Analys av sentiment i sociala medier: En expertguide
Varför fokusera på sentimentanalys i sociala medier? Jo, det ger dig kundfeedback i realtid om allt från ditt senaste annonsbudskap till hur kunder känner inför dina konkurrenter.
Sentimentanalys kan till och med hjälpa dig att undvika en PR-kris innan den börjar.
Utan ett system för social omvärldsbevakning och sentimentanalysverktyg missar du möjligheten att upptäcka lönsamma trender, skapa varumärkeslojalitet och skydda ditt rykte online.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Vad är sentimentanalys i sociala medier?
Människor pratar om ditt varumärke överallt online – från Facebook-inlägg till Reddit-trådar och Google-recensioner.
Sentimentanalys i sociala medier är ett sätt att kategorisera detta prat som ”positivt”, ”negativt” eller ”neutralt” och sammanställa det till ett kvantifierbart mått. På så sätt kan du se hur människor känner inför ditt varumärke över tid. Sentimentanalysmodeller kan också förstå vilka känslor ditt varumärke väcker.
På sin mest grundläggande nivå fungerar sentimentanalys i sociala medier genom att markera kundfeedback som positiv, negativ eller neutral. Den senaste tekniken för naturlig språkbehandling (NLP) gör att sentimentanalysverktyg kan gå ett steg längre och korrekt förstå känslomässiga tonlägen.
Beräkna sentimentspoäng:
Det finns olika sätt att beräkna din sentimentspoäng för sociala medier.
Regelbaserad metod
- Använder fördefinierade lexikon (t.ex. VADER, SentiWordNet) som tilldelar ord sentimentspoäng.
- Varje ord ges en positiv, negativ eller neutral poäng, och det övergripande sentimentet beräknas som summan eller genomsnittet av dessa värden.
- Exempel: ”Utmärkt service, men långsam leverans” → (+0.8 för "Utmärkt", -0.5 för "långsam") → Totalpoäng: 0.3 (positivt sentiment).
2. Maskininlärningsmetod
- Använder AI i kunders sentimentanalys och märkt träningsdata för att klassificera text i positiva, negativa eller neutrala kategorier.
- Modeller som Naïve Bayes, SVM eller djupinlärning (BERT, LSTM) lär sig mönster från data för att förutsäga sentiment.
- Exempel: En tränad modell analyserar "Älskar produkten, men förpackningen var dålig" och tilldelar en poäng på 60 % positiv, 40 % negativ.
3. Hybridmetod
- Kombinerar lexikonbaserade tekniker och maskininlärningstekniker för att förbättra träffsäkerheten.
- Exempel: Ett regelbaserat system upptäcker sentimentord, medan en maskininlärningsmodell förstår sammanhang och sarkasm.
4. Beräkning av aggregerad sentimentspoäng
- Genomsnittlig poäng: Summan av individuella sentimentspoäng dividerad med det totala antalet inlägg.
- Viktad poäng: Prioriterar poäng från inflytelserika användare (t.ex. varumärkesambassadörer).
- Tidsbaserad analys: Följer sentiment över tid för att upptäcka trender.
Branschexempel: Starbucks jämfört med Uber
Innan vi undersöker detta närmare kan vi titta på en grundläggande form av sentimentanalys med hjälp av ett verktyg som heter Social Buzz.
Så här ser analysen ut för Starbucks:
Med 103 positiva omnämnanden i sociala medier och 44 negativa omnämnanden har Starbucks ett förhållande på 7:3 mellan positiv och negativ feedback. Om du gräver djupare ser du att deras största problem bland de stora sociala nätverken är Twitter.
Uber presterar betydligt sämre än Starbucks:
Med 102 positiva omnämnanden och 175 negativa omnämnanden har Uber ett förhållande på 2:3 mellan positiv och negativ återkoppling. Twitter och YouTube är Ubers främsta utmaningar bland de stora sociala medieplattformarna.
De här uppgifterna är grundläggande, eftersom vi inte har API-åtkomst till varje varumärkes kanaler. Trots det antyder de ett par saker:
- Starbucks ses generellt mer positivt än Uber.
- Om Uber vill förbättra sentimentet på nätet bör deras sociala medieteam förmodligen börja med kampanjer riktade mot Twitter och YouTube.
