Twitter duyarlılık analizi, bir tweet metnindeki negatif, pozitif veya nötr duyguları tanımlar. Doğal dil işleme (NLP) ve makine öğrenimini kullanan bir metin analizidir. Orijinal verilerden öznel bilgileri tanımlar ve çıkarır, bir şirketin markasının, ürününün veya hizmetinin sosyal duyarlılığını daha iyi anlamasını sağlar. Aynı zamanda, müşterilerin çevrimiçi konuşmalarını analiz edin.
Duygu analizi sıklıkla müşteri geri bildirimlerini, anket yanıtlarını ve ürün incelemelerini analiz etmek için kullanılır.
Duygu analizinin bazı ilgili alanları, sosyal ağlardaki mevcut topluluklardaki faaliyetlerin izlenmesi, itibar yönetimi ve müşteri deneyimidir.
Twitter Duygu Analizi Nedir?
Twitter duygu analizi, özellikle Twitter’da bir dizi kelimenin arkasındaki duygusal tonu belirleme sürecidir. Duygu analizi aracı, müşterilerin tutumları, duyguları ve görüşleriyle ilgili anlamlı bilgileri çıkaran otomatik bir tekniktir.
Bir marka etrafındaki müşteri konuşmalarının sınıflandırılması çok önemlidir ve aşağıda listelenen çizgileri takip edebilir:
- Bir markanın ürün veya hizmetinin müşteriler için en önemli özellikleri.
- Bu marka özellikleri etrafındaki müşteri davranışları ve niyetleri.
Bu özellikler, müşteriler arasındaki marka itibarını ve markayla ilgili konuşmalarını daha insani bir yaklaşımla analiz etmek için önemli bir araçtır.
Duygu Analizi neden önemlidir?
Bir şirketin niteliksel verilerini, bilgiler farklı platformlar aracılığıyla toplandığında duygu analizi ile anlamlandırabiliriz.
-
Müşterinin Sesi (VoC) Programları
Müşterinin Sesi (VoC) Programları, müşterilerin bir marka hakkındaki duygularını ve endişelerini daha iyi anlamak için toplanan geri bildirimlerdir. Bu, müşteri deneyiminin iyileştirilmesi için çok önemlidir. Bu veriler bize risk önleme ve şirketin ürün veya hizmetleriyle ilgili sorunları daha iyi çözmeye yönelik stratejiler geliştirme imkanı sağlayacaktır.
Müşterilerin nasıl hissettiklerini ve görüşlerini değerlendirmek, artan sorunları ayırt etmenize ve ele almanıza yardımcı olabilir. Net Tavsiye Skoru (NPS) çalışmaları bu değerlendirmeleri yapmanın en iyi yoludur. Varsayım araştırması, içeriği NPS’nin itici güçlerine dönüştürür.
-
Müşteri Hizmetleri Deneyimi
Sıra dışı bir müşteri menfaati katılımı bir şirketi kurabilir ya da yıkabilir. Tahmin araştırması ve içerik incelemesinin her ikisi de müşteri geri görüşmelerine bağlanabilir. Varsayım incelemesi, soruları doğru kişilerle koordine ederek işlem sürelerini kısaltabilir ve verimliliği artırabilir. Sonunda, müşteriler daha iyi uzaklaşır; çok daha iyi ve daha güçlü bir destek katılımı ve kayıp oranlarını azaltabileceksiniz.
-
Ürün Deneyimi
Duygu analizi, müşterilerinizin ürünlerinizin veya hizmetlerinizin öne çıkan özellikleri ve faydaları hakkında ne hissettiğini belirleyebilir. Bu, yardım sunabilir ve daha önce dikkat edilmemiş olabilecek fırsat alanlarını ortaya çıkarabilir. Bu vitrindeki tüm rakipler üzerinden belirli bir ürün kategorisi hakkında eleştiri için çevrimiçi ürün denetimlerini araştırabilirsiniz. Bu noktada, müşterilerinizin yaklaşık olarak zıt düşündüğü konuları ortaya çıkarmak için tahmin incelemesi uygulayabileceksiniz. Bu, açıklıkları veya eklem sorunlarını ortaya çıkarabilir.
-
Marka Duyarlılık Analizi
Bir markayı çevreleyen duygular, iyi bir müşteri deneyimi için göz önünde bulundurulması gereken en önemli faktörlerden biridir. Marka duyarlılığına bağlı olarak satışlar artar veya azalır. Bu aynı zamanda marka sadakatine de yansır; olumlu duygular iyi yorumlar ve tavsiyelerle sonuçlanırken, olumsuz duygular müşteri kayıp oranlarını artırır. Duygu analizi, markalara müşterilerinin kendileri hakkında nasıl hissettiklerini izleyebilecekleri araçlar sağlar.
