땀을 흘리지 않고 트위터 감정 분석을 수행하는 방법?

매일 5억 개의 트윗이 전송되며, 이는 트위터에 1초에 약 6,000개의 게시물이 게시됨을 의미합니다. 방대한 콘텐츠에서 브랜드와 관련된 게시물을 찾는 방법은 무엇입니까? 트윗을 통해 고객의 태도와 감정을 파악 하려는 경우 문제는 훨씬 더 큽니다.

인터넷에서 찾을 수 있는 대부분의 기사는 코더가 아닌 사람들이 이해할 수 없는 일부 프로그래밍 언어로 된 Twitter 감정 분석을 다루고 있습니다. 많은 시간과 노력을 들이지 않고 감정을 분석 하는 방법을 보여드리고자 합니다.

다음은 감정 분석을 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 가이드입니다. 무엇이 그렇게 도움이 되며 어떤 방법을 사용하여 수행할 수 있습니까? 비즈니스에서 Twitter 감정 분석을 구현하기 위해 무엇을 할 수 있는지 살펴보겠습니다.

감성분석이란?

감정 분석(Emotion AI라고도 함)은 글의 어조를 측정하고 긍정적, 중립적 또는 부정적인지 평가하는 프로세스입니다.

감정 분석은 자연어 처리(NLP) 분야에서 개발된 솔루션을 기반으로 합니다. 이것은 사람들이 당신의 브랜드에 대해 어떻게 생각하고 고객이 당신의 제품에 대해 어떻게 느끼는지 알아내는 데 도움이 됩니다. 브랜드가 받는 감정 유형에 대한 통찰력을 제공하고 다양한 채널에서 부정적으로 보이는 상황을 신속하게 식별하는 데 도움이 됩니다.

감정 분석 시스템은 3가지 방법으로 구현할 수 있습니다.

• 수동 : 일련의 수동 규칙을 사용하여 감정을 분석하는 시스템입니다.
• 자동 : 시스템이 자동으로 의견을 감지합니다.
• 하이브리드 : 규칙 기반 방법과 자동화된 방법을 모두 결합합니다.

얼마나 상세한 데이터가 필요하고 결과가 얼마나 정확해야 하는지는 귀하의 비즈니스에 가장 적합한 알고리즘을 결정하는 데 중요한 요소입니다.

트위터 감정 분석의 이점

이제 감정 분석이 무엇인지 알았으므로 마케팅 팀이 왜 이를 Twitter 활동에 구현해야 하는지 궁금할 것입니다. 사실, 추가 작업이 아니라 기존 워크플로를 단순화하는 작업 이 될 것입니다.

Twitter에서 감정 분석을 사용할 때의 이점을 살펴보겠습니다.

청중을 더 잘 알기

고객에 대한 완전한 이해 없이는 비즈니스 성공이 쉽지 않습니다. 고객에 대해 더 알고 싶다면 감정 분석이 당신의 초능력이 될 수 있습니다. 고객들은 당신의 브랜드에 대해 어떻게 생각하나요? 그들은 어떤 문제에 직면합니까? 대화의 전반적인 어조를 주의 깊게 듣고 도움이 필요할 때 응답하십시오. 청중을 더 잘 이해하면 더 쉽게 타겟팅할 수 있습니다.

위기를 빨리 잡아라

감정을 분석하면 예상치 못한 사건을 훨씬 빨리 알아차릴 수 있을 것이다. 불리한 의견이나 극도로 격렬한 대화가 포함된 트윗? 위기가 커지지 않도록 하십시오. 예측할 수 없는 일이 발생하면 즉시 대응하십시오.

고객 만족도 향상

고객의 소리에 귀를 기울이고 부정적인 의견을 일찍 발견하면 더 악화되기 전에 해결할 수 있습니다. 개인적인 방식으로 고객과 소통하면 효과를 볼 수 있습니다. 브랜드와 연결되어 있으면 충성도를 유지할 가능성이 높아집니다.

