Analisis sentimen dengan AI. Bagaimana hal ini membantu mendorong perubahan dalam bisnis? | AI dalam bisnis #128

Di era transformasi digital, perusahaan memiliki akses terhadap jumlah data yang belum pernah ada sebelumnya tentang pelanggan mereka – opini, perasaan, dan pengalaman mereka. Kunci suksesnya adalah kemampuan menganalisis informasi ini dengan cepat dan menarik kesimpulan. Kecerdasan buatan dan analisis sentimen otomatis dapat membantu. Berkat mereka, ribuan opini dapat dianalisis dalam hitungan menit untuk mengetahui pendapat pelanggan tentang produk atau layanan. Bagaimana cara kerjanya dalam praktik? Apa manfaatnya bagi perusahaan? Bagaimana cara menerapkan analisis sentimen di organisasi Anda? Anda akan menemukan jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini pada artikel di bawah ini.

Apa itu analisis sentimen?

Analisis sentimen, juga dikenal sebagai penambangan opini, adalah proses pemrosesan teks dalam jumlah besar secara otomatis untuk menentukan apakah teks tersebut mengekspresikan emosi positif, negatif, atau netral. Hal ini bergantung pada pemrosesan bahasa alami (NLP), yang memungkinkan mesin memahami bahasa manusia, dan pembelajaran mesin (ML) – algoritma pelatihan pada kumpulan data berlabel untuk mengenali kata dan ekspresi tertentu yang menunjukkan sentimen tertentu.

Metode utama analisis sentimen:

• pendekatan berbasis aturan – menetapkan emosi yang sesuai ke kata kunci berdasarkan aturan dan kamus yang telah ditentukan sebelumnya, misalnya, “hebat” – positif, “buruk” – negatif. Ini cepat, tapi kurang akurat,
• pendekatan pembelajaran mesin – ini didasarkan pada algoritma pelatihan pada kumpulan data berlabel, sehingga mereka dapat belajar mengenali sentimen berdasarkan konteks. Ini lebih maju dan membutuhkan banyak data pelatihan.
• pendekatan hybrid – menggabungkan kedua pendekatan.

Bayangkan sebuah perusahaan pakaian yang ingin mengumpulkan masukan mengenai koleksi barunya dari media sosial, forum, dan survei. Melakukan ini secara manual akan memakan waktu berminggu-minggu. Dengan AI dan analisis sentimen, dibutuhkan waktu beberapa menit. Algoritme memberikan skor untuk setiap opini, dari -1 hingga 1, dengan -1 sangat negatif, 0 netral, dan 1 sangat positif. Hal ini membantu perusahaan dengan cepat melihat produk mana yang disukai pelanggan dan mana yang perlu ditingkatkan.

Berikut ini gambaran proses analisis sentimen menggunakan AI:

1. Mengumpulkan data . Pada langkah pertama, ulasan pelanggan dikumpulkan dari berbagai sumber.
2. Pra-pemrosesan . Ini melibatkan penghapusan karakter khusus, emotikon, tag HTML, dll.
3. Tokenisasi . Ini memecah teks menjadi kata atau frasa individual sehingga kecerdasan buatan dapat memproses informasi tekstual dengan lebih efisien.
4. Analisis linguistik . Mengidentifikasi bagian-bagian pidato, mengenali negasi, komparatif, dan superlatif, dll.
5. Klasifikasi sentimen . Momen penting yang melibatkan pemberian label positif, netral, atau negatif.
6. Agregasi hasil . Ini adalah penghitungan sentimen keseluruhan untuk serangkaian opini tertentu.

Data yang telah disiapkan tersebut berfungsi sebagai titik awal yang sangat baik untuk analisis lebih lanjut dan menarik kesimpulan bisnis. Berkat otomatisasi proses, perusahaan dapat terus memantau sentimen pelanggan dan merespons sinyal yang muncul dengan cepat.

Sumber: DALL·E 3, petunjuk: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Mengapa analisis sentimen penting bagi bisnis?

Melacak apa yang pelanggan katakan tentang suatu merek secara online sangat penting bagi bisnis saat ini. Menganalisis ratusan komentar dan postingan secara manual terlalu merepotkan.

Analisis sentimen otomatis membantu mengawasi penyebutan merek secara real-time dan merespons dengan cepat. Berikut kegunaan utamanya:

• meningkatkan layanan pelanggan – mengidentifikasi dan menanggapi umpan balik negatif dengan cepat,
• melindungi reputasi – pemantauan terus menerus terhadap sentimen merek membantu mencegah krisis reputasi,
• riset pasar – melacak tren, melakukan benchmarking terhadap pesaing, dan menemukan ceruk pasar. Menurut penelitian, 90% keputusan pembelian didahului oleh riset online.
• pengembangan produk – mengumpulkan umpan balik pengguna dan menganalisisnya untuk perbaikan dan inovasi.

