सोशल लिसनिंग: समाज माध्यमावरील चर्चेचे निरीक्षण | Social Listening

 

सोशल लिसनिंग: समाज माध्यमावरील चर्चेचे निरीक्षण

डिजिटल युगात सोशल मीडिया केवळ संवादाचे साधन राहिले नसून, तो व्यवसाय, संशोधन आणि धोरणात्मक निर्णयांसाठी महत्त्वाचा स्रोत बनला आहे. सोशल लिसनिंग (Social Listening) ही अशा चर्चांवर बारकाईने लक्ष ठेवण्याची आणि त्यातून उपयुक्त माहिती मिळवण्याची प्रक्रिया आहे. सोशल मीडिया प्लॅटफॉर्मवर ग्राहक, संशोधक आणि धोरणनिर्माते आपले विचार, भावना आणि ट्रेंड शेअर करतात, आणि असे हे डेटाचे भांडार समाजाच्या विविध पैलूंवर प्रकाश टाकते. सोशल लिसनिंगचा उपयोग व्यवसायांना ग्राहकांच्या गरजा समजून घेण्यासाठी, संशोधकांना जनमताचा अभ्यास करण्यासाठी आणि धोरणकर्त्यांना महत्त्वपूर्ण निर्णय घेण्यासाठी करता येतो. याशिवाय, संकट व्यवस्थापन, ब्रँड मॉनिटरिंग आणि स्पर्धात्मक विश्लेषण यासाठीही हे तंत्रज्ञान प्रभावी ठरते.

सोशल लिसनिंग म्हणजे काय?

सोशल लिसनिंग ही एक विश्लेषणात्मक प्रक्रिया आहे, ज्याद्वारे विविध समाज माध्यमांवरील (Social Media) चर्चा, ट्रेंड्स, लोकांची मते आणि भावना (Sentiment Analysis) अभ्यासल्या जातात. यामध्ये ट्विटर, फेसबुक, इन्स्टाग्राम, यूट्यूब, रेडिट आणि इतर डिजिटल मंचांवरील पोस्ट, टिप्पण्या, हॅशटॅग आणि विशिष्ट कीवर्डचा समावेश होतो. ही प्रक्रिया केवळ माहिती संकलनापुरती मर्यादित नसून, ती विश्लेषण, आकलन आणि धोरणात्मक निर्णय घेण्यासाठी महत्त्वाची ठरते (Zeng, Chen, Lusch, & Li, 2010).

सोशल लिसनिंग आणि सोशल मॉनिटरिंग यामध्ये महत्त्वाचा फरक आहे. सोशल मॉनिटरिंग (Social Monitoring) प्रामुख्याने पोस्ट्स, मेंशन्स आणि प्रतिसादांच्या ट्रॅकिंगवर केंद्रित असते, तर सोशल लिसनिंग त्यामागील भावनिक आणि बोधनिक पैलू समजून घेण्याचा प्रयत्न करते (He, Zha, & Li, 2013).

सोशल लिसनिंगमध्ये दोन महत्त्वाचे टप्पे असतात:

• डेटा संकलन (Data Collection) – विविध डिजिटल स्त्रोतांमधून माहिती गोळा करणे.
• डेटा विश्लेषण (Data Analysis) – संकलित माहितीचे विश्लेषण करून उपयुक्त निष्कर्ष काढणे.

यामुळे संस्थांना ग्राहकांच्या गरजा, ट्रेंड्स, आणि ब्रँडविषयी भावना समजून घेता येतात आणि त्यामुळे व्यवसायिक तसेच धोरणात्मक पातळीवर निर्णय घेणे सोपे होते (Goh, Heng, & Lin, 2013).

सोशल लिसनिंगचे घटक आणि तंत्रे

सोशल लिसनिंग ही एक बहुआयामी प्रक्रिया असून, ती अनेक घटक आणि तंत्रज्ञानाच्या आधारे कार्यरत असते. खाली त्यातील प्रमुख घटकांचा सविस्तर आढावा घेतला आहे.

