Apa Itu Analisis Sentimen Pelanggan? Kegunaan dan Aplikasi

Bisnis menggunakan sentimen pelanggan untuk mengukur persepsi pembeli tentang merek mereka. Jika dilakukan dengan baik, ini dapat memberikan jawaban untuk pertanyaan seperti:

• Bagaimana perasaan pelanggan tentang merek, produk atau layanan Anda?
• Apa yang mereka katakan tentang perusahaan Anda di media sosial?
• Apakah mereka puas dengan layanan dukungan pelanggan Anda?

Analisis sentimen dapat dimanfaatkan untuk memahami sepenuhnya target audiens Anda dan mempersonalisasi setiap aspek bisnis Anda, sehingga berpusat pada pembeli Anda.

Personalisasi adalah kunci kesuksesan pada akhirnya.

Menurut Mckinsey, merek yang melakukannya dengan benar berpotensi menghasilkan pendapatan 40% lebih tinggi dibandingkan yang tidak. Ini menunjukkan bahwa membangun produk yang luar biasa saja tidak lagi cukup.

Anda juga perlu mempertimbangkan sentimen pengguna.

Analisis sentimen pelanggan dapat membantu Anda mencapai tingkat pemahaman pengguna dan personalisasi yang lebih tinggi, sehingga meningkatkan pengalaman pelanggan.

Apa itu analisis sentimen pelanggan?

Analisis sentimen pelanggan adalah proses mendeteksi dan memahami pendapat, emosi, dan sikap konsumen terhadap suatu produk, layanan, atau perusahaan tertentu.

Ini memungkinkan Anda melihat ke dalam pikiran pembeli Anda dan mendapatkan gambaran tentang apa yang dipikirkan dan dirasakan pengguna ketika mereka berinteraksi dengan brand Anda (sebelum dan sesudah), yang sangat penting karena:

• 39% pembeli tidak akan membeli dari brand yang tidak menyediakan pengalaman yang dipersonalisasi
• Delapan puluh enam dari seratus pelanggan akan membayar lebih kepada perusahaan yang menawarkan pengalaman konsumen yang bagus

Juga dikenal sebagai analisis sentimen pengguna, ini biasanya dilakukan pada survei, posting media sosial, umpan balik, dan ulasan untuk mengungkap wawasan pelanggan yang berharga.

Anda juga dapat menggunakan kueri web dan siaran pers.

Informasi yang diperoleh dapat membantu melacak emosi pelanggan secara keseluruhan dan mengukur tingkat kepuasan pengguna, sehingga memungkinkan Anda untuk meningkatkan fitur dan mengoptimalkan pesan pemasaran.

Jadi bagaimana cara kerjanya?

Analisis sentimen pelanggan menggunakan algoritma machine learning seperti NLP untuk mengklasifikasikan emosi ke dalam polaritas yang berbeda, seperti positif, negatif, atau netral.

NLP adalah cabang kecerdasan buatan yang menggabungkan ilmu komputer dan linguistik untuk menganalisis dan menginterpretasikan bahasa manusia. Ini dapat memproses sejumlah besar data pelanggan dalam waktu yang relatif singkat.

Biasanya, proses analisis sentimen sederhana melibatkan langkah-langkah berikut:

1. Mengumpulkan data tekstual dari berbagai sumber
2. Menghapus informasi yang tidak relevan (kata-kata, karakter khusus)
3. Menokenisasi teks menjadi kata-kata atau frasa tunggal
4. Mengekstrak atribut yang relevan (frasa, leksikon)
5. Mengelompokkan atribut ke dalam kategori sentimen yang berbeda

Algoritma kemudian memberikan skor sentimen pelanggan pada atribut berdasarkan polaritas dan besaran (intensitas sentimen), yang menentukan nada dan emosi yang diekspresikan.

Empat jenis utama analisis sentimen

Algoritma analisis sentimen menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk menentukan emosi dan tingkat kepuasan pelanggan.

Karena tersedianya banyak data dalam bentuk ulasan pelanggan, umpan balik, dan komentar, sekarang menjadi lebih mudah untuk mengukur sentimen teks (dan pembeli Anda).

Dengan demikian, mari kita delve ke dalam empat metode analisis sentimen yang paling populer.

I. Analisis detail halus

Analisis sentimen detail halus melampaui positif atau negatif. Anda melangkah lebih jauh dan membagi emosi menjadi lima polaritas: sangat positif, positif, netral, negatif, dan sangat negatif.

