Analisis Sentimen Pelanggan menggunakan Kecerdasan Buatan

Analisis sentimen adalah proses penerapan kecerdasan buatan untuk mengenali emosi yang diungkapkan dalam teks.
Ini menggunakan metrik yang telah ditentukan untuk memutuskan apakah suatu bagian teks terdengar positif, netral, atau tidak menyenangkan.
AI dapat menganalisis jutaan komentar yang diposting di media sosial, situs ulasan, dan kuesioner online. Metode pengumpulan data bahkan bisa diterapkan pada video.
Dunia usaha dapat menggunakan penelitian sentimen untuk mendeteksi persepsi buruk terhadap produk mereka, sehingga memungkinkan mereka mengambil tindakan segera dan menyelesaikan masalah ini.

Di masa lalu, perusahaan menggunakan metode tradisional seperti kelompok fokus dan survei untuk mengetahui bagaimana perasaan pelanggan terhadap produk mereka.
Bisnis dapat mengumpulkan data dalam jumlah besar, termasuk dari media sosial, dengan menggunakan analisis big data untuk mendapatkan gambaran yang lebih tepat mengenai opini pelanggan. Saat ini, subbidang pemrosesan bahasa alami disebut analisis sentimen (NLP).
Dasar dari analisis sentimen adalah salah satu dari dua teknik ini.

Aturannya dapat mengenali kata-kata menggunakan teknik NLP seperti tokenisasi dan stemming sebelum mencari istilah di database. Skor emosi akhir dipasangkan dengan aturan tambahan yang memperhitungkan negasi, ketergantungan, dan masalah lain dalam pendekatan berbasis aturan.
Karena mengabaikan susunan kata dan tidak mampu membedakan antara ironi dan humor, analisis sentimen berbasis aturan bersifat naif. Anda selalu dapat memperkenalkan lebih banyak peraturan, namun hal ini akan mengubah peraturan yang sudah ada. Rencana ini memerlukan pemeliharaan dan penyesuaian berkelanjutan.

Kami melatih model ML untuk mengekstrak informasi menggunakan kumpulan data berlabel. Setelah cukup berlatih, algoritme akan dapat menyimpulkan sentimen dari pesan baru. Selain kriteria yang telah ditentukan sebelumnya, ia mungkin belajar mengenali sarkasme, sinonim, dan situasi menantang lainnya.
Menerapkan sistem hybrid yang menggabungkan metode berbasis aturan dan ML merupakan pilihan tambahan. Banyak artikel menyatakan bahwa pendekatan ini seringkali memberikan hasil yang lebih akurat.

Perusahaan dapat mencapai tujuan berikut karena analisis sentimen, yang mengubah data tidak terstruktur menjadi data informatif:

Pertahankan klien Anda saat ini sambil mendatangkan klien baru.
Anda dapat meningkatkan efektivitas aktivitas pemasaran Anda dengan menyadari bagaimana pelanggan Anda berinteraksi dengan mereka.
Prioritaskan masalah layanan pelanggan. Memanfaatkan analisis sentimen berbasis AI, Anda dapat mengatur ulang kasus layanan pelanggan dalam antrean untuk dengan cepat mengatasi komentar yang tidak menyenangkan.
Kenali persepsi konsumen terhadap barang dagangan. Bisnis menentukan atribut mana yang paling penting bagi pelanggan dan apa yang dapat ditingkatkan.
Awasi bagaimana perubahan suatu produk memengaruhi pandangan pengguna. Misalnya, Anda dapat melihat bagaimana pelanggan merespons ketika fitur baru atau antarmuka pengguna produk ditambahkan.
Anda harus mengantisipasi pengurangan konsumen. Bisnis dapat memantau diskusi online yang memanas secara real-time dan mengambil tindakan ketika pelanggan yang tidak puas akan pergi dengan menggunakan analisis sentimen.

Analisis sentimen di bidang telekomunikasi:

Mencari tahu mengapa konsumen menelepon pusat panggilan adalah salah satu tugas yang paling menantang baik bagi perwakilan atau perusahaan.
Seringkali, agen pusat panggilan tidak dapat menentukan suasana hati pelanggan dan akhirnya melayani atau merespons mereka dengan tidak tepat.
Keluhan pelanggan terhadap layanan dan barang meningkat sebagai akibat dari hal ini. Penurunan nilai merek disebabkan oleh kesulitan sebagian besar bisnis dalam menentukan suasana hati pelanggan dan menawarkan solusi yang sesuai.
Kelemahan utama karena tidak dapat menentukan sentimen pelanggan kini dapat diatasi oleh pusat panggilan atau perusahaan mana pun yang menyediakan dukungan atau layanan pelanggan berkat AI.
Model AI ini menganalisis panggilan dalam jumlah besar menggunakan model Ucapan-ke-Teks dan memisahkan masukan panggilan.

Kami telah mengembangkan model yang dapat memahami suasana hati pelanggan dan memberikan layanan yang tepat bagi pelanggan.
Konversi audio panggilan ke format teks (Konversi ucapan ke teks).
Pra-pemrosesan data teks Audio.
Pemilihan fitur untuk memilih fitur terpenting dari panggilan.
Membangun model klasifikasi untuk memprediksi apakah pelanggan dalam panggilan tersebut dapat dilayani lebih lanjut atau tidak.

Pasar analisis sentimen global bernilai USD 3,15 miliar pada tahun 2021 dan diperkirakan tumbuh pada CAGR sebesar 14,4% selama periode perkiraan.