Bagaimana Analisis Sentimen Pelanggan Dapat Membantu Merek Memahami Pembeli Mereka

Komunikasi manusia melibatkan banyak emosi, ide, pendapat, dan sentimen.

Baik Anda menulis komentar di postingan LinkedIn atau pesan teks ke teman Anda, kata-kata Anda menyampaikan pendapat dan sikap Anda tentang sejumlah topik.

Bayangkan menggunakan program komputer untuk membaca teks antara Anda dan teman Anda. Alih-alih membaca satu per satu untuk mengetahui apa yang ingin mereka sampaikan kepada Anda, ini akan memberi Anda ringkasan singkat:

Ini adalah contoh sederhana tentang bagaimana merek dapat menerapkan analisis sentimen untuk membantu mereka membuka sentimen pelanggan yang terukur dan terukur dalam skala besar. Pada dasarnya analisis sentimen dapat diterapkan ke berbagai aplikasi praktis , mulai dari memahami obrolan grup teman Anda hingga menilai sentimen publik terhadap suatu merek atau produk.

Seringkali, menilai sentimen publik dilakukan dengan melihat mention di media sosial. Namun, kita memasuki dunia di mana sentimen dapat diekspresikan di situs web merek — di mana konsumen semakin banyak menghabiskan waktu mereka untuk berbelanja.

Demikian juga, analisis sentimen pelanggan sekarang menjadi praktik standar untuk merek. Dengan solusi pemasaran eCommerce yang tepat, merek dapat mengubah ulasan pelanggan tertulis — terkadang sepanjang paragraf — menjadi sentimen konsumen yang terukur dengan analisis sentimen.

Apa itu analisis sentimen?

Analisis sentimen berada di bawah proses penambangan opini yang lebih besar. Opinion mining menggunakan kombinasi pengolahan data dan teknik analisis data untuk melakukan Natural Language Processing (NLP). NLP menjalankan program komputer yang menggunakan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) untuk membantu menafsirkan bahasa tertulis sebagai bahasa lisan .

Pada akhirnya, penambangan opini mengidentifikasi berbagai opini tentang berbagai topik dalam kumpulan teks tertentu. Pendapat ini dinilai berdasarkan skala positif hingga negatif menggunakan analisis sentimen , yang menghasilkan laporan data konsumen yang memecah sentimen pelanggan pada tingkat yang lebih terperinci — dengan cepat. Menerapkan proses ini pada ulasan pelanggan dapat mempermudah bisnis untuk menentukan tren dalam sikap dan suasana hati terkait sejumlah topik yang terkait dengan bisnis mereka .

Analisis sentimen dan ulasan pelanggan

Efisiensi mereka dalam mengekstrak tren sentimen dari sejumlah besar teks, penggalian opini, dan analisis sentimen menciptakan peluang unik untuk menganalisis ulasan pelanggan dalam skala besar .

Tidak seperti survei, yang cenderung memengaruhi respons dengan pertanyaan yang ditargetkan dan berpotensi bias, ulasan memberi bisnis sumber reaksi organik terpusat yang secara autentik mencerminkan pendapat pelanggan. Balasan terbuka dan kotak teks memberdayakan pembeli untuk mendeskripsikan berbagai hal dengan kata-kata mereka sendiri , memungkinkan mereka mengangkat masalah tak terduga yang mungkin tidak dipertimbangkan oleh merek.

Misalnya, pengecer kecantikan yang menggunakan penggalian opini untuk menganalisis ulasannya dapat dengan cepat mengetahui bahwa eye shadow terlaris mereka memiliki tren sentimen negatif seputar topik wewangian. Mereka juga dapat menggali lebih jauh untuk menemukan masalah spesifik, seperti aroma yang “terlalu kuat” atau “terlalu manis”.

Dengan bantuan data yang diperoleh dari penggalian opini dan analisis sentimen , pengecer dapat dengan mudah mengetahui apa yang disukai atau tidak disukai pelanggan mereka tentang produk dan pengalaman berbelanja mereka secara keseluruhan, bahkan jika mereka menerima beberapa ribu ulasan setiap bulan.

Cara kerja penambangan opini dan analisis sentimen

Analisis sentimen dan ulasan pelanggan adalah pasangan yang alami, artinya sentimen pelanggan dapat dengan mudah diturunkan dari ulasan pelanggan. Dan karena dampak sentimen pelanggan merupakan indikator kuat dari pelanggan yang puas dan pertumbuhan merek , hanya masalah waktu sebelum tim Ilmu Data Yotpo meneliti tren konsumen dalam ulasan online pembeli.

Tim menggunakan NLP untuk mengekstrak topik dari ulasan, yang memanfaatkan teknologi pembelajaran mendalam — subkategori pembelajaran mesin dan AI — untuk melatih model analisis sentimennya sendiri pada pendapat yang diungkapkan. Anda dapat melihat temuan yang lebih spesifik yang mereka temukan dalam industri fashion di sini.

Selain itu, tim Ilmu Data kami mengidentifikasi 1 juta topik dan 75 juta opini terkait dalam basis data ulasan kami saja.

Hanya mendefinisikan sebuah "opini" diperlukan beberapa iterasi.

Tim Ilmu Data Yotpo juga melatih teknologi tersebut pada lebih dari 30 juta ulasan untuk mengetahui kemampuannya dalam mengidentifikasi pendapat dan topik secara akurat dan mengelompokkannya berdasarkan kesamaan makna. Misalnya, kata "pengiriman", "pengiriman", dan "pengiriman" akan membentuk satu topik. Hal ini memungkinkan lebih banyak opini untuk dihitung dan sampel yang lebih signifikan secara statistik per topik.

