Cara menggunakan analisis sentimen untuk menganalisis pendapat pelanggan

Apa itu analisis sentimen?

Analisis sentimen atau penambangan opini adalah teknik AI yang digunakan untuk memahami apakah sentimen yang diungkapkan dalam data itu positif, negatif, atau netral. Algoritme ini bekerja sama dengan tugas AI lainnya seperti pengenalan entitas bernama (NER), pemrosesan bahasa alami (NLP), dan pembelajaran mesin (ML) untuk mengukur sentimen dalam data dengan cepat dan efisien.

Merek menggunakan alat analisis sentimen dalam pemasaran AI untuk memunculkan informasi penting dalam data suara pelanggan (VoC) dari berbagai sumber seperti mendengarkan sosial, ulasan, survei, interaksi pusat kontak, dll. untuk melacak kesehatan merek, meningkatkan produk, dan meningkatkan keterlibatan pelanggan dan retensi.

Alat seperti Sprout Social memiliki penambangan sentimen sebagai fitur bawaan otomatisasi AI sehingga Anda dapat memanfaatkan wawasan sosial secara proaktif untuk memantau kesehatan merek, meningkatkan efisiensi, dan mendorong dampak bisnis.

Apa saja jenis analisis sentimen?

Ada tiga tingkat analisis sentimen—berbasis dokumen, berbasis topik, dan berbasis aspek. Mari hancurkan mereka.

Analisis sentimen berbasis dokumen

Ini adalah penambangan opini dasar yang digunakan untuk menganalisis kalimat sederhana dan memberi tahu Anda apakah itu negatif atau positif.

Analisis sentimen berbasis topik

Analisis sentimen tingkat topik digunakan untuk data yang lebih kompleks. Itu memecah kalimat atau paragraf yang kompleks untuk mengidentifikasi kata dan frasa yang berulang dan mengklasifikasikannya ke dalam topik. Kemudian mengukur sentimen untuk setiap topik secara terpisah.

Saat digunakan untuk menganalisis komentar pelanggan di media sosial atau platform ulasan, analisis topik memberi Anda pemahaman yang lebih baik tentang poin-poin penting yang disebutkan dalam teks, yang kemudian dapat Anda lacak.

Analisis sentimen berbasis aspek

Yang paling maju dari ketiganya, analisis sentimen berbasis aspek menggunakan klasifikasi semantik untuk memahami komentar yang mungkin tidak memiliki kata-kata positif secara eksplisit seperti "cinta" atau "benci" dan memberi tahu Anda sentimen mereka.

Selain mengidentifikasi dan mengklasifikasikan topik seperti "makanan" atau "minuman", seperti pada contoh di bawah, ini lebih lanjut memecah aspek dalam topik tersebut untuk mengukur sentimen. Ini memberi Anda wawasan terperinci yang dapat Anda gunakan untuk menginformasikan keputusan bisnis.

Tantangan dalam analisis sentimen

Analisis sentimen bergantung pada seberapa baik model pembelajaran mesin dilatih untuk menganalisis data. Tetapi bahkan dengan versi lanjutan, masalah tertentu dapat menyebabkan hasil yang tidak akurat. Ini termasuk:

• Polaritas sentimen: Analisis sentimen dapat dengan mudah mengidentifikasi kata kunci yang menunjukkan emosi seperti "cinta", "benci", atau "terbaik", yang memiliki skor polaritas positif (+1) dan negatif (-1) yang tinggi. Tantangan muncul ketika teks memiliki frasa seperti "tidak terlalu buruk", yang tidak dikenali oleh model. Ini menghasilkan skor sentimen yang tidak akurat.
• Sarkasme: Orang menggunakan ironi dan sarkasme dalam percakapan biasa dan meme di media sosial. Machine learning tidak mengenali pujian yang tidak sopan sebagai hal yang negatif dan dapat salah mengartikan ucapan sarkastik sebagai hal yang positif.
• Emoji: Analisis sentimen bergantung pada pemrosesan bahasa alami dan analisis teks untuk penambangan sentimen, tetapi komentar di media sosial dapat dibanjiri dengan emoji. Untuk mengatasi masalah ini, Anda memerlukan alat seperti Sprout yang akan mengidentifikasi emoji dalam data teks dan memperhitungkannya saat mengukur sentimen merek atau produk.

