Sentiment analysis หรือการวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า โดยที่ Sentiment analysis นั้นสามารถใช้ในการยกระดับประสบการณ์ของลูกค้าผ่านทางปฏิสัมพันธ์ทั้งทางตรง และทางอ้อมที่มีกับแบรนด์ ในบทความนี้ AI GEN จะพามาทำความรู้จักกับ Sentiment analysis ให้มากยิ่งขึ้น
Sentiment analysis คืออะไร
Sentiment หรืออารมณ์ความรู้สึก หมายถึงความรู้สึกในแง่บวก หรือแง่ลบที่ได้แสดงออกมาผ่านทางตัวหนังสือ การวิเคราะห์ความรู้สึก หรือ Sentiment analysis เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการที่จะประเมินภาษาเขียน และภาษาพูดเพื่อจะตัดสินว่าการแสดงออกทางความคิดนั้นเป็นไปในเชิงบวก เชิงลบ หรือกลางๆ และอยู่ในระดับใด และด้วยประโยชน์ของตัวชี้วัดนี้ทำให้ธุรกิจ หรือแบรนด์สามารถใช้ในการชี้วัดว่าลูกค้ารู้สึกอย่างไรกับประสบการณ์ในแต่ละครั้ง
Sentiment analysis ถือเป็นส่วนหนึ่งของการทำเหมืองข้อมูล (Text mining) หรือที่รู้จักกันในชื่อว่าการวิเคราะห์ข้อความ (Text analysis) การวิเคราะห์ข้อมูลประเภทนี้จะทำการดึงความหมายออกมาจากข้อความในหลากหลายแหล่งข้อมูล ตัวอย่างเช่น แบบสอบถาม รีวิว และข้อความในโซเชียลมีเดีย หรือแม้กระทั่งบทความจากในเว็บไซต์ โดยที่คะแนนจะถูกกำหนดให้ในแต่ละข้อความตามความรู้สึกที่ได้แสดงออกมาผ่านทางข้อความนั้นๆ
ตัวอย่างเช่น -1 สำหรับความรู้สึกเชิงลบ และ +1 สำหรับความรู้สึกที่เป็นเชิงบวก ทั้งหมดนี้สามารถทำได้โดยใช้เทคโนโลยีประมวลผลภาษาธรรมชาติ หรือ NLP
อัลกอริทึมของเครื่องมือ Sentiment analysis ในปัจจุบันนั้นสามารถที่จะจัดการกับจำนวนข้อมูลฟีดแบคของลูกค้าที่มีอยู่เป็นจำนวนมากได้อย่างสม่ำเสมอ และแม่นยำ รูปแบบของการวิเคราะห์ข้อความ และวิเคราะห์ความรู้สึกนั้นเปิดเผยได้ถึงว่าลูกค้ามีความรู้สึกในเชิงบวก หรือเชิงลบเกี่ยวกับเรื่องใดเรื่องหนึ่ง ตั้งแต่เรื่องของสินค้า และบริการจนถึงเรื่องสถานที่ โฆษณา หรือแม้กระทั่งกับคู่แข่ง
Sentiment analysis มีความสำคัญกับธุรกิจอย่างไร?
การทำ Sentiment analysis ถือเป็นสิ่งที่สำคัญสำหรับธุรกิจ เนื่องจากให้ข้อมูล Insight กับธุรกิจว่าลูกค้ามีการรับรู้เกี่ยวกับแบรนด์อย่างไร
ความคิดเห็นของลูกค้า หรือ Customer feedback ที่มีต่อแบรนด์ หรือธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นจากทางโซเชียลมีเดีย เว็บไซต์ การพูดขายกับพนักงานขาย หรือจากแหล่งข้อมูลอื่นๆ ถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เป็นขุมทรัพย์สำหรับธุรกิจ
แต่แค่รู้ว่าลูกค้าพูดเกี่ยวกับอะไรอาจจะยังไม่เพียงพอ แต่การที่สามารถรู้ได้ว่าลูกค้ารู้สึกอย่างไรทำให้ธุรกิจได้ข้อมูล Insight เกี่ยวกับประสบการณ์ของลูกค้า ซึ่ง Sentiment analysis เป็นหนึ่งในวิธีที่ทำให้ธุรกิจสามารถที่จะเข้าใจความรู้สึก และประสบการณ์ของลูกค้าที่มีต่อแบรนด์ได้เป็นอย่างดี
บางครั้งเราจะเรียกว่าการทำ Opinion mining โดยการทำ Sentiment analysis จะทำให้คุณรู้ได้ว่าความคิดเห็นของลูกค้าที่มีต่อธุรกิจของคุณนั้นเปลี่ยนแปลงไป คะแนนความพึงพอใจสูงสุด หรือต่ำสุดเป็นจุดเริ่มต้นให้ธุรกิจหากคุณต้องการยกระดับการพัฒนาสินค้า ฝึกอบรมพนักงานขาย หรือพนักงานให้บริการลูกค้า หรือสร้างแคมเปญทางการตลาดใหม่
Sentiment analysis ทำงานอย่างไร?
Sentiment analysis ใช้หลายเทคโนโลยีเพื่อที่กลั่นกรองคำพูดของลูกค้าทั้งหมดให้สรุปเป็นข้อมูลที่ธุรกิจสามารถนำไปใช้ต่อได้ ขั้นตอนของการทำ Sentiment analysis แบ่งออกได้เป็น 4 ขั้นตอน ดังต่อไปนี้
1. แบ่งแยกย่อยคำพูดออกเป็นส่วนประกอบต่างๆ โดยแบ่งเป็นประโยค วลี สัญลักษณ์ ชนิดของคำ
2. ระบุแต่ละวลี และส่วนประกอบต่างๆ
3. ให้คะแนน Sentiment ในแต่ละวลีว่าเป็นคะแนนเชิงบวก หรือเชิงลบ
4. รวบรวมคะแนนเพื่อใช้ในการทำ Sentiment analysis ในขั้นสุดท้าย
ตัวอย่างการนำ Sentiment analysis ไปใช้งานที่ช่วยเพิ่มคุณค่า และประหยัดเวลาในการทำงานให้กับธุรกิจ
Social media listening: การติดตามสิ่งที่พูดถึงในโซเชียลมีเดียในแต่ละวัน หรือเฉพาะเหตุการณ์ หรืออีเว้นท์ใดอีเว้นท์หนึ่ง เช่น การเปิดตัวสินค้าใหม่ เป็นต้น
การวิเคราะห์คำตอบในแบบสอบถาม : สำหรับการทำแบบสอบถามที่มีจำนวนผู้ตอบแบบสอบถามเป็นจำนวนมาก
ประมวลผลความคิดเห็นของพนักงานในองค์กรขนาดใหญ่
ระบุลูกค้าที่มีความไม่พอใจ เพื่อธุรกิจสามารถติดตามลูกค้ารายนี้อย่างใกล้ชิด
ดูแนวโน้มความรู้สึกของลูกค้า ว่าถูกจัดไว้ในกลุ่มไหน หรือในภูมิภาคใด
วิเคราะห์คู่แข่ง ตรวจสอบระดับการยอมรับของลูกค้าเมื่อเทียบกับคู่แข่งรายอื่นๆ
3 แหล่งข้อมูลในการทำ Sentiment analysis
1. การวิเคราะห์ข้อความในแบบสอบถาม
