นอกจากการรักษาสินค้าและบริการให้มีคุณภาพตรงตามมาตรฐานอยู่สม่ำเสมอ ‘การรักษาความสัมพันธ์กับลูกค้า’ ก็เป็นอีกหน้าที่สำคัญของทุกธุรกิจ โดยเฉพาะการทำความเข้าใจ ‘ความรู้สึกของลูกค้าที่มีต่อสินค้าและบริการ’ เนื่องจากสิ่งนี้เป็นตัวกำหนดว่าลูกค้าจะยอมจ่ายเงินซื้อสินค้าและบริการหรือไม่ซึ่งส่งผลกระทบโดยตรงต่อยอดขาย
แต่การจะคาดเดาว่าลูกค้ารู้สึกต่อธุรกิจอย่างไรผ่านข้อความก็ดูเป็นเรื่องที่ไม่ได้สามารถทำได้ง่ายๆ เพราะบางครั้งสิ่งที่เรารู้สึกกับสิ่งที่เราสื่อสารออกไปก็ไม่เหมือนกัน 100%
แต่ปัญหานี้จะหมดไปถ้ารู้จัก Sentiment Analysis ตัวช่วยวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า อ่านต่อได้ในบทความนี้เลย!
ยาวไปอยากเลือกอ่าน
Sentiment Analysis คืออะไร
Sentiment Analysis คือ กระบวนการที่ใช้เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ในการวิเคราะห์และประมวลผล ตรวจสอบ และระบุความรู้สึกหรืออารมณ์ที่แสดงออกมาจากข้อความและเสียง ไม่ว่าจะเป็นจากแบบสอบถาม, รีวิว, ข้อความบนโซเชียลมีเดีย หรือข้อความเสียง ว่ามีเนื้อหามีแนวโน้มเป็นเชิงบวก, เชิงลบ หรือเป็นกลาง บางครั้งก็ใช้ในการระบุอารมณ์ที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น เช่น ความรัก, ความโกรธ, ความสุข, หรือความเศร้า
ซึ่งการวิเคราะห์ความรู้สึกเหล่านี้มีประโยชน์หลายด้าน เช่น ช่วยธุรกิจวิเคราะห์ทัศนคติของลูกค้าที่มีต่อธุรกิจ หรือประเมินความพอใจของผู้ใช้สินค้าหรือบริการ เป็นต้น
Insight ที่น่าสนใจเกี่ยวกับ Sentiment Analysis
ข้อมูลจาก Bain&Company พบว่าในปี 2020 บริษัท 54% ได้นำ Sentiment Analysis มาใช้วิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้าจากรีวิวหรือการแสดงความคิดเห็นบนโซเชียลมีเดีย และมีการคาดการณ์ว่าในปี 2023 จะมีการนำ Sentiment Analysis มาใช้งานเพิ่มขึ้นเป็น 80% ในหลากหลายอุตสาหกรรม ได้แก่
- โซเชียลมีเดีย: Sentiment Analysis สามารถช่วยตรวจจับรีวิวปลอมบนโซเชียลมีเดียได้แม่นยำถึง 85%
- การเงิน: การเคลื่อนไหวของราคาหุ้นมีความสัมพันธ์กับความรู้สึกของผู้คนโดยตรง เมื่อคำนวณและคาดการณ์โดยใช้ Sentiment Analysis เพื่อวิเคราะห์ความคิดเห็นของผู้คน พบว่ามีความแม่นยำเพิ่มขึ้นถึง 20%
- สาธารณสุข: ความแม่นยำของงานวิจัย 86 ชิ้นเกี่ยวกับ Sentiment Analysis ในด้านสาธารณสุขพบว่าแม่นยำถึง 80%
Insight เหล่านี้ทำให้เห็นว่าบริษัทส่วนใหญ่หลากหลายอุตสาหกรรมกำลังหันมาให้ความสำคัญกับ Sentimental Analysis และในอนาคตการใช้ Sentimental Analysis ก็มีแนวโน้มที่จะสูงขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจากสามารถให้ความแม่นยำได้สูง โดยส่วนใหญ่จะมีการใช้งานเพื่อวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้าที่มีต่อสินค้าและธุรกิจ นอกจากนี้ยังมีการปรับใช้หลากหลายรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็นการตรวจสอบรีวิวว่าจริงหรือปลอม และการคาดการณ์ความคิดเห็นด้านบวกและลบของผู้คน