अ) डेटाचा संकलन (Data Collection): डेटा संकलन हा सोशल लिसनिंगचा पहिला आणि अत्यंत महत्त्वाचा टप्पा आहे. यामध्ये मोठ्या प्रमाणावर सोशल मीडियावरील माहिती संकलित केली जाते. त्यासाठी वेगवेगळ्या तंत्रांचा वापर केला जातो:

• कीवर्ड-आधारित शोध (Keyword Tracking) – विशिष्ट कीवर्ड, हॅशटॅग, किंवा ब्रँडचे उल्लेख शोधून माहिती संकलित केली जाते. उदा. विशिष्ट ब्रँडसाठी “#NikeShoes” किंवा “best running shoes” यांसारखे कीवर्ड ट्रॅक करता येतात.
• API आणि वेब स्क्रॅपिंग (Web Scraping and APIs) – ट्विटर, फेसबुक यांसारख्या प्लॅटफॉर्मवरून थेट माहिती मिळवण्यासाठी API (Application Programming Interface) आणि वेब स्क्रॅपिंगचा उपयोग केला जातो. उदाहरणार्थ, ट्विटरचा Twitter API किंवा रेडिटचा Reddit API यांचा उपयोग डेटा संकलनासाठी होतो (Kaplan & Haenlein, 2010).
• युजर जनरेटेड कंटेंट (User-Generated Content Analysis) – ब्लॉग्ज, फोरम आणि कम्युनिटी पोस्ट्समधून वापरकर्त्यांची निरीक्षणे गोळा केली जातात.
• लोकसंख्याशास्त्रीय डेटा (Demographic Data) – विशिष्ट प्रदेश, वयोगट किंवा लिंग यांसारख्या घटकांवर आधारित डेटा संकलित केला जातो.

ब) भावना विश्लेषण (Sentiment Analysis): सोशल लिसनिंगमधील अत्यंत महत्त्वाचा घटक म्हणजे भावना विश्लेषण. या विश्लेषणाच्या मदतीने लोकांचा प्रतिसाद सकारात्मक, नकारात्मक किंवा तटस्थ आहे का हे समजते. यामध्ये पुढील प्रमुख तंत्रज्ञानांचा समावेश असतो:

• Natural Language Processing (NLP) – भाषिक माहितीचा अभ्यास करून वापरकर्त्यांच्या भावना समजून घेतल्या जातात. उदाहरणार्थ, “I love this product!” हा सकारात्मक प्रतिसाद आहे, तर “This service is terrible!” हा नकारात्मक प्रतिसाद आहे.
• मशीन लर्निंग आणि AI (Machine Learning and Artificial Intelligence) – मोठ्या प्रमाणावर डेटा विश्लेषणासाठी आणि ट्रेंड्स ओळखण्यासाठी AI आधारित अल्गोरिदम्सचा उपयोग केला जातो. उदा. IBM Watson आणि Google Cloud Natural Language API भावना विश्लेषणासाठी वापरले जातात.
• संदर्भ आधारित विश्लेषण (Contextual Analysis) – केवळ शब्द नव्हे, तर त्यांचा संदर्भ लक्षात घेऊन विश्लेषण केले जाते. उदा. “This movie is insane!” हा वाक्यप्रचार सकारात्मक (भारी!) किंवा नकारात्मक (मूर्खपणाचा!) दोन्ही असू शकतो.

क) ट्रेंड आणि पॅटर्न ओळखणे (Trend & Pattern Recognition): लोक कोणत्या विषयांवर जास्त चर्चा करत आहेत, कोणते विषय वेगाने प्रसिद्ध होत आहेत याचा अभ्यास करण्यासाठी ट्रेंड आणि पॅटर्न ओळखले जातात. यासाठी खालील गोष्टींचा विचार केला जातो:

• ट्रेंडिंग हॅशटॅग विश्लेषण (Trending Hashtags Analysis) – कोणते हॅशटॅग मोठ्या प्रमाणावर वापरले जात आहेत याचा अभ्यास केला जातो. उदा. #MeToo, #BlackLivesMatter, #Budget2025 हे विशिष्ट काळात चर्चेत असलेले हॅशटॅग होते.
• व्हायरल कंटेंट आणि थीम्स (Viral Content and Themes) – सोशल मीडियावर वेगाने प्रसार होणाऱ्या विषयांचा शोध घेतला जातो.
• ग्राफ नेटवर्क विश्लेषण (Graph Network Analysis) – कोणते व्यक्ती किंवा गट सोशल मीडियावर प्रभावशाली आहेत आणि त्यांचा संदेश कसा पसरतो हे अभ्यासले जाते (Barabási, 2005).

