เมื่อพูดถึงการทำ Branding มักจะนึกถึงการสร้างภาพลักษณ์แบรนด์ ทั้งในเรื่องการบริการที่ดี การพัฒนาสินค้าที่ดีมีคุณภาพ แต่เราจะรู้ได้อย่างไรว่าแบรนด์ถูกพูดถึงไปในทิศทางไหน? แบรนด์จึงจำเป็นต้องใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ได้จาก Feedback ในแต่ละช่องทางเพื่อที่จะเข้าถึงความรู้สึกของลูกค้า
เมื่อได้ข้อมูลมาแล้วมีหลายวิธีที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล และทำให้ข้อมูลมีความสมบูรณ์แบบมากยิ่งขึ้น ซึ่งหนึ่งในวิธีนั้นคือการทำ Sentiment Analysis การนำแพลตฟอร์ม AI มาช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูล สามารถทำให้แบรนด์รวบข้อมูลลูกค้าทั้งหมดเพื่อเห็นภาพรวมได้ง่ายมากขึ้น
มาดูว่า Sentiment Analysis คืออะไร มีความสำคัญและประโยชน์อย่างไรต่อแบรนด์บ้าง
Sentiment Analysis คืออะไร?
Sentiment Analysis คือ การวิเคราะห์ความรู้สึกจากข้อความที่ลูกค้าทำการโพสต์ลงโซเชียลมีเดีย ต่อหัวข้อ สินค้า บริการ โดยข้อความเหล่านั้นจะถูกนำมาประมวลผลด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) และกระบวนการ Natural Language Processing (NLP) ทำให้แบรนด์เข้าใจได้ว่าข้อความที่ลูกค้าทำการพิมพ์หรือโพสต์ลงช่องทางโซเชียลมีเดียว่ารู้สึกแบบไหนโดยความรู้สึกเหล่านี้ จะถูกแบ่งออกเป็นความรู้สึกเชิงบวก (Positive) ความรู้สึกเป็นกลาง (Neutral) หรือความรู้สึกเชิงลบ (Negative) ขึ้นอยู่กับข้อความ หรือคำพูดที่ถูกเลือกใช้ในการอธิบายหัวข้อ หรือสินค้าบริการนั้นๆ
Sentiment Analysis ในปัจจุบันนั้นสามารถที่จะจัดการกับจำนวนข้อมูล Feedback ของลูกค้าที่มีอยู่เป็นจำนวนมากได้อย่างสม่ำเสมอและแม่นยำ รูปแบบของการวิเคราะห์ข้อความ และวิเคราะห์ความรู้สึกนั้นเปิดเผยได้ถึงว่าลูกค้ามีความรู้สึกในเชิงบวก หรือเชิงลบเกี่ยวกับเรื่องใดเรื่องหนึ่ง ตั้งแต่เรื่องของสินค้า และบริการจนถึงเรื่องสถานที่ โฆษณา หรือแม้กระทั่งกับคู่แข่ง
Sentiment Analysis มีความสำคัญกับแบรนด์อย่างไร?