Forumlardaki ve sosyal medya platformlarındaki toplulukları incelemek, markanızın itibarının farkında olmak için tavsiye edilir. Şirketler ayrıca büyük resimdeki marka imajını anlamak için markalarını, ürün adlarını ve rakiplerinden bahsetmelerini de takip etmelidir. Bu, şirketlerin bir halkla ilişkiler kampanyasının veya yeni ürün lansmanının genel marka duyarlılığını nasıl etkilediğini değerlendirmelerine yardımcı olur.
-
Sosyal Medya Duyarlılık Analizi
Sosyal medya, potansiyel müşterilere ulaşmanın ve mevcut müşterileri elde tutmanın en yetenekli yollarından biri olabilir. Sosyal medyadaki harika müşteri yorumları ve paylaşımları, diğer müşterileri bir şirketten satın alma konusunda güçlendirir. Öte yandan, kötü yorumlar ve değerlendirmeler piyasadaki en zararlı reklamlardan biri olabilir.
Convergys Corp. tarafından yapılan bir araştırma, YouTube, Twitter veya Facebook’taki tek bir olumsuz yorumun bir şirkete 30’dan fazla müşteri kaybettirebileceğini doğruluyor.
-
Pazar Araştırması
Duygu analizi, şirketlerin yeni trendleri ayırt etmelerine, rakiplerini analiz etmelerine ve gelişmekte olan pazarları test etmelerine yardımcı olabilir.
Şirketlerin rakiplerin değerlendirme puanlarını analiz etmeleri gerekebilir. Bu bilgileri değerlendirmek için duygu analizi kullanmak, müşterilerin rakipler hakkında neleri sevip neleri sevmediklerini anlamaya yardımcı olabilir.
Twitter Duyarlılık Analizine Genel Bakış
Twitter, kamuoyu için açık bir şekilde oluşturulmuş bir platformdur. Tüketim toplumu da bir istisna değildir; onları güncel konuları ele alan platformda bulacağımızdan eminiz. Twitter’da kanaat önderlerini, önemli influencer’ları ve ilgili markaları buluyoruz. Şirketler, Twitter duygu analizini kullanarak kullanıcıların ürün ve hizmetlerle ilgili duyguları, pazar eğilimleri ve rekabetin başarı ve başarısızlıkları hakkında çok daha net bir bakış açısına sahip olacaktır. Twitter, genel tüketici duyarlılığı için mükemmel bir ölçüttür. Bir niş ve pazar eğilimlerini incelemek faydalı olacaktır.
-
Duygu analizi için neden twitter kullanılmalı?
Twitter, sosyal çalışmaları ölçmek için nispeten yeni bir araçtır. Herhangi bir konuda gönüllü olarak görüşlerini yazan milyonlarca insandan bahsediyoruz. Veri toplama ve araştırma için organik bir veri kaynağıdır. Şu anda özellikle bilim ve iş dünyası için sosyolojik, politik, ekonomik ve analitik analizler yapılmaktadır. Twitter, kamuoyunun nabzını tutmak için muhtemelen en iyi yerdir.
Belirli bir konuya yönelik bireysel ve grup tepkilerini incelemek duygu analizi yapmaktır. Anketler veri toplamak için hala olağanüstü bir araç olsa da, ilgilenilen konuyla ilgili belirli tweetlerin temini Twitter’da işlevseldir. Bu, her bir tweet’teki duyarlılığın arkasındaki davranışın hesaplanmasına ve ardından sonuçların toplanmasına olanak tanır. Şirketler bu bilgileri, ürün ve hizmetleri hakkında kamuoyunun görüşlerini almak, riskten kaçınmak ve veriye dayalı kararlar almak için kullanmaktadır.
Yakın zamana kadar, bir marka, makale veya fayda hakkındaki tweetleri analiz etmek manuel, karmaşık ve monoton bir işti; bir kişinin konuyla ilgili tweetleri tek tek gözden geçirmesini, hangilerinin alakalı olduğunu belirlemesini, dikkatlice incelemesini ve kriterlerine göre sınıflandırmasını gerektiriyordu. Bu sadece sürdürülemez değil, aynı zamanda pahalı ve zaman alıcıdır. Aynı zamanda insan hatalarına karşı savunmasız hale getirir.
Neyse ki yapay zeka alanındaki teknolojik gelişmeler, şirketlerin tweet duygu analizi için makine öğrenimi modellerini kullanmasına olanak sağladı. Bu şekilde, ihtiyaç duydukları bilgiyi ihtiyaç duydukları anda alabilirler.
Twitter Duygu Analizi gerçekleştirme adımları
1. Twitter verilerini toplayın
Twitter’dan bilgi toplamak için şunları göz önünde bulundurmalısınız:
- Güncel Tweetler: anahtar kelimeleri veya hashtag’leri gerçek zamanlı olarak izlemek için kullanışlıdır.
- Tarihsel Tweetler: farklı dönemlerdeki duyguları karşılaştırmak için değerlidir.
