Bagaimana Melakukan Analisis Sentimen untuk Meningkatkan Pengalaman Pelanggan?

Tahukah Anda bahwa organisasi yang berfokus pada pertumbuhan mengumpulkan lebih banyak data pengalaman pelanggan daripada perusahaan non-pertumbuhan? Ya, Anda mendengarnya dengan benar! Perusahaan-perusahaan ini mengandalkan wawasan pengalaman pelanggan untuk membuat keputusan yang tepat yang dapat membawa bisnis mereka ke tingkat berikutnya. Meskipun survei selalu menjadi alat favorit perusahaan untuk mengumpulkan masukan yang berharga, analisis sentimen adalah pendekatan yang jauh lebih baik dan lebih cerdas untuk menggali lebih dalam pikiran pelanggan Anda.

Ini adalah teknik yang menggunakan kecerdasan buatan untuk mendeteksi sentimen pelanggan dan memecahkan kodenya, memungkinkan Anda untuk menciptakan pengalaman pelanggan yang menyenangkan. Blog ini mengungkap semua yang perlu Anda ketahui tentang analisis sentimen .

Apa itu Analisis Sentimen dan Apa Manfaatnya?

Secara sederhana, analisis sentimen menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami untuk menentukan apakah data yang diterima mengekspresikan nada positif, negatif atau netral. Ini juga disebut penambangan opini atau AI emosional .

Karena data pelanggan sangat bising, tidak terstruktur, dan mengalir dari berbagai saluran, tidak mungkin untuk memindai dan memproses setiap pesan secara manual dan menganalisisnya untuk memberikan layanan yang lebih baik. Di situlah analisis sentimen berperan.

Analisis sentimen memproses semua jenis komunikasi pelanggan – umpan balik langsung, tanggapan email, komentar, ulasan, posting, dll. dan menyaring data menjadi skor matematis yang menunjukkan subjektivitas dan nada .

Teknik bertenaga AI ini lebih mendalam daripada metrik NPS dan CSAT konvensional. Ini menyentuh emosi pelanggan , memberi Anda wawasan yang lebih spesifik dan kualitatif.

Analisis sentimen membantu Anda memahami dua hal terpenting :

• Bagaimana perasaan pelanggan Anda tentang merek dan penawaran merek Anda secara umum?
• Bagaimana perasaan pelanggan Anda tentang pengalaman dan perjalanan yang Anda tawarkan?

Dengan wawasan berbasis data yang kuat tentang sikap pelanggan, Anda dapat:

• Buat keputusan CX yang berpusat pada pelanggan.
• Identifikasi titik nyeri

Tangkapan layar berikut dari Alat Pengalaman Pelanggan dan Survei Tren 2020 menunjukkan pentingnya analisis sentimen.

Survei yang dilakukan oleh perusahaan global terkenal ini menunjukkan betapa berpengaruhnya analisis sentimen pelanggan bagi bisnis.

Berikut adalah beberapa keuntungan utama dari analisis sentimen pelanggan.

Manfaat Analisis Sentimen

1. Peluang Upselling

Analisis sentimen memungkinkan Anda untuk memisahkan seluruh basis pelanggan Anda ke dalam segmen yang berbeda, seperti pelanggan yang paling bahagia, pelanggan dengan potensi pembelian tertinggi, pelanggan yang frustrasi, dan pelanggan yang siap untuk meninggalkan merek Anda.

Anda dapat menciptakan peluang penjualan dengan memanfaatkan pelanggan Anda yang puas.

2. Memberikan Dukungan Luar Biasa

Anda dapat menggunakan analisis sentimen untuk melatih chatbot Anda untuk mendeteksi waktu yang tepat untuk mengeskalasi obrolan ke agen atau mengarahkannya ke profesional berpengalaman Anda. Ini adalah cara yang bagus untuk meningkatkan dukungan pelanggan dan memberikan pengalaman yang menyenangkan.

