Análisis de sentimientos en las redes sociales
¿La gente tiene curiosidad por saber qué piensa la gente sobre los demás? Nadie pierde la oportunidad de descubrir qué piensan de ellos sus amigos, colegas, vecinos, parientes y la mayoría de las veces nuestra inferencia puede no ser correcta, pero eso no impide que nadie adivine lo que otros piensan de ellos. Aquí discutiremos el tema del análisis de sentimientos en las redes sociales.
En el mundo de los negocios, las marcas y sus promotores están interesados en saber lo que otros piensan de la compañía y la marca. Se logra a través del análisis de sentimientos. El análisis de sentimientos se ha automatizado gracias a la enormidad de la tarea y las nuevas herramientas que han surgido para facilitarla.
Hace mucho tiempo, no era fácil medir los sentimientos sobre la compañía, pero ahora los comentarios son bastante instantáneos gracias al amplio alcance del análisis de sentimientos en las redes sociales: incluye las opiniones de los clientes, opiniones, reseñas de productos, noticias y análisis.
El análisis de sentimientos en las redes sociales generalmente se ha realizado sobre la base de referencias a la empresa o marca en la web, medios impresos, electrónicos y en las noticias. El análisis de sentimientos en las redes sociales no solo ayuda a las empresas / comercializadores a comprender lo que otros piensan acerca de ellos, sino que también ayuda a analizar dichos datos y a tomar medidas correctivas necesarias. También se usa para monitorear iniciativas de contenido (Inbound marketing) y cómo está impactando la percepción sobre la empresa.
8 mejores estrategias de análisis de sentimientos en análisis social
Aquí hay 8 estrategias para aprovechar al máximo el análisis de sentimientos en el análisis social y la mejor manera de utilizar las herramientas disponibles para ello.
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Haga su análisis de sentimientos en las redes sociales como sea posible
El análisis de sentimientos sería significativo solo cuando se realiza en una escala integral. Debe cubrir las redes sociales, sus propios datos de CRM (Gestión de la relación con el cliente), sitios web, noticias, blogs, etc. Esto es posible con varias herramientas disponibles que son manejadas por suscripción o gratuitas.
El análisis debe realizarse en Twitter, Facebook, Pinterest, Google+., Quora, LinkedIn, YouTube, Slideshare, Instagram y LinkedIn. Debe haber un mecanismo adecuado para la evaluación previa y posterior a la campaña para ver cuánto impacto ha tenido la campaña en los sentimientos de los consumidores hacia la marca. Hay una variedad de herramientas disponibles para hacer el trabajo.
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Monitoree los sentimientos de los consumidores más allá de las menciones o me gusta de la marca
Muchas veces las empresas se preocupan por cuántas veces se menciona el nombre de su empresa o marca. O en las redes sociales, están más preocupados por los gustos. Sin embargo, es más importante controlar los sentimientos sobre el producto, cómo los consumidores perciben a los competidores y también cómo la percepción pública sobre los empleados clave dentro de la organización.
¿Son amigables, trabajadores y receptivos con los consumidores? Más importante aún, ¿tiene la compañía un sistema para manejar las consultas y quejas de los consumidores? La reputación en línea de los jugadores clave de la organización también puede tener un impacto en los sentimientos de los consumidores hacia la empresa.
Varias herramientas que permiten el análisis de sentimientos en las redes sociales y la web son Meltwater, Google Alerts, People Browser, Google Analytics, HootSuite, Tweetstats, Facebook Insights, Pagelever, Social Mention y Hubspot's Marketing Grader. Con Marketing Grader es posible descubrir qué tan activo es usted en los blogs que están disponibles para el análisis de sentimientos en las redes sociales y en la web. También permite a los especialistas en marketing descubrir cómo los sentimientos están generando conversiones de ventas. Las páginas de Facebook con más de 30 me gusta son elegibles para obtener información sobre el comportamiento de los visitantes, como me gusta, usuarios activos, datos demográficos, referencias externas y más.
Es importante no dejarse llevar por los volúmenes de me gusta, menciones de marca, tweets, sino si eso genera clientes potenciales, conversiones de ventas o una imagen positiva de la empresa. Las métricas de calidad a menudo no se miden sino que se ignoran. Incluyen calificaciones de satisfacción, respuestas, conversaciones, re-tweets, opiniones, entre otros.
Cada esfuerzo implica tiempo y costo, por lo tanto, tiene sentido tener una evaluación adecuada de los esfuerzos.
El conjunto de datos de análisis de sentimientos no debe usarse solo para evaluar los sentimientos sobre su marca solo. Se puede usar para averiguar qué marcas están teniendo una mayor participación en las redes sociales, de qué temas relacionados con su industria se habla más, qué personas influyentes están hablando más sobre su marca y su competencia.
