Khi làm việc, nhất là trong môi trường kinh doanh các ngành dịch vụ, hẳn là bạn đã từng nghe thấy cụm Phân tích quan điểm, hay Sentiment Analysis. Bài viết dưới đây của Công Ty Quảng Cáo Marketing Online Limoseo sẽ giải thích Sentiment Analysis là gì.
MỤC LỤC
1. Sentiment Analysis là gì?
Phân tích quan điểm là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo, nó sử dụng các thuật toán rất phức tạp để xử lý ngôn ngữ tự nhiên của con người và xác định những đặc điểm cảm xúc tiêu cực/tích cực tại một thời điểm thông qua văn bản hoặc lời nói. Các nguồn dữ liệu được phân tích khá phổ biến như Social media, Blog, Website đánh giá sản phẩm, tổng đài Contact center,… Hiện nay, nhờ sự tiến bộ của các công nghệ thuộc thế hệ mới, các thuật toán phân tích quan điểm ngày càng được nâng cấp với độ chính xác ngày càng cao, từ đó hỗ trợ trong các sản phẩm thông minh như trợ lý ảo tích hợp trên xe hơi, căn hộ… cải thiện chất lượng cuộc sống của con người. Đây chính là câu trả lời cho Sentiment Analysis là gì.
- Lợi ích của Kỹ thuật phân tích quan điểm
Việc nhận biết được cảm xúc của người dùng trong cuộc trò chuyện giúp doanh nghiệp phân tích được mức độ quan tâm của khách hàng đối với thương hiệu, sản phẩm/ dịch vụ của mình. Đây là nguồn thông tin có giá trị cao dành cho doanh nghiệp để điều chỉnh chiến lược về sản phẩm của họ, kinh doanh, marketing và đặc biệt là các dịch vụ tư vấn phù hợp. Thông qua cảm xúc của khách hàng thể hiện trong các cuộc trò chuyện bằng tin nhắn hoặc cuộc gọi điện, doanh nghiệp có thể dễ dàng xác định được thái độ và sự hài lòng của khách hàng đối với hoạt động tư vấn. Từ đó, việc đánh giá chất lượng nhân viên trở nên dễ dàng hơn và quản lý hiệu quả hơn.
2. Các loại phân tích quan điểm chính
2.1 Phân tích chi tiết
Mô hình phân tích tình cảm này giúp xác định độ chính xác của các đặc điểm. Các đặc điểm chính được phân loại là rất tích cực, tích cực, trung tính, tiêu cực hoặc rất tiêu cực. Phân tích chi tiết như thế này rất tốt để đánh giá các cuộc trò chuyện
Bạn có thể coi đó là thang đánh giá từ 1 đến 5, với 1 là rất tiêu cực và 5 là rất tích cực. Trên thang điểm từ 1 đến 10, bạn có thể cho điểm từ 1 đến 2 là rất tiêu cực và từ 9 đến 10 là rất tích cực.
2.2 Cơ sở khía cạnh
Phân tích chuyên sâu xác định khuynh hướng cảm xúc tổng thể của khách hàng trong cuộc trò chuyện, trong khi phân tích dựa trên khía cạnh đi sâu hơn và xác định các khía cạnh cụ thể của ngôn ngữ.
Ví dụ, khi một khách hàng nói, “Ánh sáng nhân tạo làm cho máy ảnh trở nên kỳ lạ.” Phân tích dựa trên khía cạnh không chỉ có thể xác định đây là tâm lý tiêu cực mà còn xác định rằng người dùng đã đưa ra nhận xét tiêu cực về đối tượng “máy ảnh”.
2.3 Nhận dạng cảm xúc
Cảm xúc ở đây bao gồm các sắc thái giận dữ, buồn bã, hạnh phúc, thất vọng, sợ hãi, lo lắng và hoảng loạn. Một số trình phân loại nâng cao sử dụng thuật toán máy học (ML) mạnh mẽ.
2.4 Phân tích ý định
Xác định chính xác ý định của người tiêu dùng giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian, tiền bạc và công sức. Bởi vì các doanh nghiệp có thể ít quan tâm đến những khách hàng tiềm năng chưa có ý định mua thứ gì đó. Phân tích ý định chính xác có thể giải quyết nhiều vấn đề cho các công ty như vậy.
