विषय
- वाक्य विश्लेषण क्या है?
- सेंटीमेंट डेटा कैसे कैप्चर किया जाता है?
- तो क्यों मॉनिटर सामाजिक Chatter सब पर?
- लेकिन इससे पहले कि आप एक वाक्य विश्लेषण रणनीति अपनाएं ...
- सोशल मीडिया मॉनिटरिंग की ओर एक कदम
ले जाओ:
सेंटीमेंट विश्लेषण एक लंबा सफर तय कर चुका है, लेकिन कंपनियों को अभी भी वास्तव में लाभ के लिए कुछ दिशानिर्देशों का पालन करने की आवश्यकता है।
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 इस बदलाव से उन्हें क्या फायदा हो सकता है। जल्द ही, वे यह जानने में रुचि रखते थे कि लोग उनके बारे में क्या कह रहे हैं और उनकी प्रतिस्पर्धा या। 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। यहां अच्छी तरह से देखें कि यह कैसे काम करता है - और जब कंपनियों को इसे लागू करना चाहिए।वाक्य विश्लेषण क्या है?
सेंटेंस एनालिसिस वेब से ट्वीट, स्टेटस, कमेंट और पोस्ट जैसी सूचनात्मक और प्रोग्रामेटिक रूप से एक्सट्रेक्ट निकालने की एक प्रक्रिया है। 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 अर्थ के आधार पर अलग-अलग अर्थ होते हैं। सिस्टम उस कॉन्न को निर्धारित करने में अयोग्य थे जिसमें एस को फंसाया गया था। 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 भावना विश्लेषण कंपनियां जैसे कि FACE समूह और डेटाशिफ्ट, सेंटीमेंट डेटा सटीकता में सुधार के लिए मैन्युअल और स्वचालित तकनीकों के मिश्रण का उपयोग कर रहे हैं। सिस्टम की विश्वसनीयता में सुधार के लिए एक निश्चित अंतराल के बाद लोगों की एक टीम 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 चीज़ को अलग-अलग चुनाव में देखता है, और एक निश्चित विषय के बारे में उनका ज्ञान और निर्णय विशेषज्ञों से भिन्न हो सकता है। इसके अलावा, व्यंग्य का पता लगाने या उस टोन का संदर्भ देने का कोई उद्देश्य नहीं है जिसमें फंसाया गया हो।
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 आगे बढ़ने के लिए सबसे सटीक तस्वीर प्रदान नहीं कर सकता है, या आपके नवीनतम विपणन अभियान को लक्षित दर्शकों द्वारा कैसे प्राप्त किया गया था, इसकी एक बात काफी अच्छी है: शुरुआती चेतावनी संकेतों का पता लगाना।कोई भी कंपनी सोशल मीडिया पर बुरा नहीं मानना 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, डोमिनोज पिज्जा श्रृंखला के दो कर्मचारियों ने खुद को YouTube पर ग्राहक पिज्जा (स्वास्थ्य कोड नियमों का उल्लंघन नहीं करने के लिए उल्लेख नहीं) दूषित करते हुए एक वीडियो पोस्ट किया। वीडियो वायरल हुआ, 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 इससे होने वाली समस्याओं को दूर करने के लिए बेहतर तैयार हो सकते थे। (फेल में और सुझाव पाएं: 15 चीजें जो आपको 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। , लिंक्डइन, ब्लॉग, ई-कॉमर्स साइटें (उत्पाद समीक्षा) और समाचार साइटें सबसे लोकप्रिय विकल्प हैं। यह निर्धारित करना कि किन लोगों पर ध्यान केंद्रित करना है, कंपनी के लक्षित 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 एक भावना विश्लेषण रणनीति नहीं है।
किसके प्रति 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 जगह पर नहीं है, तो भाव विश्लेषण बहुत 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 छोटे बदलाव भी हो सकते हैं।सोशल मीडिया मॉनिटरिंग एक लंबा रास्ता तय कर चुकी है और वास्तविक लाभ पहुंचा रही 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।