Sentiment Analysis : Cara Kerja dan Penggunaannya
Kenali persepsi konsumen mengani produk dan brand dengan melakukan survey dan pengumpulan data melalui sentiment analysis.
Memiliki pengikut yang banyak di sosial media serta penjualan yang meningkatkan setiap tahun, tentunya harus diiringi dengan memiliki pandangan yang baik dari konsumen yang anda miliki.
Namun, untuk mengetahui pandangan seseorang terhadap merk dan produk produk anda tentunya harus diiringi dengan pengumpulan data yang tepat dari sumber yang terpercaya.
Pengumpulan dan analisa data konsumen dan produk secara menyeluruh ini biasa disebut sebagai sentiment analysis.
Penggunaan sentiment analysis sendiri sangat menguntungkan bagi kreator atau pelaku usaha untuk meningkatkan usaha dari bisnis anda atau mengantisipasi krisis yang mungkin saja akan muncul di kemudian hari.
Anda juga bisa mengukur kepuasaan konsumen melalui sentiment analysis yang sesuai.
Karenanya berikut pengertian mengenai sentiment analysis serta cara mengukur kepuasaan konssumen.
Apa Itu Sentiment Analysis
Ulasan konsumen yang masuk melalui pesan sosial media atau kolom komentar tentunya akan menjadi kepuasaan sendiri bagi pelaku usaha, apalagi jika produk yang anda jual menjadi bahan perbincangan di semua platform.
Namun, pujian yang hadir juga tidak cukup, terkadang ada beberapa postingan sosial media yang tidak mencantumkan nama anda, namun menjelaskan kekurangan dan kelebihan produk dan layanan anda, hingga akhirnya diperbincangkan di platform social media lain.
Pada saat inilah, metode pengumpulan data mengenai kepuasaan konsumen melalui sentiment analysis dilakukan.
Sentiment analysis merupakan proses untuk mendeteksi sentimen yang negatif atau positif di sebuah postingan sosial media berupa tulisan.
Kegiatan ini biasa dilakukan oleh sebuah bisnis untuk mendeteksi sentimen di data sosial media untuk mengukur brand reputation atau memahami keluhan dan keinginan konsumen.
Dengan berbagai data yang dikumpulkan, pelaku usaha juga bisa membuat strategi yang dapat membantu peningkatan pelayanan konsumen ke depannya, sehingga memberikan pengalaman terbaik yang membuat mereka terus kembali membeli produk anda.
Tipe-tipe Sentiment Analysis
Analisis sentimen memfokuskan pada tiga emosi yang berbeda, seperti positif, negatif, dan netral, atau mendeteksi emosi dan perasaan khusus, seperti marah, senang, atau sedih.
Namun, sebelum anda mengartikan bagaimana konsumen anda memberikan timbal balik pada produk yang anda jual, maka anda bisa memulai dengan membagikan sentimen tersebut ke beberapa kategori khusus dengan tipe yang sesuai.
Berikut macam-macam sentiment analysis berdasarkan beberapa level emosi dan perasaan khusus.
Graded Sentiment Analysis
Apabila polaritas emosi di sentiment analysis penting bagi anda, maka anda bisa memperluas kategori dengan memasukkannya ke level yang berbeda emosi positif dan negatif,. Beberapa level perasaannya adalah :
- Sangat positif
- Positif
- Netral
- Negatif
- Sangat negatif.
Beberapa opsi jawaban tersebut tentunya pernah anda temukan saat mengisi angkat kepuasaan konsumen yang biasanya dibagikan oleh sales di pusat perbelanjaan dan keramaian.
Tidak hanya itu, anda bisa menemukannya saat memberikan ulasan tempat di aplikasi google maps atau berbagai website marketplace lainnya, dengan memberikan rating dari bitang satu hingga lima.
Berbagai perbedaan kepuasaan tersebut, biasanya disebut dengan analisa sentimen bergradasi, serta bisa memberikan tanda bintang lima dalam suatu ulasan. misalnya :
- Sangat positif : bintang 5
- Sangat Negatif : bintang 1
Semakin sedikit jumlah bintang yang di dapatkan di level tertentu, maka akan memberitahu anda kepuasaan konsumen, yang bisa menjadi evaluasi dengan membaca ulasan yang biasanya ada di kolom komentar.