보다 심층적인 시장 조사 수행

기업은 트윗 감정을 분석하여 시장 전략을 개선합니다. 고객은 Twitter에서 브랜드와 제품 또는 서비스에 대한 느낌을 공유하므로 고객이 새로운 기능에 어떻게 반응하는지 관찰하고 행동을 더 잘 이해하거나 고객이 선택하지 않은 이유를 알 수 있습니다. 또한, 감정 분석을 통해 경쟁업체를 추적하여 실수를 반복하지 않도록 할 수도 있습니다.

사회 현상과 경향 관찰

트위터 감정 분석은 사회 현상과 미디어 감정을 모니터링하는 데에도 사용됩니다. 사람들은 트위터를 사용하여 의견을 공유하므로 몇 가지 추세와 경향을 빠르게 알 수 있습니다.

감정 분석을 비즈니스에 통합하도록 설득했습니까? 어떤 방법을 선택하든지 간에 이전 접근 방식과 최신 접근 방식 모두에 대한 개요를 제공할 수 있기를 바랍니다. 그것들은 어떻게 다르며 어느 것이 더 효율적입니까? 이러한 옵션을 고려하고 필요에 가장 적합한 옵션을 선택하십시오.

트위터 감정 분석을 예전 방식으로 하기

트위터 감정 분석은 대부분 수동으로 수행될 수 있습니다. 일부 프로세스는 자동화할 수 있지만 먼저 설정해야 합니다. 그럼에도 불구하고 보이는 것만큼 복잡하지 않습니다. 개발자나 코딩 기술이 필요하지 않습니다. 시간과 노력만 들인다면 스스로 프로세스를 자동화할 수 있기 때문입니다.

가장 좋은 방법은 무엇입니까? 다음은 Twitter에서 멘션을 추적하는 전통적인 방법에 대한 단계별 가이드입니다.

1. 데이터 수집

데이터를 기반으로 추가 전략적 결정을 내리기 때문에 데이터는 대표성이 있어야 합니다. 현재 트윗을 수집할지 아니면 과거 트윗을 수집할지 선택한 다음 데이터 수집을 시작합니다. 다음과 같은 몇 가지 옵션이 있습니다.

• Zapier에서 자동화된 워크플로인 Zap을 만들 수 있습니다. 데이터를 수집하려는 앱(이 경우 Twitter)과 데이터가 전송될 애플리케이션(예: Google 스프레드시트)을 선택합니다.
• Twitter API를 사용하여 공개 Twitter 데이터에 액세스하거나 대신 특정 사용자로부터 수집할 수 있습니다. Twitter를 스트리밍 API에 연결하여 키워드, 브랜드 언급 및 해시태그가 포함된 트윗을 수집할 수 있습니다.
• Tweepy와 Python 패키지를 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 인증을 위해 API 키에 자신의 Twitter 계정을 설정해야 합니다.

2. 데이터 정리

Twitter 데이터는 비정형이므로 먼저 정리해야 합니다. 데이터의 품질이 높을수록 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 이모티콘, 여분의 공백 및 특수 문자와 같은 불필요한 정보를 삭제하십시오. 중복된 트윗과 너무 짧은 트윗을 잘라내십시오.

3. 멘션 분석

그리고 여기에 함정이 있습니다. 이 과정에서 가장 어려운 부분입니다. 당신의 임무는 모든 언급을 분류하고 자신의 감정을 직접 분석하는 것입니다. Excel 공식 또는 사전 참조를 사용하여 특정 단어의 양수 값을 결정한 다음 점수를 텍스트의 감정으로 평균화할 수 있습니다. 하지만 멘션이 너무 많으면 장기적으로 부담스러울 수 있습니다.

4. 결과 시각화

모든 것을 명확하게 보기 위해 결과를 시각화하는 것이 마지막 단계입니다. Google 데이터 스튜디오와 같은 도구를 사용하여 대화형 보고서를 만들고 다른 팀원과 공유할 수 있습니다. Google 스프레드시트 또는 Excel의 데이터를 쉽게 통합할 수 있으므로 큰 문제가 발생하지 않습니다.