Sentiment Analysis เป็นสิ่งที่สำคัญสำหรับการวิเคราะห์ลูกค้าในยุคการตลาดออนไลน์ เนื่องจากลูกค้าในปัจจุบันมักจะแสดงความเห็นเกี่ยวกับสินค้าและบริการกันอย่างเปิดเผย ผ่านหลากหลายช่องทาง ไม่ว่าจะเป็น Facebook, TikTok และ Instagram รวมถึงเว็บไซต์รีวิวต่างๆ การวิเคราะห์ความรู้สึกจึงกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการติดตามและทำความเข้าใจความรู้สึกในข้อมูลทุกประเภทอย่างรวดเร็ว
ประโยชน์การใช้งานจาก Sentiment
Customer Service เข้าใจเสียงของผู้บริโภค
Sentiment Analysis มีส่วนช่วยให้แบรนด์เข้าใจทัศนคติของลูกค้าที่มีต่อสินค้าหรือบริการที่แบรนด์ผลิตขึ้นมาเพื่อตอบสนองความต้องการของตลาด เพราะไม่ใช่ว่าทุกสินค้าที่ผู้บริโภคจะชื่นชอบถึงแม้ว่าสินค้าหรือบริการนั้นจะมีคุณภาพดีก็ตาม การจำแนกอารมณ์จากข้อความ โดย Machine Learning จะจัดลำดับตามความเร่งด่วนและตามหัวข้อ เช่น หากมีลูกค้าแจ้งปัญหาเข้ามา AI จะจำแนกอารมณ์จากข้อความสามารถที่จะค้นหาโพสต์ของลูกค้าได้
นอกจากนี้ Sentiment Analysis ยังสามารถใช้ติดตามความพึงพอใจและความเชื่อมั่นที่ลูกค้ามีต่อแบรนด์ได้ ซึ่งแบรนด์จะสามารถปรับปรุงสินค้าหรือบริการที่มีให้ตรงกับความต้องการและความคาดหวังของลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว โดยไม่เกิดผลกระทบกับแบรนด์หรือได้รับผลกระทบน้อยทีสุด
วิเคราะห์ข้อมูลแบบ Real-Time จัดการ Crisis Management
การวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถระบุปัญหาที่สำคัญได้แบบ Real-Time การวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถช่วยให้แบรนด์ระบุสถานการณ์ประเภทนี้ได้ทันที เพื่อให้สามารถดำเนินการได้ทันที
การที่สามารถรวบรวมข้อมูลสำคัญที่ช่วยแก้ไขปัญหาได้ตรงจุด พร้อมทิศทางการถูกพูดถึงที่ส่งผลกระทบโดยตรงต่อแบรนด์ได้อย่างรวดเร็ว การจัดการปัญหาได้ทันท่วงที และการเตรียมความพร้อมด้าน Crisis Management ยิ่งรู้และแก้ปัญหาได้รวดเร็วเท่าไร ยิ่งส่งผลดีต่อแบรนด์มากขึ้นเท่านั้น เพราะสำหรับโลกออนไลน์ เวลาเพียงแค่ 1 นาที อาจสร้างข้อมูลที่ส่งผลกระทบต่อแบรนด์มากมายมหาศาล
ประมวลผลข้อมูลได้ในปริมาณมาก
การวิเคราะห์ความรู้สึกช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพ สามารถรวบรวมข้อมูลแบบ Unstructured Data ในปริมาณมาก จากแหล่งที่มาต่างๆ เช่น ข้อมูลรีวิวสินค้าบนโซเชียลมีเดียหลายแพลตฟอร์ม หากเรามีเครื่องมือจัดการความคิดเห็นของลูกค้าที่สามารถป้อนข้อมูลรีวิวหลายร้อยรายการ AI จำแนกข้อความจะช่วยแยกข้อความรีวิวออกมาให้ตามประเภทของอารมณ์ ทำให้แบรนด์เข้าใจว่าลูกค้ามีความคิดเห็นต่อสินค้าของแบรนด์อย่างไรได้เร็วขึ้น
ลดเวลาการทำ Market Research
Market Research เป็นการวิจัยตลาดผ่านการเก็บรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากผู้บริโภค เพื่อนำข้อมูลเหล่านั้นมาใช้สร้างโอกาสและกลยุทธ์ทางการตลาด ทั้งรูปแบบ Mass Marketing ที่คู่แข่งเยอะ และ Niche Marketing ที่คู่แข่งน้อย
โดยต้องมีการวิเคราะห์การตลาดเพื่อให้รู้ลึกถึงความต้องการของลูกค้า การทำ Sentiment Analysis ช่วยลดระยะเวลา จากการนำผลลัพธ์มาแสดงเป็น Dashboard ที่เข้าใจง่าย ทำให้เหล่านักการตลาด หรือนักพัฒนาคอนเทนต์ สามารถดึง Insight ไปพัฒนากลยุทธ์ หรือแก้ปัญหาต่อได้ทันที
