Seiring dengan pesatnya perkembangan internet, opini pelanggan tentang bisnis Anda dapat tersebar di berbagai tempat. Banyaknya opini tersebut dapat menjadi sumber informasi yang berharga untuk mengetahui tingkat kepuasan pelanggan, persepsi terhadap bisnis Anda, hingga aspek yang perlu diperbaiki. Namun, memantau dan menganalisis seluruh opini tersebut secara manual tentunya bukanlah langkah yang tepat. Sentiment analysis hadir sebagai solusi proaktif untuk mengidentifikasi emosi di balik opini pelanggan secara otomatis ke dalam kategori sentimen positif, netral, atau negatif. 

Artikel ini akan membahas lebih lanjut tentang sentiment analysis, cara kerjanya, hingga contoh penerapannya dalam operasional bisnis.

Apa yang Dimaksud dengan Sentiment Analysis?

Sentiment analysis atau analisis sentimen adalah proses otomatis dalam contact center software untuk mengidentifikasi emosi, sentimen, maupun perilaku pelanggan terhadap perusahaan Anda. Dikenal juga dengan istilah opinion mining, sentiment analysis memanfaatkan teknologi AI seperti natural language processing, machine learning, dan computational linguistics untuk mengategorikan sentimen pelanggan menjadi positif, netral, atau negatif. 

Sentiment analysis digunakan untuk berbagai kebutuhan bisnis, seperti brand monitoring, customer service, hingga riset pasar. Sebagai evolusi dari teknologi speech analytics, sentiment analysis berfungsi untuk memahami lebih lanjut perasaan pelanggan terhadap produk, layanan, maupun pengalaman mereka secara keseluruhan terhadap bisnis Anda.

Bagaimana Cara Kerja Sentiment Analysis?

Cara kerja analisis sentimen menggunakan teknologi natural language processing, machine learning, dan computational linguistics untuk menginterpretasikan bahasa manusia dan unsur nonverbal seperti nada bicara, tinggi-rendahnya nada, serta volume dan tempo bicara. Proses analisis sentimen berjalan sebagai berikut:

• Pengumpulan Data: Data mentah dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti email, tiket customer service, transkripsi chat, media sosial, dan ulasan pelanggan. 
• Preprocessing: Selanjutnya, data yang dikumpulkan akan disiapkan untuk proses analisis. Untuk analisis sentimen pada data suara, rekaman audio akan diubah menjadi teks menggunakan teknologi speech-to-text. Langkah ini juga meliputi pembersihan data dengan menghapus informasi yang tidak relevan dan background noise.
• Feature Extraction: Teknologi NLP dan algoritma machine learning diterapkan pada data yang telah diproses. Sebagai contoh, pada data berbasis teks, sistem akan mengidentifikasi kata kunci, kalimat, pola tata bahasa, dan konteks yang menunjukkan emosi tertentu. 
• Klasifikasi Sentimen: Data yang sudah dianalisis akan diklasifikasikan ke dalam kategori sentimen tertentu, seperti positif, netral, dan negatif. Kategori sentimen juga dapat dibuat lebih spesifik, seperti marah, senang, atau frustrasi. Selanjutnya, metadata sentimen akan diindeks untuk filter atau pencarian, atau digabungkan untuk analytics dan dashboard.

Baca Juga: Peran Contact Center Analytics untuk Ukur Kinerja Customer Service

Apa Saja Jenis dan Pendekatan dalam Sentiment Analysis?

Sentiment analysis terbagi menjadi empat macam pendekatan, yaitu:

Fine-Grained Sentiment Analysis

Jenis fine-grained sentiment analysis membagi sentimen ke dalam beberapa kategori yang lebih spesifik dibandingkan dengan kategori dasar seperti positif, negatif, atau netral. Kategori ini dapat berupa sangat positif, positif, netral, negatif, atau sangat negatif. Jenis kategori ini cocok untuk mengungkap lebih jauh tingkat kepuasan pelanggan terhadap bisnis Anda.

Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)

Pendekatan aspect-based sentiment analysis berfokus pada identifikasi sentimen yang terkait dengan aspek tertentu dari produk atau layanan. Sebagai contoh, seorang pelanggan dapat menyampaikan bahwa agen contact center sangat ramah dan memberikan solusi dengan akurat, tetapi mereka harus menunggu antrean dalam waktu yang lama. ABSA memecah analisis sentimen ini untuk mengenal pasti aspek yang pelanggan sukai atau yang mereka keluhkan.

Emotion Detection Sentiment Analysis

Pendekatan emotion detection sentiment analysis berfokus untuk mengenali jenis emosi yang lebih spesifik, seperti rasa senang, sedih, marah, atau frustrasi. Pendekatan ini mengidentifikasi kosakata tertentu untuk mengevaluasi bahasa secara subjektif. Sebagai contoh, kosakata “susah” dapat diinterpretasikan sebagai sentimen negatif dengan emosi frustrasi. Emotion detection sentiment analysis menggali lebih dalam perasaan pelanggan dalam setiap komentar, ulasan, maupun interaksi mereka.

Intent-Based Sentiment Analysis

Pendekatan intent-based sentiment analysis tidak hanya berfokus pada analisis emosi pelanggan, tetapi juga membaca intensi atau maksud dalam sebuah teks. Seorang pelanggan dapat memiliki intensi untuk mengajukan pertanyaan, menyampaikan keluhan, membatalkan layanan, atau menunjukkan ketertarikan untuk melakukan pembelian. Pendekatan ini biasanya memerlukan pelatihan pengklasifikasi pada data berlabel, seperti email pelanggan atau pertanyaan customer support.

Baca Juga: Speech Analytics Contact Center: Rahasia Pahami Kebutuhan Pelanggan

Mengapa Sentiment Analysis Penting?