Sentiment Analysis มีกี่ประเภท
Sentiment Analysis ไม่ได้แค่ระบุว่าข้อความนั้นเป็นเชิงบวก, เชิงลบ หรือเป็นกลางเท่านั้น แต่ยังสามารถวิเคราะห์ไปถึงอารมณ์ ความเร่งด่วน และแม้กระทั่งเจตนาของผู้เขียนได้อีกด้วย โดยมี 4 ประเภทที่เราเห็นกันบ่อยครั้ง ได้แก่
1. Graded Sentiment Analysis
ปกติเราจะคุ้นเคยกับการที่ Sentiment Analysis แบ่งระดับความรู้สึกออกเป็นแค่ เชิงบวก, เชิงลบ และเป็นกลาง แต่ Graded Sentiment Analysis เป็นการวิเคราะห์ความรู้สึกแบบละเอียดโดยแบ่งออกเป็นหลายระดับมากกว่านั้น ได้แก่
- บวกมาก (Very positive)
- บวก (Positive)
- เป็นกลาง (Neutral)
- ลบ (Negative)
- ลบมาก (Very negative)
การวิเคราะห์แบบนี้เหมาะสำหรับการแปลความหมายของคะแนนรีวิว เช่น รีวิว 5 ดาว อาจจะแทนด้วย “บวกมาก” และรีวิว 1 ดาว อาจจะแทนด้วย “ลบมาก” และยังเหมาะกับธุรกิจที่ให้ความสำคัญกับความแม่นยำและความละเอียดของความรู้สึกลูกค้าหรือกลุ่มเป้าหมายที่มีต่อสินค้าและบริการเพื่อนำไปพัฒนากลยุทธ์ต่อไปอย่างมีประสิทธิภาพ
2. Emotion Detection
อย่างที่บอกว่าความรู้สึกของลูกค้าไม่ได้สามารถวัดได้แค่เชิงบวก เชิงลบและเป็นกลางเท่านั้น แต่ยังสามารถวัดลึกไปได้ถึงระดับอารมณ์ของลูกค้าซึ่งมีชื่อเรียกว่า “Emotion Detection” การวิเคราะห์ประเภทนี้จะระบุไปถึงอารมณ์ที่แท้จริงที่แสดงออกในข้อความ เช่น
- ความสุข
- ความหงุดหงิด
- ความโกรธ
- ความเศร้า
3. Aspect-based Sentiment Analysis
Aspect-based Sentiment Analysis เป็นประเภทที่เราเห็นกันบ่อยที่สุด โดยระบุว่าผู้เขียนมีความรู้สึกอย่างไร เชิงบวก, เชิงลบ หรือเป็นกลางต่อสินค้าและบริการต่างๆ เช่น ข้อความรีวิวกล้องถ่ายรูป “แบตเตอรี่ของกล้องรุ่นนี้หมดเร็วเกินไป” ระบบการวิเคราะห์แบบนี้จะสามารถระบุได้ว่าข้อความดังกล่าวแสดงความเห็นเชิงลบเกี่ยวกับอายุการใช้งานแบตเตอรี่ของกล้อง
4. Multilingual Sentiment Analysis
การวิเคราะห์ประเภทนี้มีความซับซ้อนมากกว่าประเภทอื่นๆ เนื่องจากต้องมีการประมวลผลข้อมูลเบื้องต้นและทรัพยากรจำนวนมาก แม้ว่าข้อมูลบางอย่าง เช่น คลังข้อมูลความรู้สึกหลายภาษา (Sentiment Lexicons) อาจจะมีครบในอินเทอร์เน็ต แต่บางข้อมูลอย่าง Translated Corpora หรือ Noise Detection Algorithms ก็จำเป็นต้องสร้างขึ้นเอง ทำให้ผู้ใช้งานจำเป็นต้องมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมเพื่อใช้ประโยชน์จากทรัพยากรเหล่านั้น อีกทางเลือกหนึ่งคือ การใช้ระบบระบุภาษาอัตโนมัติ จากนั้นจึงสร้างและเทรนโมเดลการวิเคราะห์ความรู้สึกแบบกำหนดเองเพื่อจำแนกข้อความในภาษาที่ต้องการ
