Analisis Sentimen: Meningkatkan Kesadaran Merek dan Meningkatkan Pendapatan

Minggu lalu kami membahas pentingnya ulasan online dan dampaknya terhadap kesuksesan e-niaga Anda. Kami menyebutkan bahwa ulasan - terutama dalam bentuk tertulis - memberikan umpan balik yang berharga tentang pengalaman, dan menyampaikan konteks pada pendapat penting. Tetapi kekuatan kata tidak berakhir di situ! Sekarang kami ingin masuk ke sisi yang lebih rumit dalam memahami kata-kata konsumen Anda: analisis sentimen.

Analisis sentimen, atau 'penambangan opini' seperti yang disebut beberapa orang, menggunakan pemrosesan bahasa alami, analisis teks, dan linguistik komputasional untuk mendapatkan pengetahuan mendalam tentang apa yang sebenarnya dikatakan konsumen Anda. Struktur bahasanya sudah sangat rumit, jadi tidak diragukan lagi bahwa analisis sentimen juga demikian.

Tujuan artikel ini adalah untuk memperkenalkan Anda pada prinsip-prinsip dasar sehingga Anda dapat mulai mempersiapkan bisnis Anda untuk rencana masa depan. Menurut statistik 2018, 59% profesional industri di seluruh dunia sudah menggunakan atau ingin mulai menggunakan prosedur terstruktur ini sebagai bagian dari strategi pemasaran mereka – jadi Anda mungkin ingin melihatnya juga.

Adopsi AI dalam personalisasi pemasaran

Seperti yang Anda lihat, sejumlah besar pakar yakin bahwa pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam merupakan hal mendasar bagi pertumbuhan bisnis saat ini. Adalah kepentingan terbaik Anda untuk mengetahui dengan tepat bagaimana Anda dapat menggunakan kemampuan transformasional kecerdasan buatan dan penambangan data untuk mengembangkan bisnis Anda.

Di mana Anda mengumpulkan sentimen ini?

Hampir di mana saja di ruang digital tempat teks yang dibuat pengguna dikirimkan secara publik. Saluran media sosial (Instagram, Facebook, YouTube, Twitter, dan LinkedIn) adalah tempat yang sangat baik untuk memulai karena besarnya percakapan yang sedang berlangsung di antara audiens.

Tapi mereka bukan satu-satunya tempat di mana Anda dapat memperoleh data yang terukur. Anda juga harus menganalisis forum online dan meninjau situs web seperti Reddit, Quora, Amazon Review, TripAdvisor, atau Trustpilot. Selain itu, Anda juga dapat mengekstrak informasi dari percakapan chatbot di situs web Anda.

Terakhir, Anda juga dapat melihat keterlibatan yang terjadi di blog Anda sendiri, di blog khusus industri dan perusahaan, atau surat kabar online.

Saat Anda memikirkan semua ini, jangan lupakan pesaing Anda. Memahami percakapan yang terjadi antara konsumen di platform mereka juga akan menghasilkan wawasan yang sangat berharga tentang audiens target Anda sendiri.

Apa gunanya analisis sentimen?

Tujuan utama Anda adalah mengembalikan fokus Anda ke audiens Anda dan mendengarkan apa yang mereka rasakan. Analisis sentimen memungkinkan Anda melakukan hal itu, karena dengannya Anda dapat mengenali dan menangkap suara konsumen Anda yang sebenarnya. Ini adalah alat bisnis utama yang memungkinkan Anda membentuk data tidak terstruktur menjadi umpan balik yang berharga dan nyata.

Anda juga akan menemukan bahwa itu dapat membantu Anda mengendalikan area-area penting ini:

• Pantau media sosial untuk mengamati reputasi merek dan menjaga kesehatan merek. Pikirkan analisis sentimen sebagai detektif pribadi Anda, mendengarkan dan mengamati semua saluran online yang tidak dapat selalu diikuti oleh merek Anda.
• Identifikasi dan manfaatkan tren dan pola yang muncul.
• Meningkatkan produk berdasarkan kebutuhan konsumen.
• Analisis kepuasan produk dengan memahami motivasi di balik perasaan positif, negatif, dan netral.
• Kelola risiko dengan mengidentifikasi potensi krisis sebelum memanifestasikan dirinya.
• Buat konten viral yang sesuai dengan audiens Anda melalui ide konten terpandu.
• Ukur ROI kampanye pemasaran Anda dengan akurasi yang lebih baik, lalu gunakan wawasan untuk meningkatkan kinerja pada peluncuran, acara, dan kampanye mendatang.
• Temukan influencer merek berharga yang dapat meningkatkan resonansi positif.
• Tingkatkan layanan pelanggan dan taktik dukungan.
• Pahami suara karyawan secara real-time dengan menemukan dan menanggapi kekhawatiran.
• Temukan dan gunakan riset pasar untuk membantu mendorong keputusan bisnis yang efektif.