3. Identifikasi Pemicu Emosional

Mayoritas tindakan pelanggan berasal dari emosi dan pengalaman yang mereka terima. Layanan pelanggan yang positif dapat membangkitkan emosi positif , yang mengarah pada tindakan positif. Sebaliknya, pelayanan yang buruk dapat memicu emosi dan tindakan negatif. Ini dapat memiliki berbagai permutasi dan kombinasi.

Dengan analisis sentimen, Anda dapat mengidentifikasi pesan dan obrolan apa yang bertindak sebagai pemicu emosional bagi pelanggan Anda.

Misalnya, frasa – “Kami akan menghubungi Anda kembali dalam beberapa waktu” dapat mengganggu pelanggan. Atau, menambahkan emoji ke obrolan, pesan, atau email memicu respons ramah dari pelanggan.

Analisis sentimen menerjemahkan emosi dan tindakan pelanggan . Dengan menggunakan analisis ini, Anda dapat membuat keputusan yang terdidik untuk meningkatkan kualitas layanan pelanggan Anda.

4. Menangani Banyak Pelanggan Sekaligus

Adalah normal bagi agen Anda untuk menangani banyak pelanggan sekaligus. Namun, tidak mungkin memproses semua pertanyaan secara manual dan menjawabnya sekaligus. Analisis sentimen terbukti sangat membantu dalam mengidentifikasi percakapan pelanggan mana yang berjalan lancar dan mana yang memerlukan tindakan cepat .

5. Terlibat Secara Positif Dengan Pelanggan

Analisis sentimen menerjemahkan nada, sikap, dan suasana hati pelanggan, memberi Anda kesempatan untuk terlibat dengan orang yang tepat pada waktu yang tepat . Anda akan tahu siapa yang harus Anda hubungi, apa yang harus Anda bicarakan, dan saluran mana yang harus Anda gunakan untuk hal yang sama.

Terhubung dan terlibat dengan pelanggan dengan cara yang benar memberi Anda banyak manfaat seperti peningkatan penjualan dan kepuasan pelanggan .

Beberapa manfaat lain dari analisis sentimen adalah:

• Atasi churn pelanggan
• Memantau kepuasan pelanggan
• Eskalasi mulus dari masalah pelanggan
• Strategi dan kampanye pemasaran yang didorong oleh wawasan
• Pengalaman pelanggan yang ditingkatkan

Mari kita cari tahu bagaimana melakukan analisis sentimen dan teknik yang berbeda untuk hal yang sama.

Bagaimana Melakukan Analisis Sentimen untuk Meningkatkan Pengalaman Pelanggan?

Ada banyak cara untuk mengumpulkan sentimen pelanggan dan memprosesnya untuk tujuan bisnis. Bagian ini mencakup beberapa teknik terbaik untuk analisis sentimen online.

Analisis Sentimen di Level Dokumen Teratas

Analisis sentimen tingkat dokumen teratas menentukan nada dokumen. Ini memiliki alur kerja pemrosesan data yang mencakup melintasi blok teks untuk menilai nadanya – negatif, positif, atau netral. Beberapa alat juga menawarkan keluaran ketiga yang disebut NULL, yang berarti bahwa teks tidak negatif atau positif.

Metode analisis sentimen ini bekerja paling baik ketika teks yang dianalisis panjang.

Sementara analisis sentimen tingkat dokumen teratas dapat menawarkan persepsi merek secara keseluruhan di antara kelompok pelanggan, analisis tersebut tidak dapat memberikan wawasan lebih dalam yang dapat ditindaklanjuti.

Sebagai contoh, simak ulasan berikut ini. Ini adalah contoh analisis sentimen yang terpuji:

Sementara analisis sentimen tingkat dokumen teratas akan menunjukkan bahwa kedua pernyataan ini negatif, namun gagal mengidentifikasi alasan di balik tanggapan negatif ini.

Oleh karena itu, jika Anda ingin menilai persepsi merek secara keseluruhan , Anda dapat memilih analisis tingkat dokumen teratas.

