Sentiment analyse om conversie verandering te verklaren

Op 10 augustus reageerde ik op dit weblog op een artikel van Reinout Wolfert: “Invloed van concurrentie en prijs“. In dit artikel toont Reinout aan dat het belangrijk is om voor verklarende analyse over informatie te kunnen beschikken van de prijzen van jouw producten t.o.v. die van de concurrentie. Daarbij zal ook de ideaal converterende webpagina anders er uit zien wanneer je bij de laagte prijzen in de markt zit dan wanneer je bij de hoogste prijzen in de markt zit. In mijn reactie verwees ik naar het webanalytics 2.0 model volgens Avinash Kaushik waar competitive intelligence een belangrijk onderdeel is.

Web AnalyticsWeb analytics is het meten, verzamelen, analyseren en rapporteren over web / internet data, met als doel om inzicht te krijgen in bezoekersgedrag. Daarnaast kan deze informatie gebruikt worden om de website te optimaliseren.Meer over: Web Analytics 2.0

Voice of Customer

In dit model wordt ook “voice of customer” genoemd als belangrijke informatiebron. Zoals ik in mijn reactie op het artikel van Reinout aangaf kan conversie ook worden beïnvloed door de mate van klanttevredenheid. Deze informatie kun je middels frequente klanttevredenheidsonderzoeken prima boven tafel krijgen, maar de informatie die je nodig hebt betreft niet alleen hoe de klant gemiddeld oordeelt over jouw bedrijf en diensten, maar ook hoe hij oordeelt over je concurrenten. Een negatieve trend in het klant sentiment bij je concurrentie kan zorgen voor meer conversie aan jouw kant (overigens niet alleen de website, maar alle kanalen). Voor de hand ligt om deze informatie te “minen” vanaf het internet. Dit geeft je een continu beeld over het sentiment en tevens een mooie input voor hypotheses hoe je bepaalde klantgroepen beter kunt laten converteren.

Sentiment analyse tools

De uitdaging zit ‘m in de software. Gisteren had Readwriteweb een artikel over sentiment analyse naar aanleiding van een artikel een dag daarvoor in de New York Times over dit fenomeen. Nu zijn er al vele tools die je kunt gebruiken om sentiment informatie binnen te halen en op te slaan (voor trendrapportage), maar de tools die worden genoemd door de grotere nieuwsmakers wil ik je niet onthouden. Hier zit een meer dan gemiddelde potentie achter:

• Scoutlabs (via NY Times): niet gratis, maar wel betaalbare, tool om voor bepaalde keywords het sentiment te tracken over verschillende social media bronnen.
• Newssift (via NY Times): gratis tool van de Financial Times die sentimenten over bedrijven en business nieuws artikelen probeert weer te geven.
• Jodange (via NY Times): betaalde tool (met 30 dagen gratis proef) om sentiment over bepaalde onderwerpen (uit 450.000 bronnen) te integreren binnen een eigen omgeving.
• Een drietal gratis tools via NY times die het sentiment puur op Twitter.com analyseren. Elk met hun eigen interface. Het wachten is op de eerste met een API zodat je dagelijks de informatie kunt binnenhalen en zelf trends kunt gaan rapporteren: Tweetfeel, Twendz en Twitrratr.
• Sysomos (via RWweb): hun media analysis platform heeft de mogelijkheid om sentimenten te bekijken per land of regio. Iets buiten de analyse functie, maar wel interessant: de optie om de keyinfluencers van bepaalde thema’s te achterhalen (op daarmee het sentiment te kunnen beinvloeden)
• Backtype (via RWweb): is een gratis tool die de over het web gefragmenteerde reacties op een artikel of thema aggregeert. Geen sentiment analyse hierop, wel een API. Het systeem is de basis bron van informatie voor social media metrics tool Radian6 (dat sinds kort samenwerkt met webtrends en salesforce voor een kant en klare crm oplossing).
• Moodviews (via RWweb): is een gratis tool die al enkele jaren bestaat. Het tracked hoe vaak bepaalde woorden die een sentiment verraden voorkomen op de blogservice LiveJournal. Hierbij ligt het de relatie tussen gebeurtenissen en de verandering in de trend van bepaalde moods. Ik hoop nog steeds dat het project wordt uitgebreid naar meer bronnen en ook lokaal wordt ontsloten. Zeer interessante trend informatie om trendbreuken in conversie te verklaren (zie conversie voor en na 9/11).
• Evri (via RWweb): zoekmachine Evri.com heeft een API waarmee het aantal positieve en negatieve berichten over een thema kan worden opgevraagd./
• Twitscoop (via RWweb): ook iets buiten pure analyse, maar deze tool geeft een tagcloud van de nieuwste trends op twitter. Interessant is dat er een api wordt aangeboden waar deze informatie kan worden binnengehaald (interessant bijvoorbeeld voor dynamische aanpassingen binnen je lopende adwords campagnes…)

Aanvullingen (met name ook van Nederlandse tools) zijn van harte welkom in de comments!

Gratis sentiment analyse boek PDF

In 2008 schreven Bo Pang en Lillian Lee (beiden van Yahoo) het boek: “Foundations and Trends in Information Retrieval“. De 135 pagina’s tellende PDF kun je hier downloaden.