AI tidak dapat merasakan emosi atau sentimen.
Apa yang dapat dilakukannya adalah: menganalisis ribuan ulasan pelanggan, komentar, tiket dukungan, pesan, dan posting media sosial untuk:
- Deteksi tanda-tanda awal ketidakpuasan pelanggan
- Deteksi emosi yang tersembunyi dalam umpan balik pelanggan yang bersifat terbuka.
- Pahami bagaimana sentimen berbeda di berbagai saluran.
- Identifikasi pemicu emosional di balik churn, upsells, atau perpanjangan kontrak.
- Pantau pergeseran sentimen seiring waktu
Itulah analisis sentimen AI (juga dikenal sebagai penambangan opini).
Di bagian-bagian berikut, kami membagikan semua hal tentang analisis sentimen menggunakan AI. Bagaimana cara kerjanya, jenis-jenisnya, kasus penggunaan praktis, alat-alat terbaik, dan cara mengimplementasikannya dalam alur kerja Anda langkah demi langkah.
Apa Itu Analisis Sentimen AI?
Analisis sentimen AI adalah penggunaan teknologi kecerdasan buatan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan emosi dalam data teks.
Teknologi-teknologi ini meliputi:
- Pemrosesan bahasa alami (NLP): Memungkinkan AI untuk membaca dan memproses bahasa manusia dengan memecah kalimat menjadi frasa dan menginterpretasikan tata bahasa/sintaksis.
- Algoritma pembelajaran mesin: Perusahaan melatih model pembelajaran mesin pada volume besar data yang sudah diberi label sehingga model tersebut dapat mengenali pola bahasa dan emosi pelanggan.
- Model bahasa besar (LLMs): Membantu mengidentifikasi nuansa halus yang sulit diatasi oleh model ML tradisional atau dasar. Mereka dapat memahami bahasa percakapan, umpan balik tidak langsung, ambiguitas, dan sebagainya.
📌 Contoh: Sebuah perusahaan menerima ribuan ulasan aplikasi setiap bulan. Dengan menggunakan algoritma analisis sentimen AI, mereka secara otomatis mengumpulkan, membersihkan, dan menganalisis setiap ulasan untuk mengekstrak sentimen yang mendasarinya.
Jadi, jika ulasan pengguna mengatakan, “Aplikasi ini terus mengalami gangguan tanpa alasan yang jelas,” AI akan mengklasifikasikannya sebagai sentimen negatif. Demikian pula, ulasan seperti “Sangat menyukai antarmuka aplikasi ini” diklasifikasikan sebagai sentimen positif.
AI juga mengidentifikasi tema-tema yang sering muncul dalam ulasan pengguna, seperti “kinerja lambat” atau “mudah digunakan”, untuk menunjukkan faktor-faktor yang memengaruhi sentimen pelanggan secara luas.
Bersama-sama, teknologi ini mengelompokkan umpan balik ke dalam kategori sentimen umum berikut:
- Sentimen positif: “Pembaruan ini menghemat tiga jam kerja saya hari ini”
- Sentimen negatif: “Aplikasi ini selalu crash setiap kali saya membuka pengaturan”
- Sentimen netral: “Bagaimana cara mengekspor data dari dashboard saya?”
- Sentimen campuran: “Fiturnya bagus, tapi biaya langganan terlalu tinggi”
- Emosi: Model analisis sentimen canggih dapat mengidentifikasi emosi spesifik seperti frustrasi, urgensi, keyakinan, keraguan, atau risiko.
Mengapa analisis sentimen penting?
“Mengapa analisis sentimen penting? Bukankah memantau metrik CX atau mention media sosial sudah cukup?”
Jawabannya adalah TIDAK, dan berikut tiga alasan utama mengapa:
- Untuk menghindari asumsi: Anda melihat sepuluh komentar positif berturut-turut di media sosial dan menganggap semua orang menyukai peluncuran produk baru Anda. Yang Anda lewatkan adalah 30 komentar negatif yang tersembunyi di dalam thread. Analisis sentimen memperhitungkan semua pendapat untuk memberikan gambaran sentimen keseluruhan yang akurat.
- Untuk mengukur umpan balik terbuka: Analisis sentimen mengubah data tidak terstruktur menjadi wawasan yang dapat diukur dan bermakna. Ini menunjukkan bagaimana pelanggan merasa dan bagaimana sentimen mereka berubah seiring waktu, di berbagai saluran, atau seputar pembaruan tertentu.
- Untuk pemahaman yang lebih mendalam: Sentimen negatif tidak selalu muncul sebagai keluhan yang jelas. Misalnya, “It’s fine, but I expected more” menyampaikan kekecewaan tanpa kritik langsung. Emosi halus seperti ini mudah terlewatkan tanpa solusi analisis sentimen yang tepat.
🧠 Fakta Menarik: Jauh sebelum komputer, para cendekiawan abad ke-19 melakukan analisis sentimen secara manual dengan menghitung kata-kata dalam teks keagamaan dan sastra. Mereka secara manual melacak frekuensi istilah emosional tertentu untuk mengungkap pola moral dan pergeseran emosional dalam diskursus publik. Hampir sama dengan apa yang dilakukan AI dalam hitungan milidetik hari ini.
Bagaimana Analisis Sentimen AI Bekerja
Analisis sentimen berbasis AI umumnya melibatkan tiga fase. Fase-fase tersebut meliputi:
Fase 1: Pengumpulan data
Sistem AI mengumpulkan data dari sumber-sumber seperti ulasan pelanggan, tiket dukungan, percakapan chat, survei, email, platform media sosial, dan lain-lain.
Tujuannya adalah untuk mengonsolidasikan data tidak terstruktur ini agar AI dapat memprosesnya secara konsisten.