Contohnya? Jaringan restoran dapat menganalisis ulasan tamu di platform seperti TripAdvisor untuk meningkatkan kualitas hidangan dan layanan. Bank dapat melacak sentimen terhadap aplikasi seluler baru untuk segera mengatasi masalah apa pun dan menyesuaikan fitur dengan kebutuhan pengguna. Produsen kosmetik alami dapat memantau diskusi di forum dan grup Facebook untuk menemukan ceruk pasar untuk produk baru.

Coca-Cola menggunakan analisis sentimen untuk melacak percakapan tentang merek tersebut di media sosial selama Piala Dunia FIFA 2018. Hal ini memungkinkan mereka untuk menyesuaikan pesan iklan mereka secara real time.

T-Mobile, pada gilirannya, berkat analisis sentimen, mengidentifikasi masalah utama pelanggan dan menerapkan perbaikan, yang menghasilkan penurunan keluhan sebesar 73%.

Seperti yang Anda lihat, penerapan analisis sentimen praktis tidak terbatas. Kuncinya adalah menerjemahkan wawasan yang diperoleh secara efektif ke dalam strategi pengoptimalan yang dapat ditindaklanjuti.

Bagaimana cara memanfaatkan hasil analisis sentimen yang diperoleh dengan AI?

Analisis sentimen memberikan wawasan yang berharga, namun nilai sebenarnya muncul ketika kita menerjemahkannya ke dalam tindakan tertentu.

• mempersonalisasi komunikasi pelanggan, seperti secara otomatis menyesuaikan nada chatbot berdasarkan suasana hati pengguna,
• segmentasi pelanggan dan pencocokan penawaran yang lebih baik, serta mengidentifikasi kelemahan utama pengguna produk tertentu,
• mengoptimalkan kampanye pemasaran berdasarkan reaksi emosional terhadap pesan,
• respons cepat terhadap krisis yang muncul dan pencegahan eskalasi melalui intervensi segera,
• meningkatkan produk dan layanan sesuai dengan harapan pelanggan yang diungkapkan dalam ulasan online.

Bayangkan analisis sentimen menunjukkan bahwa pelanggan mengeluh tentang waktu tunggu yang lama di hotline. Dengan menerapkan voicebot untuk menangani beberapa pertanyaan, Anda dapat mengurangi antrian secara signifikan dan meningkatkan kepuasan penelepon. Jika perangkat lunak voicebot mendeteksi bahwa pengguna memuji fitur baru di aplikasi, ada baiknya memanfaatkan wawasan tersebut dalam kampanye promosi produk.

Analisis sentimen real-time adalah alat manajemen krisis yang ampuh. Dengan menangkap sinyal negatif pertama, Anda dapat merespons dengan cepat sebelum krisis meningkat. Komunikasi yang efektif dan kejujuran adalah kuncinya – pelanggan menghargai ketika perusahaan mengakui kesalahan dan menunjukkan rencana untuk memperbaikinya.

Keuntungan utama menggunakan AI untuk analisis sentimen adalah kecepatan dan skala. Secara manual, kami dapat menganalisis paling banyak beberapa ratus opini. Sementara itu, alat AI dapat memproses ratusan ribu sebutan dalam hitungan menit, memberikan gambaran situasi terkini. Hal ini memungkinkan pengambilan keputusan yang akurat di sini dan saat ini.

Alat analisis sentimen AI teratas

Ada banyak alat yang tersedia di pasar yang menggunakan AI untuk analisis sentimen. Mereka berbeda dalam fitur, antarmuka, dan harga. Di antara yang paling populer adalah Brand24, Hootsuite Insights, dan Komprehend.

Merek24

Brand24 (https://brand24.pl/) adalah alat Polandia untuk pemantauan internet dan analisis sentimen. Ini mengumpulkan sebutan dari media sosial, situs web, forum, blog, dll. Secara otomatis memberi label sentimen sebagai positif, netral, atau negatif. Ini menghasilkan laporan dan statistik mengenai jumlah sebutan dan jangkauan.

Brand24 menawarkan masa uji coba gratis 14 hari, dan harga mulai dari 99 PLN/bulan. Ini sangat cocok untuk usaha kecil dan menengah, terutama di bidang e-commerce dan jasa. Ini menonjol karena kemudahan penggunaan dan laporannya yang jelas.

