Sentiment Analysis Là Gì

 - 

Phân tích cảm xúc khách hàng là một ứng dụng ít được áp dụng, nhưng nó đặc biệt hiệu quả trong các chiến dịch đo lường cảm xúc và sự hài lòng của khách hàng đối với thương hiệu, hoặc đơn giản là đo lường chất lượng dịch vụ khách hàng. Từ trước đến nay, mọi người thường mặc định ứng dụng đo lường cảm xúc với khả năng nhận biết thông qua văn bản. Tuy nhiên hiện nay, công nghệ này còn phát triển xa hơn thế. Để bắt đầu, trước tiên hãy cùng tìm hiểu sơ lược về Sentiment analysis.

Bạn đang xem: Sentiment analysis là gì

Sentiment analysis là gì?

Sentiment analysis (Phân tích cảm xúc) là công nghệ được sử dụng để đo lường xúc cảm trong thông điệp truyền tải dựa vào những đặc điểm được lập trình sẵn dựa trên thang điểm mặc định trong hệ thống, có sự tác động của ngữ cảnh, không gian, thời gian,..

*

Phương thức đo lường Sentiment analysis hiện tại.

Với sự tiến bộ của công nghệ học sâu (Deep Learning), các thuật toán phân tích được cải thiện đáng kể về độ chính xác. Sử dụng các ứng dụng trí tuệ nhân tạo làm nền tảng để thực hiện các đo lường chuyên sâu thông qua các hình thức.

Phân tích bằng văn bản.

Là chức năng khai thác và phân tích bằng văn bản dựa vào ngữ cảnh nhằm xác định và trích xuất thông tin khách hàng trong hệ CSDL, giúp doanh nghiệp đo lường và đánh giá các phản hồi của người dùng từ các phản hồi bằng ký tự. Nó được sử dụng rộng rãi trong các chiến dịch đo lường sức khỏe thương hiệu dựa trên những biến động của các thông tin từ luồng truyền thông xã hội (Như các ứng dụng Facebook, Linkedin, Google, Báo,.. )

Phân tích cảm xúc bằng văn bản giúp doanh nghiệp biết được:

Các khía cạnh, vấn đề của sản phẩm/dịch vụ của thương hiệu mà khách hàng quan tâm.Ý định, cảm nghĩ của người dùng về vấn đề đó.

Các hình thức phân tích cảm xúc bằng văn bản.

Phân tích tình cảm: Dựa trên các lập trình có khả năng nhận biết đặc điểm càm xúc như: Icon, từ cảm thán,...Phân tích chủ đích: Phân tích mục đích của đoạn văn bản để xem xét và xác định mục tiêu của khách hàng như: ý thức, tin tức, khiếu nại, đề xuất,..Phân tích theo ngữ cảnh: Dựa trên định vị trên môi trường mà khách hàng đang tương tác như: cổng thanh toán, forum thảo luận, đánh giá sản phẩm.

Phân tích qua giọng nói.

Đây là công nghệ tiên tiến, được phát triển trong thời gian gần đây, nó thường được sử dụng trong tổng đài Call Center. Nó đo lường và xác định cảm xúc của khách hàng thông qua tương tác thoại. Sentiment Analysis hỗ trợ rất nhiều cho tổng đài viên thông qua các chỉ số đánh giá để giúp tổng đài viên có những thay đổi trong thái độ tiếp cận khách hàng phù hợp, đồng thời dễ dàng hơn trong việc đo lường chất lượng dịch vụ khách hàng.

*

Các yếu tố cần xác định và phân tích cảm xúc khách hàng qua cuộc gọi.

Về âm thanh: Cường độ, cao độ, biên độ, tần số, phổ nguồn, âm nhiễu, tốc độ nói, hơi thở.Về ngôn ngữ: Cảm thán, cụm từ dài, từ do dự, phi ngôn ngữ (Cười, khóc, thở dài..)

Phân tích cảm xúc qua giọng nói phức tạp hơn nhiều so với hình thức phân tích qua văn bản, do phải tích hợp nhiều công nghệ tiên tiến khác vào tổng đài Call Center như: Công nghệ QA, Voice analytic,..

