Apa itu Sentiment Analysis?

Sentiment Analysis adalah pemindaian kata-kata yang ditulis atau diucapkan oleh seseorang untuk menentukan emosi yang kemungkinan besar mereka rasakan saat itu. Jika orang tersebut berbicara secara verbal, teknologi analisis sentimen dapat menganalisis transkripsi percakapan untuk tujuan itu. Hasil analisis memberi bisnis bacaan yang lebih baik tentang pelanggan mereka.

Perusahaan dapat menggunakan analisis sentimen untuk menganalisis komunikasi langsung – yaitu, percakapan dan interaksi antara Anda dan klien Anda melalui email, telepon, WhatsApp, chatbots, dan saluran lainnya. Mereka juga dapat menganalisis komunikasi online seperti komentar yang dibuat oleh konsumen di media sosial, di posting blog, di artikel berita dan di situs ulasan online.

Bagaimana cara kerja Sentiment Analysis?

Analisis sentimen memeriksa teks yang ditambang dari berbagai sumber, termasuk forum online, platform media sosial (termasuk Twitter, Facebook, dan LinkedIn), percakapan chatbot, tiket dukungan, posting blog, email, dan situs web pihak ketiga.

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin menjalankan algoritma pemrosesan bahasa alami untuk menganalisis teks. Perangkat lunak analisis sentimen mencoba memahami konten emosional teks dari sudut pandang manusia.

Apa saja jenis Sentiment Analysis yang berbeda?

1.            Analisis bertingkat: Ini adalah salah satu bentuk analisis sentimen yang paling sederhana. Contohnya adalah orang-orang yang menilai bisnis dari 5, seperti menilai bisnis . Terkadang, angka diganti dengan pilihan seperti "sangat baik," "memuaskan" atau "di bawah rata-rata."

2.          Analisis deteksi emosi: Alat analisis menetapkan perasaan seperti kesedihan, kemarahan, frustrasi, dan kebahagiaan dengan mencocokkan teks dengan daftar kata yang ditandai dengan salah satu emosi ini. Meskipun ini bekerja dengan baik banyak waktu, beberapa teknologi dapat dikacaukan oleh bahasa sehari-hari seperti "buruk" atau "jahat" yang juga dapat gratis dalam konteks yang tepat.

3.          Analisis berbasis aspek: metode ini mencari sentimen positif atau negatif berdasarkan masukan. Contohnya adalah seseorang yang menulis ke chatbot, "Wiper di mobil saya putus setelah tiga tahun." Chatbot akan mengenali bahwa pelanggan membutuhkan bantuan dan kemudian mentransfer percakapan ke operator manusia untuk mendapatkan bantuan.

4.      Analisis niat: Jenis ini menentukan apakah suatu pernyataan adalah pertanyaan, menunjukkan penghargaan, keluhan, saran, pendapat, jaminan pemasaran atau berita. Contoh yang baik dari analisis niat adalah bagaimana Gmail mengurutkan pesan masuk sebagai "Sosial," "Promosi," "Pembaruan," dan "Forum," meskipun Google menggunakan teknik lain selain analisis niat untuk mencapai hal ini.

Bagaimana Sentiment Analysis dapat meningkatkan penjualan?

Bisnis dapat menggunakan hasil analisis sentimen untuk membentuk rencana penjualan dan pemasaran mereka, mengevaluasi posting media sosial, meningkatkan manajemen krisis dan kekuatan merek, dan menerjemahkan PR digital ke dalam tindakan nyata. Bahkan, memahami emosi dan harapan klien Anda dapat menjadi kunci untuk mempertahankan pelanggan.

Penjualan dan pemasaran

Bisnis dapat menggunakan analisis sentimen untuk melihat seberapa baik kampanye pemasaran mereka di media sosial dan situs web pihak ketiga. Dengan peluncuran produk baru, mereka dapat memindai komentar online untuk melihat apakah ada pelanggan yang mengalami masalah. Perusahaan juga bisa merasakan seberapa baik audiens target mereka telah menerima produk baru mereka. Berdasarkan hasil analisis, mereka dapat menyesuaikan rencana penjualan dan pemasaran mereka untuk memberi makan atau mengatasi sentimen konsumen.

Penelitian media sosial

Pemantauan media sosial tradisional sering berfokus pada pengukuran jumlah suka, komentar, dan berbagi posting yang didapat. Meskipun angka-angka ini mungkin menunjukkan desas-desus di sekitar perusahaan, mereka tidak memberikan wawasan emosional tentang suka, tidak suka, dan harapan konsumen.

Analisis sentimen menawarkan perusahaan kesempatan untuk menemukan lebih banyak makna dalam data media sosial. "Penggunaan yang paling mudah untuk alat analisis sentimen bagi pemasar adalah pengukuran tren sentimen umum di media sosial - misalnya, melacak sebutan Macy dan melihat kata-kata di sekitarnya untuk emosi dan pengubah. Kata-kata emosional cukup intuitif untuk kita pahami. 'Crappy' atau 'hate' itu buruk. 'Luar biasa' dan 'hebat' itu bagus.

https://www.businessnewsdaily.com/sales-marketing