสร้างสิ่งที่คุณควรทำมากกว่าเดิม และสิ่งที่คุณต้องทำน้อยลง การทำเช่นนี้ช่วยให้คุณควบคุมพลังของโซเชียลมีเดียเพื่อสนับสนุนธุรกิจ

ด้วยเครื่องมือวิเคราะห์ความคิดเห็นแบบอัตโนมัติ งานในการรวบรวม จัดเรียง และวิเคราะห์ข้อมูลนี้จึงเร็วและง่ายยิ่งขึ้นไปอีก คุณสามารถดูได้ทันทีว่าประชาชนรู้สึกในเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลางเกี่ยวกับบริการหรือผลิตภัณฑ์ของคุณโดยไม่ต้องยกนิ้วให้เลย

ข้อมูลเชิงลึกนี้ช่วยให้ธุรกิจมีความคล่องตัวอย่างแท้จริง การรู้ว่าตลาดรู้สึกอย่างไรในแบบเรียลไทม์ สามารถทำให้เกิดการตัดสินใจที่รวดเร็ว สร้างแรงบันดาลใจในการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ปรับปรุงผลิตภัณฑ์หรือบริการ และช่วยให้ธุรกิจชนะใจและความคิดของลูกค้าได้เร็วและดีขึ้นกว่าที่เคย

แต่คุณรู้ทั้งหมดนี้ใช่ไหม ประโยชน์ของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นไม่ใช่เรื่องใหม่

อย่างไรก็ตาม สิ่งที่คุณอาจไม่รู้คือวิธีใช้ Agorapulse เพื่อทำการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

เนื่องจาก “การวิเคราะห์ความคิดเห็น” ไม่ได้ถูกกล่าวถึงว่าเป็นฟีเจอร์ของ Agorapulse คุณอาจแปลกใจที่ได้เรียนรู้ว่าคุณสามารถใช้แพลตฟอร์มการจัดการโซเชียลมีเดียเพื่อทำการวิเคราะห์ความรู้สึกที่ถูกต้อง และสร้างสิ่งที่ผู้คนพูดถึงคุณบนโซเชียลมีเดีย

แต่ก่อนที่ฉันจะเปิดเผยข้อมูลสำคัญนี้ ก่อนอื่นฉันต้องพูดถึงประเด็นสำคัญเกี่ยวกับการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นก่อน

ปัญหาเกี่ยวกับการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นอัตโนมัติคือการกำหนดว่าอารมณ์เชิงบวกหรือเชิงลบคืออะไร

ตัวอย่างเช่น คุณอาจอ่านว่า “I'm LOVING the ENORMOUS pool in my hotel!” นี่เป็นความรู้สึกเชิงบวกหรือเชิงลบ?

ถ้าไม่เห็นรูปสระว่ายน้ำจิ๋วที่แนบมา คุณคิดว่านี่เป็นความคิดเห็นเชิงบวกใช่ไหม เครื่องมือวิเคราะห์ความเชื่อมั่นแบบอัตโนมัติก็เช่นกัน

การวิเคราะห์ความคิดเห็นแบบอัตโนมัติมีอัตราร้อยละที่แม่นยำประมาณ 60% เนื่องจากไม่รับรู้ถึงการเสียดสี ประชดประชัน คำสแลง บริบท หรือภาษาถิ่นต่างๆ สิ่งนี้บิดเบือนข้อมูลและนำไปสู่การตีความที่ผิดซึ่งทำให้เกิดหายนะสำหรับบริษัทที่ต้องการขยายขนาด

เพื่อให้เข้าใจสิ่งนี้ดีขึ้น เรามาสร้างวิธีการทำงานของการวิเคราะห์ความคิดเห็นแบบอัตโนมัติ

วิธีการทำงานของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นอัตโนมัติ

การวิเคราะห์ความรู้สึกอัตโนมัติขับเคลื่อนโดยอัลกอริธึม NLP (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) และ ML (การเรียนรู้ของเครื่อง) โดยพื้นฐานแล้ว กลุ่มบอทจะทำการทวีต ข้อความ แสดงความคิดเห็น หรือโพสต์ แบ่งเนื้อหาออกเป็นชิ้น ๆ ใช้มาตราส่วนที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อกำหนดคะแนนความพึงพอใจให้กับแต่ละกลุ่ม แล้วรวมคะแนนเหล่านั้นเพื่อพิจารณาว่าข้อความทั้งหมดนั้นเป็นอย่างไร เป็นบวก ลบ หรือเป็นกลาง

ตัวอย่างเช่น มีคนทวีตข้อความนี้: “ฉันซื้อ iPhone ใหม่เมื่อวานนี้ ฉันประทับใจกล้องตัวใหม่มาก จอแสดงผลน่าผิดหวัง แต่ก็ยากที่จะเอาชนะราคาได้”