Analisis sentimen adalah teknologi yang kompleks untuk dikuasai, jadi pasti ada sebagian besar hasil yang dapat Anda harapkan. Bagaimana Anda akhirnya menerapkan praktik ini bergantung pada jenis industri tempat Anda berada, ukuran perusahaan Anda dan audiensnya, dan yang terpenting pada sumber daya data yang tersedia. Ketika Anda mengambil langkah pertama dalam analisis sentimen, pastikan Anda memulai perjalanan Anda dengan beberapa pertanyaan yang terdefinisi dengan baik - tetapi tetap terbuka untuk menemukan banyak jawaban berbeda yang terkadang tidak terduga.

Bagaimana cara kerja analisis sentimen?

Menurut MonkeyLearn, ada empat tingkat analisis sentimen yang menjadi fokus alat dan sistem:

1. Analisis sentimen berbutir halus mengidentifikasi tingkat polaritas dalam teks. Ini memberi label kata-kata dalam skala dari sangat negatif hingga sangat positif, hampir dengan cara yang sama seperti penilaian bintang pada ulasan.

2. Analisis leksikon membantu melakukan deteksi emosi dengan mengidentifikasi kata-kata yang mengungkapkan perasaan tertentu seperti kebahagiaan, kegembiraan, kemarahan atau frustrasi.

3. Analisis sentimen berbasis aspek memecah teks menjadi atribut atau komponen untuk memahami fitur spesifik produk mana yang sedang dibahas.

4. Pengenalan maksud melihat motif di balik teks dalam konteks tertentu.

Ada dua pendekatan utama untuk keempat level analisis sentimen ini.

Pendekatan berbasis aturan

Pendekatan berbasis aturan adalah sistem yang melakukan analisis sentimen berdasarkan seperangkat aturan yang dibuat secara manual. Beberapa teknik pemrosesan bahasa alami yang diikuti oleh pendekatan berbasis aturan termasuk penguraian, penandaan bagian ucapan, tokenisasi, dan stemming.

Namun, pendekatan ini hanya baik untuk tugas tingkat kalimat dan analisis kueri. Ini adalah pendekatan menyeluruh yang membutuhkan perawatan yang cermat dari para ahli dan ahli bahasa yang terampil untuk menunjukkan hasil yang akurat. Meski begitu, sistem tidak memperhitungkan variasi bahasa yang kompleks dan kombinasi urutan.

Pendekatan otomatis

Mengajarkan mesin untuk menganalisis bahasa apa pun itu rumit. Pikirkan variasi budaya dalam bahasa Inggris saja, bersama dengan semua nuansa tata bahasa, dialek, dan bahasa gaulnya. Teknik pembelajaran mesin yang diawasi seperti Naive Bayes, Support Vector Machine dan Maximum Entropy adalah teknik yang paling berguna untuk klasifikasi sentimen (mengkategorikan teks ke dalam kategori positif, negatif atau netral, dll).

Kami tidak akan membahas secara detail tentang algoritme ini atau cara kerjanya, karena pada akhirnya kami akan berbicara tentang sesuatu yang kurang lebih terlihat seperti ini:

Dan Anda tidak perlu memahami semua itu – setidaknya tidak untuk saat ini. Alat, sistem, dan perangkat lunak analisis sentimen menggunakan Kecerdasan Buatan untuk menangani formula, model, dan struktur yang membingungkan ini.

Hal terpenting yang kami ingin Anda ketahui adalah bahwa melalui kemajuan teknologi dan penambangan data yang berkelanjutan, algoritme pembelajaran mesin telah belajar beradaptasi dengan keselarasan dan pola, jadi pelajari cara mengekstrak makna dari konteks. Pembelajaran mendalam memecahkan masalah pemrosesan bahasa alami yang lebih menantang, dan dapat merangsang fungsi kognitif yang lebih tinggi dari otak manusia. Melalui pembelajaran mendalam, analisis sentimen menjadi sangat akurat, karena dapat memahami pola bahasa dan menentukan nada, emosi, humor, sarkasme, dan ironi.