Namun, teks ini belum siap untuk dianalisis. Jadi, kita beralih ke fase 2. 👇
Fase 2: Persiapan data
Umpan balik mentah mengandung kesalahan ketik, emoji, bahasa gaul, dan karakter yang tidak relevan yang dapat mengganggu algoritma analisis sentimen.
Jadi, AI pertama-tama membersihkan dan menstandarkan umpan balik yang dikumpulkan. Hal ini meliputi:
- Penghapusan noise: Menghapus tag HTML, URL, karakter khusus, dan kata-kata stop (misalnya, “the,” “is,” atau “and”)
- Normalisasi teks: Mengubah semua teks menjadi huruf kecil; memperbaiki kesalahan ejaan umum sehingga “GREAT,” “Greeaattt,” dan “gr8” dikenali sebagai hal yang sama.
- Tokenisasi: Memecah kalimat menjadi kata-kata atau token individu.
Data yang telah diproses ini sekarang siap untuk fase 3. 👇
Fase 3: Penerapan algoritma AI
Ada tiga pendekatan utama untuk melakukan analisis sentimen menggunakan AI. Setelah data dibersihkan, Anda dapat menggunakan salah satu dari metode berikut:
1. Analisis sentimen berbasis aturan
Sistem AI mengikuti aturan yang telah ditentukan dan kamus sentimen (yang berisi kata-kata yang telah diberi label sebagai positif, negatif, atau netral).
Jadi, jika sebuah pesan mengandung lebih banyak indikator negatif daripada positif, maka pesan tersebut diklasifikasikan sebagai negatif.
Meskipun pendekatan ini cepat, model AI kesulitan memahami konteks atau nuansa tersembunyi dalam teks karena mereka harus bekerja dalam aturan yang ketat dan telah ditentukan sebelumnya. Hal ini dapat menyebabkan klasifikasi sentimen yang salah.
📌 Contoh: Sebuah model AI mengklasifikasikan kalimat “Pembaruan ini hebat… jika Anda suka bug” sebagai sentimen positif hanya karena mengandung indikator positif “hebat,” tanpa memperhatikan nada sarkastisnya.
2. Analisis sentimen berbasis machine learning
Dalam analisis sentimen ML, model pembelajaran mesin dilatih menggunakan jutaan contoh teks yang diberi label oleh manusia. Seiring waktu, model ini belajar bagaimana kata-kata, frasa, dan struktur kalimat berpadu untuk mengekspresikan emosi.
Metode ini jauh lebih akurat daripada analisis sentimen berbasis aturan. Namun, akurasi pada akhirnya bergantung pada kualitas data pelatihan dan penyempurnaan model yang berkelanjutan.
📌 Contoh: Model AI mengklasifikasikan “Fitur ini keren banget” sebagai positif, meskipun “keren” biasanya merupakan kata negatif.
3. Pendekatan hibrida
Sebagian besar alat analisis sentimen modern menggunakan pendekatan hibrida, menggabungkan logika berbasis aturan dengan algoritma pembelajaran mendalam.
Meskipun aturan memastikan konsistensi untuk pola yang sudah dikenal atau istilah teknis spesifik bidang, ML menangani nuansa, variasi, nada emosional, ungkapan informal, dan kasus-kasus khusus.
👀 Tahukah Anda? Sainsbury’s pernah secara resmi mengganti nama roti Tiger Bread menjadi Giraffe Bread setelah seorang gadis berusia tiga tahun menulis surat yang mengatakan roti tersebut lebih mirip jerapah. Surat tersebut mendapat perhatian luas, memicu kampanye untuk mengganti nama roti tersebut.
Dengan mendengarkan ulasan seorang balita, Sainsbury menciptakan momen pemasaran viral yang menunjukkan kekuatan mengakui sentimen pelanggan.
4 Jenis Analisis Sentimen
AI dapat menganalisis sentimen pada tingkat kedalaman dan niat yang berbeda, tergantung pada apa yang ingin Anda pahami.
Berikut adalah empat jenis utama teknik analisis sentimen:
- Analisis sentimen yang lebih rinci: Menambahkan presisi lebih pada label sentimen dasar. Alih-alih pembagian tiga kategori, ia menggunakan skala lima poin: Sangat Positif, Positif, Netral, Negatif, dan Sangat Negatif.
- Analisis sentimen berbasis aspek (ABSA): Berfokus pada bagaimana orang merasa tentang aspek-aspek tertentu dari produk, layanan, atau pengalaman Anda. Kemudian, ia menghitung skor sentimen untuk komponen-komponen ini. Misalnya, “Kualitas produk sangat baik, tetapi pengiriman terlambat” dievaluasi berdasarkan dua aspek—kualitas produk (positif) dan kecepatan pengiriman (negatif).
- Analisis emosi: Melampaui polaritas sentimen untuk mengidentifikasi emosi spesifik yang diekspresikan dalam teks, seperti frustrasi, kegembiraan, kebingungan, kelegaan, kepercayaan, dan kemarahan. Mengetahui emosi tepat yang dirasakan pelanggan Anda mengubah cara Anda harus merespons.
- Analisis niat: Membantu mengidentifikasi tujuan dari pesan/umpan balik. Artinya, apakah itu keluhan, pertanyaan, pujian, saran, atau niat membeli. Misalnya, “Saya mempertimbangkan opsi lain jika ini tidak membaik” menunjukkan niat untuk pindah.
🧠 Fakta Menarik: Istilah “Analisis Sentimen ” pertama kali muncul dalam sebuah makalah tahun 2003 oleh Nasukawa dan Yi. “Opinion Mining” muncul pada tahun yang sama dalam makalah oleh Dave, Lawrence, dan Pennock. Meskipun kini menjadi industri besar, terminologi ini baru berusia dua dekade!