보시다시피 기존 방법은 시간이 많이 걸리고 새로운 트윗을 분석하고 싶을 때마다 각 단계를 계속 반복해야 합니다. 가장 큰 단점 중 하나는 모든 것을 직접 설정하고 구성해야 한다는 것입니다. 그러나 Twitter 감정 분석은 훨씬 간단하고 빠를 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다.

트위터 감정 분석을 새로운 방식으로 수행하기

현재 세대의 Twitter 감정 분석은 방대한 양의 고객 피드백을 안정적이고 일관되게 처리할 수 있습니다. 감정 분석과 텍스트 분석을 결합하여 회사는 귀하의 언급에 대한 통찰력을 즉시 얻을 수 있습니다. Mediatoolkit에서 전체 프로세스는 자동화되고 4개의 매우 간단하고 짧은 단계로 제한됩니다.

1. 소셜 미디어 모니터링 도구에 계정 설정

이 작업은 한 번만 수행하면 되며 1분이면 됩니다. Mediatoolkit은 가장 관련성이 높은 정보만 요청하며, Twitter 멘션 모니터링을 바로 시작하기 전에 정보를 입력하기만 하면 됩니다.

2. 첫 번째 쿼리 만들기

Twitter 또는 특정 키워드(예: 브랜드 이름)와 같은 특정 소스를 선택한 다음 다른 소스를 제외하고 원하는 소스만 남길 수 있습니다. 또한 특정 위치나 언어로 결과를 제한할 수 있습니다.

3. 감정을 기준으로 멘션 필터링

이제 멘션을 감정으로 필터링할 때입니다. 원 클릭 옵션을 사용하여 결과를 부정적인 것으로만 좁힐 수 있습니다.

4. 분석은 케이크 조각이 되었습니다.

Mediatoolkit에서는 시간 경과에 따른 브랜드 평판을 분석하고 어떻게 변화하는지 확인할 수 있습니다. 귀하의 이미지를 경쟁업체의 이미지와 비교하고 브랜드 성과를 더 잘 추적할 수 있습니다. 또한 표시된 모든 그래프는 역동적이고 직관적입니다. 특정 감정 유형을 포함하거나 제외하고 특정 순간에 찾고 있는 데이터를 얻을 수 있습니다.

이제 모든 것이 저절로 일어납니다.

추적이 자동화되어 사용자 대신 앉아서 인터넷을 제어하는 ​​방식을 지켜볼 수 있습니다. 이메일 받은편지함이나 Slack 채널로 실시간 알림을 받고 흥미로운 일이 발생하는 즉시 알림을 받을 수도 있습니다.

이러한 도구를 사용하면 통찰력 있는 데이터에 액세스할 수 있고 흥미로운 결론을 도출할 수 있습니다. 전체 프로세스를 간소화하면 수동으로 수행하는 것보다 비교할 수 없을 정도로 빠르게 대응할 수 있어 우수한 고객 서비스를 제공할 수 있습니다. 트위터 감정 분석은 더 이상 문제가 되지 않습니다.

트위터 감성 분석으로 마무리하자

인간은 특히 온라인으로 의사 소통할 때 다른 사람의 말을 과도하게 해석하는 경향이 있습니다. 목소리 톤을 잘못 해석하거나 의도와 완전히 다른 방식으로 무언가를 이해한 때가 있습니까?

소셜 미디어 모니터링 도구를 사용하면 일부 중요한 언급을 간과하거나 문맥에 맞지 않는 진술을 찾는 위험을 완화할 수 있습니다. 이 솔루션을 사용하면 솔루션이 없을 때보다 더 짧은 시간에 훨씬 더 복잡한 분석을 수행할 수 있습니다.

이 새로운 접근 방식을 살펴보십시오. 땀을 흘리지 않고도 브랜드 인지도를 더 잘 제어할 수 있습니다.