Usar las herramientas adecuadas para el análisis de sentimientos es importante para lograr el resultado deseado. Por ejemplo, IBM tiene el Índice de Sentimiento Social de IBM que puede agregar sentimientos en las redes sociales. Es capaz de distinguir el sarcasmo, la sinceridad, selecciona qué comentario de los medios es relevante y cuál solo está creando ruido de fondo. El software utiliza análisis y procesamiento de lenguaje natural (PNL) para obtener una visión más precisa de lo que sienten los consumidores.
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Compartir el conjunto de datos de análisis de sentimientos
El objetivo de la recopilación y análisis de conjuntos de datos de análisis de sentimientos no es limitarlo al departamento de marketing o comunicaciones corporativas. Tiene que ser compartido con las partes interesadas de la organización. Todos los jefes de negocios y gerentes de unidad deben conocer los sentimientos que los consumidores tienen sobre la compañía; esto ayudará en la formulación de estrategias, planes y políticas. Además, el conjunto de datos de análisis de sentimientos es procesable: si hay un sentimiento negativo hacia la calidad del producto o el servicio, debe remediarse y el primer paso es informar a los equipos interesados sobre este asunto. El objetivo del conjunto de datos de análisis de sentimientos no es limitarlo a un departamento, sino que debe distribuirse a los interesados interesados que a su vez ayudarán a formular mejores políticas.
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Confiar demasiado en el software automatizado de análisis de sentimientos
El problema con el análisis de sentimientos es que para las grandes organizaciones hay mucho que rastrear en sitios web, redes sociales y otros medios digitales. Errar es humano, también lo son las máquinas o el software. Si un restaurante líder recibe una crítica positiva sobre la comida pero negativa sobre el servicio, ¿qué sentimiento se destacaría? Los expertos sugieren que cuando use herramientas de análisis de sentimientos, busque uno que lo ayude a anular los sentimientos y arrojar resultados irrelevantes. Las herramientas que permiten la anulación manual de los sentimientos ayudan a recibir alertas sobre tendencias de alto nivel que luego se pueden analizar o monitorear manualmente.
Cuando hay un gran volumen de conjuntos de datos de análisis de sentimientos para analizar, el uso de software de sentimientos sería menos costoso y eficiente que los analistas humanos. Pero los expertos señalan que debería haber una combinación ideal de análisis de software de opinión y análisis manual.
Es importante realizar una auditoría del análisis de sentimientos para poder distinguir el sarcasmo y las cosas positivas. Requiere un grupo de personas capacitadas para verificar y verificar el software proporcionado por el conjunto de datos de análisis de sentimientos. Las presentaciones de informes deben ser breves y simples para que puedan compartirse con otros departamentos.
A veces, los matices de la gramática y el uso pueden confundir a la computadora y generar un mal juicio. "El café sabía amargo, como debería ser, pero le faltaba color". En tal oración, ¿se resaltará lo positivo o lo negativo? Para anular dichos resultados, algunos programas usan reglas para descubrir cómo el contexto puede afectar el tono del contenido. Esto se hace manualmente también.
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El uso de procesamiento de palabras clave y PNL es bastante confiable
Los algoritmos de procesamiento de palabras clave distinguen palabras negativas y positivas que son rápidas y económicas de implementar y ejecutar. El procesamiento del lenguaje natural se crea sobre la base de la comprensión de palabras, oraciones y frases para tener una idea de lo que se está comunicando. A veces, la PNL también puede salir mal en el procesamiento del lenguaje: cómo distinguir 'enfermo' por frío o enfermo.
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Uso de análisis predictivo basado en sentimientos.
El análisis predictivo se puede utilizar para predecir el comportamiento del consumidor basado en el análisis de sentimientos en las redes sociales y sitios web. La tendencia predominante es usar sentimientos a nivel de artículo, pero se puede lograr más éxito con los sentimientos a nivel de entidad, según los principales analistas.
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No ignores el móvil
Muchas de las conversaciones individuales y grupales tienen lugar en dispositivos móviles. Además, con la popularidad de las aplicaciones móviles, gran parte de la comunicación ocurre en Android o iPhone. Han surgido varias herramientas nuevas que utilizaron PNL sofisticadas para analizar chats, SMS, redes sociales, hospitalidad y son en su mayoría aplicaciones basadas en la nube. Lexalytics, que lanzó NLP de nivel empresarial para Android, enfatiza el hecho de que todos los datos analizados se almacenan en el teléfono y no se envían a la nube, lo que garantiza la privacidad. El producto titulado Salience alerta inmediatamente a los usuarios con respecto a correos electrónicos y mensajes negativos y positivos / dignos de elogio, y se ofrece un resumen de dichos hallazgos de forma semanal y mensual.
