Mereka mengatakan bisnis yang baik selalu mendengarkan pelanggannya.
Tapi apa sebenarnya arti mendengarkan?
Di mana orang-orang membicarakan bisnis Anda untuk didengarkan?
Dan bagaimana Anda tidak hanya mendengarkan tetapi juga mendengarkannya - benar-benar memahaminya???
Ini adalah beberapa pertanyaan yang mengganggu pemilik bisnis, pemasar, pakar pengembangan bisnis, sayap periklanan, dan pemangku kepentingan utama lainnya setiap hari. Baru belakangan ini kami mulai mendapatkan jawaban atas semua pertanyaan yang telah kami tanyakan selama bertahun-tahun. Saat ini, kami tidak hanya dapat mendengarkan pelanggan kami dan memperhatikan apa yang mereka katakan tentang produk atau layanan kami, tetapi juga mengambil tindakan korektif, mengakui, dan bahkan memberi penghargaan kepada orang-orang yang memiliki sesuatu yang valid atau terpuji untuk dikatakan.
Kita bisa melakukan ini dengan teknik yang disebut analisis sentimen. Sebuah konsep yang sudah lama ada, analisis sentimen menjadi kata kunci dan kemudian menjadi nama rumah tangga dalam spektrum bisnis setelah munculnya dan dominasi platform media sosial dan Big Data. Saat ini, orang lebih vokal tentang pengalaman, sentimen, dan emosi mereka pada produk dan layanan lebih dari sebelumnya dan elemen inilah yang dikapitalisasi oleh analisis sentimen.
Jika Anda baru mengenal topik ini dan ingin menjelajahi secara detail apa? analisis sentimen adalah, apa artinya itu bagi bisnis Anda, dan lebih banyak lagi, Anda telah datang ke tempat yang tepat. Kami yakin bahwa pada akhir posting, Anda akan memiliki wawasan yang dapat ditindaklanjuti tentang topik tersebut.
Mari kita mulai
Apa itu Analisis Sentimen?
Analisis sentimen adalah proses menyimpulkan, mengukur, atau memahami citra produk, layanan, atau merek Anda di pasar. Ini menganalisis emosi dan sentimen manusia dengan menafsirkan nuansa dalam ulasan pelanggan, berita keuangan, media sosial, dll. Jika ini terdengar terlalu rumit, mari kita perbaiki lebih lanjut.
Analisis sentimen juga dianggap sebagai penambangan opini. Dengan munculnya media sosial, orang mulai berbicara lebih terbuka tentang pengalaman mereka produk dan layanan online melalui blog, vlog, cerita media sosial, ulasan, rekomendasi, pengumpulan, tagar, komentar, pesan langsung, artikel berita, dan berbagai platform lainnya. Ketika ini terjadi secara online, itu meninggalkan jejak digital dari ekspresi pengalaman seseorang. Nah, pengalaman ini bisa positif, negatif, atau sekadar netral.
Analisis sentimen adalah penambangan semua ekspresi dan pengalaman ini secara online dalam bentuk teks. Dengan kumpulan sampel opini dan ekspresi yang besar, sebuah merek dapat dengan tepat menangkap suara audiens targetnya, memahami dinamika pasar, dan bahkan mengetahui posisinya di pasar di antara pengguna akhir.
Singkatnya, analisis sentimen memunculkan pendapat orang tentang merek, produk, layanan, atau semuanya.
Saluran media sosial adalah peti harta karun informasi tentang bisnis Anda dan dengan teknik analisis sederhana yang efektif, Anda dapat mengetahui apa pun yang Anda perlukan tentang merek Anda.
Pada saat yang sama, kita harus menghilangkan kesalahpahaman tentang analisis sentimen. Tidak seperti kedengarannya, analisis sentimen bukanlah alat atau teknik satu langkah yang dapat secara instan mengambil opini dan sentimen Anda tentang merek Anda. Ini adalah perpaduan dari algoritma, teknik data mining, otomatisasi, dan bahkan Natural Language Processing (NLP) dan membutuhkan implementasi yang kompleks.
Mengapa Analisis Sentimen itu penting?
Dari pandangan, ini adalah hadiah yang cukup sederhana bahwa orang memiliki kekuatan untuk membicarakan merek atau bisnis Anda secara online. Ketika mereka memiliki volume audiens tertentu, kemungkinan besar mereka dapat memengaruhi 10 orang lagi untuk mempercayai atau melewatkan merek Anda.
