सामाजिक बकबक: क्या आपकी कंपनी को सुनना चाहिए?

सोशल मीडिया ने दुनिया की आबादी के एक बड़े हिस्से के लिए एक प्रवृत्ति से लाइफस्टाइल शिफ्ट तक एक त्वरित स्नातक का आनंद लिया है। व्यापारिक समुदाय को इस संक्रमण का एहसास होने की जल्दी थी। कंपनियों को यह देखना शुरू करने में देर नहीं लगी कि यह बदलाव उन्हें कैसे फायदा पहुंचा सकता है। जल्द ही, उन्हें यह जानने में दिलचस्पी थी कि लोग ट्विटर और फेसबुक पर उनके और उनकी प्रतियोगिता के बारे में क्या कह रहे हैं। सोशल मीडिया कंपनियों के लिए एक तरीका बन गया है कि लोग उनके ब्रांड, कंपनी, उत्पाद अनुभव या ग्राहक सेवा के बारे में कैसा महसूस करें। वास्तव में, जैसा कि प्रौद्योगिकियां आगे बढ़ती रहती हैं, ऐसे डेटा को अब वास्तविक समय (यहां तक ​​कि मिलीसेकंड के रूप में कम आवृत्तियों पर भी) पकड़ा जा सकता है। और यह सब उपभोक्ताओं को बाधित किए बिना किया जा सकता है। हाल के वर्षों में, सोशल मीडिया डेटा के विश्लेषण को भावना विश्लेषण के रूप में जाना जाता है। यहाँ हम इस पर एक नज़र डालेंगे कि यह कैसे काम करता है - और कब कंपनियों को इसे लागू करना चाहिए।

वाक्य विश्लेषण क्या है?

सेंटिमेंट विश्लेषण वेब से व्यवस्थित रूप से और प्रोग्रामेटिक रूप से टेक्स्ट जानकारी निकालने की एक प्रक्रिया है, जैसे कि ट्वीट, स्टेटस, कमेंट और पोस्ट। यहाँ कुंजी इन बड़े डेटा सेटों का विश्लेषण करके उन्हें भावनाओं, विचारों और उपभोक्ता भावनाओं में समझने के लिए निहित है। यह जानकारी व्यावसायिक निर्णय निर्माताओं का मूल्यांकन करने में मदद करती है कि उनके ग्राहक अपने ब्रांडों के बारे में कैसा महसूस करते हैं। इस तरह के विश्लेषण या तो ग्राहकों के एक विशिष्ट खंड पर या ग्राहकों के पूरे सेट पर किए जा सकते हैं।

सेंटीमेंट डेटा कैसे कैप्चर किया जाता है?

2010 में वापस, भावना विश्लेषण का क्षेत्र अभी भी आकार ले रहा था। इसके बाद, ऐसे विश्लेषण शब्द सूचियों पर आधारित होते थे, जिनमें "अच्छा" या "बुरा" के रूप में वर्गीकृत खोजशब्दों का एक समूह होता था। इन शब्दों को व्यक्त की गई भावना के आधार पर पूर्वनिर्धारित मान दिया गया था। इन कीवर्ड के लिए ट्वीट्स या पोस्ट की जांच की गई और मैच के स्तर के आधार पर, ट्वीट / पोस्ट का समग्र इरादा निर्धारित किया गया।

बेशक, इस तकनीक का उपयोग करने में कुछ स्पष्ट नुकसान थे। इस दृष्टिकोण के साथ सबसे बड़ी समस्या यह थी कि यह गलत परिणाम देने के लिए कमजोर था। आखिरकार, कई शब्दों का उपयोग विभिन्न तरीकों से किया जा सकता है और उनके संदर्भ के आधार पर अलग-अलग अर्थ होते हैं। सिस्टम उस संदर्भ को निर्धारित करने में अयोग्य थे जिसमें संदेश तैयार किए गए थे। इसने ऐसे किसी भी विश्लेषण को बेकार कर दिया, जो उस समय की भावुकता की बहुत कम सटीकता दर के आधार पर बहुत स्पष्ट था, जब 50 प्रतिशत से कम परिणाम वैध माना जाता था।

यह वह जगह है जहाँ मानव हस्तक्षेप अपरिहार्य हो जाता है। इसलिए, हाल के वर्षों में, कुछ प्रमुख सेंटिमेंट एनालिसिस कंपनियों जैसे FACE ग्रुप और डेटाशिफ्ट ने सेंटिमेंट डेटा की सटीकता को बेहतर बनाने के लिए मैन्युअल और ऑटोमैटिक तकनीकों के मिश्रण का उपयोग किया है। लोगों की एक टीम सिस्टम की विश्वसनीयता में सुधार के लिए निश्चित अंतराल के बाद मैन्युअल रूप से कुछ परिणामों की पुष्टि करती है। यहां तक ​​कि इस संशोधन में 100 प्रतिशत सफलता की दर नहीं होती है, क्योंकि प्रत्येक व्यक्ति एक ही चीज को एक अलग संदर्भ में देखता है, और एक निश्चित विषय के बारे में उनका ज्ञान और निर्णय विशेषज्ञों से भिन्न हो सकता है। इसके अलावा, इसमें व्यंग्य का पता लगाने या उस टोन का संदर्भ देने का कोई उद्देश्य नहीं है जिसमें संदेश तैयार किए गए हैं।

तो क्यों मॉनिटर सामाजिक Chatter सब पर?