Sumber Data untuk Analisis Sentimen
Menganalisis data dari satu sumber saja tidak memberikan gambaran lengkap tentang persepsi merek, kepuasan pelanggan, atau tren pasar (apapun yang ingin Anda ukur).
Untuk wawasan yang lebih mendalam, Anda harus mengumpulkan data dari berbagai saluran. Ini termasuk:
Media sosial
Percakapan di media sosial memberikan analisis yang paling tidak disaring dan real-time tentang persepsi publik.
⭐ Sumber data yang akan dianalisis di sini:
- Twitter (X): Mention merek, hashtag yang sedang tren, tweet, dan balasan langsung.
- Instagram: Komentar pada postingan dan reel, penggunaan emoji, petunjuk emosional, DM, dll.
- Facebook: Posting komentar, balasan, dan diskusi grup
- Reddit: Keluhan/pujian berulang, sentimen pada tingkat thread, pendapat khusus tentang topik niche, dan perubahan nada dalam diskusi yang panjang.
Ulasan produk
Platform ulasan produk menyediakan umpan balik yang kaya akan pendapat mengenai kepuasan pengguna/pelanggan, kualitas produk, pengalaman langsung, dan reputasi merek secara keseluruhan.
⭐ Sumber data yang akan dianalisis di sini:
- Situs e-commerce: Ambil data dari platform ritel besar seperti Amazon atau eBay, serta bagian ulasan produk di situs web Anda sendiri.
- Toko aplikasi: Jika Anda memiliki bisnis yang berfokus pada mobile atau produk digital, pantau ulasan pengguna di iOS App Store dan Google Play Store.
- Direktori B2B: Analisis ulasan online di G2, Capterra, dan TrustRadius jika Anda menjual perangkat lunak atau layanan profesional.
- Daftar lokal: Bisnis fisik harus fokus pada pengumpulan umpan balik terbuka dari Google Maps dan Yelp.
Obrolan dukungan pelanggan
Percakapan dukungan mengungkapkan sentimen pelanggan yang sebenarnya saat mereka berada di bawah tekanan—saat mereka paling membutuhkan bantuan. Gunakan wawasan berharga ini untuk memprioritaskan fitur produk dan meningkatkan kualitas respons.
⭐ Sumber data yang akan dianalisis di sini:
- Alat obrolan langsung: Kumpulkan data obrolan dari platform seperti Intercom, Zendesk Chat, LiveChat, dll., untuk melihat di mana pengguna mengalami kesulitan dan bagaimana suasana hati mereka berubah saat Anda membantu.
- Widget obrolan dalam aplikasi: Kumpulkan wawasan dari widget obrolan yang terintegrasi langsung dalam perangkat lunak Anda untuk memahami sentimen pada saat penggunaan.
- Chatbots: Analisis log dari bot otomatis Anda untuk mengetahui di mana respons mereka kurang memadai.
Email, tiket, survei
Email, tiket, dan survei menangkap umpan balik pelanggan yang lebih terperinci dan reflektif. Berbeda dengan obrolan real-time, saluran-saluran ini memberikan ruang bagi pengguna untuk menjelaskan pengalaman mereka secara detail.
⭐ Sumber data yang akan dianalisis di sini:
- Email: Pesan yang dikirim ke kotak masuk dukungan dan umpan balik Anda. Pelanggan sering kali menjelaskan masalah, harapan, dan ketidakpuasan di sini.
- Tiket helpdesk: Analisis deskripsi tiket dan pesan tindak lanjut dari alat seperti Freshdesk atau Jira Service Management. Cocok untuk melacak masalah yang berulang.
- Respons survei terbuka: Ambil respons survei kualitatif dari pertanyaan CSAT, survei NPS, dll. Membantu Anda memahami data numerik atau terstruktur dengan lebih baik.
Catatan CRM dan panggilan penjualan
Ini menangkap sentimen pelanggan selama proses pembelian, onboarding, perpanjangan, dan ekspansi. Mereka sangat penting untuk memahami sentimen prospek dan kesehatan akun jangka panjang.
⭐ Sumber data yang akan dianalisis di sini:
- Panggilan suara: Analisis rekaman panggilan dukungan dan penjualan untuk mendeteksi nada emosional sebenarnya dari pelanggan.
- Catatan CRM: Telusuri catatan dari tim penjualan dan agen dukungan Anda untuk mengidentifikasi tren sentimen yang tersembunyi.
- Komunikasi internal: Klien sering membagikan umpan balik secara internal (misalnya, dengan meninggalkan komentar pada aset desain). Tinjau dan analisis data ini secara teratur.
Manfaat Menggunakan AI untuk Analisis Sentimen
Berikut empat alasan mengapa Anda harus menggunakan analisis sentimen berbasis AI:
- Tangani volume umpan balik yang tidak dapat ditangani oleh analis manusia: AI dapat memproses ribuan ulasan, obrolan, email, komentar media sosial, dll., secara terus-menerus dalam hitungan detik. Hal ini membebaskan tim Anda untuk fokus pada mengambil tindakan daripada membaca ulasan, mengkategorikannya, atau menyiapkan laporan sentimen.
- Pantau kesehatan merek secara real-time: Sebagian besar alat analisis sentimen AI menganalisis umpan balik pelanggan begitu umpan balik tersebut dibuat. Anda dapat melacak pergeseran sentimen selama peluncuran produk, insiden, atau kampanye, daripada harus menunggu berbulan-bulan untuk mendapatkan data.