Dengan internet yang menawarkan transparansi baik dan buruk, sangat penting bagi bisnis untuk memastikan penyebutan negatif dihapus atau diubah dan yang baik diproyeksikan untuk pemirsa. Statistik dan laporan juga mengungkapkan bahwa pelanggan muda (Gen Z dan seterusnya) sangat bergantung pada saluran media sosial dan pemberi pengaruh dalam hal membeli sesuatu secara online. Dalam hal ini, analisis sentimen tidak hanya menjadi vital tetapi sangat mungkin menjadi alat vital juga.
Apa Berbagai Jenis Analisis Sentimen?
Seperti sentimen – analisis sentimen bisa rumit; itu juga sangat spesifik dan berorientasi pada tujuan. Untuk mendapatkan hasil dan kesimpulan terbaik dari kampanye analisis sentimen Anda, Anda perlu menentukan tujuan dan sasaran Anda setepat mungkin. Ada beberapa parameter dalam hal umpan balik konsumen yang dapat Anda fokuskan dan apa yang Anda pilih dapat secara langsung memengaruhi jenis kampanye analisis sentimen yang akhirnya Anda terapkan.
Untuk memberi Anda gambaran singkat, berikut adalah berbagai jenis parameter analisis sentimen –
- Polaritas – fokus pada ulasan yang diterima merek Anda secara online (positif, netral, dan negatif)
- Emosi – fokus pada emosi yang muncul dari produk atau layanan Anda di benak pelanggan Anda (senang, sedih, kecewa, bersemangat, dan banyak lagi)
- Urgensi – fokus pada kedekatan menggunakan merek Anda atau menemukan solusi efektif untuk masalah pelanggan Anda (mendesak dan dapat menunggu)
- Niat – fokus untuk mencari tahu apakah pengguna Anda tertarik menggunakan produk atau merek Anda atau tidak
Anda dapat memilih untuk menggunakan parameter ini untuk menentukan kampanye analisis Anda atau membuat yang super spesifik lainnya berdasarkan ceruk bisnis Anda, persaingan, sasaran, dan banyak lagi. Setelah Anda memutuskan ini, Anda bisa berlangganan salah satu dari jenis analisis sentimen berikut.
Deteksi Emosi
Metode ini menentukan emosi di balik penggunaan merek Anda untuk suatu tujuan. Misalnya, jika mereka membeli pakaian dari toko eCommerce Anda, mereka mungkin senang dengan prosedur pengiriman, kualitas pakaian, atau berbagai pilihan Anda atau kecewa dengan mereka. Terlepas dari dua emosi ini, pengguna juga dapat menghadapi emosi tertentu atau campuran dalam spektrum. Deteksi emosi bekerja untuk mencari tahu apa itu emosi tertentu atau rentang emosi. Ini dilakukan dengan bantuan algoritma pembelajaran mesin dan leksikon.
Salah satu kekurangan dari tipe ini adalah pengguna memiliki banyak cara untuk mengekspresikan emosi mereka – melalui teks, emoji, sarkasme, dan banyak lagi. Model Anda harus sangat berkembang untuk mendeteksi emosi di balik ekspresi unik mereka.
Analisis Berbutir Halus
Bentuk analisis yang lebih langsung melibatkan pencarian polaritas yang terkait dengan merek Anda. Dari sangat positif hingga netral hingga sangat negatif, pengguna dapat mengalami atribut apa pun sehubungan dengan merek Anda dan atribut ini dapat berbentuk nyata dalam bentuk peringkat (misalnya – berbasis bintang) dan yang perlu dilakukan model Anda adalah menambang berbagai bentuk ini penilaian dari berbagai sumber.
Analisis Berbasis Aspek
Ulasan sering kali berisi umpan balik dan saran yang baik yang dapat mendorong pertumbuhan bisnis Anda di pasar dengan memungkinkan Anda mengungkap celah yang tidak pernah Anda ketahui ada. Analisis sentimen berbasis aspek membawa Anda selangkah lebih maju dalam membantu mengidentifikasi mereka.
Dengan kata sederhana, pengguna umumnya menunjukkan beberapa hal baik atau buruk dalam ulasan mereka selain dari peringkat dan mengekspresikan emosi. Misalnya, ulasan tentang bisnis perjalanan Anda dapat menyebutkan, Panduan ini sangat membantu dan menunjukkan kepada kami semua tempat di wilayah ini dan bahkan membantu kami naik ke penerbangan kami. Tapi, bisa juga,Rekan meja perjalanan itu sangat kasar dan lesu. Kami harus menunggu satu jam sebelum kami mendapatkan rencana perjalanan untuk hari itu.”
Apa yang ada di bawah emosi adalah dua hal utama yang dapat diambil dari operasi bisnis Anda. Ini dapat diperbaiki, ditingkatkan, atau dikenali melalui analisis berbasis aspek.