Deteksi Emosi
Sentiment analysis berupa deteksi emosi akan membantu anda dalam mendeteksi emosi yang lebih detail, seperti senang, fruustasi, depresi, marah, serta sedih.
Beberapa deteksi emosi sendiri menggunakan sistem lexicon, yang menggunakan kata-kata sebagai deteksi emosi atau penggunaan algoritma mesin.
Sayangnya, kerugiaan dari menggunakan deteksi emosi sebagai sentiment analysis adalah beberapa orang mungkin menggunakan kata-kata yang tidak pantas atau sopan, sehingga kurang enak dibaca oleh orang lain.
Saat menemukan berbagai deskripsi tersebut, maka anda bisa menghapusnya agar tidak terbaca oleh orang lain, atau melaporkannya ke developter terbaik agar akun tersebut tidak bisa lagi berkomentar.
Aspect-Based Sentiment Analysis
Biasanya saat anda melakukan sentiment analysis pada sebuah respon konsumen berupa tulisan yang masuk ke dalam kolom ulasan, maka anda juga ingin mengetahui aspek khusus atau orang-orang yang memberikan respon dengan cara yang negatif atau positif.
Salah satunya jika anda akan memeriksa ulasan mengenai kualitas produk anda di kolom komentar, maka anda mungkin akan menemui seseorang yang memberikan komentar seperti “kapasitas memori penyimpanan terlalu rendah, sehingga saya tidak bisa menyimpan terlalu banyak data”
Sehingga untuk memudahkan jalan tersebut, maka anda bisa menggunakan aspect bases sentiment analysis untuk menentukan bahwa kalimat yang digunakan mengomentari kapasitas memori yang terlalu pendek.
Multilingual Sentiment Analysis
Luasnya pasar konsumen yang dimiliki seorang pelaku usaha, tidak jarang membuat anda menemukan ulasan menggunakan bahasa yang berbeda, sehingga membantu anda kesulitan dalam memahami masalah yang dihadapi.
Pada proses pengolahan multilungual sentiment analysis ini anda akan membutuhkan mesin penerjemah yang mengalihbahasa menggunakan algoritma khusus dengan kode tertentu.
Alternatifnya, anda bisa mendeteksi sebuah bahasa di tulisan secara otomatis dengan klasifikasi bahasa, kemudian biasakan sentiment analysis tersbeut untuk mengklasifikasikan teks ke dalam bahasa pilihan anda.
Salah satunya contoh yang bisa ditemukan adalah saat anda memasuki halaman Google Playstore, dimana anda akan menemukan ulasan dari berbagai bahasa yang berisi komplain atau ulasan baik.
Dalam menentukan ulasan yang sesuai, maka mereka mungkin saja menemukan multilingual sentiment analysis yang mengelompokkan bahasa ke tempat-tempat tertentu.
Keuntungan Menggunakan Sentiment Analysis
Kemunculan social media serta berbagai website belanja lainnya, menjadikan konsumen lebih mudah dalam mengekspresikan perasaan mereka terhadap suatu produk atau layanan, seperti keluhan atau puja-puji mengenai kelebihan produk tertentu.
Keberadaan kedua platform tersebut juga menguntungkan pelaku usaha dan marketer untuk lebih mudah memahami keinginan konsumen, untuk mencapai pelayanan yang maksimal dan terus diperbarui sepanjang waktu.
Hal ini juga menyebabkan sentiment analysis menjadi tools yang penting untuk memantau dan memahami sentimen di semua jenia data.
Penggunaan layanan sentiment analysis tools secara otomatis, melalui survey dan respon yang muncul di sosial media, akan membuat sebuah brand mempelajari faktor-faktor pelayanan yang membuat konsumen senang, sehingga mereka bisa membuat produk atau layanan yang memenuhi kebutuhan konsumen.
Salah satu contohnya adalah menggunakan sentiment analysis tools untuk menganalisa 5.000+ respon konsumen di sebuah survey, akan membantu anda dalam menemukan alasan mengapa konsumen menyukai atau kurang menyukai berbagai perjalanan dalam menemukan produk anda.
Tidak hanya itu, anda juga bisa menggunakannya untuk melacak sentimen merk anda, sehingga anda bisa langsung mendeteksi pelanggan yang kurang puas pada laaynan anda, sehingga bisa anda hubungi secepatnya untuk menyelesaikan salah paham.
