Sentimentanalyse av sosiale medier: En eksperts veiledning

Hvorfor fokusere på sentimentanalyse i sosiale medier? Det gir deg tilbakemeldinger fra kunder i sanntid på alt fra budskapet i den nyeste annonsen din til hvordan kundene oppfatter konkurrentene dine.

Sentimentanalyse kan til og med hjelpe deg med å unngå en PR-krise før den oppstår.

Uten et system for sosial lytting og sentimentanalyseverktøy går du glipp av muligheten til å avdekke lønnsomme trender, skape merkelojalitet og beskytte omdømmet ditt på nettet.

Hva er sentimentanalyse i sosiale medier?

Folk snakker om merkevaren din overalt på nettet – fra Facebook-innlegg til Reddit-tråder og Google-anmeldelser.

Sentimentanalyse i sosiale medier er en måte å kategorisere denne praten som «positiv», «negativ» eller «nøytral», og samle den i en kvantifiserbar måleenhet. Dette gjør det mulig å se hvordan folk oppfatter merkevaren din over tid. Sentimentanalysemodeller kan også forstå hvilke følelser merkevaren din vekker.

På sitt mest grunnleggende nivå fungerer sentimentanalyse i sosiale medier ved å flagge tilbakemeldinger fra kunder som positive, negative eller nøytrale. Den nyeste teknologien for naturlig språkbehandling (NLP) gjør at sentimentanalyseverktøy kan gå ett skritt videre og forstå følelsesmessige nyanser nøyaktig.

Beregning av følelsespoeng:

Det finnes ulike måter å beregne sentimentpoengsummen din for sosiale medier på.

Regelbasert tilnærming

• Bruker forhåndsdefinerte leksikon (f.eks. VADER, SentiWordNet) som tildeler sentimentpoeng til ord.
• Hvert ord får en positiv, negativ eller nøytral poengsum, og det samlede sentimentet beregnes som summen eller gjennomsnittet av disse verdiene.
• Eksempel: «God service, men treg levering» → (+0.8 for "God", -0.5 for "treg") → Total poengsum: 0.3 (positivt sentiment).

2. Maskinlæringstilnærming

• Bruker KI i sentimentanalyse av kunder og merkede treningsdata til å klassifisere tekst i positive, negative eller nøytrale kategorier.
• Modeller som Naïve Bayes, SVM eller dyp læring (BERT, LSTM-er) lærer mønstre fra data for å forutsi sentiment.
• Eksempel: En trent modell analyserer "Elsker produktet, men emballasjen var dårlig" og tildeler en poengsum på 60 % positiv, 40 % negativ.

3. Hybridtilnærming

• Kombinerer leksikonbaserte teknikker og maskinlæringsteknikker for å forbedre nøyaktigheten.
• Eksempel: Et regelbasert system oppdager sentimentord, mens en ML-modell forstår kontekst og sarkasme.

4. Beregning av samlet sentimentpoengsum

• Gjennomsnittspoengsum: Summen av individuelle sentimentpoeng delt på totalt antall innlegg.
• Vektet poengsum: Prioriterer poengsummer fra innflytelsesrike brukere (f.eks. merkevareambassadører).
• Tidsbasert analyse: Følger sentiment over tid for å oppdage trender.

Bransjeeksempel: Starbucks mot Uber

Før vi ser nærmere på dette, kan vi se på en grunnleggende form for sentimentanalyse ved hjelp av et verktøy som heter Social Buzz.

Her er det analysen viser for Starbucks:

Med 103 positive omtaler i sosiale medier og 44 negative omtaler har Starbucks et forhold på 7:3 mellom positive og negative tilbakemeldinger. Ser du nærmere etter, kan du se at hovedproblemet deres blant de største sosiale nettverkene er Twitter.