นี่คือสิ่งที่บอทความเชื่อมั่นจะทำ:

• “ผมประทับใจมาก” = +4
• “การแสดงผลน่าผิดหวัง” = -2
• “ยากที่จะเอาชนะราคา” = +3

จากนี้ไปพวกเขาจะนับคะแนนและพิจารณาว่าโดยรวมแล้วข้อความเป็นบวก

อย่างไรก็ตาม ตามที่เราได้กำหนดขึ้น การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นไม่ได้ตรงไปตรงมาเสมอไป

พิจารณาสิ่งที่เกิดขึ้นกับ Morbius ภาพยนตร์เรื่องที่สามในจักรวาล Sony Spiderman เมื่อเปิดตัวครั้งแรก เป็นภาพยนตร์ที่ทำรายได้ทะลุบ็อกซ์ออฟฟิศพุ่งตรงมาที่อันดับ 1 และทำเงินได้ 39 ล้านดอลลาร์ในช่วงสุดสัปดาห์แรก หนึ่งสัปดาห์ต่อมา มียอดขายตั๋วลดลง 74% (เป็นการแสดงที่แย่ที่สุดเป็นอันดับสองสำหรับภาพยนตร์ซูเปอร์ฮีโร่)

หลังจากการปล่อยตัว มีกิจกรรมมากมายบนโซเชียลมีเดียพร้อมทวีตเช่น:

“ฉันได้ยินมาว่านี่ดีมาก พวกเขาเลยต้องผลักมันกลับเพราะเรายังรับมือไม่ได้ เพราะมันดีแล้วที่เราต้องการเวลามากขึ้นเพื่อพัฒนาเป็นสายพันธุ์เพื่อเตรียมพร้อมที่จะรับมือได้ดีขึ้น หนังดีขนาดนี้”

“ขอให้ทุกคนเงียบ ฉันพยายามเตรียมใจให้พร้อมสำหรับผลงานชิ้นเอกของภาพยนตร์ที่ #morbius #morbiussweep”

“ฉันเพิ่งดูมอร์บิอุส หนังทำเอาน้ำตาซึมเลยค่ะ โครงเรื่อง การแสดง ทุกอย่างเกี่ยวกับเรื่องนี้น่าทึ่งมาก เป็นเรื่องที่ดีมากที่ฉันออกจากโรงภาพยนตร์ไปกลางทางเพราะอยู่เหนือมาตรฐานของฉัน Sony เอาชนะตัวเอง มันเป็นภาพยนตร์ที่ยิ่งใหญ่ที่สุดแห่งทศวรรษ!”

สำหรับคุณและฉัน ทวีตเหล่านี้เต็มไปด้วยการเสียดสีและการประชดประชันอย่างชัดเจน แต่สำหรับบอทวิเคราะห์ความรู้สึกที่มีคำว่า "น่าทึ่ง" "ดีมาก" และ "ผลงานชิ้นเอก" เห็นได้ชัดว่าภาพยนตร์เรื่องนี้ประสบความสำเร็จอย่างมาก! ผลลัพธ์? ผู้ผลิตตัดสินใจที่จะดำเนินการต่อด้วยการเปิดตัวครั้งที่สองและสร้าง Morbius 3 ซึ่งกระตุ้นให้เกิดความโกลาหลในโซเชียลมีเดียเพิ่มเติม:

“ผลลัพธ์ที่สนุกที่สุดที่เป็นไปได้กับ Morbius ก็คือมันล้มลงอย่างหนาแน่นอีกครั้ง ทำให้เกิดมีมที่น่าขันอีกรอบ ซึ่งทำให้เกิดการฉายซ้ำอีกครั้งในโรงภาพยนตร์ ซึ่งก็ล้มเหลวด้วย ฯลฯ เป็นต้น ฉันเรียกสิ่งนี้ว่าแถบ morbius”

นี่เป็นตัวอย่างที่ดีของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นที่ผิดพลาด

ดังนั้น แม้ว่าแนวคิดของการวิเคราะห์ความรู้สึกจะดูมีประโยชน์ แต่บางครั้งความเป็นจริงก็ไร้ประโยชน์อย่างยิ่ง: คุณเคยเชื่อผลลัพธ์หลังจากการวิเคราะห์ความรู้สึกหรือไม่ การวิเคราะห์ความรู้สึกที่ไม่ถูกต้องนั้นดีพอๆ กับช็อกโกแลตไฟร์การ์ด

