Memanfaatkan Kekuatan Analisis Sentimen AI – 10 Manfaat dan Kasus Penggunaan untuk Bisnis

Memahami dan terhubung dengan pikiran dan emosi pelanggan telah menjadi hal yang penting dalam dunia yang berpusat pada pelanggan ini. Penelitian mengungkapkan bahwa 95% konsumen biasanya memeriksa ulasan online sebelum membuat keputusan pembelian. Menariknya, 58% dari individu ini bahkan bersedia menginvestasikan lebih banyak uang pada produk yang didukung oleh merek yang mendapat ulasan positif.

86% konsumen bersedia membayar lebih untuk pengalaman pelanggan yang baik. Berdasarkan data tersebut, proses pembelian yang meliputi kontak awal dan bantuan pasca penjualan memiliki dampak yang lebih besar terhadap keputusan pembelian dibandingkan produk itu sendiri.

Hal ini menunjukkan bahwa opini pelanggan sangatlah penting. Di sinilah analisis sentimen AI memainkan peran penting. Ini berfungsi sebagai alat cerdas yang membantu bisnis dalam memahami pikiran dan emosi pelanggan mereka. Analisis sentimen berbasis AI juga membantu bisnis mengidentifikasi tren pelanggan, sehingga memungkinkan mereka mengambil keputusan yang tepat. Selain itu, ini membantu bisnis untuk mengembangkan strategi layanan pelanggan yang lebih baik, yang dapat meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan.

Artikel ini membahas sepuluh manfaat AI untuk analisis sentimen bagi bisnis serta contoh nyata bagaimana AI mengubah cara perusahaan beroperasi dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Apa itu Analisis Sentimen Berbasis AI?

Analisis sentimen AI, juga dikenal sebagai analisis sentimen atau penambangan opini, adalah teknologi canggih yang mengotomatiskan pemeriksaan data teks untuk menentukan sentimen yang diungkapkan atau nada emosional. Teknologi ini memanfaatkan teknik kecerdasan buatan (AI) dan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk menganalisis dan memahami emosi, opini, dan informasi subjektif yang disampaikan melalui bahasa tertulis atau lisan.

NLP memungkinkan komputer untuk memahami dan menafsirkan bahasa manusia, mencakup nuansa, konteks, dan sentimen. Sementara itu, algoritme pembelajaran mesin memainkan peran integral dalam analisis sentimen dengan dilatih pada kumpulan data ekstensif dengan sentimen berlabel. Pelatihan ini memungkinkan mereka mengidentifikasi pola dan hubungan antara kata, frasa, dan sentimen. Akibatnya, algoritme yang diberdayakan ini dapat secara otomatis mengklasifikasikan data teks baru berdasarkan sentimen.

Algoritme AI menganalisis dan menafsirkan sentimen manusia melalui proses yang terdefinisi dengan baik. Pertama, data teks melewati pra-pemrosesan untuk menghilangkan informasi yang tidak relevan, sehingga algoritme dapat fokus pada konten yang bermakna. Selanjutnya, fitur-fitur yang relevan diekstraksi dari teks dan diubah menjadi representasi numerik yang dapat diproses oleh model pembelajaran mesin dalam langkah yang disebut ekstraksi fitur. Model ini dilatih menggunakan data berlabel, yang mencakup sampel teks dengan label sentimen yang diketahui. Pelatihan ini memungkinkan mereka memprediksi sentimen dalam data teks baru yang tidak berlabel.

Analisis sentimen AI adalah teknologi serbaguna yang dapat diterapkan untuk menganalisis berbagai jenis data, termasuk teks tertulis, konten media sosial, ulasan produk, dan masukan pelanggan. Tujuan utamanya berkisar pada penilaian sentimen yang diungkapkan di berbagai platform dan domain. Misalnya, ini biasanya digunakan untuk mengetahui sentimen publik di platform media sosial, memantau kepuasan pelanggan melalui ulasan produk, dan mengevaluasi analisis sentimen dalam masukan pelanggan. Aplikasi analisis sentimen ini menawarkan wawasan berharga bagi bisnis dan individu, memungkinkan mereka untuk lebih memahami dan merespons sentimen manusia.