Uber gjør det betydelig dårligere enn Starbucks:

Med 102 positive omtaler og 175 negative omtaler har Uber et forhold på 2:3 mellom positive og negative tilbakemeldinger. Twitter og YouTube er Ubers største utfordringer blant de mest brukte sosiale medieplattformene.

Disse dataene er grunnleggende, siden vi ikke har API-tilgang til hver enkelt merkevares kanaler. Likevel gir de en pekepinn på et par ting:

1. Starbucks blir generelt sett mer positivt på enn Uber.
2. Hvis Uber ønsker å forbedre holdningene på nettet, bør sosiale medier-teamet sannsynligvis begynne med kampanjer rettet mot Twitter og YouTube.

Sentimentanalyse i sosiale medier: algoritmer og teknikker

La oss se nærmere på algoritmene og maskinlæringsteknikkene som brukes i sentimentanalyse, inkludert hvordan de brukes til å behandle store datasett.

1. Sentimentanalyse vs. sosial lytting vs. sosial overvåking

Så hva er forskjellen mellom sentimentanalyse, sosial lytting og sosial overvåking?

La oss bryte det ned:

Sosial overvåking

Verktøy for sosial overvåking, også kalt merkevareovervåking, følger med på hva folk sier om selskapet, merkevaren og produktene dine i sosiale medier.

Når noen klager på kundeservicen din på Twitter, gjør sosial overvåking teamet ditt oppmerksom på det, slik at de raskt kan håndtere saken.

Sosial lytting

Sosial lytting er mer proaktivt enn overvåking – det handler om å bruke samtaler på nettet som et verktøy for å opprettholde konkurransefortrinnet ditt. I stedet for å fokusere utelukkende på omtaler av merkevaren kobler sosial lytting deg på den bredere samtalen i bransjen din.

Ved å lytte til hva konkurrentene dine gjør, og hva kundene snakker om, kan du avdekke markedsinnsikt og ligge i forkant.

Sentimentanalyse

Når du legger til muligheten til å analysere kundesentiment i verktøy for overvåking av sosiale medier – og samler data fra flere kanaler i én enkelt sentimentscore – er det sentimentanalyse.

Verktøy for sentimentanalyse handler om å kvantifisere hvordan kundene føler det når det gjelder merkevaren og produktene dine, og følge utviklingen over tid.

2. Analysere sentiment med NLP-teknologi

Enkle sentimentanalyseverktøy ser etter «gode» nøkkelord og «dårlige» nøkkelord. Men dette kan lett gi et misvisende bilde av dataene – se bare på tweeten nedenfor, som har et positivt sentiment, men som også inneholder et «negativt» nøkkelord.

Moderne sentimentanalyseverktøy bruker maskinlæring og teknologi for naturlig språkbehandling (NLP) for å forstå hensikten og følelsene bak det kundene sier.

Her er et eksempel fra CloudFactory, som bruker AI-modeller til å forstå de blandede budskapene og motsetningene som ofte finnes i kundetilbakemeldinger:

Noen verktøy for sentimentanalyse i sosiale medier kan gå ett skritt videre og tilordne mer spesifikke følelsesmarkører til tilbakemeldinger, for eksempel:

• Trist
• Avsky
• Deprimert
• Rolig
• Begeistret
• Oppstemt

Slik forbedrer du merkevaresentimentet: trinn du kan ta

Er du ny innen sentimentanalyse i sosiale medier? Her er en trinnvis veiledning som hjelper deg i gang:

1. Identifiser sosiale kanaler

Sentimentanalyse begynner med å forstå hvor kundene dine befinner seg. Svaret vil være forskjellig for alle merkevarer – skjønnhetsmerker må kanskje følge nøye med på TikTok, mens B2B SaaS-merker bør holde øye med Twitter og nettsteder for programvareanmeldelser.

Du bør hente inn så mye data som mulig, så sørg for å inkludere alle relevante datakilder du finner.

