Een Twitter-sentimentanalyse identificeert negatieve, positieve of neutrale emoties in de tekst van een tweet. Het is een tekstanalyse met behulp van natuurlijke taalverwerking (NLP) en machinaal leren. Het identificeert en extraheert subjectieve informatie uit originele gegevens, waardoor een bedrijf een beter inzicht krijgt in het sociale sentiment over zijn merk, product of dienst. Analyseer tegelijkertijd de online conversaties van klanten.
Sentimentanalyse wordt vaak gebruikt om feedback van klanten, reacties op enquêtes en productbeoordelingen te analyseren.
Enkele relevante gebieden van sentimentanalyse zijn het monitoren van de activiteiten in bestaande gemeenschappen binnen sociale netwerken, reputatiebeheer en klantervaring.
LEER OVER: Data Analytics Projecten
Wat is Twitter Sentiment Analyse
Een Twitter-sentimentanalyse is het proces waarbij de emotionele toon achter een reeks woorden wordt bepaald, specifiek op Twitter. Een tool voor sentimentanalyse is een geautomatiseerde techniek die zinvolle klantinformatie verzamelt met betrekking tot hun attitudes, emoties en meningen.
De classificatie van klantenconversaties rond een merk is cruciaal en kan de onderstaande lijnen volgen:
- De meest relevante kenmerken van het product of de dienst van een merk voor klanten.
- Het gedrag en de intenties van klanten rond die merkkenmerken.
Deze kenmerken zijn een essentieel hulpmiddel voor het analyseren van de merkreputatie bij klanten en hun gesprekken over het merk met een meer menselijke benadering.
Waarom is Sentimentanalyse belangrijk?
We kunnen betekenis geven aan de kwalitatieve gegevens van een bedrijf met sentimentanalyse zoals semantische analyse wanneer de informatie via verschillende platforms is verzameld.
-
Voice of Customer (VoC) programma’s
Voice of Customer (VoC) programma’s is de feedback die wordt verzameld om de gevoelens en zorgen van klanten over een merk beter te begrijpen. Dit is cruciaal voor de verbetering van de klantervaring. Met deze gegevens kunnen we risico’s voorkomen en strategieën ontwikkelen om problemen met de producten of diensten van het bedrijf beter op te lossen.
Evalueren hoe klanten zich voelen en wat hun mening is, kan je helpen om opkomende problemen op te sporen en aan te pakken. Net Promoter Score (NPS) onderzoeken zijn de beste manier om deze evaluaties uit te voeren. Onderzoek naar de veronderstelling maakt van de inhoud de drijvende kracht achter NPS.
-
Ervaring met klantenservice
Een buitengewone betrokkenheid bij klantenvoordeel kan een bedrijf maken of breken. Schattingsonderzoek en inhoudelijk onderzoek kunnen beide worden gekoppeld aan ruggespraak met de klant. Aangenomen onderzoek kan de afhandelingstijd verkorten en de productiviteit verhogen door vragen te coördineren met de juiste mensen. Uiteindelijk zullen klanten ver weg beter worden; een veel betere en sterkere betrokkenheid, en je zult in staat zijn om het aantal opzeggingen te verminderen.
-
Product Ervaring
Sentimentanalyse kan vaststellen hoe je klanten denken over de hoogtepunten en voordelen van je producten of diensten. Dit kan hulp bieden en kansen aan het licht brengen waar je eerder misschien niet bij stilstond. Je kunt online artikelcontroles uitpluizen voor kritiek op een bepaalde artikelcategorie ten opzichte van alle concurrenten in deze vitrine. Op dat moment kun je schattingsonderzoek toepassen om onderwerpen te ontdekken waar je klanten anders over denken. Dit kan openingen of gewrichtsproblemen aan het licht brengen.
-
Merk sentiment analyse
Het gevoel rond een merk is een van de belangrijkste factoren voor een goede klantervaring. Afhankelijk van het merksentiment stijgt of daalt de verkoop. Dit wordt ook weerspiegeld in merkloyaliteit, waar positieve sentimenten resulteren in goede recensies en aanbevelingen, terwijl negatieve sentimenten de opzegpercentages van klanten verhogen. Sentimentanalyse biedt merken hulpmiddelen om na te gaan hoe hun klanten over hen denken.
