Pada hari-hari seperti ramalan ini banyak. Dan selalunya ramalan itu datang dari pakar, yang 'tahu.' Tetapi bagaimana jika kekuatan ramalan sebenarnya bukan pada pendapat dan bias pakar tetapi dalam data?
Salah satu perkara yang paling mengagumkan mengenai internet adalah kemampuannya untuk menentukan sentimen populasi besar dengan cepat hanya dengan mendengar apa yang orang bicarakan. Sudah tentu, mendengar bukan perkara baru. Sesiapa yang membina perniagaan yang berjaya akan memberitahu anda bahawa satu-satunya kemahiran yang paling penting untuk dikembangkan dan dijadikan budaya adalah dengan mendengarkan pelanggan.
Bagaimana jika saya memberitahu anda bahawa itu salah? Anathema, bukan? Pelanggan selalu mendahului! Itu hanya sebahagian benar. Masalah dengan selalu mengutamakan pelanggan adalah anda membina ruang gema yang melaporkan pandangan lama yang berat sebelah tentang apa yang harus anda lakukan untuk mengembangkan perniagaan anda berdasarkan apa yang telah anda lakukan, sementara pertumbuhan bukan hanya datang dari pelanggan tetapi juga dari mereka yang belum menjadi pelanggan.
kenapa vinita nair tinggalkan cbs
Syarikat sering berusaha mati-matian untuk bergantung pada pelanggan ketika keseluruhan perniagaan mereka menyusut dan menderita, Mereka mengadakan program kesetiaan dan insentif untuk pelanggan tinggal, tetapi mereka tidak menyadari sentimen pasar yang lebih besar yang melarikan diri ke alternatif lain. Ia seperti cuba menaik taraf kabin kepada penumpang Titanic - semasa ia tenggelam!
Sebaliknya, bagaimana jika anda dapat mendengarkan seluruh pasar, arus dan potensi, untuk mengarahkan sumber anda dan menyelaraskan keputusan anda dengan di mana pertumbuhannya? Bagaimana jika anda dapat meramalkan banyak cara di mana pasaran berubah tetapi yang tidak dapat dinyatakan oleh pelanggan, kelompok fokus, jenius pemasaran, atau komuniti pelanggan yang ada?
Itulah objektif pendengaran sosial; untuk memahami sentimen kolektif pasaran berdasarkan apa yang diberitahu oleh data anda. Kedengarannya sederhana tetapi sangat mengagumkan betapa sedikit syarikat yang melakukannya. Kenapa tidak? Kerana kita semua ingin percaya bahawa kita lebih pintar daripada pasaran; bahawa data tidak ada pada kami. Kerana, jika berlaku, apa nilai kita?
Yang membawa saya ke Oscar. (Anda tahu saya akan sampai di sana akhirnya!)
nilai bersih barry van dyke
Dengan menggunakan platform analisis pendengaran, Sprout Social merakam data mengenai tiga kategori utama gambar terbaik Oscar, pelakon terbaik dalam peranan utama, dan pelakon wanita terbaik dalam peranan utama untuk memproyeksikan pemenang Oscar malam ini. Walaupun ini hanya untuk bersenang-senang, ini adalah gambaran hebat betapa kuatnya sentimen sosial dalam memahami perspektif pasaran.
Dalam setiap kategori, mereka menjelajahi web untuk sebilangan sebutan dan sebutan positif berbanding negatif. Hasilnya dalam beberapa kes lurus ke hadapan dan yang lain sangat dekat.
Sebagai contoh, data menunjukkan bahawa Panggil Saya Dengan Nama Anda adalah pemenang yang diproyeksikan di kalangan peminat, mengumpulkan 152.880 sebutan keseluruhan, 64.758 sebutan positif, 18.095 sebutan negatif dan 46.663 sebutan positif bersih (itulah jumlah sebutan positif kurang sebutan negatif.) Bentuk Air dan Kumbang ikuti di belakang dengan masing-masing 48,039 dan 34,268 sebutan positif. Walau bagaimanapun, Dunkirk mempunyai lebih banyak sebutan daripada Lady Bird, tetapi hanya kira-kira 7,000 lebih sedikit sebutan positif bersih. Walaupun Get Out mempunyai lebih banyak sebutan positif daripada Dunkirk!
Tidak satu pun daripadanya yang cenderung merebut Call Me by Your Name, tetapi dari sudut pemasaran ia memberikan gambaran tentang betapa dekatnya sentimen mengenai filem yang mungkin tidak mendapat Oscar tetapi tidak kurang hebatnya dari segi populariti.
Lebih menarik lagi ialah penilaian positif bersih yang sangat menggelikan bagi kategori Pelakon Wanita Terbaik dalam Peranan Terkemuka berbanding dengan kategori Pelakon Terbaik dalam Peranan Utama. Buat kesimpulan anda sendiri di sini tetapi perbezaan pendapat sekurang-kurangnya menarik untuk melihat bagaimana sentimen terpolarisasi dapat menjadi.
| Gambar Gerak Terbaik | JUMLAH PERNYATAAN | PERHATIAN POSITIF | MENYENANGKAN NEGATIF | PERNYATAAN POSITIF BERSIH |
| Panggil Saya Dengan Nama Anda | 152,880 | 64,758 | 18,095 | 46,663 |
| Bentuk Air | 115,578 | 48,039 | 12,304 | 35,735 |
| Kumbang | 64,063 | 34,268 | 7,249 | 27,019 |
| Dunkirk | 73,586 | 33,085 | 12,988 | 20,097 |
| Keluar | 56,196 | 32,136 | 9,802 | 22,334 |
| Pelakon Terbaik dalam Peranan Utama | ||||
| Daniel Kaluuya (Keluar) | 89,552 | 37,152 | 4,698 | 32,454 |
| Timothée Chalamet (Panggil Saya dengan Nama Anda) | 28,527 | 16,405 | 1,785 | 14,620 |
| Gary Oldman (Jam Paling Gelap) | 15,057 | 8,337 | 2,573 | 5,764 |
| Pelakon Wanita Terbaik dalam Peranan Utama | ||||
| Margot Robbie (I, Tonya) | 2,007 | 593 | 589 | 4 |
| Meryl Streep (The Post) | 549 | 196 | 183 | 13 |
| Saoirse Ronan (Lady Bird) | 404 | 188 | 3. 4 | 154 |
| Frances McDormand (Tiga Papan Iklan) | 202 | 81 | 22 | 59 |
| Sally Hawkins (Bentuk Air) | 131 | 70 | lima belas | 55 |
* Data disediakan oleh Bersemangat Sosial
Jadi, adakah data akan meramalkan pemenang malam ini? Bahagian praktikal dari senario khusus ini adalah bahawa 6,000 ahli Akademi Gambar dan Sains Gerak yang memilih Oscar dapat melakukan apa sahaja yang mereka mahukan, tanpa mengira apa yang dikatakan oleh data. Adakah mereka mungkin menggambarkan demografi yang lebih luas yang terdapat dalam jadual di atas? Mungkin, tetapi tidak semestinya.
berapa tinggi trina braxton
Walau apa pun keadaannya, kita berada di saat ketika kita perlu menghabiskan lebih banyak masa untuk mendengar data dan lebih sedikit masa di ruang gema kita.