2. Velg verktøy for sentimentanalyse

Du må bestemme deg for hvilke verktøy for sentimentanalyse og/eller sosial lytting du planlegger å bruke. Her er mine anbefalinger:

3. Velg SMART-mål

Å sette SMART-mål for sentimentanalyse i sosiale medier hjelper deg med å følge med på og forbedre merkevareoppfatningen på en effektiv måte. SMART står for spesifikke, målbare, oppnåelige, relevante og tidsbestemte.

Definer et tydelig mål knyttet til sentimentanalyse. I stedet for et vagt mål som «forbedre merkevareoppfatningen» bør du fokusere på noe presist, for eksempel «øke positivt sentiment på Twitter med 10 % på seks måneder».

Sett et realistisk mål basert på nåværende sentimenttrender. Hvis merkevaren din har en positiv sentimentscore på 50 %, er det rimelig å sikte mot 55–60 % på seks måneder. Unngå overdrevent ambisiøse mål som kanskje ikke er praktisk gjennomførbare.

Sett en frist for å nå målet. For eksempel: «Analyser sentimentet månedlig og sikt mot en forbedring på 5 % i positive omtaler innen utgangen av kvartalet.» Dette holder innsatsen fokusert og målbar.

Her er noen eksempler på mål for sentimentanalyse i sosiale medier:

• Reduser negativt sentiment på Facebook med 15 % innen tre måneder.
• Forbedre gjennomsnittlig svartid på kundeklager på Instagram fra 5 timer til 2 timer på 90 dager.
• Oppnå en positiv sentimentscore på 80 % på tvers av alle plattformer for sosiale medier innen seks måneder.
• Følg med på og sammenlign merkevaresentimentet med tre konkurrenter hver måned det neste året.
• Øk kundeengasjementet med 20 % gjennom positive interaksjoner på LinkedIn på fire måneder.
• Reduser andelen uløste negative kommentarer i sosiale medier med 50 % på tre måneder.
• Automatiser rapporteringen av sentimentanalyse for å generere ukentlige innsikter i løpet av de neste 60 dagene.
• Forbedre sentimentscoren for produktrelaterte omtaler med 25 % i løpet av de neste seks månedene.
• Øk merkevaresentscoren i nettanmeldelser med 10 % i løpet av neste kvartal.
• Svar på 95 % av negative omtaler av merkevaren i sosiale medier innen 24 timer de neste tre månedene.

4. Følg med på resultatene – og sett inn tiltak

Kontroller sentimentanalysen for sosiale medier med jevne mellomrom – særlig etter at merkevaren din har gjort merkbare strategiske endringer, lansert en ny markedsføringskampanje eller videreutviklet personligheten sin i sosiale medier.

Bruk positive endringer som bekreftelse på at du er på rett spor – og sett raskt inn tiltak hvis sentimentet faller kraftig.

Positiv/negativ sentimentanalyse fungerer godt som en overordnet indikator, men husk at når det er på tide å sette inn tiltak, bør du gå mer i detalj. For å gjøre det må du se på hva enkeltkunder sier.

De fleste sentimentverktøy kan generere emneskyer som viser de mest fremtredende ordene og emneknaggene som for øyeblikket forbindes med merkevaren din. Ved å se etter samtaleemner som øker raskt, kan du finne roten til positive og negative sentimenter.

Her er for eksempel en emnesky for Nike:

De største termene i emneskyen er de som nevnes oftest i sosiale medier. Ved å klikke på dem kan du se enkeltinnlegg og få en bedre forståelse av hva som driver sentimentet.

For eksempel viser emneknaggen #tiffanyandco i dette eksempelet til et produktsamarbeid med Nike, der de to merkevarene lanserer en tannbørste til $250. Selv om verktøyet flagger disse innleggene som negative, er det tydelig at de faktisk er nøytrale. (Krisen avverget!)

Jo mer du overvåker samtaler i sosiale medier, desto bedre blir du i stand til å oppdage når reelle problemer og muligheter oppstår.

