Sociale platforms zoals X zijn een van de beste plaatsen om te weten te komen wat mensen van je vinden. Gebruikers zijn immers niet verlegen om hun mening te delen op dit netwerk. Het verzamelen en analyseren van deze informatie is echter geen sinecure, gezien het enorme volume aan berichten. Je hebt de hulp nodig van een Twitter sentiment analyse tool.
Deze gids helpt je de eerste stap te zetten om echt te begrijpen wat mensen over je zeggen op X. Je leert wat sentimentanalyse betekent, hoe je gebruikersgegevens verzamelt en hoe je hun meningen kunt begrijpen. Er wordt ook besproken welke tools je kunt gebruiken om de volgende beste actie te ondernemen.
Inhoudsopgave
Wat is een sentimentanalyse: De meningen van uw doelgroep begrijpen
Als dit onderwerp nieuw voor je is, wil je natuurlijk weten wat sentimentanalyse is. Het is leren hoe mensen je merk en je aanbod zien. Ook bekend als opinion mining, is het een manier om de eerlijke gedachten van gebruikers over jou te ontdekken.
Maar hoe doe je dit op sociale mediaplatforms zoals X? Je moet conversaties over jezelf volgen op dit netwerk. Je kunt dit doen door alle berichten in de gaten te houden waarin gebruikers jou noemen. Ze zullen je echter niet altijd taggen in hun tweets.
Een andere manier is het volgen van relevante hashtags, die soortgelijke inhoud categoriseren. Omdat alles op één plek staat, wordt je werk een stuk eenvoudiger.
Je kunt ook de commentaren in relevante berichten bekijken, omdat mensen ook over jou kunnen praten in deze secties.
Het bijhouden van berichten, vermeldingen, opmerkingen en hashtags is echter niet genoeg omdat het je niet het hele beeld geeft. Je moet ook de echte emoties en meningen vinden die gebruikersinteracties sturen.
Om het gebruikerssentiment te begrijpen, moet je de gevoelens van mensen categoriseren. Het is gebruikelijk om classificaties als positief, neutraal en negatief te gebruiken. Door gesprekken te analyseren, zal de meerderheid van de discussies in deze categorieën vallen.
Tijdens Suicide Squad: Kill The Justice League's early access tagden verschillende gebruikers de videogame in hun berichten. Als je alleen naar het aantal vermeldingen kijkt, lijkt het erop dat de videogame het goed doet.
Met sentimentanalyse zie je dat de meeste berichten negatief waren. Als je dieper graaft, ontdek je de echte reden achter de toename in vermeldingen - er was een significante game-brekende bug.
3 redenen waarom je sentimenten van tweets op Twitter moet analyseren
Waarom is het gunstig om uw middelen, tijd en moeite te besteden aan het analyseren van sentimenten uit berichten? Een van de voordelen van het integreren hiervan in je social media-strategie is dat je de conversaties van consumenten kunt volgen. Hoe helpt dit? Hieronder staan drie redenen waarom je sentimenten uit tweets zou moeten analyseren:
- Verbeter de klantenservice: Mensen gebruiken sociale mediaplatforms zoals X vaak om hun negatieve ervaringen te bespreken. Waarom? Ze denken dat het een van de snelste manieren is om de aandacht van het merk te krijgen, vooral als andere methoden falen. Als je een jong doelpubliek hebt, zullen zij sociale platforms gebruiken om hun mening te geven. Met sentimentanalyse kun je hun problemen gemakkelijk oppikken. Dit geeft je de tijd om ze snel aan te pakken, waardoor de perceptie van je merk onder consumenten verbetert.
- Begrijp de zwakke punten van je concurrenten: Je hoeft deze techniek niet alleen te gebruiken om meer te weten te komen over consumenten. Je kunt deze methode ook gebruiken om de tekortkomingen van je concurrenten te identificeren. Wat vinden consumenten bijvoorbeeld niet goed aan de producten en diensten van je concurrenten? Reageren ze niet op vragen en klachten van mensen op X? Door je concurrenten te bestuderen, kun je verschillende manieren vinden om hun klanten over de streep te trekken.
- Volg de perceptie van je merk doorheen de tijd: Met sentimentanalyse kun je zien hoe de perceptie van je merk in de loop van de tijd verandert. Als je merkt dat de relatie met je doelgroep verslechtert, kun je uitzoeken wat de oorzaak is.
Is er een inherente fout in een van je producten? Vinden mensen de prijsstrategie voor je nieuwe diensten niet goed? Klanten geven vaak waardevolle feedback over je producten en diensten.