Het is raadzaam om de gemeenschappen op forums en sociale mediaplatforms te bestuderen om de reputatie van je merk te kennen. Bedrijven moeten ook hun merk, productnamen en vermeldingen van concurrenten bijhouden om het merkimago in het grote geheel te begrijpen. Dit helpt bedrijven te beoordelen hoe een PR-campagne of nieuwe productlancering het algemene merksentiment heeft beïnvloed.
Sociale media kunnen een van de beste manieren zijn om potentiële klanten te bereiken en bestaande klanten te behouden. Goede klantbeoordelingen en posts op sociale media zorgen ervoor dat andere klanten bij een bedrijf gaan kopen. Aan de andere kant kunnen slechte recensies en commentaren een van de schadelijkste reclames zijn die er zijn.
Onderzoek door Convergys Corp. bevestigt dat één negatieve recensie op YouTube, Twitter of Facebook ervoor kan zorgen dat een bedrijf meer dan 30 klanten verliest.
-
Marktonderzoek
Sentimentanalyse kan bedrijven helpen om nieuwe trends te onderscheiden, concurrenten te analyseren en opkomende markten te testen.
Bedrijven moeten mogelijk de scores van beoordelingen van concurrenten analyseren. Het gebruik van sentimentanalyse om deze informatie te evalueren kan helpen herkennen wat klanten wel of niet leuk vinden aan de concurrenten.
Twitter Sentiment Analyse Overzicht
Twitter is een platform dat openlijk is gecreëerd voor de publieke opinie. Het consumentenpubliek is geen uitzondering; we zijn er zeker van dat we ze op het platform zullen aantreffen om actuele onderwerpen te bespreken. We vinden opinieleiders, belangrijke beïnvloeders en relevante merken op Twitter. Door een Twitter-sentimentanalyse te gebruiken, krijgen bedrijven een veel duidelijker beeld van de gevoelens van gebruikers over producten en diensten, markttrends en het succes en falen van de concurrentie. Twitter is een uitstekende metriek van het algemene consumentensentiment. Het zal nuttig zijn om een niche en de markttrends te bestuderen.
-
Waarom twitter gebruiken voor sentimentanalyse?
Twitter is een relatief nieuw instrument voor het meten van sociale studies. We hebben het over miljoenen mensen die vrijwillig hun mening schrijven over een onderwerp. Het is een organische gegevensbron voor gegevensverzameling en onderzoek. Er worden momenteel sociologische, politieke, economische en analytische analyses uitgevoerd, vooral voor de wetenschap en het bedrijfsleven. Twitter is misschien wel de beste plek om de publieke opinie te peilen.
Het bestuderen van individuele en groepsreacties op een specifiek onderwerp is sentimentanalyse. Hoewel polls nog steeds een fenomenaal hulpmiddel zijn om gegevens te verzamelen, is het aanbod van specifieke tweets over het onderwerp van interesse functioneel op Twitter. Hiermee kan het gedrag achter het sentiment in elke tweet worden berekend en kunnen de resultaten vervolgens worden samengevoegd. Bedrijven gebruiken deze informatie om de publieke opinie over hun producten en diensten te verzamelen, risico’s te vermijden en datagestuurde beslissingen te nemen.
Tot voor kort was het analyseren van tweets over een merk, artikel of voordeel een handmatige, complexe en eentonige taak; iemand moest de tweets over het onderwerp één voor één doornemen, bepalen welke relevant waren en ze zorgvuldig onderzoeken en classificeren op basis van hun criteria. Het is niet alleen onhoudbaar, maar ook duur en tijdrovend. Het maakt het ook kwetsbaar voor menselijke fouten.
Gelukkig hebben technologische ontwikkelingen op het gebied van AI bedrijven in staat gesteld om modellen voor machinaal leren te gebruiken voor sentimentanalyse van tweets. Zo kunnen ze de kennis krijgen die ze nodig hebben wanneer ze die nodig hebben.
Stappen om Twitter Sentiment Analyse uit te voeren
1. Twitter-gegevens verzamelen
Om informatie van Twitter te verzamelen, moet je overwegen:
- Huidige Tweets: handig om trefwoorden of hashtags in realtime te volgen.
- Historische Tweets: waardevol om sentimenten over verschillende periodes te vergelijken.