Fordelene ved å lage en plan for sentimentanalyse

Sentimentanalyse kan hjelpe deg med å:

• Avverge en PR-krise
• Veilede produktutviklingen
• Teste effekten av budskap
• Forbedre kundeopplevelsen
• Forstå hva kundene synes om deg

Tenk på sentimentanalyse som en rik datakilde som utfyller de andre måtene du lytter til kundene på, for eksempel CSAT-undersøkelser og 1:1-intervjuer. Uten sentimentanalyse vil du basere deg på et mye mindre utvalg – og du vil bare forstå omdømmet til merkevaren din blant kundene, ikke i den bredere offentligheten.

Her er noen viktige grunner til å overvåke sentimentet i sosiale medier:

Oppnå bedre markedsføringsresultater

Når du finjusterer markedsføringsstrategien din i sosiale medier basert på data fra sentimentanalyse, bør budskapene dine treffe kundene bedre. 71 % av merkevarene opplever at markedsføringsresultatene forbedres basert på innsikt fra sosial lytting og sentimentanalyse, ifølge Awario.

Selv grunnleggende sentimentanalyse kan hjelpe deg med å forstå hvor ambassadørene dine befinner seg, hvor kritikerne dine befinner seg, og hvordan du kan tilpasse strategien din for hver kanal i sosiale medier.

Forstå målgruppen din

Målgruppen din er ikke statisk – og det bør ikke du heller være.

Se bare på MoonPie. Du skulle kanskje tro at dette sjokolade- og marshmallowbaserte mellommåltidet, som ble oppfunnet i 1917, ville ha en tradisjonell tilstedeværelse i sosiale medier som fremhever den lange historien. I stedet dyrker MoonPie en særpreget merkevarepersonlighet som appellerer til målgruppen – så langt at de har skapt en falsk «feide» mellom sol og måne med den andre forbrukermerkevaren Sunny Delight.

Ved å bruke sentimentanalyse kan du eksperimentere med ulike tilnærminger til markedsføring og få raske, objektive tilbakemeldinger på hva kundene synes om det du gjør.

Få innsikt i markedet

Det pågår en samtale i sosiale medier døgnet rundt, med blant annet:

• Raskt skiftende trender
• Innovative konkurrenter
• Merkevareomdømmer som stiger og faller
• Teknologiske oppdateringer som gjør produkter foreldet

Uten å forstå disse endringene risikerer du å bli irrelevant. Sentimentanalyse og sosial lytting gjør det mulig å holde deg tett på hvordan folk ser på deg, konkurrentene dine og markedet – slik at du kan tilpasse deg deretter.

Forbedre produktene dine

Jeg skulle helst slippe å si at «kunden har alltid rett» her, men det er sannere enn noen gang.

Når én kunde gir deg forslag til hvordan du kan forbedre produktet ditt eller klager på et problem med kundeservicen, er det verdt å undersøke. Når en hel rekke stemmer i sosiale medier krever endring, står merkevaren din sannsynligvis overfor en omdømmekrise.

Lytt nøye til hva folk ber om. Og når det er mulig, kan du kanalisere engasjementet du ser i sosiale medier, inn i et samarbeidsbasert produktveikart, slik at kundene kan se at forslagene deres blir innarbeidet på en systematisk måte.

Beskytt omdømmet ditt

Hvis du bare skal bruke sentimentanalyse til én ting, bør du bruke den til omdømmehåndtering. Når merkevarer ikke er oppmerksomme på fallende sentiment i sosiale medier, ser det ut som om de ikke følger med – eller enda verre, som om de rett og slett ikke bryr seg. Ikke gjør det.

Følg i stedet nøye med på omdømmet ditt. Når det begynner å vakle, bør du gå dypere inn i data om målgruppens sentiment, i tillegg til anekdotiske tilbakemeldinger, for å sikre at du går inn i samtalen på en gjennomtenkt og meningsfull måte.