10 Manfaat dan Kasus Penggunaan Analisis Sentimen AI

AI untuk analisis sentimen memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti mengenai emosi dan opini pelanggan, sehingga membantu proses pengambilan keputusan. Berikut 10 manfaat analisis sentimen AI beserta contoh kasus penggunaannya:

1. Manajemen Reputasi

Salah satu manfaat analisis sentimen AI yang paling penting bagi bisnis apa pun adalah memahami persepsi publik terhadap mereknya. Hal ini sangat penting bagi perusahaan teknologi, merek pakaian, dan hampir semua jenis bisnis. Di sinilah AI untuk analisis sentimen menjadi berharga. Mari kita ketahui cara kerjanya:

• Pengawasan Perasaan Merek: Dengan menggunakan analisis sentimen berbasis AI, perusahaan dapat memantau dengan cermat persepsi publik terhadap merek mereka. Hal ini memerlukan perhatian tidak hanya pada komentar-komentar positif tetapi juga pada umpan balik negatif atau bahkan netral.
• Memperhatikan Perasaan Spesifik: Analisis sentimen memungkinkan identifikasi emosi spesifik yang diungkapkan oleh pelanggan. Ini membantu dalam memahami berbagai perasaan, termasuk kebahagiaan, frustrasi, dan segala sesuatu di antaranya. Analisis ini memberikan wawasan berharga mengenai sentimen pelanggan.
• Menemukan Pola dan Tren: Dengan menganalisis umpan balik pelanggan dalam jumlah besar, analisis sentimen dapat mengidentifikasi pola dan tren yang berulang. Ini seperti mengidentifikasi topik percakapan populer di antara banyak orang.
• Memperhatikan individu yang berpengaruh: Orang-orang ini mempunyai pengaruh besar terhadap opini publik. Dengan menggunakan analisis sentimen, bisnis dapat mengidentifikasi tokoh-tokoh penting ini dan berkolaborasi dengan mereka untuk meningkatkan reputasi dan kedudukan merek mereka.

Mari kita lihat bagaimana KFC melakukannya:

KFC adalah contoh utama bagaimana analisis sentimen AI dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan merek. Sementara restoran lain berupaya mempromosikan pilihan yang lebih sehat dan hal-hal positif, KFC mengambil pendekatan yang berbeda. Menyadari kekuatan reputasi mereka saat ini, mereka memilih strategi alternatif dibandingkan menerapkan perubahan drastis. Taktik mereka? Merangkul sisi menyenangkan dan memulai perjalanan yang menyenangkan tanpa mengorbankan identitas mapan mereka.

KFC memasukkan unsur-unsur budaya populer, seperti simbol terkenal dan lelucon internet, untuk mempromosikan makanan mereka. Pendekatan ini menghidupkan kembali minat masyarakat terhadap KFC. Dengan memanfaatkan analisis sentimen, mereka dapat mengevaluasi efektivitas strategi mereka dan melakukan perbaikan untuk lebih meningkatkan merek mereka.

1. Analisis Produk

Analisis sentimen berbasis AI tidak hanya mencakup merek; ini juga memberikan wawasan berharga dalam memahami produk. Ini bisa menjadi alat canggih, berfungsi seperti pendengar yang penuh perhatian yang menangkap pendapat orang tentang berbagai aspek produk, kinerjanya, fitur unik, dan pengalaman pengguna.

Pada tahap awal pengembangan produk baru, perusahaan perlu memprioritaskan kepentingannya. Menguji produk dengan benar dengan pengguna sebenarnya menjadi penting untuk memastikan kualitasnya. Di sinilah AI untuk analisis sentimen memainkan peran penting. Ini membantu perusahaan mengukur masukan pengguna dan melakukan perbaikan yang diperlukan.

Pada tahap ini, analisis sentimen AI melakukan beberapa tugas penting:

• Mengumpulkan Umpan Balik: Proses ini melibatkan pengumpulan semua komentar dan pendapat yang diungkapkan oleh orang-orang mengenai produk.
• Menyortir Umpan Balik: Ini memungkinkan Anda melihat apa yang disukai dan tidak disukai orang tentang aplikasi.
• Memahami Apa yang Penting: Alat ini menentukan aspek utama dari umpan balik, seperti menyoroti diskusi tentang kecepatan produk atau kemudahan penggunaan.
• Belajar dari orang lain: Ini melibatkan analisis umpan balik dan opini tentang produk serupa yang ditawarkan oleh perusahaan lain untuk meningkatkan produk mereka. Wawasan tersebut membantu mereka melakukan perbaikan yang selaras dengan kebutuhan dan preferensi pelanggan sekaligus memastikan penawaran keseluruhan yang lebih baik.