Analisis Multibahasa
Ini adalah penilaian sentimen di berbagai bahasa. Bahasa dapat bergantung pada wilayah tempat Anda beroperasi, negara tujuan pengiriman, dan banyak lagi. Analisis ini melibatkan penggunaan penambangan dan algoritme khusus bahasa, penerjemah tanpa kehadirannya, leksikon sentimen, dan banyak lagi.
[Baca Juga: Analisis Sentimen Multibahasa – Pentingnya, Metodologi, dan Tantangan]
Bagaimana cara kerja Analisis Sentimen?
Analisis sentimen adalah perpaduan dari beragam modul, teknik, dan konsep teknologi. Dua penerapan utama dalam spektrum analisis sentimen termasuk NLP dan pembelajaran mesin. Sementara satu membantu dalam penambangan dan kurasi opini, yang lain melatih atau melakukan tindakan spesifik untuk mengungkap wawasan dari opini tersebut. Berdasarkan volume data yang Anda miliki, Anda dapat menerapkan salah satu dari tiga modul analisis sentimen. Keakuratan model yang Anda pilih sangat bergantung pada volume data sehingga selalu praktik terbaik untuk memperhatikannya.
Berbasis aturan
Di sinilah Anda secara manual menentukan aturan untuk model Anda untuk melakukan analisis sentimen pada data yang Anda miliki. Aturan bisa menjadi parameter yang kita bahas di atas – polaritas, urgensi, aspek, dan banyak lagi. Model ini melibatkan integrasi konsep NLP seperti leksikon, tokenization, parsing, stemming, penandaan part of speech, dan banyak lagi.
Dalam model dasar, kata-kata terpolarisasi didefinisikan atau diberi nilai – baik untuk kata-kata positif dan buruk untuk kata-kata negatif. Model menghitung jumlah kata positif dan negatif dalam teks dan dengan demikian mengklasifikasikan sentimen di balik opini.
Salah satu kelemahan utama dari teknik ini adalah bahwa contoh sarkasme dapat dianggap sebagai opini yang baik, sehingga mengacaukan fungsionalitas keseluruhan dari analisis sentimen. Meskipun hal ini dapat diperbaiki dengan membangun model-model canggih, kekurangannya tetap ada.
secara otomatis
Aspek analisis sentimen ini berfungsi sepenuhnya pada algoritme pembelajaran mesin. Dalam hal ini, tidak perlu campur tangan manusia dan menetapkan aturan manual agar model berfungsi. Sebagai gantinya, pengklasifikasi diimplementasikan yang mengevaluasi teks dan mengembalikan hasil. Ini melibatkan banyak penandaan data dan anotasi data untuk membantu model memahami data yang diberikan.
Hibrida
Yang paling akurat dari model, pendekatan hibrida memadukan yang terbaik dari kedua dunia – berbasis aturan dan otomatis. Mereka lebih tepat, fungsional, dan disukai oleh bisnis untuk kampanye analisis sentimen mereka.
Apa Arti Analisis Sentimen Bagi Bisnis Anda?
Analisis sentimen dapat membawa gelombang penemuan sejauh menyangkut bisnis Anda dan pendiriannya di pasar. Ketika tujuan akhir dari keberadaan bisnis adalah untuk membuat kehidupan pelanggan lebih mudah, mendengarkan mereka hanya akan membantu kami meluncurkan produk dan layanan yang lebih baik dan pada gilirannya, membawa bisnis kami ke depan. Berikut adalah kesimpulan utama tentang apa yang dapat dilakukan analisis sentimen untuk bisnis Anda:
- itu sangat membantu dalam memantau kesehatan merek Anda di pasar. Dari satu dasbor, Anda dapat dengan cepat memahami apakah kesehatan merek Anda baik, netral, atau menipis.
- Ini membantu Anda mengelola reputasi merek Anda dengan lebih baik dan dengan cepat mengatasi masalah dan krisis ORM
- Mendukung pengembangan kampanye pemasaran yang lebih baik dengan membiarkan Anda memahami denyut nadi audiens Anda dan memanfaatkannya
- Analisis persaingan dapat dioptimalkan melalui analisis sentimen hingga tingkat yang signifikan
- Yang terpenting dari semuanya, layanan pelanggan dapat ditingkatkan untuk kepuasan lebih dan perputaran cepat
Kasus Penggunaan Analisis Sentimen
Dengan konsep yang begitu kuat di tangan, Anda hanya perlu mengambil keputusan kreatif untuk menerapkan kasus penggunaan terbaik dari analisis sentimen. Namun, ada beberapa kasus penggunaan yang telah teruji dan disetujui pasar yang sudah berjalan hari ini. Mari kita lihat beberapa di antaranya secara singkat.
