วิธีใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า

การวิเคราะห์ความรู้สึกคืออะไร?

การวิเคราะห์ความคิดเห็นหรือการทำเหมืองความคิดเห็นเป็นเทคนิคของ AI ที่ใช้เพื่อทำความเข้าใจว่าความคิดเห็นที่แสดงออกมาในข้อมูลนั้นเป็นเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง อัลกอริทึมเหล่านี้ทำงานร่วมกับงาน AI อื่นๆ เช่น การรู้จำเอนทิตีที่มีชื่อ (NER) การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เพื่อวัดความรู้สึกในข้อมูลอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

แบรนด์ต่างๆ ใช้เครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกในการตลาด AI เพื่อแสดงข้อมูลสำคัญในข้อมูลเสียงของลูกค้า (VoC) จากแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น การรับฟังทางสังคม บทวิจารณ์ แบบสำรวจ การโต้ตอบของศูนย์ติดต่อ ฯลฯ เพื่อติดตามสถานะของแบรนด์ ปรับปรุงผลิตภัณฑ์ และเพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้า และการเก็บรักษา

เครื่องมือต่างๆ เช่น Sprout Social มีการทำเหมืองข้อมูลความรู้สึกเป็นคุณสมบัติในตัวของระบบอัตโนมัติของ AI เพื่อให้คุณสามารถควบคุมข้อมูลเชิงลึกทางสังคมเชิงรุกเพื่อตรวจสอบความสมบูรณ์ของแบรนด์ ปรับปรุงประสิทธิภาพ และผลักดันผลกระทบทางธุรกิจ

ประเภทของการวิเคราะห์ความรู้สึกคืออะไร?

การวิเคราะห์ความรู้สึกมีสามระดับ ได้แก่ ตามเอกสาร ตามหัวข้อ และตามแง่มุม มาทำลายมันกันเถอะ

การวิเคราะห์ความรู้สึกตามเอกสาร

นี่คือการขุดความคิดเห็นขั้นพื้นฐานที่ใช้ในการวิเคราะห์ประโยคง่ายๆ และบอกคุณว่ามันเป็นลบหรือบวก

การวิเคราะห์ความรู้สึกตามหัวข้อ

การวิเคราะห์ความคิดเห็นระดับหัวข้อใช้สำหรับข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น โดยจะแบ่งประโยคหรือย่อหน้าที่ซับซ้อนเพื่อระบุคำและวลีที่เกิดซ้ำและจัดประเภทเป็นหัวข้อต่างๆ จากนั้นจะวัดความรู้สึกสำหรับแต่ละหัวข้อแยกกัน

เมื่อใช้เพื่อวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าบนโซเชียลมีเดียหรือแพลตฟอร์มการรีวิว การวิเคราะห์หัวข้อจะช่วยให้คุณเข้าใจประเด็นสำคัญที่กล่าวถึงในข้อความได้ดีขึ้น ซึ่งคุณสามารถติดตามได้

การวิเคราะห์ความรู้สึกตามแง่มุม

การวิเคราะห์ความคิดเห็นตามแง่มุมขั้นสูงที่สุดในสามแบบใช้การจำแนกความหมายเพื่อทำความเข้าใจความคิดเห็นที่อาจไม่มีคำเชิงบวกอย่างชัดเจน เช่น "ความรัก" หรือ "ความเกลียดชัง" และบอกคุณถึงความรู้สึกของพวกเขา

นอกเหนือจากการระบุและจำแนกหัวข้อต่างๆ เช่น "อาหาร" หรือ "เครื่องดื่ม" ตามตัวอย่างด้านล่างแล้ว ยังแบ่งประเด็นต่างๆ ในหัวข้อเหล่านั้นเพิ่มเติมเพื่อวัดความรู้สึก ซึ่งจะให้ข้อมูลเชิงลึกแบบละเอียดซึ่งคุณสามารถใช้ประกอบการตัดสินใจทางธุรกิจได้

ความท้าทายในการวิเคราะห์ความรู้สึก

การวิเคราะห์ความรู้สึกขึ้นอยู่กับว่าโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้รับการฝึกฝนให้วิเคราะห์ข้อมูลได้ดีเพียงใด แต่ถึงแม้จะใช้เวอร์ชันขั้นสูง ปัญหาบางอย่างอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง เหล่านี้รวมถึง:

