Sentiment Analysis คืออะไร ระบบ AI เพื่อวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า

‘ลูกค้าคือพระเจ้า’ คนทำธุรกิจคงรู้จักประโยคนี้กันดีและหลายคนก็คงเห็นด้วย เพราะลูกค้าคือผู้ที่สร้างรายได้ให้กับธุรกิจ เจ้าของธุรกิจต่างคาดหวังว่าลูกค้าจะเกิดความพึงพอใจในสินค้าและบริการจนกลับมาซื้ออีกครั้ง และกลายเป็นลูกค้าประจำที่มีความเชื่อมั่นในแบรนด์ในที่สุด ดังนั้น การที่ธุรกิจสามารถจับจุดได้ว่าลูกค้ามีความคิดเห็นอย่างไรต่อสินค้าและบริการจึงเป็นสิ่งสำคัญ จึงได้มีการพัฒนาระบบ AI ที่เรียกว่า ‘Sentiment Analysis’ เข้ามาช่วยให้ธุรกิจสามารถวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้าจากข้อความต่าง ๆ ได้อย่างแม่นยำ นำไปสู่การปรับปรุงสินค้าและบริการให้ตรงใจมากขึ้น

วันนี้เราจะพาคุณมาเจาะลึกกันว่า Sentiment Analysis คืออะไร? มีกี่ประเภท? และมีประโยชน์อย่างไร เพื่อช่วยให้คุณเข้าใจถึงความสำคัญและวิธีการนำไปประยุกต์ใช้ในธุรกิจ

Sentiment Analysis คืออะไร

Sentiment Analysis คือ ระบบ AI ที่ใช้ในการวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า จากข้อความที่ลูกค้าเขียนผ่านช่องทางต่าง ๆ เช่น รีวิวสินค้า คอมเมนต์ในโซเชียลมีเดีย การแชทกับ Chatbot อีเมล หรือข้อความเสียง เพื่อให้เข้าใจว่าลูกค้ามีความรู้สึกอย่างไรกับแบรนด์ ไม่ว่าจะเป็น เชิงบวก เชิงลบ หรือความรู้สึกเป็นกลาง รวมไปถึงการวิเคราะห์ความรู้สึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น เช่น ความสุข ความโกรธ ความเศร้า หรือความรัก เป็นต้น

โดยระบบจะใช้เทคนิคทางภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์ (Natural Language Processing) และ Machine Learning มาช่วยในการแยกแยะอารมณ์และความรู้สึกจากข้อความ ทำให้สามารถจัดกลุ่มและวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกจากเสียงของลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว

ประเภทของ Sentiment Analysis ที่ควรรู้

การทำ Sentiment Analysis คือ การวิเคราะห์ความต้องการของลูกค้าที่ถูกพัฒนาขึ้น เพื่อรองรับการใช้งานในสถานการณ์ที่แตกต่างกัน โดยสามารถแบ่งได้ 4 ประเภท ดังนี้

Fine-grained Sentiment Analysis

Fine-grained Sentiment Analysis คือ การวิเคราะห์ความรู้สึกในระดับที่มีความละเอียดมากขึ้น ซึ่งสามารถแบ่งออกเป็น 5 ระดับ ได้แก่

• เชิงบวกมาก (Very Positive)
• เชิงบวก (Positive)
• เป็นกลาง (Neutral)
• เชิงลบ (Negative)
• เชิงลบมาก (Very Negative)

ตัวอย่างการใช้งาน เช่น การวิเคราะห์คะแนนรีวิวสินค้าออนไลน์ที่มีการให้คะแนนตั้งแต่ 1 ถึง 5 ดาว ซึ่งการให้คะแนน 5 อาจจะหมายถึงเชิงบวกมาก และ 1 ดาวอาจหมายถึงเชิงลบมาก ช่วยให้ธุรกิจสามารถเข้าใจความรู้สึกของลูกค้าได้ในระดับที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

