它是实时的原始的性质使它对每个类别的品牌都特别有价值——我们将通过一些实际例子向您展示原因以下是一些需要牢记在心的统计数据它们说明了获取准确的社交媒体情报的重要性 2021年有660亿人使用社交媒体比2020年的369亿人同比增长1313%。 78%的消费者根据过去一年的价值观做出了购买决定。此外55% 的消费者表示他们更有可能支持与他们有相同价值观的品牌。 47% 的人曾使用社交媒体抱怨企业。 79% 的消费者表示他们相信在线阅读的评论；这包括社交媒体。 社交和媒体分析的终极操作指南 – 立即阅读 实时英特尔的社交媒体情报 目前每天有466 亿人使用社交媒体——比 2020 年增长了 1313%。他们使用社交媒体渠道与朋友保持联系讨论政治和购物。后者导致他们与朋友在线谈论您的品牌。 消费者使用等他们的帖子传播了您公司的知名度。当它是好消息时这对品牌健康和影响力来说非常好。然而47%的消费者使用社交媒体进行投诉——而置之不理的投诉很快就会成为公关危机像野火一样蔓延并影响您的品牌健康。
借助社交媒体智能您可以
实时发现这些帖子和提及这意味着当它发生时。这使您可以通过不仅向心怀不满的客户而且向所有潜在客户证明您正在倾听并为他们服务从而更加积极主动。当您以某种方式错过目标时这一点至关重要。 例如Outward Hound出色地发现了客户对一款狗玩具的投诉该玩具受到了太多的喜爱并且很快就坏了。玩具的设计师和公司的工人迅速伸出手来纠正这种情况 如果没有适当的社交聆听工具该企业可能会错过这一切。幸运的是对于精明的小狗拼图制造商来说这不是问题因为他们在回应 批量短信葡萄牙 消费者时反应迅速！提供实时警报的社交媒体情报可能是他们的秘密武器。 社交媒体情报揭示微妙的对话 有许多社交媒体智能工具可以捕捉您的品牌何时被提及但如果没有自然语言处理 NLP就无法判断您的品牌是如何被谈论的。 NLP 是用于破译和执行数据的深度解析和语法分析的技术。有了它社交媒体对话被处理规范化并组织成片段供您分析。它允许您看到消费者帖子的细微差别例如使其成为负面或正面提及。
例如有人发布品牌很
棒后跟一个眼珠表情符号会被识别为讽刺然后相应地贴上标签。这是因为 NLP 能够将表情符号识别为现代语言的一部分以及消费者表达自己的方式。如果没有 NLP这篇文章可能会因为great这个词而被认为是正面的。您的品牌将错过解决此投诉的机会甚至不知道对话的存在从而使这种消极情绪得以传播。 79% 的消费者表示他们相信在线 ASB 目录 阅读的评论——社交媒体不就是一篇大品牌评论吗。NLP 可以帮助您在新闻广泛传播之前发现品牌抨击内容。 在这里我们看到了一个 NLP 工作的例子。可以看到以下属性例如对这个顶级备餐品牌的好恶以及表达的相关情绪。如果我们检查一下这个短语矮个子顾客并不是在谈论一个人的身高。取而代之的是一位消费者觉得这些食物缺乏蛋白质而且它们被短缺了。 词云显示社交媒体情报 NLP 能够从这些属性中提取情绪揭示消费者的感受。 积极应对这些投诉表明您关心消费者。这一点至关重要因为73% 的消费者如果喜欢某个品牌愿意为该产品支付更多费用。
