سوشال لیسنینگ چیست؟

سوشال لیسنینگ یا Social Listening به فرایند رصد، جمع‌آوری و تحلیل گفت‌وگوهایی گفته می‌شود که درباره یک برند، محصول، خدمت، صنعت یا موضوع مشخص در فضای آنلاین شکل می‌گیرد.

کاربران ممکن است نام یک برند را مستقیماً تگ کنند یا بدون اشاره مستقیم، درباره محصولات و خدمات آن صحبت کنند. سوشال لیسنینگ تلاش می‌کند این گفت‌وگوها را شناسایی کند و تصویری دقیق‌تر از نگرش و دغدغه‌های مخاطبان در اختیار سازمان قرار دهد.

در گذشته، بررسی بازخورد مخاطبان معمولاً به تماس‌های پشتیبانی، نظرسنجی‌ها یا گزارش‌های دستی محدود می‌شد؛ اما امروزه بخش زیادی از تجربه و نظر مشتریان در شبکه‌های اجتماعی، رسانه‌های آنلاین، انجمن‌ها و پلتفرم‌های گفت‌وگومحور منتشر می‌شود. به همین دلیل، پایش فضای مجازی به یکی از ابزارهای مهم بازاریابی، روابط عمومی و مدیریت برند تبدیل شده است.

تفاوت سوشال مانیتورینگ و سوشال لیسنینگ چیست؟

سوشال مانیتورینگ و سوشال لیسنینگ هر دو با رصد فضای آنلاین ارتباط دارند، اما هدف و عمق آن‌ها یکسان نیست.

سوشال مانیتورینگ

در سوشال مانیتورینگ، تمرکز اصلی بر پیدا کردن و پیگیری اشاره‌ها به نام برند، محصول یا کلمات کلیدی مشخص است. برای مثال، تیم روابط عمومی ممکن است تعداد پست‌ها، کامنت‌ها یا اخبار مرتبط با برند را بررسی کند.

سوشال لیسنینگ

سوشال لیسنینگ یک مرحله فراتر می‌رود و علاوه بر جمع‌آوری محتوا، به تحلیل آن می‌پردازد. در این فرایند، سازمان می‌تواند به پرسش‌هایی مانند موارد زیر پاسخ دهد:

• مخاطبان بیشتر درباره کدام ویژگی محصول صحبت می‌کنند؟
• احساس کاربران نسبت به برند مثبت است یا منفی؟
• مهم‌ترین انتقادهای مشتریان چیست؟
• کدام موضوعات در حال تبدیل‌شدن به ترند هستند؟
• چه افرادی یا رسانه‌هایی بیشترین اثرگذاری را دارند؟
• کدام مشکلات به‌صورت تکرارشونده در گفت‌وگوهای آنلاین دیده می‌شوند؟

به بیان ساده، مانیتورینگ به شما می‌گوید چه چیزی منتشر شده است؛ اما لیسنینگ کمک می‌کند بفهمید این محتوا چه معنایی برای برند و کسب‌وکار شما دارد.

چرا سوشال لیسنینگ برای کسب‌وکارها اهمیت دارد؟

۱. شناخت بهتر صدای مشتری

گزارش‌های رسمی همیشه تمام واقعیت تجربه مشتری را نشان نمی‌دهند. کاربران در فضای آنلاین درباره کیفیت محصول، نحوه پاسخ‌گویی، قیمت، تجربه خرید و خدمات پس از فروش صحبت می‌کنند.

تحلیل این گفت‌وگوها به کسب‌وکار کمک می‌کند تصویر واقعی‌تری از رضایت و نارضایتی مشتریان به دست آورد. این اطلاعات می‌تواند برای بهبود محصول، اصلاح فرایندهای خدماتی و افزایش رضایت مشتری استفاده شود.

۲. شناسایی زودهنگام بحران

بسیاری از بحران‌های رسانه‌ای به‌صورت ناگهانی ایجاد نمی‌شوند. در اغلب موارد، پیش از شکل‌گیری یک بحران گسترده، نشانه‌هایی مانند افزایش انتقادها، تکرار یک شکایت یا انتشار محتوای منفی دیده می‌شود.

با پایش مستمر فضای مجازی، تیم‌های روابط عمومی می‌توانند این نشانه‌ها را زودتر شناسایی کنند و قبل از گسترش موضوع، پاسخ مناسب ارائه دهند.

۳. اندازه‌گیری بازتاب کمپین‌های تبلیغاتی

پس از اجرای یک کمپین تبلیغاتی، تنها تعداد بازدید یا کلیک اهمیت ندارد. لازم است بدانیم مخاطبان درباره کمپین چه نظری دارند، پیام تبلیغاتی چگونه برداشت شده و چه واکنش‌هایی ایجاد کرده است.

