第一步包括社交媒体内容的文本挖掘。语言是非结构化的，有许多修辞手法，并且包含只有通过正确的技术才能发现的模式。文本挖掘为搜索过程提供方向和结构。我们为上述银行研究找到了 130,000 条消息。手动读取并分析它们是不可能的。文本挖掘提供了对重要主题及其相互关系的洞察。这允许在文本中进行有针对性的搜索。
。社交媒体上的文本有自己的结构、修辞手 巴西赌徒数据库 缩写和符号。阅读和理解这需要经验和耐心，但最重要的是，它需要对公司背景的大量了解。
通过社交媒体了解客户的价值
第三步是将发现的见解与其他客户信息（例如来自定性或定量研究的信息）结合起来。这种方法和来源的结合确保了对社交媒体分析结果的更好解释。
正是社交媒体上对话的自发性增加了其价值。这些都是未经请求的意见和想法。它讲述了人们认为重要的事情以及他们关心的事情。
欢迎以这种方式从社交媒体中提取客户洞察的公司示例！ （将它们放在本文底部的评论中）。