Analisis Sentimen di Tingkat Paragraf

Analisis sentimen tingkat paragraf lebih disempurnakan, seperti yang dilakukan pada tingkat paragraf. Jadi, prosesor melintasi paragraf teks yang berbeda untuk menemukan apakah mereka memiliki nada negatif atau positif, baik nada atau tidak sama sekali.

Ini sempurna untuk menggali paragraf panjang dan dokumen teks panjang yang datang dengan beberapa bagian. Blog, ulasan kritikus, dan ulasan terperinci adalah contoh sempurna.

Kemampuan konsumsi konten pelanggan modern sangat menakjubkan. Jadi, blog terus menjadi hit besar di antara massa. Ini membutuhkan pemrosesan blog atau tulisan lain yang memiliki paragraf panjang. Anda dapat menganalisis nada paragraf dan mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang apakah konten akan menjadi hit atau flop di antara pelanggan.

Analisis Sentimen Bijaksana Kata atau Frasa

Ini adalah proses analisis sentimen berbutir halus yang bekerja pada entitas leksikal independen, seperti kata atau frasa. Misalkan Anda adalah pemilik rantai rumah sakit multi-spesialisasi. Sekarang, Anda ingin tahu apakah cabang melakukan pekerjaan dengan benar atau tidak. Analisis sentimen tingkat kata atau frase dapat melakukan pekerjaan dengan sempurna.

Ini akan mencari kata-kata seperti " tagihan ", " tulang patah ," " ceroboh ," " staf medis ," " perawat ," dan " dokter ," dll. Sementara kata-kata seperti " staf medis ," " perawat ," dan " dokter ," dll., Dideteksi sebagai entitas positif, kata-kata - " tagihan " dan " patah tulang " adalah negatif.

Jadi, prosesor menawarkan penilaian mendalam terhadap blok data yang terkait dengannya .

Demikian juga, misalkan Anda adalah perusahaan perangkat lunak yang menawarkan alat pembukuan. Dalam hal ini, ada berbagai frasa seperti " dukungan bahasa ," " kemudahan penggunaan ," dan " pembaruan terbaru ," dll., yang dapat digunakan untuk mengevaluasi kinerja produk Anda.

Oleh karena itu, analisis sentimen tingkat kata menawarkan pandangan yang sangat halus dari blok data tidak terstruktur. Setelah Anda memiliki kumpulan data ini, manfaatkan untuk meningkatkan penawaran dan pengalaman pelanggan Anda .

Penggunaan Pembelajaran Mesin untuk Analisis Sentimen

Sementara perangkat lunak tradisional tidak dapat mengaitkan kata dan frasa individu dengan konteks yang tepat, alat analisis sentimen canggih yang didukung AI dilengkapi dengan kecerdasan kontekstual. Analisis yang didukung Machine Learning memahami emosi manusia pada tingkat yang lebih konseptual dan relatable.

Hal ini terbukti sangat bermanfaat dalam mengolah data pelanggan yang dikumpulkan dari media sosial di mana berbagai emosi mengalir setiap detiknya.

Mari kita ambil beberapa contoh analisis sentimen.

Kata “ berdarah ” umumnya diasosiasikan dengan sentimen negatif.

Sekarang, katakan seperti ini – “ sangat luar biasa!! “; dan seluruh sentimen berubah 360 derajat.

Analisis sentimen yang didukung ML menawarkan tampilan data yang mendalam karena memiliki kemampuan untuk menempatkan frasa dan kata individual di zona kaya konteks yang berbeda. Itu tidak hanya menunjukkan hitam dan putih tetapi juga dapat membedakan berbagai warna data pelanggan berwarna abu-abu.

Gunakan Media Sosial untuk Analisis Sentimen

Populasi media sosial mencapai 4,14 miliar. Ini menjadikannya platform yang menguntungkan di mana Anda dapat menemukan pelanggan Anda, melacak aktivitas mereka, dan terlibat dengan prospek.

Media sosial adalah gudang data yang luas dan salah satu saluran komunikasi terkemuka yang digunakan pelanggan Anda untuk mengajukan pertanyaan, berbagi pengalaman dan pendapat, dan mencari dukungan.

