Comment faire une analyse de sentiment Twitter sans transpirer ?

500 millions de tweets sont envoyés chaque jour, ce qui signifie qu'environ 6 000 messages sont publiés sur Twitter chaque seconde. Dans une telle masse de contenus, comment trouver des posts qui concernent votre marque ? Le défi est encore plus grand si vous souhaitez déterminer les attitudes et les émotions des clients à travers leurs tweets .

La plupart des articles que vous pouvez trouver sur Internet couvrent l'analyse des sentiments de Twitter dans un langage de programmation qui n'est pas compréhensible pour les non-codeurs. Nous voulons vous montrer comment analyser les sentiments sans perdre beaucoup de temps et d'efforts .

Voici un guide pour vous aider à mieux comprendre l'analyse des sentiments. Qu'est-ce qui le rend si utile et quelles sont les méthodes disponibles pour l'exécuter ? Voyons ce que vous pouvez faire pour implémenter l'analyse des sentiments Twitter dans votre entreprise.

Qu'est-ce que l'analyse des sentiments ?

L'analyse des sentiments (également connue sous le nom d'Emotion AI) est le processus de mesure du ton de l'écriture et d'évaluation s'il est positif, neutre ou négatif.

L'analyse des sentiments s'appuie sur des solutions développées dans le domaine du traitement automatique du langage naturel (TAL). Cela vous aide à savoir ce que les gens pensent de votre marque et ce que les clients pensent de vos produits. Il fournit des informations sur le type de sentiment que votre marque reçoit et vous aide à identifier rapidement les situations qui semblent négatives sur différents canaux.

Les systèmes d'analyse des sentiments peuvent être mis en œuvre de 3 manières différentes :

• Manuel : systèmes qui analysent le sentiment à l'aide d'un ensemble de règles manuelles.
• Automatique : le système détecte automatiquement les avis.
• Hybride : combine à la fois des méthodes basées sur des règles et des méthodes automatisées.

La précision des données dont vous avez besoin et la précision des résultats sont des facteurs essentiels pour déterminer l'algorithme qui conviendra le mieux à votre entreprise.

Les avantages de l'analyse des sentiments sur Twitter

Maintenant que vous savez ce qu'est l'analyse des sentiments, vous vous demandez peut-être pourquoi votre équipe marketing devrait l'implémenter dans ses activités Twitter. En fait, ce ne sera pas un travail supplémentaire pour eux, mais quelque chose qui simplifiera leur flux de travail existant .

Voyons les avantages de l'utilisation de l'analyse des sentiments sur Twitter :

Mieux connaître votre public

Sans une compréhension complète de vos clients, le succès commercial ne sera pas facile. Si vous souhaitez en savoir plus sur vos clients, l'analyse des sentiments peut devenir votre superpuissance. Que pensent les clients de votre marque ? À quels problèmes sont-ils confrontés ? Écoutez attentivement le ton général des conversations et répondez lorsqu'elles ont besoin de votre aide. Mieux comprendre votre public facilite son ciblage.

Attrapez une crise plus tôt

Si vous analysez le sentiment, vous pourrez remarquer un événement inattendu beaucoup plus rapidement. Des tweets avec un avis défavorable ou une conversation extrêmement féroce ? Ne laissez pas la crise s'aggraver – réagissez dès que quelque chose d'imprévisible se produit.

Boostez la satisfaction client

Lorsque vous écoutez vos clients et repérez les commentaires négatifs tôt, vous serez en mesure de les résoudre avant qu'ils ne s'aggravent. Communiquer avec vos clients de manière personnelle peut être payant. Avoir un lien avec votre marque les rend plus susceptibles de rester fidèles.

Réaliser des études de marché plus approfondies

Les entreprises analysent le sentiment des tweets pour améliorer leurs stratégies de marché. Vos clients partageront leurs sentiments sur votre marque et ses produits ou services sur Twitter, afin que vous puissiez observer comment ils réagissent aux nouvelles fonctionnalités, mieux comprendre leur comportement ou même comprendre pourquoi ils ne vous ont pas choisi. De plus, vous pouvez également suivre vos concurrents grâce à l'analyse des sentiments afin d'éviter de répéter leurs erreurs.

Observer les phénomènes et les tendances sociales

L'analyse des sentiments sur Twitter est également utilisée pour surveiller les phénomènes sociaux et le sentiment des médias. Les gens utilisent Twitter pour partager leurs opinions, vous pouvez donc rapidement remarquer certaines tendances et tendances.

Vous avons-nous convaincu d'intégrer l'analyse des sentiments dans votre entreprise ? Quelle que soit la méthode que vous choisissez, nous espérons vous fournir un aperçu des approches plus anciennes et plus récentes. En quoi sont-ils différents et lequel est le plus efficace ? Considérez ces options et choisissez celle qui correspond le mieux à vos besoins.

Analyser les sentiments de Twitter à l'ancienne

L'analyse des sentiments sur Twitter peut être principalement effectuée manuellement. Certains processus peuvent être automatisés, mais vous devez d'abord les configurer. Même ainsi, ce n'est pas aussi compliqué que cela puisse paraître. Vous n'avez pas besoin d'être un développeur ou d'avoir des compétences en codage, car il est possible d'automatiser les processus par vous-même si vous y consacrez du temps et des efforts.

Quelle est la meilleure façon de le faire ? Voici un guide étape par étape de la méthode traditionnelle de suivi des mentions sur Twitter.