Lợi ích của phân tích cảm xúc.

Sentiment analysis cung cấp cái nhìn sâu sắc về hiệu quả kinh doanh và dịch vụ khách hàng của doanh nghiệp. Giúp doanh nghiệp biết được thực trạng thái độ của cộng đồng/khách hàng đang nghĩ về mình. Những điểm được và chưa được trong quy trình kinh doanh, sản phẩm và dịch vụ kinh doanh.

Xem thêm: Bà Bầu Có Nên Uống Nước Dâu Tằm Ko Vậy Các Mom E Sợ Đồ Lên Men Ý

Bằng phương thức này, doanh nghiệp có thể đưa ra những cải tiến để tăng hiệu quả hoạt động kinh doanh của mình.

4 Trường hợp có thể sử dụng phân tích tình cảm.

1. Phân khúc khách hàng.

Sentiment analysis cho phép doanh nghiệp phân tích xem nhóm khách hàng nào có nhiều ý kiến khiếu nại hơn và sự khác nhau về mức độ phức tạp của khiếu nại. Chẳng hạn, nhiều doanh nghiệp cho rằng 80% vấn đề khiếu nại mà doanh nghiệp nhận được đến từ nhóm khách hàng có tri thức thấp. Lúc này, bạn có thể phân khúc và xếp loại khách hàng của mình theo các phân khúc khác nhau và đưa ra những cải tiến phù hợp để tối ưu trải nghiệm cho từng phân khúc khách hàng.

2. Lập kế hoạch cải tiến sản phẩm/dịch vụ.

Cảm xúc của khách hàng phản ánh thực trạng chất lượng sản phẩm/dịch vụ mà bạn cung cấp. Sử dụng phân tích cảm xúc để cải tiến sản phẩm/dịch vụ phù hợp với khách hàng hơn.

3. Cải tiến quy trình kinh doanh.

Giai đoạn nào trong quy trình kinh doanh của bạn đang nhận được nhiều dữ liệu cảm xúc nhất từ khách hàng. Đó có thể là những cảm xúc tiêu cực hoặc tích cực.

4. Tiếp thị hiệu quả hơn.

Với việc đo lường cảm xúc khách hàng, bạn cũng có thể xây dựng các chương trình Marketing và bán hàng hiệu quả, tiết kiệm chi phí hơn. (Đặc biệt là Inbound marketing)

Những thách thức trong triển khai Sentiment analysis.

Ngôn ngữ rất phức tạp, quá trình định lượng và chấm điểm ngôn ngữ dựa trên tình cảm cũng phức tạp không kém. Đối với con người thì việc đánh giá cảm xúc của người đối diện một cách chủ quan trong giao tiếp có thể dễ dàng hơn nhiều (Đôi khi cũng gặp những tình huống đánh giá cảm xúc sai), người nói chuyện với bạn vui hay buồn, thỏa mãn hay tức giận. Nhưng với máy móc thì khác, các đặc điểm giao tiếp phải được chuyển đổi thành các điểm số khách quan, có thể định lượng được cho từng người ở các trạng thái giao tiếp khác nhau.

Ví dụ: Một câu mang ý nghĩa tích cực được sử dụng theo cách nói châm biếm có thể bị thuật toán chấm điểm sai lệch.

Trước thách thức này, Sentiment analysis phải đo lường và phân tích thật khoa học, chính xác về các đặc điểm âm thanh (Tốc độ nói, căng thẳng trong giọng nói, cường độ, âm lượng, dấu hiệu biến đổi căng thẳng) trong từng bối cảnh phù hợp. Ngoài ra, việc tích hợp các kỹ thuật học máy cho phép phân tích tình cảm trở nên ngày càng chính xác hơn.

Xem thêm:

Trong tổng đài Call Center, phân tích tình cảm hoạt động và được đo lường với thời gian thực cung cấp các thông tin quan trọng về thái độ khách hàng cho Agent, giúp Agent dễ dàng phục vụ. Ngoài ra, nhà quản lý có thể dễ dàng theo dõi hiệu quả hoạt động của Agent thông qua các dữ liệu được báo cáo từ ứng dụng đo lường cảm xúc.