Analiza reakcji użytkowników w czasie rzeczywistym

Producent popularnego serialu przeanalizował w czasie rzeczywistym 172 000 emocjonalnych reakcji użytkowników Twittera. 24,3 % widzów w trakcie oglądania serialu wyraziło “miłość”, 19,9 % “ekscytację”. Pozostałe dwie kategorie, które zbadano to “radość - 9,2%” i „szaleństwo - 8,9%”. Dane dostarczyły szczegółowej wiedzy jak dalej promować serial w mediach społecznościowych. Stacje telewizyjne powszechnie wykorzystują dane z komentarzy pozostawianych na serwisach społecznościowych jak Instagram, Facebook, YouTube czy Twitter. Analizują je w czasie rzeczywistym i wyciągają konkretne wnioski z reakcji emocjonalnych widzów.

Emocje konsumentów drogowskazem do sukcesu

Podobnie jak HBO, działa Netflix. W przypadku obu firm analiza reakcji emocjonalnych użytkowników służy następującym celom - promocji treści oraz dostarczaniu tych, które najlepiej odpowiadają potrzebom użytkownika. Ale najważniejsze jest to, że pomaga im w osiąganiu przewagi nad konkurencją.

- To, co zrobiło HBO podczas premiery Gry o Tron to praktyka, którą muszą wdrożyć wszystkie branże, walczące o konsumenta. Takie “odczytywanie emocji” to sprawna analiza online’owych zachowań widzów nie tylko w mediach społecznościowych ale w całej sieci. Dzięki narzędziom korzystającym z Data Science, a często też z metod Machine czy Deep learningu można z łatwością analizować dane o zachowaniu klientów w czasie rzeczywistym. Najważniejsze jest to, że dzięki tym narzędziom można “od ręki” zbudować ofertę dopasowaną do ich aktualnych potrzeb. Takie działania to dziś konieczność, ze względu na ogromną ilość informacji jakie docierają do użytkowników sieci. W chaosie niezliczonych komunikatów przebijają się tylko te, które trafnie celują w najpilniejsze potrzeby konsumenta. Umiejętność ich identyfikacji to ważny element skutecznej strategii sprzedażowej i budowania przewagi konkurencyjnej firmy. - przekonuje Paweł Brach, wiceprezes pierwszego w Polsce Data Science House - TogetherData