Phân tích tâm lý thị trường giúp doanh nghiệp xác định ý định của người tiêu dùng – liệu khách hàng có ý định mua hay chỉ đang duyệt qua. Bạn có thể nhắm mục tiêu. Nếu người tiêu dùng chưa sẵn sàng mua, bạn có thể tiết kiệm thời gian và nguồn lực bằng cách không nhắm mục tiêu vào họ.
3. Giới thiệu về các thuật toán tìm kiếm ngữ nghĩa (CSS) theo ngữ cảnh.
Điều quan trọng nhất trong việc thu thập thông tin hữu ích từ khách hàng của bạn là hiểu các khía cạnh của thương hiệu mà khách hàng của bạn đang nói đến. Ví dụ: Amazon muốn tách các thông báo cho những thứ như giao hàng trễ, vấn đề thanh toán, yêu cầu khuyến mại và đánh giá sản phẩm. Mặt khác, Starbucks muốn phân loại các thông điệp dựa trên việc liệu chúng có liên quan đến hành vi của nhân viên, hương vị cà phê mới, phản hồi về vệ sinh, đặt hàng trực tuyến, tên và địa điểm cửa hàng,… Nhưng làm thế nào một máy tính có thể phân loại những thứ này?
Giải pháp cho vấn đề này là Xác định Ngữ nghĩa Ngữ cảnh (CSS), một thuật toán tìm kiếm thông minh. CSS hoạt động bằng cách lấy hàng nghìn thông báo và khái niệm làm đầu vào và lọc ra tất cả các thông báo có liên quan chặt chẽ đến một khái niệm cụ thể. Ví dụ, trong khái niệm về giá, thuật toán thực hiện tìm kiếm từ khóa về giá và các từ có liên quan chặt chẽ khác như (giá, phí, đô la, thanh toán).
Tuy nhiên, hạn chế của phương pháp này là không thể tìm thấy tất cả các từ khóa có liên quan và các biến thể của chúng. Kỹ thuật phân tích phối cảnh được áp dụng vào Giải pháp trung gian trí tuệ nhân tạo – Tổng đài AI. Tổng đài AI có thể tạo cuộc gọi với phản hồi nhanh, chính xác và hội thoại tự nhiên nhờ ứng dụng công nghệ xử lý giọng nói (TTS) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLU). Phản hồi nhanh hơn với nội dung được cá nhân hóa cho từng khách hàng, khả năng xử lý lưu lượng cuộc gọi lớn, hỗ trợ 24/7 và mở rộng không giới hạn, tối ưu hóa thông qua tự động hóa một số hoạt động của trung tâm cuộc gọi như điều hướng và kết nối khách hàng đồng thời cải thiện trải nghiệm người dùng với hiệu suất và chi phí vận hành được tối ưu hóa.
4. Câu hỏi thường gặp
Sentiment Analysis là gì?
Sentiment Analysis là quá trình phân tích và đánh giá ý kiến, cảm xúc và tư duy được biểu đạt trong văn bản. Nó là một phương pháp trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và máy học, nhằm xác định và phân loại thông tin trong văn bản là tích cực, tiêu cực hay trung lập.
Lợi ích và ứng dụng của Sentiment Analysis là gì?
Sentiment Analysis có nhiều lợi ích và ứng dụng quan trọng. Nó giúp các doanh nghiệp theo dõi và đánh giá ý kiến của khách hàng về sản phẩm và dịch vụ. Sentiment Analysis cũng có thể được sử dụng để theo dõi cảm xúc trong mạng xã hội, phân tích ý kiến của người dùng về sự kiện, chính sách hay thương hiệu.
Phương pháp thường được sử dụng trong Sentiment Analysis là gì?
Trong Sentiment Analysis, có một số phương pháp thường được sử dụng, bao gồm: phân loại dựa trên từ điển, học máy và mạng nơ-ron. Phương pháp phân loại dựa trên từ điển sử dụng danh sách từ và điểm số để đánh giá cảm xúc. Các phương pháp học máy như Support Vector Machines (SVM), Naive Bayes và Random Forests sử dụng các mô hình máy học để phân loại cảm xúc.
Như vậy, Công Ty Quảng Cáo Marketing Online Limoseo đã giới thiệu tới bạn Sentiment Analysis là gì. Đừng quên like và share nếu bạn thấy bài viết này hữu ích và hãy để lại comment nếu còn điều gì cần được Limoseo giải đáp nhé.
