Pentingnya Sentiment Analysis Terhadap Bisnis, Kenali 5 Tipe Berikut Ini

Pentingnya Sentiment Analysis Terhadap Bisnis, Kenali 5 Tipe Berikut Ini

Dalam kehidupan bisnis sehari-hari, pasti kamu sebagai marketer atau customer memiliki nilai sentimen atau sikap terhadap suatu hal dengan makna dan emosi tersirat (ini disebut sentiment voice meaning). Makna tersebut bisa dipahami sebagai proses sentiment analysis. Proses sentimen ini sangat penting untuk mengetahui apakah tingkat emosional customer terhadap brand  brand bernada positif, negatif, atau netral (customer sentiment voice). Dengan mengetahui makna tersebut, maka kamu sebagai pebisnis bisa mengambil langkah yang tepat terhadap kemajuan bisnis. Penasaran dengan sentiment analysis mampu meningkatkan bisnis, kenali tipe-tipe analisis berikut ini? Ada berapa banyak tipe analisis ini? Yuk, simak sampai habis ulasan di artikel ini, ya!

Apa itu Sentiment Analysis?

Sentiment analysis atau sentiment voice analysis dikenal sebagai proses penggunaan text analytics untuk mendapatkan data dari berbagai platform pemasaran social media bisnis. Tujuan sentiment voice analysis adalah memperoleh opini dari pengguna yang terdapat pada platform tersebut,

Dari miliaran data yang tersaji setiap hari melalui internet, sentiment analysis berperan sebagai tools yang menghubungkan seluruh data. Dengan begitu, perusahaan bisnis dapat memperoleh masukan dari customer secara efisien.

Selain itu, sentiment analysis merupakan bagian dari Natural Language Processing (NLP) yang bisa membangun sistem untuk mengenali dan membentuk opini dalam bentuk teks. Informasi berbentuk teks saat ini banyak dilakukan di beberapa format social media, blog maupun situs berisi review. Bisnis dengan bantuan sentiment voice analysis tersebut, membuat analisa yang sebelumnya tidak terstruktur menjadi data yang lebih akurat atau terstruktur.

Bagaimana cara mengenali sentiment voice analysis terhadap bisnis?

Dari data yang terstruktur tersebut dapat menjelaskan opini masyarakat atau customer mengenai produk, brand, layanan, hingga topik pemasaran. Pebisnis bisa memanfaatkan data-data tersebut untuk membuat analisis marketing, review produk, feedback produk, dan layanan customer sentiment voice. Untuk menghasilkan opini yang dibutuhkan, tentunya sentiment analysis tidak hanya mengenali opini dari teks. Proses yang bisa dilakukan sebagai opini mining perlu bekerja dengan mengenali tiga aspek berikut ini:

  • Subjek: Analysis topik apa yang ingin atau sedang dibicarakan.
  • Polaritas: Apakah opini tersebut bersifat positif atau negatif
  • Pemegang opini: Publik atau masyarakat yang mengeluarkan opini tersebut

Setelah mengenali ketiga aspek tersebut, sentiment analysis kemudian membedakan dua kategori, fakta dan opini. Nantinya, fakta mengenali ekspresi objektif mengenai sesuatu. Sementara opini menjadi ekspresi subjektif masyarakat yang menggambarkan sentimen, perasaan, maupun penghargaan terhadap sesuatu hal.

Tipe-Tipe Sentiment Analysis terhadap Bisnis

Ada berbagai sentiment analysis bisnis yang dapat digunakan oleh marketer untuk mengetahui seberapa besar respon pengguna terhadap produk maupun layanan. Mulai dari melihat polaritas konsumen hingga mengidentifikasi niat pengguna lainnya. Beberapa tipe sentiment analysis yang dapat pebisnis ketahui antara lain:

Fine-Grained Sentiment Analysis – Respon dengan beberapa kategori

Sentiment analysis berikut ini menjadi salah satu jenis respon yang paling umum. Fokus utama sentimen ini terdapat pada tingkat polaritas pendapat atau sentiment voice analysis. Tipe analisis ini akan mengelompokkan respon dengan beberapa kategori, yaitu sangat positif, positif, netral, negatif, sangat negatif.