Dengan menggunakan analisis teks, Anda dapat memberikan skor sentimen pelanggan untuk setiap ulasan, misalnya dari 1 (sangat negatif) hingga 10 (sangat positif).

Pendekatan ini mengungkap detail bernuansa dan menawarkan perspektif yang lebih komprehensif, yang dapat membantu Anda menunjukkan area perbaikan dalam produk dan layanan Anda.

II. Deteksi emosi

Membentuk koneksi emosional benar-benar berhasil untuk beberapa brand. Faktanya, 71% pembeli akan merekomendasikan brand berdasarkan keterikatan emosional mereka.

Model deteksi emosi membantu Anda menguraikan sentimen positif dan negatif, seperti kebahagiaan, kemarahan, dan kesedihan.

Ini terutama dilakukan menggunakan pembelajaran mesin dan/atau leksikon. Leksikon adalah kata atau frasa yang terkait dengan topik tertentu, yang memudahkan untuk memisahkan istilah sesuai dengan sentimennya.

Namun, leksikon menjadi sulit digunakan ketika mempertimbangkan cara orang mengekspresikan diri.

Seperti pengguna mungkin mengatakan, "produk Anda keren" dan Anda tidak akan tahu di mana menempatkannya. Tetapi kecerdasan buatan dikombinasikan dengan teknologi pembelajaran mesin dapat menyelesaikan masalah ini.

III. Analisis berbasis aspek

Analisis berbasis aspek mirip dengan analisis sentimen detail halus. Perbedaannya hanya berfokus pada topik dan subjek spesifik yang dibicarakan orang.

Bisnis sering menggunakannya untuk menganalisis data ulasan konsumen dengan memetakan sentimen ke berbagai fitur produk atau layanan.

Berikut contohnya.

Dalam ulasan smartphone, sebuah brand mungkin menganalisis sentimen untuk kualitas kamera, antarmuka, dan desain. Misalkan pengguna mengatakan, "desainnya lumayan, kualitas kameranya sangat buruk."

Ketika umpan balik ini dimasukkan melalui perangkat lunak analisis sentimen, ini akan mengelompokkan "lumayan" dan "sangat buruk" sebagai sentimen pelanggan negatif.

IV. Analisis niat

Niat pelanggan adalah pemikiran yang mendorong pembeli Anda untuk membuat keputusan pembelian.

Analisis niat memberi tahu Anda apakah prospek Anda berniat mendukung brand dan produknya. Ini memberi Anda gambaran yang lebih baik tentang apa yang diinginkan pembeli Anda serta tujuan di balik tindakan mereka.

Seperti, apa yang ingin mereka lakukan ketika pertama kali mengunjungi situs web Anda? Atau mengapa mereka terus menghubungi tim layanan pelanggan Anda?

Jadi ketika mereka menunjukkan niat untuk melakukan pembelian, Anda dapat segera menghubungi mereka. Ini menghemat waktu dan sumber daya yang signifikan, memungkinkan Anda untuk mengejar klien yang serius.

Mengapa analisis sentimen penting untuk bisnis Anda?

Bisnis yang ingin meningkatkan basis pelanggan mereka dan melihat pertumbuhan pendapatan yang positif harus memperhatikan penggunaan analisis sentimen.

Dan mengapa tidak?

Mengetahui sentimen pembeli terhadap merek dan produk Anda tidak hanya membantu memperlancar interaksi pelanggan tetapi juga meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan.

Dengan ini, mari kita lihat lebih dalam mengenai berbagai manfaat analisis sentimen pelanggan.

#1 Personalisasi pengalaman pelanggan

Ketika Anda berfokus pada preferensi dan keinginan pembeli Anda, Anda mulai memenuhi harapan pelanggan dan akibatnya meningkatkan pengalaman pelanggan.

Ini sebenarnya sangat masuk akal.

Anda dapat mengukur emosi secara efektif melalui analisis sentimen. Dengan memberikan skor kuantitatif pada data kualitatif, menjadi mudah untuk mendapatkan wawasan yang bermanfaat.

Kita tahu bahwa personalisasi adalah pekerjaan yang sulit.

Anda harus mempertimbangkan banyak faktor selain berbagai emosi yang dialami pembeli sebelum mereka melakukan pembelian.

Sambil mengidentifikasi dan mengatasi masalah untuk membuat hal-hal menjadi sederhana.