2. Bereid uw gegevens voor
Het is tijd om de gegevens voor te bereiden na het selecteren van de relevante tweets voor sentimentanalyse. Curation moet gebeuren bij het selecteren van gegevens om een onderzoek of sentimentanalyse uit te voeren. Hoe beter de kwaliteit van de geselecteerde inhoud, hoe beter de resultaten.
Irrelevante informatie of inhoud zoals emoji’s, extra witruimte, verwijzingen die niet bij het onderwerp horen, enz. moeten worden verwijderd. Als onderdeel van de voorbereiding moet een diepgaand onderzoek worden gedaan om bijvoorbeeld dubbele of door bots gegenereerde tweets uit te sluiten.
3. Sentimentanalyse van de gegevens
Tweets die in aanmerking komen voor het kwaliteitsonderzoek kunnen nu worden voorgelegd aan een tool voor sentimentanalyse voor onderzoek.
Visualiseer de resultaten
Sentimentanalyse genereert KPI-resultaten via grafieken en diagrammen om de verkregen gegevens weer te geven. Om je online reputatiescore op te krikken, moet je online aanwezigheid belangrijk en betrouwbaar zijn. Je kunt je reputatiescore verhogen door een Twitter-sentimentanalyse uit te voeren.
De internetreputatie van je merk is het belangrijkste bezit dat je bedrijf kan hebben. Zevenennegentig procent van de consumenten zoekt online naar lokale bedrijven. Wanneer potentiële consumenten je bedrijf leren kennen, vormen ze meningen en nemen ze aankoopbeslissingen op basis van hun indrukken.
Wat je online zet, geeft nauwkeurig weer wie je bent voor werk of plezier. Die voetafdruk groeit na verloop van tijd en omvat foto’s, commentaren, retweets en berichten op niet alleen Twitter, maar ook Facebook, LinkedIn, Yelp, enz. Deze interactie laat een digitaal spoor achter dat snel kan worden getraceerd via Google. Je online reputatiescore is kwantificeerbaar en er zijn veel variabelen waarmee je rekening moet houden als je uitzoekt hoe je deze kunt verhogen.
Er zijn twee verschillende manieren om real-time analyse te visualiseren – eenvoudige tekstanalyse of geospatiale real-time analyse.
Real-time basistekstanalyse
Tekst van tweets analyseren en sentiment scoren in realtime is een uitdaging omdat je gegevens op een streaming manier moet verwerken en scoren. Het produceren van een influencer-dashboard is in deze use case ook basaal, omdat andere gegevenspunten zoals ‘locatie’ en influencer-ranking hier niet in aanmerking worden genomen. Als je nieuwsgierig bent naar wat er nodig is om een streaming basisanalyse vanaf nul op te bouwen, lees dan hier meer
Geospatiale analyse in realtime
Voor wereldwijde merken is het belangrijk om te begrijpen wat er wereldwijd gebeurt. De merkreputatie kan worden beheerd door een regionale vertegenwoordiging en communicatieprotocollen die worden gevolgd met aandacht voor de verwachtingen van de klant. Inzicht in ‘uitbraken’ en trends in een Google-achtige kaartinterface maakt het eenvoudig om te begrijpen hoe verschillende klanten in verschillende regio’s en culturen gebeurtenissen interpreteren. Dit wordt al snel extreem complex omdat je te maken hebt met streaming data (tekst en geospatiale data), machine learning en reactieve dashboards.
Twitter Sentimentanalyse met QuestionPro
Platformen zoals QuestionPro bieden je verschillende tools en functionaliteiten om je sentimentanalyse op Twitter en andere media uit te voeren.
Met QuestionPro CX weet u precies wat uw klanten van uw merk vinden en kunt u elk punt van interactie met hen evalueren.
Een van de vele functies is de module Sentimentanalyse waarmee je gegevens van je doelgroep kunt verzamelen via kanalen zoals sociale netwerken en beoordelingsportalen voor latere analyse, waarbij je kunt taggen en geavanceerde gegevensfiltering kunt uitvoeren.
Alsof dat nog niet genoeg is, is QuestionPro CX veel meer dan een tool voor sentimentanalyse. Je kunt ook verschillende onderzoeken uitvoeren naar tevredenheid, reputatiemanagement en social listening om je merk een boost te geven door de perceptie van het publiek over jou te verbeteren.
Wil je meer weten over onze tool? We staan je graag te woord!