Beberapa keuntungan dari implementasi sentiment analysis adalah:

Memantau Persepsi Pelanggan dengan Lebih Efektif

Setiap interaksi, komentar, atau ulasan pelanggan dapat mengungkapkan sentimen terhadap bisnis Anda. Namun, menganalisis semua data ini secara manual hanya akan membuang waktu dan tenaga. Sistem sentiment analysis dapat menganalisis setiap data secara otomatis dan mengidentifikasi sentimen pelanggan secara detail. Hal ini dapat memperlihatkan emosi pelanggan yang lebih akurat dibandingkan dengan metode seperti survey yang berpotensi bersifat bias.

Deteksi Masalah Lebih Dini

Beberapa masalah dapat muncul sebelum pelanggan Anda sempat menyampaikan keluhan secara langsung. Lonjakan sentimen negatif juga dapat muncul tanpa Anda sadari. Dengan sentiment analysis, Anda dapat mendeteksi keluhan atau masalah yang sedang terjadi dari berbagai sumber, seperti media sosial, email, chat, maupun ulasan online. Langkah ini memastikan masalah yang muncul tidak berkembang menjadi krisis besar yang membahayakan pelanggan maupun bisnis Anda.

Meningkatkan Kualitas Produk dan Layanan

Sentiment analysis memungkinkan Anda menganalisis feedback pelanggan dalam skala besar. Anda dapat mengidentifikasi aspek yang sudah bekerja secara optimal maupun akar masalah dengan lebih cepat. Hal ini dapat mencakup kualitas produk, fitur, harga, hingga layanan pelanggan. Dari hasil sentiment analysis, Anda dapat meningkatkan kualitas produk atau layanan sesuai kebutuhan dan ekspektasi pelanggan.

Mendukung Pengambilan Keputusan Berbasis Data

Sentiment analysis memberikan insight mendalam seputar kebutuhan, ekspektasi, dan preferensi pelanggan. Anda tidak perlu lagi menebak-nebak emosi di balik setiap ucapan pelanggan. Sentiment analysis dapat menjadi fondasi Anda dalam merancang strategi bisnis maupun meningkatkan kualitas layanan agar lebih akurat dan tepat sasaran. 

Baca Juga: AI Contact Center: Kunci Hadirkan Layanan yang Responsif

Apa Saja Contoh Penggunaan Sentiment Analysis dalam Bisnis?

Berikut adalah beberapa contoh implementasi analisis sentimen dalam berbagai operasional bisnis:

Layanan Pelanggan

Tim customer service memanfaatkan analisis sentimen untuk menghadirkan layanan yang lebih personal dengan menyesuaikan diri terhadap emosi pelanggan selama interaksi berlangsung. Chatbot berbasis AI menggunakan analisis sentimen yang terintegrasi dengan contact center software untuk masalah penting yang perlu dieskalasi ke agen manusia. Algoritma machine learning untuk analisis sentimen juga dapat memberikan ringkasan topik yang sesuai. Tim customer service dapat merespons permintaan pelanggan dengan lebih relevan untuk pengalaman pelanggan yang lebih memuaskan.

Pemantauan Reputasi Bisnis

Pelanggan dapat menyampaikan komentar mereka terkait sebuah bisnis secara online di mana pun dan kapan pun. Sentiment analysis yang terintegrasi dengan platform social media listening dapat memantau citra bisnis di media sosial maupun platform ulasan pelanggan secara real-time. Sebagai contoh, saat sebuah bisnis baru meluncurkan produk terbaru, analisis sentimen dapat memperlihatkan bagaimana produk tersebut diterima oleh pelanggan. Pemantauan ini memastikan reputasi bisnis tetap terjaga dan mencegah masalah memburuk.

Riset Pasar

Analisis sentimen juga dapat digunakan untuk memahami persepsi pelanggan terhadap produk, layanan, maupun kompetitor melalui integrasi dengan fitur social media listening. Perusahaan dapat mengidentifikasi tren dan peluang baru yang dapat dimanfaatkan untuk pengembangan bisnis. Misalnya, hasil analisis sentimen menunjukkan bahwa pelanggan kompetitor sering mengeluhkan layanan pelanggan yang kurang responsif dan kurang ramah. Perusahaan dapat memanfaatkan kesempatan ini untuk menghadirkan layanan yang lebih baik, sehingga dapat meningkatkan keunggulan kompetitif.

Ubah Insight Sentimen Menjadi Strategi Layanan yang Lebih Efektif dengan Contact Center Software dari PhinCon

Sentiment analysis dapat menjadi langkah Anda untuk memahami emosi di balik ucapan pelanggan dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat. Guna menjawab kebutuhan ini, PhinCon menghadirkan contact center software berbasis platform dengan fitur sentiment analysis berbasis AI untuk menganalisis emosi dan sentimen pelanggan secara real-time.

Selain sentiment analysis, fitur unggulan lainnya yang ada di platform contact center PhinCon meliputi Omnichannel Contact Center, CSO (Collection, Sales, Operation), Voice & IVR, Chatbots, VOIP Call, Web Chat & Mobile Chat, hingga integrasi dengan aplikasi bisnis. Kami memastikan implementasi contact center Anda berjalan optimal dengan dukungan dari tahap awal hingga tahap akhir. Kami melayani proses konsultasi, konfigurasi, kustomisasi, integrasi, pengujian, hingga after-sales support. 

Bersama PhinCon, Anda dapat memahami sentimen dan kebutuhan pelanggan secara menyeluruh untuk membentuk pengalaman pelanggan yang lebih memuaskan.

Hubungi kami melalui email marketing@phintraco.com untuk informasi lebih lanjut seputar platform contact center kami.

Editor: Trie Ayu Feminin & Irnadia Fardila