Cara Menentukan Skor Sentimen

Sekarang, lebih dari sebelumnya, bisnis perlu menjadi yang paling dekat dengan pelanggan mereka untuk memahami cara melayani mereka dengan lebih baik. Kegagalan untuk melakukannya, pesaing masuk dan mengambil pelanggan yang tidak puas.

Ada teknologi yang memungkinkan pelanggan untuk memberikan pandangan mereka tentang merek atau produk. Misalnya, pelanggan dapat mengekspresikan diri mereka melalui ulasan pelanggan, konten buatan pengguna, log pusat panggilan, dan survei.

Baca Analisis Perilaku Konsumen 101: Cara Mempelajari Lebih Banyak Tentang Pelanggan Anda

Tantangan dengan umpan balik seperti itu adalah bahwa, kadang-kadang, sangat sulit bagi manusia untuk meninjau setiap komentar dan membuat sesuatu darinya. Inilah sebabnya mengapa menghitung skor sentimen pelanggan sangat penting untuk bisnis.

Menentukan sentimen pelanggan terhadap merek atau produk itu rumit. Ini melibatkan banyak kecerdasan buatan dan teknologi pembelajaran mesin. Oleh karena itu, Anda perlu memahami bagaimana teknologi ini bekerja sebagai pemilik bisnis. Jadi mari kita selami lebih dalam bagaimana melakukan penilaian sentimen dan bagaimana menghitungnya.

Apa itu Penilaian Sentimen?

Penilaian sentimen menggunakan alat AI untuk menentukan perasaan pelanggan tentang suatu merek atau produk. NLP (Natural Language Processing) dan NER (Named Entity Recognition) adalah dua teknik AI dan pembelajaran mesin yang paling banyak digunakan saat menilai sentimen.

Teknologi ini menganalisis pelanggan secara lebih komprehensif dengan menghitung polaritas teks, melakukan pengelompokan semantik, menghitung negasi, lemmatisasi, dan menandai bagian ucapan.

Ini penting karena sementara skor sentimen pelanggan diberikan dalam spektrum yang diwakili oleh angka, umpan balik pelanggan diberikan sebagai pernyataan. Dan skala pernyataan ini dapat tumbuh secara eksponensial. Saat Anda mempopulerkan merek Anda melalui media sosial, SEO, penyedia layanan kutipan, dan sebagainya, lebih banyak orang akan berinteraksi dengan merek Anda. Itu berarti lebih banyak orang akan memiliki sesuatu untuk dikatakan tentang Anda.

Oleh karena itu, teknologi ini menganalisis pernyataan ini dan mengkuantifikasi kata dan frasa yang digunakan. Model analisis sentimen pelanggan menggunakan pemrosesan bahasa alami, mempertimbangkan konteks umpan balik dan emosi dalam umpan balik, dan menganalisis konten dari berbagai bahasa. Hanya setelah kuantifikasi ini kita bisa mendapatkan skor sentimen positif, skor sentimen negatif, atau skor netral.

Positif, negatif atau netral

Awalnya, ada cara yang lebih tradisional untuk melakukan penilaian sentimen. Misalnya, di media sosial, bisnis hanya akan mengandalkan analitik yang menunjukkan jumlah suka, bagikan, dan komentar. Meskipun cara penilaian ini memberikan beberapa wawasan, itu juga bisa menyesatkan.

Algoritme harus menyukai bagian konten agar dapat berfungsi dengan baik di platform media sosial tertentu. Oleh karena itu, sebuah konten dapat menjadi viral di media sosial bukan karena orang-orang menyukai bisnis Anda, tetapi karena kontennya sesuai dengan kebutuhan algoritme.

Dengan teknologi saat ini, melakukan penilaian sentimen memberikan gambaran yang lebih baik tentang apa yang dipikirkan pasar tentang produk dan merek Anda. Anda mendapatkan gambaran yang sehat tentang bisnis Anda dengan menganalisis apa yang dikatakan orang.