Sentimentanalys i sociala medier: algoritmer och tekniker
Vi går igenom de algoritmer och maskininlärningstekniker som används i sentimentanalys, inklusive hur de tillämpas vid bearbetning av stora datamängder.
1. Sentimentanalys jämfört med social omvärldsbevakning och social övervakning
Så vad är skillnaden mellan sentimentanalys, social omvärldsbevakning och social övervakning?
Vi delar upp det:
Social övervakning
Verktyg för social övervakning, som också kallas varumärkesövervakning, följer vad människor säger om ditt företag, ditt varumärke och dina produkter i sociala medier.
När någon klagar på din kundtjänst på Twitter uppmärksammar den sociala övervakningen ditt team på det, så att de snabbt kan hantera situationen.
Social omvärldsbevakning
Social omvärldsbevakning är mer proaktivt än övervakning – det handlar om att använda konversationer på nätet som ett verktyg för att behålla ditt konkurrensförsprång. I stället för att enbart fokusera på omnämnanden av varumärket kopplar social omvärldsbevakning upp dig mot den bredare diskussionen inom din bransch.
Genom att lyssna på vad dina konkurrenter gör och vad kunderna pratar om kan du upptäcka marknadsinsikter och ligga steget före.
Sentimentanalys
När du lägger till möjligheten att analysera kundsentiment i verktyg för övervakning av sociala medier – och samlar data från flera kanaler till ett enda sentimentsvärde – är det sentimentanalys.
Verktyg för sentimentanalys handlar om att kvantifiera hur kunder känner inför ditt varumärke och dina produkter samt följa detta över tid.
2. Analysera sentiment med NLP-teknik
Enkla verktyg för sentimentanalys letar efter ”bra” nyckelord och ”dåliga” nyckelord. Men detta kan lätt ge en felaktig bild av uppgifterna – titta bara på tweeten nedan, som har ett positivt sentiment men också innehåller ett ”negativt” nyckelord.
Moderna verktyg för sentimentanalys använder maskininlärning och teknik för naturlig språkbehandling (NLP) för att förstå avsikten och känslorna bakom det kunderna säger.
Här är ett exempel från CloudFactory, som använder AI-modeller för att förstå de blandade budskap och motsägelser som ofta förekommer i kundåterkoppling:
Vissa verktyg för sentimentanalys i sociala medier kan gå ett steg längre och tilldela återkopplingen mer specifika känslomässiga markörer, till exempel:
- Ledsen
- Äcklad
- Deprimerad
- Lugn
- Upprymd
- Upprymd och lycklig
Förbättra varumärkessentimentet: steg att ta
Är sentimentanalys i sociala medier nytt för dig? Här är en steg-för-steg-guide som hjälper dig att komma igång:
1. Identifiera sociala kanaler
Sentimentanalys börjar med att förstå var dina kunder befinner sig. Svaret kommer att vara olika för varje varumärke – skönhetsvarumärken kan behöva hålla noggrann uppsikt över TikTok, medan B2B-SaaS-varumärken bör hålla ett öga på Twitter och webbplatser med programvarurecensioner.
Du vill samla in så mycket data som möjligt, så se till att inkludera alla relevanta datakällor du kan hitta.
2. Välj dina sentimentanalysverktyg
Du behöver bestämma vilka verktyg för sentimentanalys och/eller social omvärldsbevakning du planerar att använda. Här är mina rekommendationer:
Clicks on the links below may earn a commission, which supports our independent testing and review of software and services. Learn more about how we stay transparent.
3. Välj SMART-mål
Att fastställa SMART-mål för sentimentanalys av sociala medier hjälper dig att effektivt följa upp och förbättra hur varumärket uppfattas. SMART står för specifika, mätbara, uppnåeliga, relevanta och tidsbestämda.
Definiera ett tydligt mål som är kopplat till sentimentanalys. I stället för ett vagt mål som "förbättra hur varumärket uppfattas" bör du fokusera på något exakt, till exempel "öka positivt sentiment på Twitter med 10 % på sex månader".
Sätt upp ett realistiskt mål baserat på aktuella sentimenttrender. Om ditt varumärke har ett positivt sentimentvärde på 50 % är det rimligt att sikta på 55–60 % inom sex månader. Undvik alltför ambitiösa mål som kanske inte är praktiskt genomförbara.
Sätt en tidsfrist för att uppnå målet. Till exempel: "Analysera sentimentet varje månad och sikta på en förbättring på 5 % av positiva omnämnanden före kvartalets slut." Det håller insatserna fokuserade och mätbara.