Alat pemantauan media sosial yang cerdas dan intuitif seperti Mediatoolkit memungkinkan Anda untuk menambang data bisnis ini dan mengekstrak berbagai bentuk sentimen pelanggan.

Anda dapat memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti tentang persepsi merek umum dan reaksi pelanggan terhadap kampanye pemasaran Anda. Anda bahkan dapat mengumpulkan umpan balik pelanggan yang penting dalam bentuk sebutan media sosial langsung dan pasif.

Simak berbagai manfaat pemantauan media sosial pada gambar di bawah ini.

Selanjutnya, media sosial adalah tempat di mana situasi dan tag dapat meningkat dalam waktu singkat. Oleh karena itu, penting untuk menanggapi dengan cepat, pribadi, dan efektif kekhawatiran pelanggan di media sosial . Ini menjauhkan situasi buruk atau bahkan mengubahnya menjadi pengalaman positif.

Mempertimbangkan banyaknya sebutan media sosial dan sifatnya yang beragam, pendekatan berbasis AI seperti analisis sentimen adalah pilihan terbaik Anda.

Analisis sentimen pelanggan secara real-time menempatkan Anda selangkah lebih maju dari potensi krisis dan memungkinkan Anda untuk mengambil tindakan bahkan sebelum pengalaman pelanggan yang buruk menjadi viral.

Manfaatkan Perangkat Lunak Umpan Balik Pelanggan

Perangkat lunak umpan balik pelanggan memungkinkan Anda mengumpulkan umpan balik pelanggan untuk analisis sentimen. Survei NPS dan survei CSAT adalah beberapa opsi paling populer untuk mengumpulkan masukan untuk suatu produk atau layanan.

Saat Anda melakukan analisis sentimen pada survei NPS, Anda dapat melampaui angka mentah, skor, dan grup dan mendapatkan lebih banyak hasil yang didorong oleh wawasan . Jadi, yang harus Anda lakukan adalah, mengintegrasikan alat-alat ini ke dalam ekosistem bisnis Anda dan mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data pelanggan.

Berikut adalah beberapa alat umpan balik pelanggan terbaik yang dapat membantu Anda:

Pembuat Survei ProProfs

ProProfs Survey Maker hadir dengan banyak fitur canggih, seperti survei NPS, jajak pendapat, survei dalam aplikasi, laporan, lewati logika, dan banyak lagi. Ini memungkinkan Anda membuat survei yang menyenangkan hanya dalam beberapa menit.

Alat berbasis cloud ini dilengkapi dengan 100+ template siap pakai dan sejumlah besar pertanyaan siap pakai yang memudahkan pembuatan survei.

Fungsionalitas lainnya termasuk laporan siap presentasi, analitik cerdas, dan opsi keamanan data.

Gunakan Kekuatan Obrolan Langsung

Analisis sentimen Obrolan Langsung mengevaluasi setiap sesi obrolan untuk indikator suasana hati negatif dan positif . Analisis ini memiliki skor 1-100. Sistem penilaian ini memungkinkan pelanggan untuk menilai layanan obrolan Anda berdasarkan pengalaman yang diterima.

Analisis sentimen obrolan langsung menawarkan pandangan waktu nyata tentang persepsi pelanggan Anda tentang layanan dukungan Anda . Setelah sesi obrolan berakhir, analisis mendalam dilakukan untuk memahami data pelanggan dan menghasilkan skor sentimen yang reflektif dan terperinci.

Dengan wawasan mendalam tentang perilaku pelanggan ini, Anda dapat meningkatkan dukungan obrolan dan mengarahkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan ke arah yang lebih positif. Analisis sentimen obrolan langsung secara otomatis memantau kata kunci, efek sintaksis, dan nada dalam percakapan obrolan .

Ini dilakukan secara baris demi baris untuk setiap pesan pelanggan yang masuk. Oleh karena itu, ini memastikan bahwa tidak ada indikator suasana hati utama yang terlewatkan saat Anda berinteraksi dengan pelanggan Anda.