• ขั้วความรู้สึก: การวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถระบุคำหลักที่แสดงถึงอารมณ์ต่างๆ เช่น "รัก" "เกลียด" หรือ "ดีที่สุด" ได้อย่างง่ายดาย ซึ่งมีคะแนนขั้วบวกสูง (+1) และลบ (-1) ความท้าทายเกิดขึ้นเมื่อข้อความมีวลีเช่น "ไม่เลว" ซึ่งตัวแบบไม่รู้จัก ส่งผลให้คะแนนความเชื่อมั่นไม่ถูกต้อง
• การเสียดสี: ผู้คนใช้การประชดประชันและการเสียดสีในบทสนทนาและมส์บนโซเชียลมีเดีย แมชชีนเลิร์นนิงไม่รู้จักคำชมแบบอ้อมๆ ว่าเป็นแง่ลบ และสามารถตีความคำพูดประชดประชันว่าเป็นแง่บวกได้
• อิโมจิ: การวิเคราะห์ความรู้สึกขึ้นอยู่กับการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการวิเคราะห์ข้อความสำหรับการขุดความคิดเห็น แต่ความคิดเห็นบนโซเชียลมีเดียอาจถูกน้ำท่วมด้วยอิโมจิ เพื่อแก้ปัญหานี้ คุณต้องมีเครื่องมือเช่น Sprout ที่จะระบุอิโมจิในข้อมูลข้อความและนำมาพิจารณาในขณะที่วัดความรู้สึกต่อแบรนด์หรือผลิตภัณฑ์

• รูปของคำพูด: โปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่องไม่เข้าใจรูปของคำพูด เช่น สำนวนและคำอุปมาอุปไมย ตัวอย่างเช่น สำนวนเช่น "ภายใต้สภาพอากาศ" จะไม่มีความหมายตามบริบทสำหรับเครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึก จะไม่สนใจข้อความและทำให้ความแม่นยำของผลลัพธ์ลดลง
• การปฏิเสธ: เครื่องมือขุดเหมืองความรู้สึกไม่สามารถรับรู้ถึงการปฏิเสธสองครั้งในประโยค เช่น “ฉันไม่มีสตาร์บัคส์ไม่ได้!” ในกรณีเช่นนี้ เครื่องมือจะไม่สนใจความคิดเห็นหรือจัดประเภทเป็นเชิงลบ ซึ่งจะทำให้คะแนนความเชื่อมั่นคลาดเคลื่อน
• ประโยคเปรียบเทียบ: ประโยคเปรียบเทียบนั้นยุ่งยากเพราะไม่ได้ระบุว่าลูกค้ามีความสุขหรือไม่มีความสุขเว้นแต่จะระบุไว้ ตัวอย่างเช่น ความคิดเห็น “Galaxy S20 ใหญ่กว่า Apple iPhone 12” สามารถตีความเป็นบวกหรือลบได้ตามความต้องการของลูกค้า
• การวิเคราะห์ความคิดเห็นหลายภาษา: เมื่อความคิดเห็นมีหลายภาษา จะเป็นการรวมความท้าทายของอัลกอริทึมการวิเคราะห์ความคิดเห็น โชคดีที่ปัญหานี้ได้รับการแก้ไขเมื่อเครื่องมือมีการขุดความคิดเห็นหลายภาษาในตัว เช่น Sprout

คะแนนความเชื่อมั่นคำนวณอย่างไร?

