Analisis sentimen dengan AI. Bagaimana ini membantu mendorong perubahan dalam bisnis? | AI dalam bisnis #128

Apa itu analisis sentimen?

Analisis sentimen, yang juga dikenal sebagai penambangan opini, adalah proses pemrosesan otomatis sejumlah besar teks untuk menentukan apakah itu mengekspresikan emosi positif, negatif, atau netral. Ini bergantung pada pemrosesan bahasa alami (NLP), yang memungkinkan mesin untuk memahami bahasa manusia, dan pembelajaran mesin (ML) – melatih algoritma pada dataset berlabel untuk mengenali kata dan ungkapan tertentu yang menunjukkan sentimen tertentu.

Metode utama analisis sentimen:

• pendekatan berbasis aturan – memberikan emosi yang sesuai pada kata kunci berdasarkan aturan dan kamus yang telah ditentukan sebelumnya, misalnya, “hebat” – positif, “mengerikan” – negatif. Ini cepat, tetapi kurang akurat,
• pendekatan pembelajaran mesin – ini didasarkan pada pelatihan algoritma pada dataset berlabel, sehingga mereka dapat belajar mengenali sentimen berdasarkan konteks. Ini lebih maju dan memerlukan banyak data pelatihan.
• pendekatan hibrida – menggabungkan kedua pendekatan tersebut.

Bayangkan sebuah perusahaan pakaian yang ingin mengumpulkan umpan balik tentang koleksi barunya dari media sosial, forum, dan survei. Melakukan ini secara manual akan memakan waktu berminggu-minggu. Dengan AI dan analisis sentimen, ini hanya memerlukan beberapa menit. Algoritma memberikan skor untuk setiap opini, dari -1 hingga 1, di mana -1 sangat negatif, 0 netral, dan 1 sangat positif. Ini membantu perusahaan dengan cepat melihat produk mana yang disukai pelanggan dan mana yang perlu diperbaiki.

Garis besar berikut menunjukkan proses analisis sentimen menggunakan AI:

1. Pengumpulan data. Pada langkah pertama, ulasan pelanggan dikumpulkan dari berbagai sumber.
2. Pra-pemrosesan. Ini melibatkan penghapusan karakter khusus, emotikon, tag HTML, dll.
3. Tokenisasi. Ini adalah memecah teks menjadi kata atau frasa individu sehingga kecerdasan buatan dapat memproses informasi tekstual dengan lebih efisien.
4. Analisis linguistik. Mengidentifikasi bagian-bagian dari ucapan, mengenali negasi, komparatif, dan superlatif, dll.
5. Klasifikasi sentimen. Momen kunci yang melibatkan penetapan label positif, netral, atau negatif.
6. Agregasi hasil. Ini adalah perhitungan sentimen keseluruhan untuk sekumpulan opini tertentu.

Data yang disiapkan seperti itu berfungsi sebagai titik awal yang sangat baik untuk analisis lebih lanjut dan menarik kesimpulan bisnis. Berkat otomatisasi proses, perusahaan dapat terus memantau sentimen pelanggan dan merespons dengan cepat terhadap sinyal yang muncul.

Sumber: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Mengapa analisis sentimen penting bagi bisnis?

Melacak apa yang pelanggan katakan tentang merek secara online sangat penting bagi bisnis saat ini. Menganalisis ratusan komentar dan pos secara manual adalah pekerjaan yang terlalu banyak.

Analisis sentimen otomatis membantu memantau penyebutan merek secara real-time dan merespons dengan cepat. Berikut adalah penggunaan kunci:

• meningkatkan layanan pelanggan – mengidentifikasi dan merespons umpan balik negatif dengan cepat,
• melindungi reputasi – pemantauan berkelanjutan terhadap sentimen merek membantu mencegah krisis reputasi,
• riset pasar – melacak tren, membandingkan dengan pesaing, dan menemukan ceruk. Menurut penelitian, 90% keputusan pembelian didahului oleh riset online.
• pengembangan produk – mengumpulkan umpan balik pengguna dan menganalisisnya untuk perbaikan dan inovasi.

