Jak může Analýza sentimentu a analýza dat zlepšit váš prodej

Chcete-li správně porozumět tomu, co zákazníci chtějí, kdy, proč a jak to chtějí, musí se maloobchodníci orientovat na analýzu sentimentu, rostoucí technologii, která se zakládá na poptávce spotřebitele založené na zpracování přirozeného jazyka. tak tím, že napodobuje jeden z primárních základních kamenů sociálních médií: zjistit, zda lidé jako vy nebo ne. To je příslib analýzy sentimentu - říká firmám, co si lidé myslí - a nakonec, jak na ně působí - své značky.

V syrové podobě je analýza sentimentů kolem několika let. Ale s pokroky v technologii shromažďování dat, "social media" analýza přichází jako gangbusters. S využitím špičkových technologií pro shromažďování dat, jako je zpracování přirozeného jazyka, dolování textu a dolování dat, analýza sentimentu shromažďuje, kategorizuje a analyzuje komentáře, které spotřebitelé dělají o dané značce - to vše v oblasti odvětví. Neodlišuje to mezi špatnými zprávami a zbožím (skutečnost, že se United Airlines nedávno dozvěděly, když Twitter, Facebook, LinkedIn a další stránky sociálních médií explodovaly poté, co byl cestující odtržen od letadla, krve a vyzývavý 10. dubna - s těmito poznámkami čímž se do 24 hodin po incidentu podaří snížit akciovou cenu UAL o 2,5 procenta.)

Era "dolování názoru"

Odstraňování užitečných údajů z rozmarů a nálad často vzrušujících spotřebitelů není snadné, ale dělá to když se to dělá správně.

"Analýza sentimentu je také definována jako mínění v mínění: věda o využívání a analýze konverzace spotřebitelů s cílem pochopit, zda se spotřebitelé cítí" pozitivní "," negativní "nebo" neutrální " téma ", říká Maxime-Samuel Nie-Rouquette, manažer úspěšných klientů společnosti Semeon Analytics, která se specializuje na analýzu sentimentu v Montrealu, která se specializuje na analýzu sentimentu.

Pokud je cíl zasažen mrtvý, analýza sentimentu zázraky pro maloobchodníky i n poskytující lepší přehledy a zkušenosti zákazníků, "říká Nie-Rouquette. "Když posloucháte konverzace probíhající online (například sociální média, blogy, fóra apod.), Společnost může pochopit spotřebitelské emoce a dát jim spojení, které přesahuje rámec toho, zda se produkt jednoduše prodává nebo ne."

Nie-Rouquette konstatuje, že aplikace pro analýzu sentimentu ve světě maloobchodníků jsou četné.

"Maloobchodníci mohou sledovat reakce svých zákazníků a zpětnou vazbu, aby posílili obsah pro" viralitu "nebo uplatňovali strategii kontroly škod v průběhu krizového řízení chřestovou vodou, která sužovala celé jídlo), "říká. "Maloobchodníci, jako jsou Walmart, Target a Costco, používají analýzu sentimentu, aby pochopili, co se jejich zákazníci starají a využívají tyto informace k tomu, aby přeměňovali své produkty, vytvářeli nový obsah nebo dokonce poskytovali nové produkty a služby."

analýza sentimentů je jedinečnou kombinací strojového učení a umělé inteligence, která umožňuje společnostem využívat digitální datové nástroje k vyčerpání užitečných a akceschopných kroků, které řídí spotřebitele sociálních médií směrem k jejich produktům a službám.

Ale pro firmy, které skutečně kopají hluboko do spotřebitelů Sociální mediální data, analýza sentimentu opravdu jim poskytuje životaschopné možnosti.

"Krátká biometrie nebo uvedení Neurosky náhlavní soupravy na každého, existují tři obecné oblasti měření, které maloobchodníci mohou používat své zákazníky: text a analýzu obličeje, "říká Sean MacPhedran, odborník na elektronický obchod v Smith.co, který pracoval s heavyweights jako AT & T a Microsoft, aby lépe řídil konzu transakce pomocí špičkových nástrojů, jako je umělá inteligence a soubory kognitivních dat.