Selain itu, marketer juga dapat membandingkan dari satu sentimen ke sentimen lainnya untuk melihat apakah anda perlu memerlukan inovasi baru, atau menggali alasan mengapa sebuah sentiment analysis terus naik turun pada waktu tertentu.
Karenanya berikut beberapa keuntungan yang bisa anda dapatkan saat menggunakan sentiment analysis konsumen.
Sortir Data Sesuai Skala
Banyaknya pengguna social media aktif tentunya akan membuat berbagai kegiatan yang memanfaatkan fitur social media.
Seperti memajang foto atau video singkat yang hanya hadir selama 24 jam, atau membuat konten edukasi berdasarkan keahlian yang mereka miliki.
Tidak jarang beberapa pengguna tersebut juga menggunakan social media untuk mengulas berbagai produk yang telah dibeli sebelumnya, dan salah satunya merupakan produk milik anda.
Sehingga bayangkan saja anda perlu menyortis ratusan ulasan konsumen untuk mengenalisa sentimen konsumen yang masuk setiap harinya.
Karenanya penting bagi anda untuk menggunakan sentiment analysis untuk membantu memproses beberapaa data mentar secara efisien dan murah.
Analisa Real Time
Selama 24 jam melakukan kegiatan di social media, tentunya anda akan menemkan berbagai kegiatan konsumen yang berhubungan dengan produk anda, seperti memberikan ulasan positif setelah menggunakan produk yang dijual atau melakukan komplain karena produk yang diterima tidak sesuai.
Berbagai kegaitan konsumen tersebut tentunya perlu anda respon dengan baik dan cepat agar konsumen merasa puas dan nyaman saat menggunakan produk yang anda jual.
Sehingga untuk mengatasi semua problema tersebut, maka anda bisa menggunakan sentiment analysis untuk mengidentifikasi berbagai kegiatan tersebut, sehingga anda bisa merespon lebih cepat.
Konsisten Kriteria
Sebagai pengguna social media atau perangkat elektronik aktif, tentunya anda akan terus menerus terpapar berbagai informasi dan penawaran produk dari berbagai tempat, seperti iklan yang mucul saat menyalakan video youtube atau iklan yang terpampang di jalanan saat anda berangkat kerja.
Sebuah survei yang dikutip dari MonkeyLearn menyatakan bahwa 60-65% orang setuju bahwa mereka terpengaruh dari sentimen sebuah tulisan, apalagi jika opini tersebut melakukan tag akun social media tertentu, sehingga dapat mempengaruhi pengalaman seseorang, pemikiran, dan kepercayaan.
Hal ini biasanya anda rasakan apabila sering membaca sebuah postingan social media yang viral secara berulang-ulang, serta memiliki keterkaitan dengan masalah yang anda hadapi.
Sehingga apabila anda menggunakan sistem sentiment analysis yang terpusat, maka perusahaan atau brand tertentu dapat mengaplikasikan kriteria tersebut ke beberapa data, sehingga membantu dalam meningkatkan keakuratan dan wawasan yang lebih baik mengenai suatu merk atau produk.
Di sisi lain, pengaplikasian sentiment analysis juga tidak akan pernah berhenti, sehingga untuk membantu anda dalam memahami keuntungan dari sentiment analysis, maka anda bisa melakukan survei dengan membaca berbagai ulasan konsumen yang tersedia di website marketplace atau postingan social media.
Dengan membaca ulasan yang diberikan oleh konsumen, maka akan membantu anda dalam memahami keinginan konsumen, yang bisa diterapkan pada inovasi pelayanan selanjutnya.
Meningkatkan Reputasi Brand yang Lebih Baik
Internet merupakan tempat khusus dimana konsumen dapat membicarakan mengenai sebuah brand, produk, layanan, serta membagikan pengalaman saat berkunjung ke suatu tempat, serta rekomendasi barang yang telah mereka gunakan.
Hal ini biasa anda temui saat mengikuti akun influencer di social media yang terbiasa mengulas suatu produk khusus, atau mengunjungi akun twitter yang melihat testimoni konsumen dari tweet yang lewat.
