Di era digital saat ini, perusahaan secara konstan menerima banyak sekali interaksi dengan pelanggan di berbagai media, termasuk media sosial dan email. Sebagai salah satu marketplace online terbesar di Indonesia, Tokopedia secara aktif terlibat dalam interaksi harian dengan pelanggannya. Sentimen tersebut menjadi tolak ukur kepuasan dan pengalaman pelanggan. Namun, pemrosesan analisis pelanggan secara manual menimbulkan pekerjaan yang memakan waktu dan menantang. Sebuah tantangan muncul: Bagaimana cara mengidentifikasi tren yang muncul dan mengatasi masalah dari interaksi yang sangat banyak ini secara instan dan akurat? Artikel ini membahas bagaimana mengubah opini pelanggan menjadi insight yang dapat ditindaklanjuti menggunakan AI Analisis Sentimen, dengan fokus pada 7.000 tweet pelanggan Tokopedia.
Apa yang dimaksud dengan Analisis Sentimen?
Analisis Sentimen, bagian dari Natural Language Processing (NLP), adalah proses mengekstraksi wawasan berharga dari data tekstual untuk mengetahui sentimen yang diungkapkan. Ketika menganalisis opini pelanggan melalui tweet, biasanya ditemukan beberapa aspek yang dibahas dalam satu tweet. Analisis sentimen tradisional biasanya mengekstrak sentimen dari teks lengkap, yang menyebabkan penyederhanaan terlalu berlebihan. Selain itu, pendekatan ini dapat salah mengklasifikasikan kata-kata dengan arti yang berbeda tergantung pada konteksnya, sehingga menghasilkan klasifikasi sentimen yang tidak akurat. Di sisi lain, Analisis Sentimen Lanjutan memberikan pemahaman yang lebih rinci dengan mengaitkan sentimen dengan topik atau masalah tertentu.
Misalnya, istilah "gila" cenderung dikaitkan dengan hal negatif, terlepas dari apakah istilah tersebut menggambarkan pengalaman yang menyenangkan atau situasi yang tidak rasional. Kami menganalisis contoh tweet yang mengatakan, "Fitur-fitur barunya gila, tapi terkadang layanannya kurang."
Perspektif Analisis Sentimen Tradisional:
Hasil sentimen hanya akan bersifat negatif, mengabaikan aspek positif dari kegembiraan.
Perspektif Analisis Sentimen Tingkat Lanjut:
Output sentimen akan menjadi positif untuk Fitur dan negatif untuk Layanan, memberikan analisis sentimen yang lebih bernuansa dan akurat.
Dengan menggunakan Analisis Sentimen ini, kami mengungkap cerita-cerita yang terdapat di dalam 7.000 tweet pelanggan Tokopedia. Setiap tweet dikategorikan berdasarkan sentimen dan topik terkait, sehingga kami dapat dengan cepat menemukan berbagai topik yang berkaitan dengan sentimen pelanggan. Analisis Sentimen Lanjutan ini mengungkap beberapa topik permasalahan pelanggan Tokopedia, termasuk permasalahan isi saldo, permasalahan registrasi, permasalahan pengembalian dana, dan masih banyak lagi.
Studi Kasus Analisis Sentimen: Laporan Tokopedia
Setelah mengkategorikan sentimen dan topik dari semua tweet, kami mengidentifikasi masalah pelanggan yang paling mendesak. Dengan menggunakan analisis sentimen AI, kami dapat meringkas setiap masalah yang terjadi dalam jangka waktu tertentu, seperti satu bulan. Tidak hanya menyoroti topik permasalahan yang muncul, kami juga mempelajari ringkasan permasalahan yang komprehensif. Seperti yang terlihat pada gambar berikut, pembayaran, keuangan, dan dukungan pelanggan menduduki peringkat teratas pada bulan Juni 2023. Selain itu, ringkasan masalah untuk topik-topik ini juga terlihat jelas. Hal ini memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dengan segera tentang masalah spesifik yang terjadi dalam topik-topik ini.
Pelacak Masalah
Bisnis sering kali menghadapi masalah berulang yang muncul berulang kali. Untuk benar-benar memahami dinamika opini pelanggan yang terus berkembang, kami melacak perkembangan setiap masalah dari waktu ke waktu menggunakan Analisis Sentimen AI. Fitur ini memungkinkan perusahaan untuk secara proaktif mengamati perkembangan isu-isu populer. Pada gambar di bawah ini, perhatikan betapa mudahnya kami mengidentifikasi isu-isu "top-up" yang berulang. Pemantauan berkelanjutan ini memastikan pemahaman yang lebih baik tentang sentimen pelanggan dan memungkinkan perusahaan untuk mengatasi masalah sebelum masalah tersebut menjadi tantangan yang berkelanjutan.
Analisis Tren
Perusahaan sering kali juga menghadapi tantangan yang signifikan, terutama dalam identifikasi awal isu-isu viral. Aspek yang penting adalah mengungkap wawasan tentang tren isu. Contoh nyata diilustrasikan pada gambar di bawah ini. Dengan menggunakan AI Sentiment Analysis, kami dengan cepat menemukan isu viral yang berkaitan dengan ketidaksesuaian antara barang yang diterima dan yang dibeli oleh pelanggan. Kami juga mengamati bahwa masalah ini memuncak pada pertengahan September. Fitur ini memfasilitasi deteksi dini terhadap potensi masalah viral, memberikan kesadaran yang cepat bagi perusahaan untuk mengambil tindakan segera.
Kesimpulannya, integrasi analisis sentimen memberikan peluang berharga bagi bisnis untuk mendapatkan wawasan yang cepat, akurat, dan dapat diandalkan tentang sentimen pelanggan. Integrasi strategis ini tidak hanya meningkatkan pemahaman tentang sentimen pelanggan, tetapi juga memberdayakan bisnis untuk mengantisipasi kebutuhan mereka dan secara proaktif menawarkan solusi untuk memenuhi kebutuhan pelanggan yang terus berkembang. Penerapan analisis sentimen memastikan bahwa bisnis dapat secara efektif menavigasi lanskap sentimen konsumen yang kompleks.
Buka potensi data Anda! Pelajari layanan kami untuk demo dan saksikan kekuatan transformatif dari Analisis Sentimen AI.
BI Solusi adalah mitra terpercaya Anda untuk keberhasilan dengan berbasis data di Indonesia, melayani perusahaan-perusahaan di kawasan Asia Tenggara dan sekitarnya. Kami spesialis dalam mengimplementasikan solusi Data Analytics, platform Business Intelligence, dan Big Data yang terdepan, dilengkapi dengan layanan Data Science yang handal.
Â
Kami menawarkan model implementasi BI yang fleksibel, baik di dalam maupun di luar negeri, untuk memenuhi kebutuhan spesifik Anda dan memberikan hasil dengan kualitas terbaik.
Â
Keahlian Konsultasi BI kami mencakup layanan Integrasi Data (ETL), Data Warehousing, dan penggunaan perangkat Visualisasi Data seperti Microsoft Power BI, QlikSense, dan Tableau untuk implementasi Laporan dan Dasbor.
Â
Kami akan membantu Anda membuka potensi penuh dari data Anda dan mencapai tujuan bisnis Anda.