Digital Services

Cara Mencari Tahu Penilaian Publik Tentang Produk Baru Anda

By Tim Editor05 Desember 2019 2 Mins Read
18 0

Gambar: Pixabay

OFiSKITA - Sebuah perusahaan dapat mengetahui seperti apa penilaian publik mengenai produk, layanan, ataupun ide yang baru saja diluncurkan melalui tren strategi terupdate. Nah opinion mining yang juga dikenal sebagai cyber world-monitoring platform memiliki satu dari beberapa fitur unggulan berupa sentiment analysis. Feature ini merupakan sebuah pendekatan Natural Language Processing (NLP) yang mengidentifikasi berbagai pendapat tentang sebuah topik, dalam kumpulan teks. 

Pendapat tersebut kemudian dinilai dalam skala positif ke negatif dengan menggunakan teknologi sentiment analysis, sehingga mudah untuk menentukan kecenderungan dalam wujud sikap dan suasana hati. Opinion mining ini melibatkan penggunaan data mining, machine learning (ML) dan kecerdasan buatan (AI) untuk menampung teks yang akan menghasilkan sentiment analysis dan informasi subjektif. Fitur sentiment analysis ini bisa Anda dapatkan dari mysights, yang dapat membantu perusahaan mengumpulkan insights dari teks yang berasal dari sumber online seperti email, portal berita, posting blog, obrolan web, saluran media sosial, forum, dan komentar. 

Pengaplikasian sentiment analysis sendiri dapat dimanfaatkan untuk kegunaan yang bervariasi, diantaranya untuk:

  • Mengidentifikasi brand awareness, reputasi dan popularitas brand pada suatu waktu tertentu

  • Melacak penerimaan pelanggan terhadap produk maupun fitur-fitur baru

  • Evaluasi kesuksesan marketing campaign

  • Menentukan demografi target pasar

  • Mengumpulkan umpan balik pelanggan baik dari media sosial, website, maupun isian online

  • Melakukan riset pasar

  • Mengkategorisasi permintaan layanan pelanggan

Untuk mencapai kesemuanya, terdapat beberapa tipe sentiment analysis, yaitu:

1. Analisis sentimen yang presisi sehingga memberikan tingkat polaritas yang lebih tepat dengan memecahnya menjadi beberapa kategori lebih lanjut, biasanya sangat positif hingga sangat negatif. 

2. Mendeteksi emosi tertentu termasuk kebahagiaan, frustasi, kaget, marah, dan sedih.

3. Analisis yang dapat 'melihat' niat dibalik kalimat yang dituliskan. Misalnya, komentar online yang menyatakan frustasi tentang penggantian baterai dapat mendorong layanan pelanggan untuk menyelesaikan masalah tertentu.

4. Analisis berbasis aspek yang mengumpulkan komponen spesifik yang disebutkan secara positif atau negatif. Misalnya, pelanggan mungkin meninggalkan ulasan pada suatu produk yang mengatakan masa pakai baterai terlalu pendek. Kemudian, sistem akan mengembalikan sentimen negatif tadi bahwa itu adalah soal masa pakai baterai dan bukan tentang produk secara keseluruhan.

Dengan pengumpulan data yang akurat dari mysights, produk baru yang Anda luncurkan akan sampai kepada target market yang tepat.  

Sumber: searchbusinessanalytics.techtarget.com; yotpo.com

Related Articles
Digital Services

mygate Garap Data Cleansing & Data Enrichment dalam Sekejap

By Tim Editor17 Januari 2020 3 Mins Read
Digital Services

Sistem Berlangganan yang Menguntungkan Pelanggan

By Tim Editor10 Januari 2020 3 Mins Read
Digital Services

Fitur Terupdate dari Microsoft 365

By Tim Editor09 Januari 2020 3 Mins Read
Digital Services

Cost Efficiency di Tahun Baru Dimulai dari Lingkungan Kerja yang Aman & Sehat

By Tim Editor16 Januari 2020 3 Mins Read
Digital Services

Brazil Salip Indonesia dalam Ekspor Produk Halal

By Tim editor03 Januari 2020 3 Mins Read
Digital Services

Siapkan SDM Anda untuk Perubahan Dunia Kerja Di Masa Depan

By Tim Editor02 Januari 2020 2 Mins Read
Digital Services

Wishlist Bisa Akali Penjualan yang Turun di Musim Libur

By Tim Editor27 Desember 2019 2 Mins Read
Digital Services

Personal Brand Sama Pentingnya dengan Business Brand

By Tim Editor27 Desember 2019 3 Mins Read
Digital Services

Cybercrime Ancam Fintech, Mobile Banking & e-Commerce di 2020

By Tim Editor26 Desember 2019 2 Mins Read
Digital Services

Visa Hadirkan Contactless Payment di McD

By Tim Editor24 Desember 2019 2 Mins Read
Comments
Write Comment