IBM 指出，随着社交媒体的普及，“一个优秀产品的消息可以像野火一样传播。而关于不良产品或客户服务代表的不良体验的消息也会迅速传播。现在，消费者要求企业对其品牌承诺负责，并与朋友、同事和公众分享他们的体验”。

社交媒体分析可帮助公司应对这些体验，并将其用于以下方面：

• 发现与产品和品牌相关的趋势
• 了解谈话，即说了什么以及如何被理解
• 得出客户对产品和服务的看法
• 衡量对社交媒体和其他通信的响应
• 确定产品或服务的高价值特性
• 了解竞争对手的言论及其效果
• 绘制第三方合作伙伴和渠道如何影响绩效

这些见解不仅可以用于进行战术调整，例如回应愤怒的推文，还可以帮助推动战略决策。事实上，IBM 发现社交媒体分析现在“正被带入企业如何制定战略的核心讨论中”。

这些战略影响到一系列商业活动：

• 产品开发 - 分析 Facebook 帖子、推文和亚马逊产品评论的汇总信息，可以更清晰地了解客户的痛点、不断变化的需求和所需的功能。可以识别和跟踪趋势，以制定现有产品线的管理并指导新产品的开发。
• 客户体验 - IBM 的一项研究发现“组织的业务正在从产品主导型转变为体验主导型”。行为分析可应用于所有社交渠道，利用每个微时刻取悦客户，提高忠诚度和终身价值。
  品牌推广 - 社交媒体可能是世界上最大的“焦点小组”。自然语言处理和情感分析可以持续监视积极或消极的期望，以保持品牌健康、完善定位并开发新的品牌属性。
• 竞争分析 - 了解竞争对手的做法和客户的反应始终至关重要。例如，竞争对手可能表示他们正在放弃利基市场，这就创造了机会。或者，新产品的正面提及率激增，这提醒企业出现了市场颠覆者。
• 运营效率 - 对社交媒体的深入分析可以帮助组织改进需求评估方式。零售商和其他方可以使用这些信息来管理库存和供应商、降低成本并优化资源。

有效社交媒体分析的第一步是制定目标。目标可以是增加收入，也可以是找出服务问题。此过程可以选择主题或关键字，并设置日期范围等参数。还需要指定来源，例如对 YouTube 视频的回复、Facebook 对话、Twitter 观点、亚马逊产品评论、新闻网站的评论等。选择与给定产品、服务或品牌相关的来源非常重要。

通常会建立一个数据集来支持目标、主题、参数和来源。通过可视化方式检索、分析和报告数据，使数据更易于理解和操作。

这些步骤是一般社交媒体分析方法的典型步骤，社交媒体分析平台的功能可使这些步骤更加有效。

• 自然语言处理和机器学习技术可识别非结构化数据中的实体和关系，此类数据没有预先格式化，无法与数据分析一起使用。实际上，所有社交媒体内容都是非结构化的。这些技术对于获得有意义的洞察至关重要。
• 细分是社交媒体分析的基本需求。它根据地理位置、年龄、性别、婚姻状况、父母状况和其他人口统计数据对社交媒体参与者进行分类。它可以帮助识别这些类别中的影响者。通过了解谁在就关键议题进行互动，可以更好地调整信息、倡议和回应，并使其更有针对性。
• 行为分析用于通过指定用户、推荐人、潜在用户和贬低者等行为类型来了解社交媒体参与者的关注点。了解这些角色有助于制定有针对性的信息和回应，以满足、改变或转移他们的看法。
• 情绪分析衡量社交媒体评论的语气和意图。它通常涉及自然语言处理技术，以帮助理解实体和关系，进而揭示积极、消极、中立或矛盾的属性。
• 声音份额分析有关品牌、产品、服务、声誉等对话的流行程度和强度。它有助于确定关键问题和重要主题。它还有助于将讨论分为积极、消极、中性或矛盾。
• 聚类分析可以发现隐藏的对话和意想不到的见解。它将经常一起出现的关键字或短语关联起来，并衍生出新的主题、问题和机会。例如，制造小苏打的人使用聚类分析发现了新的用途和机会。
• 仪表盘和可视化图表、图形、表格及其他演示工具可总结和分享社交媒体分析结果，这是根据所得结论执行沟通和采取行动的关键能力。它们还使用户能够更快地掌握含义和见解，并更深入地研究特定的发现，而无需高级技术技能。