Di era digital saat ini, sebagai pelaku bisnis Anda perlu memahami bagaimana penilaian konsumen terhadap produk yang Anda pasarkan. Salah satu teknik yang bisa dilakukan untuk menganalisis hal terkait konsumen adalah dengan analisis sentimen. Fitur analisis sentimen yang lengkap biasanya ditemukan pada media monitoring tools, contohnya Kazee Intelligence Media.

Dengan sentiment analysis, Anda bisa mengetahui emosi atau sentimen konsumen terhadap brand Anda apakah bernada positif, negatif atau netral. Analisis sentimen telah digunakan dalam berbagai konteks, seperti untuk memantau reputasi merek, memprediksi perilaku konsumen, menilai efektivitas kampanye pemasaran, serta memperbaiki strategi bisnis.

Pengertian Analisis Sentimen

Dilansir dari Brand24, Sentiment Analysis adalah proses menganalisis tulisan online untuk menentukan nada emosional dari penulisnya.

Sedangkan menurut AWS Amazon, Analisis Sentimen adalah proses menganalisis teks digital untuk menentukan apakah nada emosional pesan itu positif, negatif, atau netral.

Sederhananya, analisis sentimen adalah teknik analisis data yang digunakan untuk memahami perasaan, opini, dan sikap pengguna terhadap suatu merek, produk, atau layanan. Analisis sentimen dilakukan dengan mengumpulkan, mengelompokkan, dan menganalisis data berupa teks dari berbagai sumber, termasuk media sosial, survei, dan ulasan pelanggan.

Analisis sentimen dapat digunakan untuk menentukan apakah sentimen yang diekspresikan dalam teks bernada positif, negatif, atau netral. Umumnya, analisis ini melibatkan penggunaan algoritma dan model pembelajaran mesin untuk memproses teks dan mengidentifikasi kata dan frasa yang menunjukkan sentimen tertentu.

Contohnya, sebuah kalimat yang mengandung kata "senang" atau "puas" cenderung menunjukkan sentimen positif, sementara kalimat yang mengandung kata-kata seperti "marah" atau "kecewa" cenderung menunjukkan sentimen negatif.

Mengapa Sentimen Analysis Penting?

Peran analisis sentimen sangatlah penting bagi perusahaan untuk membantu meningkatkan produk dan layanan mereka. Berikut ini merupakan alasan mengapa perusahaan atau organisasi perlu menggunakan sentiment analysis :

1. Manajemen Reputasi Merek

Dalam hal manajemen reputasi merek, analisis sentimen dapat digunakan untuk memantau penyebutan merek dalam situs web maupun platform media sosial terkait suatu produk, layanan, merek, atau kampanye pemasaran.

Analisis ini membantu perusahaan memahami bagaimana merek mereka dilihat oleh pelanggan. Jika perusahaan menemukan bahwa ada banyak sentimen negatif terkait merek mereka, mereka dapat mengambil tindakan untuk memperbaiki masalah yang ada dan meningkatkan citra merek mereka.

2. Umpan Balik Pelanggan

Perusahaan menggunakan analisis sentimen untuk menganalisis pendapat pelanggan. Sekarang ini, banyak konsumen menggunakan media sosial mereka untuk berbagi pengalaman positif dan negatif mereka tentang suatu brand.

Melalui teknik analisis ini, perusahaan dapat mengidentifikasi penyebutan merek yang menyampaikan konten positif yang menunjukkan kekuatan produk, serta penyebutan negatif, yang menunjukkan ulasan buruk yang ditulis pengguna secara online.

3. Riset Pasar

Analisis sentimen menawarkan berbagai jenis data sehingga cocok digunakan untuk riset pasar. Data-data mengenai apa yang disukai dan tidak disukai konsumen, atau apa harapan mereka memungkinkan perusahaan dapat melakukan investigasi pasar yang spesifik serta memudahkan dalam pengambilan keputusan.

Dengan menganalisis sentimen dari pelanggan, perusahaan juga dapat memahami apa yang diinginkan dan dibutuhkan oleh pelanggan mereka. Informasi ini dapat membantu perusahaan dalam merancang produk atau layanan baru, mengoptimalkan pengalaman pelanggan, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

BACA JUGA : 5 Kiat Menggunakan Media Monitoring Untuk Riset Pasar

4. Pencegahan Krisis

Alat pemantauan media seperti Kazee Media Intelligence untuk menganalisis sentimen bekerja dengan mengumpulkan penyebutan kata kunci yang telah ditentukan sebelumnya secara real-time dari situs web, situs berita, maupun forum diskusi.

Dengan menggunakan media monitoring tools, praktisi PR dapat menerima pemberitahuan atau notifikasi ketika konten negatif sewaktu-waktu muncul secara online. Saat melihat sentimen negatif dari pelanggan, perusahaan dapat dengan cepat melakukan tindakan untuk mencegah krisis semakin parah yang berimbas pada buruknya reputasi pada perusahaan.

Tipe-tipe Sentimen Analysis

Terdapat beberapa tipe analisis sentimen yang umum digunakan dalam pengolahan bahasa alami, antara lain :

1. Fine-Grained Sentiment Analysis

Analisis sentimen yang satu ini merupakan salah satu jenis yang paling umum. Tipe analisis sentimen ini mengkategorikan sentimen menjadi beberapa kategori  dan memiliki range penilaian yang lebar seperti sangat positif, agak positif, netral, agak negatif, dan negatif.

Analisis ini dilakukan dengan mengidentifikasi kata-kata atau frasa-frasa yang mengindikasikan sentimen tertentu dalam suatu teks. Biasanya, fine-grained sentiment analysis banyak digunakan pada review e-commerce berupa lima bintang.

