Preloader
Bagaimana Membaca Emosional Pelanggan melalui Sentimen Voice

Bagaimana Membaca Emosional Pelanggan melalui Sentimen Voice Analysis?

Dalam lingkungan sehari-hari di social media, publik atau audiens pasti memiliki sentimen atau sikap terhadap hal-hal yang mereka tunjukkan kepada sebuah produk atau layanan bisnis. Hal ini dinamakan sentiment voice meaning, sedangkan tools atau strategi bisnis yang bisa membaca emosional pelanggan adalah sentiment voice analysis. Mungkin diantara audiens potensial bisnis kamu ada yang nyaman menonton video YouTube untuk konten yang lebih mendalam, sedangkan platform TikTok sebagai informasi video populer yang paling disenangi. Nah, penilaian-penilaian tersebut adalah sentimen atau hal yang wajar dilakukan sebagai bentuk interaksi di social media.

Namun, sebagai pebisnis, sentimen kolektif cukup masif dilakukan. Dengan menciptakan hasil dari respon pengguna social media di platform bisnis (target market). Oleh karena itu, untuk mengetahui reaksi emosional pelanggan, terciptalah strategi sentiment voice analysis dengan fungsi dan cara kerja marketer brand bisnis.

Fungsi Sentiment Voice

Sentimen Voice Analysis memiliki beberapa fungsi yang bermanfaat dalam konteks bisnis dan layanan pelanggan. Berikut adalah beberapa fungsi Sentiment Voice Analysis yang bisa dihasilkan:

  • Mudah Memahami Pelanggan: Dengan menganalisis sentiment voice meaning, perusahaan dapat memahami lebih baik bagaimana pelanggan merasa tentang produk, layanan, atau pengalaman mereka. Informasi ini membantu perusahaan mengidentifikasi kekuatan dan kelemahan dalam layanan pelanggan mereka, serta mengetahui area di mana mereka perlu melakukan perbaikan atau penyempurnaan.
  • Dapat Mengukur Kepuasan Pelanggan: Sentiment Voice Analysis dapat digunakan untuk mengukur tingkat kepuasan pelanggan secara lebih objektif. Dengan menganalisis sentimen dalam percakapan pelanggan, perusahaan dapat mengidentifikasi emosional pelanggan yang merasa puas atau tidak puas dengan produk atau layanan mereka. Ini membantu perusahaan dalam mengukur tingkat kepuasan pelanggan secara menyeluruh dan mengidentifikasi tren yang berpotensi berdampak pada loyalitas pelanggan.
  • Mengidentifikasi Isu atau Masalah Pelanggan: Dalam percakapan, fungsi sentiment voice analysis ini membantu bisnis mengidentifikasi isu-isu atau masalah yang dialami oleh pelanggan. Misalnya, jika analisis sentimen menunjukkan banyak sentimen negatif dalam beberapa percakapan, perusahaan dapat dengan cepat mengidentifikasi masalah yang muncul dan mengambil langkah-langkah untuk memperbaiki masalah tersebut.
  • Meningkatkan Layanan Pelanggan: Dengan memahami fungsi sentiment voice meaning pelanggan, perusahaan dapat meningkatkan layanan pelanggan. Misalnya, jika analisis sentimen menunjukkan bahwa pelanggan sering merasa frustasi dengan waktu tanggapan yang lambat, pebisnis dapat mengambil langkah-langkah untuk meningkatkan kecepatan respon dalam menangani pertanyaan atau keluhan pelanggan.
  • Peluang Pemasaran: Fungsi sentiment voice analysis dapat membantu perusahaan mengidentifikasi peluang pemasaran baru. Dengan memahami apa yang disukai dan dihargai oleh pelanggan, bisnis dapat mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif dan sesuai dengan preferensi dan kebutuhan pelanggan mereka.

Dengan menggunakan Sentimen Voice Analysis, perusahaan dapat mendapatkan wawasan berharga tentang sentimen dan emosi pelanggan mereka. Hal ini membantu perusahaan dalam mengambil keputusan yang lebih baik, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan membangun hubungan yang lebih kuat dengan pelanggan.

Bagaimana cara kerja sentiment voice analysis?

