Social media analytics to praktyka zbierania danych z serwisów społecznościowych i analizowania tych danych przy użyciu narzędzi social media analytics w celu podejmowania decyzji biznesowych. Najczęstszym zastosowaniem analityki mediów społecznościowych jest wydobywanie nastrojów klientów w celu wspierania działań marketingowych i obsługi klienta.
Pierwszym krokiem w inicjatywie analityki mediów społecznościowych jest określenie, jakie cele biznesowe przyniosą korzyści gromadzonym i analizowanym danym. Typowe cele obejmują zwiększenie przychodów, zmniejszenie kosztów obsługi klienta, uzyskanie informacji zwrotnej na temat produktów i usług oraz poprawę opinii publicznej na temat określonego produktu lub działu firmy.
Po zidentyfikowaniu celów biznesowych, firmy powinny określić kluczowe wskaźniki wydajności (KPI), aby obiektywnie ocenić dane analityki biznesowej.
Metryki do śledzenia
Metryki biznesowe pochodzące z analityki mediów społecznościowych mogą obejmować zaangażowanie klientów, które może być mierzone przez liczbę zwolenników konta Twitter i liczbę retweetów i wzmianek o nazwie firmy. Dzięki monitorowaniu mediów społecznościowych, firmy mogą również spojrzeć na to, ile osób śledzi ich obecność na Facebooku oraz ile razy ludzie wchodzą w interakcję z ich profilem społecznym poprzez udostępnianie lub polubienie ich postów.
Bardziej zaawansowane rodzaje analizy mediów społecznościowych obejmują analizę sentymentu. Praktyka ta obejmuje zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego przetwarzające język naturalny, parsujące tekst w poście osoby w mediach społecznościowych na temat firmy, aby zrozumieć znaczenie kryjące się za wypowiedzią tej osoby. Algorytmy te mogą stworzyć ilościowy wynik publicznych uczuć wobec firmy w oparciu o interakcje w mediach społecznościowych i dać raporty dla kierownictwa na temat tego, jak dobrze firma współdziała z klientami.
Popularne narzędzia
Istnieje wiele rodzajów narzędzi analitycznych mediów społecznościowych do analizy nieustrukturyzowanych danych znalezionych w tweetach i postach na Facebooku. Oprócz analizy tekstu, wiele narzędzi do analizy mediów społecznościowych na poziomie przedsiębiorstwa będzie zbierać i przechowywać dane. Niektóre z tych narzędzi pochodzą od niszowych graczy, podczas gdy bardziej tradycyjni dostawcy oprogramowania analitycznego dla przedsiębiorstw oferują pakiety dedykowane do analizy mediów społecznościowych.
Jako że więcej analiz mediów społecznościowych opiera się na uczeniu maszynowym, popularne otwarte platformy, takie jak R, Python i TensorFlow służą jako narzędzia do analizy mediów społecznościowych.
Importance of social media analytics
W danych mediów społecznościowych znajduje się ogromna ilość informacji. W minionych dziesięcioleciach przedsiębiorstwa płaciły firmom zajmującym się badaniem rynku za ankietowanie konsumentów i prowadzenie grup fokusowych w celu uzyskania informacji, które konsumenci teraz chętnie zamieszczają na publicznych platformach mediów społecznościowych.
Problem polega na tym, że informacje te mają postać swobodnego tekstu i języka naturalnego, czyli rodzaju nieustrukturyzowanych danych, które algorytmy analityczne tradycyjnie. Ale wraz z rozwojem uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, łatwiej jest firmom kwantyfikować w skalowalny sposób informacje zawarte w postach w mediach społecznościowych.
To pozwala przedsiębiorstwom wydobyć informacje o tym, jak społeczeństwo postrzega ich markę, jakie produkty konsumenci lubią i nie lubią i ogólnie, gdzie rynki zmierzają. Analityka mediów społecznościowych umożliwia przedsiębiorstwom kwantyfikację tego wszystkiego bez konieczności stosowania mniej wiarygodnych ankiet i grup fokusowych.
.