คะแนนความเชื่อมั่นจะวัดเป็นขั้ว โดย -1 เป็นลบ 0 เป็นกลาง และ 1 เป็นบวก สามารถคำนวณได้สามวิธี:

วิธีนับคำ

ในวิธีนี้ คะแนนความเชื่อมั่นจะคำนวณโดยการลดจำนวนเหตุการณ์เชิงลบจากเชิงบวก ตัวอย่างเช่น 1 - 2 = -1 ดังนั้นความเชื่อมั่นที่วัดได้จึงเป็นลบ วิธีนี้ใช้สำหรับข้อความธรรมดา

วิธีความยาวประโยค

คะแนนจะคำนวณตามความยาวของประโยค โดยที่จำนวนรวมของคำที่เกิดขึ้นในเชิงบวกจะถูกลบออกจากคำที่เป็นลบ แล้วหารด้วยจำนวนคำทั้งหมด ตัวอย่างเช่น 1-2/42 = -0.0238095 วิธีนี้มักใช้สำหรับประโยคที่ซับซ้อนและความคิดเห็นที่ยาวขึ้น

วิธีอัตราส่วนการนับคำ

นี่เป็นวิธีที่นิยมมากที่สุดในการคำนวณคะแนนความรู้สึก จำนวนเหตุการณ์เชิงบวกทั้งหมดในข้อความหารด้วยจำนวนเหตุการณ์เชิงลบทั้งหมด และเพิ่มด้วยหนึ่ง ตัวอย่างเช่น 1/ 2+1 = 0.33333

ในท้ายที่สุด อินสแตนซ์ของคะแนนที่แยกจากกันทั้งหมดเหล่านี้จะถูกคำนวณในรูปแบบเปอร์เซ็นต์ไทล์ เพื่อให้คะแนนความเชื่อมั่นโดยรวมเกี่ยวกับแบรนด์ ผลิตภัณฑ์ หรือประสบการณ์ของลูกค้า

แหล่งที่มาของข้อมูลการวิเคราะห์ความรู้สึกคืออะไร?

ต่อไปนี้คือรายการแหล่งข้อมูลเสียงของลูกค้า (VoC) ที่สำคัญ เพื่อใช้ในการรวบรวมข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความคิดเห็นของลูกค้า

• การรับฟังทางโซเชียลมีเดีย: การฟังทางโซเชียลช่วยให้คุณเข้าถึงความคิดและความคิดเห็นของลูกค้าที่ไม่ถูกกรอง นี่เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการรับข้อมูลเชิงลึกที่ลึกขึ้นว่าลูกค้าของคุณรู้สึกอย่างไรเกี่ยวกับแบรนด์ เนื้อหา หรือบริการลูกค้าของคุณ ด้วย Sprout คุณสามารถวัดความรู้สึกนี้ได้อย่างง่ายดายจากเครือข่ายต่างๆ เช่น Twitter, Facebook และ Instagram ทั้งหมดนี้รวมอยู่ในแพลตฟอร์มเดียว
• แพลตฟอร์มการตรวจสอบ: แพลตฟอร์มการตรวจสอบธุรกิจเป็นแหล่งสำคัญในการวัดสถานะของแบรนด์ Sprout ช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์แพลตฟอร์มรีวิวต่างๆ เช่น Google My Business, Yelp, TripAdvisor และแม้แต่ Glassdoor เพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้

• ข่าว : เข้าถึงบทความข่าวเพื่อติดตามความรู้สึกที่มีต่อแบรนด์และคู่แข่งของคุณ
• พ็อดคาสท์: พ็อดคาสท์เป็นแหล่งข้อมูลยอดนิยมสำหรับการรวบรวมข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับอารมณ์ในหัวข้อที่กำลังเป็นกระแสซึ่งอาจบ่งบอกถึงแนวโน้มของอุตสาหกรรมที่เกิดขึ้นใหม่
• แบบสำรวจ: ด้วยการวิเคราะห์การตอบแบบสำรวจความคิดเห็น คุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกของแบรนด์แบบองค์รวมที่นอกเหนือไปจากคะแนนโปรโมเตอร์สุทธิ (NPS) หรือระบบการให้คะแนนดาว
• การโต้ตอบกับฝ่ายบริการลูกค้า : อีเมลการดูแลลูกค้า บันทึกการโทร และตั๋วเป็นแหล่งสำคัญในการติดตามและจัดการกับประเด็นหลักทั่วไปในการร้องเรียนของลูกค้า
• แหล่งที่มาของข้อความอื่นๆ: การวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถทำได้กับข้อมูลใดๆ ที่มีอยู่ในข้อความ ที่โดดเด่นในอุตสาหกรรมต่างๆ ได้แก่ รายงานสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ เช่น ข้อมูลด้านสุขภาพและเอกสารการวิจัย ข้อมูลสาธารณะในเว็บไซต์และแพลตฟอร์มของรัฐบาล และแม้แต่เว็บไซต์เกมอย่าง Twitch

