Last Updated on February 1, 2023 by
Analisis sentimen adalah cara termudah mengumpulkan pendapat masyarakat terkait bisnis kita. Seperti apa cara kerjanya dan pengaruhnya terhadap bisnis? Kebetulan sekali, semuanya akan kami kupas tuntas di sini!
Pendapat konsumen merupakan hal yang penting bagi setiap bisnis. Dengan memahami suara hati pembeli, maka kita bisa memetik banyak inspirasi ide usaha, inovasi, maupun rencana strategi bisnis dengan mudah.
Analisis pendapat masyarakat terhadap bisnis inilah yang dikenal sebagai analisis sentimen. Metode ini membantu menguak emosi serta penilaian asli konsumen terhadap usaha kita—apakah itu positif, negatif, atau justru netral.
Lalu bagaimana cara melakukannya? Daripada penasaran, yuk langsung simak tips rahasia mengkaji pendapat konsumen selengkapnya di sini!
Daftar Isi
Pengertian Analisis Sentimen
Analisis sentimen (dalam Bahasa Inggris: sentiment analysis) merupakan kajian yang mendalami pendapat konsumen terhadap sebuah brand. Metode marketing ini juga dikenal dengan nama opini mining.
Tujuan utama sentiment analysis adalah untuk mengetahui penilaian asli seseorang terkait bisnis kita, baik dari segi produk/jasa, penawaran dan pelayanannya. Penilaian tersebut terbagi ke dalam tiga kelompok: positif, negatif dan netral.
Tentu saja tidak semua orang akan menyukai toko kita. Pasti ada beragam kelebihan serta kekurangan yang patut diperbaiki, namun belum tentu semua orang mau jujur menyuarakan opini masing-masing. Oleh sebab itulah kita harus mencari tahu suara hati terdalam pembeli melalui sentiment analysis.
Objek kajian utama sentiment analysis adalah komentar-komentar masyarakat yang ditinggalkan pada laman bisnis kita. Hal itu bisa berupa kolom testimoni (review), postingan sosial media, forum, blog, maupun isian kuesioner yang kita bagikan ke mereka.
Perbedaan Analisis Sentimen dan Analisis Semantik Bisnis
Analisis opini pembeli masih berkaitan dengan analisis semantik SEO yang juga banyak dipakai di bisnis online. Persamaan keduanya terlihat jelas dari alat olah data yang digunakan, yaitu machine learning (ML) dan objek kajiannya yaitu teks-teks di internet.
Akan tetapi, sentiment dan semantic analysis mempunyai fungsi yang berbeda. Analisis semantik digunakan untuk mengetahui makna dan fungsi sebuah teks yang ada di internet. Alhasil sistem komputer bisa mencocokkan dan merekomendasikan sebuah postingan kepada seseorang.
Sedangkan fungsi sentiment analysis adalah mendongkrak kualitas suatu brand. Anda dapat mengetahui kesan dan perasaan masyarakat terhadap bisnis untuk dimanfaatkan sebagai strategi marketing. Misalnya mengedepankan penawaran yang disukai masyarakat atau membenahi kekurangan yang masih mengganggu pelayanan publik.
Manfaat Analisis Sentimen bagi Bisnis Online
Seperti yang sudah sempat disebutkan sebelumnya, manfaat utama opini mining adalah menggali perspektif warga terhadap bisnis kita. Hal ini penting untuk menjaga keberlangsungan bisnis dalam jangka panjang.
Tetapi selain itu, masih ada beberapa manfaat sentiment analysis yang tak kalah menarik bagi perusahaan, yaitu:
- Meningkatkan kualitas produk dan jasa dari perusahaan ke masyarakat.
- Membantu perusahaan berbenah dan berinovasi.
- Mempererat rasa loyalitas konsumen terhadap brand.
- Menurunkan potensi brand switching.
- Memperluas wawasan serta cara panjang yang objektif terhadap kebutuhan masyarakat.
- Memberikan analisis yang akurat dalam hitungan waktu terkini (real time update).
5 Jenis Sentiment Analysis untuk Bisnis Online
Sejatinya ada cukup banyak model sentiment analysis yang bisa Anda terapkan pada bisnis online saat ini. Berikut adalah 5 tipe analisis opini konsumen berdasarkan tujuan dan metodenya:
1. Emotional Detection and Analysis
Jenis analisis pendapat konsumen yang pertama adalah emotional detection. Tujuan analisis ini adalah mendeteksi aneka emosi yang dirasakan konsumen terkait pengalaman belanja mereka di sebuah brand. Contoh emosi tersebut misalnya rasa bahagia, puas, jengkel, sedih, marah dan lain-lain.