Sumber: Brand24 (https://brand24.pl/)

Wawasan Hootsuite

Hootsuite Insights (https://www.hootsuite.com/products/insights) adalah alat yang ampuh untuk mendengarkan secara sosial. Ini menganalisis data dari lebih dari 100 juta sumber dalam 50 bahasa, memberikan wawasan terperinci mengenai sentimen, tren, dan tolok ukur. Demo tersedia berdasarkan permintaan, dengan harga disesuaikan dengan kebutuhan individu. Ini bagus untuk perusahaan menengah hingga besar dan terintegrasi dengan platform media sosial utama.

Sumber: Hootsuite (https://www.hootsuite.com/products/insights)

Memahami

Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-lysis) adalah API berbasis pembelajaran mendalam untuk analisis sentimen. Ini mengakui tiga status sentimen: positif, netral, dan negatif, mendukung 14 bahasa, termasuk Polandia. Dengan integrasi yang siap pakai dan penerapan yang fleksibel, ini adalah pilihan yang dapat diandalkan. Paket gratis menawarkan 5.000 kueri per bulan, dengan kueri tambahan masing-masing dihargai $0,0001 untuk perusahaan besar. Komprehend sangat ideal untuk penggunaan backend dalam aplikasi dan chatbot, yang dikenal dengan analisis berkualitas tinggi yang terbukti dalam kompetisi seperti SemEval.

Sumber: Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analisis)

Memilih alat yang tepat bergantung pada kebutuhan dan anggaran masing-masing perusahaan. Sebaiknya uji berbagai opsi dan pilih salah satu yang paling sesuai dengan spesifikasi bisnis Anda.

Ringkasan

Di era digital, analisis sentimen telah menjadi alat yang sangat diperlukan dalam bisnis modern. Jumlah data yang dihasilkan oleh pengguna sangat banyak, namun kecerdasan buatan dapat membantu. Berkat algoritme canggih, kami dapat langsung menganalisis jutaan opini dan menarik kesimpulan. Ini adalah pengetahuan yang sangat berharga bagi departemen layanan pelanggan, pemasaran, atau penelitian dan pengembangan.

Manfaat utama menggunakan analisis sentimen dalam bisnis adalah:

• menghemat waktu dan sumber daya dengan mengotomatiskan pemrosesan data,
• pemantauan terus-menerus atas umpan balik pelanggan dan respons segera terhadap sinyal,
• segmentasi pelanggan yang lebih baik dan penawaran yang disesuaikan,
• mengoptimalkan kampanye pemasaran berdasarkan umpan balik,
• dengan cepat melihat tren pasar dan mengantisipasi perubahan,
• menangani krisis dengan lebih baik dan melindungi reputasi merek,
• terus meningkatkan produk dan layanan untuk memenuhi harapan pelanggan.

Tentu saja, analisis sentimen hanyalah permulaan. Kuncinya adalah menggunakan wawasan yang diberikan secara efektif. Kecepatan respons dan penyelarasan strategi dengan ekspektasi pelanggan sangatlah penting. Merek yang dapat mendengarkan dan merespons umpan balik pelanggan dengan cepat akan mendapatkan keunggulan kompetitif. AI memberi mereka alat untuk melakukan hal ini secara efisien dan dalam skala besar.

Masa depan analisis sentimen terlihat sangat menjanjikan. Model AI akan meningkatkan akurasi, menggabungkan analisis kontekstual dan masukan multimodal seperti gambar, suara, dan video. Kesadaran akan pentingnya opini pelanggan dan peran pengalaman pelanggan juga akan meningkat. Bisnis yang berinvestasi pada alat AI untuk analisis sentimen sekarang akan memperoleh keuntungan di masa depan dengan pelanggan setia, posisi pasar yang solid, dan produk yang luar biasa. Jangan sia-siakan kesempatan ini.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas lebah kami yang sibuk di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Penulis: Robert Whitney

Pakar JavaScript dan instruktur yang melatih departemen TI. Tujuan utamanya adalah meningkatkan produktivitas tim dengan mengajari orang lain cara bekerja sama secara efektif saat membuat kode.