เหตุใดการวิเคราะห์ความรู้สึกจึงมีความสำคัญ

ต่อไปนี้คือสาเหตุหลักบางประการที่ทำให้การวิเคราะห์ความรู้สึกมีความสำคัญต่อธุรกิจ

ความเร็วและขนาด

เครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกประมวลผลความคิดเห็นหลายร้อยรายการในไม่กี่นาที และจัดการการเรียก API นับล้านครั้งต่อวัน สิ่งนี้ทำให้แบรนด์ได้รับข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าอย่างทันท่วงที เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของแบรนด์เพื่อเติบโตและดึงดูดผู้ชม

ความแม่นยำ

อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจะคำนวณความรู้สึกจากข้อมูลความคิดเห็นของลูกค้าที่กระจัดกระจายจำนวนมหาศาล และวัดผลคะแนนได้แม่นยำกว่าการทำด้วยตนเอง นอกจากนี้ยังลดขอบเขตของอคติผ่านอารมณ์ความรู้สึกของมนุษย์ที่สามารถเล็ดลอดเข้ามาได้ ตัวอย่างเช่น ผู้จัดการร้านที่อาจเพิกเฉยต่อความคิดเห็นเชิงลบเพราะมาจากอดีตพนักงาน

การวิเคราะห์หัวข้อและแง่มุม

คุณสามารถเปิดเผยหัวข้อที่กำลังเป็นกระแสและแง่มุมต่างๆ ของธุรกิจของคุณจากการสนทนาผ่านเครือข่ายโซเชียลมีเดียและแพลตฟอร์มการวิจารณ์ผ่านแฮชแท็กและคำหลัก และเข้าใจความรู้สึกที่มีต่อแบรนด์ ข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและนำไปใช้ได้จริงเหล่านี้ช่วยให้คุณสามารถปรับปรุงผลิตภัณฑ์และข้อเสนอ การบริการลูกค้า และด้านอื่นๆ ของธุรกิจของคุณเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของแบรนด์

คุณยังได้รับข้อมูลเชิงลึกผ่านกลุ่มเมฆคำ ซึ่งให้มุมมองอย่างรวดเร็วเกี่ยวกับธีมและหัวข้อที่สำคัญในการสนทนากับลูกค้าเกี่ยวกับแบรนด์ของคุณ และด้วยรูปลักษณ์ที่โดดเด่น เวิร์ดคลาวด์จึงง่ายต่อการเข้าใจและเหมาะสำหรับการแบ่งปันระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในองค์กรที่กว้างขึ้น

วิเคราะห์ข้อมูล VoC หลายภาษา

ข้อมูลหลายภาษาเป็นเรื่องปกติในการฟังทางสังคม เครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกช่วยให้แบรนด์ต่างๆ เข้าใจลูกค้าที่มีความหลากหลายทางวัฒนธรรมและเชื้อชาติ เพื่อความเข้าใจแบบองค์รวมของความรู้สึกต่อแบรนด์

วัดผล KPI

คุณสามารถวัดตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลักได้อย่างแม่นยำ เพื่อให้ทราบว่ากลยุทธ์ของคุณด้านใดที่ได้ผลและด้านใดที่ต้องปรับปรุง นี่เป็นสิ่งสำคัญในการวัดประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาดของคุณและทำการเปลี่ยนแปลงที่เหมาะสมในแบบเรียลไทม์เพื่อให้มั่นใจว่าจะประสบความสำเร็จ ในทำนองเดียวกัน คุณสามารถจัดการการรับรู้แบรนด์และดึงข้อมูลเชิงลึกของแบรนด์โดยการติดตามความรู้สึกในการกล่าวถึงทางสังคมและบทวิจารณ์ของลูกค้า

การวิเคราะห์ความรู้สึกทำงานอย่างไร?

การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นกระบวนการที่ซับซ้อน ดังนั้นเราจึงแบ่งออกเป็นสามขั้นตอนที่สำคัญ

ขั้นตอนที่ 1: การรวบรวมข้อมูล

การเลือกแหล่งที่มาของข้อมูล VoC เป็นการตัดสินใจที่สำคัญซึ่งจะส่งผลต่อความถูกต้องของข้อมูลเชิงลึกของคุณ ตามกฎทั่วไป แพลตฟอร์มโซเชียลและออนไลน์ที่ลูกค้าที่มีค่าที่สุดของคุณใช้บ่อยคือแหล่งที่ดีที่สุด เมื่อคุณเลือกแพลตฟอร์มที่ต้องการควบคุมแล้ว เครื่องมือวิเคราะห์ความรู้สึกจะเข้าถึงแหล่งข้อมูลโดยกำเนิด ไม่ว่าจะผ่านการรวม API สดหรือการขูดข้อมูล

ขั้นตอนที่ 2: การประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล

เมื่อข้อมูลถูกจัดเรียง ข้อมูลจะผ่านการประมวลผลข้อมูลผ่านแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อเปลี่ยนข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างให้เป็นรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ข้อความและการทำเหมืองข้อมูล

งาน AI เช่น การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ (NER) ระบุการกล่าวถึงแบรนด์ สถานที่ สกุลเงิน และข้อมูลอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลเชิงลึกที่คุณต้องการรวบรวม อัลกอริทึมการค้นหาความหมายช่วยให้เครื่องมือเข้าใจความคิดเห็นตามบริบทและหลีกเลี่ยงรายการที่ซ้ำกันในขณะที่คำนวณความคิดเห็น NLP ช่วยให้เครื่องมือจดจำคำศัพท์ที่แสดงถึงอารมณ์ในท่อข้อความ และแท็กเกอร์ส่วนหนึ่งของคำพูด (PoS) ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษได้รับการวิเคราะห์โดยกำเนิดสำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึกหลายภาษา

สุดท้าย งานวิเคราะห์ความคิดเห็นจะคำนวณขั้วความคิดเห็นของแต่ละหัวข้อและแง่มุมที่คลัสเตอร์ และให้คะแนนความคิดเห็นโดยรวมของข้อมูลในที่สุด

ขั้นตอนที่ 3: การสร้างภาพข้อมูล

ผลลัพธ์จะแสดงในรูปแบบของแผนภูมิและกราฟเพื่อให้เข้าใจได้ง่าย การแสดงภาพเหล่านี้สามารถแชร์กับแผนกอื่นๆ เช่น การตลาดและการบริการลูกค้า เพื่อปรับปรุงการมีส่วนร่วมกับแบรนด์และแก้ไขคำแนะนำของลูกค้าและจุดบกพร่องอย่างมีสติ

การประยุกต์ใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกทางธุรกิจ

ต่อไปนี้เป็นวิธีการที่สำคัญบางประการในการวิเคราะห์ความรู้สึกช่วยให้แบรนด์ติดตามแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่และก้าวนำหน้าคู่แข่งเพื่อสร้างชื่อเสียงให้กับแบรนด์ เพิ่มความภักดีของลูกค้า และก้าวนำหน้าคู่แข่ง

ตรวจสอบแนวโน้มอุตสาหกรรม

แบรนด์ต้องติดตามการเปลี่ยนแปลงของอุตสาหกรรมและความต้องการของลูกค้าอย่างต่อเนื่อง การวิเคราะห์ความรู้สึกช่วยให้คุณตรวจสอบการสนทนาทางสังคมและออนไลน์ได้พร้อมกันจากหลายแพลตฟอร์มเพื่อติดตามแนวโน้มที่เกิดขึ้นตลอดไทม์ไลน์ ซึ่งช่วยให้คุณนำหน้าคู่แข่งและปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการในเชิงรุกเพื่อผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) สูงสุด

ทำการวิเคราะห์การแข่งขัน

การวิเคราะห์ความรู้สึกช่วยให้คุณตรวจสอบการสนทนาเกี่ยวกับแบรนด์คู่แข่งเพื่อติดตามจุดแข็งและจุดอ่อนและแจ้งกลยุทธ์ทางธุรกิจของคุณ คุณยังได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับช่องว่างทางการตลาด เพื่อสำรวจวิธีการดึงดูดธุรกิจใหม่ๆ ด้วย Sprout คุณจะเห็นการเปรียบเทียบเมตริกประสิทธิภาพหลักทั่วทั้งโซเชียลของคู่แข่งแบบเคียงข้างกัน เช่น ส่วนแบ่งของเสียง การมีส่วนร่วม การแสดงผล และความรู้สึกของผู้ใช้ ทั้งหมดในที่เดียว

สร้างเนื้อหาที่น่าสนใจ

สร้างเนื้อหาที่น่าสนใจซึ่งตรงใจลูกค้าของคุณและมีประสิทธิภาพเหนือกว่าคู่แข่งของคุณ การวิเคราะห์ความรู้สึกในการรับฟังทางสังคมและข้อมูลบทวิจารณ์สำหรับหัวข้อยอดนิยมช่วยให้คุณสร้างความสัมพันธ์ที่ใกล้ชิดยิ่งขึ้นกับผู้ชมของคุณด้วยเนื้อหาที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลตามสิ่งที่พวกเขากำลังพูดถึง

ส่งเสริมสนับสนุนพนักงาน

เพิ่มการขยายแบรนด์ให้สูงสุดและเพิ่มระดับการสนับสนุนของพนักงานโดยการส่งมอบเนื้อหาที่สร้างผลกระทบให้กับพนักงานโดยอัตโนมัติ เช่นเดียวกับที่ Medallia ใช้ Sprout ใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อดูว่าอะไรเป็นแรงบันดาลใจให้ผู้ชมมากที่สุด ช่วยให้คุณสร้างกลยุทธ์แบบองค์รวมเพื่อเข้าถึงผู้ชมจำนวนมากขึ้นด้วยการเผยแพร่เนื้อหาอัตโนมัติ

ปรับปรุงชื่อเสียงของแบรนด์

รับการแจ้งเตือนอย่างทันท่วงทีเกี่ยวกับการพูดถึงแบรนด์ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว เพื่อให้คุณทราบเมื่อมีการสนทนาออนไลน์เกี่ยวกับคุณเพิ่มขึ้นและติดตามสาเหตุ การกล่าวถึงแบรนด์ในเชิงบวก เช่น การแนะนำลูกค้าหรือการชมเชยมีความสำคัญเท่าเทียมกันในการติดตาม เนื่องจากช่วยให้คุณสามารถแบ่งปันการกล่าวถึงในเชิงบวกต่อเพื่อขยายแบรนด์ของคุณและสร้างหลักฐานทางสังคม

ในทำนองเดียวกัน ให้ตั้งค่าการแจ้งเตือนตามคำหลักหรือสำหรับแคมเปญแบรนด์ใดแบรนด์หนึ่งเพื่อวัดความคิดเห็นของตลาดและดำเนินการที่จำเป็นตามข้อมูลเชิงลึกของคุณ

รวบรวมข้อมูลเชิงลึกของแบรนด์อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

การตรวจสอบและการวัดความรู้สึกของลูกค้าอย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งสำคัญในการเพิ่มการรับรู้แบรนด์ของคุณ และเพิ่มความภักดีของลูกค้า เป็นวิธีที่ยั่งยืนที่สุดในการสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าที่ยาวนานเพื่อการสร้างรายได้

ข้อมูลโซเชียลช่วยให้คุณทำได้โดยการระบุแนวโน้มและหัวข้อที่เพิ่มขึ้นในกลุ่มผู้ชมเป้าหมายของคุณ คุณจึงสามารถกรองข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้อย่างรวดเร็วและปรับแต่งแคมเปญของคุณเพื่อความสำเร็จ วิเคราะห์ความรู้สึกในคีย์เวิร์ดและแฮชแท็กในแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Instagram, Twitter, Reddit และ YouTube เพื่อวัดความพึงพอใจของลูกค้าและยกระดับประสิทธิภาพของแบรนด์

เจาะลึกลงไปในการฟังทางสังคมและดูว่าการวิเคราะห์ความรู้สึกช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายนี้ได้อย่างไร