Här är några exempel på mål för sentimentanalys av sociala medier:
- Minska negativt sentiment på Facebook med 15 % inom tre månader.
- Förbättra den genomsnittliga svarstiden på kundklagomål på Instagram från 5 timmar till 2 timmar inom 90 dagar.
- Uppnå ett positivt sentimentvärde på 80 % på alla sociala medieplattformar inom sex månader.
- Följ upp och jämför varumärkessentimentet med tre konkurrenter varje månad under det kommande året.
- Öka kundengagemanget med 20 % genom positiva interaktioner på LinkedIn inom fyra månader.
- Minska andelen olösta negativa kommentarer på sociala medier med 50 % inom tre månader.
- Automatisera rapporteringen av sentimentanalys för att generera veckovisa insikter inom de kommande 60 dagarna.
- Förbättra sentimentvärdena för produktrelaterade omnämnanden med 25 % under de kommande sex månaderna.
- Öka varumärkets sentimentvärde i recensioner på nätet med 10 % under nästa kvartal.
- Svara på 95 % av de negativa omnämnandena av varumärket på sociala medier inom 24 timmar under de kommande tre månaderna.
4. Följ upp resultaten – och agera
Kontrollera din sentimentanalys av sociala medier med jämna mellanrum – särskilt efter att ditt varumärke har gjort märkbara förändringar i strategin, lanserat en ny marknadsföringskampanj eller utvecklat sin persona på sociala medier.
Använd positiva förändringar som bekräftelse på att du är på rätt väg – och agera snabbt om sentimentet försämras.
Sentimentanalys av positivt/negativt sentiment fungerar bra som en övergripande indikator, men kom ihåg att du behöver gå mer på djupet när det är dags att agera. För att göra det behöver du titta på vad enskilda kunder säger.
De flesta sentimentverktyg kan generera ämnesmoln som visar de mest framträdande orden och hashtaggarna som för närvarande förknippas med ditt varumärke. Genom att leta efter samtalsämnen som ökar snabbt kan du hitta roten till positiva och negativa sentiment.
Här är till exempel ett ämnesmoln för Nike:
De största termerna i ämnesmolnet är de som nämns oftast på sociala medier. Genom att klicka på dem kan du se enskilda inlägg och bättre förstå vad som driver sentimentet.
Hashtaggen #tiffanyandco i det här exemplet hänvisar till ett produktsamarbete med Nike där de två varumärkena lanserar en tandborste för $250. Även om verktyget flaggar dessa inlägg som negativa är det tydligt att de faktiskt är neutrala. (Kris avvärjd!)
Ju mer du övervakar sociala samtal, desto bättre kan du upptäcka när verkliga problem och möjligheter uppstår.
Fördelarna med att skapa en plan för sentimentanalys
Sentimentanalys kan hjälpa dig att:
- Avvärja en PR-kris
- Vägleda produktutvecklingen
- Testa effekten av budskap
- Förbättra kundupplevelsen
- Förstå hur kunder känner inför dig
Se sentimentanalys som en rik datakälla som kompletterar de andra sätt du lyssnar på kunder, till exempel CSAT-enkäter och 1:1-intervjuer. Utan sentimentanalys förlitar du dig på ett mycket mindre urval – och du förstår bara hur ditt varumärke uppfattas bland kunder, inte av allmänheten i stort.
Här är några viktiga anledningar till att övervaka sentimentet i sociala medier:
Få bättre marknadsföringsresultat
När du förfinar din marknadsföringsstrategi i sociala medier baserat på data från sentimentanalys bör dina budskap skapa bättre resonans hos kunderna. 71 % av varumärkena ser förbättrade marknadsföringsresultat baserat på insikter från socialt lyssnande och sentimentanalys, enligt Awario.
Även grundläggande sentimentanalys kan hjälpa dig att förstå var dina ambassadörer finns, var dina kritiker finns och hur du kan anpassa din strategi för varje kanal i sociala medier.
Förstå din målgrupp
Din målgrupp är inte statisk – och det bör inte du heller vara.
Titta bara på MoonPie. Du skulle förvänta dig att detta choklad- och marshmallowbaserade mellanmål, som uppfanns 1917, skulle ha en traditionell närvaro i sociala medier som betonar dess långa historia. I stället odlar MoonPie en udda varumärkespersonlighet som tilltalar dess målgrupp – så långt att de har skapat en påhittad ”fejd” mellan solen och månen med konsumentvarumärket Sunny Delight.
