Jika kita ingin menumbuhkan bisnis yang kita bangun atau bisnis dari perusahaan tempat kita bekerja maka kita perlu mengetahui bagaimana brand dari bisnis kita di mata publik. Apakah brand kita bagus di mata mereka? bagian mana yang perlu kita tingkatkan kembali? apa saja yang mereka kita sukai dari produk atau jasa yang kita miliki? dan juga seterusnya.
Apa itu Sentiment Analysis?
Sentiment Analysis adalah salah satu proses terbaru yang menggunakan teknologi machine learning dan natural language processing (NLP) dalam mengkaji puluhan jutaan opini yang terkait sebuah produk atau layanan yang tersedia di internet dan mengkategorikan opini-opini tersebut menjadi ke beberapa kategori seperti positif (bagus untuk bisnis), negatif, atau netral.
Sebagai UX researcher hal ini juga penting agar kita bisa lebih paham dalam meningkatkan aplikasi dan website yang kita bangun bersama dengan tim.
Mendapatkan data kebutuhan proses sentiment analysis
Untuk mengetahui bagaimana brand kita dilihat, dirasakan, dan dialami oleh orang-orang maka kita membutuhkan banyak data untuk dikelola oleh machine learning. Beberapa platform yang bisa kita andalkan untuk mengumpulkan data adalah sebagai berikut:
- TikTok
- Forum Terbuka
- Google Reviews
- Halaman reviews pada website/aplikasi kita
Semakin banyak variasi data yang kita dapatkan maka semakin cerdas juga machine learning dalam menentukan sebuah opini, apakah positif, negative, atau neutral. Kita perlu memastikan bahwa sistem yang dibangun tidak bias karena dapat memberikan indikasi yang salah ketika kita ingin membuat keputusan sebuah bisnis.
Menggunakan API umum dari setiap social media
Saat ini social media masih menjadi tempat orang-orang berkeluh kesah terkait pengalaman mereka menggunakan sebuah brand tertentu, agar kita bisa mendapatkan opini-opini tersebut dengan cepat maka kita bisa menggunakan API yang telah mereka sediakan seperti platform Twitter, Facebook, TikTok, dan sebagainya.
Untuk mengakses API maka kita membutuhkan bantuan programmer yang memiliki skills tersebut. Hal ini sulit dilakukan untuk orang awam namun hasilnya memiliki dampak besar yang bagus untuk perusahaan kita jika dilakukan dengan baik.
Fine-Grained Sentiment Analysis
Ketika menggunakan Fine-Grained Sentiment Analysis maka kita lebih mempertimbangkan sesuatu dengan lebih mendetail misalnya sangat positif, positif, netral, negatif, dan sangat negatif.
Jadi bukan cuma 3 jawaban seperti basic sentiment analysis saja yaitu positif, netral, dan negatif. Hal tersebut dapat membantu kita memahami suatu produk, brand, atau jasa menjadi lebih terperinci.
Sentiment analysis akan dikategorikan menjadi 5 tingkat, biasanya lebih sering kita temui pada sebuah review produk di website e-commerce. Bintang 5 menunjukkan sangat positif sedangkan bintang 1 menunjukkan sangat negatif, dan bintang 4 menunjukkan bahwa pengguna tersebut senang tapi masih belum memenuhi ekspetasi mereka.
Jadi, dari sini kita sudah tahu bagian mana yang perlu ditingkatkan kembali dari sebuah produk atau jasa yang kita jual secara online, machine learning akan membantu kita untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat dari menggunakan metode Fine-Grained Sentiment Analysis.
Kesimpulan mempelajari dan menggunakan sentiment analysis
Adapun beberapa kesimpulan utama yang perlu kita pertimbangkan kembali mengapa sentiment analysis bagus untuk pertumbuhan bisnis kita terutama apabila bisnis yang dibangun berfokus di dunia digital (online):
- Sentiment analysis menyediakan data dalam memahami customer lebih dalam berdasarkan opini yang telah mereka sampaikan
- Bisnis dapat tumbuh lebih cepat karena membuat keputusan berdasarkan pengalaman yang dialami pengguna dan memberikan peningkatkan yang tinggi
- Customer semakin betah dengan brand tersebut karena merasa lebih didengar dan diperhatikan sehingga mereka menjadi lebih loyal
Well, jika kamu UI UX designer maka ilmu sentiment analysis cukup membantu pertumbuhan karirmu dalam membantu perusahaan tumbuh, dan jika kamu seorang programmer maka bisa lanjut mempelajari machine learning untuk mengelola opini-opini tersebut dan bekerja sama dengan tim sales, marketing, dan sebagainya.
Mulai dari sekarang kita perlu belajar membangun website atau aplikasi yang lebih mengarah ke user-centric dibandingkan hanya berdasarkan asumsi diri kita saja, semoga beruntung dan sampai juga pada tips design dan coding menarik lainnya di BuildWithAngga.
