Social Listening (ภาษาไทย)

Status : In progress

• เนื้อหาในครั้งนี้มาจากการดจดสรุปในความเข้าใจของผมเองหลังจากการเรียน
  • Datarockie : https://data-science-bootcamp1.teachable.com/p/social-listening
  • Skooldio : https://www.skooldio.com/courses/social-media-data-analytics

ซึ่งผมมีเจตนาในการแชร์ครั้งนี้เพื่อ
 1. เพื่อพัฒนาความรู้ตนเอง
 2. เขียนสรุปในรูปแบบที่ตัวเองเข้าใจ
 3. เพื่อแชร์ในเนื้อหา/สรุปที่จดให้คนอื่นๆที่ตั้งใจจะหาเนื้อหาในรูปแบบภาษาไทย

โดยหวังว่าในการแชร์ครั้งนี้จะเป็นประโยชน์กับทุกๆคนที่สนใจหัวข้อ Social Listening นะครับ

GLHF 😄

---

Social Listening คืออะไร ?

 > คือการวิเคราะห์ข้อมูล โดยที่ข้อมูลดังกล่าวมาจาก Social Media เช่น Facebook, X(twitter), IG, Youtube, Tiktok

ทำไมต้องทำ Social Listening ?

 > เพราะอยากได้ข้อมูล Feedback ของลูกค้า ซึ่งหนึ่งในข้อมูลจำนวนมากที่ค่อนข้างจะรู้ความเห็นจริงๆของลูกค้าก็คือช่องทาง Social Media

ป.ล. จากจำนวนประชากรไทย 66 ล้านคน มีคนใช้โซเชียลมากถึง 52 ล้านคนเลยทีเดียว หรือคิดเป็น 75% ของทั้งประเทศที่ใช้โซเชียลมีเดีย Ref : Wisesight

---

ขั้นตอนการทำ Social Listening

 1. Create a Question (ตั้งโจทย์ว่าเราอยากทำอะไร ต้องหาข้อมูลอะไร ต้องวิเคราะห์รูปแบบไหน)
 2. Extract Data (หาข้อมูล)
 3. Data Preparation + Data Cleansing (จัดเตรียมข้อมูลในมีความเหมาะสม)
 4. Data Analyst (วิเคราะห์ข้อมูล)
 5. Presentation (นำเสนอข้อมูล)

ในที่นี้ขอแบ่งวิธีการทำ Social Listening เป็นสองแบบหลักๆ

 1. ใช้เครื่องมือสำเร็จรูป
    ในปัจจุบันมีเครื่องมือสำเร็จรูปมากมายให้ใช้งานจนทำให้เราเหลือแค่ขั้นตอนที่ 1 ที่เราต้องทำเองที่เหลือปล่อยให้เป็นหน้าที่ของผู้ให้บริการก็พอ
    เช่น Wisesight, Supermetrics, Zanroo, RealSmart, Brand Watch, Sprout Social, Keyhole, Meltwater, Brand24
    ป.ล. ถ้าทำกับข้อมูลภาษาไทยก็แนะนำให้ใช้เครื่องมือที่รองรับภาษาไทยด้วยนะ

   ตัวอย่างการใช้งาน Supermetrics -> link

 2. ทำด้วยตัวเอง
    ขึ้นชื่อว่าทำด้วยตัวเอง เราก็ต้องทำด้วยตัวเองทั้งหมดตั้งแต่ 1 - 5 โดยขอยกตัวอย่างวิธีการในแต่ละขั้นตอนตามที่ผมคิดว่าจะใช้งานดังนี้

     2.1 Create a Question
      นั่งอ่านโจทย์แล้วเขียนว่าเราต้องการวิเคราะห์อะไร จะเอาข้อมูลจากไหน นำมาวิเคราะห์อะไร
      เช่น อยากรู้ว่าใน Youtube ช่อง gssspotted คอมเม้นส่วนใหญ่มาแนวโน้มจะ toxic หรือไม่
      จากโจทย์ทำให้เรารู้ว่า
       2.1.1 เอาข้อมูลมาจาก Youtube
       2.1.2 ต้องทำ Sentiment Analysis ดังนั้นต้องมี column ที่อธิบายอารมณ์ (positive negative neutral)

     2.2 Extract Data (หาข้อมูล)
      2.2.1 Web scraping (Python : beautifulsoup, selenium, etc.)
      2.2.2 API ของผู้ให้บริการ ซึ่งในโจทย์นี้คือ Youtube DataAPI - API มักจำกัดจำนวนการใช้งาน(token)ต่อวันนะ

     2.3. Data Preparation + Data Cleansing
      2.3.1 Python library เช่น pandas, regex, os, etc.
      2.3.2 MSExcel, GGsheet

     2.4 Data Analyst (วิเคราะห์ข้อมูล)
      2.4.1 Python library เช่น pandas, matplotlib, seaborn, plotly, etc.
      2.4.2 MSExcel, GGsheet เช่น plot graph, pivot data etc.

     2.5 Presentation (นำเสนอข้อมูล)
      2.5.1 Powerpoint, Figma, Canva
      2.5.2 Dashboard เช่น PowerBI, Looker Studio