ड) स्पर्धात्मक विश्लेषण (Competitive Analysis): स्पर्धात्मक विश्लेषणाद्वारे संस्थांना त्यांच्या प्रतिस्पर्ध्यांच्या सोशल मीडिया धोरणांचा अभ्यास करता येतो:

• ब्रँड तुलना (Brand Benchmarking) – आपल्या ब्रँडविषयी चर्चा आणि प्रतिस्पर्धी ब्रँडविषयी चर्चा यांची तुलना केली जाते (Hoffman & Fodor, 2010).
• ग्राहक प्राधान्ये (Customer Preferences) – ग्राहकांना कोणते ब्रँड्स अधिक आकर्षक वाटतात आणि त्याची कारणे कोणती हे शोधले जाते.
• समस्या आणि संधी ओळखणे (Identifying Issues and Opportunities) – ग्राहकांच्या तक्रारी आणि सूचना यांचे विश्लेषण करून नवीन व्यावसायिक संधी शोधल्या जातात.

      सोशल लिसनिंग ही एक प्रभावी प्रक्रिया असून, ती केवळ डेटाचे निरीक्षण करण्यापुरती मर्यादित नाही. ती डेटा संकलन, भावना विश्लेषण, ट्रेंड ओळखणे आणि स्पर्धात्मक विश्लेषण यांसारख्या अनेक घटकांनी समृद्ध आहे. योग्य सोशल लिसनिंग धोरण अवलंबल्यास ब्रँड्सना ग्राहकांच्या गरजा समजून घेण्यास मदत होते, धोरणात्मक निर्णय अधिक अचूक करता येतात आणि बाजारातील ट्रेंड्सवर प्रभावी नियंत्रण ठेवता येते.

सोशल लिसनिंगचे फायदे

सोशल लिसनिंग ही व्यवसाय, संशोधन, धोरणात्मक निर्णय, तसेच संकट व्यवस्थापनासाठी एक प्रभावी पद्धती आहे. सोशल मीडिया प्लॅटफॉर्मवरील संवाद आणि चर्चांचा अभ्यास करून विविध क्षेत्रांमध्ये महत्त्वाचे निर्णय घेतले जातात.

अ) ब्रँड आणि व्यवसायांसाठी:

सोशल लिसनिंग हे व्यवसायांसाठी एक शक्तिशाली साधन आहे. ते ग्राहकांच्या गरजा, समस्या आणि अपेक्षा समजून घेण्यासाठी मदत करते. ग्राहक विविध माध्यमांवर त्यांच्या अनुभवांबद्दल खुलेपणाने चर्चा करतात, आणि हे संवाद अभ्यासल्याने ब्रँडसाठी मौल्यवान माहिती मिळू शकते (Kaplan & Haenlein, 2010).

• ग्राहकांच्या गरजा आणि समस्या समजणे: सोशल लिसनिंगद्वारे ग्राहक कोणत्या सेवा किंवा उत्पादनाबद्दल अधिक चर्चा करत आहेत, त्यांचे अनुभव कसे आहेत आणि कोणत्या अडचणी येत आहेत हे ओळखता येते. उदा. ग्राहक एखाद्या उत्पादनाच्या गुणवत्तेबद्दल सतत तक्रार करत असल्यास, ब्रँड त्वरित सुधारणा करू शकतो.
• मार्केटिंग धोरणे सुधारण्यासाठी उपयुक्त माहिती: सोशल मीडिया डेटाचा अभ्यास करून कंपन्या ग्राहकांच्या वर्तनाचे विश्लेषण करू शकतात. कोणते ट्रेंड लोकप्रिय आहेत, कोणत्या प्रकारची जाहिरात प्रभावी ठरते, याचा अभ्यास करून कंपन्या आपली मार्केटिंग धोरणे अधिक प्रभावी करू शकतात (Berger & Milkman, 2012). यामुळे जाहिरातींचा परिणामकारकपणा वाढतो आणि ब्रँड अधिक लोकांपर्यंत पोहोचू शकतो.
• ग्राहकांचा विश्वास आणि ब्रँड लॉयल्टी वाढवणे: ग्राहकांनी दिलेल्या फीडबॅकला वेळेवर उत्तर देणे, त्यांच्या अडचणी सोडवणे आणि त्यांच्यासोबत संवाद साधणे यामुळे ब्रँडवरील विश्वास वाढतो. उदा. JetBlue Airlines सोशल लिसनिंग वापरून ग्राहकांच्या समस्यांवर त्वरित प्रतिक्रिया देते, ज्यामुळे त्यांच्या ग्राहकांशी दृढ संबंध निर्माण होतात.

