Panduan Definitif untuk Analisis Sentimen

Pelanggan adalah kekuatan pendorong bisnis apa pun. Mengetahui apa yang mereka pikirkan tentang produk dan layanan Anda akan membantu organisasi Anda melangkah jauh. Dengan alat analisis sentimen, Anda dapat dengan mudah mengetahui tentang pelanggan Anda dari data umpan balik.

Analisis sentimen memainkan peran besar dalam memahami audiens dan pelanggan Anda. Metode ini memungkinkan Anda mengumpulkan wawasan penting dari data massal yang tidak terorganisir dengan bantuan aplikasi.

Mari selami penambangan opini, jenisnya, impotensi, tantangan, metode kerja, dan contoh kehidupan nyata.

Apa itu Analisis Sentimen?

Analisis sentimen berarti mengidentifikasi emosi atau sentimen melalui analisis teks dan penambangan. Ini juga dikenal sebagai penambangan opini. Perusahaan dapat menggunakan pendekatan ini untuk mengkategorikan pendapat mereka tentang produk dan layanan mereka. Selain penentuan sentimen, analisis ini dapat mengumpulkan polaritas, subjek, dan opini teks.

Penambangan opini menggunakan AI, ML, dan teknologi penambangan data untuk menambang informasi pribadi dari teks yang tidak terorganisir dan tidak terstruktur seperti email, obrolan dukungan, saluran media sosial, forum, dan komentar blog. Tidak perlu pemrosesan data manual karena algoritme menggunakan metode otomatis, berbasis aturan, atau hibrida untuk menghasilkan sentimen.

Grammarly sebagai Alat Analisis Sentimen

Selain sebagai alat untuk memperbaiki kesalahan tata bahasa dan tanda baca, Grammarly juga mampu berfungsi sebagai alat penggalian opini. Jika Anda telah menggunakan integrasi Grammarly di email Anda, Anda mungkin telah melihat emoji di bagian bawah email Anda yang menandai konten email Anda sebagai ramah, formal, informal, dll.

Emoji ini menunjukkan hasil analisis nada atau sentimen dari teks Anda. Grammarly menggunakan seperangkat aturan dan pembelajaran mesin untuk menemukan sinyal dalam tulisan Anda yang memengaruhi nada atau sentimen. Ini menganalisis kata-kata, kapitalisasi, tanda baca, dan frasa Anda untuk memberi tahu Anda bagaimana penerima akan menemukannya.

Selain email, ia dapat mendeteksi sentimen dari teks apa pun yang Anda tulis dan memberi tahu Anda sentimen dominan emosi yang disertakan dalam tulisan itu. Dengan menggunakannya, Anda dapat memilih nada yang tepat yang akan membantu Anda membangun hubungan yang sehat dengan orang lain.

Pentingnya Analisis Sentimen

Pelacakan Sentimen Real-Time

Sementara memperoleh pelanggan baru lebih mahal daripada mempertahankan yang sudah ada, yang terakhir juga membutuhkan pemantauan terus-menerus. Apa yang seseorang rasakan tentang merek Anda hari ini mungkin berubah besok. Penambangan opini memungkinkan Anda mengetahui sentimen mereka secara real-time dan segera mengambil tindakan.

Produk dan Layanan yang Lebih Baik

Sentimen pelanggan memungkinkan Anda untuk meninjau tanggapan dan umpan balik pelanggan. Data akan membantu Anda mengembangkan produk yang lebih baik dan menawarkan layanan pelanggan yang lebih baik. Selain itu, ini meningkatkan produktivitas tim Anda dengan mengidentifikasi sentimen dan tema dengan cepat.

Dapatkan Data yang Dapat Ditindaklanjuti

Analisis sentimen memungkinkan Anda mendapatkan data yang dapat ditindaklanjuti. Media sosial akhir-akhir ini penuh dengan data karena orang terus membicarakan merek dan menandainya. Menganalisis data ini untuk sentimen berarti mengetahui tentang citra merek dan kinerja produk Anda.

Kampanye Pemasaran Terkurasi

Dengan penambangan opini, Anda dapat menilai kampanye pemasaran Anda. Hasilnya memungkinkan Anda untuk mengambil tindakan sesuai dengan perasaan pelanggan. Wawasan ini membantu perusahaan meningkatkan strategi pemasaran mereka. Misalnya, Anda dapat menjalankan kampanye khusus untuk orang-orang yang tertarik membeli produk Anda dan memiliki pandangan positif tentang perusahaan Anda.