Sekarang, mari kita lihat bagaimana Google menggunakannya:

Google dengan rajin memperhatikan masukan pengguna. Daripada memeriksa komentar satu per satu, mereka menganalisis secara menyeluruh perspektif yang lebih luas. Apakah opini publik terhadap Chrome cenderung positif atau negatif? Mereka menilai apakah sebagian besar orang mempunyai pendapat yang mendukung atau tidak mendukung Chrome. Secara khusus, fokusnya terletak pada pengumpulan masukan tentang berbagai aspek Chrome. Ini termasuk kinerjanya, opsi yang dapat disesuaikan, fitur keamanan, dan estetika visual.

1. Analisis Suara Pelanggan

Untuk memastikan keberhasilan bisnis apa pun, pemahaman menyeluruh tentang preferensi dan kebutuhan pelanggan Anda menjadi sangat penting. Ini seperti membidik suatu target, Anda harus mengidentifikasi lokasinya dengan tepat dan menggunakan alat yang tepat untuk mencapainya secara akurat.

Namun, ada aspek yang menantang untuk dipertimbangkan: pemikiran dan opini pelanggan Anda tersebar di berbagai platform, sehingga sulit untuk dikonsolidasikan. Terkadang, perspektif mereka terhadap produk Anda bisa sangat beragam. Di sinilah analisis sentimen pelanggan menjadi berharga. Ini membantu dalam berbagai aspek:

• Memahami Audiens Anda: Mari kita ambil contoh sebuah department store, di mana Anda ingin mengetahui keinginan berbagai kelompok pembeli. Analisis sentimen berbasis AI siap membantu Anda, memeriksa berbagai segmen pelanggan dan menentukan kebutuhan, ekspektasi terhadap produk serupa, dan pilihan yang mereka sukai.
• Analisis Umpan Balik Pelanggan: Pertimbangkan suatu produk, seperti hotel, dan keinginan untuk meningkatkannya berdasarkan masukan pelanggan. Analisis sentimen mengevaluasi komentar langsung dan tidak langsung tentang hotel. Ini seperti mendengarkan pelanggan secara aktif saat mereka mengungkapkan pengalamannya.

Sekarang, mari kita lihat bagaimana Tripadvisor menggunakannya:

TripAdvisor, sebuah platform yang didedikasikan untuk ulasan perjalanan, unggul dalam memanfaatkan analisis sentimen berbasis AI untuk memproses jumlah masukan yang diterima dari wisatawan secara efektif. Metode ini memungkinkan mereka mengidentifikasi wawasan penting dalam ulasan pelanggan dan meningkatkan layanan mereka.

1. Analisis Pesaing Riset Pasar

Riset pasar adalah aspek penting dalam memahami lingkungan bisnis. Menggabungkannya dengan analisis pesaing memberikan pandangan pasar yang komprehensif. Analisis pesaing adalah kasus penggunaan analisis sentimen AI yang berharga. Prosesnya melibatkan analisis merek Anda serta bagaimana persepsi pesaing Anda. Analisis sentimen dapat memberikan wawasan yang berguna dalam konteks ini. Mari kita jelajahi manfaatnya:

• Mengumpulkan Data dari Berbagai Sumber: Analisis sentimen mampu mengumpulkan data dari berbagai platform. Ini termasuk konten buatan pengguna seperti komentar dan ulasan, konten influencer, artikel berita, dan bahkan konten yang diproduksi oleh pesaing Anda. Hal ini memungkinkan Anda memperoleh pandangan komprehensif tentang sentimen seputar merek atau industri Anda.
• Mengekstraksi Wawasan: Dalam proses menganalisis data ini, wawasan berharga dapat diperoleh mengenai persepsi pasar secara keseluruhan, aspek spesifik, dan penerimaannya, serta sentimen konsumen terhadap pesaing Anda.

Sekarang, mari kita telusuri bagaimana perusahaan teknologi terkemuka seperti Apple memanfaatkan analisis sentimen berbasis AI untuk melakukan riset pasar dan menganalisis pesaing. Dengan memanfaatkan analisis sentimen, Apple memperoleh wawasan berharga mengenai persepsi dan sikap pelanggan, memungkinkan mereka mengambil keputusan berdasarkan masukan yang diterima.