- Analisis multibahasa skala besar: Tidak perlu mempekerjakan analis manusia multibahasa. Model AI dapat menganalisis sentimen di berbagai bahasa secara bersamaan, sehingga Anda dapat mengambil keputusan berdasarkan umpan balik global.
- Berfungsi secara konsisten di semua saluran: Analisis sentimen manual rentan terhadap bias pribadi. Sebaliknya, AI menerapkan logika sentimen yang sama pada media sosial, ulasan, obrolan, email, survei, dan catatan CRM.
📮 ClickUp Insight: 62% responden kami mengandalkan alat AI percakapan seperti ChatGPT dan Claude. Antarmuka chatbot yang familiar dan kemampuan serbaguna mereka—untuk menghasilkan konten, menganalisis data, dan lainnya—mungkin menjadi alasan mengapa mereka begitu populer di berbagai peran dan industri.
Namun, jika pengguna harus beralih ke tab lain setiap kali ingin bertanya kepada AI, biaya toggle dan biaya peralihan konteks yang terkait akan terus bertambah seiring waktu.
Tidak dengan ClickUp Brain. Fitur ini terintegrasi langsung di Workspace Anda, memahami apa yang sedang Anda kerjakan, dapat memahami perintah teks biasa, dan memberikan jawaban yang sangat relevan dengan tugas Anda! Rasakan peningkatan produktivitas 2x lipat dengan ClickUp!
Tantangan dan Batasan Penggunaan AI untuk Analisis Sentimen
Namun, penggunaan AI untuk analisis sentimen juga memiliki potensi kendala:
- Masalah privasi data: Untuk menganalisis sentimen, model AI memerlukan akses ke obrolan, email, dan pesan pelanggan Anda. Jika data ini tidak ditangani dengan hati-hati (disamarkan atau dianonimkan), Anda dapat menghadapi risiko kepatuhan dan sanksi hukum.
- Kebiasaan dalam data pelatihan: AI belajar dari data masa lalu, dan data tersebut tidak selalu netral. Jika data tersebut mewakili satu kelompok orang, maka AI akan kesulitan memahami slang/logat dan memberikan hasil yang salah.
- Kehilangan konteks: AI sering kali membaca umpan balik tanpa konteks. Jadi, ia bisa salah mengartikan kalimat sarkastis “Terima kasih banyak!” sebagai pujian tulus karena tidak mengetahui bahwa pesanan pelanggan baru saja dibatalkan.
🧠 Fakta Menarik: Sekitar tahun 1750 SM, seorang pria Mesopotamia bernama Nanni menulis keluhan pedas di tablet tanah liat kepada seorang pedagang bernama Ea-nasir. Dia marah karena dijual tembaga berkualitas rendah dan utusannya diperlakukan dengan kasar. Keluhan ini secara resmi diakui sebagai keluhan pelanggan tertua dalam sejarah.
Contoh dan Kasus Penggunaan Praktis Analisis Sentimen AI
Sekarang, mari kita bahas berbagai cara merek dapat menggunakan AI untuk menganalisis sentimen:
1. Mengelola reputasi merek
Merek menggunakan model AI untuk melacak:
- Peningkatan sentimen negatif terhadap merek
- Topik-topik yang sering dibicarakan orang
- Reaksi publik terhadap posting media sosial, kampanye, peluncuran produk, penawaran, pembaruan, dll.
- Sentimen pelanggan di antara pesaing teratas dan pangsa suara.
Hal ini memungkinkan Anda menyesuaikan pesan kampanye, menutup celah dengan pesaing, dan memanfaatkan tren yang sedang berkembang.
📌 Contoh: Sebuah merek camilan menggunakan pemberitahuan AI real-time untuk memantau tren hashtag yang sedang naik. Mereka mendeteksi pergeseran sentimen positif menuju "camilan nostalgia 90-an" dan segera memposting meme bertema retro. Postingan tersebut menjadi viral karena sempurna sesuai dengan suasana hati audiens saat ini, mendorong lonjakan besar dalam kesadaran merek.
2. Meningkatkan pengalaman dukungan
Penggunaan AI dalam layanan pelanggan dapat meningkatkan efisiensi tim dukungan Anda secara keseluruhan dan, pada gilirannya, meningkatkan pengalaman pelanggan.
Dengan menangkap sentimen pelanggan dalam tiket dukungan, panggilan, atau obrolan, Anda dapat:
- Tandai pelanggan yang mengekspresikan sentimen negatif dan prioritaskan masalah mereka.
- Berikan petunjuk real-time kepada agen Anda untuk membantu pelanggan dengan lebih baik.
- Otomatiskan pengalihan pelanggan ke agen manusia saat interaksi chatbot menjadi tidak menyenangkan.
📌 Contoh: Sebuah penyedia SaaS menggunakan AI untuk memindai tiket masuk yang mengandung kata-kata seperti “frustrasi” atau “niat berhenti berlangganan.” Pesan dari pelanggan yang marah secara otomatis dipindahkan ke bagian atas antrean untuk ditangani oleh agen layanan pelanggan senior. Hal ini memastikan masalah yang berisiko tinggi diselesaikan secara instan, mencegah pengguna yang tidak puas untuk membatalkan langganan mereka.
Jika Anda masih ragu-ragu tentang cara menggunakan AI untuk layanan pelanggan, kami telah membuat video ini khusus untuk Anda.
3. Memeriksa kepuasan karyawan
Memantau sentimen karyawan melalui formulir internal, wawancara keluar, survei keterlibatan, dan pemeriksaan cepat sangat penting.
Dengan algoritma analisis sentimen AI, Anda dapat:
- Ukur reaksi langsung terhadap aturan dan kebijakan internal baru.
- Deteksi kelelahan emosional atau ketidakpuasan di antara karyawan.