Aspect-based Sentiment Analysis

Aspect-based Sentiment Analysis คือ การวิเคราะห์ว่าผู้เขียนมีความคิดเห็นในแง่มุมเฉพาะของสินค้า บริการ หรือประสบการณ์ อย่างไรบ้าง เช่น การแยกแยะความเห็นเกี่ยวกับ ‘คุณภาพของสินค้า’ และ ‘การบริการหลังการขาย’ จากข้อความเดียวกัน เช่น “สินค้าดีมาก แต่ส่งช้ามาก” ในกรณีนี้ ระบบจะสามารถจำแนกความคิดเห็นเชิงบวกเกี่ยวกับสินค้า และความคิดเห็นเชิงลบเกี่ยวกับการบริการแยกจากกันได้อย่างชัดเจน

Emotion Detection

Emotion Detection Analysis คือ การวิเคราะห์อารมณ์ที่แสดงออกมาผ่านข้อความ นอกเหนือจากเชิงบวก หรือเชิงลบ เช่น มีความสุข ไม่พอใจ ตกใจ โกรธ หรือเสียใจ ซึ่งอาจวัดได้ 6-8 ระดับ ตามทฤษฎีจิตวิทยาและโมเดลอารมณ์

Multilingual Sentiment Analysis

Multilingual Sentiment Analysis คือ การวิเคราะห์ความรู้สึกในหลายภาษา ซึ่งจะมีความซับซ้อนมากกว่าประเภทอื่น ๆ เนื่องจากต้องใช้ทรัพยากจำนวนมาก อาจจะต้องสร้างข้อมูลบางอย่างขึ้นมาเองเพื่อให้สามารถวิเคราะห์ได้อย่างแม่นยำ ผู้ใช้งานจึงต้องมีทักษะในด้านการเขียนโค้ดเพื่อใช้ประโยชน์จากทรัพยากรเหล่านั้น ช่วยให้องค์กรสามารถรวบรวมความคิดเห็นจากฐานลูกค้าที่หลากหลาย และแปลงข้อมูลเป็นข้อมูลเชิงลึกได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การใช้งาน Sentiment Analysis ในธุรกิจ

การใช้ Sentiment Analysis ในธุรกิจ สามารถประยุกต์ใช้งานได้หลายภาคส่วน ตัวอย่างการใช้งานหลัก ๆ ได้แก่

• Brand Monitoring : ใช้เพื่อตรวจสอบความคิดเห็นของลูกค้าที่มีต่อแบรนด์ ทั้งเชิงบวก เชิงลบ และเป็นกลาง เพื่อนำความเห็นที่ได้มาพัฒนาแบรนด์และแก้ไขจุดบกพร่อง
• list text hereVoice of the Customer : ประเมินความพึงพอใจของลูกค้าแบบเรียลไทม์ ว่าลูกค้ามีความรู้สึกอย่างไรกับสินค้าและบริการ และนำความเห็นที่ได้มาปรับปรุงสินค้าและบริการให้ตอบโจทย์ลูกค้ามากขึ้น
• list text hereCustomer Service : วิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้าว่ารู้สึกอย่างไรต่อบริการที่ได้รับ เช่น การขนส่ง บริการหลังการขาย เพื่อปรับปรุงการให้บริการให้ดียิ่งขึ้น
• list text hereChurn Prediction : รวบรวมความคิดเห็นของลูกค้าที่เป็นเชิงลบ มาทำนายแนวโน้มการลักษณะลูกค้าที่กำลังจะยกเลิกบริการ เพื่อหาแนวทางแก้ไขและรักษาลูกค้ากลุ่มนั้น

ประโยชน์ของ Sentiment Analysis ต่อโลกธุรกิจดิจิทัล

1. ช่วยพัฒนาสินค้าและบริการ

ประโยชน์ข้อแรกของ Sentiment Analysis คือ ช่วยให้ธุรกิจสามารถนำความคิดเห็นที่ได้ ไม่ว่าจะทั้งเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง มาวิเคราะห์ว่าลูกค้าชื่นชอบสินค้าและบริการที่ได้รับหรือไม่ จากนั้นจึงนำข้อมูลที่ได้มาใช้ในการพัฒนาสินค้าและบริการให้ดียิ่งขึ้น

