Analytika sociálních médií je shromažďování dat z webových stránek sociálních médií a jejich analýza pomocí analytických nástrojů sociálních médií za účelem přijímání obchodních rozhodnutí. Nejběžnějším využitím analytiky sociálních médií je vytěžování nálad zákazníků pro podporu marketingových aktivit a služeb zákazníkům.
Prvním krokem v iniciativě analýzy sociálních médií je určit, jakým obchodním cílům budou shromážděná a analyzovaná data prospěšná. Mezi typické cíle patří zvýšení příjmů, snížení nákladů na služby zákazníkům, získání zpětné vazby na produkty a služby a zlepšení veřejného mínění o určitém produktu nebo obchodní divizi.
Po určení obchodních cílů by podniky měly definovat klíčové ukazatele výkonnosti (KPI), aby bylo možné objektivně vyhodnotit data z podnikové analýzy.
Metriky, které je třeba sledovat
Mezi obchodní metriky získané z analýzy sociálních médií může patřit zapojení zákazníků, které lze měřit počtem sledujících u účtu na Twitteru a počtem retweetů a zmínek o názvu společnosti. Díky monitorování sociálních médií mohou podniky také sledovat, kolik lidí sleduje jejich přítomnost na Facebooku a kolikrát lidé interagují s jejich profilem na sociálních sítích sdílením nebo lajkováním jejich příspěvků.
Pokročilejší typy analýzy sociálních médií zahrnují analýzu sentimentu. Tato praxe zahrnuje sofistikované algoritmy strojového učení zpracovávající přirozený jazyk, které analyzují text v příspěvku osoby na sociálních médiích o společnosti, aby pochopily význam, který se za výrokem této osoby skrývá. Tyto algoritmy mohou na základě interakcí v sociálních médiích vytvořit kvantifikované skóre pocitů veřejnosti vůči společnosti a poskytnout vedení zprávy o tom, jak dobře společnost komunikuje se zákazníky.
Populární nástroje
Existuje řada typů nástrojů pro analýzu sociálních médií, které slouží k analýze nestrukturovaných dat obsažených v tweetech a příspěvcích na Facebooku. Kromě textové analýzy mnoho analytických nástrojů pro sociální média na podnikové úrovni sbírá a ukládá data. Některé z těchto nástrojů pocházejí od specializovaných hráčů, zatímco tradičnější dodavatelé podnikového analytického softwaru nabízejí balíčky určené pro analýzu sociálních médií.
Jelikož se stále více nástrojů pro analýzu sociálních médií spoléhá na strojové učení, slouží jako nástroje pro analýzu sociálních médií populární otevřené platformy jako R, Python a TensorFlow.
Důležitost analýzy sociálních médií
V datech sociálních médií je obrovské množství informací. V minulých desetiletích podniky platily společnostem zabývajícím se průzkumem trhu, aby se dotazovaly spotřebitelů a prováděly ohniskové skupiny, a získávaly tak informace, které nyní spotřebitelé ochotně zveřejňují na veřejných platformách sociálních médií.
Problémem je, že tyto informace mají podobu volného textu a přirozeného jazyka, což je druh nestrukturovaných dat, který analytické algoritmy tradičně využívají. S rozvojem strojového učení a umělé inteligence je však pro podniky snazší informace v příspěvcích na sociálních sítích škálovatelným způsobem kvantifikovat.
To podnikům umožňuje získávat informace o tom, jak veřejnost vnímá jejich značku, jaké produkty se spotřebitelům líbí a nelíbí a kam se obecně ubírají trhy. Analýza sociálních médií umožňuje podnikům toto vše kvantifikovat, aniž by musely používat méně spolehlivé průzkumy veřejného mínění a ohniskové skupiny.