- Analisis data keluar selama bertahun-tahun untuk menemukan alasan sebenarnya mengapa karyawan meninggalkan perusahaan.
📌 Contoh: Setelah mengumumkan kebijakan kembali ke kantor, sebuah perusahaan menggunakan AI untuk mengkategorikan umpan balik internal dari karyawan. AI mengidentifikasi bahwa "stres perjalanan" adalah faktor utama yang menyebabkan sentimen negatif. Perusahaan beralih ke model hybrid, berhasil mempertahankan moral tinggi dan retensi talenta.
4. Meningkatkan pengembangan produk
Survei tertutup dan peringkat bintang hanya memberikan informasi terbatas tentang produk Anda. Wawasan sebenarnya terdapat pada jawaban terbuka dalam survei umpan balik produk, data dari alat riset pasar, dan umpan balik yang tidak disaring.
Dengan menjalankan analisis sentimen berbasis AI pada tanggapan-tanggapan tersebut, Anda dapat:
- Temukan fitur-fitur yang menjengkelkan dalam produk pesaing Anda dan tawarkan solusi yang lebih baik.
- Proses ratusan komentar penguji beta secara instan untuk menemukan peluang perbaikan.
- Pahami preferensi pelanggan dan kembangkan produk Anda sesuai dengan itu.
📌 Contoh: Sebelum peluncuran penuh, sebuah perusahaan perangkat lunak melakukan analisis sentimen terhadap umpan balik pengguna dari 100 penguji beta. AI mengungkapkan bahwa meskipun dasbor baru "menarik," navigasinya "membingungkan." Tim memperbaiki tata letak sebelum peluncuran publik, memastikan peluncuran yang lancar dan positif.
Alat Analisis Sentimen AI Terbaik
Sebelum kita membahas cara mengimplementasikan analisis sentimen AI, mari kita lihat empat alat teratas yang membuat proses ini sangat mudah:
1. Brandwatch (terbaik untuk pemantauan media sosial)
Brandwatch adalah alat pemantauan media sosial yang membantu Anda melacak percakapan online untuk mendapatkan wawasan berharga. Anda dapat mencari di jutaan posting, mengelompokkannya ke dalam kategori kustom, menganalisis sentimen pelanggan menggunakan AI, dan berbagi laporan real-time dengan tim Anda.
Fitur utama
- Hubungkan ke berbagai sumber data, termasuk LinkedIn, Reddit, TikTok, Facebook, Instagram, X, dan lain-lain.
- Gunakan Iris, asisten AI generatif Brandwatch, untuk menganalisis ribuan percakapan secara otomatis dan mengidentifikasi tren sentimen.
- Unggah data Anda sendiri untuk menganalisis sentimen pada dataset kustom selain data sosial/publik.
Harga Brandwatch
- Penetapan harga khusus
2. CloudTalk (terbaik untuk analisis suara)
CloudTalk adalah platform pusat panggilan berbasis cloud yang menangani panggilan global dan menyediakan agen suara AI untuk dukungan panggilan 24/7.
Fitur ini juga menawarkan kecerdasan percakapan berbasis AI: Anda dapat mentranskrip panggilan secara real-time, menandai kata kunci/emosi secara otomatis, dan menghasilkan ringkasan yang dapat dicari dengan akses transkrip satu klik.
Fitur utama
- Deteksi sentimen pelanggan selama panggilan dengan menganalisis nada, intonasi, pola bicara, dan kata-kata yang ditranskrip secara real-time.
- Gabungkan analisis sentimen berdasarkan agen, tim, periode waktu, atau masalah.
- Hubungkan analisis sentimen/topik dengan skor agen untuk pelatihan yang lebih efektif.
Harga CloudTalk
- Paket Pemula: $34 per orang per bulan
- Esensial: $39 per orang per bulan
- Ahli: $69 per orang per bulan
3. ClickUp (terbaik untuk manajemen tugas + analisis sentimen)
ClickUp, aplikasi serba guna untuk pekerjaan, menggabungkan manajemen proyek, pengumpulan umpan balik, dan analisis sentimen.
Anda dapat membuat dan membagikan formulir survei langsung di dalam ClickUp, mengintegrasikan dengan alat eksternal untuk mengumpulkan data sosial, atau bahkan mengunggah dataset kustom Anda untuk analisis.
ClickUp Brain, asisten AI bawaan platform ini, merangkum tanggapan umpan balik kualitatif yang panjang, mendeteksi sentimen dengan nuansa, mengidentifikasi tema yang berulang, dan bahkan membersihkan data umpan balik mentah.
Anda juga dapat mengelola alur kerja analisis sentimen dan melacak kemajuan di platform yang sama. Misalnya, hubungkan ClickUp dengan Jira untuk mensinkronkan tiket dukungan, gunakan otomatisasi tanpa kode untuk mengubah tiket tersebut menjadi tugas, dan gunakan ClickUp Brain untuk menandai sentimen secara otomatis.
Fitur utama
- Buat formulir survei dengan ClickUp Forms, menggunakan templat yang sudah jadi (atau dari awal) untuk mengumpulkan umpan balik atau data riset pasar.
- Gunakan ClickUp Brain untuk merangkum respons emosional, menyoroti masalah utama, menyusun balasan yang empati, dan mendeteksi pergeseran sentimen yang halus.
- Buat dasbor khusus yang disesuaikan dengan peran untuk berbagi wawasan dengan tim atau departemen yang berbeda.
- Implementasikan otomatisasi berbasis aturan dan otomatisasi canggih untuk mengotomatisasi proses pengumpulan data dan analisis sentimen Anda.
