互联网上的海量数据包含行为、搜索词、Facebook 个人资料、推文等形式的相关客户信息。在分析这些信息时，您可以区分两个区域：
站外网络分析：在您自己的网站之外发生的所有事情，例如通过社交媒体和搜索。主要用于情绪和潜在受众分析。
现场网络分析：您自己网站上发生的一切。您可以决定录制什么并分析您自己的听众。
现场 场外
以下是一些示例，说明如何无需仅询问客户一个问题即可找到答案。
情绪您对我们产品的体验评价如何？
社交媒体：海量信息
社交媒体：海量信息
有一些简单的方法可以查看社交媒体并了解有关您品牌的言论。常见的 喀麦隆WhatsApp 数据 是在Twitter、Google Alerts或其他许多（免费）社交媒体监控工具之一上进行搜索。
此外，看看该国的论坛也能有所启发。客户只会联系有严重投诉的公司，但购买前的讨论、积极的经历或轻微的烦恼都可以在论坛上阅读。比较网站上的产品评论、Kassa和消费者协会以及网站上的服务和体验均在Reviewit上进行评估。
市场情绪一目了然（Twitter 集成 Omniture）
市场情绪一目了然（Twitter 集成 Omniture）
您的日常工作是分析大量的博客文章、推文和评论。因此，很难用它来持续监控您的声誉等。但还是有解决办法的。可以确定消息背后的情绪，从而使您能够量化市场/客户情绪。这称为情感分析，是文本分析的一个子领域。社交媒体（包括 Twitter）与网络分析工具（Omniture）的集成现已成为事实。
兴趣
人们访问我的网站的目的是什么？新产品的潜在市场有多大？