Oppdag muligheter

Se for deg følgende scenario:

Du legger merke til et økende positivt sentiment rundt en av konkurrentene dine. Du finner ut at de har lansert et populært nytt produkt, og at de får strålende anmeldelser av kundeservicen sin. Samtidig er sentimentet i sosiale medier rundt merkevaren din uendret.

For å videreutvikle merkevaren din og holde deg relevant må du følge nøye med på hva som skaper begeistring blant kundene. Sentiment i sosiale medier gjør det mulig å holde fingeren på pulsen i markedet, forstå hvem aktørene som vokser og faller er – og etterligne vinnerne.

Styrk kundelojaliteten

Når du blir kjent med kundene dine og observerer hva slags meldinger i sosiale medier de reagerer på, vil du begynne å utvikle en merkevarepersonlighet som resonnerer med dem, skaper lojalitet og aktiverer merkevareforkjempere.

Det hele starter med å måle nøye hvordan kundene dine føler seg ved hjelp av sentimentanalyse.

Hvordan sentimentanalyse kan forbedre kundeopplevelsen

Det finnes mange måltall som forsøker å måle kundeopplevelsen (CX). Men til syvende og sist måler CX-måltall en kvalitativ opplevelse. CX er nært knyttet til kundegrunnlagets oppfatning av merkevarebildet ditt.

Derfor er sentimentanalyse – sammen med mer personlige tilnærminger, som kundeintervjuer – avgjørende for å forbedre CX. Med mindre du lytter til kundene for å forstå hva de liker og misliker, vil du aldri ha informasjonen du trenger for å forbedre opplevelsen deres.

La oss se på noen fordeler sentimentanalyse og sosial lytting har for CX:

Få kundereaksjoner i sanntid

Når virksomheten din endrer priser, lanserer et nytt produkt eller gjennomgår en merkevareendring, beveger du deg inn på sensitivt territorium. Du vet ennå ikke hvordan målgruppen din føler seg. Dette er en av de mest avgjørende tidene for sentimentanalyse i sosiale medier.

Etabler et utgangspunkt for sentimentet før du gjør en endring, og følg med på hvordan positivt og negativt sentiment utvikler seg etter endringen.

Du kan se en kortvarig økning i negativt sentiment mens kundene bearbeider den første reaksjonen på en prisøkning eller en ny logo – men hvis økningen i negativt sentiment vedvarer, bør du sette inn tiltak og undersøke individuelle kundekommentarer for å forstå perspektivet deres bedre.

Basert på innlegg som det nedenfor kan Strava for eksempel konkludere med at de må forsikre kundene om at de legger til flere funksjoner for å rettferdiggjøre prisendringen.

Finn ut hva som gjør kundene fornøyde

Ved å følge med på kundesentimentet kan du overvåke helsen til merkevaren din – og kundeopplevelsen din – nøye over tid.

For å forbedre CX proaktivt bør du gå i dybden på detaljene:

• Hva setter kundene mest pris på?
• Hva slags CX-seire får vanligvis mest oppmerksomhet i sosiale medier?
• Hvilken innvirkning har det når kundeservicemedarbeidere gjør mer enn forventet?

Ved å legge merke til når kundene deler positive tilbakemeldinger i sosiale medier, kan du gjøre mer av det som gjør dem fornøyde – og få en bedre forståelse av hva som gjør at kundene blir værende hos deg.

Elvie, en merkevare for forbrukerprodukter, har investert i personlig service som går utover det forventede – og det gir resultater for merkevarens omdømme i sosiale medier, slik eksempelet nedenfor viser.

Forbedre kundeservicen

Sosiale medier fungerer som en trykkventil for frustrerte kunder som ikke har klart å nå deg gjennom andre kanaler.

