Bagaimana Melakukan Analisis Sentimen Twitter Tanpa Berkeringat?

500 juta tweet dikirim setiap hari, artinya sekitar 6.000 postingan dipublikasikan di Twitter setiap detik. Dalam konten yang begitu banyak, bagaimana menemukan posting yang berkaitan dengan merek Anda? Tantangannya lebih besar lagi jika ingin mengetahui sikap dan emosi pelanggan melalui tweet mereka .

Sebagian besar artikel yang dapat Anda temukan di Internet mencakup analisis sentimen Twitter dalam beberapa bahasa pemrograman yang tidak dapat dimengerti oleh orang yang bukan pembuat kode. Kami ingin menunjukkan kepada Anda bagaimana menganalisis sentimen tanpa membuang banyak waktu dan usaha .

Berikut adalah panduan untuk membantu Anda lebih memahami analisis sentimen. Apa yang membuatnya sangat membantu, dan metode apa yang tersedia untuk melakukannya? Mari kita lihat apa yang dapat Anda lakukan untuk menerapkan analisis sentimen Twitter dalam bisnis Anda.

Apa itu analisis sentimen?

Analisis Sentimen (juga dikenal sebagai Emotion AI) adalah proses mengukur nada tulisan dan mengevaluasi apakah itu positif, netral, atau negatif.

Analisis sentimen didasarkan pada solusi yang dikembangkan di bidang pemrosesan bahasa alami (NLP). Ini membantu Anda mengetahui apa yang orang pikirkan tentang merek Anda dan bagaimana perasaan pelanggan tentang produk Anda. Ini memberikan wawasan tentang jenis sentimen yang diterima merek Anda dan membantu Anda dengan cepat mengidentifikasi situasi yang tampaknya negatif di berbagai saluran.

Sistem analisis sentimen dapat diimplementasikan dalam 3 cara berbeda:

• Manual : sistem yang menganalisis sentimen menggunakan seperangkat aturan manual.
• Otomatis : sistem secara otomatis mendeteksi opini.
• Hybrid : menggabungkan metode berbasis aturan dan otomatis.

Seberapa detail data yang Anda butuhkan dan seberapa akurat hasilnya merupakan faktor penting dalam menentukan algoritme yang paling sesuai dengan bisnis Anda.

Manfaat analisis sentimen Twitter

Sekarang setelah Anda mengetahui apa itu analisis sentimen, Anda mungkin bertanya-tanya mengapa tim pemasaran Anda harus menerapkannya ke dalam aktivitas Twitter mereka. Sebenarnya, itu tidak akan menjadi pekerjaan tambahan bagi mereka, tetapi sesuatu yang akan menyederhanakan alur kerja mereka yang ada .

Mari kita lihat keuntungan menggunakan analisis sentimen di Twitter:

Kenali audiens Anda dengan lebih baik

Tanpa pemahaman yang lengkap tentang pelanggan Anda, kesuksesan bisnis tidak akan mudah. Jika Anda ingin mengetahui lebih banyak tentang pelanggan Anda, analisis sentimen dapat menjadi kekuatan super Anda. Apa pendapat pelanggan tentang merek Anda? Masalah apa yang mereka hadapi? Dengarkan baik-baik keseluruhan nada percakapan dan tanggapi saat mereka membutuhkan bantuan Anda. Memahami audiens Anda lebih baik membuatnya lebih mudah untuk menargetkan mereka.

Tangkap krisis lebih cepat

Jika Anda menganalisis sentimen, Anda akan dapat melihat peristiwa tak terduga lebih cepat. Tweet dengan pendapat yang tidak menyenangkan atau percakapan yang sangat sengit? Jangan biarkan krisis berkembang – bereaksi segera setelah sesuatu yang tidak terduga terjadi.

Tingkatkan kepuasan pelanggan

Ketika Anda mendengarkan pelanggan Anda dan melihat komentar negatif lebih awal, Anda akan dapat menyelesaikannya sebelum menjadi lebih buruk. Berkomunikasi dengan pelanggan Anda secara pribadi dapat membuahkan hasil. Memiliki koneksi dengan merek Anda membuat mereka lebih cenderung untuk tetap setia.