Hoe Twitter-gegevens verzamelen voor sentimentanalyse: Tweets van gebruikers verzamelen
De eerste stap is het verzamelen van informatie over je doelgroep op X. Met andere woorden, hoe kom je aan Twitter-gegevens voor sentimentanalyse? Eén manier is om er handmatig naar te zoeken op dit sociale mediaplatform.
Je kunt bijvoorbeeld de geavanceerde zoekfunctie van X gebruiken om berichten te vinden die jou taggen. Het kan zoeken naar tweets die specifieke termen bevatten die relevant zijn voor jouw merk. Je moet ook de commentarensectie scannen.
Dit is echter niet haalbaar, omdat het veel handmatig werk en focus vereist. Bovendien kun je fouten maken, wat je analyse in de war kan sturen.
Er is een eenvoudigere optie, namelijk om de gegevens van X zelf te krijgen. Je hebt toegang nodig tot de Application Protocol Interface (API) van Twitter. Alleen mensen met een ontwikkelaarsaccount kunnen de API's van het platform gebruiken. Gelukkig is het gratis om er een aan te maken op X.
De sociale mediagigant heeft ook een gratis plan om toegang te krijgen tot zijn API. Dit plan heeft echter verschillende beperkingen, waardoor het alleen de moeite waard is voor het uitvoeren van tests.
Je hebt het Basic pakket nodig, dat $100 per maand kost, of het Pro pakket, voor $5,000 per maand. Door te upgraden naar deze pakketten kun je duizenden berichten, opmerkingen en hashtags bekijken.
Sentimentanalyse uitvoeren op Twitter-gegevens: De emoties van je publiek beoordelen
Zoals eerder aangegeven, is het verzamelen van Twitter-gegevens de eerste stap in sentimentanalyse. Wat moet je doen nadat je deze informatie over je klanten en doelgroep hebt verzameld? Lees verder om te leren hoe je een sentimentanalyse kunt uitvoeren op Twitter-gegevens.
1. De Twitter-gegevens opschonen
Zodra je de X-gegevens hebt, moet je ze opschonen. Dit komt omdat berichten irrelevante informatie kunnen bevatten. Het is bijvoorbeeld niet nodig om getallen en speciale tekens op te nemen, omdat deze geen context bieden.
Als er berichten zijn die geen meningen bevatten over je merk, producten of diensten, kun je deze verwijderen. Een X-gebruiker tagt bijvoorbeeld jouw profiel in zijn bericht als hij in jouw winkel is.
Het zegt echter niets anders dan dat ze je verkooppunt bezoeken. Door dit soort berichten te verwijderen, zorg je ervoor dat je datasets alleen relevante informatie bevatten.
Het opschonen van je X-gegevens verbetert de nauwkeurigheid van je analyse.
2. Kies de sentimentanalyse en scoremethode
Je moet beslissen welke techniek je wilt gebruiken om je Twitter-gegevens te begrijpen. Hybride sentimentanalyse is de standaard vanwege de snelheid en nauwkeurigheid. Het is een combinatie van regelgebaseerde en machine-lerende algoritmen en technieken.
Je stelt regels op om positieve, neutrale en negatieve emoties te identificeren en te classificeren. Als een bericht bijvoorbeeld woorden bevat als geweldig, ongelooflijk of goed, dan plaats je het in de positieve sentimentenbak.
Met machine learning train je software om de tweets te analyseren en de emoties te identificeren. Als je een machine learning model bouwt, moet je het meerdere keren trainen met bestaande datasets. De trainingsgegevens moeten ook divers zijn, wat de nauwkeurigheid van het model verbetert.
Je moet ook scores toekennen aan de resultaten, zodat het makkelijker wordt om ze te begrijpen. Een oplossing is om een waarderingsschaal te gebruiken en emoties toe te wijzen aan verschillende bereiken. Hier is een voorbeeld van een sentiment score schaal:
- 0 - 25: Extreem negatief
- 26 - 40: Negatief
- 41 - 60: Neutraal
- 61 - 80: Positief
- 81 - 100: Extreem positief
Dit is geen gemakkelijke taak, omdat de software de nuances van taal en communicatie moet begrijpen. Mensen kunnen bijvoorbeeld sarcastische recensies en opmerkingen achterlaten op X, die het algoritme kan verwarren met positieve tweets.
3. Visualiseer de resultaten om de gevoelens van mensen te begrijpen
Als je alleen naar resultaten kijkt in de vorm van cijfers, is het moeilijker om de gevoelens van mensen te begrijpen. Is er een toename in positieve berichten van je doelgroep over een bepaalde periode?
