0
Als we kijken naar hoe big data analytics is een verbeterde Customer 360, één van de eerste disciplines die bij me opkomt is het sentiment analyses. Het verschafte de middelen voor de uitbreiding van de traditionele CRM interaction beeld van de klant met verklaringen en gedragingen geuit op de sociale netwerken.
En met de ontwikkelingen in de natural language processing (NLP) en artificial intelligence (AI)/machine learning, men zou denken dat dit gebied is vrij rijp: marketeers moeten in staat zijn om te ontcijferen met gemak wat hun klanten denken door te draaien op hun Facebook-of Twitter-feeds.
Men zou verkeerd zijn.
Terwijl het sentiment analytics is een van de meest bekende vormen van big data analytics, er is nog steeds een fair share van art. Onze nemen van dit jaar is het Sentiment Analyses Symposium vorige week in New York is dat er nog steeds veel mythes over hoe goed de AI en big data zijn het toevoegen van duidelijkheid te analyseren wat de consument denkt en voelt.
Sentiment analyses afstammen van tekst analytics, dat was alles over beetgepakt de incidentie van trefwoorden geven een indicatie van de stemming. Dat bracht het woord wolken die in één keer werden heel alomtegenwoordig op het web.
Echter, met talen zoals het engels, waar woorden hebben een dubbele en soms drievoudige betekenis, trefwoorden, alleen waren niet voldoende voor de taak. De mythe ontstaan dat als we samenkomen voldoende gegevens, die moeten we in staat zijn om een betere greep op wat mensen denken of voelen. Door die reden heeft de vooruitgang in de NLP en de AI moet hebben bewezen kers op de taart.
Niet zo snel, zei Troy Janisch, die leidt van het sociale inzichten team bij ONS op de Bank. NLP niet per se zelf bepalen of iPhone noemt vertegenwoordigen buzz of klanten op zoek voor reparaties. Je zou denken dat AI kon fret uit de context, maar geen van de sprekers aangegeven dat het nog tot de taak. Janisch vermeld moet u nog de menselijke intuïtie te ontleden context door het formuleren van de juiste Boolean query ‘ s.
De bijdrage van big data is dat het bevrijdt analisten van de beperkingen van het hebben om te proeven van gegevens, en dus nemen we voor lief dat u kunt genieten van de hele Twitter firehose, als je het nodig hebt. Maar voor veel marketeers, big data is nog steeds intimiderend.
Tom H. C. Anderson, oprichter van de tekst analytics bedrijf OdinText waargenomen dat veel bedrijven waren blindelings het verzamelen van gegevens en het gooien van query ‘ s op zonder een duidelijke doelstelling voor het maken van de resultaten bruikbaar. Hij wees op de tekortkomingen van de sociale media-analyse technologieën en methodologieën voor het verstrekken van betrouwbare feedback-lussen met de werkelijke gebeurtenissen of gebeurtenissen.
Om die reden, zei Anderson, social media analytics tekort in het voorspellen van toekomstig gedrag. Er is nog steeds veel menselijke intuïtie, eerder dan AI die betrokken zijn in het verbinden van de stippen en het maken van betrouwbare voorspellingen te doen.
Veel bedrijven zijn nog steeds overweldigd door big data en overdreven “reactief”, aldus Kirsten Zapiec, mede-oprichter van de markt onderzoek adviesbureau bbb Mavens. Toegegeven, big data is grotendeels gemaakt van monsterneming en de afhankelijkheid van focus groepen of gedetailleerde enquêtes verouderd. Maar, waarschuwde Zapiec, zoals datasets groter, het wordt al te gemakkelijk om te verliezen van de menselijke context en het verhaal achter de data. Dat verraste ons, want het is in strijd met de partij van data science.
Zapiec meerdere calls-to-action die klonk al te bekend. Ten eerste, het valideren van de bron, en vervolgens over te valideren met extra bronnen. Bijvoorbeeld, een Twitter-feed, alleen niet per se vertellen het volledige verhaal. Dan moet je om te wijzen op de rol van actoren met sociale grafieken om te bepalen of de stem wordt gedacht leider, volger, of bot.
Zapiec dan een pitch voor de kwaliteit van gegevens: bedrijven moeten verschuiving van het verzamelen van gegevens voor data-integratie-modus. We kunnen horen in dezelfde lijn van advies coming out van data warehousing conferenties van de jaren 1990. Sommige dingen veranderen nooit.
Natuurlijk, er is bezorgdheid over de vraag of sociale marketeers geheel ontbreken van de signalen van hun klanten, waar ze ook wonen. Bijvoorbeeld, de “camera bedrijf” Snapchat alleen biedt Api ‘ s voor reclame, niet voor het luisteren. Zo kunnen andere bronnen of data-elementen maken het verschil? Keisuke Inoue, vice-president van de data science in Emogi, gemaakt in het geval dat emojis zijn vaak veel meer expressief over het sentiment dan woorden.
Maar dat hangt af van of u kunt juist in de eerste plaats.
0