Nejpřímějším používáním nástrojů analýzy sentimentu pro obchodníky je měření trendů obecného sentimentu na sociálních médiích, uvádí MacPhedran. Například sledování "Macy's" se zmiňuje a dívá se na slova kolem něj pro emoce a modifikátory. Emocionální slova jsou docela intuitivní pro to, abychom pochopili. "Crappy" nebo "nenávist" jsou špatné. "Úžasné" a "skvělé" jsou dobré. "

Existuje však zjevně více nuance, než řekl: "Komplexnější pohledy pocházejí od modifikátorů." "Například, existuje nějaká specifická lokalita spojená s klastry negativního sentimentu? Existuje nějaký specifický problém, který je spojen?" "Například by mohlo být uvedeno, že lidé jsou obecně spokojeni s návratovou politikou," uvedl MacPhedran.

V rámci větších datových sad bude existovat mnoho trendů (myslet na ně jako pohyblivé vektory), které budou fungovat nezávisle a pouze pomocí silného multivariační analýzu (jako je umělá inteligence nebo strojové učení) budou trendy skutečně jasné a akceptovatelné, konstatuje MacPhedran. "Nestačí znát" průměrné sentimenty "ohledně značky - to by bylo jako znát" průměrné počasí "pro celou planetu zítra," poznamenává.

Nový věk v analýze sentimentu
MacPhedran říká, že "příští generace" sentimentové analýzy, která přichází v příštích pěti letech, je velmi vzrušující.

914 Microservice API je schopen měřit emoce v psaném obsahu, ale také ve výrazu hlasu a obličeje. "Kvůli příkladu předpokládejme, že máme systém CRM, který zná uživatelské sociální úchyty a má obraz zákazníka použitelný s oprávněním zákazníka pro personalizaci založenou na rozpoznávání obličeje."

Ale není to všechno sluneční oblohy pro analýzu sentimentu - zvláště pokud se společnosti neřídí vhodně, technologicky.

"Existuje úlovek," poznamenává Nie-Rouquette. "Vzhledem k tomu, že páteř analýz sentimentu využívá Big Data s použitím datových souborů, které se skládají z tisíců a tisíců datových bodů, musí mít maloobchodníci k dispozici dostatek dat (včetně konverzací a recenzí zákazníků), aby získali podrobnější informace."

v některých případech, kdy jsou data nedostatečná, analýza sentimentu nemusí poskytnout dobrý přehled kvůli nedostatku statistické platnosti. Maloobchodníci musí také zajistit, aby se zapojili do svých komunit, aby podpořili nějaké rozhovory. "

To je opravitelné problém a jedna společnost by se měli zabývat, pokud chtějí získat maximální výhody analýzy sentimentu.

"Je to dobrý nápad," dodává Nie-Rouquette. "Díky dostupnosti dat o různých zdrojích online mohou společnosti (a zejména maloobchodní prodejci) využít analýzu sentimentu, aby získaly informace, které by nebyly možné pomocí tradičních marketingových metodologií."

Sociální sítě šíří více než drby

Třicet procent malých a středních firem, (SMB) byly infikovány škodlivým softwarem šířícím se přes stránky sociálních sítí, včetně Facebooku, který na špičce špatných infekcí souvisejících s sociálními sítěmi navazuje na YouTube a Twitter, podle nového průzkumu. A více než třetina z těch, kteří byli nakaženi, zaplatili za cenu opravy škody, což je více než 5 000 dolarů, podle Prvního ročního indexu sociálních médií Panda Security pro malé a střední podniky, který zkoumal 315 obchodů v USA s 1000 nebo méně zaměstnanci v období od července do srpna .

(Obchodní)

5 Způsobů, jak marketingové firmy dostat špatné digitální video

Video je silná síla v dnešní mediální scéně. Služba YouTube obdrží každý měsíc více než 1 miliardu unikátních návštěvníků a mnozí z těchto uživatelů hledají obsah o svých oblíbených produktech. Podle údajů společnosti Google počet videí pro nákupy - například hodnocení produktů, postupů a postupů "videa, která zobrazují poslední nákupy služby YouTuber - roste.

(Obchodní)