Algoritma sentiment voice analysis dapat mengidentifikasi kata benda, kata kerja, kata sifat, hingga kata keterangan yang digunakan oleh marketer campaign. Sumber analisa bisa berupa teks, suara, serta indikator emosional lainnya yang bisa menghasilkan kesan positif atau negatif terhadap sebuah produk atau layanan.

Kemudian setelah teks di input (submit), deretan kata itu akan diubah menjadi bahasa sistem atau dikenal sebagai tokenisasi. Berikutnya, berdasarkan set kamus kosakata didapatkan, token itu akan difilter sedemikian rupa sebelum diklasifikasikan (generated). Terakhir, akan muncul sentiment class yang dapat dibaca sebagai insights sentimen. 

Cara kerja sentimen analisis pelanggan yang canggih bisa membaca sentimen emosional pelanggan layaknya penilaian manusia secara langsung. Sebagai contoh ketika kamu berinteraksi dengan bot e-commerce, ia bisa dengan tepat merespons keluhanmu. Jadi, jangan heran kalau keberhasilan itu adalah hasil kerja dari sentiment voice analysis.

6 langkah tepat bisnis melakukan Sentiment Voice Analysis

Analisis sentimen suara atau Sentiment Voice Analysis adalah proses menganalisis dan memahami emosional atau sentimen yang terkandung dalam aktivitas pelanggan. Dengan menggunakan teknologi pengolahan bahasa alami dan pemrosesan sinyal suara, Sentiment Voice Analysis dapat mengidentifikasi dan mengklasifikasikan sentimen positif, negatif, atau netral dalam ucapan atau percakapan pelanggan.

Berikut adalah langkah-langkah umum untuk melakukan sentiment voice analysis:

1. Pengumpulan Data

Kumpulkan rekaman suara pelanggan yang ingin dianalisis. Rekaman suara ini bisa berupa percakapan telepon, rekaman panggilan layanan pelanggan, atau setiap sumber suara lainnya yang relevan.

2. Transkripsi

Konversikan rekaman suara menjadi teks menggunakan teknologi pengenalan suara (speech recognition). Ada beberapa API dan alat yang tersedia secara komersial untuk melakukan tugas ini. Pastikan transkripsi teks yang dihasilkan akurat dan sesuai dengan ucapan pelanggan.

3. Pra-pemrosesan Teks

Lakukan pra-pemrosesan pada transkripsi teks untuk membersihkan data dan menghilangkan unsur-unsur yang tidak relevan seperti tanda baca, kata-kata pengisi, atau kata-kata umum yang tidak memberikan informasi sentimen.

4. Analisis Sentimen

Terapkan algoritma analisis sentimen pada teks yang sudah dibersihkan. Ada beberapa pendekatan yang dapat digunakan, termasuk pendekatan berbasis aturan, pembelajaran mesin, atau penggunaan model bahasa yang telah dilatih sebelumnya. Algoritma ini akan memberikan label sentimen kepada setiap transkripsi teks yang mewakili sentimen positif, negatif, atau netral.

5. Validasi dan Evaluasi

Lakukan validasi dan evaluasi terhadap hasil analisis sentimen yang dihasilkan. Bandingkan dengan data sentimen yang sudah diketahui sebelumnya atau lakukan evaluasi manusiawi untuk memastikan keakuratan dan konsistensi hasil analisis.

6. Interpretasi Hasil

Analisis sentimen akan menghasilkan data tentang sentimen pelanggan, seperti proporsi sentimen positif, negatif, atau netral. Gunakan hasil ini untuk memahami kecenderungan umum pelanggan dan menentukan langkah-langkah tindak lanjut yang sesuai.

Penting untuk dicatat bahwa analisis sentimen suara adalah bidang yang terus berkembang, dan ada berbagai teknik dan alat yang tersedia. Bisnis kamu mungkin perlu mengkombinasikan pendekatan yang berbeda dalam menyesuaikan metode sentiment voice analysis.

Untuk itu, konsultasikan segera dan jalin kerjasama dengan creative digital marketing agency IDEOWORKS sekarang juga! IDEOWORKS dapat membantu menghasilkan insight jadi modal evaluasi bisnis tentang sentiment voice analysis.

Let’s talk about your brand