ब) संशोधन आणि धोरणात्मक निर्णयांसाठी:

सोशल लिसनिंगचा उपयोग समाजातील ट्रेंड्स समजून घेण्यासाठी आणि धोरणात्मक निर्णय घेण्यासाठी केला जातो. सार्वजनिक मत आणि भावना मोजण्यासाठी हे तंत्रज्ञान उपयुक्त ठरते.

• समाजातील ट्रेंड्स आणि लोकांच्या भावना समजून घेण्यासाठी उपयुक्त: लोक कोणत्या विषयांवर चर्चा करत आहेत, त्यांचे विचार आणि भावना कोणत्या दिशेने आहेत, हे सोशल लिसनिंगद्वारे कळू शकते. उदा. निवडणुकांच्या वेळी लोकांचा कल जाणून घेण्यासाठी राजकीय पक्ष सोशल लिसनिंग वापरतात.
• सरकार आणि धोरणनिर्माते जनमत समजण्यासाठी याचा वापर करतात: सार्वजनिक धोरणे आणि नियम तयार करताना नागरिकांचा प्रतिसाद आणि अपेक्षा काय आहेत, हे सोशल लिसनिंगद्वारे कळू शकते. उदा. कोविड-१९ महामारीच्या वेळी सरकारांनी सोशल मीडिया विश्लेषणाचा वापर करून जनतेच्या चिंता आणि गरजा ओळखल्या (Cinelli et al., 2020).

क) क्रायसेस मॅनेजमेंटसाठी:

• नकारात्मक चर्चांची वेळेत माहिती मिळवून योग्य उपाययोजना करणे: सोशल लिसनिंगमुळे ब्रँड किंवा व्यक्तीबद्दल नकारात्मक चर्चांचा अंदाज लावता येतो आणि त्यावर त्वरित कृती करता येते. उदा. United Airlines प्रकरणात ग्राहकांच्या तक्रारींमुळे मोठा वाद निर्माण झाला होता. सोशल लिसनिंगद्वारे वेळेवर प्रतिक्रिया दिली असती, तर हा वाद टाळता आला असता.
• सोशल मीडिया टीका व्यवस्थापित करणे: एका चुकीच्या पोस्टमुळे ब्रँडची प्रतिमा खराब होऊ शकते. सोशल लिसनिंगद्वारे ब्रँड हे लक्षात घेऊन त्वरित प्रतिक्रिया देऊ शकतो आणि ग्राहकांना समाधानकारक उत्तर देऊ शकतो. उदा. Nestlé ने त्यांच्यावरील पर्यावरणीय आरोपांबाबत योग्य पद्धतीने संवाद साधला आणि ब्रँडवरील परिणाम नियंत्रित केला.

4. सोशल लिसनिंगसाठी वापरली जाणारी साधने

सोशल लिसनिंगसाठी अनेक डिजिटल साधने उपलब्ध आहेत, जी व्यवसायांना, संशोधकांना आणि धोरणनिर्मात्यांना उपयुक्त ठरू शकतात.

• Google Alerts: ही एक मोफत सेवा आहे, जी वापरकर्त्यांनी सेट केलेल्या कीवर्डनुसार इंटरनेटवरील नवीनतम माहिती पाठवते. याचा उपयोग ब्रँड संदर्भ, स्पर्धक विश्लेषण आणि उद्योगातील ट्रेंड ओळखण्यासाठी केला जातो.
• Hootsuite: हे एक मल्टी-प्लॅटफॉर्म सोशल मीडिया मॉनिटरिंग टूल आहे, जे सोशल मीडिया व्यवस्थापनासाठी आणि विश्लेषणासाठी वापरले जाते. याचा उपयोग सोशल मीडिया ट्रॅफिक आणि वापरकर्त्यांच्या प्रतिक्रियांवर लक्ष ठेवण्यासाठी होतो.
• Brandwatch: ही एक अत्याधुनिक डेटा अॅनालिटिक्स सेवा आहे, जी सोशल मीडिया आणि ऑनलाइन चर्चांमधून ट्रेंड आणि ग्राहकांची मते विश्लेषित करते.
• Sprout Social: हे सोशल मीडिया व्यवस्थापनासाठी आणि ग्राहकांचा प्रतिसाद विश्लेषित करण्यासाठी प्रभावी साधन आहे. ग्राहक एंगेजमेंट वाढवण्यासाठी हे उपयुक्त ठरते.