• Kiasan: Program pembelajaran mesin tidak memahami kiasan seperti idiom dan metafora. Misalnya, idiom seperti "di bawah cuaca" tidak akan masuk akal secara kontekstual untuk alat analisis sentimen. Ini akan mengabaikan teks dan ini mengurangi keakuratan hasil.
• Negasi: Alat penambang sentimen tidak dapat mengenali negatif ganda dalam kalimat seperti, "Saya tidak dapat memiliki Starbucks saya!". Dalam kasus seperti itu, alat akan mengabaikan komentar atau mengklasifikasikannya sebagai negatif, sehingga membuat skor sentimen miring.
• Kalimat komparatif: Kalimat komparatif itu rumit karena tidak benar-benar menentukan apakah pelanggan senang atau tidak bahagia kecuali ditentukan. Misalnya, komentar “Galaxy S20 lebih besar dari Apple iPhone 12”, dapat ditafsirkan sebagai positif atau negatif berdasarkan preferensi pelanggan.
• Analisis sentimen multibahasa: Ketika komentar dalam beberapa bahasa, ini menambah tantangan algoritme analisis sentimen. Untungnya, masalah ini terpecahkan ketika alat tersebut memiliki penambangan sentimen multibahasa asli bawaan, seperti Sprout.

Bagaimana skor sentimen dihitung?

Skor sentimen diukur dalam polaritas, dengan -1 negatif, 0 netral, dan 1 positif. Ini dapat dihitung dengan tiga cara:

Metode hitungan kata

Dalam metode ini, skor sentimen dihitung dengan mengurangi jumlah kejadian negatif dari yang positif. Misalnya, 1 - 2 = -1. Dengan demikian, sentimen yang diukur adalah negatif. Metode ini digunakan untuk teks sederhana.

Metode panjang kalimat

Skor dihitung berdasarkan panjang kalimat, di mana jumlah kejadian positif dikurangi dari kejadian negatif dan kemudian dibagi dengan jumlah kata. Misalnya, 1-2/42 = -0,0238095. Metode ini biasanya digunakan untuk kalimat kompleks dan komentar yang lebih panjang.

Metode rasio jumlah kata

Ini adalah cara paling populer untuk menghitung skor sentimen. Jumlah kejadian positif dalam teks dibagi dengan jumlah kejadian negatif dan ditambah satu. Misalnya, 1/ 2+1 = 0,33333.

Pada akhirnya, semua contoh skor yang terpisah ini dihitung dalam bentuk persentil untuk memberi Anda skor sentimen keseluruhan dari merek, produk, atau pengalaman pelanggan Anda.

Apa sumber data analisis sentimen?

Berikut adalah daftar sumber data suara penting pelanggan (VoC) yang digunakan untuk mengumpulkan wawasan sentimen pelanggan.

• Mendengarkan media sosial: Mendengarkan melalui media sosial memungkinkan Anda memanfaatkan pemikiran dan pendapat pelanggan Anda yang tidak tersaring. Ini adalah cara yang bagus untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang bagaimana perasaan pelanggan Anda tentang merek, konten, atau layanan pelanggan Anda. Dengan Sprout, ukur sentimen ini dengan mudah dari berbagai jaringan seperti Twitter, Facebook, dan Instagram, semuanya dalam satu platform terpusat.
• Platform ulasan: Platform ulasan bisnis adalah sumber utama untuk mengukur kesehatan merek. Sprout memungkinkan Anda menganalisis beberapa platform ulasan seperti Google Bisnisku, Yelp, TripAdvisor, dan bahkan Glassdoor untuk mengumpulkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

• Berita : Masuk ke artikel berita untuk melacak sentimen merek dan pesaing Anda.
• Podcast: Podcast adalah sumber populer untuk mengumpulkan wawasan sentimen tentang topik yang sedang tren yang mungkin menunjukkan tren industri yang sedang berkembang.
• Survei: Dengan menganalisis respons survei untuk sentimen, Anda mendapatkan wawasan merek holistik yang melampaui skor promotor bersih (NPS) atau sistem peringkat bintang.
• Interaksi layanan pelanggan : Email layanan pelanggan, log panggilan, dan tiket adalah sumber utama pelacakan dan menangani tema umum dalam keluhan pelanggan.
• Sumber teks lain: Analisis sentimen dimungkinkan pada data apa pun yang tersedia dalam teks. Yang menonjol di antaranya di berbagai industri termasuk laporan kesehatan elektronik seperti data perawatan kesehatan dan makalah penelitian, informasi publik seperti di situs web dan platform pemerintah, dan bahkan situs game seperti Twitch.