Wawasan yang dikumpulkan dari analisis sentimen dapat mempermudah pekerjaan Anda dan memberi tahu Anda banyak tentang kebutuhan pelanggan dan titik masalah, membuat personalisasi hanya menjadi proses yang sedikit sulit.

#2 Mengurangi tingkat churn pelanggan

Churn rate mengacu pada persentase pelanggan yang Anda hilangkan dalam periode waktu tertentu, seperti dalam sebulan atau setahun. Meskipun terlihat buruk dalam laporan tahunan Anda, ini adalah bagian normal dari setiap bisnis.

Ini tidak berarti bahwa Anda harus mengabaikannya dan membiarkan angka-angka menjadi tidak terkendali.

Analisis sentimen pelanggan membantu menjaga persentase ini tetap rendah dan meningkatkan customer lifetime value. Skor sentimen memungkinkan Anda untuk mengetahui jenis emosi beserta besarnya apa yang dirasakan pembeli Anda.

Apakah mereka bahagia, frustrasi, bersemangat, atau tidak puas? Dan jika ya, sampai sejauh mana?

Anda dapat memprioritaskan keluhan, menawarkan bantuan, dan menyelesaikan masalah. Menangani sentimen pada waktu yang tepat dapat meningkatkan retensi pelanggan dan advokasi merek.

#3 Mengelola reputasi merek

Pelanggan menyukainya ketika bisnis Anda memiliki kepribadian merek yang hebat. Tidak harus sesuatu yang berlebihan, seperti Old Spice, untuk menarik perhatian atau membangun pengikut yang besar.

Jika merek Anda konsisten dan dapat dipercaya, maka itu sudah cukup.

Sentimen positif meningkatkan ekuitas merek dan mendorong keterlibatan pengguna (umpan balik pelanggan, ulasan, transaksi). Perasaan negatif di sisi lain dapat menyebabkan mimpi buruk perusahaan.

Ingat, hanya butuh satu komentar dari pelanggan yang tidak puas untuk merusak reputasi Anda secara parah.

Pemantauan merek dengan analisis sentimen memungkinkan Anda untuk mengelola reputasi merek Anda baik secara online maupun offline. Anda dapat menggunakan pelacak media sosial untuk menangkap penyebutan dan komentar terkait merek Anda.

Beberapa alat analisis sentimen memungkinkan Anda untuk menganalisis situs ulasan, forum, dan komunitas online.

#4 Melacak sentimen pengguna dari waktu ke waktu

Emosi manusia itu mudah berubah. Seseorang mungkin menyukai sesuatu saat ini dan membencinya di saat berikutnya.

Sama halnya dengan pendapat dan sentimen pelanggan.

Mereka terus berubah dan tidak akan sama selamanya. Jadi membuat rencana yang memastikan bahwa nilai-nilai dan pesan merek Anda tidak menyinggung siapa pun hanya sekali tidak akan berhasil.

Anda perlu menyesuaikannya dari waktu ke waktu.

Analisis sentimen pelanggan dapat sangat berharga ketika datang ke pelacakan perubahan dalam perilaku konsumen. Anda dapat mengawasi reaksi pelanggan dan menyesuaikan strategi bisnis Anda.

Pelacak berbantuan AI dapat lebih jauh memantau sentimen secara real time, memungkinkan Anda menyesuaikan kampanye pemasaran dan produk Anda.

Bagaimana cara mengumpulkan data untuk mengukur sentimen pelanggan?

Anda dapat mengumpulkan data melalui survei, peringkat NPS, alat pemantauan media sosial, ulasan, obrolan dukungan, dan program Voice of the Customer .

Pendekatan kualitatif ini akan membantu Anda dalam membuat keputusan berbasis data untuk meningkatkan produk, pemasaran, dan layanan pelanggan Anda.

1. Survei

Survei konsumen adalah cara terbaik untuk mengumpulkan data pelanggan yang akurat untuk analisis sentimen.

Buat survei dengan pertanyaan yang dirancang untuk menjelaskan emosi pengguna di setiap tahap perjalanan pelanggan. Survei dapat disebarkan kepada calon pelanggan melalui email, media sosial, atau ditampilkan langsung di situs web Anda.

Anda dapat menggunakan alat survei online seperti SurveyMonkey, Zoho, atau Google Forms untuk efisiensi yang lebih baik.

