Har du hørt om sentimentanalyse før?
Hvis ikke, så er her tale om en del af markedsføringen, der beskæftiger sig med den offentlige holdning til et brand.
En analyse, der med andre ord er utrolig brugbar for finjusteringen af kommunikations- og contentstrategier, der i sidste ende er med til at styrke relevansen af et brand for dens målgruppe.
Hvad er sentimentanalyse?
Som navnet også antyder, er der her tale om en analyse af de sentimentale processer, der gør sig gældende for forbrugere omkring et givent produkt eller ydelse.
Der kan her være tale om de subjektive holdninger, meninger og følelser, som forbrugere efterlader i et kommentarspor på sociale medier, i sine reviews på TrustPilot eller i kommunikationen med kundeservice.
Sentimentanalyse kan dermed anvendes til at analysere den offentlige holdning til et brand igennem forbrugernes skriftlige udtalelser, for på denne måde bedre at kunne forstå en målgruppes adfærd og oplevelse med dette.
Resultaterne af en sådan analyse kan sidenhen bruges til den videre markedsføring med henblik på at forbedre den content og de kommunikationsstrategier, virksomheden ligger for dagen, men også i høj grad hvordan virksomheden agerer igennem deres kundeservice.
Hvordan fungerer sentimentanalyse?
Der er efterhånden en hel del tekstbaseret indhold genereret af brugerne, der kan anvendes som et led i forbedringen af en virksomheds kommunikationsindsatser og brandudvikling.
Se bare på, hvor mange interaktioner der er at finde i virksomhedens kundeservice chat, anmeldelser, kommentarspor, e-mails osv.
Det ville være decideret uoverskueligt at skulle gå igennem alt dette indhold manuelt for at opnå et overblik over den generelle holdning fra forbrugerne.
I stedet anvender man større sprogmodeller som NLP, der gennem maskinlæring kan gennemskue, hvornår en kommentar eller en e-mail er positiv, negativ eller neutral i dens perception af virksomheden og brandet.
I øjeblikket findes der en lang række værktøjer, der tilbyder netop denne form for analyse på tværs af platforme, afhængig af hvilken type sproglige data man har at gøre med.
Potentielle faldgruber ved sentimentanalyse
Som med så mange andre AI drevne sprogmodeller er det vigtigt at huske på, at det ikke vil være alt, disse værktøjer kan opspore.
Der kan være visse nuancer og subtile sproglige vendinger, som værktøjerne ganske enkelt ikke kan opfange og som kan være med til at mislede resultaterne.
Ironi, sarkasme, billedligt sprog, negationer etc. er alle sproglige teknikker, som værktøjerne endnu har til gode at forstå og fortolke til fulde.
Få det fulde udbytte af en sentimentanalyse
Holdninger og meninger ændrer sig hele tiden, og ønsker man aktivt at benytte sig af de resultater, en sentimentanalyse kan give, er det nødvendigt at foretage disse analyser med jævne mellemrum.
Således sikres det, at de ændringer der gennemføres i kommunikations- og contentstrategierne, er relevante for målgruppen og i sidste ende vil styrke brandet.
Foruden en sentimentanalyse, kan det være en god idé at kombinere data denne analyse med andre data som eksempelivs CTR, konverteringsrate, bounce rate etc., der kan give en dybere forståelse af, hvilken betydning den offentlige holdning har på din virksomheds performance.
15 års tips og tricks?
På LinkedIn deler jeg hver uge tips og tricks med mere end 8.000 følgere. Det er gratis at følge med og du kan altid “unfollow” mig igen. Vil du være med?
Gratis tips og tricks »
Kommentarer