แบบสอบถาม หรือ Survey เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมที่ใช้ในการติดต่อกับลูกค้าได้โดยตรง และเต็มไปด้วยข้อเสนอแนะที่เป็นประโยชน์ โดยที่ข้อเสนอแนะในแบบสอบถามนั้นสามารถนำไปวิเคราะห์ได้อย่างรวดเร็วเพื่อจัดทำเป็นคะแนน Sentiment
สำหรับคำถามในแบบสอบถามเองนั้นให้เลือกใช้คำถามที่สามารถวัดผลประสบการณ์ของลูกค้าในเชิงคุณภาพได้ เช่น
ประสบการณ์ในการใช้บริการครั้งล่าสุดเป็นอย่างไร
ประสบการณ์ที่ได้รับเทียบกับความคาดหวังของคุณ ดีหรือแย่กว่าที่คาดหวัง
อะไรที่คุณคิดว่าควรจะเปลี่ยนแปลงสำหรับการใช้บริการในครั้งนี้
เป้าหมายของการวิเคราะห์ข้อความ คือการที่จะได้ข้อความตอบกลับจากลูกค้าอย่างจริงใจ เพื่อใช้เครื่องมือ Sentiment analysis ในการวิเคราะห์ข้อความเหล่านั้น คำแนะนำอีกหนึ่งอย่างคือหลีกเลี่ยงคำถามแบบปลายปิดที่ลูกค้าสามารถตอบได้แค่ว่า “ใช่” กับ “ไม่ใช่” เนื่องจากคำถามลักษณะนี้ไม่สามารถนำไปใช้ในการวิเคราะห์ต่อได้
ขั้นตอนถัดไปเป็นการใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อความเพื่อแยกความแตกต่างของคำตอบ โดยที่ aiSurvey เป็นเครื่องมือที่สามารถใช้วิเคราะห์คำตอบที่เป็นข้อความได้แบบอัตโนมัติ และสามารถระบุได้ว่าแต่ละคำตอบเป็นคำตอบในเชิงบวก เชิงลบ หรือเฉยๆ หลังจากทำ Sentiment analysis เรียบร้อยแล้ว ทำให้ธุรกิจสามารถที่จะระบุถึงประสบการณ์ หรือสิ่งที่ทำให้ลูกค้าไม่พอใจเกี่ยวกับแบรนด์ หรือธุรกิจได้
2. การวิเคราะห์ข้อความจากรีวิวของลูกค้า
คุณรู้หรือไม่ว่า 72% ของลูกค้าจะไม่ทำอะไรจนกว่าพวกเขาได้อ่านรีวิวเกี่ยวกับสินค้า และบริการของธุรกิจ และ 95% ของลูกค้าจะอ่านรีวิวก่อนที่จะทำการซื้อสินค้า ในโลกยุคปัจจุบันที่ขับเคลื่อนด้วยความคิดเห็นนั้น จึงทำให้พลังของการรีวิวของลูกค้า และข้อมูลจากคนรอบตัวเป็นสิ่งที่ปฏิเสธไม่ได้
เว็บไซต์ชุมชนออนไลน์ต่างๆ เช่น Pantip เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับผู้บริโภคในการหาความคิดเห็นที่ตรงไปตรงมาเกี่ยวกับสินค้า และบริการ โดยที่ความคิดเห็นเหล่านี้สามารถนำไปวิเคราะห์ต่อได้ เช่นเดียวกับความคิดเห็นจากแบบสอบถาม
ข้อดีของรีวิวของลูกค้าเมื่อเทียบกับแบบสอบถาม คือเป็นความเห็นที่ไม่ได้ร้องขอ ลูกค้าเป็นคนที่แสดงความคิดเห็นออกมาเอง ซึ่งบ่อยครั้งทำให้ได้ฟีดแบคที่ตรงไปตรงมา และเป็นข้อมูลเชิงลึก
เพื่อจะยกระดับประสบการณ์ลูกค้า สามารถที่จะใช้การให้คะแนนของ Sentiment จากรีวิวของลูกค้าได้ ว่าเป็นบวก ลบ หรือเฉยๆ เพื่อที่ระบุถึงช่องว่าง และ Pain points ที่อาจจะไม่ได้ถูกระบุ หรือพูดถึงในแบบสอบถาม สิ่งที่ธุรกิจที่ให้ความสำคัญคือความคิดเห็นในเชิงลบมีประโยชน์กับธุรกิจมากพอกับความคิดเห็นในเชิงบวก
3. การวิเคราะห์ข้อความในโซเชียลมีเดีย
อีกหนึ่งวิธีที่จะทำให้ได้ข้อมูลที่เป็นข้อความมา คือผ่านทางการวิเคราะห์ข้อมูลทางโซเชียลมีเดีย