Sentiment Analysis มีความสำคัญอย่างไรต่อธุรกิจ
เข้าใจลูกค้ามากขึ้น
การทำ Sentiment Analysis ช่วยให้ธุรกิจสามารถทราบถึงอารมณ์และความรู้สึกของลูกค้าอย่างละเอียดและแม่นยำว่าลูกค้ามีความพอใจเมื่อได้ใช้สินค้าและบริการหรือไม่ พบเจอปัญหาอะไรหลังจากที่ได้ใช้สินค้าและบริการ ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับปรุงและปรับเปลี่ยนเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้อย่างทันท่วงที
ปรับปรุงสินค้าและบริการ
การทำ Sentiment Analysis ช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับปรุงสินค้าและบริการให้ตอบโจทย์ของลูกค้ามากยิ่งขึ้น เพราะธุรกิจสามารถนำความคิดเห็นของลูกค้าที่มีต่อแบรนด์ไปปรับเป็นกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้นสำหรับการพัฒนาสินค้าและบริการให้ยังคงมีประโยชน์และให้คุณค่าตามที่ลูกค้ามองหาได้มากขึ้น
ตัดสินใจได้อย่างแม่นยำมากขึ้น
แทนที่จะเดาว่าสิ่งที่ธุรกิจจะต้องตัดสินใจจะส่งผลอย่างไรต่อลูกค้า ธุรกิจสามารถใช้เครื่องมือ Sentiment Analysis เข้ามาช่วยในการตัดสินใจได้อย่างแม่นยำมากขึ้นโดยที่ประเมินและวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าต่อการตัดสินใจต่างๆ เช่น การทำ A/B Testing เพื่อนำมาวิเคราะห์ถึงความพึงพอใจของลูกค้าก่อนที่จะตัดสินใจ
เพิ่มยอดขาย
เมื่อธุรกิจสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของการบริการลูกค้าและพัฒนาสินค้าให้ตอบโจทย์กับลูกค้ามากยิ่งขึ้นแล้ว แน่นอนว่าจะทำให้ลูกค้าใหม่ๆ ที่มีปัญหาในแบบเดียวกันหันมาสนใจซื้อสินค้าและบริการเพิ่มมากขึ้น อีกทั้งยังสามารถรักษาความสัมพันธ์ระหว่างลูกค้าเก่ายิ่งขึ้นเพราะลูกค้าเห็นถึงความใส่ใจที่ธุรกิจมีต่อลูกค้าทำให้กลับมาซื้อสินค้าใหม่อีกเรื่อยๆ จนกลายเป็นลูกค้าประจำในที่สุด
Sentiment Analysis ใช้ทำอะไรได้บ้าง
Voice of Customer (VoC)
หลากหลายธุรกิจมักจะใช้ Sentiment Analysis เพื่อรวบรวมความคิดเห็นของลูกค้า (Customer Feedback) ผ่านการให้ทำแบบสอบถาม รีวิว สำรวจ และสัมภาษณ์เพื่อนำข้อมูลที่ได้มาวิเคราะห์ว่าลูกค้ามีความรู้สึกอย่างไรต่อสินค้าและบริการบ้าง ลูกค้าได้รับประสบการณ์ที่ดีในการใช้บริการสินค้าหรือไม่ หลังจากรู้แล้วว่าลูกค้าพอใจและไม่พอใจตรงส่วนไหนก็จะนำมาปรับปรุงสินค้าและบริการให้ตอบโจทย์ลูกค้ามากขึ้น
Social Media Monitoring