इस बिंदु पर, आप सोच रहे होंगे कि जब परिणाम इतने अविश्वसनीय हैं तो कोई भी सोशल मीडिया की निगरानी क्यों करना चाहेगा? उत्तर सीधा है। हालांकि, भावना विश्लेषण आपके ब्रांड को समय के साथ कैसे आगे बढ़ाया गया है, या लक्षित दर्शकों द्वारा आपका नवीनतम विपणन अभियान कैसे प्राप्त किया गया था, इसकी सबसे सटीक तस्वीर प्रदान नहीं कर सकता है, यह एक बात पर काफी अच्छा है: शुरुआती चेतावनी संकेतों का पता लगाना।

कोई भी कंपनी सोशल मीडिया पर खराब नहीं होना चाहती है, लेकिन अगर उन्हें इसके बारे में पता नहीं है, तो वे डैमेज कंट्रोल भी नहीं कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, 2009 में, डोमिनोज़ पिज्जा श्रृंखला के दो कर्मचारियों ने खुद को YouTube पर ग्राहक पिज्जा (स्वास्थ्य कोड नियमों का उल्लंघन नहीं करने का उल्लेख नहीं करते) को दूषित करते हुए एक वीडियो पोस्ट किया। वीडियो वायरल हो गया, और कंपनी की प्रतिष्ठा में एक बड़ा सेंध लगा दिया। यदि डोमिनोज़ ने वीडियो को लाखों लोगों द्वारा देखे जाने से पहले सीखा था, तो वे कंपनी के लिए उत्पन्न समस्याओं को दूर करने के लिए बेहतर तैयार हो सकते थे। (ट्विटर पर अधिक सुझाव प्राप्त करें विफल: 15 चीजें जो आपको ट्विटर पर कभी नहीं करनी चाहिए।)

लेकिन इससे पहले कि आप एक वाक्य विश्लेषण रणनीति अपनाएं …

सेंटीमेंट विश्लेषण के अपने फायदे हैं, लेकिन बड़ी चुनौतियां भी हैं। यहां कुछ प्रश्न हैं जो उद्यमों को पूछना चाहिए इससे पहले कि वे सोशल मीडिया डेटा एकत्र करना शुरू करें।

किस चैनल को मॉनिटर करना है?

सोशल मीडिया की निगरानी के संदर्भ में एक बड़ी चुनौती यह तय करना है कि किस सोशल मीडिया चैनल पर टैप किया जाए। ट्विटर, फेसबुक, लिंक्डइन, ब्लॉग, ई-कॉमर्स साइट (उत्पाद समीक्षा) और समाचार साइट सबसे लोकप्रिय विकल्प हैं। यह निर्धारित करना कि किस पर ध्यान केंद्रित करना कंपनी के लक्ष्य बाजार पर निर्भर करेगा।

आप क्या सीखने की योजना बना रहे हैं?

यद्यपि कुछ अनुप्रयोगों द्वारा प्रदान किए जाने वाले फैंसी UI मजबूत होने का एक अच्छा प्रभाव देते हैं, उन्हें एक उचित समय सीमा के भीतर कार्रवाई करने योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करने में सक्षम होना चाहिए। यदि आपके पास वे नहीं हैं, तो आपके पास संवेदना विश्लेषण रणनीति नहीं है।

कौन है जवाबदेह?

संगठन के भीतर किसी को प्रत्येक सोशल मीडिया चैनल की निगरानी और नियंत्रण का कार्य सौंपा जाना चाहिए। आम चिंताओं को कैसे संबोधित किया जाना चाहिए, इसके बारे में दिशानिर्देश स्थापित किए जाने चाहिए। यदि यह ढांचा लागू नहीं होता है, तो भाव विश्लेषण अधिक मूल्य देने की संभावना नहीं है।

सोशल मीडिया मॉनिटरिंग की ओर एक कदम

यदि कोई कंपनी केवल चुनिंदा चैनलों का विश्लेषण करना चाह रही है, तो इसका परिणाम बड़ी मात्रा में डेटा नहीं हो सकता है। ऐसी कंपनियां अनुबंध के आधार पर सेवा प्रदाता को काम पर रखने पर विचार कर सकती हैं। एक एनालिटिक्स एप्लिकेशन खरीदने और विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप इसे अनुकूलित करने की तुलना में ऐसा करना अधिक लागत प्रभावी है। इस दृष्टिकोण से भी कम मोड़ हो सकता है।

सोशल मीडिया मॉनिटरिंग ने एक लंबा सफर तय किया है और वास्तविक लाभ पहुंचा रहा है, कम से कम उन कंपनियों के लिए जो इस प्रक्रिया को प्रभावी और कुशलता से प्रबंधित करती हैं। लेकिन अतीत में, निर्णय निर्माताओं को खुद से पूछना था कि क्या सोशल मीडिया की निगरानी उनके व्यवसाय में मूल्य जोड़ देगी, असली सवाल अब यह बन गया है कि यह राजस्व को कैसे प्रभावित करेगा।