Sentiment Journey

130412 ReiseSeit fast einer Woche beschäftige ich mich mit Social Media Monitoring, genauer mit 5 Produkten. Wir haben uns nämlich an einen „Qualitativen Vergleich“ gemacht. Durchaus eine Reise und ein Abenteuer. Aber davon später mehr.

„Qualitativ“ soll hierbei eine Grenze ziehen zu „Funktional“. Es geht also ausnahmsweise nicht um die Frage, ob das Produkt leicht und gut und sicher zu bedienen ist. Unsere Frage lautet diesmal: Stimmt das Ergebnis dieser Produkte eigentlich?

Von dem Vergleich wird hier noch in Folgebeiträgen die Rede sein. Heute geht es um ein Spezialthema der Qualität, um das Sentiment, um die Tonalität, die Meinungsfärbung der Tweets, Shares, Posts & Co des sozialen Netzes.

Ich möchte Sie mitnehmen auf einen kleinen Ausflug in Sachen Sentiment-Erkennung, ausgehend von den Erfahrungen, die wir bei unserem Vergleich gemacht haben. Am Ziel winken Empfehlungen für die Behandlung von Sentiment Analysen in der Praxis.

Unsere 5 Kern-Fragen in diesem Beitrag sind also:

  • Was ist Sentiment eigentlich?
  • Warum ist Sentiment Erkennung ein schwieriges Thema?
  • Was ist davon in der Praxis relevant?
  • Welche Anforderungen an eine Sentiment Erkennung in einem Social Media Monitoring Tool sollte also man stellen?
  • Wie setzt man Sentiment Erkennung richtig ein?

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Hashtags – oder wozu braucht man eigentlich den Gartenzaun?

„Hashtags“ sind Worte oder Abkürzungen, die mit der Raute (#, auch „Gartenzaun“ genannt) beginnen.

„#steinbrueck“ ist so ein Hashtag.

Sie werden in Twitter verwendet um zu zeigen, dass sich ein Tweet auf ein bestimmtes Thema bezieht – in unserem Beispiel auf „Steinbrück“.

Gebe ich im Suchfenster von Twitter „#steinbrueck“ ein, erscheint in meinem Account am 28.2.13 um 14:35 folgendes Ergebnis.

Ich sehe nur noch die Tweets, die diesen Hashtag verwenden, wie immer die aktuellsten ganz oben.

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Social Media Monitoring in deutschen Unternehmen

Heute ist in der Absatzwirtschaft eine Studie des BVDW (Bundesverband Digitale Wirtschaft) vorgestellt worden.

Hier einige Findings.

Frage: wieviele Unternehmen in D betreiben Social Media Monitoring?

Befragt: 124 Unternehmen

Antwort: 63% sind bereits aktiv mit entsprechenden Werkzeugen; und 3/4 der Verbleibenden wollen dies in Kürze aufnehmen.

Weitere Ergebnisse:

  • Viele Unternehmen verbinden die SMM-Findings mit anderen Messungen (Absatzzahlen, Web-Anaylsen).
  • Die inhaltliche Verbindung des Social Media Searches zur Marktforschung wird von Manchen noch als optimierungsfähig erlebt.

Für weitergehende Infos folgen Sie dem Link.

 

brandSatisfaction

130212 Fan2Das Monitoring Werkzeug brandSatisfaction mißt bei Facebook-Fans von großen Marken die Zufriedenheit, ausgedrückt als Empfehlungsbereitschaft, skaliert nach dem NPS Scoring Modell.

Hierüber haben wir berichtet. Das Produkt ist in der beta-Version, einen testweisen Frei-Account bekommt man auf Antrag (angeblich ist die Anzahl auf 500 limitiert, wenn das mal stimmt…). Die login Daten kamen jedenfalls recht schnell.

  • Erster Blick: sieht nicht schlecht aus, aufgeräumt, übersichtlich, klar. Gleich loslegen:

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Social Media Monitoring Qualität – ein Projektstart

130210 QualitätStimmen eigentlich die Ergebnisse, die uns Social Media Monitoring Tools liefern?

Diese Frage hat 3 interessante Dimensionen:

  • Sie sollte das Auswahl-Kriterium No. 1 sein, wenn man ein solches Werkzeug sucht
  • Sie wird erstaunlich selten gestellt.
  • Sie ist schwer zu beantworten.

Wir haben hier bereits 88 Kriterien für die SMMT-Auswahl vorgestellt und einige Werkzeuge entlang der Kriterien bewertet. (SMMT = Social Media Monitoring Tool). Doch hier standen funktionale und ergonomische Kriterien im Vordergrund.

Mindestens ebenso wichtig wie der Funktionsumfang etc. ist aber, ob die produzierten Ergebnisse eigentlich auch so ungefähr abbilden, was „da draußen“ wirklich los ist.

Wir wollen diesen Aspekt die Social Media Monitoring Qualität nennen. Diese Qualität ist deutlich schwieriger bzw. aufwendiger zu beurteilen als vorhandene Funktionen, benutzerfreundliche Oberflächen und verfügbare Hilfe-Optionen.