Mengapa analisis sentimen mendorong kesuksesan e-niaga

Ketika toko online Anda tumbuh dan kampanye pemasaran Anda berkembang pesat, Anda akan mengharapkan keterlibatan platform sosial Anda juga meroket! Atau mungkin reputasi merek Anda menghadapi masalah, dan Anda membutuhkan jawaban cepat.

Saat Anda menjangkau konsumen hingga ratusan ribu, siapa yang akan menelusuri setiap helai konten ini dan memanfaatkan wawasannya secara maksimal? Hanya sebuah mesin! Ini adalah tugas yang berat dan sejujurnya itu terlalu membosankan, memakan waktu dan subjektif untuk ditangani oleh manusia mana pun. Anda memerlukan analisis sentimen untuk memproses data online dalam jumlah besar dari berbagai sumber secara otomatis dan akurat.

Lebih penting lagi, analisis sentimen dapat membantu Anda menyaring sebagian besar data lama, tidak membantu, atau tidak relevan untuk menemukan informasi baru yang akan membantu mendorong keputusan bisnis dan benar-benar membuktikan ROI yang baik. Misalnya, pada tahun 2018 Nike menjalankan kampanye yang melibatkan bintang Amerika yang tidak terlalu disukai publik. Akibatnya, sentimen bersih mereka anjlok selama 12 bulan.

Terlihat sangat buruk, bukan? Salah. Faktanya, Nike benar-benar pintar. Mereka ingin menjangkau demografi baru yang lebih muda dan mengambil risiko ini karena itu berarti menciptakan loyalitas merek di antara konsumen yang lebih muda. Mereka tahu akan ada beberapa kebisingan di sekitar keputusan mereka, tetapi sangat berhati-hati untuk mempertimbangkan 'suara diam' dari konsumen baru dan penasaran. Hasilnya, kampanye ini melihat Nike mencapai lonjakan penjualan keseluruhan lebih dari 31%!

Ada banyak bukti bahwa analisis sentimen telah membantu situs e-niaga besar di seluruh dunia meningkatkan konversi, di atas dan di atas meningkatkan kesadaran merek dan reputasi. Menurut Aspectiva, toko e-niaga yang memanfaatkan strategi hebat ini dapat melihat peningkatan hingga 30% dalam klik 'tambahkan ke keranjang', dan peningkatan yang signifikan dalam waktu yang dihabiskan di halaman.

Dengan menggunakan metodologi analisis sentimen yang rumit, Anda bisa mendapatkan informasi yang tepat yang Anda butuhkan untuk:

• Dukung pembeli dalam tahap penelitian produk mereka.
• Memprioritaskan dan menyederhanakan dukungan pelanggan untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan kepuasan pelanggan.
• Tingkatkan perjalanan pelanggan dari penemuan hingga pembelian.
• Pahami dan lacak tren perilaku dan pantau niat pembelian konsumen melalui saluran penjualan.
• Buat penyesuaian kampanye dan penjualan sesuai dengan data waktu nyata.
• Dapatkan keunggulan kompetitif dengan kecerdasan bisnis dan pengetahuan pesaing yang berharga.
• Temukan tren yang muncul dan temukan pasar baru.
• Terlibat dengan audiens Anda melalui topik relevan yang berpotensi mengarahkan konsumen ke situs web Anda.
• Ubah opini audiens menjadi rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti di halaman produk.
• Beradaptasi dengan pengembangan produk sesuai dengan kebutuhan spesifik pengguna.

Apa yang harus kamu lakukan sekarang?

Seperti yang dikatakan penulis buku terlaris New York Times John Naisbitt – “Kami tenggelam dalam informasi, tetapi kami haus akan pengetahuan.” Saatnya untuk mengeksplorasi data Anda yang belum dimanfaatkan dan mengubah informasi baru menjadi pengetahuan yang akan membawa perusahaan Anda ke pertumbuhan yang optimal.

Berinvestasi dalam TI mutakhir dan infrastruktur analitik yang tepat. Jelajahi berbagai alat analisis sentimen bertenaga AI terkemuka seperti MonkeyLearn, Aspectiva, SocialBakers, dan TalkWater. Coba demo gratis dan hubungi tim dukungan mereka untuk mengetahui lebih lanjut tentang penawaran mereka sepenuhnya. Dan yang paling penting, hubungi kami sehingga kami dapat membantu Anda memulai perjalanan pemasaran yang eksplosif dan kesuksesan e-niaga.