Agorapulse Müşterilerinizin Sizin Hakkınızda Gerçekten Ne Düşündüğünü Görmek İçin Nasıl Kullanılır?

Tüketicilerin %50'den fazlası, daha önce kullandıkları veya satın aldıkları markalar hakkında görüş ve düşüncelerini ifade etmek için sosyal medya platformlarını kullanıyor. Sonuçta, duygu analizi (veya fikir madenciliği) emrinizde olan en faydalı disiplinlerden biridir.

Sosyal medya duyarlılık analizini, insanların düşüncelerini, duygularını ve fikirlerini, neyi daha çok, neyi daha az yapmanız gerektiğini belirlemek için kullanabileceğiniz soğuk, somut verilere dönüştürmek için kullanabilirsiniz. Bunu yapmak, işinizi desteklemek için sosyal medyanın gücünden yararlanmanıza olanak tanır.

Otomatik duygu analizi araçlarıyla, bu verileri toplama, sıralama ve analiz etme işi artık daha hızlı ve daha kolay. Parmağınızı bile kıpırdatmadan, halkın hizmetiniz veya ürünleriniz hakkında olumlu mu, olumsuz mu, yoksa tarafsız mı hissettiğini anında görebilirsiniz.

Bu içgörü, bir işletmenin gerçekten çevik olmasını sağlar. Pazarın gerçek zamanlı olarak nasıl hissettiğini bilmek, hızlı kararlar konusunda bilgi verebilir, hızlı değişikliklere ilham verebilir, ürün veya hizmeti iyileştirebilir ve işletmenin müşterilerin kalplerini ve zihinlerini her zamankinden daha hızlı ve daha iyi bir şekilde kazanmasına yardımcı olabilir.

Ama bunların hepsini biliyorsun, değil mi? Duygu analizinin faydaları yeni değil.

Muhtemelen bilmediğiniz şey, duygu analizi yapmak için Agorapulse'un nasıl kullanılacağıdır.

Agorapulse özelliği olarak “duygu analizi”nden bahsedilmediğinden, sosyal medya yönetim platformunu doğru duygu analizi yapmak ve insanların sosyal medyada sizin hakkınızda neler söylediğini belirlemek için kullanabileceğinizi öğrenmek sizi şaşırtabilir.

Ancak, bu önemli bilgiyi ifşa etmeden önce, duygu analiziyle ilgili önemli bir konuyu ele almam gerekiyor.

Otomatik duygu analiziyle ilgili sorun, olumlu veya olumsuz bir duygunun ne olduğunu belirlemektir.

Örneğin şunu okuyabilirsiniz: “Otelimdeki MUHTEŞEM havuzu SEVİYORUM!” Bu olumlu bir duygu mu yoksa olumsuz bir duygu mu?

Ekteki küçücük havuzun fotoğrafını görmeden, bunun olumlu bir yorum olduğunu düşünürdünüz, değil mi? Eh, otomatik bir duygu analizi aracı da öyle.

Otomatik duygu analizi, alaycılığı, ironiyi, argoyu, bağlamı veya farklı lehçeleri tanımadığı için yaklaşık %60 doğruluk yüzdesine sahiptir. Bu, verileri çarpıtır ve ölçeklendirmek isteyen şirketler için felaket anlamına gelen yanlış yorumlara yol açar.

Bunu daha iyi anlamak için, otomatikleştirilmiş duygu analizinin nasıl çalıştığını belirleyelim.

Otomatik Duygu Analizi Nasıl Çalışır?

Otomatik duygu analizi, NLP (Doğal Dil İşleme) ve ML (Makine Öğrenimi) algoritmaları tarafından desteklenmektedir. Temel olarak, bir grup bot bir tweet, mesaj, yorum veya gönderi alacak, içeriği parçalara bölecek, her bir parçaya bir duyarlılık puanı atamak için önceden belirlenmiş bir ölçek kullanacak ve daha sonra, mesajın genel olup olmadığını anlamak için bu puanları toplayacaktır. pozitif, negatif veya nötrdür.

Örneğin, birinin bunu tweetlediğini varsayalım: “Yeni iPhone'u dün aldım. Yeni kameradan gerçekten çok etkilendim. Ekran hayal kırıklığı yarattı, ancak fiyatı yenmek şaşırtıcı derecede zor.”

Duygu botlarının yapacağı şey şudur:

• “Gerçekten etkilendim” = +4
• "Görüntü hayal kırıklığı yarattı" = -2
• "Fiyatta yenmek zor" = +3

Bundan, puanları sayacaklar ve genel olarak mesajın olumlu olduğunu belirleyeceklerdi.

Ancak, belirlediğimiz gibi, duygu analizi her zaman o kadar basit değildir.

Sony Spiderman Evreninde geçen üçüncü film olan Morbius'ta neler olduğunu bir düşünün. İlk piyasaya sürüldüğünde, bir gişe rekoru kırdı, doğrudan 1 numaraya girdi ve ilk hafta sonunda 39 milyon dolar kazandı. Ancak bir hafta sonra, bilet satışlarında %74'lük bir düşüş oldu (bir süper kahraman filmi için şimdiye kadarki en kötü ikinci performans).

Yayınlandıktan sonra, sosyal medyada aşağıdaki gibi tweetlerle bir hareketlilik yaşandı:

"Bunun süper iyi olduğunu duydum, bu yüzden onu geri itmek zorunda kalıyorlar çünkü henüz üstesinden gelemiyoruz, çünkü o kadar iyi ki, başa çıkmak için daha hazırlıklı olmak için bir tür olarak evrimleşmek için daha fazla zamana ihtiyacımız var. bu kadar iyi bir film.”