Harga ClickUp
📚 Baca Lebih Lanjut: Cara Mengotomatisasi Analisis Survei dengan ChatGPT untuk Wawasan yang Lebih Cepat
👀 Tahukah Anda? ClickUp sepenuhnya berkomitmen pada privasi Anda. ClickUp tidak pernah menggunakan data ruang kerja Anda untuk melatih model AI, sehingga data Anda selalu terlindungi.
Cara Mengimplementasikan Analisis Sentimen AI dalam Alur Kerja Anda
Memilih alat analisis sentimen AI adalah satu hal. Menerapkannya dalam alur kerja Anda adalah hal lain.
Hal terakhir yang Anda inginkan adalah mengganggu operasi yang sudah ada atau memperumit proses tim Anda.
ClickUp memudahkan hal ini dengan mengintegrasikan pekerjaan sehari-hari dan analisis sentimen Anda ke dalam satu ruang kerja AI yang terintegrasi. Platform ini menawarkan berbagai fitur untuk mempermudah seluruh proses analisis sentimen tanpa menambah beban pada alur kerja Anda yang sudah ada.
Dengan demikian, mari kita bahas lima langkah untuk mengimplementasikan analisis sentimen AI dan lihat bagaimana ClickUp membantu di setiap langkahnya:
Langkah 1: Kumpulkan dan bersihkan data teks
Mulailah dengan mengidentifikasi semua sumber data yang perlu Anda analisis. Misalnya, jika Anda ingin mengukur kepuasan pelanggan, Anda mungkin perlu mengumpulkan data dari media sosial, tiket dukungan, dan ulasan produk.
Jangan hanya mengumpulkan teks mentah. Selalu tangkap metadata sekitar yang memberikan makna pada sentimen, seperti:
- Tanggal dan waktu (untuk melacak sentimen seiring waktu)
- Saluran atau platform (media sosial, dukungan, email, ulasan)
- Lokasi atau wilayah (jika tersedia)
- Jenis pengguna atau tingkatan (gratis vs. berbayar, baru vs. jangka panjang)
- Struktur pesan (posting, balasan, komentar, pembaruan tiket)
Selanjutnya, hapus nama, nomor telepon, alamat email, ID akun, dan identifikasi sensitif lainnya untuk kepatuhan.
Akhirnya, bersihkan teks agar model AI dapat memprosesnya dengan mudah. Hal ini terutama meliputi penghapusan duplikat, normalisasi emoji dan singkatan, serta perbaikan masalah format.
Bagaimana ClickUp dapat membantu?
Mengonsolidasikan data Anda adalah satu-satunya cara untuk mendapatkan gambaran yang akurat dan komprehensif tentang sentimen pelanggan. ClickUp menghilangkan entri data manual dengan mengalirkan umpan balik langsung ke ruang kerja Anda.
Sebagai permulaan, Anda dapat membuat formulir pengumpulan data untuk survei umpan balik, NPS/CSAT, permintaan dukungan, dan lainnya menggunakan ClickUp Forms.
Sesuaikan tampilan formulir agar sesuai dengan gaya merek Anda, atur logika kondisional untuk menampilkan pertanyaan yang relevan, dan picu pembuatan tugas otomatis untuk setiap respons yang dikirimkan.
Alternatifnya, gunakan integrasi ClickUp untuk mengimpor data secara otomatis dari alat eksternal (seperti CRM, spreadsheet, atau platform survei lainnya) ke dalam ClickUp. Hal ini memastikan semua data Anda—baik dari formulir, email, atau aplikasi pihak ketiga—terkumpul di satu tempat.
💡 Tips Pro: Untuk menganalisis sentimen dalam rapat dan catatan suara, coba ClickUp AI Notetaker. Aplikasi ini bergabung dalam rapat Anda (Zoom, Teams, Google Meet), merekamnya, dan secara otomatis menghasilkan transkrip dan ringkasan untuk analisis.
Setelah Anda memiliki data mentah, gunakan ClickUp Tags untuk mengelompokkan umpan balik ke dalam kategori seperti “keluhan,” “fitur produk,” atau “penagihan.” Karena tag dibatasi pada ruang tertentu, tim pemasaran dan dukungan Anda dapat mengelola tag sentimen kustom mereka tanpa mengganggu tampilan satu sama lain.
Akhirnya, gunakan ClickUp Brain untuk mempersiapkan data Anda untuk analisis. Cukup sebutkan @Brain dalam tugas atau dokumen untuk:
- Ringkaskan thread umpan balik yang panjang dan berbelit-belit, serta soroti topik utama.
- Hapus tanggapan duplikat atau yang tidak relevan yang dapat merusak data Anda.
- Ubah umpan balik yang berantakan menjadi format yang konsisten dan profesional.
🚀 Keunggulan ClickUp: Otomatiskan sepenuhnya proses analisis sentimen Anda menggunakan kekuatan ganda ClickUp Automations + AI Super Agents.
Atur otomatisasi sederhana berbasis aturan untuk:
- Otomatisasi penandaan umpan balik begitu umpan balik tersebut dikumpulkan.
- Gunakan Trigger Brain untuk secara otomatis mengelompokkan, membersihkan, dan menstandarkan respons yang berantakan.
- Buat tugas langsung dari respons formulir dan otomatis alokasikan ke orang/tim yang tepat.
Sebenarnya, Anda juga dapat mengatur agen AI khusus untuk menjalankan proses analisis sentimen secara lengkap atas nama Anda.
📌 Contoh: Buat Agen AI Emosi Layanan Pelanggan di ClickUp yang memantau obrolan dukungan sepanjang waktu. Agen ini mengidentifikasi pelanggan yang frustrasi secara real-time, menyusun respons yang empati, dan menyarankan solusi praktis sebelum agen manusia terlibat.