2. Peringkat NPS

NPS adalah singkatan dari Net Promoter Score. Ini adalah metrik pemasaran yang mengukur kemungkinan pelanggan Anda merekomendasikan produk atau layanan Anda kepada orang lain.

Merek biasanya mengajukan pertanyaan ini: "Dalam skala 0 sampai 10, seberapa besar kemungkinan Anda merekomendasikan [produk, layanan, atau perusahaan] kepada teman atau keluarga?"

Peringkat NPS membantu Anda membedakan antara pelanggan yang tidak puas, pelanggan yang tidak peduli, dan pembeli yang sangat antusias yang siap merekomendasikan Anda kepada orang lain.

3. Pemantauan media sosial

Saat ini, memantau sentimen media sosial terkait merek Anda telah menjadi kebutuhan.

Anda harus memproses reaksi orang (suka dan tidak suka), komentar, berbagi, membagikan ulang, dan penyebutan merek untuk menganalisis sentimen pelanggan dan nada suara.

Alat pemantauan media sosial seperti Audiense dan Meltwater memungkinkan Anda memantau reaksi di berbagai platform media sosial secara real-time.

4. Ulasan dalam aplikasi dan situs web

Ulasan produk dan situs web seperti yang diberikan di bawah ini menawarkan cara cepat untuk mengumpulkan data dan wawasan pelanggan, baik untuk pertanyaan umum maupun khusus terkait produk atau layanan Anda.

Anda dapat mengumpulkan ulasan produk dari situs seperti G2, Capterra, Amazon, atau Tripadvisor.

Selain itu, cobalah dan dorong pengguna untuk memberikan umpan balik dalam aplikasi atau situs web Anda. Ini akan memungkinkan Anda mengumpulkan data yang Anda butuhkan secara otomatis dengan alat web scraping.

5. Dukungan pelanggan

Interaksi dukungan pelanggan, seperti log obrolan, tiket dukungan, email, dan transkrip, adalah sumber informasi yang sangat berharga.

Data terstruktur dan tidak terstruktur dapat diproses dengan bantuan perangkat lunak dukungan pelanggan untuk mengelompokkan orang berdasarkan sentimen yang mereka ekspresikan.

6. Data Voice of the Customer

Program mengumpulkan informasi dari survei, ulasan, dan formulir umpan balik untuk mengukur loyalitas pelanggan dan mendapatkan arahan untuk perbaikan.

Alat analisis sentimen pelanggan seperti Monkeylearn dan Userpilot menggunakan NLP bersama dengan serangkaian algoritma pembelajaran mesin lainnya untuk memahami data berbasis teks.

Menganalisis umpan balik pelanggan membantu mereka mengidentifikasi dan mengelompokkan sentimen terkait produk atau merek Anda dalam format yang dapat digunakan.

Penggunaan analisis sentimen pelanggan

Anda telah membaca tentang berbagai jenis model analisis sentimen, manfaatnya, dan sumber-sumber dari mana Anda dapat mengumpulkan data pelanggan.

Sekarang saatnya untuk mempelajari aplikasinya di dunia nyata. Secara umum, analisis sentimen pelanggan membantu perusahaan untuk:

• membangun produk dan layanan yang lebih baik
• meningkatkan pemasaran dan komunikasi
• meningkatkan layanan pelanggan

Berikut penjelasan rinci tentang bagaimana wawasan yang dihasilkan dari teknologi analisis sentimen dapat bermanfaat bagi Anda di setiap area ini.

#1 Membangun produk dan layanan yang lebih baik

Semua produk dan layanan dimulai dengan ide sederhana.

Misalnya, Steve Jobs mendirikan Apple untuk mengubah cara orang memandang komputer.

Di era di mana komputer terlalu besar dan berat untuk penggunaan pribadi, dia ingin membuatnya cukup kecil untuk digunakan di rumah. Jobs tahu bahwa idenya akan membawa kesuksesan komersial.

Hal yang sama dapat dikatakan tentang Airbnb.

Kedua merek memberikan pembeli apa yang mereka cari. Dengan memahami kebutuhan dan emosi pengguna, mereka memastikan kesuksesan usaha mereka.