การใช้ Sentiment Analysis เพิ่มอ่านดูคอมเมนต์หรือรีวิวที่ลูกค้าพูดถึงสินค้าและบริการทางโซเชียลมีเดียเพื่อดูว่าแต่ละข้อความเป็นไปในทางไหน เชิงบวก, เชิงลบ หรือเป็นกลางเพื่อที่จะนำมารวบรวมและเก็บข้อมูลเพื่อพัฒนาสินค้าและบริการเหล่านั้นให้ดียิ่งขึ้นกว่าเดิม อีกทั้งยังช่วยวให้สามารถตอบกลับข้อความของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
Brand Monitoring
Sentiment Analysis สามารถใช้เพื่อรวบรวมสิ่งที่ลูกค้าพูดถึงแบรนด์ตามช่องทางต่างๆ ที่กระจัดกระจายไปทั่ว ไม่ว่าจะเป็นทางข่าว, รีวิว, บล็อก, เว็บไซต์ หรืออื่นๆ การติดตามแบรนด์ช่วยให้ได้รับข้อมูลเชิงลึกจากบทสนทนาต่างๆ ที่เกิดขึ้นเกี่ยวกับแบรนด์ทั่วอินเตอร์เน็ตเพื่อประเมินความรู้สึกที่มีต่อแบรนด์ รวมถึงกำหนดเป้าหมายไปยังกลุ่มที่ต้องการได้ ไม่ว่าจะเป็นภูมิภาค หรือช่วงวัย โดยที่ระบบสามารถวิเคราะห์ความรู้สึกแบบเรียลไทม์ช่วยให้คุณระบุวิกฤตที่อาจเกิดขึ้นได้และดำเนินการแก้ไขปัญหาอย่างทันที
Market Research
Sentiment Analysis ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการวิจัยตลาดและการวิเคราะห์คู่แข่งทุกประเภท ไม่ว่าคุณกำลังสำรวจตลาดใหม่ คาดการณ์แนวโน้มในอนาคต หรือมองหาจุดแข็งจุดอ่อนของคู่แข่ง สามารถวิเคราะห์รีวิวสินค้าของบนช่องทางออนไลน์และนำไปเปรียบเทียบกับคู่แข่งได้ เช่น กรณีที่คู่แข่งเปิดตัวสินค้าใหม่ที่ไม่ค่อยดัง ก็สามารถวิเคราะห์เพื่อหาว่าอะไรคือจุดอ่อนที่ลูกค้าไม่พอใจมากที่สุด แล้วนำข้อมูลนั้นมาพัฒนาสินค้าให้เหนือกว่าได้
Customer Service
ประสบการณ์ที่ดีของลูกค้าส่งผลโดยตรงกับการกลับมาซื้อซ้ำ ทุกคนรู้ดีว่าวิธีการที่ธุรกิจส่งมอบสินค้าหรือบริการนั้นสำคัญพอๆ กับตัวสินค้าหรือบริการ ลูกค้คาดหวังว่าจะได้รับประสบการณ์ที่รวดเร็ว เข้าใจง่าย เป็นการส่วนตัว และไม่มีปัญหา โดยลูกค้า 1 ใน 3 จะเลิกใช้แบรนด์หลังจากที่ได้รับประสบการณ์แย่ๆ เพียงครั้งเดียว ดังนั้นการใช้ Sentiment Analysis จึงช่วยจัดระเบียบคำถามต่างๆ จากลูกค้าเพื่อส่งต่อไปยังแผนกที่ถูกต้อง และช่วยตรวจสอบความเร่งด่วนของคำถามเหล่านั้น สิ่งนี้จะช่วยลดอัตราการสูญเสียลูกค้า เพราะท้ายที่สุดแล้วการรักษาลูกค้าไว้ย่อมง่ายกว่าการหาลูกค้าใหม่
ตัวอย่างเครื่องมือทำ Sentiment Analysis
ในประเทศไทยมีเครื่องมีหลายอย่างที่มีฟีเจอร์ช่วยในการทำ Sentiment Analysis เพื่อวิเคราะห์อารมณ์และความรู้สึกของลูกค้า เช่น
Mandala AI
Social Listening ที่ช่วยติดจามโซเชียลมีเดียของแบรนด์ โดยรวบรวมข้อมูลทั้งหมดไว้ในหน้าเดียว ค้นหามุมมองของลูกค้าหรือกลุ่มเป้าหมายที่มีผลต่อธุรกิจ และแนวโน้มเทรนด์ใหม่ๆ ที่กำลังจะเกิดขึ้น โดยคัดกรองเพียงคอนเทนต์ที่เกี่ยวข้องและมีความสำคัญต่อความต้องการเพื่อการตัดสินใจที่เร็วและแม่นยำมากขึ้น
Dom: Data Opinion Mining