เครื่องมือในการติดตามจะดึงข้อมูลในโซเชียลมีเดียที่เปิดเผยต่อสาธารณะบนแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Twitter และ Facebook สำหรับการกล่าวถึงแบรนด์ และกำหนดคะแนนความรู้สึกตามแต่ละข้อความนั้น โดยวิธีนี้เองก็มีข้อดี และในขณะเดียวกันก็ต้องคำนึงถึงปัจจัยที่ว่ามีแนวโน้มสูงที่ผู้ใช้งานอาจจะโพสต์ความเห็นแบบสุดโต่งบนโซเชียลมีเดียได้เช่นกัน
แม้ว่าแบรนด์กว่า 70% ไม่ได้ให้ความสำคัญกับความเห็นบนโซเชียลมีเดีย แต่เพราะข้อมูลบนโซเชียลมีเดียเป็น Big data ขนาดใหญ่ที่พร้อมให้นำไปใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลต่อได้ ซึ่งหากละเลยข้อมูลในส่วนนี้อาจทำให้แบรนด์อาจจะพลาดข้อมูลที่เป็นประโยชน์ไปได้เช่นกัน
aiSurvey ตัวช่วยธุรกิจในการทำ Sentiment analysis
aiSurvey เป็นหนึ่งในบริการของ AI GEN ที่ได้ออกแบบมาเพื่อช่วยให้ธุรกิจสามารถเปลี่ยนข้อมูลให้เป็น Insight ได้อย่างสะดวก รวดเร็ว และทำได้โดยอัตโนมัติ จากความสามารถในการใช้ AI ในการวิเคราะห์ และจัดหมวดหมู่ข้อความ Free-text จากในแบบสอบถามได้แบบอัตโนมัติ อีกทั้งยังสามารถวิเคราะห์ความรู้สึกของผู้ตอบแบบสอบถามได้ว่าเป็นความรู้สึกในเชิงบวก เชิงลบ หรือเฉยๆ และสรุปออกมาเป็นแดชบอร์ดได้แบบเรียลไทม์
ทำให้ธุรกิจทราบถึงข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปกำหนดเป็นกลยุทธ์ และแผนงานได้อย่างรวดเร็ว ตอบโจทย์การทำธุรกิจในยุค Data-driven ได้เป็นอย่างดี เพื่อยกระดับประสบการณ์ลูกค้าให้ดียิ่งขึ้นไป และเพิ่มขีดความสามารถให้กับธุรกิจ โดยมีฟีเจอร์เด่นที่ช่วยให้การทำงานของธุรกิจง่ายมากยิ่งขึ้น ดังต่อไปนี้
· รองรับแบบสอบถามจากหลายช่องทาง
· วิเคราะห์ และจัดหมวดหมู่คำตอบ Free–text ได้แบบอัตโนมัติ
· เก็บข้อมูลจากแบบสอบถามได้อัตโนมัติ
· สรุปข้อมูลได้แบบเรียลไทม์
· เทรนโมเดล AI ได้ด้วยตัวเอง
· รองรับ Sentiment analysis
ธุรกิจที่สนใจการนำ aiSurvey ไปใช้เพื่อยกระดับการประมวลผล และการจัดหมวดหมู่ข้อมูลจากการทำแบบสอบถาม และประเมินความรู้สึกของลูกค้า เพื่อนำมาสรุปเป็น Insight ที่สามารถนำไปใช้ในการกำหนดแผนงานของธุรกิจได้แบบเรียลไทม์ สามารถดูรายละเอียดเกี่ยวกับ aiSurvey เพิ่มเติมได้ที่ลิ้งค์ https://bit.ly/3KQtuMS
Think AI Think AI GEN
อ่านบทความฉบับเต็มได้ที่ลิงค์ : https://bit.ly/3BaYrXD
ผู้ที่สนใจเกี่ยวกับการนำโซลูชัน AI ไปใช้เพื่อเพิ่มขีดความสามารถให้กับธุรกิจ
สามารถดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI GEN ได้ที่
· Website : https://bit.ly/3KQtuMS
· Facebook : AI GEN : ไอเจ็น
· Line : @aigen
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