Lihat semua postingan

AI dalam bisnis:

1. Ancaman dan peluang AI dalam bisnis (bagian 1)
2. Ancaman dan peluang AI dalam bisnis (bagian 2)
3. Aplikasi AI dalam bisnis - ikhtisar
4. Chatbot teks yang dibantu AI
5. Bisnis NLP hari ini dan besok
6. Peran AI dalam pengambilan keputusan bisnis
7. Menjadwalkan posting media sosial. Bagaimana AI dapat membantu?
8. Postingan media sosial otomatis
9. Layanan dan produk baru yang beroperasi dengan AI
10. Apa kelemahan ide bisnis saya? Sesi brainstorming dengan ChatGPT
11. Menggunakan ChatGPT dalam bisnis
12. Aktor sintetik. 3 generator video AI teratas
13. 3 alat desain grafis AI yang berguna. AI generatif dalam bisnis
14. 3 penulis AI hebat yang harus Anda coba hari ini
15. Menjelajahi kekuatan AI dalam penciptaan musik
16. Menavigasi peluang bisnis baru dengan ChatGPT-4
17. Alat AI untuk manajer
18. 6 plugin ChatGTP mengagumkan yang akan membuat hidup Anda lebih mudah
19. 3 grafik AI. Menghasilkan kecerdasan dalam bisnis
20. Bagaimana masa depan AI menurut McKinsey Global Institute?
21. Kecerdasan buatan dalam bisnis - Pendahuluan
22. Apa itu NLP, atau pemrosesan bahasa alami dalam bisnis
23. Pemrosesan dokumen otomatis
24. Google Terjemahan vs DeepL. 5 aplikasi terjemahan mesin untuk bisnis
25. Pengoperasian dan aplikasi bisnis voicebots
26. Teknologi asisten virtual, atau bagaimana cara berbicara dengan AI?
27. Apa itu Intelijen Bisnis?
28. Akankah kecerdasan buatan menggantikan analis bisnis?
29. Bagaimana kecerdasan buatan dapat membantu mengatasi BPM?
30. AI dan media sosial – apa pendapat mereka tentang kita?
31. Kecerdasan buatan dalam manajemen konten
32. AI kreatif hari ini dan masa depan
33. AI multimodal dan penerapannya dalam bisnis
34. Interaksi baru. Bagaimana AI mengubah cara kita mengoperasikan perangkat?
35. RPA dan API di perusahaan digital
36. Pasar kerja masa depan dan profesi yang akan datang
37. AI di EdTech. 3 contoh perusahaan yang memanfaatkan potensi kecerdasan buatan
38. Kecerdasan buatan dan lingkungan. 3 solusi AI untuk membantu Anda membangun bisnis yang berkelanjutan
39. Detektor konten AI. Apakah itu layak?
40. ObrolanGPT vs Bard vs Bing. Chatbot AI manakah yang memimpin persaingan?
41. Apakah chatbot AI merupakan pesaing pencarian Google?
42. Perintah ChatGPT yang Efektif untuk SDM dan Rekrutmen
43. Rekayasa yang cepat. Apa yang dilakukan seorang insinyur yang cepat?
44. Pembuat AI Mockup. 4 alat teratas
45. AI dan apa lagi? Tren teknologi teratas untuk bisnis pada tahun 2024
46. AI dan etika bisnis. Mengapa Anda harus berinvestasi pada solusi etis
47. Meta AI. Apa yang perlu Anda ketahui tentang fitur-fitur yang didukung AI di Facebook dan Instagram?
48. Regulasi AI. Apa yang perlu Anda ketahui sebagai seorang wirausaha?
49. 5 penggunaan baru AI dalam bisnis
50. Produk dan proyek AI - apa bedanya dengan yang lain?
51. Otomatisasi proses yang dibantu AI. Mulai dari mana?
52. Bagaimana Anda mencocokkan solusi AI dengan masalah bisnis?
53. AI sebagai ahli di tim Anda
54. Tim AI vs. pembagian peran
55. Bagaimana cara memilih bidang karir di AI?
56. Apakah selalu ada gunanya menambahkan kecerdasan buatan ke dalam proses pengembangan produk?
57. AI dalam SDM: Bagaimana otomatisasi perekrutan memengaruhi pengembangan SDM dan tim
58. 6 alat AI paling menarik di tahun 2023
59. 6 kecelakaan bisnis terbesar yang disebabkan oleh AI
60. Apa analisis kematangan AI perusahaan?
61. AI untuk personalisasi B2B
62. Kasus penggunaan ChatGPT. 18 contoh cara meningkatkan bisnis Anda dengan ChatGPT pada tahun 2024
63. Pembelajaran mikro. Cara cepat untuk mendapatkan keterampilan baru
64. Implementasi AI paling menarik di perusahaan pada tahun 2024
65. Apa yang dilakukan pakar kecerdasan buatan?
66. Tantangan apa saja yang ditimbulkan oleh proyek AI?
67. 8 alat AI teratas untuk bisnis pada tahun 2024