Analisis sentimen dapat digunakan dalam semua tahap pengembangan produk, dari ideasi hingga komersialisasi. Anda dapat melakukannya pada umpan balik produk, penilaian, ulasan, dan komentar untuk:

• Mengantisipasi tren industri dan menemukan pasar niche
• Memprioritaskan pembaruan produk dengan menganalisis masalah umum
• Memfasilitasi perubahan harga dan peluncuran produk
• Mendorong tim pengembangan untuk memperbaiki bug yang berulang
• Menemukan area untuk perbaikan, menilai kinerja produk, dan meningkatkan tingkat adopsi

#2 Meningkatkan pemasaran dan komunikasi

Anda tidak bisa hanya merancang produk sempurna dan menunggu pembeli datang kepada Anda. Anda perlu mendekati mereka dengan kampanye dan pesan pemasaran yang sangat personal.

Namun, bagaimana Anda tahu siapa mereka? Bagaimana perasaan mereka? Atau apakah mereka akan merespons Anda sama sekali?

Riset pasar yang menyeluruh memungkinkan Anda menjawab pertanyaan pertama. Selain itu, survei kepuasan pelanggan memberi Anda gambaran umum tentang target audiens Anda.

Tetapi analisis sentimen pelanggan yang dikombinasikan dengan pemasaran akan memungkinkan Anda untuk meneliti sentimen sebagai respons terhadap kampanye pemasaran Anda.

Selanjutnya, Anda dapat:

• Mensegmentasi pelanggan berdasarkan sentimen yang berbeda
• Menggunakan analisis emosi untuk memandu kampanye langsung
• Membuat konten yang memenuhi sentimen pengguna tertentu
• Fokus pada area atau topik yang membangkitkan reaksi positif
• Menyesuaikan nada, gaya, dan bahasa untuk berbagai saluran pemasaran (seperti email, media sosial, organik, berbayar, dll)

Ini akan memungkinkan Anda menciptakan pengalaman pelanggan yang positif di semua platform dan mendorong prospek melalui corong pemasaran. Anda tidak harus hanya terpaku pada pembeli Anda sendiri, lihat juga pesaing Anda.

Kelemahan dan kekuatan mereka akan membantu Anda membuat kampanye pemasaran yang terinformasi.

#3 Meningkatkan layanan pelanggan

Tahukah Anda bahwa pengalaman layanan pelanggan yang baik meningkatkan peluang pembelian ulang sebesar 82%?

Ini masuk akal karena pembeli akan selalu tertarik pada merek yang menawarkan pengalaman pelanggan yang positif. Bahkan jika produk memiliki beberapa cacat, layanan yang tepat waktu dapat mengatasi masalah.

Ini penting jika Anda ingin mencegah tingkat churn dan meningkatkan profitabilitas.

Dengan demikian, analisis sentimen dapat membantu tim dukungan pelanggan Anda dengan cara berikut:

• Mengenali nada dan bahasa yang dianggap tidak menyenangkan saat berkomunikasi dengan staf pendukung
• Mengoptimalkan pelatihan tim dengan wawasan analisis
• Mengotomatiskan tugas berulang dan mengurangi waktu respons yang panjang
• Menyelesaikan tiket dukungan pelanggan lebih cepat, mengurangi penumpukan
• Memberi peringatan kepada anggota tim ketika pelanggan mengalami kesulitan
• Meningkatkan kinerja, mengurangi stres dan meningkatkan retensi karyawan

Dukungan pelanggan adalah salah satu pekerjaan paling sulit yang ada. Anda harus mendengarkan jutaan pelanggan setiap hari tanpa kehilangan kesabaran.

Tidak banyak yang bisa Anda lakukan.

Meskipun demikian, menganalisis sentimen dapat membantu Anda merespons pertanyaan pelanggan dengan lebih efisien. Kenali masalah dan suasana hati yang paling umum dan latih diri Anda untuk menanganinya dengan lebih baik.

Selain itu, Anda dapat memantau percakapan online menggunakan tim layanan pelanggan yang khusus dilatih untuk menangani media sosial.

Kesimpulan

Analisis sentimen pelanggan memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri. Meskipun dapat membantu memproses sejumlah besar data, analisis ini mungkin kesulitan menangani bahasa yang kompleks seperti sarkasme.

Pernyataan sederhana seperti "Itu tidak terlalu buruk" bisa sulit diinterpretasikan, karena bisa bermakna positif atau negatif tergantung konteksnya.

Meski demikian, alat analisis sentimen bisa menjadi agen yang kuat dalam menangkap nuansa ekspresi konsumen. Anda dapat secara aktif menggunakan wawasan yang dihasilkan untuk memajukan aspirasi bisnis Anda.