Tim kemudian menggunakan proses analisis sentimen untuk menilai setiap topik dan opini pada skala -100 (paling negatif) hingga +100 (paling positif).

Analisis sentimen dirancang untuk membedakan antara sentimen yang saling bertentangan tentang topik yang berbeda dalam ulasan yang sama. Misalnya: “Produk bagus, tapi pengiriman lambat.”

Berkat aturan yang dibuat dengan susah payah yang tertanam dalam pemrograman, itu juga dapat memilah-milah gaya penulisan manusia yang kompleks dan kontradiktif — terutama, sarkasme.

Misalnya, dapat dikatakan bahwa kalimat ini mengungkapkan sentimen negatif:

Dan yang ini bernada positif:

Mengekstrak topik dan sentimen dari ulasan

Selain data dan pembelajaran mendalam, temuan tim yang mengesankan adalah kecepatan dan akurasi belaka (92%) yang dengannya algoritme mereka dapat mengidentifikasi tren sentimen yang diambil dari ulasan pelanggan.

Seperti yang diketahui oleh setiap pemilik bisnis yang sibuk, ada sekitar satu juta hal yang harus dilakukan sebelum Anda bahkan dapat bermimpi memilah-milah ulasan pelanggan. Kekhawatiran atas pemenuhan, personel, pengembangan produk, pemasok, penganggaran, dan banyak lagi, membuat hampir mustahil untuk menemukan waktu.

Setelah pergi ke tim Ilmu Data kami untuk menilai model yang mereka buat, tim menyadari bahwa mereka perlu mengevaluasi keakuratan model kami. Untuk melakukan ini, tim meminta tim layanan profesional kami (moderasi manual) untuk mengambil sekelompok ulasan dan mulai mengekstrak opini dan topik secara manual.

Namun, ketika tim Ilmu Data memberikan skrip pemrograman kepada tim layanan profesional kami, hanya perlu beberapa jam untuk menjalankan analisis sentimen pada semua ulasan.

Pada akhirnya, tim Yotpo Data Science mengidentifikasi dampak positif NLP dan penggalian opini dalam mengukur sentimen pelanggan melalui analisis teks tertulis dalam ulasan. Sekarang mari kita lihat bagaimana sentimen pelanggan tentang produk dan ulasan merek secara keseluruhan memengaruhi sentimen merek.

Bagaimana sentimen pelanggan memengaruhi sentimen merek

Bukan rahasia lagi jika pelanggan beralih ke ulasan untuk membantu membuat keputusan tentang pembelian produk. Baik mereka memfilter melalui ulasan untuk menemukan informasi lebih lanjut tentang kecocokan, kualitas, ukuran, pengiriman, dll., pembeli yang diberdayakan untuk menjelajahi dan mempelajari lebih lanjut tentang produk melalui ulasan memiliki rasio konversi yang lebih tinggi — hampir 53% lebih tinggi .

Mengambil satu langkah lebih jauh, konsep yang sama dapat diterapkan untuk memanfaatkan ulasan untuk memahami sentimen merek. Dengan bantuan analisis sentimen pelanggan, bisnis dapat meningkatkan sentimen merek melalui strategi berikut:

• Menampilkan sentimen positif dari ulasan yang ada di beranda Anda melalui widget ulasan di tempat, dan menggunakan konten buatan pengguna visual (VUGC) untuk memperkuat kepercayaan antara pelanggan baru dan merek Anda.
• Menanggapi ulasan sentimen negatif , terlepas dari peringkat bintangnya, menunjukkan bahwa Anda peduli dengan pengalaman pelanggan Anda — meningkatkan hubungan emosional antara merek Anda dan pelanggan sebelumnya.
• Mengekstrak wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari ulasan , dan menerapkan perubahan yang ditemukan dalam wawasan pelanggan menunjukkan pertumbuhan operasional dan bisnis merek Anda, membantu meningkatkan sentimen merek. Misalnya, merek dapat menganalisis wawasan ulasan seputar kecocokan dan ukuran, dan menyempurnakan deskripsi produk mereka atau memberikan bagan ukuran yang lebih mendalam.

Sentimen membantu merek lebih memahami pelanggan mereka

Ulasan pelanggan terkait langsung dengan katalog produk Anda. Mereka sering menyertakan umpan balik yang berharga tentang layanan pelanggan dan berasal dari pelanggan terverifikasi yang memiliki pengalaman langsung dengan merek Anda. Dengan kata lain, mereka adalah tempat yang tepat untuk mencari sejumlah besar reaksi dan perasaan yang diprakarsai pelanggan tentang produk dan bisnis Anda secara keseluruhan.

Namun tanpa alat untuk menyisir tren dalam skala besar, umpan balik penting dari pelanggan Anda akan mudah terlewatkan. Meskipun mengandalkan peringkat bintang mungkin tampak seperti solusi cepat untuk menganalisis tumpukan ulasan, itu tidak akan memberi Anda gambaran keseluruhan.

Ulasan tidak hitam dan putih. Ulasan bintang lima dapat berisi permintaan penting untuk waktu pengiriman yang lebih baik, sementara ulasan bintang satu dapat keliru ditulis sebagai "negatif", tetapi mungkin berisi banyak detail bermanfaat yang dapat menarik pelanggan untuk membeli.

Pengalaman pelanggan jarang sepenuhnya positif atau sepenuhnya negatif, jadi meskipun peringkat bintang memberi Anda gambaran tentang kepuasan pelanggan secara sekilas, merek akan lalai untuk tidak menggali lebih dalam dengan bantuan analisis sentimen pelanggan.