Dengan menganalisis pesaing dan pergerakan pasar mereka, Apple memperoleh wawasan berharga. Wawasan ini mencakup berbagai aspek, seperti proposisi nilai merek mereka, kemampuan pemecahan masalah, pengenalan fitur baru, dan pencapaian penting.

1. Analisis Umpan Balik Dukungan Pelanggan

Dukungan pelanggan adalah area utama di mana analisis sentimen dapat memberikan dampak yang signifikan. Ini melibatkan pemahaman dan respons yang efektif terhadap umpan balik pelanggan. Mari kita ketahui bahwa analisis sentimen berbasis AI memainkan peran penting dalam konteks ini:

• Wawasan tentang Persepsi Pelanggan: Analisis sentimen membantu bisnis mengukur persepsi pelanggan terhadap produk atau layanan mereka. Analisis ini mengungkapkan kesan keseluruhan yang dimiliki pelanggan, baik positif maupun negatif. Selain itu, ini memberikan analisis mendalam terhadap elemen produk tertentu dan bahkan dapat mengevaluasi efektivitas layanan. Analisis terperinci dapat mencakup aspek-aspek seperti waktu respons atau kualitas interaksi.
• Otomatisasi dengan Analisis Intent: Dapat mengotomatiskan kueri rutin. Ini termasuk pertanyaan umum atau permintaan informasi tentang penggunaan produk. Dengan mengotomatiskan proses ini, dukungan pelanggan menjadi lebih efisien, sehingga menghasilkan respons yang cepat dan efisien.
• Prioritas Pelanggan dan Manajemen Alur Kerja: Ini melibatkan praktik memprioritaskan pelanggan berdasarkan sentimen mereka. Pendekatan ini memastikan bahwa pelanggan yang tidak puas segera dilayani. Misalnya, jika pelanggan menyatakan ketidakpuasannya, tiketnya dapat diprioritaskan untuk penyelesaian yang lebih cepat.

Sekarang, mari kita jelajahi contoh analisis sentimen AI di mana perusahaan secara efektif memanfaatkan analisis sentimen berbasis AI dalam proses dukungan pelanggan mereka.

T-Mobile menggunakan analisis sentimen dengan AI untuk memeriksa masukan pelanggan dan mengidentifikasi masalah umum. Dengan memanfaatkan analisis sentimen AI generatif, T-Mobile dengan cepat mendeteksi area yang menjadi perhatian dan segera mengatasinya. Pendekatan proaktif ini menghasilkan pengurangan keluhan pelanggan sebesar 73%.

Ford memanfaatkan AI canggih untuk analisis sentimen guna menganalisis masukan pelanggan secara cermat dan mengidentifikasi tren yang muncul terkait kinerja kendaraan dan kepuasan pelanggan secara keseluruhan. Analisis real-time ini memungkinkan Ford untuk dengan cepat menunjukkan masalah atau area apa pun yang perlu ditingkatkan pada kendaraan dan layanan mereka, sehingga memastikan peningkatan berkelanjutan dilakukan.

1. Wawasan Pelanggan Waktu Nyata

Analisis sentimen berbasis AI merevolusi cara bisnis mengumpulkan wawasan pelanggan secara real-time. Analisis sentimen di media sosial mencapai hal ini dengan secara aktif memantau platform media sosial, situs ulasan, dan berbagai saluran online. Kemampuan ini memberdayakan perusahaan untuk segera mendapatkan umpan balik dan terus mengetahui perkembangan sentimen pelanggan yang dinamis.

Mari kita pahami ini dengan contoh Airbnb:

Airbnb, pemain terkemuka di industri akomodasi global, menggunakan analisis sentimen AI generatif untuk memantau secara dekat interaksi antara tamu dan tuan rumah. Pendekatan proaktif ini melibatkan analisis sentimen yang diungkapkan dalam ulasan tamu dan pesan yang dipertukarkan antar pengguna. Dengan melakukan hal ini, Airbnb dapat dengan cepat mengidentifikasi permasalahan dan kekhawatiran yang muncul secara real-time.