Baca Bagaimana Melakukan Analisis Sentimen untuk Meningkatkan Pengalaman Pelanggan?

Penilaian sentimen bisa sesederhana kualifikasi hasil analisis Anda sebagai positif, negatif, atau netral. Skor positif berarti orang mengatakan hal-hal baik tentang bisnis Anda. Ada banyak ulasan layanan dan produk seperti itu secara online, tetapi berikut adalah contohnya.

Skor negatif berarti ada banyak keluhan pada bisnis Anda, seperti di bawah ini.

Di sisi lain, sentimen netral berarti pelanggan tidak pernah memuji bisnis Anda, juga tidak mengeluh. Sebaliknya, mereka mungkin hanya menyatakan fakta yang terkait dengan bisnis Anda. Jenis tinjauan ini jarang terjadi karena orang-orang yang cenderung mengulas bisnis ada di ujung spektrum. Entah benar-benar terkesan atau benar-benar kecewa.

Menguraikan emosi

Penilaian sentimen menjadi rumit jika Anda ingin memilih emosi dalam sepotong teks. Misalnya, kata membunuh bisa berarti berbeda tergantung pada konteksnya.

Jika seorang pelanggan berkata, "Penantian membunuh saya." Itu akan menjadi ulasan negatif. Tetapi jika mereka berkata, "Bisnis ini membunuhnya." Itu akan menjadi komentar positif. Untuk menguraikan emosi seperti itu dari sebuah teks, dibutuhkan algoritma pembelajaran mesin yang kompleks.

Dengan algoritme analisis sentimen yang kompleks ini, penilaian sentimen membantu Anda mengetahui dengan tepat apa yang menarik sentimen positif atau negatif dalam bisnis Anda. Misalnya, Anda mungkin menemukan dua sentimen dalam satu konteks. Pelanggan mungkin memuji satu hal dan mengeluh tentang hal lain.

Dengan menganalisis komentar-komentar ini, Anda dapat menentukan bagian mana dari bisnis yang mengesankan dan mana yang kurang memuaskan. Misalnya, pelanggan mungkin berkata, “Makanannya enak, tapi layanannya menyedihkan.” Anda memerlukan alat analisis sentimen yang kompleks dan akurat untuk menguraikan sentimen yang ditemukan dalam ulasan sederhana tersebut.

Penilaian sentimen sedikit berbelit-belit, tetapi dengan alat analisis sentimen yang tepat, Anda akan mendapatkan wawasan berharga yang diperlukan agar bisnis Anda berkembang.

Bagaimana Kami Menghitung Skor Sentimen

Kami telah membahas penilaian sentimen dan seberapa banyak teknologi dan variasi masuk ke dalam penilaian. Tapi bagaimana tepatnya ini dilakukan? Bagaimana teks kualitatif diubah menjadi data kuantitatif? Ada tiga metode untuk melakukan ini.

Tetapi bahkan sebelum perhitungan dimulai, data harus diproses. Ada banyak data dalam komentar mentah yang tidak berguna untuk algoritme. Kita perlu menyajikan algoritma hanya kata-kata yang membuat perbedaan. Apakah sentimen itu positif, negatif, atau netral dan apakah kata-katanya menunjukkan emosi.

Ada beberapa proses yang harus dilalui data mentah sebelum analisis. Kami akan menggunakan contoh di bawah ini dari ulasan Yelp untuk memahami pemrosesan data.

Ketika komentar seperti itu dimasukkan ke dalam sistem, hal pertama yang dilakukan sistem disebut tokenization. Tokenisasi adalah bagaimana sistem memisahkan setiap kata menjadi tokennya untuk dianalisis.

Normalisasi teks

Setelah kata-kata telah di-token, sistem melakukan normalisasi teks. Normalisasi teks adalah sistem yang menghapus item non-teks dalam komentar. Misalnya, sistem menghapus koma, titik, tanda seru, dan tanda baca lainnya selama fase ini.