“Keşke herkes sussa, sinemanın başyapıtı olan #morbius #morbiussweep'e zihinsel olarak hazırlanmaya çalışıyorum”

“Az önce Morbius'u izledim. Film gözlerimi yaşarttı. Konusu, oyunculuklar, onunla ilgili her şey harikaydı. O kadar iyiydi ki, standartlarımın çok üzerinde olduğu için sinemaları yarıda bıraktım. Sony kendini aştı, Bu on yılın en iyi filmi!”

Şimdi, size ve bana göre, bu tweetler açıkça alay ve ironi yüklü. Ama "muhteşem", "süper iyi" ve "şaheser" gibi kelimeler kullanan bir duygu analizi robotuna göre, film açıkça büyük bir başarıydı! Sonuç? Yapımcılar ikinci bir sürüm çıkarmaya ve Morbius 3 yapmaya karar verdiler, bu da yalnızca sosyal medyanın daha fazla şamatasını teşvik etti:

“Morbius ile olabilecek en komik sonuç, kitlesel olarak tekrar başarısız olması, başka bir ironik mem döngüsünü tetiklemesi, bu da sinemalarda başka bir yeniden gösterime neden olması, bu da aynı zamanda flop vb. Ben buna morbius şeridi diyorum.”

Bu, yanlış giden duygu analizinin harika bir örneğidir.

Dolayısıyla, duygu analizi kavramı yararlı görünse de, gerçeklik bazen oldukça yararsız olabilir: Duygu analizini izleyen sonuçlara gerçekten güvenebilir misiniz? Yanlış duygu analizi, çikolatalı bir itfaiyeci kadar iyidir.

Duygu analizinin günlük görev listenizde yeri olmadığına karar vermeden önce, otomatik bir araç kullanmaktan yaklaşık %10 daha fazla zaman alan, ancak yaklaşık %85 ​​daha doğru olan bir yaklaşım analizi yapmanın alternatif bir yolu vardır. Bu da ekstra zamana değer olduğu anlamına gelir.

Doğru Duygu Analizi için Agorapulse Nasıl Kullanılır

İnsanlar tarafından yürütülen duygu analizi, yaklaşık %85'lik bir ortalama doğruluk yüzdesine sahiptir. Bu, özel bir duygu analizi aracıyla olduğundan %25 daha yüksek.

Şimdi, bizim için mevcut olan teknolojiden uzak durmamızı ve izleyici duyarlılığını analiz etmek için zahmetli veri girişine ve elektronik tablolara geri dönmemizi önermiyorum.

Ortada buluşmamızı öneriyorum.

Buradaki fikir, görüşler, düşünceler ve görüşler biçimindeki nitel verileri olumlu ve olumsuz duruşlar biçiminde nicel verilere dönüştürmemiz gerektiğidir.

Bunu, gelen her yoruma, gönderiye, mesaja veya tweet'e olumlu ve olumsuz etiketler atayarak Agorapulse ile yapabilirsiniz. Ardından, tüm etkileşimlerinize etiket eklediğiniz için, olumlu ve olumsuz duyguların yüzde dağılımını görebilirsiniz. raporlar kontrol panelinizde bulacağınız Etiket Dağıtımı raporu aracılığıyla.

Bunu basit tutabilir ve etiketlerinizi yalnızca "Olumlu" veya "Olumsuz" olarak tutabilirsiniz. Veya daha ayrıntılı bir analiz elde etmek için etkileşimlerinize "Churn" veya "Süper hayran" gibi belirli etiketler oluşturup atayabilirsiniz.

Ne düşündüğünüzü biliyorum: Gelen tüm etkileşimlere etiket eklemek biraz zaman alabilir. Ancak bu yaklaşım size yalnızca daha yüksek bir doğruluk düzeyi sağlamakla kalmayacak, aynı zamanda bir yan ürün olarak, pazarın ne söylediğini ilk elden doğal bir şekilde hissedeceksiniz.

Ama seni duyuyorum. Her gün bakmak ve bir etiket atamak için yüzlerce yorum, gönderi, mesaj ve tweet'iniz varsa, önemli, yüksek ROI görevleri için zamanınız olmaz.

İyi haber şu ki, etkileşimlerinize duygu etiketleri atama sürecini otomatikleştirmenin bir yolu var. Gelen Kutusu Yardımcısı, oluşturduğunuz bir dizi kurala göre, gelen kutusuna gelen her etkileşime oluşturduğunuz etiketleri otomatik olarak atar.

E-posta gelen kutunuzla yapabileceğiniz gibi. Gelen Kutusu Sıfırını elde etmenize yardımcı olmak için belirli e-postaları otomatik olarak klasörlere taşıyan kurallar oluşturabilirsiniz. Aynı prensip.

Bu nedenle, tüm önemli olumlu ve olumsuz duyguları yakalayabilecek belirli, ayrıntılı bir kurallar dizisi oluşturursanız, doğruluk, etiketlerinizi manuel olarak atadığınız kadar yüksek olmasa da, kazanan siz olacaksınız.

Bu yardım makalesini okuyarak Agorapusle ile duygu analizinin nasıl kurulacağı ve çalıştırılacağı hakkında daha fazla bilgi edinin.