ตัวอย่างการใช้งาน Sentiment กับธุรกิจ
ในปัจจุบันนี้มีการใช้ Sentiment Analysis กันอย่างหลากหลายวิธี เช่น- Social Media Listening
- การวิเคราะห์คำตอบในแบบสอบถาม
- ประมวลผลความคิดเห็นของพนักงานในองค์กรขนาดใหญ่
- ระบุลูกค้าที่มีความไม่พอใจ เพื่อธุรกิจสามารถติดตามลูกค้ารายนี้อย่างใกล้ชิด
- ดูแนวโน้มความรู้สึกของลูกค้า ว่าถูกจัดไว้ในกลุ่มไหน หรือในภูมิภาคใด
- วิเคราะห์คู่แข่ง ตรวจสอบระดับการยอมรับของลูกค้าเมื่อเทียบกับคู่แข่งรายอื่นๆ
Sentiment Analysis ในแง่ของ Social Listening
กระบวนการวิเคราะห์อารมณ์หรือความรู้สึกจากข้อความบนโซเชียลมีเดีย จากการที่มีลูกค้าหรือบุคคลต่างๆ โพสต์ข้อความบนแพลตฟอร์มที่หลากหลาย จะทำให้เรารู้ Feedback ทั้งเชิงบวกและลบ จากลูกค้าว่ารู้สึกยังไงกับแบรนด์ของเราหรือคู่แข่ง ซึ่ง Sentiment Analysis จะวิเคราะห์ข้อความออกมาใน 3 มิติ คือ
1.1 Compliment – คำชื่นชมเชิงบวก เพื่อรู้เด่นของแบรนด์ และรักษาจุดแข็งต่อไป
1.2 Area of Improvement – คำวิจารณ์เชิงลบ เพื่อปรับปรุงจุดอ่อน และพร้อมเข้าแก้ปัญหานั้นได้อย่างทันท่วงที
1.3 Neutral – เป็นกลาง ไม่ได้จัดอยู่ในเชิงบวกหรือเชิงลบ แต่อย่างเพิ่งมองข้ามนะคะ เพราะอาจเป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์และช่วยแนะนำเพื่อพัฒนาธุรกิจต่อไป
ความคิดเห็น หรือข้อเสนอแนะของลูกค้าถือเป็นข้อมูลขุมทรัพย์ของธุรกิจที่สามารถนำไปใช้ต่อในการวิเคราะห์และประมวลผล เพื่อหาวิธีแก้ไขปัญหาและยกระดับประสบการณ์ของลูกค้าให้ดียิ่งขึ้น
การทำ Sentiment Analysis เป็นเครื่องมือแห่งยุคการตลาดดิจิทัลที่ช่วยให้วิเคราะห์ลูกค้าได้อย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพ ทำได้ง่ายผ่าน Social Listening Tools เครื่องมือที่สำคัญที่ใช้ในการวิเคราะห์และปรับปรุงธุรกิจให้มีประสิทธิภาพในหลายด้าน
DOM เครื่องมือ Sentiment Analysis ตัวช่วยในการวิเคราะห์ Sentiment หรืออารมณ์ความรู้สึกของข้อความจากโซเชียลมีเดีย เพื่อช่วยให้เห็นแนวโน้มความคิดเห็น หรือ Feedback ของธุรกิจได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ
สำหรับท่านที่กำลังมองหา เครื่องมือที่ช่วยวิเคราะห์และต่อยอดกลยุทธ์ทางการตลาดได้ดียิ่งกว่าเดิม!
อินไซท์เอรา ผู้พัฒนาเครื่องมือที่ชื่อว่า DOM – Data Opinion Mining เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่มีจุดเด่นเรื่องการวิเคราะห์ภาษาได้แม่นยำ ระบบภายในใช้ง่าย อีกทั้ง Analytics View มีความหลากหลาย และเจาะลึก สามารถตอบโจทย์ทุกธุรกิจ และนักการตลาดได้แบบ “ครบทุกมิติ” ช่วยวิเคราะห์ Customer Insight เปรียบเทียบคู่แข่ง หา Infuencer และนำไปใช้วิเคราะห์ต่อยอดกลยุทธ์ให้ธุรกิจได้ทันที
ทำความรู้จัก DOM : Social Listening & Social Analytics Tool จาก InsightERA
✓ The right insight at your fingertips.
—————
“InsightEra” ผู้ให้บริการ MarTech แบบครบวงจร
สนใจหรือสอบถามเพิ่มเติม
https://www.insightera.co.th/contact-us/
Email : [email protected]