Misalnya, ketika beberapa tamu menyatakan ketidakpuasan terhadap kebersihan properti tertentu atau melaporkan masalah keamanan melalui pesan, algoritme analisis sentimen Airbnb dengan cepat mengidentifikasi sentimen tersebut. Deteksi dini ini memungkinkan Airbnb mengambil tindakan segera dengan berkomunikasi dengan tuan rumah untuk mengatasi masalah kebersihan atau memverifikasi protokol keselamatan.

1. Optimasi Pengembangan Produk

Analisis sentimen berbasis AI telah merevolusi pengembangan produk, memberikan wawasan berharga bagi bisnis mengenai preferensi dan permasalahan pelanggan. Ini berfungsi sebagai alat panduan dalam kompleksitas pengoptimalan penawaran dengan menganalisis umpan balik dan ulasan pelanggan. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mendapatkan pemahaman lebih dalam tentang apa yang benar-benar disukai audiens mereka dan mengidentifikasi area yang memerlukan perbaikan.

Mari kita pahami ini dengan contoh Amazon:

Amazon, raksasa e-commerce global yang terkenal, menggunakan analisis sentimen untuk memeriksa dengan cermat sejumlah besar ulasan pelanggan. Dengan memanfaatkan analisis tingkat lanjut ini, Amazon memperoleh wawasan berharga yang secara langsung memengaruhi strategi pengembangan produknya. Misalnya, ketika pelanggan secara konsisten memuji fitur tertentu seperti ketahanan luar biasa atau kemudahan penggunaan, analisis sentimen dengan AI akan mengungkap pola ini.

Untuk menerapkan wawasan pelanggan, Amazon membagi proses menjadi beberapa langkah yang dapat ditindaklanjuti. Mereka memprioritaskan peningkatan produk yang selaras dengan preferensi pelanggan, memastikan bahwa iterasi di masa depan akan mempertahankan atau memperkuat kekuatan ini. Selain itu, Amazon secara strategis menyoroti fitur-fitur luar biasa ini dalam kampanye pemasaran mereka untuk menjalin hubungan yang lebih dalam dengan audiens target mereka.

Penggunaan AI oleh Amazon untuk analisis sentimen menunjukkan bagaimana bisnis dapat mengoptimalkan pengembangan produk dengan secara aktif mendengarkan masukan pelanggan. Hal ini meningkatkan kepuasan dan juga memastikan pengiriman produk yang benar-benar memenuhi permintaan pasar.

1. Kampanye Pemasaran yang Dipersonalisasi

Analisis sentimen berbasis AI sangat penting dalam membantu bisnis mengembangkan kampanye pemasaran yang sangat personal. Dengan memahami sentimen pelanggan individu atau segmen pelanggan, perusahaan dapat menyesuaikan pesan dan konten pemasaran mereka agar dapat diterima secara mendalam oleh audiens mereka pada tingkat pribadi.

Mari kita pahami dengan contoh Spotify:

Spotify adalah layanan streaming musik yang banyak digunakan yang memanfaatkan analisis sentimen berkemampuan AI untuk menyusun daftar putar dan rekomendasi yang dipersonalisasi untuk penggunanya. Dengan memeriksa sentimen pengguna terhadap berbagai genre musik, artis, dan lagu, mesin rekomendasi Spotify dapat membuat daftar putar yang memenuhi preferensi unik setiap pengguna. Personalisasi tingkat tinggi ini membuat pengguna tetap terlibat dan puas dengan platform.

1. Analisis Prediktif

Analisis sentimen berbasis AI lebih dari sekadar memahami sentimen saat ini. Ini juga berfungsi sebagai alat yang ampuh untuk analisis prediktif, yang memberi manfaat bagi bisnis dalam berbagai cara. Dengan menganalisis data sentimen historis, perusahaan dapat memprediksi tren sentimen pelanggan di masa depan dan menyesuaikan strategi mereka. Hal ini memungkinkan mereka mengambil keputusan yang tepat terkait peluncuran produk, kampanye pemasaran, dan aspek penting lainnya dalam operasi mereka.