Mengapa analisis sentimen penting?

Berikut adalah beberapa alasan utama mengapa analisis sentimen penting bagi bisnis.

Kecepatan dan skala

Alat analisis sentimen memproses ratusan komentar dalam hitungan menit dan menangani jutaan panggilan API setiap hari. Hal ini memungkinkan merek mendapatkan wawasan pelanggan secara tepat waktu untuk memantau kinerja merek guna menumbuhkan dan melibatkan pemirsa.

Ketepatan

Algoritme pembelajaran mesin menghitung sentimen dari sejumlah besar data umpan balik pelanggan yang tersebar dan mengukur skor jauh lebih akurat daripada jika dilakukan secara manual. Ini juga mengurangi ruang lingkup bias melalui emosi manusia yang dapat masuk. Misalnya, manajer toko yang mungkin mengabaikan komentar negatif karena berasal dari mantan karyawan.

Analisis topik dan aspek

Anda dapat mengungkap topik dan aspek tren bisnis Anda dari percakapan di seluruh jaringan media sosial dan meninjau platform melalui tagar dan kata kunci serta memahami sentimen merek. Wawasan yang tepat dan dapat ditindaklanjuti ini memungkinkan Anda meningkatkan produk dan penawaran, layanan pelanggan, dan aspek lain dari bisnis Anda untuk meningkatkan kinerja merek.

Anda juga mendapatkan wawasan melalui cloud kata, yang memberi Anda gambaran singkat tentang tema dan topik penting dalam diskusi pelanggan seputar merek Anda. Dan mencolok secara visual, word cloud mudah dipahami dan cocok untuk dibagikan di antara pemangku kepentingan dalam organisasi yang lebih luas.

Menganalisis data VoC multibahasa

Data multibahasa umum dalam mendengarkan sosial. Alat analisis sentimen memungkinkan merek untuk memahami pelanggan yang beragam secara budaya dan etnis untuk pemahaman holistik tentang sentimen merek.

Mengukur KPI

Anda dapat mengukur indikator kinerja utama dengan presisi untuk mengetahui aspek mana dari strategi Anda yang berhasil dan mana yang perlu ditingkatkan. Ini penting untuk mengukur keefektifan kampanye pemasaran Anda dan membuat perubahan yang sesuai secara waktu nyata untuk memastikan kesuksesan. Demikian pula, Anda dapat mengelola persepsi merek dan menarik wawasan merek dengan melacak sentimen dalam sebutan sosial dan ulasan pelanggan.

Bagaimana cara kerja analisis sentimen?

Analisis sentimen adalah proses yang kompleks, jadi kami membaginya menjadi tiga langkah penting.

Langkah 1: Pengumpulan data

Memilih dari mana asal data VoC Anda adalah keputusan penting yang akan memengaruhi keakuratan wawasan Anda. Sebagai aturan umum, platform sosial dan online yang sering digunakan oleh pelanggan Anda yang paling berharga adalah sumber terbaik. Setelah Anda memilih platform yang ingin Anda manfaatkan, alat analisis sentimen secara alami memanfaatkan sumber data baik melalui integrasi API langsung atau pengikisan data.

Langkah 2: Pemrosesan dan analisis data

Setelah data disusun, ia menjalani pemrosesan data melalui pembelajaran mesin untuk mengubah informasi yang tidak terstruktur menjadi format yang sesuai untuk analisis teks dan penambangan data.

Tugas AI seperti pengenalan entitas bernama (NER) mengidentifikasi penyebutan merek, lokasi, mata uang, dan informasi lain yang relevan dengan wawasan yang ingin Anda kumpulkan. Algoritme pencarian semantik memungkinkan alat untuk memahami komentar secara kontekstual dan menghindari entri duplikat saat menghitung sentimen. NLP memungkinkan alat untuk mengenali istilah yang menunjukkan emosi dalam pipa teks. Dan tagger part of speech (PoS) memastikan data non-Inggris dianalisis secara asli untuk analisis sentimen multibahasa.