Lakukan riset pasar yang lebih mendalam

Perusahaan menganalisis sentimen tweet untuk meningkatkan strategi pasar mereka. Pelanggan Anda akan berbagi perasaan mereka tentang merek Anda dan produk atau layanannya di Twitter, sehingga Anda dapat mengamati bagaimana mereka bereaksi terhadap fitur baru, lebih memahami perilaku mereka, atau bahkan menyadari mengapa mereka tidak memilih Anda. Selain itu, Anda juga dapat melacak pesaing Anda melalui analisis sentimen untuk menghindari pengulangan kesalahan mereka.

Amati fenomena dan tren sosial

Analisis sentimen Twitter juga digunakan untuk memantau fenomena sosial dan sentimen media. Orang-orang menggunakan Twitter untuk membagikan pendapat mereka, sehingga Anda dapat dengan cepat melihat beberapa tren dan kecenderungan.

Sudahkah kami meyakinkan Anda untuk memasukkan analisis sentimen ke dalam bisnis Anda? Apa pun metode yang Anda pilih, kami berharap dapat memberi Anda gambaran umum untuk pendekatan lama dan baru. Bagaimana mereka berbeda, dan mana yang lebih efisien? Pertimbangkan opsi ini dan pilih salah satu yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda.

Melakukan analisis sentimen Twitter dengan cara lama

Analisis sentimen Twitter mungkin sebagian besar dilakukan secara manual. Beberapa proses dapat diotomatisasi, tetapi Anda harus mengaturnya terlebih dahulu. Meski begitu, itu tidak serumit kelihatannya. Anda tidak perlu menjadi pengembang atau memiliki keterampilan pengkodean, karena Anda dapat mengotomatiskan proses sendiri jika Anda meluangkan waktu dan tenaga.

Apa cara terbaik untuk melakukannya? Berikut adalah panduan langkah demi langkah untuk metode tradisional pelacakan sebutan di Twitter.

1. Kumpulkan data

Data harus representatif karena Anda akan membuat keputusan strategis lebih lanjut berdasarkan data tersebut. Pilih apakah Anda ingin mengumpulkan tweet terkini atau historis, lalu mulai mengumpulkan data. Anda memiliki beberapa opsi berbeda untuk melakukannya:

• Anda dapat membuat apa yang disebut Zap – alur kerja otomatis di Zapier. Pilih aplikasi yang datanya ingin Anda kumpulkan (dalam hal ini, Twitter) dan aplikasi tujuan pengiriman data (misalnya, Google Spreadsheet).
• Anda dapat menggunakan API Twitter untuk mendapatkan akses ke data Twitter publik atau mengumpulkannya dari pengguna tertentu. Anda dapat menghubungkan Twitter ke API Streaming untuk mengumpulkan tweet dengan kata kunci, penyebutan merek, dan tagar.
• Anda dapat menggunakan paket Tweepy dan Python. Dengan cara ini, Anda perlu mengatur akun Twitter Anda sendiri di kunci API untuk otentikasi.

2. Atur datanya

Data Twitter tidak terstruktur, jadi Anda harus membersihkannya terlebih dahulu. Semakin tinggi kualitas data yang Anda miliki, semakin baik hasilnya. Hapus informasi yang tidak perlu seperti emoji, spasi kosong ekstra, dan karakter khusus. Pastikan untuk memotong tweet duplikat dan tweet yang terlalu pendek.

3. Analisis sebutan Anda

Dan inilah jebakannya – bagian proses yang paling menantang. Tugas Anda adalah mengkategorikan semua sebutan dan menganalisis sentimen mereka sendiri. Anda dapat menggunakan rumus Excel atau referensi kamus untuk menentukan nilai positif dari kata-kata tertentu dan kemudian membuat rata-rata skor sebagai sentimen teks. Namun, jika ada banyak penyebutan, ini bisa menjadi berlebihan dalam jangka panjang.

4. Visualisasikan hasil Anda

Ini adalah langkah terakhir – visualisasikan hasil Anda untuk melihat semuanya dengan jelas. Anda dapat menggunakan alat seperti Google Data Studio untuk membuat laporan interaktif dan membagikannya dengan anggota tim lainnya. Anda dapat dengan mudah mengintegrasikan data dari Google Spreadsheet atau Excel, jadi ini tidak akan menimbulkan banyak masalah.