Pemantauan Citra Merek

Dunia bisnis sangat kompetitif saat ini sehingga mempertahankan citra merek Anda menjadi hal yang menakutkan. Anda dapat menggunakan penambangan opini untuk menentukan bagaimana pelanggan memandang perusahaan Anda dan mengambil langkah yang sesuai.

Jenis Analisis Sentimen

Bergantung pada kebutuhan perusahaan Anda, Anda dapat melakukan model penambangan opini apa pun untuk menangkap berbagai emosi.

Analisis Berbutir Halus

Model ini berguna untuk menurunkan presisi polaritas. Ini membantu Anda untuk mempelajari ulasan dan penilaian yang Anda terima dari pelanggan Anda. Perusahaan dapat menerapkan analisis ini di berbagai kategori polaritas berikut seperti sangat positif, positif, negatif, sangat negatif, atau netral.

Analisis Berbasis Aspek

Jenis analisis sentimen ini menawarkan analisis yang lebih mendalam tentang ulasan pelanggan Anda. Ini menentukan aspek bisnis atau ide mana yang dibicarakan pelanggan.

Jika Anda seorang penjual jus buah dan menerima ulasan yang mengatakan, “Menyegarkan, tetapi harus menyertakan sedotan yang dapat terurai secara hayati.” Analisis ini akan menemukan bahwa itu berbicara positif tentang jus Anda tetapi negatif tentang kemasannya.

Analisis Deteksi Emosi

Dengan menggunakan model ini, organisasi dapat mendeteksi emosi yang termasuk dalam umpan balik pengguna, seperti kemarahan, kepuasan, frustrasi, ketakutan, kekhawatiran, kebahagiaan, dan kepanikan. Sistem ini biasanya menggunakan leksikon, sementara beberapa pengklasifikasi lanjutan juga menggunakan algoritma pembelajaran mesin.

Namun, untuk mendeteksi emosi, Anda harus menggunakan Pembelajaran mesin daripada leksikon. Satu kata dapat menyampaikan makna positif atau negatif berdasarkan penggunaannya. Sementara leksikon mungkin mendeteksi emosi secara tidak akurat, ML dapat dengan tepat menentukan emosi.

Analisis Niat

Dengan menggunakan model ini, Anda dapat menentukan niat konsumen secara akurat. Alhasil, Anda tidak perlu menghabiskan waktu dan tenaga untuk mengejar audiens yang tidak berniat membeli sesuatu dalam waktu dekat. Sebaliknya, Anda bisa fokus pada pelanggan yang berencana membeli produk Anda. Anda dapat menggunakan pemasaran penargetan ulang untuk mendapatkan perhatian mereka.

Bagaimana Analisis Sentimen Bekerja?

Penambangan opini biasanya bekerja melalui algoritme yang memindai kalimat dan memutuskan apakah itu positif, netral, atau negatif. Alat penambangan opini canggih menggantikan algoritme statis atau konvensional dengan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Oleh karena itu, orang-orang industri juga menyebut penambangan opini sebagai AI emosi.

Analisis sentimen saat ini mengikuti dua model kerja berikut:

#1. Analisis Sentimen Pembelajaran Mesin

Seperti namanya, teknik ini memanfaatkan ML dan natural language processing (NLP) untuk belajar dari berbagai input pelatihan. Oleh karena itu, akurasi model sangat tergantung pada kualitas konten input dan pemahaman yang tepat tentang sentimen kalimat. Lebih lanjut tentang itu di bawah di bagian "Cara Membuat Analisis Sentimen Menggunakan Pembelajaran Mesin".

#2. Analisis Sentimen Berbasis Aturan

Ini adalah cara konvensional penambangan opini. Algoritme memiliki beberapa aturan prasetel untuk mengidentifikasi sentimen untuk kalimat apa pun. Sistem berbasis aturan juga memanfaatkan NLP secara manual melalui daftar kata (leksikon), tokenization, parsing, dan stemming.

