Social media analytics è la pratica di raccogliere dati dai siti web dei social media e analizzare tali dati utilizzando strumenti di social media analytics per prendere decisioni di business. L’uso più comune della social media analytics è quello di estrarre il sentimento dei clienti per supportare le attività di marketing e di servizio al cliente.
Il primo passo in un’iniziativa di social media intelligence è quello di determinare quali obiettivi di business i dati raccolti e analizzati potranno beneficiare. Gli obiettivi tipici includono l’aumento delle entrate, la riduzione dei costi del servizio clienti, l’ottenimento di feedback su prodotti e servizi e il miglioramento dell’opinione pubblica su un particolare prodotto o divisione aziendale.
Una volta identificati gli obiettivi aziendali, le aziende dovrebbero definire gli indicatori chiave di prestazione (KPI) per valutare oggettivamente i dati di analisi aziendale.
Metriche da tracciare
Le metriche aziendali derivate dall’analisi dei social media possono includere il coinvolgimento dei clienti, che potrebbe essere misurato dal numero di seguaci di un account Twitter e dal numero di retweet e menzioni del nome dell’azienda. Con il monitoraggio dei social media, le aziende possono anche guardare quante persone seguono la loro presenza su Facebook e il numero di volte in cui le persone interagiscono con il loro profilo sociale condividendo o apprezzando i loro post.
I tipi più avanzati di analisi dei social media coinvolgono la sentiment analytics. Questa pratica coinvolge sofisticati algoritmi di apprendimento automatico di elaborazione del linguaggio naturale che analizzano il testo di un post sui social media di una persona su una società per capire il significato dietro la dichiarazione di quella persona. Questi algoritmi possono creare un punteggio quantificato dei sentimenti del pubblico verso un’azienda sulla base delle interazioni sui social media e fornire rapporti alla direzione su come l’azienda interagisce con i clienti.
Strumenti popolari
Ci sono diversi tipi di strumenti di analisi dei social media per analizzare i dati non strutturati trovati nei tweet e nei post di Facebook. Oltre all’analisi del testo, molti strumenti di social media analytics a livello aziendale raccoglieranno e archivieranno i dati. Alcuni di questi strumenti provengono da attori di nicchia, mentre i fornitori di software di analisi aziendali più tradizionali offrono pacchetti dedicati alla social media intelligence.
Quanto più l’analisi dei social media si basa sull’apprendimento automatico, le piattaforme aperte più popolari come R, Python e TensorFlow servono come strumenti di social media analytics.
Importanza della social media analytics
C’è una quantità enorme di informazioni nei dati dei social media. Nei decenni passati, le imprese pagavano società di ricerche di mercato per sondare i consumatori e condurre focus group per ottenere il tipo di informazioni che i consumatori ora postano volentieri sulle piattaforme pubbliche dei social media.
Il problema è che queste informazioni sono sotto forma di testo libero e linguaggio naturale, il tipo di dati non strutturati che gli algoritmi di analisi hanno tradizionalmente. Ma con i progressi del machine learning e dell’intelligenza artificiale, è diventato più facile per le aziende quantificare in modo scalabile le informazioni nei post dei social media.
Questo permette alle imprese di estrarre informazioni su come il pubblico percepisce il loro marchio, che tipo di prodotti piacciono e non piacciono ai consumatori e in generale dove stanno andando i mercati. L’analitica dei social media permette alle imprese di quantificare tutto questo senza ricorrere a sondaggi e focus group, meno affidabili.
Si tratta di un’analisi che permette alle imprese di quantificare tutto questo.