Langkah 2. Pilih model atau alat
Ada dua cara untuk menganalisis sentimen teks menggunakan AI:
- Gunakan alat analisis sentimen siap pakai: Ideal untuk UMKM, startup, dan profesional independen yang menginginkan pengaturan cepat, terjangkau, dengan beban teknis minimal.
- Gunakan model AI kustom: Cocok untuk organisasi yang ingin menganalisis data dengan bahasa spesifik industri, istilah internal, dan sinyal sentimen yang kompleks.
Bagaimana ClickUp dapat membantu?
ClickUp Brain adalah asisten AI yang selalu siap sedia, menawarkan berbagai fitur (atau pendekatan) untuk menganalisis sentimen. Anda dapat:
- Otomatisasi penandaan sentimen: Gunakan ClickUp AI Fields untuk secara instan mengkategorikan tiket masuk atau respons formulir. Sistem menganalisis konten dan secara otomatis mengisi skor sentimen, ringkasan, atau kategori kustom berdasarkan instruksi spesifik Anda.
- Chat with Brain: Panggil @Brain langsung ke tugas, obrolan, dan dokumen Anda untuk menganalisis sentimen secara real-time.
- Manfaatkan model AI eksternal dalam satu tempat: ClickUp Brain MAX, aplikasi desktop, memberikan Anda akses ke model-model teratas seperti GPT, Gemini, Claude, Deepseek, dll., dalam satu platform. Beralih di antara mereka kapan saja berdasarkan kompleksitas umpan balik untuk analisis yang disesuaikan.
💡 Tips Pro: Gunakan Bidang Kustom ClickUp untuk membuat kategori sentimen spesifik seperti Negatif, Sangat Positif, Frustrasi, dll. Hal ini memudahkan Anda untuk menyaring beban kerja dan memprioritaskan pelanggan yang paling membutuhkan bantuan Anda.
Langkah 3. Latih atau sesuaikan (jika diperlukan)
Jika Anda memilih atau membangun model AI kustom untuk analisis sentimen, Anda harus terlebih dahulu melatihnya menggunakan dataset kustom.
Untuk melakukannya, ambil sampel 500-1000 tanggapan umpan balik. Label secara manual sebagai Positif, Negatif, atau Netral (atau kategori lain yang ingin Anda latih pada model).
Jika audiens Anda menggunakan ironi yang kuat atau istilah teknis khusus industri, sertakan contoh-contoh tersebut dalam set data pelatihan Anda. Anda ingin AI mengenali kasus-kasus ekstrem, belajar darinya, dan meningkatkan analisisnya.
Lakukan uji validasi pada 100 sampel umpan balik baru untuk menilai akurasi model. Lakukan penyempurnaan lebih lanjut jika diperlukan.
Bagaimana ClickUp dapat membantu?
ClickUp Brain memiliki akses aman dan real-time ke seluruh ruang kerja Anda—termasuk tugas, dokumen, komentar, pesan obrolan, dan bahkan data yang masuk dari alat terintegrasi.
Sistem ini sudah dilatih menggunakan bahasa, konteks, dan alur kerja unik organisasi Anda. Anda tidak perlu menghabiskan berjam-jam untuk memberi label pada umpan balik atau membuat kumpulan data pelatihan khusus.
Dan jika Anda perlu dengan cepat menemukan umpan balik, dokumen, atau apa pun, gunakan ClickUp Enterprise Search. Dengan satu bilah pencarian, Anda dapat langsung menemukan apa pun di seluruh ruang kerja Anda dan semua aplikasi terhubung.
⭐ Bonus: Bosan mengetik label sentimen, prompt, atau aturan kustom untuk analisis?
Coba fitur Talk-to-Text ClickUp untuk mengelola analisis Anda saat sedang bepergian.
- Dikte label: Buat kategori sentimen dengan cepat atau bersihkan respons umpan balik tanpa perlu menyentuh keyboard Anda.
- Perbaiki prompt: Ucapkan instruksi AI kustom Anda secara lisan. ClickUp akan mentranskripsikan kata-kata Anda menjadi prompt yang terformat rapi dan ber tanda baca untuk dieksekusi oleh AI.
- Perbarui kosakata: Tambahkan istilah khusus industri ke kamus sentimen Anda hanya dengan suara Anda.
Kedengarannya menakjubkan, bukan? Pelajari lebih lanjut tentang Talk-to-Text di sini 👇
Langkah 4. Integrasikan dengan dashboard/CRM
Buat dasbor untuk mengubah analisis menjadi wawasan yang bermakna dan menarik secara visual yang dapat digunakan oleh pemangku kepentingan.
Anda juga dapat mengintegrasikan wawasan sentimen langsung ke dalam CRM Anda. Hal ini memungkinkan tim penjualan dan tim keberhasilan untuk melihat sentimen bersamaan dengan profil pelanggan, akun, tiket, atau transaksi.
Selanjutnya, atur pemberitahuan untuk mendeteksi peningkatan nada negatif, frustrasi berulang, atau penurunan sentimen mendadak pada fitur tertentu, peluncuran produk, dan sebagainya.
Akhirnya, gunakan wawasan ini untuk mengambil keputusan berbasis data dan menutup lingkaran umpan balik.
📚 Baca Lebih Lanjut: Cara Mengotomatisasi Alur Kerja CRM Anda: Manfaat & Praktik Terbaik
Bagaimana ClickUp dapat membantu?
Dashboard ClickUp adalah pusat kendali Anda untuk memvisualisasikan analisis sentimen dan tren umpan balik. Anda dapat membuat dashboard kustom dengan lebih dari 20 widget seret-dan-lepas, masing-masing mengambil data langsung dari ruang kerja Anda:
- Grafik garis dan batang: Pantau tren sentimen seiring waktu, visualisasikan lonjakan dan penurunan, atau bandingkan sentimen antar saluran, produk, atau tim.
