从业者和分析师都通过社交媒体的许多网站和渠道来认识社交媒体：Facebook、YouTube、Instagram、Twitter、LinkedIn、Reddit 等。

社交媒体分析是从社交渠道收集数据并从中找出意义的能力，用于支持业务决策并基于这些决策通过社交媒体度量操作的表现。

社交媒体分析比从个人渠道收集的点赞、关注、转发、预览、点击和印象等指标更广泛。 它也不同于支持市场营销活动的服务（如 LinkedIn 或 Google Analytics）提供的报告。

社交媒体分析使用专门设计的软件平台，其工作方式类似于 Web 搜索工具。 有关关键字或主题的数据通过跨渠道的搜索查询或 Web“搜寻器”进行检索。 文本片段将返回，装入到数据库中，进行分类和分析，以得出有意义的洞察。

社交媒体分析包括了社交媒体聆听的概念。 聆听是指监视社交渠道以找出问题和机会。 社交媒体分析工具通常将聆听整合到涉及聆听和表现分析的更全面报告中。

IBM 指出，随着社交媒体的流行：“一款卓越产品的消息可以如野火燎原一般迅速传播。 而关于一款糟糕产品或者与某个客户服务代表的糟糕体验的消息也能迅速传千里。 消费者现在会要求企业对其品牌承诺负责，并将其经历与朋友、同事和普通大众分享。”

社交媒体分析可帮助公司应对这些体验，并将其用于：

• 发现与产品和品牌相关的趋势
• 理解对话，包括说者表达什么，听者如何解读
• 得出针对产品和服务的客户观点
• 测量社交媒体和其他通信的反响
• 识别产品或服务的高价值功能
• 发现竞争对手在说什么及其效果
• 弄清楚第三方合作伙伴和渠道可能如何影响表现

这些洞察不仅可用于做出战术性调整（如处理充满怨愤的推文），还有助于推动战略性决策。 事实上，IBM 发现社交媒体分析现在“成为了有关企业如何制定其战略的核心讨论话题”。

这些战略会影响业务活动的范围：

• 产品开发 - 分析汇集的各类 Facebook 帖子、推文和 Amazon 产品评价，可以更清晰地看到客户痛点、不断变迁的需要和期望的功能。 可以识别和跟踪趋势，以塑造现有产品线的管理，以及引导新产品开发。
• 客户体验 - IBM 的一项研究发现“各个企业正在从产品引领型业务演变为体验引领型业务”。 行为分析可以应用于各个社交渠道，以利用微时刻来取悦客户，提高忠诚度和生命周期价值。
  品牌形象 - 社交媒体可能是世界上最大的焦点小组。 自然语言处理和观点分析可以不断地监视肯定或否定的期望，以维持品牌健康、优化定位并开发新的品牌特色。
• 竞争分析 - 了解竞争对手在做什么以及客户反响如何，始终是至关重要的。 例如，竞争对手可能宣称自己将放弃某个利基市场，这就带来了机遇。 或者，一款新产品被非常多的人提及，企业就需要警觉到，未来可能会出现市场颠覆者。
• 运营效率 - 社交媒体深度分析有助于企业改进其测量需求的方式。 零售商等可以使用该信息来管理存货和供应商、减少成本并优化资源。

有效社交媒体分析的第一个步骤是制定目标。 目标的范围可以很广，从提高收入，到查明服务问题，不一而足。 其中，可以选择主题或关键字，并可以设置参数，如日期范围。 还需要指定来源，即对 YouTube 视频的回复、Facebook 对话、Twitter 争论、Amazon 产品评论、来自新闻网站的评论，等等。 选择与给定产品、服务或品牌相关的来源很重要。

通常，会建立数据集以支持目标、主题、参数和来源。 数据通过可视化进行检索、分析和报告，这样更容易理解和操控。

这些步骤对于一般社交媒体分析方法很典型，利用社交媒体分析平台中的能力，可以增强其效果。

• 自然语言处理与机器学习技术识别非结构化数据中的实体和关系，这些数据是未预先格式化为适合数据分析的信息。 几乎所有社交媒体内容都是非结构化的。 这些技术对于得出有意义的洞察至关重要。
• 细分是社交媒体分析中的一种根本性的需要。 它按地理位置、年龄、性别、婚姻状况、监护人情况和其他人口统计信息对社交媒体参与者进行分类。 它可以帮助识别这些类别的影响因素。 通过了解谁在关键主题上互动，可以更好地调整和定位消息、计划和响应。
• 行为分析用于通过分配用户、推荐者、潜在用户和批评者等行为类型，了解社交媒体参与者的关注点。 了解这些角色有助于制定有针对性的消息和响应，以满足、改变或偏移他们的看法。
• 观点分析度量社交媒体评论的风格和意向。 它通常涉及自然语言处理技术，以帮助了解实体和关系，揭示肯定、否定、中性或矛盾的属性。
• 声音份额分析有关品牌、产品、服务、声誉等的对话中的普遍程度和强烈程度。 它有助于确定关键问题和重要话题。 它还有助于将讨论分类为肯定、否定、中立或矛盾。
• 聚类分析可以揭示隐藏的对话和意外的洞察。 它在频繁一起出现的关键字或短语之间建立关联，并衍生新的话题、问题和机会。 例如，小苏打生产者使用聚类分析发现了新的用途和机会。
• 仪表板和可视化图表、图形、表格和其他表示工具可汇总并共享社交媒体分析发现结果，这是就所学经验进行交流和采取行动的一项关键功能。 它们还支持用户更快掌握含义和洞察，更深入考察具体发现结果，而无需高级技术技能。