เทคโนโลยีที่พัฒนาโดยคนไทยที่นำเสนอ Dashboard วิเคราะห์ Insight อย่างแม่นยำในหน้าเดียว ให้บริการติดตามผลตอบรับแบรนด์บนโซเชียลมีเดียแบบเรียลไทม์ เปรียบเทียบความคิดเห็นทั้งเชิงบวกและเชิงลบที่มีต่อธุรกิจ และวิเคราะห์ผลตอบรับได้ตามตำแหน่งแผนที่
ZOCIAL EYE จาก Wisesight
เครื่องมือ Social Monitoring ที่ช่วยติดตาม แจ้งข้อมูล และแจ้งเตือนถึงวิกฤตที่อาจเกิดขึ้นและภัยคุกคามที่อาจส่งผลกระทบในทางลบต่อแบรนด์ สินค้า บริการ และชื่อเสียงของแบรนด์เพื่อลดต้นทุนการจัดการวิกฤต ช่วยประหยัดเวลาและแรงงาน และดูแลแบรนด์ของคุณตลอด 24 ชั่วโมง
ตัวอย่างธุรกิจที่ใช้ Sentiment Analysis
United Airlines
ที่มาของข้อมูล: Honeywell
สายการบินอย่าง United Airlines ได้ใช้ Sentiment Analysis เพื่อวิเคราะห์ความพึงพอใจของผู้โดยสารที่มีต่อการใช้บริการสายการบิน ผ่านการแสดงความคิดเห็นทางหลากหลายช่องทาง หลังจากนั้นจึงระบุจุดที่ต้องปรับปรุงและพัฒนาตามความคิดเห็นของลูกค้าเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
Procter & Gamble
ที่มาของข้อมูล: Global Cosmetics News
Procter & Gamble เป็นบริษัทสินค้าอุปโภคบริโภคขนาดใหญ่ที่มีแบรนด์ที่รู้จักกันดีมากมาย เช่น Pampers, Tide และ Gillette บริษัทใช้ Sentiment Analysis เพื่อติดตามความคิดเห็นของลูกค้าเกี่ยวกับสินค้า ระบุปัญหา พัฒนาสินค้าใหม่ และปรับปรุงแคมเปญการตลาด เช่น แคมเปญของแบรนด์ Gillette ที่ชื่อว่า “The Best A Man Can Get” ที่ได้รับความคิดเห็นทั้งเชิงบวก และเชิงลบ โดยหลังจากทำ Sentiment Analysis กลับพบว่าผลตอบรับจากผู้บริโภคเป็นไปในทางบวกมากกว่า
Starbucks
ที่มาของข้อมูล: Tasting Table
Starbucks เป็นร้านกาแฟยอดนิยมที่มีสาขาหลายพันแห่งทั่วโลก โดยใช้ Sentiment Analysis เพื่อ
วิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้าที่มีต่อการบริการ เครื่องดื่มและขนมเพื่อนำมาใช้พัฒนาการบริการภายในร้านและรสชาติของเครื่องดื่ม ช่วยในการปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าภายในร้าน
สรุป
Sentiment Analysis เป็นเทคนิคที่ดีสำหรับธุรกิจในทุกอุตสาหกรรมที่ต้องการวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าที่มีต่อแบรนด์เพื่อนำไปปรับปรุงสินค้าและบริการให้ตอบโจทย์ลูกค้ามากยิ่งขึ้น โดยสามารถประยุกต์ใช้ได้หลากหลายรูปแบบไม่ว่าจะเป็น Social Monitoring, Brand Monitoring, Voice of Customer, Customer Service และอื่นๆ
ตาคุณแล้ว
อ่านบทความจบแล้วอย่าลืมนำเทคนิค Sentiment Analysis ไปปรับใช้กันในธุรกิจของคุณเพื่อปรับปรุงสินค้าและบริการให้มีประสิทธิภาพและตอบโจทย์ลูกค้าอย่างสม่ำเสมอ ถ้าเพื่อนๆ มีตัวอย่างธุรกิจที่น่าสนใจที่ใช้กลยุทธ์นี้อย่าลืมมาคอมเมนต์กันใต้บทความเลย!