68. AI dalam CRM. Apa perubahan AI pada alat CRM?
69. Undang-undang UE AI. Bagaimana Eropa mengatur penggunaan kecerdasan buatan
70. Sora. Bagaimana video realistis dari OpenAI akan mengubah bisnis?
71. 7 pembuat situs web AI teratas
72. Alat tanpa kode dan inovasi AI
73. Seberapa besar penggunaan AI meningkatkan produktivitas tim Anda?
74. Bagaimana cara menggunakan ChatGTP untuk riset pasar?
75. Bagaimana cara memperluas jangkauan kampanye pemasaran AI Anda?
76. "Kita semua adalah pengembang". Bagaimana pengembang warga dapat membantu perusahaan Anda?
77. AI dalam transportasi dan logistik
78. Masalah bisnis apa yang dapat diperbaiki oleh AI?
79. Kecerdasan buatan di media
80. AI di bidang perbankan dan keuangan. Stripe, Monzo, dan Grab
81. AI di industri perjalanan
82. Bagaimana AI mendorong lahirnya teknologi baru
83. Revolusi AI di media sosial
84. AI dalam e-niaga. Ikhtisar para pemimpin global
85. 4 alat pembuatan gambar AI teratas
86. 5 alat AI teratas untuk analisis data
87. Strategi AI di perusahaan Anda - bagaimana cara membangunnya?
88. Kursus AI terbaik – 6 rekomendasi luar biasa
89. Mengoptimalkan pendengaran media sosial dengan alat AI
90. IoT + AI, atau cara mengurangi biaya energi di perusahaan
91. AI dalam bidang logistik. 5 alat terbaik
92. Toko GPT – ikhtisar GPT paling menarik untuk bisnis
93. LLM, GPT, RAG... Apa arti akronim AI?
94. Robot AI – bisnis masa depan atau masa kini?
95. Berapa biaya penerapan AI di perusahaan?
96. Bagaimana AI dapat membantu karir seorang freelancer?
97. Mengotomatiskan pekerjaan dan meningkatkan produktivitas. Panduan AI untuk freelancer
98. AI untuk startup – alat terbaik
99. Membangun situs web dengan AI
100. OpenAI, Tengah Perjalanan, Antropik, Wajah Memeluk. Siapa siapa di dunia AI?
101. Sebelas Labs dan apa lagi? Startup AI paling menjanjikan
102. Data sintetis dan pentingnya bagi pengembangan bisnis Anda
103. Mesin pencari AI teratas. Di mana mencari alat AI?
104. Video AI. Generator video AI terbaru
105. AI untuk manajer. Bagaimana AI dapat mempermudah pekerjaan Anda
106. Apa yang baru di Google Gemini? Segala sesuatu yang perlu Anda ketahui
107. AI di Polandia. Perusahaan, rapat, dan konferensi
108. kalender AI. Bagaimana cara mengoptimalkan waktu Anda di perusahaan?
109. AI dan masa depan pekerjaan. Bagaimana mempersiapkan bisnis Anda untuk perubahan?
110. Kloning suara AI untuk bisnis. Bagaimana cara membuat pesan suara yang dipersonalisasi dengan AI?
111. Pengecekan fakta dan halusinasi AI
112. AI dalam rekrutmen – mengembangkan materi rekrutmen selangkah demi selangkah
113. Tengah perjalanan v6. Inovasi dalam pembuatan gambar AI
114. AI di UKM. Bagaimana UKM dapat bersaing dengan raksasa dengan menggunakan AI?
115. Bagaimana AI mengubah pemasaran influencer?
116. Apakah AI benar-benar merupakan ancaman bagi pengembang? Devin dan Microsoft AutoDev
117. Chatbot AI untuk e-niaga. Studi kasus
118. Chatbot AI terbaik untuk e-niaga. Platform
119. Bagaimana cara tetap mengetahui apa yang terjadi di dunia AI?
120. Menjinakkan AI. Bagaimana cara mengambil langkah pertama untuk menerapkan AI dalam bisnis Anda?
121. Kebingungan, Bing Copilot, atau You.com? Membandingkan mesin pencari AI
122. Dunia. Model bahasa inovatif dari Apple?
123. Pakar AI di Polandia
124. Google Genie — model AI generatif yang menciptakan dunia yang sepenuhnya interaktif dari gambar
125. Otomatisasi atau augmentasi? Dua pendekatan AI dalam sebuah perusahaan
126. LLMOps, atau cara mengelola model bahasa secara efektif dalam suatu organisasi
127. Pembuatan video AI. Cakrawala baru dalam produksi konten video untuk bisnis
128. Alat transkripsi AI terbaik. Bagaimana cara mengubah rekaman panjang menjadi ringkasan singkat?
129. Analisis sentimen dengan AI. Bagaimana hal ini membantu mendorong perubahan dalam bisnis?