Terakhir, tugas analisis sentimen menghitung polaritas sentimen dari setiap topik dan aspek yang dikelompokkan dan akhirnya memberikan skor sentimen keseluruhan dari data.

Langkah 3: Visualisasi data

Hasilnya sekarang ditampilkan dalam bentuk bagan dan grafik untuk memudahkan pemahaman. Visualisasi ini dapat dibagikan dengan departemen lain seperti pemasaran dan layanan pelanggan untuk meningkatkan keterlibatan merek dan mengatasi saran pelanggan dan poin rasa sakit secara sadar.

Aplikasi bisnis analisis sentimen

Berikut adalah beberapa cara penting di mana analisis sentimen membantu merek memantau tren yang muncul dan tetap berada di depan pesaing untuk membangun reputasi merek, meningkatkan loyalitas pelanggan, dan tetap berada di depan pesaing.

Memantau tren industri

Merek harus terus mengikuti perubahan tren industri dan preferensi pelanggan. Analisis sentimen membantu Anda memantau obrolan sosial dan online secara bersamaan dari berbagai platform untuk melacak tren yang muncul di berbagai lini masa. Hal ini memungkinkan Anda menjadi yang terdepan dan secara proaktif meningkatkan produk dan layanan Anda untuk laba atas investasi (ROI) maksimum.

Melakukan analisis persaingan

Analisis sentimen membantu Anda memeriksa percakapan tentang merek pesaing untuk melacak kekuatan dan kelemahan mereka serta menginformasikan strategi bisnis Anda. Anda juga mendapatkan wawasan kesenjangan pasar sehingga Anda dapat mencari cara untuk mendapatkan bisnis baru. Dengan Sprout, lihat perbandingan metrik kinerja utama pesaing secara berdampingan di seluruh media sosial seperti berbagi suara, keterlibatan, tayangan, dan sentimen pengguna, semuanya di satu tempat.

Buat konten yang menarik

Buat konten menarik yang beresonansi dengan pelanggan Anda dan mengungguli pesaing Anda. Menganalisis sentimen dalam mendengarkan sosial dan meninjau data untuk topik hangat memungkinkan Anda membangun hubungan yang lebih dekat dengan audiens Anda dengan konten yang dipersonalisasi berdasarkan apa yang sebenarnya mereka bicarakan.

Memelihara advokasi karyawan

Maksimalkan penguatan merek dan tingkatkan advokasi karyawan dengan mengotomatiskan pengiriman konten yang berdampak kepada karyawan, seperti yang dilakukan Medallia menggunakan Sprout. Gunakan analisis sentimen untuk mengetahui apa yang paling menginspirasi audiens, membantu Anda membangun strategi holistik untuk menjangkau audiens yang lebih besar dengan distribusi konten otomatis.

Meningkatkan reputasi merek

Dapatkan peringatan tepat waktu tentang lonjakan penyebutan merek sehingga Anda tahu saat ada peningkatan obrolan online tentang Anda dan lacak penyebabnya. Sebutan merek yang positif seperti rekomendasi atau pujian pelanggan sama pentingnya untuk dilacak karena memungkinkan Anda membagikan ulang sebutan positif untuk memperkuat merek Anda dan membangun bukti sosial.

Demikian pula, tetapkan peringatan berdasarkan kata kunci atau untuk kampanye merek tertentu untuk mengukur sentimen pasar dan mengambil tindakan yang diperlukan berdasarkan wawasan Anda.

Kumpulkan wawasan merek dengan lebih efisien

Terus memantau dan mengukur sentimen pelanggan adalah penting untuk meningkatkan persepsi merek Anda dan memperdalam loyalitas pelanggan. Ini adalah cara paling berkelanjutan untuk memastikan hubungan pelanggan jangka panjang untuk menghasilkan pendapatan.

Data sosial membantu Anda melakukan ini dengan melihat tren dan topik yang meningkat di antara audiens target Anda sehingga Anda dapat dengan cepat memfilter data yang relevan dan menyesuaikan kampanye Anda untuk sukses. Analisis sentimen dalam kata kunci dan tagar di seluruh platform seperti Instagram, Twitter, Reddit, dan YouTube untuk mengukur kepuasan pelanggan dan meningkatkan kinerja merek.

Gali lebih dalam mendengarkan sosial dan lihat bagaimana analisis sentimen membantu Anda mencapainya.