Je hebt datavisualisatietools nodig om de resultaten om te zetten en weer te geven in verschillende formaten zoals grafieken en taartdiagrammen. Google Data Studio is een populaire tool voor dit doel. Zodra je het de juiste bron geeft, kan het realtime rapporten leveren.
De bovenstaande stappen zijn erg simplistisch, omdat het proces van sentimentanalyse complex is. Mensen kunnen de intentie uit gesprekken halen, omdat ze hier jarenlange ervaring mee hebben. Ze kennen grammatica, betekenissen en intentie, waardoor het gemakkelijker is om de toon en het sentiment te ontcijferen.
Ook zijn ze hoogstwaarschijnlijk bekend met het onderwerp van discussie. Dit is echter niet het geval met machines en software, die dergelijke ervaringen of kennis niet hebben.
Maar met de juiste technieken, modellen en datasets kunnen ze sentiment op schaal classificeren.
2 beste Twitter-sentimentanalysetools die je moet gebruiken voor je account
X biedt een uitstekende handleiding voor het analyseren van het sentiment van je berichten op het platform. Je hebt een ontwikkelaarsaccount, python 3 en text analytics cognitive service van Microsoft Azure nodig. Het vereist dat je een project en een applicatie aanmaakt en in het bezit bent van het token van de app.
De handleiding van het platform volgen wordt een uitdaging als dit je vreemd in de oren klinkt of als je niet weet hoe je moet coderen. Twitter-sentimentanalyse is ook een complex en tijdrovend proces.
Gelukkig kun je het veel gemakkelijker maken met behulp van X-sentimentanalysetools. Je wijst ze in de juiste richting en zij nemen het vanaf daar over. Deze tools volgen grote hoeveelheden conversaties en visualiseren je resultaten.
Hieronder staan de twee beste Twitter-sentimentanalysetools.
Mentionlytics
Mentionlytics is een populaire tool voor sentimentanalyse voor X. Je kunt het gebruiken om sentimenten over jezelf en je concurrenten bij te houden.
Het is eenvoudig op te zetten, omdat je geen kennis van codering nodig hebt. Je geeft de Twitter trefwoorden, hashtags en zinnen op die relevant zijn voor je account.
Wacht even en uw dashboard op Mentionlytics toont de resultaten van de sentimentanalyse over een bepaalde periode. Je kunt het delen met je team zodat zij weten wat ze moeten doen. Er is ook een optie om automatisch rapporten van hoge kwaliteit te genereren.
Gebruik de gratis proefversie om te zien of deze tool is wat je zoekt.
Hootsuite inzichten
Een andere uitstekende tool voor sentimentanalyse voor X is Hootsuite Insights. Net als alle andere software geeft ook deze inzicht in positieve en negatieve tweets van je doelgroep. Speciale filters laten zien hoe de meningen variëren met de demografie van Twitter-volgers.
Met deze tool hoef je je niet alleen te richten op sentimenten. Het controleert ook verschillende emoties om je doelgroep beter te begrijpen.
Deze tool stuurt waarschuwingen wanneer er belangrijke veranderingen optreden in de gevoelens van mensen. Met andere woorden, je kunt proactief zijn en problemen snel oplossen.
Gebruik TweetDelete met je Twitter-tool voor sentimentanalyse om problemen aan te pakken
Inzicht in de gevoelens van mensen op X over je merk maakt het gemakkelijk om uit te vinden of je op de goede weg bent. Probeer de tools in deze gids uit om te zien wat je ontdekt over je doelgroep.
Wanneer je iets controversieels, negatiefs, aanstootgevends of ongevoeligs post, zal de impact ervan verschijnen in je rapporten voor sentimentanalyse. De toename in reacties wijst erop dat er iets misgaat met je strategie op X.
Gelukkig kun je dit soort problemen snel aanpakken met TweetDelete voordat het een crisis wordt. De functie tweets in bulk verwijderen is een redder in nood als meerdere berichten niet aanslaan bij je doelgroep. Met de aangepaste filter kun je deze tweets vinden en snel actie ondernemen.
De auto-delete functie is een uitstekende manier om regelmatig oudere berichten van je profiel te verwijderen. Je hoeft je nooit meer zorgen te maken over wat je in het verleden hebt getweet, wat in de toekomst de geloofwaardigheid van je merk kan aantasten.
Je kunt ook je 'likes' van verschillende berichten verwijderen om je merkimago op X te behouden. Met TweetDelete en een Twitter-sentimentanalyse-tool kun je proactief zijn en voorkomen dat negatief sentiment stoom opbouwt.Gebruik TweetDelete vandaag nog om de reputatie en het imago van je merk te beschermen!