IBM menyertakan analisis sentimen sebagai bagian dari rangkaian layanan Watson-nya. Layanan ini banyak digunakan di berbagai industri seperti keuangan dan kesehatan. Analisis sentimen membantu bisnis di sektor ini memprediksi tren pasar, memahami perilaku pelanggan, dan mengidentifikasi risiko yang muncul. Misalnya saja analisis sentimen di bidang keuangan atau lembaga keuangan yang memanfaatkan analisis sentimen untuk menganalisis tren terkait indikator ekonomi. Hal ini memungkinkan mereka membuat keputusan investasi yang tepat yang mengoptimalkan profitabilitas sekaligus meminimalkan potensi kerugian.

1. Mitigasi risiko

Karyawan yang bahagia dan puas memiliki kemungkinan lebih tinggi untuk memberikan pengalaman pelanggan yang luar biasa. Bisnis dapat memanfaatkan analisis sentimen secara internal untuk menilai kepuasan karyawan dan menentukan area yang perlu ditingkatkan di tempat kerja. Hal ini pada gilirannya akan mendorong tenaga kerja yang lebih termotivasi dan produktif.

Misalnya, UnitedHealth Group, adalah perusahaan terkenal yang menggunakan analisis sentimen di bidang Kesehatan. Perusahaan ini menggunakan analisis sentimen yang didukung AI untuk mengukur sentimen karyawan melalui survei umpan balik. Hal ini memungkinkan mereka memperoleh wawasan berharga tentang perspektif karyawan mengenai kondisi tempat kerja, manajemen, dan tunjangan. Identifikasi area di mana karyawan mengungkapkan ketidakpuasan akan memberdayakan UnitedHealth Group untuk secara proaktif mengatasi permasalahan ini dan mendorong angkatan kerja yang lebih bahagia dan lebih terlibat. Pada akhirnya, hal ini berdampak positif pada kualitas layanan yang diberikan kepada pelanggan.

Kesimpulan

Analisis sentimen berbasis AI memungkinkan bisnis untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang pelanggan mereka, meningkatkan reputasi merek, dan mengoptimalkan produk/layanan. Ini menawarkan wawasan waktu nyata, mengidentifikasi tren yang berkembang, dan memfasilitasi pengambilan keputusan berdasarkan data.

Ingin memanfaatkan kekuatan analisis sentimen berbasis AI untuk bisnis Anda? Pertimbangkan untuk bermitra dengan Appinventiv. Dengan pengalaman dan teknologi mutakhir kami serta menjadi perusahaan pengembangan AI terkemuka, kami dapat membantu Anda memanfaatkan umpan balik pelanggan dan mendorong kesuksesan. Ambil langkah selanjutnya dengan Appinventive hari ini!

Pertanyaan Umum

T. Bagaimana Cara Kerja Analisis Sentimen AI?

A. Analisis sentimen dalam AI menggabungkan pemrosesan bahasa alami dan teknik pembelajaran mesin. Tujuan utamanya adalah untuk mengevaluasi nada emosional atau sentimen yang disampaikan dalam data tekstual. Dengan mengkategorikan sentimen sebagai positif, negatif, atau netral, proses ini memberikan wawasan berharga mengenai opini publik, umpan balik pelanggan, dan konteks emosional dari informasi tekstual.

T. Apa peran pembelajaran mesin dalam analisis sentimen?

A. Pembelajaran mesin memainkan peran penting dalam analisis sentimen. Ini digunakan untuk melatih model yang dapat memahami dan mengkategorikan teks berdasarkan sentimen. Model-model ini memperoleh pengetahuan dari data berlabel ekstensif, sehingga memungkinkan mereka mengidentifikasi pola bahasa, konteks, dan nuansa halus. Model analisis sentimen AI sering kali menggunakan algoritme pembelajaran mesin seperti jaringan saraf dan mesin vektor pendukung. Setelah dikembangkan, model ini secara efisien menganalisis dan mengklasifikasikan sejumlah besar informasi tekstual, menjadikan analisis sentimen sangat efektif dalam berbagai aplikasi mulai dari analisis umpan balik pelanggan hingga pemantauan media sosial.

T. Apa itu Analisis Sentimen dalam AI?

A. Analisis sentimen AI melibatkan pengumpulan data teks dan penerapan teknik pra-pemrosesan untuk membersihkan dan menstandarkan data. Selanjutnya, algoritme pembelajaran mesin digunakan untuk mengkategorikan sentimen teks menjadi positif, negatif, atau netral. Proses ini memfasilitasi pemahaman menyeluruh tentang sentimen yang diungkapkan.