Analisis Sentimen mengubah Ulasan Pelanggan menjadi Wawasan

Analisis sentimen dapat menjadi indikator utama kepuasan pelanggan dan pengalaman pelanggan. Pengalaman pelanggan adalah kunci kesuksesan bisnis. Faktanya, setelah pengalaman positif, lebih dari 85% pelanggan membeli lebih banyak. Namun, dua puluh lima persen menjatuhkan produk atau merek hanya setelah satu pengalaman buruk. Itu membuktikan bahwa pengalaman pelanggan yang buruk bisa mahal.

Sebagai pemilik bisnis, alih-alih berasumsi bahwa Anda tahu bagaimana pengalaman pelanggan terhadap bisnis Anda, adakah cara untuk benar-benar memahami apa yang membuat pengalaman pelanggan menjadi luar biasa? Jika ada cara untuk menganalisis umpan balik pelanggan, dapatkah itu digunakan untuk mempertahankan lebih banyak pelanggan Anda? (Saya harap Anda tahu ke mana kita akan pergi dengan ini.)

Jawabannya terletak pada analisis sentimen ulasan! Mengumpulkan umpan balik pelanggan dalam bentuk ulasan online tidak ada gunanya jika bisnis tidak menggunakan umpan balik pelanggan tersebut untuk mempromosikan perubahan secara strategis. Teruslah membaca karena kami mengungkapkan bagaimana analisis sentimen lebih dari sekadar kata kunci dan bagaimana bisnis dapat memperoleh keuntungan.

Daftar isi

Apa itu analisis sentimen?

Mengapa peringkat bintang tidak cukup

Bagaimana analisis sentimen dapat digunakan?

• Menargetkan pelanggan untuk meningkatkan pengalaman mereka
• Temukan tren dari waktu ke waktu
• Mengenali perbedaan segmen pasar

Cobalah sendiri

Apa itu analisis sentimen?

Analisis sentimen adalah proses otomatis yang menggunakan kecerdasan buatan untuk menetapkan nilai dari +1 (sangat positif) hingga -1 (sangat negatif) ke bit teks. Analisis sentimen memeriksa teks dan mengidentifikasi pendapat emosional di dalamnya untuk menentukan apakah pendapat penulis itu positif, netral, atau negatif. Manfaat terbesar adalah kemampuannya untuk mengidentifikasi kata-kata yang digunakan untuk mendeskripsikan bisnis, seperti ' kamar bau ' atau ' staf kasar '. Analisis sentimen dapat mengatakan bahwa frasa, “Burgernya dibakar” adalah sentimen negatif.

Beberapa pernyataan yang dapat diidentifikasi oleh analisis sentimen adalah:

• Menyadari kata positif dalam, “Saya menikmati suasananya.”
• Memperhatikan perbedaan antara, "tempat ini bagus" dan "tempat ini tidak bagus".
• Mengidentifikasi kata-kata modifikasi dalam “Kamar hotel terlalu kecil .”

Mengapa peringkat bintang tidak cukup

Tapi tidak bisakah peringkat bintang cukup memberi tahu Anda tentang perasaan seorang pengulas? Tidak selalu! Bintang penting, tetapi konten lebih penting. Ulasan cat peringkat bintang dengan kuas yang terlalu luas, kehilangan banyak detail tentang bagaimana perasaan pelanggan yang sebenarnya. Memiliki peringkat bintang yang tinggi terlihat mengesankan dan Anda menganggap konten yang akan diikuti adalah positif, tetapi tidak selalu demikian. Di situlah pentingnya analisis sentimen. Misalnya, ulasan bintang lima mungkin menyebutkan aspek yang tidak disukai pengulas, meskipun menyukai pengalaman secara keseluruhan.

Melalui analisis sentimen, pemilik bisnis dapat menangkap emosi di balik peringkat bintang dan mulai memahami atribut apa yang berkontribusi atau mengurangi pengalaman positif di bisnis. Misalnya, ulasan masih dapat diberi peringkat lima bintang dan menyebutkan bahwa burgernya gosong.

Bagaimana analisis sentimen dapat digunakan?

Apakah setiap pemilik bisnis menghabiskan banyak waktu untuk memilah-milah ulasan pelanggan mereka? Tentu saja tidak! Teknologi analisis sentimen dapat melakukannya untuk mereka. Anggap saja seperti penambang yang bekerja sepanjang waktu, menggali bongkahan kecil umpan balik konsumen itu.