Pemantauan Merek
Analisis sentimen adalah cara yang bagus untuk memantau merek Anda secara online. Saat ini, ada lebih banyak saluran di mana pelanggan dapat mengekspresikan pendapat mereka dan untuk mempertahankan citra merek yang holistik, kami perlu menerapkan pendekatan Omni-channel untuk pemantauan. Analisis sentimen dapat membantu bisnis kami melebarkan sayap di forum, blog, situs web streaming video, platform podcast, dan saluran media sosial dan mengawasi – atau lebih tepatnya telinga – untuk penyebutan merek, ulasan, diskusi, komentar, dan banyak lagi.
Pemantauan Media Sosial
Dibutuhkan sedikitnya seribu orang untuk membuat trending hashtag. Dengan begitu banyak kekuatan yang dimiliki oleh media sosial, masuk akal jika kita mendengarkan apa yang orang katakan tentang bisnis kita di platform sosial. Dari Twitter dan Facebook hingga Instagram, Snapchat, LinkedIn, dan lainnya, analisis sentimen dapat dilakukan di semua platform untuk mendengarkan kritik dan apresiasi (sebutan sosial) dan meresponsnya. Ini membantu bisnis kami terlibat lebih baik dengan pengguna kami, menghadirkan pendekatan yang manusiawi untuk operasi dan terhubung langsung dengan pemangku kepentingan terpenting dalam bisnis kami – pelanggan kami.
Riset Pasar
Analisis sentimen adalah cara yang bagus untuk memahami pasar, celahnya, potensinya, dan banyak lagi untuk kebutuhan spesifik kita. Dengan riset pasar yang tepat, ini membuat tujuan seperti ekspansi, diversifikasi, dan pengenalan produk atau layanan baru menjadi lebih efektif dan berdampak. Kami dapat memprediksi dan menilai tren, memahami dinamika pasar, menyadari kebutuhan akan produk baru, memahami daya beli dan atribut lain dari audiens target kami, dan banyak lagi melalui analisis sentimen.
Bagaimana pembelajaran mesin digunakan dalam analisis sentimen?
Seperti yang kami sebutkan, analisis sentimen adalah konsep yang kompleks dan ketika Anda memiliki kumpulan data yang besar, Anda tidak dapat tidak berpikir bahwa mengotomatiskan seluruh proses mungkin merupakan cara terbaik untuk mendekatinya. Tentu saja, jika Anda menerapkan pendekatan otomatis untuk menganalisis sentimen, penting untuk melatih model pembelajaran mesin Anda secara tepat untuk hasil yang akurat.
Di sinilah kompleksitas muncul. Data yang Anda berikan tidak hanya harus terstruktur tetapi juga diberi tag. Hanya ketika Anda memberi tag pada data, model Anda dapat memahami struktur kalimat, bagian ucapan, kata terpolarisasi, konteks, dan parameter lain yang terlibat dalam sebuah kalimat. Untuk itu, Anda harus bekerja terutama pada penandaan volume setelah volume data.
Saat Anda menandai data Anda, kecerdasan buatan atau model Anda memahami berbagai aspek teks dan bekerja secara mandiri untuk memahami sentimen di balik data yang Anda masukkan. Anda dapat melatih data Anda dengan memberi anotasi pada bagian tertentu dari teks Anda untuk membantu mesin mengidentifikasi apa yang harus fokus dan belajar dari parameter tertentu. Anda juga perlu menambahkan metadata untuk menentukan pengenal lebih lanjut.
Jika Anda berencana untuk membuat anotasi data Anda sendiri, Anda harus terlebih dahulu memiliki volume data yang sangat besar. Setelah Anda memilikinya, Anda dapat menggunakan Shaip platform untuk membubuhi keterangan data Anda. Namun, proses ini bisa menjadi rumit karena Anda perlu mendedikasikan sumber daya Anda untuk pekerjaan ini atau meminta mereka bekerja lebih keras dan menyelesaikan pekerjaan.
Jika waktu Anda untuk memasarkan akan segera tiba, dan Anda perlu mencari sumber eksternal untuk kebutuhan anotasi data Anda, sumber daya seperti kami di Shaip dapat menghemat waktu. Dengan proses anotasi data ahli kami, kami memastikan model pembelajaran mesin Anda diberi dataset yang paling tepat untuk hasil yang tepat. Tim kami membuat anotasi data berdasarkan kebutuhan dan persyaratan Anda untuk memberikan hasil yang berorientasi pada tujuan. Karena ini adalah proses yang memakan waktu dan membosankan, sebaiknya hubungi persyaratan anotasi data Anda untuk pelatihan analisis sentimen.
Menjangkau hari ini.