Genom att använda sentimentanalys kan du experimentera med olika marknadsföringsmetoder och snabbt få objektiv återkoppling på hur dina kunder känner inför det du gör.
Få marknadsinsikter
Det pågår ett samtal i sociala medier dygnet runt, med bland annat:
- Snabbrörliga trender
- Innovativa konkurrenter
- Varumärkesrykten som förbättras och försämras
- Teknikuppdateringar som gör produkter föråldrade
Utan att förstå dessa förändringar riskerar du att bli irrelevant. Sentimentanalys och socialt lyssnande gör att du kan hålla dig uppdaterad om hur människor känner inför dig, dina konkurrenter och marknaden – så att du kan anpassa dig därefter.
Förbättra dina produkter
Jag ogillar att säga ”kunden har alltid rätt” här, men det stämmer mer än någonsin.
När en kund ger dig förslag på hur du kan förbättra din produkt eller klagar på ett kundserviceproblem är det värt att undersöka. När en kör av röster i sociala medier kräver förändring står ditt varumärke sannolikt inför en rykteskris.
Lyssna noga på vad människor efterfrågar. Och när det är möjligt kan du kanalisera den energi du ser i sociala medier till en gemensam produktfärdplan, så att kunderna kan se att deras förslag införlivas på ett metodiskt sätt.
Skydda ditt rykte
Om du bara använder sentimentanalys till en sak, använd den för rykteshantering. När varumärken inte märker att sentimentet i sociala medier försämras ser det ut som att de inte har koll – eller ännu värre, som att de helt enkelt inte bryr sig. Gör inte det.
Övervaka i stället ditt rykte noggrant. När det börjar vackla bör du fördjupa dig i data om målgruppens sentiment samt anekdotisk återkoppling, för att säkerställa att du deltar i samtalet på ett varsamt och meningsfullt sätt.
Upptäck möjligheter
Föreställ dig följande scenario:
Du märker att sentimentet kring en av dina konkurrenters varumärken ökar. Du får reda på att de har lanserat en populär ny produkt och får strålande omdömen om sin kundservice. Samtidigt är sentimentet i sociala medier kring ditt varumärke oförändrat.
För att utveckla ditt varumärke och förbli relevant måste du hålla noggrann uppsikt över vad som skapar entusiasm bland kunderna. Socialt sentiment gör att du kan känna av marknadens puls, förstå vilka aktörer som växer och vilka som tappar – och efterlikna vinnarna.
Förbättra varumärkeslojaliteten
När du börjar förstå dina kunder bättre och observerar vilken typ av budskap i sociala medier de reagerar på, kommer du att börja utveckla en varumärkespersonlighet som tilltalar dem, skapar lojalitet och aktiverar varumärkesförespråkare.
Allt börjar med att noggrant mäta hur dina kunder känner genom sentimentanalys.
Så kan sentimentanalys förbättra kundupplevelsen
Det finns gott om mätvärden som försöker mäta kundupplevelsen (CX). Men i slutändan mäter CX-mätvärden en kvalitativ upplevelse. CX är nära kopplad till din kundbas uppfattning om ditt varumärkes image.
Därför är sentimentanalys – tillsammans med mer personliga metoder, som kundintervjuer – avgörande för att förbättra CX. Om du inte lyssnar på kunderna för att förstå vad de gillar och ogillar kommer du aldrig att ha den information som krävs för att förbättra deras upplevelse.
Låt oss titta på några fördelar som sentimentanalys och social omvärldsbevakning har för CX:
Få kundreaktioner i realtid
När ditt företag ändrar priser, lanserar en ny produkt eller genomför en omprofilering ger du dig in på känslig mark. Du vet ännu inte hur din målgrupp känner. Det här är en av de viktigaste tidpunkterna för sentimentanalys i sociala medier.
Fastställ en sentimentbaslinje innan du gör en förändring och följ hur positiva och negativa känslor utvecklas efter förändringen.
Du kan se en kortvarig ökning av negativa känslor när kunderna bearbetar sin första reaktion på en prishöjning eller en ny logotyp – men om ökningen av negativa känslor håller i sig bör du agera och gå igenom enskilda kundkommentarer för att bättre förstå deras perspektiv.
