社交媒体分析
社交媒体分析是从社交媒体网站收集数据的实践，并使用社交媒体分析工具分析数据来制定业务决策。社交媒体分析最常见的使用是我的客户的情绪支持营销和客户服务活动。
社交媒体智能计划的第一步是确定收集和分析的数据将有利于哪些商业目标。典型的目标包括增加收入、降低客户服务成本、获得产品和服务的反馈，以及改善特定产品或业务部门的公众意见。
一旦确定了业务目标，企业应定义关键绩效指标（KPIS.）客观地评估业务分析数据。
追踪的指标
商业指标从社交媒体分析可能包括客户订婚，可以通过追随者的数量来衡量推特公司名称的帐号和转发数。与社交媒体监测在美国，企业还可以查看有多少人关注了他们的网站脸谱网通过分享或喜欢他们的职位，人们与社交概况进行互动的次数。
这涉及到更高级的社交媒体分析情绪分析。这种做法涉及复杂的自然语言-加工机器学习算法分析一个人在社交媒体上发布的关于一家公司的帖子，以理解这个人的陈述背后的含义。这些算法可以根据社交媒体的互动情况，对公众对一家公司的感觉做出量化评分，并向管理层报告该公司与客户的互动情况。
流行工具
有许多类型的社交媒体分析工具，用于分析推文和Facebook帖子中的非结构化数据。此外文本分析，许多企业级社交媒体分析工具将收获和存储数据。其中一些工具来自利基球员，而更传统的企业分析软件供应商提供致力于社交媒体智能的软件包。
随着越来越多的社交媒体分析依赖于机器学习，流行的开放平台如R.那Python和Tensorflow作为社交媒体分析工具。
社交媒体分析的重要性
社交媒体数据存在巨大信息。几十年来，企业支付了市场研究公司，调查消费者并进行焦点小组，以获得消费者现在愿意发布到公共社交媒体平台的信息。
问题是此信息采用自由文本和自然语言的形式，分析算法传统上的非结构化数据类型。但作为机器学习和人工智能随着技术的进步，企业更容易量化社交媒体上发布的信息。
这使企业能够提取有关公众如何察觉其品牌的信息，以及许多产品消费者和不喜欢的产品，通常是市场正在进行的地方。社交媒体分析使企业可以在不使用较少可靠的投票和焦点小组的情况下量化所有这些。