Pantau Sentimen Pelanggan melalui Ulasan dan Peringkat Produk

Forum publik, situs ulasan, dan situs berita juga merupakan tempat populer untuk percakapan online dan diskusi komunitas. Ulasan dan peringkat produk yang ditinggalkan oleh pelanggan Anda di platform ini menawarkan kumpulan besar data yang belum diproses .

Jika dianalisis dengan benar, data ini dapat menawarkan wawasan yang kaya tentang persepsi pasar terhadap merek Anda.

Sebuah survei baru-baru ini mengungkapkan bahwa rata-rata pelanggan membaca setidaknya sepuluh ulasan sebelum melakukan pembelian akhir . Melakukan analisis sentimen dari ulasan Anda dapat membantu Anda memodifikasi dan meningkatkan penawaran bisnis Anda sesuai dengan harapan pelanggan Anda.

Analisis berbasis aspek, suatu bentuk analisis sentimen, memberikan wawasan mendetail tentang berbagai fitur produk Anda. Artinya, Anda dapat langsung melihat fitur yang disukai pelanggan dan fitur produk yang dibenci atau tidak disukai pelanggan Anda.

Terhubung dengan Pelanggan Anda melalui Panggilan untuk Memahami Sentimen

Analisis sentimen berbasis AI dan NLP memberdayakan Anda untuk mengidentifikasi sinyal jujur ​​dan perasaan tulus pelanggan Anda saat Anda berbicara dengan mereka. Ini berarti bahkan jika agen Anda tidak memiliki kecerdasan emosional untuk memahami nada dasar dalam suara dan ucapan pelanggan Anda, analisis sentimen akan membantu mereka.

Ini adalah cara unik dari analisis sentimen. Dengan bantuan alat canggih, Anda dapat mengidentifikasi dan membedakan antara 200 sinyal suara untuk mempelajari suasana hati pelanggan sekaligus. Selanjutnya, karena data terakumulasi dari waktu ke waktu, data dapat diproses untuk mengungkap pola tersembunyi, masalah dalam dukungan panggilan, dan pola perilaku pelanggan.

Jenis analisis sentimen pelanggan ini sangat cocok untuk pusat panggilan dan pengaturan bisnis di mana sebagian besar dukungan pelanggan diberikan melalui panggilan.

Saat agen dukungan Anda berinteraksi dengan pelanggan, ia dapat secara bersamaan mengambil isyarat dari peringatan yang dikeluarkan oleh alat analisis sentimen Anda untuk menawarkan resolusi terbaik. Pendekatan ini juga membantu agen menjaga komunikasi ke arah yang positif.

Kasus Penggunaan Analisis Sentimen

Fokus pada Individu untuk Meningkatkan Layanan

Dengan berfokus pada pelanggan individu , pemimpin CX dapat mencapai akar masalah.

Misalnya, anggap Jack meninggalkan peringkat negatif di pegangan media sosialnya, dan 400 orang bereaksi terhadapnya. Jika staf CX Anda dapat segera mengatasi situasi dan menyelesaikan masalah yang dihadapi, tidak hanya Jack yang merasa dihargai dan puas, tetapi 400 orang lainnya akan merasa tergerak. Beginilah cara kerja sentimen publik .

Contoh lain adalah merek bumbu. Perusahaan menemukan bahwa 60% pelanggannya di media sosial terhubung secara emosional.

Saat itulah mulai berfokus pada peningkatan keterlibatan media sosialnya untuk mengembangkan komunitas online yang aktif . Itu juga mengambil langkah-langkah untuk mendorong pelanggannya mengunjungi akun media sosial merek untuk informasi tentang resep dan promosi.

Hal ini mendorong pertumbuhan perusahaan hanya dalam hitungan bulan.

Lacak Sentimen Seiring Waktu

Jika mengevaluasi sentimen mengenai aspek bisnis yang berbeda tidak penting, NPS sendiri dapat membawa obor untuk semua metode analisis sentimen.