سوشال لیسنینگ می‌تواند به بررسی موارد زیر کمک کند:

• میزان دیده‌شدن کمپین
• تعداد و روند اشاره‌ها به کمپین
• میزان مشارکت مخاطبان
• احساسات کاربران نسبت به پیام تبلیغاتی
• موضوعات و واکنش‌های پرتکرار
• تفاوت بازتاب کمپین در گروه‌های مختلف مخاطبان

۴. رصد رقبا

سوشال لیسنینگ فقط برای پایش برند خود سازمان کاربرد ندارد. کسب‌وکارها می‌توانند از این روش برای بررسی فعالیت رقبا، واکنش بازار به محصولات آن‌ها و نقاط قوت و ضعف تجربه مشتریانشان نیز استفاده کنند.

برای نمونه، تحلیل گفت‌وگوهای کاربران درباره رقبا ممکن است فرصت‌هایی را نشان دهد که هنوز توسط برند شما پوشش داده نشده‌اند؛ مانند یک نیاز پاسخ‌داده‌نشده، ضعف در پشتیبانی یا نارضایتی از یک ویژگی محصول.

۵. شناسایی روندهای جدید بازار

رفتار و نیاز مخاطبان دائماً در حال تغییر است. موضوعی که امروز برای کاربران اهمیت دارد، ممکن است چند ماه بعد جای خود را به دغدغه‌ای تازه بدهد.

تحلیل روند گفت‌وگوهای آنلاین به کسب‌وکارها کمک می‌کند:

• موضوعات رو به رشد را شناسایی کنند؛
• نیازهای جدید مشتریان را بهتر بشناسند؛
• برای تولید محتوای مرتبط ایده بگیرند؛
• محصولات و خدمات خود را با تغییرات بازار هماهنگ کنند.

تحلیل احساسات در سوشال لیسنینگ چیست؟

یکی از قابلیت‌های مهم در ابزارهای سوشال لیسنینگ، تحلیل احساسات یا Sentiment Analysis است. در این روش، محتوای منتشرشده بر اساس لحن و نگرش کلی به گروه‌هایی مانند مثبت، منفی یا خنثی تقسیم می‌شود.

برای مثال:

• «کیفیت این محصول واقعاً عالی است»؛ بازخورد مثبت
• «پشتی شرکت پاسخ‌گو نیست»؛ بازخورد منفی منفی
• «محصول جدید شرکت معرفی شد»؛ محتوای خنثی

البته تحلیل احساسات در زبان فارسی به دلیل تنوع نگارشی، استفاده از کنایه، شوخی، اصطلاحات عامیانه و غلط‌های املایی، پیچیدگی‌های خاص خود را دارد. بنابراین خروجی ابزار باید در کنار تحلیل انسانی و شناخت زمینه استفاده شود.

تحلیل احساسات می‌تواند روند کلی نگرش کاربران را در بازه‌های زمانی مختلف نشان دهد. اگر میزان محتوای منفی درباره یک برند در مدت کوتاهی افزایش پیدا کند، این موضوع می‌تواند هشداری برای بررسی دقیق‌تر باشد.

کاربرد سوشال لیسنینگ در واحدهای مختلف سازمان

روابط عمومی

واحد روابط عمومی می‌تواند از سوشال لیسنینگ برای رصد بازتاب اخبار، شناسایی بحران‌های احتمالی، بررسی عملکرد رسانه‌ای و تهیه گزارش‌های مدیریتی استفاده کند.

بازاریابی

تیم بازاریابی با تحلیل گفت‌وگوهای مخاطبان می‌تواند نیازها، دغدغه‌ها و موضوعات مورد علاقه بازار هدف را بهتر بشناسد و کمپین‌های دقیق‌تری طراحی کند.

فروش

بررسی پرسش‌ها و مشکلات کاربران در فضای آنلاین، فرصت‌هایی برای شناسایی مشتریان بالقوه و بهبود فرایند فروش ایجاد می‌کند.

پشتیبانی مشتریان

با شناسایی شکایت‌ها و بازخوردهای منفی، تیم پشتیبانی می‌تواند سریع‌تر به مشکلات پاسخ دهد و از تکرار نارضایتی‌ها جلوگیری کند.

مدیریت محصول

تحلیل نظرات کاربران درباره قابلیت‌ها، کیفیت و کارایی محصولات، داده ارزشمندی برای اولویت‌بندی توسعه محصول فراهم می‌کند.

مدیریت ارشد

مدیران می‌توانند با استفاده از گزارش‌های تحلیلی، وضعیت اعتبار برند، روندهای بازار و میزان بازتاب رسانه‌ای فعالیت‌های سازمان را در یک نمای کلی مشاهده کنند.

سوشال لیسنینگ چگونه انجام می‌شود؟

یک فرایند استاندارد سوشال لیسنینگ معمولاً از مراحل زیر تشکیل می‌شود:

مرحله اول: تعیین هدف

ابتدا باید مشخص شود سازمان دقیقاً به دنبال پاسخ به چه پرسشی است. هدف می‌تواند پایش اعتبار برند، ارزیابی کمپین، تحلیل رقبا یا شناسایی نارضایتی مشتریان باشد.

مرحله دوم: انتخاب کلیدواژه‌ها

نام برند، محصولات، خدمات، مدیران، رقبا، هشتگ‌ها و موضوعات مرتبط باید در فهرست پایش قرار بگیرند. توجه به شکل‌های مختلف نوشتاری کلمات نیز اهمیت زیادی دارد.