1. Collecter des données

Les données doivent être représentatives, car vous prendrez d'autres décisions stratégiques en fonction de celles-ci. Choisissez si vous souhaitez collecter des tweets actuels ou historiques, puis commencez à collecter des données. Vous avez plusieurs options pour le faire :

• Vous pouvez créer un soi-disant Zap - un flux de travail automatisé sur Zapier. Choisissez une application pour laquelle vous souhaitez collecter des données (dans ce cas, Twitter) et une application à laquelle les données seront envoyées (par exemple, Google Sheets).
• Vous pouvez utiliser l'API Twitter pour accéder aux données publiques de Twitter ou les collecter auprès d'utilisateurs spécifiques à la place. Vous pouvez connecter Twitter à une API de streaming pour collecter des tweets avec des mots-clés, des mentions de marque et des hashtags.
• Vous pouvez utiliser Tweepy et le package Python. De cette façon, vous devrez configurer votre propre compte Twitter dans les clés API pour l'authentification.

2. Organiser les données

Les données Twitter ne sont pas structurées, vous devez donc d'abord les nettoyer. Plus vous disposez de données de qualité, meilleurs sont les résultats. Supprimez toutes les informations inutiles telles que les emojis, les espaces vides supplémentaires et les caractères spéciaux. Assurez-vous de supprimer les tweets en double et ceux qui sont trop courts.

3. Analysez vos mentions

Et voici le piège - la partie la plus difficile du processus. Votre tâche consiste à catégoriser toutes les mentions et à analyser vous-même leur sentiment. Vous pouvez utiliser des formules Excel ou des références de dictionnaire pour déterminer la valeur positive de certains mots, puis faire la moyenne des scores en fonction du sentiment du texte. Cependant, s'il y a une énorme quantité de mentions, cela peut devenir écrasant à long terme.

4. Visualisez vos résultats

C'est la dernière étape – visualisez vos résultats pour tout voir clairement. Vous pouvez utiliser des outils tels que Google Data Studio pour créer des rapports interactifs et les partager avec d'autres membres de l'équipe. Vous pouvez facilement intégrer les données de Google Sheets ou d'Excel, cela ne devrait donc pas poser trop de problèmes.

Comme vous pouvez le constater, l'ancienne méthode prend du temps et vous devez répéter chaque étape encore et encore chaque fois que vous souhaitez analyser de nouveaux tweets. L'un des plus gros inconvénients est que vous devrez le configurer et tout organiser vous-même. Cependant, l'analyse des sentiments sur Twitter peut être beaucoup plus simple et plus rapide. Voici comment:

Faire de l'analyse des sentiments Twitter de la nouvelle façon

La génération actuelle d'analyse des sentiments de Twitter peut traiter de vastes volumes de commentaires des clients de manière fiable et cohérente. En combinant l'analyse des sentiments avec l'analyse de texte, votre entreprise peut obtenir immédiatement des informations sur vos mentions. Dans Mediatoolkit, l'ensemble du processus est automatisé et limité à 4 étapes super simples et courtes.

1. Créez un compte sur un outil de surveillance des médias sociaux

Vous ne devez le faire qu'une seule fois et cela ne prend qu'une minute. Mediatoolkit ne demande que les informations les plus pertinentes, et tout ce que vous avez à faire est de les remplir avant de pouvoir commencer à surveiller vos mentions Twitter immédiatement.

2. Créez votre première requête

Vous pouvez sélectionner une source spécifique – Twitter ou certains mots-clés (par exemple votre nom de marque) – puis exclure d'autres sources et ne laisser que celle que vous voulez. De plus, vous pouvez limiter les résultats à, par exemple, un lieu ou une langue en particulier.

3. Filtrez vos mentions par sentiment

Il est maintenant temps de filtrer les mentions en fonction de leur sentiment. En utilisant l'option en un clic, vous pouvez limiter les résultats uniquement à ceux, par exemple négatifs.

4. L'analyse est devenue un jeu d'enfant

Dans Mediatoolkit, vous pouvez analyser la réputation de la marque au fil du temps et voir comment elle évolue. Vous pouvez comparer votre image à celles de vos concurrents et mieux suivre les performances de votre marque. De plus, tous les graphiques affichés sont dynamiques et intuitifs - vous pouvez inclure ou exclure certains types de sentiments et obtenir les données que vous recherchez à tout moment.

Maintenant tout se fait tout seul

Le suivi est automatisé, vous pouvez donc vous asseoir et regarder comment il contrôle Internet à votre place. Vous pouvez également recevoir des notifications en temps réel envoyées à votre boîte de réception e-mail ou à votre canal Slack et être informé dès que quelque chose d'intéressant se produit.

Un tel outil vous donne accès à des données pertinentes et vous permet de tirer des conclusions intéressantes. La rationalisation de l'ensemble du processus vous aide à répondre beaucoup plus rapidement que de le faire manuellement, ce qui conduit à la fourniture d'un excellent service client. L'analyse des sentiments sur Twitter n'est plus un problème.

Finissons-en avec l'analyse des sentiments sur Twitter

Les humains ont tendance à surinterpréter les déclarations des autres, en particulier lorsqu'ils communiquent en ligne. Y a-t-il un moment où vous avez mal interprété un ton de voix ou compris quelque chose d'une manière complètement différente de l'intention ?

L'utilisation d'outils de surveillance des médias sociaux peut vous aider à atténuer le risque d'oublier certaines mentions cruciales ou de trouver une déclaration hors de son contexte. En utilisant cette solution, vous pouvez effectuer une analyse beaucoup plus complexe en un temps plus court que sans elle.

Jetez un coup d'œil à cette nouvelle approche - elle vous donne un meilleur contrôle sur la perception de votre marque sans transpirer.