Langkah Analisis Emotion Analysis untuk Bisnis Media Sosial

Ripple10


Penulis : Administrator - Jumat, 10 Februari 2023
Ket. foto: Ilustrasi - Emotion analysis. Shutterstock.
Ket. foto: Ilustrasi - Emotion analysis. Shutterstock.

"Emotion analysis adalah sebuah proses menganalisis teks digital untuk menentukan apakah nada emosional pesan tersebut. Begini cara menganalisisnya!"

Emotion analysis bisa dikenal sama seperti analisis sentimen, yakni sebuah proses menganalisis teks digital untuk menentukan apakah nada emosional pesan tersebut positif, negatif, atau netral. Saat ini, perusahaan memiliki data teks dalam volume besar seperti email, transkrip obrolan dukungan pelanggan, komentar media sosial, dan ulasan. Pada artikel ini kamu akan mengetahui pentingnya emotion analysis untuk bisnis media sosial.

Komponen Penilaian pada Emotion Analysis

Komponen penilaian pada emotion analysis terdiri dari beberapa hal berikut:

  • Sentiment polarity: Sentiment polarity mengukur apakah suatu teks memiliki sentimen positif, negatif, atau netral. Ini biasanya dilakukan dengan menggunakan skala sentimen, seperti skala 1-5 atau skala -1 sampai 1, di mana angka positif menunjukkan sentimen positif, angka negatif menunjukkan sentimen negatif, dan angka netral menunjukkan sentimen netral.
  • Emosi: Emosi mengukur apa emosi yang muncul dalam suatu teks, seperti kebahagiaan, kesedihan, kemarahan, dan sebagainya. Ini biasanya dilakukan dengan menggunakan kategoris emosi yang didefinisikan.
  • Subjektivitas: Subjektivitas mengukur seberapa subjektif atau objektif suatu teks. Ini biasanya dilakukan dengan menilai apakah suatu teks memiliki pandangan pribadi atau memiliki pandangan yang lebih objektif.
  • Intensitas: Intensitas mengukur seberapa kuat suatu emosi atau sentimen dalam suatu teks. Ini biasanya dilakukan dengan menilai kata-kata yang digunakan dalam teks dan tingkat kepadatan kata-kata tersebut.
  • Topik: Topik mengukur apa topik utama yang dibahas dalam suatu teks. Ini biasanya dilakukan dengan menggunakan teknik analisis topik.

Komponen-komponen ini membantu dalam menilai dan memahami perasaan dan pandangan dalam suatu teks, dan dapat membantu dalam memahami bagaimana suatu produk atau merek dipandang oleh pelanggan. Namun, perlu diingat bahwa analisis emosi bukanlah sebuah metode yang sempurna dan hasil yang diperoleh mungkin tidak selalu akurat. Oleh karena itu, perlu dikombinasikan dengan analisis lain dan dilihat dalam konteks yang lebih luas untuk memastikan hasil yang tepat.

Baca Juga: 6 Bahasa Pemrograman untuk Analisis Data, Wajib Tahu!

Fungsi Emotion Analysis

Emotion analysis, juga dikenal sebagai analisis emosi atau analisis sentimen, adalah sebuah teknik analisis yang digunakan untuk mengukur dan memahami emosi dan perasaan dalam suatu konteks tertentu, biasanya dalam bentuk teks. Dalam bisnis media sosial, emotion analysis digunakan untuk menganalisis interaksi dan komentar dari pengguna media sosial dan memahami bagaimana perasaan dan pandangan mereka tentang suatu produk, merek, atau topik tertentu.

