Social media analytics este practica de colectare a datelor de pe site-urile de social media și de analiză a acestor date folosind instrumente de social media analytics pentru a lua decizii de afaceri. Cea mai frecventă utilizare a analizei social media este extragerea sentimentelor clienților pentru a sprijini activitățile de marketing și de servicii pentru clienți.
Primul pas într-o inițiativă de social media intelligence este de a determina care sunt obiectivele de afaceri de care vor beneficia datele colectate și analizate. Printre obiectivele tipice se numără creșterea veniturilor, reducerea costurilor de deservire a clienților, obținerea de feedback cu privire la produse și servicii și îmbunătățirea opiniei publice cu privire la un anumit produs sau divizie de afaceri.
După ce obiectivele de afaceri au fost identificate, întreprinderile ar trebui să definească indicatori cheie de performanță (KPI) pentru a evalua în mod obiectiv datele de analiză a afacerilor.
Metrice de urmărit
Metricele de afaceri derivate din analiza social media pot include implicarea clienților, care ar putea fi măsurată prin numărul de urmăritori pentru un cont Twitter și numărul de retweet-uri și mențiuni ale numelui unei companii. Cu ajutorul monitorizării social media, afacerile pot, de asemenea, să se uite la numărul de persoane care le urmăresc prezența pe Facebook și la numărul de ori în care oamenii interacționează cu profilul lor social prin partajarea sau aprecierea postărilor lor.
Tipurile mai avansate de analiză a social media implică analiza sentimentului. Această practică implică algoritmi sofisticați de învățare automată de procesare a limbajului natural care analizează textul din postarea unei persoane în social media despre o companie pentru a înțelege sensul din spatele declarației acelei persoane. Acești algoritmi pot crea un scor cuantificat al sentimentelor publicului față de o companie pe baza interacțiunilor din social media și pot oferi rapoarte conducerii cu privire la modul în care compania interacționează cu clienții.
Instrumente populare
Există o serie de tipuri de instrumente de analiză a social media pentru analizarea datelor nestructurate găsite în tweet-uri și postări pe Facebook. În plus față de analiza textului, multe instrumente de analiză a mediilor sociale la nivel de întreprindere vor recolta și stoca datele. Unele dintre aceste instrumente provin de la jucători de nișă, în timp ce vânzătorii mai tradiționali de software de analiză pentru întreprinderi oferă pachete dedicate inteligenței social media.
Cum tot mai multe instrumente de analiză social media se bazează pe învățarea automată, platforme deschise populare precum R, Python și TensorFlow servesc ca instrumente de analiză social media.
Importanța analizei social media
Există o cantitate imensă de informații în datele social media. În deceniile trecute, întreprinderile plăteau companii de cercetare de piață pentru a sonda consumatorii și a realiza grupuri de discuții pentru a obține tipul de informații pe care consumatorii le postează acum de bunăvoie pe platformele publice de socializare.
Problema este că aceste informații sunt sub formă de text liber și limbaj natural, tipul de date nestructurate pe care algoritmii de analiză le au în mod tradițional. Dar, pe măsură ce învățarea automată și inteligența artificială au avansat, a devenit mai ușor pentru întreprinderi să cuantifice într-un mod scalabil informațiile din postările din social media.
Aceasta permite întreprinderilor să extragă informații despre modul în care publicul le percepe marca, ce fel de produse le plac și nu le plac consumatorilor și, în general, încotro se îndreaptă piețele. Analiza social media face posibil ca întreprinderile să cuantifice toate acestea fără a utiliza sondaje și grupuri de discuții mai puțin fiabile.
.