Contoh? Sebuah jaringan restoran dapat menganalisis ulasan tamu di platform seperti TripAdvisor untuk meningkatkan kualitas hidangan dan layanan. Sebuah bank dapat melacak sentimen terhadap aplikasi mobile baru untuk segera menangani masalah dan menyesuaikan fitur dengan kebutuhan pengguna. Sebuah produsen kosmetik alami dapat memantau diskusi di forum dan grup Facebook untuk menemukan ceruk untuk produk baru.

Coca-Cola menggunakan analisis sentimen untuk melacak percakapan tentang merek di media sosial selama Piala Dunia FIFA 2018. Ini memungkinkan mereka untuk menyesuaikan pesan iklan mereka secara real-time.

T-Mobile, pada gilirannya, berkat analisis sentimen, mengidentifikasi masalah utama pelanggan dan menerapkan perbaikan, yang menghasilkan penurunan keluhan sebesar 73%.

Seperti yang Anda lihat, ada aplikasi analisis sentimen yang praktis tidak terbatas. Kuncinya adalah menerjemahkan wawasan yang diperoleh menjadi strategi optimasi yang dapat ditindaklanjuti.

Bagaimana memanfaatkan hasil analisis sentimen yang diperoleh dengan AI?

Analisis sentimen memberikan wawasan berharga, tetapi nilai sebenarnya muncul ketika kita menerjemahkannya menjadi tindakan spesifik.

• memperpersonalisasi komunikasi pelanggan, seperti secara otomatis menyesuaikan nada chatbot berdasarkan suasana hati pengguna,
• segmentasi pelanggan dan pencocokan penawaran yang lebih baik, serta mengidentifikasi titik sakit utama pengguna produk tertentu,
• mengoptimalkan kampanye pemasaran berdasarkan reaksi emosional terhadap pesan,
• respon cepat terhadap krisis yang muncul dan pencegahan eskalasi melalui intervensi segera,
• meningkatkan produk dan layanan sesuai dengan harapan pelanggan yang diungkapkan dalam ulasan online.

Bayangkan analisis sentimen menunjukkan bahwa pelanggan mengeluh tentang waktu tunggu yang lama di hotline. Dengan menerapkan voicebot untuk menangani beberapa pertanyaan, Anda dapat secara signifikan mengurangi antrean dan meningkatkan kepuasan penelepon. Jika perangkat lunak voicebot mendeteksi bahwa pengguna memuji fitur baru di aplikasi, itu layak untuk memanfaatkan wawasan tersebut dalam kampanye promosi produk.

Analisis sentimen real-time adalah alat manajemen krisis yang kuat. Dengan menangkap sinyal negatif pertama, Anda dapat merespons dengan cepat sebelum krisis meningkat. Komunikasi yang efektif dan kejujuran adalah kunci – pelanggan menghargai ketika sebuah perusahaan mengakui kesalahan dan menunjukkan bagaimana mereka berencana untuk memperbaikinya.

Keuntungan utama menggunakan AI untuk analisis sentimen adalah kecepatan dan skala. Secara manual, kita dapat menganalisis paling banyak beberapa ratus opini. Sementara itu, alat AI dapat memproses ratusan ribu penyebutan dalam beberapa menit, memberikan gambaran terkini tentang situasi. Ini memungkinkan pengambilan keputusan yang akurat di sini dan sekarang.

Alat analisis sentimen AI terbaik

Ada banyak alat yang tersedia di pasar yang menggunakan AI untuk analisis sentimen. Mereka berbeda dalam fitur, antarmuka, dan harga. Di antara yang paling populer adalah Brand24, Hootsuite Insights, dan Komprehend.

Brand24

Brand24 (https://brand24.pl/) adalah alat Polandia untuk pemantauan internet dan analisis sentimen. Ini mengumpulkan penyebutan dari media sosial, situs web, forum, blog, dll. Ini secara otomatis memberi label sentimen sebagai positif, netral, atau negatif. Ini menghasilkan laporan dan statistik mengenai jumlah penyebutan dan jangkauan.

Brand24 menawarkan periode percobaan gratis selama 14 hari, dan harga mulai dari 99 PLN/bulan. Ini bekerja dengan baik untuk usaha kecil dan menengah, terutama di e-commerce dan layanan. Ini menonjol karena kemudahan penggunaan dan laporan yang jelas.

Sumber: Brand24 (https://brand24.pl/)

Hootsuite Insights

Hootsuite Insights (https://www.hootsuite.com/products/insights) adalah alat kuat untuk mendengarkan sosial. Ini menganalisis data dari lebih dari 100 juta sumber dalam 50 bahasa, memberikan wawasan mendetail tentang sentimen, tren, dan tolok ukur. Demo tersedia atas permintaan, dengan harga yang disesuaikan dengan kebutuhan individu. Ini sangat baik untuk perusahaan menengah hingga besar dan terintegrasi dengan mulus dengan platform media sosial utama.

Sumber: Hootsuite (https://www.hootsuite.com/products/insights)

Komprehend

Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis) adalah API berbasis pembelajaran mendalam untuk analisis sentimen. Ini mengenali tiga keadaan sentimen: positif, netral, dan negatif, mendukung 14 bahasa, termasuk bahasa Polandia. Dengan integrasi yang siap dan penerapan yang fleksibel, ini adalah pilihan yang dapat diandalkan. Rencana gratis menawarkan 5000 kueri per bulan, dengan kueri tambahan dihargai $0.0001 masing-masing untuk perusahaan yang lebih besar. Komprehend ideal untuk penggunaan backend dalam aplikasi dan chatbot, dikenal karena analisis berkualitas tinggi yang terbukti dalam kompetisi seperti SemEval.

Sumber: Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis)

Memilih alat yang tepat tergantung pada kebutuhan dan anggaran individu perusahaan. Sangat berharga untuk menguji berbagai opsi dan memilih yang paling sesuai dengan spesifikasi bisnis Anda.

Ringkasan

Di era digital, analisis sentimen telah menjadi alat yang tak tergantikan dalam arsenal bisnis modern. Jumlah data yang dihasilkan oleh pengguna sangat besar, tetapi kecerdasan buatan dapat membantu. Berkat algoritma canggih, kita dapat menganalisis jutaan opini secara instan dan menarik kesimpulan. Ini adalah pengetahuan yang sangat berharga untuk layanan pelanggan, pemasaran, atau departemen R&D.

Manfaat utama menggunakan analisis sentimen dalam bisnis adalah:

• menghemat waktu dan sumber daya dengan mengotomatiskan pemrosesan data,
• pemantauan konstan terhadap umpan balik pelanggan dan respons segera terhadap sinyal,
• segmentasi pelanggan yang lebih baik dan penawaran yang disesuaikan,
• mengoptimalkan kampanye pemasaran berdasarkan umpan balik,
• cepat mendeteksi tren pasar dan mengantisipasi perubahan,
• menangani krisis dengan lebih baik dan melindungi reputasi merek,
• terus meningkatkan produk dan layanan untuk memenuhi harapan pelanggan.

Tentu saja, analisis sentimen hanyalah awal. Kuncinya adalah menggunakan wawasan yang diberikan secara efektif. Kecepatan respons dan penyesuaian strategi dengan harapan pelanggan sangat penting. Merek yang dapat mendengarkan dan merespons dengan cepat terhadap umpan balik pelanggan mendapatkan keunggulan kompetitif. AI memberikan mereka alat untuk melakukan ini secara efisien dan dalam skala besar.

Masa depan analisis sentimen terlihat sangat menjanjikan. Model AI akan meningkatkan akurasi, menggabungkan analisis kontekstual dan input multimodal seperti gambar, suara, dan video. Kesadaran akan pentingnya opini pelanggan dan peran pengalaman pelanggan juga akan meningkat. Bisnis yang berinvestasi dalam alat AI untuk analisis sentimen sekarang akan menuai manfaat di masa depan dengan pelanggan yang loyal, posisi pasar yang solid, dan produk yang luar biasa. Mari kita tidak menyia-nyiakan kesempatan ini.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas lebah sibuk kami di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.