مرحله سوم: جمع‌آوری محتوا

محتوای مرتبط از منابع آنلاین مختلف جمع‌آوری می‌شود. در این مرحله، حذف داده‌های تکراری و مطالب غیرمرتبط اهمیت زیادی دارد.

مرحله چهارم: دسته‌بندی و تحلیل

محتوا بر اساس موضوع، منبع، تاریخ، میزان اهمیت و لحن موضوع، منبع، تاریخ، میزان اهمیت و لحن دسته‌بندی می‌ها و احساسات کاربران بررسی می‌شود.

مرحله پنجم: تهیه گزارش و اقدام

در نهایت، نتایج در قالب داشبورد، نمودار یا گزارش مدیریتی ارائه می‌شود. هدف اصلی این گزارش، کمک به تصمیم‌گیری و اقدام عملی است؛ نه صرفاً تولید حجم زیادی از داده.

نقش هوش مصنوعی در سوشال لیسنینگ

بررسی دستی هزاران خبر، پست و گفت‌وگوی آنلاین، زمان‌بر و پرهزینه است. هوش مصنوعی می‌تواند بخش زیادی از این فرایند را خودکار کند و سرعت تحلیل را افزایش دهد.

مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در سوشال لیسنینگ عبارت‌اند از:

• شناسایی خودکار محتوای مرتبط؛
• تشخیص موضوعات اصلی هر متن؛
• حذف محتوای تکراری؛
• تحلیل احساسات و لحن کاربران؛
• استخراج نام برندها، افراد و سازمان‌ها؛
• خلاصه‌سازی مطالب طولانی؛
• شناسایی روندهای رسانه‌ای؛
• اولویت‌بندی محتواهای مهم؛
• تولید گزارش‌های تحلیلی برای مدیران.

مدل‌های زبانی بزرگ و فناوری پردازش زبان طبیعی می‌توانند در تحلیل متن‌های فارسی نیز نقش مهمی داشته باشند. بااین باشند. بااین‌حال، برای دستیابی به نتای کیفیت داده، طراحی درست قواعد پایش و نظارت کارشناسان همچنان ضروری است.

سوشال لیسنینگ و برند مانیتورینگ در آوان

رایا الگوریتم آوان با تمرکز بر نرم‌افزارهای مدیریتی، هوش مصنوعی و تحولشیتال، در حال توسعه و تجاری‌سازی سکوی هوشمند تحلیل رسانه و پایش فضای مجازی آوان است.

این سکو با هدف کمک به سازمان‌ها برای رصد سریع اخبار، شبکه‌های اجتماعی و گفت‌وگوهای آنلاین طراحی شده و حوزه‌هایی مانند موارد زیر را دنبال می‌کند:

• خبرخوان هوشمند؛
• سوشال لیسنینگ؛
• برند مانیتورینگ؛
• پایش رقبا؛
• موتور جست‌وجوی هوشمند؛
• تحلیل محتوای رسانه‌ای؛
• شناسایی روندها و موضوعات پرتکرار؛
• تهیه گزارش‌های مدیریتی و تحلیلی.

آوان تلاش می‌کند داده‌های پراکنده موجود در فضای رسانه‌ای را به اطلاعاتی ساختاریافته و قابل استفاده برای واحدهای روابط عمومی، بازاریابی، مدیریت ریسک و مدیران ارشد تبدیل کند. توسعه زیرساخت‌های پردازشی مبتنی بر GPU و مدل‌های زبانی بزرگ نیز با هدف افزایش توان پردازش و تحلیل حجم بالای داده‌های رسانه‌ای دنبال می‌شود.

جمع‌بندی

سوشال لیسن و بازارزاری برای شنیدن، تحلیل و درک گفت‌وگوهای آنلاین درباره برند و بازار است. این رویکرد به کسب‌وکارها کمک می‌کند فقط به داده‌های سطحی مانند تعداد لایک یا بازدید توجه نکنند، بلکه نگرش واقعی مخاطبان، دغدغه‌های مشتریان و روندهای شکل‌گرفته در فضای مجازی را بهتر بشناسند.

از شناسایی بحران و مدیریت اعتبار برند تا تحلیل کمپین، بررسی رقبا و بهبود محصولات، سوشال لیسنینگ می‌تواند نقش مهمی در تصمیم‌گیری داده‌محور سازمان‌ها داشته باشد.

سازمان‌هایی که به‌صورت مستمر صدای مخاطبان را می‌شنوند، سریع‌تر تغییرات بازار را تشخیص می‌دهند و فرصت بیشتری برای واکنش هوشمندانه دارند. سکوی هوشمند تحلیل رسانه آوان نیز با تمرکز بر رصد اخبار، پایش فضای مجازی و تحلیل محتوای آنلاین، در مسیر فراهم‌کردن چنین تصویری برای سازمان‌ها توسعه می‌یابد.

برای دریافت اطلاعات بیشتر درباره راهکارهای هوش رسانه آوان و هماهنگی جلسه دمو، با شماره ۰۹۱۵۰۰۲۲۱۱۵ تماس بگیرید.