Namun, kenyataan di lapangan berbeda. Melacak sentimen pelanggan dari waktu ke waktu dengan melampirkan hal yang sama ke aspek bisnis yang berbeda sangat penting untuk memahami pelanggan Anda hingga ke intinya.

Misalnya, sebuah perusahaan manufaktur perlengkapan olahraga telah menerima lima ulasan terkait dengan layanan pelanggan, dua di antaranya terkait dengan pengiriman produk, satu terkait dengan kebijakan pengembalian, dan dua terkait dengan desain baru.

Pelacakan analisis sentimen menyeluruh yang dilakukan dari waktu ke waktu akan menunjukkan semua alasan ini, membantu Anda menawarkan pengalaman pelanggan yang lebih baik .

Mengidentifikasi Pencela dan Promotor

Pencela adalah pelanggan yang tidak puas yang kemungkinan besar akan memposting ulasan negatif . Di sisi lain, promotor adalah pelanggan yang senang dengan merek Anda dan rela berbagi pengalaman baik di lingkaran sosial mereka.

Dengan menggunakan analisis sentimen, Anda dapat dengan mudah mengidentifikasi promotor dan pencela Anda dan merancang strategi yang dapat memberikan keajaiban bagi kedua jenis pelanggan.

Identifikasi Cluster Pelanggan Dengan Keterikatan Emosional yang Lebih Dalam

Segmentasi pelanggan dapat mengungkapkan kelompok pelanggan yang merasa lebih kuat tentang perusahaan Anda dan penawarannya . Dengan berfokus pada sentimen pelanggan tersebut, Anda dapat memberikan pengalaman yang sangat dipersonalisasi dan mendapatkan beberapa pendukung merek yang setia.

Selanjutnya, dengan melakukan evaluasi menyeluruh terhadap sentimen pelanggan di kelompok yang lemah, Anda dapat merevisi portofolio merek untuk membangkitkan minat dan memicu tren baru.

Melacak Sentimen Pelanggan Setelah Meluncurkan Perubahan

Merek yang sangat terkenal dan bereputasi tanpa kecerdasan pelanggan takut akan pembaruan dan perubahan.

Misalkan Anda memiliki bisnis bakery yang menjual kue kenari almond. Sekarang, suatu hari, Anda berpikir untuk meluncurkan perubahan dengan menambahkan ceri ke kue.

Anda menyiapkan sejumlah besar kue seperti itu, tetapi lebih dari 50% kue tersebut basi, karena mayoritas pelanggan Anda membenci ceri. Selain memukul penjualan Anda, itu juga mengurangi kepercayaan pelanggan pada merek Anda.

Namun, jika Anda melakukan analisis sentimen dengan mengumpulkan data tentang preferensi makan pelanggan Anda, Anda bisa lebih percaya diri tentang perubahan tersebut .

Sekarang, mari kita lihat berbagai tantangan analisis sentimen.

Tantangan yang Terlibat dalam Analisis Sentimen

Mari kita ambil contoh analisis sentimen:

Arabella : Saya sangat menyukai dukungan pelanggan mereka… Sungguh luar biasa bagaimana mereka mengeluarkan kompensasi instan untuk perjalanan berkemah saya yang hancur.

Dean : Perlengkapan berkemah sangat berantakan, dan perjalanan berkemahku gagal total!!

Adalah umum bagi pelanggan untuk menggunakan kata-kata, slang, dan sarkasme yang ekstrem saat meninggalkan komentar pada penawaran merek Anda. Dalam contoh yang dibagikan di atas, kata sifat tunggal "berdarah" telah digunakan untuk menyampaikan dua emosi manusia yang sama sekali berbeda.

Namun, jika aplikasi analisis sentimen yang Anda miliki, gagal membedakan keduanya, Anda tidak akan dapat menemukan umpan balik pelanggan yang tepat.

Terlepas dari ambiguitas tantangan yang dibahas di sini, ada banyak jebakan lain, seperti sarkasme, multipolaritas, tipe negasi, dan ironi , yang sulit diterjemahkan. Itu karena ucapan dan teks manusia adalah input yang sangat menantang dan berisik untuk semua jenis alat analisis sentimen.