Platform social media, ulasan produk, postingan blog, serta forum diskusi merupakan wadah yang berisi opini atau komentar yang bisa dikumpulkan dan dianalisa sebagai sumber dari informasi bisnis.
Pengumpulan informasi tersebut juga bisa dilakukan menggunakan sentiment analysis yang dapat berguna untuk brand monitoring guna menganalisa sebuah website atau postingan social media mengenai ulasan produk, layanan, brand, atau campaign promosi.
Masukan Konsumen
Saat penjualan produk mendadak menurun drastis, mungkin akan membuat pelaku usaha bertanya-tanya mengenai alasan yang ditimbulkan.
Mungkin saja kompetitor yang mengeluarkan produk baru, kebosanan konsumen akan suatu produk, atau kesulitan dalam mengakses atau menggunakan produk dan layanan yang anda jual.
Namun, dibandingkan menerka-nerka alasan yang sesuai maka anda bisa menyimpulkan masalah tersebut menggunakan sentiment analysis untuk merima masukan konsumen.
Sebuah brand atau marketer biasa menggunakan sentiment analysis untuk menganalisa pendapat konsumen.
Di tambah lagi, konsumen sudah biasa menggunakan social media untuk membagikan pengalaman mereka yang negatif atau positif mengenai suatu produk.
Sehingga penggunaan sentiment analysis tools dapat mengidentifikasi penyebutan dan penyampaian komentar positif dari konsumen mengenai produk anda, serta komentar negatif yang memperlihatkan ulasan buruk dan masalah yang dihadapi konsumen yang kemudian di tulis dalam postingan social media.
Pada beberapa kasus, cara ini membuat keluhan konsumen menjadi lebih mudah diperhatikan serta responsif, berkat dukungan tim layanan pelanggan yang memberi tahu komentar negatif secara real time, sehingga dapat diperbarui dalam waktu singkat.
Hal ini akan membuat pengalaman pelanggan mengenai suatu produk akan menjadi lebih mulus dan menyenangkan, sehingga mereka tidak akan ragu untuk membeli barang tersebut di kemudian hari.
Salah satu brand yang menggunakan sentiment analysis untuk mempercepat layanan konsumen, adalah UBER, dimana mereka melakukan social media monitoring dan analisa teks mengguankaan analytics tools untuk menemukan pendapat pelanggan mengenai pembaruan aplikasi yang dilakukan.
Cara ini juga dilakukan untuk mengetahui fitur yang disambut baik oleh konsumen, serta layanan yang perlu diperbarui kembali.
Analisa Pasar
Sentiment Analysis juga menawarkan beberapa variasi data yang menjadi tambahan yang baik untuk segala riset pasar.
Hal ini juga berguna dalam menganalisa segala segmen pasar, komunitas, jenis produk, fitur yang spesifik, minat konsumen, serta harapan mereka mengenai produk anda ke depannya.
Semua data ini juga memungkinkan bagi anda untuk melakukan investigasi pasar yang spesifik serta membuat proses pengambilan keputusan menjadi lebih baik berkat informasi dan data yang telah disuguhkan sebelumnya.
Menghindari Krisis di Masa Depan
Salah satu ketakutan yang dihadapi oleh pelaku usaha adalah ancaman produk dan brand merea mengalami kebangkrutan akibat tidak mampu bersaing dengan inovasi dari kompetitor lain.
Sehingga anda perlu membekali diri mengenai kebiasaan dan keinginan konsumen, agar produk yang anda jual bisa bertahan lama dengan berbagai inovasi baru yang disukai oleh pelanggan.
Di sisi lain, saat anda menggunakan sentiment analysis tools, maka anda juga akan mendapatkan informasi kata kunci secara langsung dari website, halaman berita, serta forum diskusi.
Penggunaan sentiment analysis tools juga membantu marketer dalam menerima pemberitahuan baru mengenai konten yang menerima tanggapan negatif, atau ulasan negatif dari konsumen.
Hal ini akan membantu pelaku usaha dalam memberikan reaksi yang cepat sehingga tidak timbul masalah selanjutnya yang merugikan brand anda.
Selain itu, penggunaan sentiment analysis tools juga membantu sebuah brand dalam mendeteksi keinginan serta harapan konsumen yang bisa diterapkan di waktu yang akan datang.