Strava kan till exempel, baserat på tweets som det nedan, dra slutsatsen att de behöver försäkra kunderna om att de lägger till fler funktioner för att motivera prisändringen.
Ta reda på vad som gör kunderna nöjda
Genom att övervaka kundernas känslor kan du noggrant följa utvecklingen för ditt varumärke – och din kundupplevelse – över tid.
För att proaktivt förbättra din CX bör du gå in på detaljerna:
- Vad uppskattar kunderna mest?
- Vilka typer av CX-framgångar brukar få mest uppmärksamhet i sociala medier?
- Vilken effekt får det när kundtjänstmedarbetare gör det lilla extra?
Genom att vara uppmärksam när kunder delar positiv feedback i sociala medier kan du göra mer av det som gör dem nöjda – och få en bättre förståelse för vad som gör att kunderna stannar kvar hos dig.
Elvie, ett varumärke inom konsumentprodukter, har satsat på personlig service där medarbetarna gör det lilla extra – och det lönar sig för varumärkets rykte i sociala medier, vilket exemplet nedan visar.
Förbättra din kundservice
Sociala medier fungerar som en tryckventil för frustrerade kunder som inte har kunnat nå dig via andra kanaler.
När kunder framför sina klagomål offentligt utsätter du dig för omedelbara ryktesrisker – men du har också en möjlighet. Du får ett stort försprång om du hanterar klagomål bättre och snabbare än konkurrenterna.
För att göra det bör du se till att dina sentimentanalysverktyg är finjusterade för att flagga ”farliga nyckelord” som visar att särskilt skadliga samtal om ditt varumärke pågår. Vad du än gör, ignorera inte dessa samtal. Engagera dig i stället och få frustrerade kunder att känna sig hörda.
När du övervakar negativ feedback bör du se till att göra två saker:
- Lös enskilda kunders klagomål snabbt.
- Skapa en lista över de vanligaste klagomålen och åtgärda problemen.
Du kommer att se kortsiktiga CX-fördelar genom att snabbt hantera kundklagomål i sociala medier, men det är som att spela mullvadsspelet – det är ingen långsiktig strategi. Hitta i stället grundorsakerna till kundernas dåliga upplevelse och åtgärda dem.
I exemplet nedan gör Ryanair ett bra jobb med att snabbt svara på kundernas behov – men vi kan inte se om de gör något för att förhindra liknande problem i framtiden.
Förbättra din produkt
Om du noggrant följer konversationer på sociala medier kommer du att upptäcka att kunderna redan berättar vilka produktförbättringar de behöver.
Ett tydligt tecken på att du behöver förbättra din produkt är när du ser kunder ta till gör-det-själv-lösningar på sociala medier, som korrigeringar från tredje part eller hemmagjorda lösningar. Det är tecken på att det finns ett behov som din produkt inte tillgodoser.
Du bör också använda sociala medier för att säkerställa att kunderna faktiskt vill ha det du planerar att bygga. Följ hur positiva och negativa attityder förändras kring funktioner som du planerar att lägga till och produkter som du planerar att utveckla. När allt annat misslyckas kan du fråga kunderna direkt.
I exemplet nedan gör Google ett bra jobb med att vägleda kunden till att skicka in ett officiellt funktionsförslag så att det kan läggas till i produktutvecklingsprocessen.
Vanliga utmaningar inom sentimentanalys och lösningar
Allt är inte kristallklart inom sentimentanalys. Här är några utmaningar kring sentimentanalys i sociala medier och hur du kan hantera dem.
1. Sarkasm och ironi
- Utmaning: Verktyg för sentimentanalys misstolkar ofta sarkastiska eller ironiska påståenden, vilket leder till felaktig sentimentklassificering.
- Lösning: Använd avancerade modeller för naturlig språkbehandling (NLP) som tränats för att upptäcka sarkasm och analysera kontextuella ledtrådar som emoji-symboler, skiljetecken och tidigare konversationer.
2. Förståelse av kontext
- Utmaning: Ord kan ha olika betydelser beroende på sammanhanget, vilket leder till felklassificering (t.ex. kan ”sick” betyda sjuk eller fantastisk).
- Lösning: Implementera kontextmedvetna AI-modeller och använd djupinlärningstekniker som transformerbaserade modeller (t.ex. BERT) för att förbättra precisionen.