5. मर्यादा आणि आव्हाने

• डेटाचा अतिरेक: सोशल मीडिया प्लॅटफॉर्मवर दररोज कोट्यवधी पोस्ट्स आणि टिप्पण्या प्रकाशित होतात. यामधून महत्त्वाची आणि उपयुक्त माहिती शोधणे हे मोठे आव्हान असते.
• सेन्टिमेंट अॅनालिसिसचे अपूर्णत्व: संवादातील व्यंग्य, उपरोध, सांस्कृतिक संदर्भ किंवा शब्दांचे विविध अर्थ यामुळे सेन्टिमेंट अॅनालिसिसमध्ये चुका होऊ शकतात (Thelwall et al., 2010). उदा. "हा चित्रपट भयानक आहे!" हे विधान नकारात्मक वाटू शकते, पण काही वेळा हे सकारात्मक संदर्भात वापरले जाते.
• गुप्तता आणि नैतिकता: सोशल मीडिया डेटाचे विश्लेषण करताना गोपनीयता आणि नैतिकता राखणे आवश्यक असते. वापरकर्त्यांची परवानगी न घेता त्यांची माहिती वापरणे हे नैतिकदृष्ट्या चुकीचे ठरू शकते.

समारोप

सोशल लिसनिंगच्या मदतीने कंपन्या, सरकारे आणि संशोधक लोकांच्या विचारसरणीचा, गरजांचा आणि समस्या समजून घेऊ शकतात. व्यवसायांसाठी हे साधन ग्राहकांशी प्रभावी संवाद साधण्यासाठी, विपणन धोरणे सुधारण्यासाठी आणि ब्रँड प्रतिमा बळकट करण्यासाठी महत्त्वाचे ठरते. धोरण निर्मितीसाठी आणि जनमत समजण्यासाठीही याचा मोठ्या प्रमाणावर उपयोग होतो. योग्य साधनांचा आणि तंत्रांचा वापर करून संस्थांना अधिक परिणामकारक आणि माहितीपूर्ण निर्णय घेणे शक्य होते. भविष्यात, आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स आणि मशीन लर्निंगच्या मदतीने सोशल लिसनिंग अधिक सखोल आणि अचूक होण्याची शक्यता आहे. यामुळे व्यवसाय आणि धोरण निर्मिती या दोन्ही क्षेत्रांमध्ये हे एक महत्त्वाचे विश्लेषणात्मक साधन ठरेल.

(सर्व चित्रे आणि इमेजेस google वरून साभार)

संदर्भ

Barabási, A. L. (2005). Linked: How everything is connected to everything else and what it means for business, science, and everyday life. Basic Books.

Berger, J., & Milkman, K. L. (2012). What makes online content viral? Journal of Marketing Research, 49(2), 192–205.

Cinelli, M., Quattrociocchi, W., Galeazzi, A., Valensise, C. M., Brugnoli, E., Schmidt, A. L., Zola, P., Zollo, F., & Scala, A. (2020). The COVID-19 social media infodemic. Scientific Reports, 10, 16598.

Goh, K. Y., Heng, C. S., & Lin, Z. (2013). Social media brand community and consumer behavior: Quantifying the relative impact of user- and marketer-generated content. Information Systems Research, 24(1), 88–107.

He, W., Zha, S., & Li, L. (2013). Social media competitive analysis and text mining: A case study in the pizza industry. International Journal of Information Management, 33(3), 464–472.

Hoffman, D. L., & Fodor, M. (2010). Can you measure the ROI of your social media marketing? MIT Sloan Management Review, 52(1), 41–49.

Kaplan, A. M., & Haenlein, M. (2010). Users of the world, unite! The challenges and opportunities of social media. Business Horizons, 53(1), 59–68.

Schweidel, D. A., & Moe, W. W. (2014). Listening in on social media: A joint model of sentiment and venue format choice. Journal of Marketing Research, 51(4), 387–402.

Thelwall, M., Buckley, K., & Paltoglou, G. (2010). Sentiment strength detection for the social web. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 61(12), 2544–2558.

Zeng, D., Chen, H., Lusch, R., & Li, S. H. (2010). Social media analytics and intelligence. IEEE Intelligent Systems, 25(6), 13–16.