Mari kita ambil beberapa contoh analisis sentimen untuk menguraikan semua tantangan ini.

Sarkasme

“Ponsel ini memiliki cadangan baterai yang luar biasa selama 20 jam.” (Tidak sarkastik)

“Ponsel yang luar biasa ini memiliki cadangan baterai yang luar biasa selama 3 jam.” (Sarkastik)

Penyangkalan

Negasi datang dalam berbagai bentuk:

• Kata-kata dengan awalan, seperti “dis-,” “non-,” dan akhiran, seperti “-kurang.”
• Negasi eksplisit, seperti "ini tidak baik sama sekali."
• Negasi implisit, seperti “dengan produk ini, ini adalah paku terakhir di peti mati untuk merek ini.”

Pernyataan Multipolar

“Meskipun baterai cadangannya luar biasa, dan kualitas audionya bagus, tampilannya menghilangkan beberapa tanda dari skor akhir.”

Pernyataan seperti itu sangat membingungkan dan memerlukan analisis mendalam dari teks dan ucapan, dll.

Terakhir, jumlah data pelanggan dan komunikasi yang masuk dari semua saluran sangat besar. Ini membutuhkan prosesor yang sangat efisien dan canggih yang hanya dapat dibeli oleh bisnis besar.

Template Analisis Sentimen

Lihat proses langkah demi langkah untuk membuat template analisis sentimen.

1. Siapkan data pelatihan . Data pelatihan mengacu pada sampel teks yang Anda gunakan untuk melatih model Anda, seperti kumpulan tweet. Anda harus mengekspor kumpulan tweet ini ke dalam file Excel.
2. Sekarang, Anda harus membagi kumpulan ini menjadi potongan data yang lebih kecil , atau “unit opini”.
3. Pilih jenis model , seperti “Ekstraktor” atau “Pengklasifikasi”.
4. Pilih jenis pengklasifikasi , seperti “Klasifikasi topik”, “Klasifikasi maksud”, dan “Analisis Sentimen”, dll.
5. Unggah data Anda (file Excel dengan unit opini yang diekstraksi).
6. Latih pengklasifikasi analisis sentimen Anda dengan menandai setiap opini secara manual . Model akan belajar dengan input Anda dan teknik NLP dan menguraikan pola di batch berikutnya.
7. Letakkan model untuk diuji . Masukkan teks ke dalam pengklasifikasi dan evaluasi kinerjanya. Anda dapat kembali dan memberi tag lebih banyak contoh untuk melatih pengklasifikasi Anda jika hasilnya tidak menjanjikan.
8. Terakhir, Anda dapat membuat model bekerja dengan kumpulan data Anda sendiri dan membiarkannya bekerja sendiri.

Analisis Sentimen: Proses decoding Customer Success berbasis Data

Sekarang Anda mungkin telah mendapatkan ide bagus tentang bagaimana melakukan analisis sentimen.

Lanskap bisnis modern menjadi lebih kompetitif setiap jam, dan pasar online menjadi penuh sesak dengan merek yang bersedia melampaui "kenormalan baru" layanan pelanggan.

Dalam skenario seperti itu, pentingnya pengalaman pelanggan tidak dapat dipahami !

Menyediakan produk dan layanan berkualitas tidak lagi cukup. Sekarang penting untuk memahami preferensi, emosi, ulasan, dan sentimen pelanggan untuk pemeriksaan nadi yang komprehensif.

Di antara kebanyakan alat dan teknik yang tersedia untuk wawasan pelanggan dan intelijen bisnis, analisis sentimen adalah uang yang kuat untuk bertaruh ! Ini adalah alat yang ampuh untuk membuka sikap pelanggan dan memecahkan kode kesuksesan pelanggan dengan pasti!

Pilih salah satu dari teknik analisis sentimen ini dan evaluasi terhadap kebutuhan bisnis Anda. Dapatkan alat yang tepat dengan fitur analisis sentimen yang relevan dan awali bisnis Anda dengan benar.