Når kunder lufter misnøyen sin i et offentlig forum, står du overfor umiddelbare omdømmerisikoer – men du har også en mulighet. Du får et betydelig fortrinn hvis du håndterer klager bedre og raskere enn konkurrentene.

For å gjøre dette må du sørge for at sentimentanalyseverktøyene dine er finjustert til å flagge «fareord» som indikerer at det pågår særlig skadelige samtaler som involverer merkevaren din. Uansett hva du gjør, må du ikke ignorere disse samtalene. Delta heller i dem og få frustrerte kunder til å føle seg hørt.

Når du overvåker negative tilbakemeldinger, må du sørge for å gjøre to ting:

1. Løs individuelle kunders klager raskt.
2. Lag en liste over de vanligste klagene, og forbedre disse områdene.

Du vil se kortsiktige CX-fordeler ved å håndtere kundeklager raskt i sosiale medier, men det blir som å slå ned muldvarper – det er ikke en langsiktig strategi. Finn heller de underliggende årsakene til kundenes dårlige opplevelse, og løs dem.

I eksempelet nedenfor gjør Ryanair en god jobb med å reagere på kundenes behov – men vi har ingen innsikt i om de gjør noe for å forhindre slike problemer i fremtiden.

Forbedre produktet ditt

Hvis du følger nøye med på samtaler i sosiale medier, vil du oppdage at kundene allerede forteller deg hvilke produktforbedringer de trenger.

Et viktig tegn på at du trenger å forbedre produktet ditt, er når du ser at kunder tyr til gjør-det-selv-løsninger i sosiale medier, som oppdateringer fra tredjeparter eller hjemmelagde omveier. Dette er tegn på at det finnes et behov som produktet ditt ikke dekker.

Du bør også bruke sosiale medier for å sikre at kundene faktisk ønsker det du vurderer å bygge. Følg med på økende og synkende oppslutning om funksjoner du planlegger å legge til, og produkter du planlegger å utvikle. Når alt annet svikter, kan du spørre kundene direkte.

I eksempelet nedenfor gjør Google en god jobb med å veilede kunden til å sende inn et offisielt funksjonsønske, slik at det kan legges til i produktutviklingsprosessen.

Vanlige utfordringer ved sentimentanalyse & løsninger

Alt er ikke helt enkelt i sentimentanalyseverdenen. Her er noen utfordringer knyttet til sentimentanalyse i sosiale medier, samt hvordan du kan håndtere dem.

1. Sarkasme og ironi

• Utfordring: Verktøy for sentimentanalyse feiltolker ofte sarkastiske eller ironiske utsagn, noe som fører til feil klassifisering av sentiment.
• Løsning: Bruk avanserte modeller for behandling av naturlig språk (NLP) som er trent på sarkasmegjenkjenning, og analyser kontekstuelle signaler som emojier, tegnsetting og tidligere samtaler.

2. Forståelse av kontekst

• Utfordring: Ord kan ha ulike betydninger avhengig av konteksten, noe som kan føre til feilklassifisering (for eksempel kan «syk» bety syk eller fantastisk).
• Løsning: Implementer KI-modeller som tar hensyn til kontekst, og bruk dyp læringsteknikker som transformatorbaserte modeller (for eksempel BERT) for å øke nøyaktigheten.

3. Nøytrale sentimenter

• Utfordring: Mange utsagn mangler et tydelig positivt eller negativt sentiment, noe som gjør det vanskelig å kategorisere dem nøyaktig.
• Løsning: Utvikle en tredelt klassifisering (positiv, nøytral, negativ), og bruk aspektbasert sentimentanalyse for å bryte ned meninger med flere sider.

4. Flerspråklig analyse

• Utfordring: Verktøy for sentimentanalyse kan ha problemer med ulike språk, slang og regionale dialekter.
• Løsning: Bruk flerspråklige NLP-modeller som Googles mBERT eller Facebooks XLM-R, og tren sentimentklassifikatorer på mangfoldige datasett.