Berikut adalah cara kerjanya:

Perpustakaan Leksikon

Pemrogram membuat perpustakaan kata-kata positif dan negatif di dalam algoritma. Seseorang dapat menggunakan kamus standar apa pun untuk melakukan itu. Di sini, akan sangat membantu jika Anda berhati-hati dalam menentukan kata-kata positif atau negatif. Jika Anda membuat kesalahan, output akan cacat.

Tokenisasi Teks

Karena mesin tidak dapat memahami bahasa lisan manusia, pemrogram perlu membagi teks menjadi fragmen sekecil mungkin, seperti kata-kata. Oleh karena itu, ada tokenization kalimat yang membagi teks menjadi kalimat. Demikian pula, tokenisasi kata membagi istilah kalimat.

Penghapusan Kata-kata yang Tidak Perlu

Lemmatization dan penghapusan stopword memainkan peran utama pada saat ini. Lemmatisasi adalah pengelompokan kata yang sejenis dalam satu kelompok. Misalnya, Am, Is, Are, Been, Were, dll., dianggap "menjadi."

Demikian pula, penghapusan stopword menghilangkan kata-kata berlebih seperti For, To, A, At, dll., yang tidak membuat perubahan signifikan dalam hal sentimen dalam teks.

Penghitungan Kata Sentimen Terkomputerisasi

Karena Anda akan menganalisis terabyte teks dalam proyek analisis sentimen, Anda perlu menggunakan program komputer untuk menghitung semua kata positif, negatif, dan netral secara efisien. Ini juga membantu dalam mengurangi kesalahan manusia dalam proses.

Menghitung Skor Sentimen

Sekarang, tugas penambangan opini itu sederhana. Program perlu memberikan skor pada teks. Skor bisa dalam bentuk persentase, seperti 0% negatif, 100% positif, dan 50% netral.

Atau, beberapa program menggunakan skala -100 hingga +100. Dalam skala ini, 0 adalah netral, -100 adalah negatif, dan +100 adalah sentimen positif.

Aplikasi Analisis Sentimen di Kehidupan Nyata

Perusahaan terus mengumpulkan data kualitatif yang perlu dianalisis dengan benar. Kasus penggunaan kehidupan nyata dari penambangan opini adalah:

• Analisis sentimen digunakan untuk menganalisis percakapan dukungan pelanggan. Ini membantu bisnis merampingkan alur kerja mereka dan meningkatkan pengalaman layanan pelanggan mereka.
• Apa yang dikatakan pelanggan di forum dan komunitas online memiliki arti penting bagi perusahaan. Mereka menggunakan metode ini untuk memahami kesan pelanggan secara keseluruhan pada platform tersebut.
• Ulasan pelanggan di media sosial dapat membuat atau menghancurkan bisnis. Analisis sentimen sering digunakan untuk mengidentifikasi apa yang dikatakan audiens tentang perusahaan.
• Penambangan opini dapat mengidentifikasi tren pasar, menentukan pasar baru, dan menganalisis pesaing. Oleh karena itu orang menggunakannya untuk riset pasar sebelum meluncurkan produk atau merek baru.
• Ulasan produk adalah arena lain di mana perusahaan menggunakan analisis sentimen. Dengan demikian, bisnis tahu di mana mereka dapat meningkatkan produk mereka.
• Survei tentang produk yang baru diluncurkan atau aplikasi versi beta berisi informasi yang dapat Anda gunakan untuk meningkatkan produk. Penambangan opini juga membantu dalam mengumpulkan data penting dari survei pelanggan.

Buat Analisis Sentimen Menggunakan Pembelajaran Mesin

Pra-Pemrosesan Teks

Dalam pra-pemrosesan teks, algoritme ML dapat menggunakan penghapusan stopword dan lemmatisasi untuk menghapus kata-kata yang tidak penting yang tidak memainkan peran apa pun dalam penambangan AI.

Mengekstrak Fitur

Setelah memproses teks mentah, program AI menerapkan metode vektorisasi untuk mengubah kata sentimen menjadi numerik. Istilah industri untuk representasi numerik kata ini adalah Fitur.

Bag-of-n-grams adalah cara umum untuk vektorisasi. Namun, pembelajaran mendalam telah membuat banyak kemajuan di bidang ini dan memperkenalkan algoritma word2vec yang memanfaatkan jaringan saraf.