3. Neutrala känslor
- Utmaning: Många påståenden saknar tydliga positiva eller negativa känslor, vilket gör det svårt att kategorisera dem korrekt.
- Lösning: Utveckla en klassificering i tre nivåer (positiv, neutral, negativ) och använd aspektbaserad sentimentanalys för att dela upp mångfacetterade åsikter.
4. Flerspråkig analys
- Utmaning: Verktyg för sentimentanalys kan ha svårt att hantera olika språk, slang och regionala dialekter.
- Lösning: Använd flerspråkiga NLP-modeller som Googles mBERT eller Facebooks XLM-R och träna sentimentklassificerare på varierade datauppsättningar.
5. Hantering av emoji-symboler och slang
- Utmaning: Många användare uttrycker känslor genom emoji-symboler, slang och förkortningar som traditionella verktyg för sentimentanalys inte kan tolka.
- Lösning: Integrera databaser för emojisentiment och uppdatera kontinuerligt NLP-modeller så att de känner igen slang som utvecklas på internet.
6. Falska recensioner och botar
- Utmaning: Sentimentanalys kan snedvridas av falska recensioner, skräppost eller botgenererat innehåll.
- Lösning: Använd AI-drivna skräppostfilter, upptäck onaturliga språkmönster och jämför recensioner med data om användarbeteende för att identifiera falska sentiment.
7. Branschspecifika sentiment
- Utmaning: Sentiment varierar mellan branscher, där ord kan ha olika betydelser (t.ex. ”explosiv” inom film jämfört med säkerhetsbranschen).
- Lösning: Träna anpassade sentimentmodeller för specifika branscher med hjälp av branschspecifika datauppsättningar.
8. Obalanserade data
- Utmaning: Sentimentanalysmodeller kan vara partiska om de tränas på obalanserade datamängder med mer positiv eller negativ data.
- Lösning: Säkerställ balanserade träningsdatamängder genom att sammanställa data från olika källor och tillämpa tekniker för dataaugmentering.
Framtida trender inom sentimentanalys
Vart är sentimentanalysen i sociala medier på väg? Här är några framtida trender som jag ser hittills:
- AI-driven sentimentanalys: Avancerade AI-modeller som GPT och BERT kommer att förbättra träffsäkerheten genom att förstå sammanhang, sarkasm och känslor. Djupinlärning kommer att förbättra sentimentklassificeringen och minska feltolkningar.
- Multimodal sentimentanalys: Framtida system kommer att analysera text, röstläge, ansiktsuttryck och bilder för bättre sentimentdetektering. Videobaserad sentimentanalys kommer att bli allt populärare, särskilt inom kundservice och varumärkesbevakning.
- Sentimentanalys i realtid: AI-drivna verktyg kommer att ge varumärken omedelbara sentimentuppdateringar och hjälpa företag att reagera snabbt. Automatiserade chattbotar och virtuella assistenter kommer att anpassa sina svar utifrån de känslor som upptäcks.
- Personanpassad sentimentanalys: AI kommer att analysera individuella sentimenttrender hos användare för att anpassa innehåll, annonser och produktrekommendationer. Marknadsföringsstrategier som bygger på sentiment kommer att bli mer precisa och effektiva.
- Etiska sentimentmodeller utan partiskhet: Det kommer att läggas större fokus på att eliminera partiskhet i sentimentanalysmodeller. AI kommer att tränas på varierade datamängder för att säkerställa en rättvis och träffsäker tolkning av sentiment.
Sentimentanalys i sociala medier gör ditt varumärke bättre
Om du någon gång har läst recensioner på Amazon innan du köpt en produkt eller recensioner på Rotten Tomatoes innan du sett en film, har du förmodligen lagt märke till en sak:
Enskilda kunder är oberäkneliga.
Men sammantaget har de vanligtvis rätt.
Jag föreslår att du tänker på sentimentanalys på samma sätt. Att gå igenom enskilda kundkommentarer kan vara utmattande. För större varumärken med många följare kanske det inte ens är möjligt.
Sentimentanalys i sociala medier sammanställer hundratals eller tusentals sociala signaler till enkla mätvärden som hjälper dig att förstå hur ditt varumärke mår och att se när du är på rätt väg – och när du behöver ändra riktning.
Är du intresserad av fler sätt att utveckla ditt varumärkes kundupplevelse? Glöm inte att prenumerera på vårt nyhetsbrev.