- Grafik pie dan donut: Tampilkan distribusi umpan balik positif, negatif, dan netral dengan sekilas.
- Scorecards: Sorot metrik kunci seperti skor sentimen rata-rata, jumlah tanggapan, atau tingkat eskalasi.
Karena dasbor berada langsung di dalam ruang kerja Anda, Anda dapat dengan mudah berbagi wawasan dengan tim Anda, mengatur tampilan berdasarkan peran untuk pemangku kepentingan yang berbeda, dan menggali detail dengan satu klik.
💡 Tips Pro: Letakkan Kartu AI di samping dasbor Anda untuk konteks dan penjelasan tambahan. Mereka berfungsi sebagai analis bawaan Anda, secara otomatis menginterpretasikan data yang ditampilkan di widget Anda dan menampilkan wawasan paling penting.
Misalnya, “3 alasan utama sentimen negatif minggu ini” atau “Tema positif yang muncul.”
Langkah 5. Pantau akurasi dan sempurnakan.
Periksa secara rutin tag sentimen Anda untuk memastikan masih sesuai dengan penawaran produk saat ini dan suara merek Anda. Jika Anda melatih model kustom, perbarui data pelatihan dan aturan secara tepat waktu.
Jangan remehkan kekuatan pemeriksaan manual. Bandingkan secara berkala hasil AI dengan analisis manual untuk mencegah drift model dan menjaga akurasi.
⚡ Arsip Template: Template Formulir Umpan Balik Gratis untuk Mengumpulkan Wawasan
Masa Depan Analisis Sentimen AI
Di masa depan, analisis sentimen AI akan berfokus pada memprediksi niat dan tindakan selanjutnya, bukan hanya menganalisis sentimen saat ini. Kita juga akan melihat peningkatan signifikan dalam akurasi model dalam memahami sentimen manusia yang kompleks.
Berikut sekilas informasinya:
- Analisis multimodal: AI akan menggabungkan teks, nada suara, ekspresi wajah, dan bahasa tubuh untuk mengenali persis bagaimana perasaan pelanggan. Jadi, jika seorang pelanggan mengatakan “Saya baik-baik saja” sambil mengerutkan kening, AI akan menandainya sebagai sentimen negatif.
- Kontekstualisasi hiper-lokal: Model-model masa depan akan memiliki pemahaman yang lebih baik tentang nuansa budaya dan slang regional. Mereka akan memahami bahwa frasa tertentu di London memiliki bobot emosional yang sama sekali berbeda di Dubai atau Singapura, sehingga mencegah merek global salah menafsirkan umpan balik lokal.
- Prediksi niat: Alih-alih menandai sentimen setelah fakta, AI akan memprediksi perubahan mood untuk mengantisipasi langkah selanjutnya pengguna.
Otomatiskan Analisis Sentimen dengan ClickUp AI
Menggunakan kecerdasan buatan untuk menganalisis sentimen dan emosi manusia yang kompleks terdengar seperti mimpi, tentu saja. Tapi itu mungkin, nyata, dan pesaing Anda kemungkinan besar sudah menggunakannya.
ClickUp AI membawa analisis sentimen langsung ke ruang kerja Anda, menghilangkan perpindahan konteks dan penumpukan alat.
Anda dapat menganalisis ribuan komentar, tanggapan survei, diskusi forum, transkrip suara atau rapat, dan lainnya di satu tempat—di mana sisa pekerjaan Anda berada.
Daftar gratis hari ini untuk memulai!
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
Analisis sentimen mengidentifikasi sikap keseluruhan (positif, negatif, netral) dalam teks, sementara deteksi emosi menggali lebih dalam untuk mengenali emosi spesifik seperti kegembiraan, kemarahan, kesedihan, atau ketakutan. Deteksi emosi memberikan wawasan yang lebih rinci daripada analisis sentimen dasar.
Analisis sentimen umumnya akurat untuk teks yang sederhana, tetapi akurasi dapat menurun saat menghadapi sarkasme, bahasa gaul, atau bahasa yang kompleks. Hasil akan lebih baik dengan data berkualitas tinggi dan model AI yang sadar konteks, tetapi tidak ada sistem yang sempurna. Disarankan untuk melakukan tinjauan manusia secara berkala untuk memeriksa akurasi output AI.
Tersedia banyak model AI untuk analisis sentimen. Pilihan Anda bergantung pada mode kompleksitas umpan balik (teks, suara, visual), pertimbangan privasi data, dan kematangan model. ClickUp Brain adalah model AI tingkat perusahaan yang disesuaikan dengan konteks ruang kerja Anda. Jadi Anda mendapatkan analisis sentimen yang akurat dan relevan tanpa perlu pengaturan teknis atau pelatihan manual.
Tentu saja! ClickUp Brain mendukung analisis sentimen dalam berbagai bahasa, memudahkan Anda untuk menganalisis umpan balik dari tim atau pelanggan global.
AI terkadang dapat mendeteksi sarkasme, terutama dengan model canggih dan konteks yang cukup, tetapi tetap menjadi tugas yang menantang. Sarkasme seringkali bergantung pada nada atau petunjuk budaya yang sulit diinterpretasikan oleh AI, sehingga deteksinya tidak selalu dapat diandalkan.
Analisis sentimen banyak digunakan di industri seperti pemasaran, layanan pelanggan, keuangan, ritel, kesehatan, media, dan politik. Hal ini membantu organisasi memantau reputasi merek, menganalisis umpan balik pelanggan, meningkatkan produk, dan mendukung pengambilan keputusan bisnis.