2. สร้างความสัมพันธ์ที่ดีระหว่างลูกค้าและแบรนด์

ความสามารถในการวิเคราะห์ความคิดเห็นลูกค้าในเชิงลึก ทำให้ธุรกิจสามารถเข้าใจความรู้สึกของลูกค้าได้ดีขึ้น เช่น ความคาดหวัง ความพอใจ หรือปัญหาที่เกิดขึ้น การใช้ Sentiment Analysis เพื่อวัดความรู้สึกเหล่านี้ ช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับการสื่อสารและการบริการให้ตรงกับความต้องการของลูกค้า และการสร้าง Customer Journey ที่ดีขึ้น

3. เพิ่มประสิทธิภาพในตัดสินใจ

ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จาก Sentiment Analysis คือตัวช่วยสำคัญในการตัดสินใจของผู้บริหารหรือทีมการตลาด เมื่อมีการออกสินค้าใหม่ หรือแคมเปญการตลาดใหม่ ๆ แบรนด์จะสามารถประเมินผลตอบรับ และทำการปรับปรุงกลยุทธ์ได้ทันทีหลังจากรับรู้อารมณ์ของลูกค้า

4. จัดการชื่อเสียงทางโซเชียลมีเดีย

ในยุคโซเชียลมีเดีย ความคิดเห็นของลูกค้าสามารถแพร่กระจายอย่างรวดเร็ว การทำ Sentiment Analysis จะช่วยให้แบรนด์สามารถตรวจสอบความคิดเห็นในเชิงลบ ที่อาจส่งผลกระทบต่อภาพลักษณ์ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ เพื่อหาแนวทางในการปรับปรุงแก้ไขปัญหาเหล่านั้น และทำให้ลูกค้าเห็นว่าแบรนด์มีความใส่ใจต่อเสียงของผู้บริโภค

ธุรกิจที่ใช้ Sentiment Analysis ในการขับเคลื่อน

Starbucks

ร้านกาแฟที่มีสาขามากมายทั่วโลกอย่าง Starbucks เอง ก็ใช้ Sentiment Analysis ในการวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า เพื่อปรับปรุงการบริการ รสชาติเครื่องดื่ม และขนม ให้ถูกใจลูกค้ามากที่สุด ซึ่งมีส่วนช่วยให้ลูกค้าเกิดความพึงพอใจมากขึ้น และสร้างประสบการณ์ที่ดีระหว่างลูกค้ากับแบรนด์

Grab

แพลตฟอร์มให้บริการด้านขนส่งอย่าง Grab ให้ความสำคัญกับความรู้สึกของลูกค้าเป็นอย่างมาก ทุกการใช้บริการไม่ว่าจะเป็น Grab Food, Grab Transport หรือ Grab Express จะมีการให้คะแนนหลังบริการ เพื่อประเมินความพึงพอใจของลูกค้า และนำข้อมูลไปพัฒนาฟีเจอร์และบริการต่าง ๆ

สรุป Sentiment Analysis

โดยสรุปแล้ว Sentiment Analysis คือ ระบบ AI ที่เข้ามามีบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้า โดยใช้เทคนิคทางภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์และ Machine Learning เพื่อให้ธุรกิจเข้าใจความต้องการของลูกค้าและนำไปพัฒนาสินค้าและบริการให้ดียิ่งขึ้น ตอบโจทย์ลูกค้าได้อย่างตรงใจมากขึ้น หากธุรกิจใดสามารถนำ Sentiment Analysis มาใช้อย่างเหมาะสม ก็จะสามารถสร้างความได้เปรียบทางธุรกิจและพัฒนาประสบการณ์ลูกค้าได้อย่างยั่งยืน

Data Wow เรามีทีมผู้เชี่ยวชาญมากประสบการณ์ พร้อมเครื่องมือ AI ทันสมัย ที่ช่วยให้ธุรกิจของคุณสามารถวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้าได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ นอกจากนี้เรายังเชี่ยวชาญด้านการแบ่ง Segment ตามพฤติกรรมลูกค้า และนำ AI Solutions เข้ามาช่วยในการทำ Personalized Recommendation, Sales Forecasting, Demand Forecasting, Inventory Management, Lead Scoring, Forecast และอื่น ๆ อีกมากมาย ที่จะช่วยให้คุณสามารถวางแผนแคมเปญได้อย่างมืออาชีพ ปรึกษา Data Wow ได้ที่ sales@datawow.io หรือโทร 02-024-5560