Emotion analysis dapat membantu bisnis dalam beberapa hal, seperti:

  • Mendapatkan umpan balik pelanggan: Emotion analysis membantu bisnis dalam memahami perasaan dan pandangan pelanggan tentang produk atau layanannya, yang dapat digunakan untuk memperbaiki produk dan layanan.
  • Menentukan strategi pemasaran: Emotion analysis dapat membantu bisnis dalam memahami bagaimana suatu produk atau merek dipandang oleh pelanggan dan membantu dalam menentukan strategi pemasaran yang tepat.
  • Menilai efektivitas kampanye pemasaran: Emotion analysis membantu bisnis dalam menilai efektivitas kampanye pemasaran mereka dengan memahami bagaimana pelanggan bereaksi terhadap kampanye tersebut.
  • Menilai reputasi merek: Emotion analysis membantu bisnis dalam memahami bagaimana merek mereka dipandang oleh pelanggan dan membantu dalam memperbaiki reputasi merek.

Namun, perlu diingat bahwa emotion analysis bukanlah sebuah metode yang sempurna dan hasil yang diperoleh mungkin tidak selalu akurat. Oleh karena itu, perlu dikombinasikan dengan analisis lain dan dilihat dalam konteks yang lebih luas untuk memastikan hasil yang tepat.

Langkah Menganalisis Emotion Analysis

Berikut adalah beberapa langkah untuk menganalisis emotion analysis:

  1. Kumpulkan data: Kumpulkan data yang akan dianalisis, seperti ulasan produk, posting media sosial, atau komentar pada blog. Pastikan bahwa data tersebut representatif dan merupakan data yang relevan dengan topik yang akan dianalisis.
  2. Pilih alat analisis emosi: Pilih alat analisis emosi yang sesuai dengan kebutuhan dan budget Anda. Beberapa alat yang tersedia meliputi software analisis emosi, aplikasi pihak ketiga, atau layanan penyediaan data.
  3. Pre-processing data: Melakukan pre-processing pada data, seperti menghapus duplikat, membersihkan data dari karakter tidak perlu, dan menormalkan teks.
  4. Melakukan analisis: Melakukan analisis emosi pada data yang telah dikumpulkan dan diproses. Alat analisis emosi akan mengkategorikan teks berdasarkan emosi, sentimen, subjektivitas, intensitas, dan topik.
  5. Interpretasi hasil: Interpretasikan hasil analisis emosi dan lakukan analisis lebih lanjut jika diperlukan. Bandingkan hasil dengan data lain, seperti data demografis pelanggan atau data tren industri, untuk memperoleh gambaran yang lebih luas.
  6. Aplikasi hasil: Gunakan hasil analisis emosi untuk memahami perasaan dan pandangan pelanggan terhadap produk atau merek Anda. Gunakan informasi ini untuk meningkatkan produk atau merek Anda dan memenuhi kebutuhan pelanggan.

Baca Juga: Memahami Kesalahan yang Sering Terjadi pada Analisis Data, Wajib Tahu!

Dapatkan Aplikasi Digital Monitoring Terbaik di Ivosights!

Ribet melakukan analisis manual? Saat ini kamu bisa mendapatkan jasa dan layanan analisis data yang komprehensif untuk data report bisnis dan sosial media. Seperti halnya di Ivosights, kami menyajikan jasa comprehensive analytics untuk data yang mudah dipahami, serta rekomendasi strategi yang tepat demi bisnismu dengan bantuan deep analysis dari data analyst.

Ivosights comprehensive analytics hadir sebagai layanan yang dapat memudahkan kamu mengelola big data sekaligus menganalisisnya. Sebagai platform intelegensi digital, Ripple10 bisa membantu industrimu memenangkan kompetisi secara digital sebab Ripple10 bisa mengetahui sentimen netizen terhadap brand, mengetahui aktivitas digital kompetitor, mengetahui topik perbincangan netizen mengenai brand, hingga menjaga reputasi brand dari isu negatif yang berpotensi viral!

Didukung dengan fitur monitoring yang berguna, serta data strategis yang bisa memberikanmu rekomendasi langkah terbaik untuk mengembangkan bisnismu, Ivosights siap membantu! Segera hubungi Ivosights dan rasakan kemajuan pesat pada bisnismu melalui digital monitoring report terbaik!

Bagikan

Saatnya Meningkatkan Layanan Interaksi Pelanggan Bersama Ivosights!

Hubungi Kami