Analisis Sentimen Pelanggan

Analisis sentimen pelanggan ialah proses mengenal pasti, menganalisis dan memahami pendapat, emosi serta sikap pelanggan terhadap produk, perkhidmatan atau jenama tertentu, biasanya melalui data teks seperti ulasan, media sosial dan maklum balas.

Proses ini menggunakan teknik seperti Pemprosesan Bahasa Semula Jadi (NLP), pembelajaran mesin dan pendekatan berasaskan peraturan untuk mengklasifikasikan sentimen kepada kategori positif, negatif atau neutral, serta mengukur nuansa emosi seperti frustrasi atau kepuasan.

Manfaat Utama

• Memahami pelanggan dengan lebih baik: Membantu mengukur persepsi pelanggan, mempersonalisasi pengalaman dan mengurangkan kadar churn (pelanggan berhenti menggunakan perkhidmatan).
• Peningkatan retensi dan kesetiaan: Mengesan akaun berisiko melalui pola sentimen, memicu tindakan pemulihan seperti tawaran diskaun, dan meningkatkan peluang cross-selling.
• Pengoptimuman perkhidmatan: Mengesan isu cepat, melatih kakitangan berdasarkan maklum balas negatif, dan memantau reputasi jenama di media sosial.
• Strategi pemasaran: Menilai keberkesanan kempen, menyesuaikan mesej mengikut preferensi pelanggan, dan mengenal pasti titik emosi kritikal dalam perjalanan pelanggan.

Sumber Data dan Kaedah Pengukuran

Data diambil daripada survei, penilaian NPS, ulasan aplikasi, obrolan sokongan dan media sosial. Kaedah termasuk:

• Pendekatan berasaskan aturan (kamus kata sentimen).
• Machine learning untuk ketepatan tinggi.
• Pendekatan hibrid untuk hasil komprehensif.

Contoh aplikasi: Restoran boleh menganalisis ulasan berasaskan aspek (seperti makanan atau perkhidmatan) menggunakan pembelajaran mesin untuk mengenal pasti kekuatan dan kelemahan. Statistik menunjukkan 73% pelanggan mahu jenama memahami keperluan unik mereka, dan dua pertiga konsumen menjadi pelanggan tetap jika perasaan mereka diutamakan.