Analisis sentimen juga dapat melacak tema berulang dalam umpan balik, seperti 'waktu tunggu terlalu lama' atau 'tidak cukup handuk di kamar'. Menemukan tema-tema ini seperti mendapatkan tambang emas dari wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Di bawah ini adalah beberapa kasus penggunaan untuk analisis sentimen ulasan yang dapat dinilai oleh bisnis:

Menargetkan pelanggan untuk meningkatkan pengalaman mereka

Analisis sentimen memungkinkan Anda untuk memahami nuansa dalam ulasan pelanggan dan menentukan dari mana asal masalah (atau pengalaman positif). Daripada menanggapi dengan cara yang sama untuk setiap ulasan negatif, analisis sentimen memberikan wawasan yang memungkinkan Anda menyusun tanggapan yang lebih baik. Anda juga dapat menyampaikan masalah ke departemen yang tepat yang dapat memanfaatkan umpan balik untuk melakukan perbaikan.

Perusahaan juga dapat menggunakan analisis sentimen untuk menempatkan ulasan tertentu di bagian atas daftar prioritas. Ketika analisis sentimen digunakan secara strategis, perusahaan lebih siap untuk mengatasi umpan balik negatif dengan cepat dan dengan cara yang memengaruhi perubahan. Misalnya, jika sentimen paling negatif berasal dari orang yang tidak menyukai proses pengiriman Anda, Anda dapat menggunakannya untuk melakukan perubahan operasional.

Temukan tren dari waktu ke waktu

Jika taktik manajemen ulasan Anda saat ini mengungkapkan bahwa orang senang dengan bisnis Anda, itu bagus! Tapi, itu bisa menimbulkan rasa puas diri. Analisis sentimen membantu memerangi rasa puas diri dengan menunjukkan bagaimana tren sentimen pelanggan dari waktu ke waktu. Misalnya, Anda dapat melihat saat sentimen pelanggan meningkat dan mengaitkannya dengan perubahan yang dilakukan pada bisnis, seperti item menu baru atau perubahan manajemen.

Analisis sentimen juga dapat mengungkap bagaimana musim mempengaruhi ulasan online Anda dan menggunakannya untuk keuntungan Anda. Misalnya, jika 'staf' memuncak dalam hal negatif pada bulan-bulan musim panas karena layanan yang lambat, Anda dapat mempertimbangkan untuk mempekerjakan lebih banyak bantuan.

Mengenali perbedaan segmen pasar

Dan terakhir, jika Anda mengelola merek dengan banyak lokasi, analisis sentimen hampir tidak mungkin dilakukan tanpa alat. Membaca ratusan ulasan untuk kata kunci penting hanya membuang-buang waktu dan uang.

Namun, dengan menggunakan alat analisis sentimen, manajer merek dapat melihat lokasi mana yang dilihat lebih positif daripada yang lain. Hal ini dapat mengarah pada pemahaman yang lebih baik tentang segmen pasar yang dilayani setiap lokasi dan proses operasional di setiap lokasi. Misalnya, jika lokasi di Phoenix menilai sangat negatif untuk 'kebijakan pengembalian' dan lokasi di Miami sangat positif, manajer dapat melihat bagaimana pengembalian ditangani di lokasi Miami dan menerapkan perubahan pada lokasi yang kurang.

Cobalah sendiri

Produk Manajemen Reputasi Vendasta kini menampilkan fungsionalitas analisis sentimen yang canggih, yang disebut Wawasan.

Menggunakan pemrosesan bahasa alami, Wawasan menggunakan AI untuk mengidentifikasi dan mengekstrak kata kunci dan frasa dari ulasan pelanggan untuk menunjukkan apa yang mendorong percakapan online. Hasilnya adalah pemahaman kolektif tentang apakah suatu bisnis berhasil atau gagal di mata pelanggannya. Gunakan informasi tersebut untuk mengungkap tren pelanggan, pahami bagaimana perasaan pelanggan di area geografis tertentu tentang lokasi bisnis tertentu, dan tentukan bagaimana penyesuaian operasional memengaruhi merek dari waktu ke waktu.

Untuk melihat Wawasan beraksi, daftar gratis dan aktifkan produk Reputation Management Express pertama Anda tanpa biaya.