Melatih AI dan Prediksi

Pelatih AI perlu memasukkan satu set data pelatihan berlabel sentimen. Data terutama mencakup banyak pasang Fitur. Pairs of Features berarti representasi numerik dari kata sentimen dan label yang sesuai: negatif, netral, atau positif.

Prediksi Teks Kehidupan Nyata

Sekarang, programmer akan memasukkan teks yang tidak terlihat atau baru ke dalam sistem ML. Ini akan menggunakan pembelajarannya dari data pelatihan untuk menghasilkan tag atau kelas untuk teks yang tidak terlihat.

Terkadang, sistem AI juga dapat menggunakan model algoritma klasifikasi seperti Logistic Regression, Naive Bayes, Linear Regression, Support Vector Machines, dan Deep Learning.

Alat Penambangan Opini

Sekarang setelah Anda mengetahui konsep analisis sentimen secara mendetail, sekarang saatnya mencari tahu tentang alat penambangan opini teratas.

MonyetBelajar

MonkeyLearn adalah perangkat lunak Penganalisis Sentimen yang dapat dengan cepat mendeteksi emosi dalam data teks yang tidak terorganisir. Dengan menggunakan alat ini, perusahaan dapat segera mengetahui komentar negatif dan merespons secara instan untuk membangun kesan positif.

Anda dapat memantau pemikiran pelanggan tentang produk, layanan, atau merek Anda. Dengan demikian, waktu respons untuk pertanyaan mendesak untuk perusahaan Anda juga meningkat secara signifikan. Ini juga memungkinkan Anda memvisualisasikan wawasan sentimen.

MonkeyLearn mendukung integrasi dengan ratusan aplikasi untuk analisis teks, termasuk Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Google Sheets, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform, dan Service Cloud.

Awario

Jika Anda mencari alat analisis sentimen yang andal untuk melacak pendengaran sosial, Awario adalah aplikasi untuk Anda. Ini mengukur sentimen yang dibangun di sekitar merek Anda dan bagaimana hal itu berubah dari waktu ke waktu sehingga Anda dapat memahami reputasi Anda.

Dengan menggunakan alat ini, Anda dapat melihat komentar negatif media sosial dan membalasnya berdasarkan prioritas. Ini memberi tahu Anda tentang reaksi pelanggan Anda terhadap kampanye pemasaran dan produk yang baru dirilis.

Selain itu, bisnis dapat menggunakan platform ini untuk menganalisis pesaing mereka untuk mengidentifikasi kekuatan dan kelemahan mereka. Anda juga bisa mendapatkan statistik analisis dalam format PDF dan membaginya dengan orang lain.

Tematik

Tematik adalah platform analisis umpan balik yang dapat Anda gunakan untuk analisis sentimen juga. Ini menawarkan Anda wawasan lengkap tentang pelanggan Anda menggunakan penambangan opini yang digerakkan oleh AI. Dengan menggunakan alat ini, Anda dapat memahami umpan balik pelanggan di platform pusat dan memprioritaskan tanggapan Anda.

Platform ini mengumpulkan umpan balik dari survei, media sosial, obrolan dukungan, tanggapan pelanggan terbuka, dan ulasan. Kemudian, itu mengkategorikan mereka ke dalam tema dan sentimen yang berbeda menggunakan AI.

Karenanya, Anda tahu apa yang penting bagi pelanggan. Platform ini tidak memerlukan pelatihan atau pengkodean manual karena Anda dapat dengan mudah memahami tema yang sedang tren di antara pelanggan.

Kata-kata Terakhir

Sentimen pelanggan dan niat membeli berjalan beriringan. Perusahaan dapat merancang rencana pemasaran mereka dengan mengetahui kesan positif atau negatif dari calon pelanggan mereka dan pelanggan yang sudah ada. Analisis sentimen juga membantu Anda dengan manajemen media sosial dan branding perusahaan.

Sekarang setelah Anda mengetahui pentingnya penambangan opini dan cara kerjanya, Anda dapat menerapkan metode ini ke dalam bisnis Anda dengan bantuan penganalisis sentimen teratas. Anda juga dapat membuat solusi analisis sentimen menggunakan Machine Learning.

Jika tertarik, lihat daftar alat umpan balik pelanggan ini untuk meningkatkan produk Anda.