Cara Kerja Sentiment Analysis
Dalam melakukan pengumpulan data mengenai pendapat konsumen, maka mengumpulkan informasi secara manual akan dianggap kurang efektif dan memakan banyak waktu.
Hal ini dilakukan mengingat anda harus mengumpulkan banyak data dari berbagai tempat, seperti platform social media, berita, atau grup diskusi yang tentunya perlu analisa yang teliti.
Di sisi lain, bisa saja penggunaan sentiment analysis yang anda lakukan tidak mengumpulkan data yang sesuai atau bahkan melenceng dari informasi yang anda inginkan.
Karenanya penting bagi anda untuk menggunakan sentiment analysis tools untuk mengumpulkan berbagai data yang diinginkan.
Berikut rekomendasi website serta cara pengumpulan data yang sesuai.
Brand24
Website pertama yang bisa anda gunakan untuk melakukan kegiatan sentiment analysis adalah Brand24, dimana anda bisa mendapatkan berbagai informasi mengenai penyebutan brand atau produk anda di berbagai platform.
Salah satunya adalah penyebutan di social media terkenal, berita, podcast, forum, blog, serta website.
Caranya pun mudah dan cepat, anda cukup memasukkan kata kunci tertentu, dan kemudian dalam waktu 3 menit, maka anda akan mendapatkan berbagai informasi yang akurat serta jumlah data dari masing-masing platform.
MonkeyLearn
Website sentiment analysis kedua yang bisa anda gunakan adalah MonkeyLearn, dimana anda bisa menggunakannya dengan cara yang sama namun dengan fitur yang berbeda serta kelebihan yang ditawarkan.
Cara kerja website MonkeyLearn dalam melakukan sentiment analysis juga menggunakan analisa natural language processing serta algoritma mesin pencari yang secara otomatis menentukan emosi seseorang berdasarkan percakapan yang muncul.
Selain itu, terdapat tiga algoritma yang dapat digunakan di sentiment analysis, berdasarkan berapa banyak data yang anda perlu analisa dan keakuratannya.
Beberapa sentiment analisa yang digunakan adalah :
Rule Based : Penggunan sistem otomatis untuk menunjukkan sentiment analysis berdasarkan peraturan manual.
Rule based sendiri biasanya digunakan menggunakan seperangkat aturan buatan manusia yang membantu dalam mengidentifikasi subjektivitas, polaritas, atau subyek opini.
Automatic : Sistem berdasarkan teknik mesin pencari yang dapat dipelajari data yang dimasukkan.
Hal ini akan menggunakan teknik mesin pencarian yang digunakan untuk mengklasifikasikan sebuah masalah.
Hybrid : Sistem yang dikombinasikan dengan peraturan tertentu serta pendekatan otomatis, sehingga menggabungkan elemen berbasis aturan otomatis di satu sistem.
Keuntungan dari menggunakan sistem hybrid adalah kemampuan untuk mendapatkan informasi yang lebih akurat.
Berikut tutorial menggunakan aplikasi MonkeyLearn secara mudah dan cepat :
- Pertama, masuk ke website MonkeyLearn lalu registrasi terlebih dahulu menggunakan alamat email agar anda bisa mendapatkan berbagai fasilitas yang ditawarkan.
- Kedua, Pada halaman pertama, anda akan disajikan sebuah kolom kosong yang bisa anda isi dengan kata kunci serta anda bisa memilih template sesuai dengan kebutuhan yang diinginkan.
- Ketiga, Masukkan data yang anda inginkan, bisa melalui CSV atau menggunakan contoh data set.
- Keempat, kombinasikan kolom CSV ke halaman dashboard, pastikan anda mengisi kolom dengan kata kunci yang ingin anda analisa.
- Kelima, Setelah memasukkan data yang diinginkan maka masukkan juga nama file yang anda inginkan, agar nama file menjadi lebih baik maka anda bisa menamakannya dengan sentimen+analisa kata kunci.
- Keenam, Tunggu beberapa saat hingga data berhasil dianalisa hingga tuntas.
- Ketujuh, anda akan melihat berbagai informasi yang diinginkan melalui dashborad tersebut.
- Kedelapan, tidak hanya itu, anda juga bisa melakukan filter menggunakan sentimen atau kata kunci, serta bagikan hasil analisa melalui email ke anggota lainnya.
Sumber:
Responses