Emotion Detection – Mendeteksi emosi menggunakan lexicons

Tipe selanjutnya adalah emotion detection atau jenis analisis dengan tujuan mendeteksi emosional konsumen seperti bahagia, kemarahan, kesedihan, dan kecewa. Sistem yang digunakan marketer dalam hal ini menggunakan lexicons, yaitu daftar kata dan emosi yang disampaikan atau algoritma pembelajaran mesin yang kompleks. Dengan mendeteksi emosi lexicons, pengguna bisa mengekspresikan emosi dengan cara yang berbeda, tergantung dari kata-kata yang digunakan. Ada beberapa contoh kata yang mengekspresikan kemarahan dengan kata, “membunuh”, “buruk”, atau “jelek”. Sedangkan kata-kata mengungkapkan kebahagiaan dengan “bagus”, “keren”, atau “mantap”.

Baca Juga  Ciri-ciri Brand yang Membutuhkan Jasa Social Media Creative Agency

Inilah mengapa emotion detection perlu untuk mengenali berbagai ekspresi konsumen bisnis agar hasil yang akurat bisa menjadi pertimbangan campaign tepat di kemudian hari.

Intent Sentiment Analysis – Mengidentifikasi message pengguna

Sentimen berikutnya bertujuan untuk mengidentifikasi dan menggali motivasi di balik message pengguna untuk melihat keluhan, saran, pertanyaan, pendapat, atau justru penghargaan terhadap produk bisnismu.

Aspect Based Sentiment Analysis – Aspek sentimen produk bisnis

Pada tipe ini kamu bisa berfokus pada elemen-elemen yang spesifik dari produk bisnis. Analisis berbasis aspek ini memungkinkan produk berhubungan langsung dengan sentimen spesifik pengguna dengan berbagai aspek produk dan layanan. Karena kamu ingin memahami aspek atau fitur tertentu yang disebutkan dengan cara positif, netral maupun negatif. Berbeda dengan emotion detection, sentimen ini menggunakan analisis atau kalimat yang lebih panjang seperti, “saya suka dengan kualitas baterai ini”. Dari kalimat tersebut, maka dipastikan analisis untuk mengungkapkan pendapat positif tentang produk itu.

Multilingual Sentiment Analysis – Mendeteksi teks secara otomatis

Tipe ini merupakan sentimen yang cukup sulit, dengan banyak sekali preprocessing dan sumber daya yang terlibat. Ada sumber dari internet—lexicons sentimen—tapi ada yang perlu dibuat kodenya ketika digunakan. Contohnya corpora yang sudah bisa diterjemahkan atau algoritma noise detection. Di sini kamu bisa mendeteksi bahasa dalam teks secara otomatis dengan beberapa tools. Kemudian bisa langsung melatih model sentiment analysis khusus untuk klasifikasi teks atau bahasa yang dipilih.

Jadi dari kelima tipe sentiment analysis tersebut, mana yang kira-kira cocok digunakan untuk mendorong kemajuan bisnis kamu? Pentingnya memilih tipe analisis yang digunakan dalam berbisnis tidak boleh sembarangan, Contohnya seperti Fine-grained sentiment analysis yang lebih cocok digunakan bisnis e-commerce. Dengan Emotion Detection yang bisa langsung digunakan untuk melihat ekspresi yang berbeda-beda dari sebuah kalimat. Kemudian ada Aspect based sentiment analysis dapat memberikan hasil berdasarkan pendapat yang disukai atau tidak dalam komentar. Sedangkan, multilingual sentiment analysis harus memiliki daftar berbagai macam bahasa yang terus di-update secara berkala agar semakin banyak kosakatanya.

Setelah mengenal tipe-tipe sentiment analysis di atas, kamu sebagai pebisnis harus memahami bagaimana cara menggunakan, menyesuaikan, dan menargetkan dalam berbagai metode atau kasus dari sebuah pemasaran bisnis. Hubungi segera Digital Marketing Agency IDEOWORKS yang bisa membantu mendistribusikan tipe mana yang cocok untuk bisnis kamu. Dengan strategi sentiment voice analysis, kamu bisa memanfaatkan pendapat, komentar, makna dari para pengguna produk jadi lebih baik lagi.



Let’s talk about your brand

    Add comment: