รู้จักกับ Sentiment analysis ตัวช่วยธุรกิจในการวิเคราะห์ลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

เมื่อกล่าวถึงการทำ Branding แค่มีสินค้าและบริการที่ดีนั้นยังไม่เพียงพอ เพื่อที่จะวัดผลกระทบของแบรนด์ได้อย่างแท้จริง ธุรกิจจะต้องใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ได้จากฟีดแบคของลูกค้าในหลากหลายช่องทางเพื่อที่จะเข้าใจภาพที่ลูกค้ามีต่อสิ่งที่องค์กรได้นำเสนอออกไป

การเก็บข้อมูลเชิงปริมาณสามารถวัดผลได้ผ่านตัวชี้วัดอย่าง Net promoter score ที่จะให้ข้อมูลเกี่ยวกับประสิทธิภาพของแบรนด์ได้ แต่ความคิดเห็นเชิงคุณภาพที่มาในรูปแบบของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง หรือ Unstructured data นั้นจะให้ข้อมูลเชิงลึกที่ละเอียดยิ่งขึ้นว่าผู้คน “รู้สึก” เกี่ยวกับแบรนด์ของคุณอย่างไร

อย่างไรก็ตามการกลั่นกรองข้อมูลที่เป็นข้อมูลต้องใช้เวลาเป็นอย่างมาก ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ความเห็น หรือฟีดแบคจากช่องทางต่างๆ เช่น แบบสอบถาม หรือการตรวจสอบข้อเสนอแนะที่ไม่พึงประสงค์บนโซเชียลมีเดีย เว็บไซต์สังคมออนไลน์ และอื่นๆ แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะระบุ และรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับความเชื่อมั่นของแบรนด์เมื่อต้องอาศัยกระบวนการที่ดำเนินการแบบแมนนวลเพียงอย่างเดียว

การนำแพลตฟอร์ม AI ที่สามารถช่วยวิเคราะห์ข้อมูลทำให้ทีมการตลาดสามารถรวบรวมข้อมูลลูกค้าทั้งหมดเพื่อให้เห็นเป็นภาพรวมได้ง่ายมากยิ่งขึ้น เมื่อได้ข้อมูลมาแล้วมีหลายวิธีที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล และทำให้ข้อมูลมีความสมบูรณ์แบบมากยิ่งขึ้น ซึ่งหนึ่งในวิธีนั้นคือการทำ Sentiment analysis หรือการวิเคราะห์ความรู้สึกลูกค้า โดยที่ Sentiment analysis นั้นสามารถใช้ในการยกระดับประสบการณ์ของลูกค้าผ่านทางปฏิสัมพันธ์ทั้งทางตรง และทางอ้อมที่มีกับแบรนด์ ในบทความนี้ AI GEN จะพามาทำความรู้จักกับ Sentiment analysis ให้มากยิ่งขึ้น

Sentiment analysis คืออะไร

Sentiment หรืออารมณ์ความรู้สึก หมายถึงความรู้สึกในแง่บวก หรือแง่ลบที่ได้แสดงออกมาผ่านทางตัวหนังสือ การวิเคราะห์ความรู้สึก หรือ Sentiment analysis เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการที่จะประเมินภาษาเขียน และภาษาพูดเพื่อจะตัดสินว่าการแสดงออกทางความคิดนั้นเป็นไปในเชิงบวก เชิงลบ หรือกลางๆ และอยู่ในระดับใด และด้วยประโยชน์ของตัวชี้วัดนี้ทำให้ธุรกิจ หรือแบรนด์สามารถใช้ในการชี้วัดว่าลูกค้ารู้สึกอย่างไรกับประสบการณ์ในแต่ละครั้ง

ถ้าคุณเคยรีวิวสินค้าบนออนไลน์ เขียนคอมเม้นท์เกี่ยวกับแบรนด์ หรือสินค้าในช่องทางออนไลน์  หรือตอบแบบสอบถามสำหรับการทำวิจัยทางการตลาด เป็นไปได้ว่าคำตอบของคุณได้ถูกนำไปใช้ในการทำ Sentiment analysis

Sentiment analysis ถือเป็นส่วนหนึ่งของการทำเหมืองข้อมูล (Text mining) หรือที่รู้จักกันในชื่อว่าการวิเคราะห์ข้อความ (Text analysis) การวิเคราะห์ข้อมูลประเภทนี้จะทำการดึงความหมายออกมาจากข้อความในหลากหลายแหล่งข้อมูล ตัวอย่างเช่น แบบสอบถาม รีวิว และข้อความในโซเชียลมีเดีย หรือแม้กระทั่งบทความจากในเว็บไซต์ โดยที่คะแนนจะถูกกำหนดให้ในแต่ละข้อความตามความรู้สึกที่ได้แสดงออกมาผ่านทางข้อความนั้นๆ ตัวอย่างเช่น -1 สำหรับความรู้สึกเชิงลบ และ +1 สำหรับความรู้สึกที่เป็นเชิงบวก ทั้งหมดนี้สามารถทำได้โดยใช้เทคโนโลยีประมวลผลภาษาธรรมชาติ หรือ NLP 

อัลกอริทึมของเครื่องมือ Sentiment analysis ในปัจจุบันนั้นสามารถที่จะจัดการกับจำนวนข้อมูลฟีดแบคของลูกค้าที่มีอยู่เป็นจำนวนมากได้อย่างสม่ำเสมอ และแม่นยำ รูปแบบของการวิเคราะห์ข้อความ และวิเคราะห์ความรู้สึกนั้นเปิดเผยได้ถึงว่าลูกค้ามีความรู้สึกในเชิงบวก หรือเชิงลบเกี่ยวกับเรื่องใดเรื่องหนึ่ง ตั้งแต่เรื่องของสินค้า และบริการจนถึงเรื่องสถานที่ โฆษณา หรือแม้กระทั่งกับคู่แข่ง 

Sentiment analysis มีความสำคัญกับธุรกิจอย่างไร?

การทำ Sentiment analysis ถือเป็นสิ่งที่สำคัญสำหรับธุรกิจ เนื่องจากให้ข้อมูล Insight กับธุรกิจว่าลูกค้ามีการรับรู้เกี่ยวกับแบรนด์อย่างไร

ความคิดเห็นของลูกค้า หรือ Customer feedback ที่มีต่อแบรนด์ หรือธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นจากทางโซเชียลมีเดีย เว็บไซต์ การพูดขายกับพนักงานขาย หรือจากแหล่งข้อมูลอื่นๆ ถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เป็นขุมทรัพย์สำหรับธุรกิจ แต่แค่รู้ว่าลูกค้าพูดเกี่ยวกับอะไรอาจจะยังไม่เพียงพอ แต่การที่สามารถรู้ได้ว่าลูกค้ารู้สึกอย่างไรทำให้ธุรกิจได้ข้อมูล Insight เกี่ยวกับประสบการณ์ของลูกค้า ซึ่ง Sentiment analysis เป็นหนึ่งในวิธีที่ทำให้ธุรกิจสามารถที่จะเข้าใจความรู้สึก และประสบการณ์ของลูกค้าที่มีต่อแบรนด์ได้เป็นอย่างดี

บางครั้งเราจะเรียกว่าการทำ Opinion mining  โดยการทำ Sentiment analysis จะทำให้คุณรู้ได้ว่าความคิดเห็นของลูกค้าที่มีต่อธุรกิจของคุณนั้นเปลี่ยนแปลงไป คะแนนความพึงพอใจสูงสุด หรือต่ำสุดเป็นจุดเริ่มต้นให้ธุรกิจหากคุณต้องการยกระดับการพัฒนาสินค้า ฝึกอบรมพนักงานขาย หรือพนักงานให้บริการลูกค้า หรือสร้างแคมเปญทางการตลาดใหม่

Sentiment analysis ทำงานอย่างไร?

Sentiment analysis ใช้หลายเทคโนโลยีเพื่อที่กลั่นกรองคำพูดของลูกค้าทั้งหมดให้สรุปเป็นข้อมูลที่ธุรกิจสามารถนำไปใช้ต่อได้ ขั้นตอนของการทำ Sentiment analysis แบ่งออกได้เป็น 4 ขั้นตอน ดังต่อไปนี้

1. แบ่งแยกย่อยคำพูดออกเป็นส่วนประกอบต่างๆ โดยแบ่งเป็นประโยค วลี สัญลักษณ์ ชนิดของคำ
2. ระบุแต่ละวลี และส่วนประกอบต่างๆ
3. ให้คะแนน Sentiment ในแต่ละวลีว่าเป็นคะแนนเชิงบวก หรือเชิงลบ
4. รวบรวมคะแนนเพื่อใช้ในการทำ Sentiment analysis ในขั้นสุดท้าย

โดยการจดจำคำ และวลีที่ใช้ในการสื่อความหมายเพื่อที่จะกำหนดน้ำหนักของความรู้สึก คุณและทีมของคุณสามารถที่จะสร้างห้องสมุดของความรู้สึกได้ โดยการให้คะแนนแบบแมนนวลทีมของคุณจะเป็นคนตัดสินใจได้ว่าแต่ละคำมีความแข็ง หรืออ่อนอย่างไร และขั้วของคะแนนวลีที่สอดคล้องกัน โดยสังเกตว่าคำนั้นเป็นค่าบวก ค่าลบ หรือค่ากลาง เครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ความรู้สึกหลายภาษายังต้องรักษาการเก็บข้อมูลที่ไม่ซ้ำกันสำหรับทุกภาษาที่รองรับผ่านการให้คะแนนที่สอดคล้องกัน มีวลีใหม่ๆ และการนำคำที่ไม่เกี่ยวข้องออกไปจากระบบ

โดยที่ Sentiment analysis สามารถแบ่งวิธีการทำงานเหล่านี้ได้ออกเป็น 3 ประเภท ได้แก่

1. Automated

เป็นการรวมกันระหว่างการนำสถิติ เทคโนโลยี NLP และอัลกอริทึมของ Machine learning มาใช้เพื่อระบุถึงความรู้สึก โดยที่ระบบได้ถูกเทรนให้เชื่อมโยงข้อมูล input เข้ากับผลลัพธ์ที่มีความสอดคล้องกัน นั่นคือเชื่อมโยงข้อความของลูกค้ากับลักษณะบางประการ และระบบจะถูกแบ่งประเภทด้วยข้อมูลที่มีการ input เข้าไป และสามารถปรับเปลี่ยนได้อยู่เสมอเมื่อมีการเทรน ซึ่งสามารถทดสอบได้ด้วยข้อมูลที่เพิ่มเข้าไปใหม่เพื่อทำให้คาดการณ์ได้ดียิ่งขึ้น

2. Ruled-based

การทำ Sentiment analysis ที่ตรงไปตรงมาที่สุดคือการใช้พจนานุกรม หรือคลังศัพท์เพื่อจะสำรวจคำ และวลี และกำหนดความรู้สึกที่เกี่ยวข้อง รูปแบบนี้จะทำงานได้ดีเมื่อเป็นความเห็นที่ตรงไปตรงมา และชัดเจน ในขณะที่ระบบนี้นั้นมีความรวดเร็ว และใช้งานง่าย แต่มีข้อจำกัดตรงที่ไม่ได้คำนึงถึงเรื่องของการประกอบคำในแต่ละประโยค ทีมงานจำเป็นต้องเพิ่มกฎสำหรับความคิดเห็นในเชิงเปรียบเทียบเนื่องจากรูปแบบนี้ไม่สามารถที่จะเข้าใจความเห็นที่มีนัยยะได้

3. Hybrid

รูปแบบการทำงานแบบ Hybrid เป็นการผสมกันระหว่างแบบ Ruled-based และระบบ Automated นั่นหมายถึงว่าทำให้ธุรกิจได้ความแม่นยำตามที่ต้องการเพื่อเข้าใจลูกค้าได้อย่างแท้จริง ระบบการทำงานแบบ Hybrid ถือเป็นระบบที่ทรงพลังที่สุดเนื่องจากระบบนี้มีการรวบรวมข้อมูลทางอารมณ์ที่รวบรวมจากศัพท์ต่างๆ ซึ่งสามารถปรับเปลี่ยนได้เมื่อเวลาผ่านไป

ตัวอย่างการนำ Sentiment analysis ไปใช้งานกับธุรกิจ

เราอาศัยอยู่ในโลกที่ข้อมูลที่มีการสร้าง และเผยแพร่ข้อมูลที่เป็นลายลักษณ์อักษรจำนวนมากในอยู่ทุกขณะ เนื่องจากการมีอินเตอร์เน็ต บทความข่าว โซเชียลมีเดีย และช่องทางการสื่อสารดิจิทัลต่างๆ Sentiment analysis ช่วยทำให้ธุรกิจติดตามได้ว่าลูกค้ารู้สึกกับแบรนด์ หรือสินค้าอย่างไรบ้าง ทั้งในช่วงเวลาที่สำคัญ และในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่ง

อีกทั้งธุรกิจยังสามารถนำ Sentiment analysis ไปใช้ในการทำวิจัยการตลาด ประชาสัมพันธ์ การวิเคราะห์ข้อมูลทางการตลาด การบริหารจัดการชื่อเสียง การวิเคราะห์หุ้น และการซื้อขายเงิน ประสบการณ์ลูกค้า การออกแบบสินค้า และในด้านอื่นๆ 

ตัวอย่างการนำ Sentiment analysis ไปใช้งานที่ช่วยเพิ่มคุณค่า และประหยัดเวลาในการทำงานให้กับธุรกิจ

• Social media listening : การติดตามสิ่งที่พูดถึงในโซเชียลมีเดียในแต่ละวัน หรือเฉพาะเหตุการณ์ หรืออีเว้นท์ใดอีเว้นท์หนึ่ง เช่น การเปิดตัวสินค้าใหม่ เป็นต้น
• การวิเคราะห์คำตอบในแบบสอบถาม : สำหรับการทำแบบสอบถามที่มีจำนวนผู้ตอบแบบสอบถามเป็นจำนวนมาก
• ประมวลผลความคิดเห็นของพนักงานในองค์กรขนาดใหญ่
• ระบุลูกค้าที่มีความไม่พอใจ เพื่อธุรกิจสามารถติดตามลูกค้ารายนี้อย่างใกล้ชิด
• ดูแนวโน้มความรู้สึกของลูกค้า ว่าถูกจัดไว้ในกลุ่มไหน หรือในภูมิภาคใด
• วิเคราะห์คู่แข่ง ตรวจสอบระดับการยอมรับของลูกค้าเมื่อเทียบกับคู่แข่งรายอื่นๆ

3 แหล่งข้อมูลในการทำ Sentiment analysis

ในโลกแห่งการแสดงความคิดเห็นที่ไม่สิ้นสุดผ่านทางเว็บไซต์ การที่ลูกค้ารู้สึกกับแบรนด์อย่างไรเป็นเรื่องที่สำคัญที่ใช้ในการวัดประสบการณ์ของลูกค้าได้

ผู้บริโภคต้องการให้แบรนด์ที่พวกเขาชื่นชอบเข้าใจพวกเขา โดยเป็นแบรนด์ที่สร้างประสบการณ์ที่น่าจดจำทั้งทางออนไลน์ และออฟไลน์ ยิ่งผู้บริโภครู้สึกผูกพันกับแบรนด์มากเท่าไหร่ มีแนวโน้มที่ผู้บริโภคจะแชร์ความคิดเห็น หรือฟีดแบคมากขึ้นเท่านั้น และมีแนวโน้มที่จะซื้อสินค้าจากแบรนด์ของคุณอีกด้วย จากรายงานพบว่า 62% ของผู้บริโภคกล่าวว่าธุรกิจ หรือแบรนด์จำเป็นต้องเอาใจใส่พวกเขามากขึ้น และ 60% ของผู้บริโภคมีแนวโน้มที่จะซื้อสินค้ามากขึ้นเป็นการตอบแทน

แต่สิ่งที่ตรงกันข้ามก็เป็นจริงเช่นกัน ด้วยความจริงที่ว่า 71% ของผู้ใช้งาน Twitter ใช้โซเชียลมีเดียในการระบายความคับข้องใจที่มีกับแบรนด์ หรือธุรกิจ โดยที่บทสนทนาที่เป็นเชิงบวก และเชิงลบนั้นควรที่จะถูกเก็บข้อมูลไว้ และนำไปวิเคราะห์เพื่อยกระดับประสบการณ์ลูกค้าต่อไป ซึ่ง Sentiment analysis สามารถช่วยในส่วนนี้ได้

1. การวิเคราะห์ข้อความในแบบสอบถาม

แบบสอบถาม หรือ Survey เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมที่ใช้ในการติดต่อกับลูกค้าได้โดยตรง และเต็มไปด้วยข้อเสนอแนะที่เป็นประโยชน์ โดยที่ข้อเสนอแนะในแบบสอบถามนั้นสามารถนำไปวิเคราะห์ได้อย่างรวดเร็วเพื่อจัดทำเป็นคะแนน Sentiment

สำหรับคำถามในแบบสอบถามเองนั้นให้เลือกใช้คำถามที่สามารถวัดผลประสบการณ์ของลูกค้าในเชิงคุณภาพได้ เช่น 

• ประสบการณ์ในการใช้บริการครั้งล่าสุดเป็นอย่างไร
• ประสบการณ์ที่ได้รับเทียบกับความคาดหวังของคุณ ดีหรือแย่กว่าที่คาดหวัง
• อะไรที่คุณคิดว่าควรจะเปลี่ยนแปลงสำหรับการใช้บริการในครั้งนี้

เป้าหมายของการวิเคราะห์ข้อความ คือการที่จะได้ข้อความตอบกลับจากลูกค้าอย่างจริงใจ เพื่อใช้เครื่องมือ Sentiment analysis ในการวิเคราะห์ข้อความเหล่านั้น คำแนะนำอีกหนึ่งอย่างคือหลีกเลี่ยงคำถามแบบปลายปิดที่ลูกค้าสามารถตอบได้แค่ว่า “ใช่” กับ “ไม่ใช่” เนื่องจากคำถามลักษณะนี้ไม่สามารถนำไปใช้ในการวิเคราะห์ต่อได้

ขั้นตอนถัดไปเป็นการใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อความเพื่อแยกความแตกต่างของคำตอบ โดยที่ aiSurvey เป็นเครื่องมือที่สามารถใช้วิเคราะห์คำตอบที่เป็นข้อความได้แบบอัตโนมัติ และสามารถระบุได้ว่าแต่ละคำตอบเป็นคำตอบในเชิงบวก เชิงลบ หรือเฉยๆ 

หลังจากทำ Sentiment analysis เรียบร้อยแล้ว ทำให้ธุรกิจสามารถที่จะระบุถึงประสบการณ์ หรือสิ่งที่ทำให้ลูกค้าไม่พอใจเกี่ยวกับแบรนด์ หรือธุรกิจได้

2. การวิเคราะห์ข้อความจากรีวิวของลูกค้า

คุณรู้หรือไม่ว่า 72% ของลูกค้าจะไม่ทำอะไรจนกว่าพวกเขาได้อ่านรีวิวเกี่ยวกับสินค้า และบริการของธุรกิจ และ 95% ของลูกค้าจะอ่านรีวิวก่อนที่จะทำการซื้อสินค้า ในโลกยุคปัจจุบันที่ขับเคลื่อนด้วยความคิดเห็นนั้น จึงทำให้พลังของการรีวิวของลูกค้า และข้อมูลจากคนรอบตัวเป็นสิ่งที่ปฏิเสธไม่ได้

เว็บไซต์ชุมชนออนไลน์ต่างๆ เช่น Pantip เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับผู้บริโภคในการหาความคิดเห็นที่ตรงไปตรงมาเกี่ยวกับสินค้า และบริการ โดยที่ความคิดเห็นเหล่านี้สามารถนำไปวิเคราะห์ต่อได้ เช่นเดียวกับความคิดเห็นจากแบบสอบถาม

ข้อดีของรีวิวของลูกค้าเมื่อเทียบกับแบบสอบถาม คือเป็นความเห็นที่ไม่ได้ร้องขอ ลูกค้าเป็นคนที่แสดงความคิดเห็นออกมาเอง ซึ่งบ่อยครั้งทำให้ได้ฟีดแบคที่ตรงไปตรงมา และเป็นข้อมูลเชิงลึก

เพื่อจะยกระดับประสบการณ์ลูกค้า สามารถที่จะใช้การให้คะแนนของ Sentiment จากรีวิวของลูกค้าได้ ว่าเป็นบวก ลบ หรือเฉยๆ เพื่อที่ระบุถึงช่องว่าง และ Pain points ที่อาจจะไม่ได้ถูกระบุ หรือพูดถึงในแบบสอบถาม สิ่งที่ธุรกิจที่ให้ความสำคัญคือความคิดเห็นในเชิงลบมีประโยชน์กับธุรกิจมากพอกับความคิดเห็นในเชิงบวก

3. การวิเคราะห์ข้อความในโซเชียลมีเดีย

อีกหนึ่งวิธีที่จะทำให้ได้ข้อมูลที่เป็นข้อความมา คือผ่านทางการวิเคราะห์ข้อมูลทางโซเชียลมีเดีย

เครื่องมือในการติดตามจะดึงข้อมูลในโซเชียลมีเดียที่เปิดเผยต่อสาธารณะบนแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Twitter และ Facebook สำหรับการกล่าวถึงแบรนด์ และกำหนดคะแนนความรู้สึกตามแต่ละข้อความนั้น โดยวิธีนี้เองก็มีข้อดี และในขณะเดียวกันก็ต้องคำนึงถึงปัจจัยที่ว่ามีแนวโน้มสูงที่ผู้ใช้งานอาจจะโพสต์ความเห็นแบบสุดโต่งบนโซเชียลมีเดียได้เช่นกัน

แม้ว่าแบรนด์กว่า 70% ไม่ได้ให้ความสำคัญกับความเห็นบนโซเชียลมีเดีย แต่เพราะข้อมูลบนโซเชียลมีเดียเป็น Big data ขนาดใหญ่ที่พร้อมให้นำไปใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลต่อได้ ซึ่งหากละเลยข้อมูลในส่วนนี้อาจทำให้แบรนด์อาจจะพลาดข้อมูลที่เป็นประโยชน์ไปได้เช่นกัน

aiSurvey ตัวช่วยธุรกิจในการทำ Sentiment analysis

aiSurvey เป็นหนึ่งในบริการของ AI GEN ที่ได้ออกแบบมาเพื่อช่วยให้ธุรกิจสามารถเปลี่ยนข้อมูลให้เป็น Insight ได้อย่างสะดวก รวดเร็ว และทำได้โดยอัตโนมัติ จากความสามารถในการใช้ AI ในการวิเคราะห์ และจัดหมวดหมู่ข้อความ Free-text จากในแบบสอบถามได้แบบอัตโนมัติ อีกทั้งยังสามารถวิเคราะห์ความรู้สึกของผู้ตอบแบบสอบถามได้ว่าเป็นความรู้สึกในเชิงบวก เชิงลบ หรือเฉยๆ และสรุปออกมาเป็นแดชบอร์ดได้แบบเรียลไทม์ ทำให้ธุรกิจทราบถึงข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปกำหนดเป็นกลยุทธ์ และแผนงานได้อย่างรวดเร็ว ตอบโจทย์การทำธุรกิจในยุค Data-driven ได้เป็นอย่างดี เพื่อยกระดับประสบการณ์ลูกค้าให้ดียิ่งขึ้นไป และเพิ่มขีดความสามารถให้กับธุรกิจ โดยมีฟีเจอร์เด่นที่ช่วยให้การทำงานของธุรกิจง่ายมากยิ่งขึ้น ดังต่อไปนี้

• รองรับแบบสอบถามจากหลายช่องทาง
• วิเคราะห์ และจัดหมวดหมู่คำตอบ Free–text ได้แบบอัตโนมัติ
• เก็บข้อมูลจากแบบสอบถามได้อัตโนมัติ
• สรุปข้อมูลได้แบบเรียลไทม์
• เทรนโมเดล AI ได้ด้วยตัวเอง
• รองรับ Sentiment analysis

ธุรกิจที่สนใจการนำ aiSurvey ไปใช้เพื่อยกระดับการประมวลผล และการจัดหมวดหมู่ข้อมูลจากการทำแบบสอบถาม และประเมินความรู้สึกของลูกค้า เพื่อนำมาสรุปเป็น Insight ที่สามารถนำไปใช้ในการกำหนดแผนงานของธุรกิจได้แบบเรียลไทม์ สามารถดูรายละเอียดเกี่ยวกับ aiSurvey เพิ่มเติมได้ที่ Link

ต้องการนำ Sentiment analysis ไปใช้กับธุรกิจ

ความคิดเห็น หรือข้อเสนอแนะของลูกค้าถือเป็นข้อมูลที่ขุมทรัพย์ของธุรกิจที่สามารถนำไปใช้ต่อในการวิเคราะห์ และประมวลผล เพื่อหาวิธีแก้ไขปัญหา และยกระดับประสบการณ์ของลูกค้าให้ดียิ่งขึ้น เพื่อที่จะประเมินได้ว่าลูกค้ามีความรู้สึกอย่างไรกับประสบการณ์ที่มีกับธุรกิจ และด้วยความก้าวหน้าของเทคโนโลยีได้อำนวยความสะดวกให้กับธุรกิจที่จะสามารถประเมินความรู้สึกของลูกค้าได้แบบอัตโนมัติได้อย่างเที่ยงตรง และรวดเร็วด้วยการทำ Sentiment analysis เพื่อให้ธุรกิจสามารถที่จะวางแผนกลยุทธ์ในการยกระดับประสบการณ์ลูกค้าได้แบบเชิงรุก 

หากธุรกิจของคุณกำลังมองหาเครื่องมือการทำ Sentiment analysis เพื่อไปใช้งาน ผู้เชี่ยวชาญของ AI GEN ยินดีให้คำปรึกษาตั้งแต่ขั้นตอนการวางแผน และการออกแบบระบบ จนถึงการนำ Sentiment analysis ไปใช้งานให้ตอบโจทย์ธุรกิจ และประสบผลสำเร็จ ด้วยประสบการณ์ และความเชี่ยวชาญการให้บริการโซลูชัน AI มากับหลากหลายธุรกิจ สามารถติดต่อเพื่อปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญของเราได้ที่นี่