IBM menunjukkan bahwa dengan prevalensi media sosial: “Berita tentang produk hebat dapat menyebar seperti api. Dan berita tentang produk yang buruk - atau pengalaman buruk dengan perwakilan layanan pelanggan - dapat menyebar dengan cepat. Konsumen sekarang meminta pertanggungjawaban organisasi atas janji merek mereka dan berbagi pengalaman dengan teman, rekan kerja, dan masyarakat luas."

Social Media Analytics membantu perusahaan mengatasi pengalaman ini dan menggunakannya untuk:

• Temukan tren yang berkaitan dengan penawaran dan merek
• Memahami percakapan — apa yang dikatakan dan bagaimana hal itu diterima
• Memperoleh sentimen pelanggan terhadap produk dan layanan
• Mengukur respons terhadap media sosial dan komunikasi lainnya
• Identifikasi fitur bernilai tinggi untuk produk atau layanan
• Temukan hal yang dikatakan pesaing dan efektivitasnya
• Petakan bagaimana mitra dan saluran pihak ketiga dapat memengaruhi kinerja

Insight ini tidak hanya dapat digunakan untuk membuat penyesuaian taktis, seperti menangani tweet yang marah, tetapi juga dapat membantu mendorong keputusan strategis. Faktanya, IBM menemukan bahwa Social Media Analytics kini "dibawa ke dalam diskusi inti tentang bagaimana bisnis mengembangkan strategi mereka."

Strategi ini mempengaruhi berbagai aktivitas bisnis:

• Pengembangan produk - Menganalisis kumpulan postingan Facebook, tweet, dan ulasan produk Amazon dapat memberikan gambaran yang lebih jelas mengenai titik permasalahan pelanggan, pergeseran kebutuhan, dan fitur yang diinginkan. Tren dapat diidentifikasi dan dilacak untuk membentuk manajemen lini produk yang ada serta memandu pengembangan produk baru.
• Pengalaman pelanggan - Sebuah studi IBM menemukan bahwa "organisasi berevolusi dari bisnis yang dipimpin oleh produk menjadi bisnis yang dipimpin oleh pengalaman." Analisis perilaku dapat diterapkan di seluruh saluran sosial untuk memanfaatkan momen mikro guna menyenangkan pelanggan dan meningkatkan loyalitas serta nilai seumur hidup.
  Branding - Media sosial mungkin merupakan kelompok fokus terbesar di dunia. Pemrosesan bahasa alami dan analisis sentimen dapat terus memantau ekspektasi positif atau negatif untuk menjaga kesehatan merek, menyempurnakan pemosisian, dan mengembangkan atribut merek baru.
• Analisis Kompetitif - Memahami apa yang dilakukan oleh pesaing dan bagaimana pelanggan merespons selalu penting. Misalnya, pesaing dapat menunjukkan bahwa mereka meninggalkan ceruk pasar, menciptakan peluang. Atau lonjakan penyebutan positif untuk produk baru dapat mengingatkan organisasi tentang pengganggu pasar.
• Efisiensi operasional – Analisis mendalam terhadap media sosial dapat membantu organisasi meningkatkan cara mereka mengukur permintaan. Pengecer dan pihak lain dapat menggunakan informasi tersebut untuk mengelola inventaris dan pemasok, mengurangi biaya, dan mengoptimalkan sumber daya.

Langkah pertama untuk Social Media Analytics yang efektif adalah mengembangkan tujuan. Sasaran dapat berkisar dari meningkatkan pendapatan hingga menunjukkan masalah layanan. Dari sana, topik atau kata kunci dapat dipilih dan parameter seperti rentang tanggal dapat diatur. Sumber juga perlu ditentukan — tanggapan terhadap video YouTube, percakapan Facebook, argumen Twitter, ulasan produk Amazon, komentar dari situs berita. Penting untuk memilih sumber yang berkaitan dengan produk, layanan, atau merek tertentu.

Biasanya, kumpulan data akan dibuat untuk mendukung tujuan, topik, parameter, dan sumber. Data diambil, dianalisis, dan dilaporkan melalui visualisasi yang membuatnya lebih mudah untuk dipahami dan dimanipulasi.

Langkah-langkah ini adalah tipikal dari pendekatan Social Media Analytics umum yang dapat dibuat lebih efektif dengan kemampuan yang ditemukan di platform Social Media Analytics.

• Teknologi pemrosesan bahasa alami dan machine learning mengidentifikasi entitas dan hubungan dalam data yang tidak terstruktur — informasi yang tidak diformat sebelumnya untuk bekerja dengan analisis data. Hampir semua konten media sosial tidak terstruktur. Teknologi ini sangat penting untuk memperoleh wawasan yang berarti.
• Segmentasi adalah kebutuhan mendasar dalam analisis media sosial. Segmentasi mengategorikan peserta media sosial berdasarkan geografi, usia, jenis kelamin, status pernikahan, status orang tua, dan demografi lainnya. Cara ini dapat membantu mengidentifikasi influencer dalam kategori tersebut. Pesan, inisiatif, dan tanggapan dapat disesuaikan dan ditargetkan dengan lebih baik dengan memahami siapa yang berinteraksi pada berbagai topik utama.
• Analisis perilaku digunakan untuk memahami kekhawatiran peserta media sosial dengan menetapkan jenis perilaku seperti pengguna, pemberi rekomendasi, calon pengguna, dan pencela. Memahami peran ini membantu mengembangkan pesan dan tanggapan yang ditargetkan untuk memenuhi, mengubah atau membelokkan persepsi mereka.
• Analisis sentimen mengukur nada dan maksud dari komentar media sosial. Ini biasanya melibatkan teknologi pemrosesan bahasa alami untuk membantu memahami entitas dan hubungan untuk mengungkapkan atribut positif, negatif, netral, atau ambivalen.
• Share of voice menganalisis prevalensi dan intensitas dalam percakapan mengenai merek, produk, layanan, reputasi, dan lainnya. Ini membantu menentukan isu-isu utama dan topik penting. Ini juga membantu mengklasifikasikan diskusi sebagai positif, negatif, netral atau ambivalen.
• Analisis pengelompokan dapat mengungkap percakapan tersembunyi dan insight yang tidak terduga. Ini membuat asosiasi antara kata kunci atau frasa yang sering muncul bersamaan dan menghasilkan topik, isu, dan peluang baru. Orang-orang yang membuat soda kue, misalnya, menemukan kegunaan dan peluang baru dengan menggunakan analisis pengelompokan.
• Dasbor dan bagan visualisasi, grafik, tabel, dan alat presentasi lainnya meringkas dan membagikan temuan Social Media Analytics - kemampuan penting untuk berkomunikasi dan menindaklanjuti apa yang telah dipelajari. Semua itu juga memungkinkan pengguna untuk memahami makna dan insight dengan lebih cepat dan melihat lebih dalam pada temuan tertentu tanpa keterampilan teknis tingkat lanjut.