Mục lục
Cách thức đo lường quan điểm thảo luận
Quan điểm (Sentiment) được định nghĩa là chỉ số cảm xúc của người dùng khi nhận xét về thương hiệu, nhãn hàng trên các phương tiện truyền thông: Họ nói như thế nào? Tốt hay xấu ở khía cạnh nào? Cách đo lường Quan điểm trên hầu hết các công cụ Social Listening là: Tích cực, Tiêu cực và Trung lập.
Xem thêm: Phân tích Sắc thái là gì?
Giả sử dưới đây là nhận xét của người mua hàng với dòng xe Toyota trên trang Facebook cá nhân của họ:
“Toyota là hãng xe có doanh số bán hàng đỉnh nhất trên thị trường Việt Nam (1). Công nhận xe thiết kế đẹp và bền (2). Nhưng bị cái túi khí không an toàn lại thấy chùn bước không mua (3)”
- Câu (1) là Tích cực vì người viết nói về doanh số đứng đầu của Toyota trên thị trường Việt Nam.
- Câu (2) là Tích cực vì người viết khen thiết kế và độ bền của dòng xe Toyota.
- Câu (3) là Tiêu cực vì người dùng còn lo ngại về sự an toàn của hãng sau scandal túi khí.
Những sentiment trên có thể giúp thương hiệu có cái nhìn tổng quan về phản ứng của khách hàng đối với sản phẩm, dịch vụ vào khoảng thời gian nhất định. Từ đó thương hiệu sẽ hiểu rõ hơn những điểm mạnh cần phát huy và điểm yếu cần khắc phục, đồng thời có thể đánh giá lại hiệu quả của các chiến dịch marketing và đưa ra định hướng phù hợp trong tương lai.
Hiện nay, các Social Listening Tool có 4 phương pháp chính thường được sử dụng để đo lường Quan điểm như sau:
- Automated sentiment scoring (đo lường quan điểm tự động)
- Sample sentiment scoring (đo lường quan điểm dựa trên phương pháp chọn mẫu)
- Hybrid real time sentiment scoring (phương pháp hỗn hợp)
- Hourly 100% sentiment scoring by human (phân tích 100% thảo luận bằng con người ngay tức thì)
1. Phương pháp đo lường sentiment tự động
Phương pháp này được thực hiện dựa trên công nghệ nhận diện và phân tích từ khóa trong những mối quan hệ ngữ nghĩa với các từ khác trong câu. Phương pháp này tuy có ưu điểm về mặt tiết kiệm thời gian và chi phí nhưng độ chính xác còn chưa cao.
Máy phân tích chỉ có kết quả chính xác khoảng 50%, không có sự nhận diện đồng nhất với những câu có nội dung tương tự và khó phân biệt những từ mang ý nghĩa thông dụng, mỉa mai, những từ viết tắt, tiếng lóng, tiếng địa phương…
Ví dụ: “Cẩm Ly đi oách phết mà” – Ở đây máy không thể phân biệt Cẩm Ly ở đây là nói về xe Camry mà sẽ nhầm với tên người – ca sỹ Cẩm Ly.
Vì vậy, phương pháp Đo lường quan điểm tự động là tài liệu tham khảo bước đầu chứ không thể phụ thuộc hoàn toàn vào nó.
2. Đo lường sentiment dựa trên phương pháp chọn mẫu
Phương pháp đo lường Quan điểm này chỉ áp dụng trên một mẫu những thảo luận ngẫu nhiên hoặc phân bổ theo nguồn thảo luận có liên quan đến thương hiệu/chiến dịch đang cần phân tích trong khoảng thời gian nhất định. Việc phân tích quan điểm được thực hiện hoàn toàn bằng con người nên có ưu điểm về độ chính xác hơn.
Đối với phương pháp này, một số Social Listening Tool sử dụng mẫu có kích thước là 100 để đại diện cho 5000 thảo luận, cho độ chính xác là 95%, sai số +/-9.5. Hệ thống sẽ chọn ngẫu nhiên 100 thảo luận cho “Lấy mẫu tự nhiên”. Đối với phương pháp “Lấy mẫu phân tầng”, tổng số thảo luận sẽ phụ thuộc vào nguồn Facebook hay tương ứng với độ phủ của kênh.
Phương pháp này thường được áp dụng cho các Nghiên cứu ngành hàng, khi số lượng thảo luận lớn nên không thể phân tích toàn bộ bằng tay. Số lượng mẫu cho một báo cáo phân tích ngành hàng thường giao đồng tự 300 đến 600 tùy thuộc vào con số tổng.
Vì là do con người phân tích nên phương pháp này có độ chính xác lên đến 95%, cao hơn nhiều so với Phương pháp đo lường quan điểm tự động. Do số lượng thảo luận không cao nên tiết kiệm thời gian phân tích với chi phí thấp. Bên cạnh đó, phương pháp này đưa ra cái nhìn tổng quan về các quan điểm trong một giai đoạn nhất định. Tuy nhiên, vì nguồn thảo luận được lựa chọn ngẫu nhiên nên khó kết luận được điểm tích cực và tiêu cực trên toàn bộ thảo luận để thương hiệu có phản hồi kịp thời.
3. Phương pháp hỗn hợp hai phương pháp trên
Là phương pháp kết hợp giữa Phương pháp đo lường tự động và Phương pháp chọn mẫu: Con người sẽ phân loại thảo luận và máy sẽ học từ phân loại này và cải tiến dần để gắn quan điểm hiệu quả hơn. Tuy nhiên, phương pháp phân tích tự động bằng máy vẫn chưa hoàn thiện 100% về sự chính xác.
Là phương pháp kết hợp giữa con người và máy học theo đó con người sẽ phân loại thảo luận và máy sẽ học từ phân loại này và cải tiến theo thời gian. Buzzmetrics hiện nay cũng sử dụng phương pháp này tuy nhiên cũng như phương pháp phân tích tự động hoàn toàn vẫn chưa được hoàn thiện về sự chính xác.
4. Phương pháp phân tích 100% thảo luận bằng con người ngay tức thì
Phương pháp này sử dụng lượng lớn nhân lực con người phân loại 100% thảo luận ngay lập tức mỗi khi có thảo luận trong khoảng thời gian nhất định. Phương pháp này có thể đáp ứng được về cả độ chính xác lẫn xử lý khủng hoảng truyền thông kịp thời, phù hợp với những thương hiệu lớn cần tối ưu độ chính xác dữ liệu và có tính cạnh tranh cao trên mạng xã hội. Tuy nhiên, do cần lượng lớn nhân lực nên chi phí cao và phát sinh áp lực quản lý nhân lực.