En el contexto moderno donde los dispositivos móviles están logrando una mayor penetración y aplicabilidad universal gracias a la plataforma Android y Windows, las empresas necesitan rastrear activamente las comunicaciones móviles para encontrar posibles pistas sobre los sentimientos de los consumidores hacia sus marcas.
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Cuidado con las afirmaciones de precisión
Es cierto que el análisis de sentimientos está ganando popularidad y aumentando la sofisticación, pero tenga cuidado con las afirmaciones importantes sobre la precisión de esta estrategia. Según los analistas, no existen medidas estándar para verificar la precisión de las diferentes herramientas de análisis de sentimientos y, por lo tanto, el 70% de confiabilidad es más aceptable que el 90% o más, ya que algunos trabajan a nivel de entidad, algunos a nivel de artículo, algunos usan PNL mientras que otros usan diferentes algoritmos para llegar a lo que los consumidores sienten sobre su producto o marca.
Es muy importante elegir tipos híbridos que puedan combinar el nivel de artículo, el nivel de entidad, el direccional, el nivel de cotización, el nivel de palabras clave en las páginas web de contenido, blogs y redes sociales. Una de esas aplicaciones es el análisis de sentimientos de alquimia de IBM
Según los expertos, el análisis de sentimientos podría tener implicaciones generalizadas en la forma en que el contenido se entrega a través de los medios. Por ejemplo, Facebook podría poner en Newsfeed una prioridad para noticias positivas relacionadas con la industria o empresa líder o incluso viceversa. Esto, a su vez, puede ayudar a estos medios a proporcionar un mejor contenido en las fuentes que se diseñan o seleccionan utilizando la inteligencia artificial. Definitivamente podría estar un paso por encima de las noticias en bruto recién hechas a través de la selección aleatoria de temas basados en las preferencias del usuario.
Conclusión - Análisis de sentimientos en las redes sociales
El análisis de sentimientos en las redes sociales puede ayudar a las empresas a mejorar el servicio al cliente, revivir la suerte de una marca caída, ayudar a superar la competencia y obtener la inteligencia comercial que se requiere para mantenerse a la vanguardia. Se ha encontrado que es bueno para evaluar los sentimientos en términos generales en negativo, positivo o neutral.
Una empresa de venta de entradas en línea StubHub decidió no reembolsar las entradas para un juego específico. Eso condujo al descontento popular en los blogs y esto fue capturado efectivamente por el análisis de sentimientos que ayudó a la compañía a tomar medidas correctivas.
El software inteligente utiliza la influencia o popularidad de una persona para asignar más peso a sus puntos de vista. Un usuario de Twitter con un gran número de seguidores, una celebridad que da una opinión tendrá más ventaja sobre una persona que tiene una influencia más baja, menos seguidores en las redes sociales y en la vida profesional.
El análisis de sentimientos ha recorrido un largo camino desde 2011 cuando Dow Jones, en asociación con la Universidad de Columbia, la Universidad de Notre Dame, creó un diccionario de 3700 palabras sobre sentimientos. Se llamaba Dow Jones Lexicon: algunas palabras positivas incluían ingenio, ganador y fuerza, mientras que aquellos con connotaciones negativas se han confabulado, arriesgado, litigioso. El análisis del sentimiento en las redes sociales se basa en este léxico en los principales periódicos de negocios que se encontraron para predecir con mayor precisión las estrategias comerciales y las opiniones del público sobre la economía estadounidense. Thomson Reuters también tenía una herramienta similar para evaluar el impacto de las noticias positivas o negativas en la industria y las empresas. Se llamaba Servicio de noticias legibles por máquina.
Existe una gran demanda de análisis de sentimientos en las redes sociales, ya que es capaz de extraer decenas y miles de documentos para generar los sentimientos que los consumidores o usuarios tienen de la marca o compañía. Ya se han enfatizado los peligros de confiar demasiado en el análisis de sentimientos automatizado. . El lenguaje humano y la escritura tienen diferencias culturales, jergas, errores ortográficos y para que las máquinas entiendan el contexto en el que se dijo o escribió es una tarea desalentadora. Aun cuando los expertos señalan las rápidas mejoras en la automatización, se requiere un nivel adecuado de intervención y análisis humanos para que todo el proceso sea infalible.
Ningún software puede medir el escepticismo, la preocupación, la ansiedad, la esperanza o la falta de él y, por lo tanto, no es una tarea fácil hacerlo 100% confiable, aunque las organizaciones están buscando formas de hacer que su uso sea más significativo en todas las industrias.
El éxito en la evaluación de las actitudes del consumidor requiere un maridaje de semántica y análisis de sentimientos. Cuando un usuario describe los asientos del feo Ford Explorer como geniales, denota un disgusto por la marca, pero no por la tapicería de ese modelo.
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