Jenis Analisis Sentimen dan Tempat Menggunakannya

Misalkan Anda menelusuri feed Instagram Anda, dan Anda menemukan iklan produk yang baru-baru ini Anda cari. Atau, pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana perusahaan seperti Netflix atau YouTube mengetahui dengan tepat konten apa yang paling sesuai dengan preferensi Anda? Itu semua mungkin terjadi melalui kekuatan analisis sentimen!

Jadi, di blog ini, kita akan melihat berbagai jenis metode analisis sentimen yang tersedia saat ini dan memahami mengapa analisis sentimen itu penting. Kita juga akan menemukan beberapa cara menarik dalam menjalankan bisnis.

Apa Itu Analisis Sentimen?

Analisis sentimen mengacu pada pemeriksaan teks digital yang menggunakan ML (Machine Learnings) dan NLP (Natural Language process) untuk mengidentifikasi informasi subjektif dari teks apa pun. Ini membantu menentukan nada pesan, seperti apakah pesan itu negatif, positif, atau netral. Jenis analisis teks sentimen ini juga dikenal sebagai Opinion Mining.

Penting juga untuk memahami berbagai jenis analisis sentimen dan mencari tahu mana yang terbaik sesuai kebutuhan Anda.

Jenis Analisis Sentimen

Ada berbagai jenis teknik analisis sentimen yang digunakan untuk memahami dan menganalisis emosi manusia dalam berbagai konteks. Ini adalah:

• Analisis sentimen berbasis aspek.
• Analisis sentimen berbasis niat.
• Analisis sentimen yang terperinci, dan
• Deteksi emosi.

Sekarang, mari kita lihat lebih dekat semuanya untuk memahami dengan jelas apa sebenarnya jenis-jenis ini: –

Analisis Sentimen Berbasis Aspek

Analisis sentimen berbasis aspek adalah teknik ampuh yang digunakan untuk memahami dan mengevaluasi opini pelanggan tentang aspek atau fitur tertentu dari suatu produk atau layanan.

Misalnya, jika sebuah perusahaan menjual ponsel, mereka dapat menggunakan jenis analisis ini untuk aspek apa pun dari ponsel cerdas, seperti kualitas layar, RAM, Prosesor, dll. Analisis ini dapat membantu bisnis untuk memahami bagaimana perasaan pelanggan tentang fitur atau spesifikasi tertentu. dari ponsel apa pun.

Analisis Sentimen Berbasis Niat

Seperti namanya, analisis sentimen berbasis niat adalah salah satu jenis analisis sentimen yang berfokus pada niat sebenarnya dari umpan balik pelanggan. Ini melampaui analisis sentimen tradisional. Meskipun analisis sentimen berfokus pada pemahaman apakah sebuah teks mengungkapkan emosi positif, negatif, atau netral, analisis sentimen berbasis niat menggali lebih dalam dan mengungkap maksud di balik emosi tersebut. Hal ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana perasaan seseorang dan mengapa mereka merasa seperti itu.

Misalnya, bayangkan seorang pelanggan memposting ulasan di situs e-niaga yang mengatakan bahwa dia sangat tidak puas dengan produk mereka! Pada awalnya, ini terlihat seperti sentimen negatif. Namun, analisis sentimen berbasis niat dapat melangkah lebih jauh dan menentukan apakah dia tidak puas dengan produk yang salah, masalah pengiriman, atau layanan pelanggan yang buruk. Setelah perusahaan memperoleh wawasan melalui jenis algoritma analisis sentimen ini, mereka dapat membuat keputusan yang tepat untuk meningkatkan produk atau layanan mereka.

Analisis Sentimen yang Mendetail

Ini adalah salah satu jenis analisis sentimen yang paling sederhana dan paling banyak digunakan untuk memahami sentimen pelanggan. Analisis sentimen yang terperinci membantu bisnis menilai peringkat dan ulasan yang diberikan oleh pelanggan.

Bisnis dapat menggunakan kategori yang telah ditentukan sebelumnya seperti sangat positif, positif, netral, buruk, atau sangat buruk saat menganalisis sentimen. Selain itu, mereka menggunakan skala penilaian untuk mengukur umpan balik dari pelanggan.

Misalnya, banyak perusahaan menawarkan pelanggan untuk menilai pengalaman berbelanja atau layanan pelanggan mereka dari skala 1 hingga 5 atau 1 hingga 10. Dari 10 berarti sangat positif dan 1 berarti sangat buruk.