5. Håndtering av emojier og slang

• Utfordring: Mange brukere uttrykker følelser gjennom emojier, slang og forkortelser som tradisjonelle verktøy for sentimentanalyse ikke klarer å tolke.
• Løsning: Integrer databaser for emojisentiment, og oppdater NLP-modeller kontinuerlig slik at de gjenkjenner slang i utvikling på internett.

6. Falske anmeldelser og roboter

• Utfordring: Sentimentanalyse kan bli skjev på grunn av falske anmeldelser, søppelinnhold eller botgenerert innhold.
• Løsning: Bruk KI-drevne søppelpostfiltre, oppdag unaturlige språkmønstre og kryssjekk anmeldelser med data om brukeratferd for å identifisere falskt sentiment.

7. Bransjespesifikke sentimenter

• Utfordring: Sentiment varierer mellom bransjer, der ord kan ha ulike betydninger (for eksempel «eksplosiv» i film sammenlignet med sikkerhetsbransjen).
• Løsning: Tren tilpassede sentimentmodeller for bestemte bransjer ved hjelp av bransjespesifikke datasett.

8. Ubalanse i dataene

• Utfordring: Sentimentanalysemodeller kan være partiske hvis de trenes på ubalanserte datasett med mer positive eller negative data.
• Løsning: Sørg for balanserte treningsdatasett ved å samle inn data fra ulike kilder og bruke teknikker for dataaugmentering.

Fremtidige trender innen sentimentanalyse

Hvor er sentimentanalysen i sosiale medier på vei? Her er noen fremtidige trender jeg ser så langt:

• KI-drevet sentimentanalyse: Avanserte KI-modeller som GPT og BERT vil forbedre nøyaktigheten ved å forstå kontekst, sarkasme og følelser. Dyp læring vil forbedre sentimentklassifiseringen og redusere feiltolkninger.
• Sentimentanalyse på tvers av flere modaliteter: Fremtidige systemer vil analysere tekst, tonefall, ansiktsuttrykk og bilder for bedre sentimentgjenkjenning. Videobasert sentimentanalyse vil bli mer utbredt, særlig innen kundeservice og merkevareovervåking.
• Sentimentsporing i sanntid: KI-drevne verktøy vil gi merkevarer umiddelbare sentimentoppdateringer, slik at bedrifter kan reagere raskt. Automatiserte chatboter og virtuelle assistenter vil tilpasse svarene basert på oppdagede følelser.
• Personalisert sentimentanalyse: KI vil analysere individuelle sentimenttrender hos brukere for å tilpasse innhold, annonser og produktanbefalinger. Markedsføringsstrategier basert på sentiment vil bli mer presise og effektive.
• Etiske og fordomsfrie sentimentmodeller: Det vil bli lagt større vekt på å eliminere skjevheter i sentimentanalysemodeller. KI vil trenes på mangfoldige datasett for å sikre en rettferdig og nøyaktig tolkning av sentiment.

Sentimentanalyse i sosiale medier gjør merkevaren din bedre

Hvis du noen gang har lest Amazon-anmeldelser før du kjøpte et produkt, eller anmeldelser på Rotten Tomatoes før du så en film, har du sannsynligvis lagt merke til noe:

Enkeltkunder er omskiftelige.

Men samlet sett har de vanligvis rett.

Jeg foreslår at du tenker på sentimentanalyse på samme måte. Det kan være utmattende å gå gjennom enkeltstående kundekommentarer. For større merkevarer med mange følgere er det kanskje ikke engang mulig.

Sentimentanalyse i sosiale medier samler hundrevis eller tusenvis av sosiale signaler i enkle måleverdier som hjelper deg med å forstå merkevarens tilstand og vite når du er på rett spor – og når du må endre strategi.

Interessert i flere måter å forbedre kundeopplevelsen knyttet til merkevaren din på? Ikke glem å abonnere på nyhetsbrevet vårt.