Setelah semua elemen non-teks dari komentar telah dihapus, sistem akan memecah semua kata menjadi kata induknya. Misalnya, pada contoh di atas, kata 'breaks' dibaca sebagai 'break'. Demikian juga, kata 'perbaikan' dibaca sebagai 'memperbaiki.'

Langkah terakhir dari pra-pemrosesan data dalam analisis skor sentimen pelanggan adalah menghapus kata-kata yang berlebihan. Contoh di atas mencakup kata-kata seperti 'sangat', 'setiap', dan 'tidak bisa mengatakan cukup.'

Akhirnya, teks yang akan dinilai dalam analisis sentimen akan terlihat seperti ini. "Menakjubkan cepat handal jujur ​​cinta adil memperbaiki 'segera' 'layanan hebat' 'mencintai bisnis ini'" Saya tahu itu tidak kongruen untuk ucapan manusia. Namun, ia memiliki semua informasi penting yang diperlukan untuk mencetak sentimen.

Dengan menggunakan pernyataan terakhir, bagaimana cara menghitung skor sentimen pelanggan menggunakan ketiga metode tersebut?

Baca Pelacakan Sentimen: Bagaimana Cara Masuk ke Dalam Pikiran Pelanggan Anda?

Metode penghitungan kata

Metode penghitungan kata adalah metode penghitungan sentimen yang paling sederhana. Saat menggunakan metode ini, Anda menggunakan leksikon kata-kata. Kemudian, Anda menambahkan jumlah kata positif dan mengurangi jumlah kata negatif.

Angka yang didapat, jika positif maka sentimen komentarnya positif, tetapi jika angkanya negatif maka sentimen komentarnya negatif. Namun, jika angkanya nol, maka komentarnya netral.

Contoh di atas hanya memiliki kata-kata positif, menjadikan contoh tersebut sebagai sentimen positif dengan skor sepuluh.

Panjang metode kalimat

Metode ini optimal untuk potongan teks yang panjang. Metode ini menggabungkan metode penghitungan kata, tetapi hasilnya dibagi dengan jumlah total kata dalam kalimat.

Menggunakan contoh di atas, itu akan menjadi sepuluh dibagi sepuluh, menjadikannya satu. Skor satu adalah yang terbaik yang bisa Anda dapatkan. Ini adalah skor yang sempurna.

Baca Analisis Sentimen YouTube: Peta Jalan Mendetail tentang Cara Melakukannya

Rasio jumlah kata +Ve dan -Ve

Dalam metode ini, jumlah kata positif dibagi dengan jumlah kata negatif ditambah satu. Jadi, dari contoh di atas, itu akan menjadi 10/0+1. "+1" menjadi membantu di sini dalam menghilangkan kesalahan pembagian nol.

Dengan menggunakan rumus ini, setiap hasil yang mengembalikan satu adalah hasil netral, dan apa pun di atas satu adalah positif dan sebaliknya.

Dalam Penutupan

Menentukan skor sentimen bisnis Anda sangat penting untuk memahami apa yang pelanggan rasakan tentang bisnis Anda. Anda dapat mengumpulkan umpan balik pelanggan dari berbagai platform seperti media sosial, situs web Anda, dan bahkan situs ulasan.

Ada teknologi besar yang masuk ke penilaian sentimen. Dengan menggunakan teknologi, Anda tidak hanya dapat mengetahui apakah sentimen itu positif atau tidak, tetapi Anda dapat mengetahui emosinya tergantung pada konteks umpan balik.

Anda kemudian dapat menggunakan informasi yang Anda peroleh untuk menyesuaikan strategi bisnis dengan mempelajari bagian mana dari bisnis Anda yang perlu ditingkatkan dan mana yang berkembang.

Anda harus memastikan bahwa Anda mempertahankan sentimen bisnis yang menguntungkan setiap saat.

Daryl Bush adalah Manajer Pengembangan Bisnis di Authority.Builders. Perusahaan membantu bisnis memperoleh lebih banyak pelanggan melalui peningkatan peringkat pencarian online. Dia memiliki pengetahuan yang luas tentang SEO dan pengembangan bisnis.