Deteksi Emosi

Jenis analisis sentimen ini berfokus pada mengidentifikasi dan mengklasifikasikan emosi tertentu yang diungkapkan dalam data tekstual. Dengan menganalisis bahasa yang digunakan dan konteks di sekitarnya, tipe sentimen ini dapat menentukan apakah sebuah teks menyampaikan kebahagiaan, kesedihan, kemarahan, ketakutan, dan banyak emosi lainnya.

Misalnya, jika seseorang menulis, saya sangat gembira dengan liburan saya yang akan datang! Alat analisis sentimen pendeteksi emosi akan secara akurat mengidentifikasi kegembiraan dan sentimen positif orang tersebut.

Mengapa Analisis Sentimen Penting?

Analisis sentimen atau penambangan opini adalah alat penting untuk intelijen bisnis yang membantu perusahaan meningkatkan produk atau layanan mereka. Berikut beberapa alasan mengapa analisis sentimen itu penting:

Wawasan Objektif

Analisis sentimen memberi bisnis wawasan obyektif tentang perasaan pelanggan dan jenis sentimen yang mereka miliki terhadap produk atau layanan mereka. Ini menghilangkan bias pribadi dengan bantuan AI dan memastikan hasil yang konsisten dan obyektif. Hal ini sangat penting untuk membuat keputusan berdasarkan data.

Peningkatan Produk dan Layanan

Analisis sentimen membantu perusahaan meningkatkan produk dan layanan mereka berdasarkan masukan nyata dari pelanggan. Ketika mereka mengidentifikasi aspek atau entitas tertentu yang dirasakan pelanggan (sentimen positif atau negatif), bisnis dapat memprioritaskan area yang perlu ditingkatkan. Umpan balik ini sangat berharga untuk pengembangan produk dan peningkatan kualitas.pr

Wawasan Waktu Nyata

Analisis sentimen memungkinkan bisnis memantau dan merespons sentimen pelanggan seiring perkembangannya. Pemasar dapat mengonfigurasi perangkat lunak untuk memberikan peringatan ketika sentimen negatif terdeteksi untuk kata kunci atau topik tertentu, sehingga memungkinkan respons cepat terhadap krisis atau tren pasar.

Keunggulan kompetitif

Memahami sentimen pelanggan memberikan keunggulan kompetitif yang besar. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk beradaptasi terhadap perubahan preferensi pelanggan dan dinamika pasar dengan cepat. Bisnis yang dapat mengatasi kekhawatiran pelanggan dan memberikan produk atau layanan yang selaras dengan sentimen pelanggan kemungkinan besar akan berhasil di pasar.

Keterlibatan pelanggan

Salah satu keuntungan utama menggunakan analisis sentimen adalah membantu memahami sentimen pelanggan dan memungkinkan keterlibatan yang lebih efektif. Perusahaan dapat menjangkau pelanggan, mengatasi kekhawatiran mereka, dan mengubah pengalaman negatif menjadi pengalaman positif, sehingga meningkatkan retensi pelanggan.

Bagaimana Melakukan Analisis Sentimen?

Sampai saat ini, kita telah mempelajari tentang analisis sentimen, jenis-jenis analisis sentimen, dan pentingnya. Namun pertanyaannya adalah bagaimana Anda bisa melakukannya? Ada beberapa langkah umum yang digunakan bisnis untuk melakukan analisis.

• Pengumpulan Data: Langkah pertama adalah mengumpulkan data. Anda dapat mengumpulkan kumpulan data yang mencakup data teks, seperti ulasan pelanggan, postingan media sosial, dan masukan pelanggan.
• Penggosokan Teks: Sekarang, bersihkan dan pra-proses data teks dengan menghilangkan noise, seperti karakter khusus, angka, dan tanda baca. Ulasan dan umpan balik pelanggan sering kali menyertakan informasi yang tidak perlu yang dapat memengaruhi proses analisis Anda. Ini dapat mencakup:
  • Stopwords seperti dan, a, atau, bagaimana, tetapi, dll.
  • Tanda baca seperti koma, titik yang tidak perlu, tanda seru, dll.
• Analisis Data : Saat ini, Anda dapat menggunakan data yang dikumpulkan dan menjalankannya melalui algoritma analisis sentimen untuk menganalisisnya. Klasifikasi analisis yang paling umum adalah negatif, positif atau netral, seperti yang kami nyatakan sebelumnya. Namun, Anda dapat menggali lebih dalam untuk mengidentifikasi sentimen seperti kesedihan, kemarahan, kegembiraan, dll.
• Penyematan Kata: Setelah Anda menganalisis data, Anda harus membuatnya dapat dimengerti oleh model pembelajaran mesin. Anda harus mengubah data teks atau frasa menjadi vektor. Langkah ini pada dasarnya dilakukan oleh para profesional seperti data scientist atau data analis.
• Pengujian dan Pelatihan: Setelah data Anda siap sepenuhnya, tim ilmu data akan melatih dan menguji model pembelajaran mesin Anda. Mereka akan membagi data Anda menjadi dua bagian untuk ini – pelatihan dan pengujian. Jika model Anda dapat membuat prediksi yang baik tentang analisis, Anda dapat menggunakannya untuk mengetahui sentimennya.