Im Kern geht es dabei um 2 Ausprägungen von Qualität:

  • werden die definierten Search-Kriterien positiv wie negativ eingehalten, d.h. wird alles gefunden, was die Kriterien erfüllt und nichts versehentlich aufgesammelt, was sie nicht erfüllt?
  • Werden die Ergebnisse korrekt „Themen“ zugeordnet? Das berühmteste Thema ist die Tonalität oder das Sentiment: wird das korrekt erkannt?

Wir wollen diese beiden Fragen in den kommenden Wochen angehen und dann hier davon berichten. Das Projekt ist kooperativ aufgesetzt: wir werden einige Hersteller / Produkte bitten, uns für ein Qualitäts-Benchmarking zu unterstützen – in erster Linie mit einem Testaccount.

Etwas genauer ist unser Plan in dieser Vorstellung zum Download beschrieben. Hierin wird hoffentlich deutlich, dass die konkreten Ergebnisse des Benchmarkings nur ein Ergebnis sein werden. Ein vermutlich wichtigeres wird sein, ob das Vorgehen generell umsetzbar ist und ob die angelegten Kriterien taugen. Auch darüber, über die sinnvollen Kriterien wie praktikabeln Bewertungsmethoden wollen wir zu gegebener Zeit (vor dem Sommer) berichten.

Im Idealfall mündet das alles in einen offenen Set an Methoden und Prüfkriterien, die dann regelmäßig für solche Qualitäts-Benchmarkings eingesetzt werden können.

Noch ist nicht klar, welche Produkte teilnehmen werden, aber sollte unter den Lesern jemand sein, der selbst ein solches Produkt im Sortiment hat und es gerne teilnehmen lassen möchte: Schreiben Sie uns, wir sind offen, wenn der Rahmen passt.

Und sollte unter den Lesern jemand sein, der einen vergleichbaren Ansatz kennt – das wäre auch sehr interessant zu wissen.

Neues Facebook Performance Werkzeug für Marken

130211 MetrikMediaPost berichtet in seinem MediaDaily von einem neuen Werkzeug um die Zufriedenheit der Facebook Fans mit ihrer (Fan)-Marke zu messen.

Das Produkt heißt „Brand Satisfaction“.

Die Grundlage der Daten sind echte Fan-Befragungen, keine abgeleiteten Metriken.

Im Kern werden dafür die Fans einer Marke (Facebook-Fans natürlich) gefragt, wie wahrscheinlich sie diese Marke auch empfehlen werden. Die Bewertung erfolgt nach dem NPS (Net Promoter Score) Verfahren.

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Twitter verstärkt TV – oder umgekehrt?

Twitter + TVNach einer Studie von von Brandwatch, einer Social Media Monitoring Firma, kann man mit einem einfachen Trick den „Social Buzz“, die Unterhaltung in den sozialen Netzen, konkret in Twitter, zu einer Fernsehsendung,  um zwei Drittel steigern: Man zeigt zu Beginn den offiziellen Hashtag zur Sendung.

Nach dieser Studie, durchgeführt in den USA und UK, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass über die TV-Sendung im Social Web gesprochen wird um 63%, wenn man den Hashtag zu Beginn zeigt.

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Social Media Monitoring Tool: UMT Delta von uberMetrics

mazeSocial Media Monitoring Tools gibt es viele, die Auswahl kommt einem Weg durch einen Irrgarten gleich.

Wir haben wieder so ein Werkzeug genauer angeschaut und stellen das Ergebnis hier vor.

Dieser Beitrag liefert also dem, der sucht (Werkzeug oder Orientierung) 2 Hilfen:

1: Unsere „generische“ Bewertungs-Matrix für solche Tools, wir haben sie schon vor einigen Wochen vorgestellt: 88 Kriterien… Die Matrix steht weiterhin zum Download bereit.

Diese Kriterien halten wir für wichtig bei Social Media Monitoring Tools. Verwenden Sie sie als komplette Liste oder lassen Sie sich von einigen Kriterien für eine eigene Liste anregen. Wir haben die Matrix nicht weiter verändert (das wird auch irgendwann kommen müssen), also wer sie schon kennt: nichts Neues!

2: Konkrete Produkt-Bewertung. Wir haben unsere Kriterien-Matrix operativ eingesetzt und ein weiteres konkretes Produkt mit ihr getestet, also entlang der Kriterien bewertet. Das ist auf jeden Fall neu!

Das aktuelle Produkt heißt UMT Delta von uberMetrics und präsentiert sich als das „Das Rundum-Sorglos-Paket der Medienbeobachtung“.

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Automatische Sentiment Erkennung – wie gut ist das?

Social Media Monitoring Tools, kurz SMMT, bieten in aller Regel die sog. „Sentiment Erkennung“, d.h. die Erkennung der Tonalität oder Einfärbung des gefundenen Text-Stückes als automatische Leistung mit an.

Wir haben die Erkennungs-Qualität an einem konkreten Beispiel untersucht und berichten hier von allgemeinen wie praktischen Erkenntnissen. Der Beitrag endet mit 8 Empfehlungen zum Umgang mit der Sentiment Erkennung.

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