Bisa dikatakan, analisis emotional detection adalah yang paling mudah dilakukan. Dengan membaca komentar-komentar pembeli saja kita bisa tahu bagaimana perasaan mereka saat bertransaksi di toko kita.
2. Fine Grained Sentiment Analysis
Berikutnya ada fine grained sentiment analysis yang paling banyak digunakan saat ini, khususnya oleh ecommerce dan marketplace. Penilaian fine grained lebih terukur secara kuantitatif karena menggunakan sistem rating 5 bintang.
Setiap bintang menunjukkan penilaian yang berbeda, yakni:
- Bintang 1: sangat buruk.
- Bintang 2: buruk.
- Bintang 3: netral.
- Bintang 4: baik.
- Bintang 5: sangat baik.
Pun setiap bisnis bebas membuat indikator penilaian dengan rating sesuai kebutuhan. Misalnya di ecommerce ada kolom rating untuk penilaian kecepatan pelayanan dan jasa ekspedisi.
3. Multilingual Sentiment Analysis
Sesuai namanya, multilingual sentiment analysis berguna untuk menelaah maksud konsumen berdasarkan komentar mereka dari beragam bahasa. Sistem ini sangat cocok bagi perusahaan-perusahaan berskala internasional dengan konsumen dari berbagai negara.
Sayangnya, analisis multilingual terbilang cukup sulit dan kompleks. Anda harus rajin membuat dan mengupdate list kata-kata dari setiap bahasa yang digunakan para konsumen Anda.
4. Sentiment Analysis Based on Aspect
Beberapa pebisnis kerap kesulitan menilai performa layanannya karena ada terlalu banyak aspek yang bisa dinilai. Oleh sebab itulah tercipta metode telaah sentimen berdasarkan aspek usaha.
Setiap konsumen pun belum tentu memberi review pada aspek yang sama. Mungkin saja ada orang-orang yang lebih memerhatikan bentuk kemasan produk, sedangkan sebagian lainnya memfokuskan segi harga dan manfaat produk.
Misalnya Anda menerima ulasan produk yang berbunyi: “Packing super aman, dilapisi bubble wrap tebal sehingga produk mendarat mulus meski dikirim ke luar daerah.” Dari sini terlihat bahwa aspek yang dinilai konsumen adalah keamanan pengemasan.
Masih sama seperti penilaian opini konsumen lainnya, sentiment analysis based on aspect terdiri atas tiga jenis skor yakni positif, negatif dan netral.
5. Intentional Sentiment Analysis
Jenis sentiment analysis yang terakhir adalah intentional analysis. Di sini kita berusaha mencari tahu motivasi utama dari komentar atau pesan konsumen. Motivasi yang dimaksud bisa berupa:
- Pertanyaan.
- Saran.
- Kritik.
- Keluhan.
- Apresiasi/penghargaan.
Cara Kerja Analisis Sentimen Pembeli
Sedari tadi kita telah membahas apa itu sentiment analysis beserta manfaat-manfaatnya. Namun bagaimanakah cara kerja opini mining?
Sentiment analysis dapat dipecah ke dalam tiga prosedur kerja sederhana yakni
- Klasifikasi: Mesin mengumpulkan lalu mengelompokkan data-data yang relevan dari berbagai sumber (website, sosial media, forum, ecommerce dan lain-lain).
- Evaluasi: Data-data akan ditelaah memakai berbagai teknik, seperti recall, F-score, accuracy dan precision.
- Visualisasi: Pengolahan hasil evaluasi ke dalam laporan yang mudah dipahami pengguna, misalnya ke bentuk grafik, matriks, pie chart atau histogram.
Perlu diingat bahwa proses analisis hendaknya dilakukan memakai tools-tools machine learning demi memperoleh hasil yang optimal sekaligus akurat.
Contoh Penerapan Analisis Sentimen di Bisnis Online
Ada banyak sekali contoh nyata penggunaan analisis sentimen di sebuah perusahaan, baik yang berskala besar maupun kecil. Beberapa di antaranya yakni:
- Penilaian sikap konsumen ketika menghubungi dan berinteraksi dengan customer service Anda.
- Analisis beragam komentar, review, dan konten UGCyang konsumen buat terkait brand di sosial media, forum, blog dan vlog.
- Analisis beragam pemberitaan media massa terkait brand.