Seperti yang Anda lihat, metode lama memakan waktu, dan Anda harus mengulangi setiap langkah berulang kali setiap kali Anda ingin menganalisis tweet baru. Salah satu kelemahan terbesar adalah Anda harus mengatur dan mengatur semuanya sendiri. Namun, analisis sentimen Twitter bisa lebih sederhana dan lebih cepat. Berikut caranya:

Melakukan analisis sentimen Twitter dengan cara baru

Analisis sentimen Twitter generasi saat ini dapat menangani sejumlah besar umpan balik pelanggan dengan andal dan konsisten. Dengan menggabungkan analisis sentimen dengan analisis teks, perusahaan Anda dapat memperoleh wawasan tentang sebutan Anda dengan segera. Di Mediatoolkit, seluruh proses otomatis dan terbatas pada 4 langkah super sederhana dan singkat.

1. Siapkan akun di alat pemantauan media sosial

Anda hanya perlu melakukan ini sekali, dan hanya butuh satu menit. Mediatoolkit hanya meminta informasi yang paling relevan, dan yang perlu Anda lakukan hanyalah mengisinya sebelum Anda dapat mulai memantau sebutan Twitter Anda segera.

2. Buat kueri pertama Anda

Anda dapat memilih sumber tertentu – Twitter atau kata kunci tertentu (misalnya nama merek Anda) – lalu mengecualikan sumber lain dan hanya menyisakan yang Anda inginkan. Terlebih lagi, Anda dapat membatasi hasil, misalnya lokasi atau bahasa tertentu.

3. Filter sebutan Anda berdasarkan sentimen

Sekarang saatnya untuk menyaring sebutan berdasarkan sentimen mereka. Dengan menggunakan opsi sekali klik, Anda dapat mempersempit hasil hanya untuk itu, misalnya negatif.

4. Menganalisis baru saja menjadi sepotong kue

Di Mediatoolkit, Anda dapat menganalisis reputasi merek dari waktu ke waktu dan melihat bagaimana perubahannya. Anda dapat membandingkan citra Anda dengan citra pesaing Anda dan melacak kinerja merek Anda dengan lebih baik. Selain itu, semua grafik yang ditampilkan bersifat dinamis dan intuitif – Anda dapat menyertakan atau mengecualikan jenis sentimen tertentu dan mendapatkan data yang Anda cari pada saat tertentu.

Sekarang semuanya terjadi dengan sendirinya

Pelacakan dilakukan secara otomatis, sehingga Anda dapat duduk dan menonton bagaimana ia mengontrol Internet, bukan Anda. Anda juga bisa mendapatkan notifikasi real-time yang dikirim ke kotak masuk email atau saluran Slack Anda dan diinformasikan segera setelah sesuatu yang menarik terjadi.

Alat semacam itu memberi Anda akses ke data yang berwawasan luas dan memungkinkan Anda menarik kesimpulan yang menarik. Merampingkan seluruh proses membantu Anda merespons lebih cepat daripada melakukannya secara manual, yang mengarah pada penyediaan layanan pelanggan yang sangat baik. Analisis sentimen Twitter tidak lagi menjadi masalah.

Mari kita selesaikan analisis sentimen Twitter

Manusia cenderung melebih-lebihkan pernyataan orang lain, terutama saat berkomunikasi secara online. Apakah ada saat ketika Anda salah mengartikan nada suara atau memahami sesuatu dengan cara yang sama sekali berbeda dengan maksudnya?

Menggunakan alat pemantauan media sosial dapat membantu Anda mengurangi risiko mengabaikan beberapa penyebutan penting atau menemukan pernyataan di luar konteks. Dengan menggunakan solusi ini, Anda dapat melakukan analisis yang jauh lebih kompleks dalam waktu yang lebih singkat daripada tanpanya.

Lihatlah pendekatan yang lebih baru ini – ini memberi Anda kendali lebih besar atas persepsi merek Anda tanpa berkeringat.