ก่อนที่คุณจะตัดสินใจว่าการวิเคราะห์ความคิดเห็นไม่มีอยู่ในรายการงานประจำวันของคุณ มีวิธีอื่นในการวิเคราะห์ความคิดเห็นซึ่งใช้เวลานานกว่าประมาณ 10% แต่แม่นยำกว่าการใช้เครื่องมืออัตโนมัติประมาณ 85% ซึ่งหมายความว่ามันคุ้มค่ากับเวลาพิเศษ

วิธีใช้ Agorapulse เพื่อการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นที่ถูกต้อง

การวิเคราะห์ความรู้สึกที่ดำเนินการโดยมนุษย์มีอัตราร้อยละความแม่นยำเฉลี่ยประมาณ 85% ซึ่งสูงกว่าที่เป็นอยู่ 25% ด้วยเครื่องมือวิเคราะห์ความเชื่อมั่นเฉพาะ

ตอนนี้ ฉันไม่ได้แนะนำแม้แต่นาทีเดียวว่าเราหลีกเลี่ยงเทคโนโลยีที่เรามีอยู่ และกลับไปที่การป้อนข้อมูลและสเปรดชีตที่ลำบากเพื่อวิเคราะห์ความรู้สึกของผู้ชม

ฉันแนะนำให้เราพบกันตรงกลาง

แนวความคิดคือเราต้องเปลี่ยนข้อมูลเชิงคุณภาพ ในรูปแบบของมุมมอง ความคิด และความคิดเห็น ให้เป็นข้อมูลเชิงปริมาณ ในรูปแบบของจุดยืนเชิงบวกและเชิงลบ

คุณสามารถทำได้ด้วย Agorapulse โดยกำหนดป้ายกำกับเชิงบวกและเชิงลบให้กับทุกความคิดเห็น โพสต์ ข้อความ หรือทวีตที่เข้ามา จากนั้น เนื่องจากคุณได้เพิ่มป้ายกำกับในการโต้ตอบทั้งหมดของคุณ คุณจะเห็นการแบ่งเปอร์เซ็นต์ของความรู้สึกเชิงบวกและเชิงลบ ผ่านรายงานการกระจายฉลาก ซึ่งคุณจะพบได้ในแดชบอร์ดรายงานของคุณ

คุณสามารถทำให้มันเรียบง่ายและให้ป้ายกำกับของคุณเป็นเพียง "เชิงบวก" หรือ "เชิงลบ" หรือเพื่อให้ได้การวิเคราะห์ที่ละเอียดยิ่งขึ้น คุณสามารถสร้างและกำหนดป้ายกำกับเฉพาะ เช่น "เลิก" หรือ "แฟนตัวยง" ให้กับการโต้ตอบของคุณ

ฉันรู้ว่าคุณคิดอย่างไร: การเพิ่มป้ายกำกับให้กับการโต้ตอบทั้งหมดที่เข้ามาอาจใช้เวลาสักครู่ แต่วิธีนี้ไม่เพียงแต่จะทำให้คุณมีระดับความแม่นยำที่เพิ่มขึ้นเท่านั้น แต่เป็นผลพลอยได้ คุณจะสัมผัสได้ถึงสิ่งที่ตลาดกำลังพูดถึงโดยตรง

แต่ฉันได้ยินคุณ หากคุณมีความคิดเห็น โพสต์ ข้อความ และทวีตนับร้อยเพื่อดูและกำหนดป้ายกำกับในแต่ละวัน คุณจะไม่มีเวลาสำหรับงานที่สำคัญและ ROI สูง

ข่าวดีก็คือ มีวิธีทำให้กระบวนการกำหนดป้ายกำกับความรู้สึกในการโต้ตอบของคุณเป็นแบบอัตโนมัติ ผู้ช่วยกล่องขาเข้าจะกำหนดป้ายกำกับที่คุณสร้างให้กับทุกการโต้ตอบที่เข้ามาในกล่องจดหมายโดยอัตโนมัติตามชุดกฎที่คุณสร้างขึ้น

เหมือนกับที่คุณสามารถทำได้กับกล่องจดหมายอีเมลของคุณ คุณสามารถสร้างกฎที่จะย้ายอีเมลบางฉบับไปยังโฟลเดอร์โดยอัตโนมัติเพื่อช่วยให้คุณบรรลุ Inbox Zero เป็นหลักการเดียวกัน

ดังนั้น แม้ว่าความแม่นยำอาจไม่สูงเท่ากับถ้าคุณกำหนดป้ายกำกับด้วยตนเอง หากคุณสร้างชุดกฎที่มีรายละเอียดเฉพาะเจาะจงซึ่งสามารถจับความรู้สึกเชิงบวกและเชิงลบที่สำคัญทั้งหมดได้ คุณก็จะเป็นผู้ชนะ

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีตั้งค่าและเรียกใช้การวิเคราะห์ความคิดเห็นด้วย Agorapusle โดยอ่านบทความช่วยเหลือนี้