- Penilaian feedback konsumen terhadap pengalaman belanja melalui survey atau interaksi langsung di sosial media (engagement).
- Analisis market research guna mengetahui hal-hal yang sedang disukai dan tidak oleh konsumen.
4 Cara Melakukan Sentiment Analysis untuk Pemula
Selamat, Anda sekarang sudah mengetahui sebagian besar wawasan terkait opini mining! Nah, apakah Anda tertarik mencoba metode analisis marketing yang satu ini?
Namun sebelum benar-benar terjun menganalisis pendapat konsumen terhadap brand Anda, berikut ada 4 strategi sentiment analysis khusus bagi pemula. Ayo dicatat!
1. Menggunakan Teknik Dasar Rule Based Analysis
Teknik pertama sentiment analysis adalah rule based analysis. Ini adalah teknik dasar sekaligus termudah dari opini mining, di mana Anda hanya perlu membuat kamus kata-kata emosional yang dilengkapi skor sentimen tertentu.
Setiap kata wajib diberikan skor untuk mempermudah perhitungan rating secara kuantitatif. Misalnya kata “baik” mempunyai skor 0.5, “luar biasa” (0,8), “sangat buruk” (-0,8), dan “cukup” (0 alias netral).
2. Melatih Sistem Machine Learning
Cara menganalisis pendapat konsumen lainnya yakni menggunakan machine learning. Strategi ini adalah yang paling banyak dilakukan perusahaan karena menghasilkan output yang akurat dan praktis. Namun perusahaan Anda tentunya harus memiliki tim IT yang jago mengoperasikan machine learning.
Mesin pintar ini pun tidak bisa langsung menghasilkan analisis yang sempurna. Dibutuhkan serangkaian latihan agar sistem bisa menelaah dan menilai sentimen dalam teks seakurat mungkin. Di beberapa kasus, ada sistem machine learning yang diprogram untuk menganalisis tanpa perlu memasukkan teks sumber secara manual.
3. Mendeteksi Emosi Seseorang dari Statusnya
Berikutnya cobalah untuk mengenali emosi yang tertuang dalam tulisan status seseorang. Proses opini mining ini dikenal dengan nama “pendeteksian emosional”.
Setiap manusia menuangkan perasaan yang berbeda-beda saat menulis. Ada yang mengomentari produk dengan perasaan senang/puas, jengkel, penasaran, tertarik, dan lain-lain. Nah, analisis emosi ini sejatinya cukup mudah dilakukan, asal kita cukup jeli mengamati pilihan kata yang mereka gunakan.
4. Menyiasati Kendala-Kendala Analisis
Poin terakhir namun tak kalah penting adalah mewaspadai hadirnya beragam kendala dalam proses telaah sentimen. Masalah-masalah tersebut mencakup pernyataan yang ambigu, seperti:
- Sarkasme atau sindiran halus.
- Multipolaritas: sebuah kalimat yang mengandung banyak sentimen, bisa negatif maupun positif. Contohnya: “Produk asli sesuai dengan gambar, tapi pengiriman lambat.”
- Negasi: pemakaian kata-kata bernada negatif untuk membalikkan makna sebuah kalimat. Contohnya: “Rasa makanan ini sangat buruk, jadi tidak bisa berhenti nambah lagi dan lagi.”
- Typo atau kesalahan pengetikan kata/kalimat.
Hati-hati, penafsiran sentimen Anda bisa jadi salah kalau Anda tidak jeli membaca kalimat demi kalimat review konsumen.
Itulah penjelasan lengkap terkait metode sentiment analysis di dunia bisnis, mulai dari pengertian, manfaat, contoh dan cara kerjanya. Sekarang Anda bisa langsung mencoba mempraktekkan tips-tips melakukan opini mining dengan tepat. Selamat mencoba!
Yuk terus follow MARKEY untuk mendapatkan ratusan artikel digital marketing terbaru gratis setiap hari! Baca gratis koleksi artikelnya sekarang di https://markey.id/ atau via MARKEY APP (download di Playstore dan Appstore). Sampai jumpa lagi.
Jasa Pembuatan Aplikasi, Website dan Internet Marketing | PT APPKEY
PT APPKEY adalah perusahaan IT yang khusus membuat aplikasi Android, iOS dan mengembangkan sistem website. Kami juga memiliki pengetahuan dan wawasan dalam menjalankan pemasaran online sehingga diharapkan dapat membantu menyelesaikan permasalahan Anda.