2. Emotion Detection Sentiment

Tipe analisis sentimen ini digunakan untuk mengkategorikan sentimen ke dalam emosi tertentu, seperti senang, sedih, takut, atau marah. Analisis sentimen emotion ini lebih kompleks daripada fine-grained karena melibatkan pemahaman tentang bagaimana emosi diungkapkan dalam bahasa.

Namun, salah satu kelemahan dari emotion detection adalah cara pengekspresian emosi orang yang berbeda-beda. Sebagai contoh, kata ‘parah’ sebenarnya bermakna negatif. Namun jika seseorang mengatakan, “Minuman ini enak banget, parah,” maknanya menjadi positif.

3. Aspect-Based Sentiment Analysis

Teknik analisis ini digunakan untuk mengidentifikasi aspek-aspek tertentu dalam suatu teks yang mempengaruhi sentimen, seperti produk atau layanan tertentu. Aspect-based sentiment analysis dapat memberikan informasi yang lebih detail tentang sentimen yang diekspresikan dalam suatu teks.

Biasanya digunakan untuk mengetahui aspek apa yang mendapat penilaian positif, netral, atau negatif dari pelanggan. Misalnya dalam sebuah review produk, ada pelanggan yang memberikan komentar, “Bahan baju bayi ini halus dan nyaman digunakan untuk bayi.” Maka, Anda bisa menyimpulkan bahwa aspek yang mendapat penilaian positif dari pelanggan adalah bahan celana tersebut.

4. Intent Sentimen Analysis

Tipe analisis sentimen ini untuk mengetahui intensi atau maksud dari opini pelanggan dari sebuah teks. Tipe ini dapat menggali lebih dalam mengenai maksud pelanggan menuliskan kata-kata tersebut, apakah berupa kritikan, keluhan, saran, pendapat, penghargaan terhadap produk dari bisnismu.

5. Multilingual Sentiment Analysis

Tipe analisis ini digunakan untuk menganalisis kata-kata dalam berbagai bahasa. Namun, tipe analisis yang satu ini terbilang cukup sulit karena Anda  harus memiliki daftar kata dari bermacam bahasa dan harus terus meng-update daftar tersebut sesuai perkembangan bahasa.

BACA JUGA : 10 Rekomendasi Media Monitoring Terbaik Di Indonesia

Bagaimana Cara Kerja Sentimen Analysis?

Cara kerja analisis sentimen umumnya melalui beberapa tahapan sebagai berikut :

1. Preprocessing

Langkah pertama dalam analisis sentimen adalah melakukan preprocessing pada teks, yaitu membersihkan teks dari karakter-karakter tidak penting seperti tanda baca, mengubah semua karakter menjadi huruf kecil, dan menghilangkan kata-kata stopword (kata-kata yang sering muncul namun tidak memberikan informasi penting, seperti "dan", "atau", atau "yang").

2. Tokenisasi

Selanjutnya, teks akan dipecah menjadi unit-unit yang lebih kecil, seperti kata atau frasa. Proses ini disebut tokenisasi.

3. Klasifikasi Sentimen

Setelah teks telah dipecah menjadi unit-unit yang lebih kecil, proses klasifikasi sentimen dapat dimulai. Klasifikasi sentimen dapat dilakukan menggunakan teknik analisis sentimen polarity, emotion, aspect-based, machine learning, atau rule-based.

4. Visualisasi Data

Langkah selanjutnya adalah memvisualisasikan data. Tahapan ini dilakukan dengan menggunakan bagan sesuai kebutuhan perusahaan atau siapa saja yang memanfaatkan data-data ini. Umumnya, data divisualisasikan dalam bentuk  grafik, histogram, atau matriks.

Namun, hasil akhir dari sentiment analysis bisa sangat bervariasi. Data yang ada dapat muncul disertai domain lain yang terlibat. Karena itulah, teknik visualisasi data berupa wordcloud, peta interaktif, dan gaya sparkline juga cukup efektif untuk menampilkan hasil analisis.

5. Pengambilan Kesimpulan

Setelah sentimen telah diklasifikasikan, tahap selanjutnya adalah pengambilan kesimpulan. Informasi tentang sentimen dapat digunakan untuk memprediksi perilaku konsumen, mengevaluasi reputasi merek, atau membuat keputusan bisnis yang lebih baik.

Dalam proses analisis sentimen, biasanya digunakan beberapa teknik pengolahan bahasa alami yang lebih lanjut, seperti pemberian bobot pada kata-kata (term weighting), pengelompokkan kata-kata yang serupa (clustering), atau korelasi antara kata-kata (co-occurrence). Tujuan dari teknik-teknik tersebut adalah untuk meningkatkan akurasi dan keakuratan hasil analisis sentimen.

Berdasarkan penjelasan diatas, dapat kita simpulkan bahwa analisis sentimen sangat berguna bagi perusahaan untuk mengetahui bagaimana sentimen publik terhadap brand mereka. Fitur analisis sentimen bisa Anda dapatkan melalui alat pemantauan media seperti Kazee Media Intelligence.

Kazee Media Intelligence adalah media monitoring tools yang mampu membantu perusahaan Anda melacak penyebutan merek atau kata kunci yang terkait dengan bisnis. Caranya yakni dengan mengumpulkan dan menganalisis data dari berbagai sumber, seperti situs web, forum online, dan media sosial (Twitter, Facebook, Youtube dan Instagram).

Pemantauan bisa dilakukan secara real-time sehingga perusahaan dapat mengetahui apa yang publik katakan tentang brand mereka. Dengan cara ini, perusahaan Anda dapat mengatasi komentar atau ulasan negatif secara sigap dan mengatasi krisis lebih cepat.

Tertarik untuk mencobanya?

Atau