Apa Tantangan Analisis Sentimen?

Meskipun ada kemajuan besar dalam AI dan ML, mereka masih tertinggal jauh dalam memahami kebutuhan manusia. Ada banyak tantangan yang dihadapi pembelajaran mesin, beberapa di antaranya adalah sebagai berikut:

Deteksi Sarkasme

Terkadang mendeteksi sarkasme sangat sulit bagi ML saat menganalisis sentimen pelanggan. Misalnya, baca ulasan ini- Ya, Hebat! Sekarang saya harus menempuh perjalanan sejauh 2 mil untuk mendapatkan parsel saya.

Apa maksud dari ulasan tersebut? Pelanggan menggunakan sarkasme di sini, dan dia tidak senang dengan pengirimannya. Kecuali jika ML sepenuhnya memahami skenarionya, ML tersebut mungkin ditandai sebagai komentar positif.

Deteksi Negasi

Jika sebuah kalimat memuat not, none, non-, un-, dis- dll. berarti sentimen keseluruhannya positif. Misalnya, produk ini tidak merugikan apa pun! Algoritme mungkin mengklasifikasikan pernyataan ini sebagai pernyataan negatif, namun sebenarnya ini merupakan umpan balik positif untuk produk.

Jadi, jenis algoritma analisis sentimen yang ada saat ini mungkin belum sepenuhnya mampu mengklasifikasikan negasi dalam analisis sentimen.

Penggunaan Emoji

Menurut Market Drive, lebih dari 70% orang kini menggunakan emoji saat menulis teks apa pun. Seperti kita ketahui, analisis sentimen bekerja dengan teks tertulis, tidak dapat sepenuhnya memahami konteks sebuah kalimat.

Misalnya, saya menitikkan air mata. Kalimat ini menyiratkan bahwa pengguna menyiratkan air mata sambil tertawa. Namun ML hanya akan membaca kalimat dan mengabaikan emoji, sehingga dapat salah mengartikan kalimat tersebut.

Multi-Polaritas

Situasi ini terjadi jika terdapat lebih dari satu sentimen dalam satu kalimat. Misalnya, ponsel ini memang luar biasa, tetapi warnanya tidak mengesankan.

Menjadi sulit bagi alat tersebut untuk menafsirkan sentimen dengan benar. Anda harus menggunakan analisis sentimen berbasis aspek untuk mengekstrak emosinya sepenuhnya.

Poin Penting

Analisis sentimen adalah cara luar biasa untuk menentukan tanggapan pelanggan. Jadi, saat kita akan menyimpulkan topik kita, berikut adalah beberapa poin penting yang perlu dipertimbangkan:

• Analisis sentimen menggunakan ML dan NLP untuk menilai nada emosional teks digital.
• Ada empat jenis analisis sentimen utama: Berbasis Aspek, Berbasis Niat, Berbutir Halus, dan Deteksi Emosi.
• Analisis sentimen membantu dalam peningkatan produk dan layanan dengan menunjukkan dengan tepat area yang perlu ditingkatkan berdasarkan umpan balik pelanggan.
• Analisis sentimen memfasilitasi keterlibatan pelanggan yang lebih personal, karena perusahaan dapat mengatasi kekhawatiran dan mengubah pengalaman negatif menjadi pengalaman positif, sehingga meningkatkan retensi pelanggan.
• Untuk melakukan analisis sentimen, bisnis mengikuti langkah-langkah utama, termasuk pengumpulan data, penggosokan teks, analisis data menggunakan algoritme analisis sentimen, penyematan kata, serta pengujian dan pelatihan model pembelajaran mesin.
• Tantangan dalam analisis sentimen antara lain kesulitan dalam mendeteksi sarkasme, mendeteksi negasi, menafsirkan penggunaan emoji, dan menangani multi-polaritas dalam kalimat, yang dapat memengaruhi keakuratan klasifikasi sentimen.

FAQ