2. Verilerinizi hazırlayın
Duygu analizi için ilgili tweetleri seçtikten sonra sıra verileri hazırlamaya geldi. Bir çalışma veya duyarlılık analizi gerçekleştirmek için veri seçerken kürasyon yapılmalıdır. Seçilen içeriğin kalitesi ne kadar iyi olursa sonuçlar da o kadar iyi olur.
Emojiler, fazladan boşluklar, konu dışı referanslar vb. gibi alakasız bilgi veya maddelerin kaldırılması gerekir. Hazırlığın bir parçası olarak, örneğin yinelenen veya botlar tarafından oluşturulan tweetleri elemek için derinlemesine bir araştırma yapılmalıdır.
3. Verilerin Duygu Analizi
Kalite çalışması için uygun olan tweetler artık incelenmek üzere bir duygu analizi aracına gönderilebilir.
Sonuçları görselleştirin
Duygu analizi, elde edilen verileri ortaya çıkarmak için grafikler ve çizelgeler aracılığıyla KPI sonuçları üretir. Çevrimiçi itibar puanınızı yükseltmek, çevrimiçi varlığınız için önem ve güvenilirlik oluşturmayı gerektirir. Twitter duyarlılık analizi yaparak itibar puanınızı yükseltebilirsiniz.
Markanızın internet itibarı, şirketinizin sahip olabileceği en önemli varlıktır. Tüketicilerin yüzde 97’si yerel şirketleri internet üzerinden arıyor. Potansiyel tüketiciler şirketiniz hakkında bilgi edindiklerinde, izlenimlerine dayanarak fikir oluşturur ve satın alma kararları verirler.
İnternete koyduklarınız, iş veya eğlence için kim olduğunuzu doğru bir şekilde temsil eder. Bu ayak izi zamanla büyür ve yalnızca Twitter’da değil, Facebook, LinkedIn, Yelp vb. ortamlarda da fotoğraflar, yorumlar, retweetler ve gönderiler içerir. Bu etkileşim, Google aracılığıyla hızlı bir şekilde takip edilebilecek dijital bir iz bırakır. Çevrimiçi itibar puanınız ölçülebilir ve bu puanı nasıl yükselteceğinizi belirlerken göz önünde bulundurmanız gereken birçok değişken vardır.
Gerçek zamanlı analizi görselleştirmenin iki farklı yolu vardır – temel metin analizi veya jeo-uzamsal gerçek zamanlı analiz.
Gerçek zamanlı temel metin analizi
Tweetlerdeki metinleri analiz etmek ve gerçek zamanlı duyarlılık puanlaması yapmak zorlu bir iştir çünkü verileri akış halinde işlemeniz ve puanlamanız gerekir. Bir influencer gösterge tablosu oluşturmak da bu kullanım durumunda temeldir çünkü burada ‘konum’ ve influencer sıralaması gibi diğer veri noktaları dikkate alınmaz. Sıfırdan bir akış temel analizi oluşturmak için neler gerektiğini merak ediyorsanız, daha fazlasını buradan okuyun
Gerçek zamanlı jeo-uzamsal analiz
Küresel markalar için, küresel olarak neler olup bittiğini anlamak önemlidir. Marka itibarı, müşteri beklentilerine odaklanılarak takip edilen bölgesel temsilcilik ve iletişim protokolleri ile yönetilebilir. Google benzeri bir harita arayüzünde ‘salgınları’ ve trendleri anlamak, farklı bölgelerdeki ve kültürlerdeki farklı müşterilerin olayları nasıl yorumladığını anlamayı kolaylaştırır. Akış verileri (metin ve coğrafi veriler), makine öğrenimi ve reaktif gösterge tabloları ile uğraştığınız için bu çok kısa sürede son derece karmaşık hale gelir.
QuestionPro ile Twitter Duygu Analizi
QuestionPro gibi platformlar, Twitter ve diğer medyada duyarlılık analizinizi gerçekleştirmeniz için size çeşitli araçlar ve işlevler sağlayacaktır.
QuestionPro CX ile müşterilerinizin markanız hakkında ne algıladığını derinlemesine öğrenebilecek ve onlarla olan her türlü etkileşiminizi değerlendirebileceksiniz.
Çok sayıda işlevi arasında Duygu Analizi modülü, daha sonra analiz etmek üzere sosyal ağlar ve inceleme portalları gibi kanallar aracılığıyla hedef kitlenizden veri toplamanıza olanak tanıyacak ve burada gelişmiş veri filtrelemesi yapabileceksiniz.
Bu yeterli değilmiş gibi, QuestionPro CX bir duygu analizi aracından çok daha fazlasıdır. Ayrıca çeşitli memnuniyet, itibar yönetimi ve sosyal dinleme çalışmaları gerçekleştirerek kamuoyunun size yönelik algısını iyileştirerek markanızı güçlendirebilirsiniz.
Aracımız hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? Sizinle konuşmaktan memnuniyet duyarız!
