Era digital yang serba terhubung membuat volume data tekstual semakin meningkat secara drastis. Data seperti unggahan media sosial, ulasan produk di platform e-commerce, email, hingga transkrip percakapan customer service dan hasil survei adalah informasi berharga bagi perusahaan. Informasi tersebut dapat dimanfaatkan untuk bisa memahami pelanggan secara mendalam, memberikan keunggulan kompetitif bagi perusahaan yang ingin tetap relevan di pasar. Oleh karena itu, teknologi text analysis hadir sebagai solusi transformatif untuk bisa mengolah dan menganalisis data tekstual tersebut.

Text analytics adalah teknologi pendukung AI yang dapat memberdayakan bisnis untuk mengekstrak wawasan dan informasi berharga dan pola tersembunyi dari data-data tekstual. Hal ini dilakukan dengan mengubah data teks mentah dan tidak terstruktur menjadi data yang terstruktur dan dapat dianalisis. Analysis text ini dapat memberikan pemahaman lebih dalam tentang pelanggan, kondisi pasar, serta operasional internal. Artikel ini akan membahas analisis teks, bagaimana cara kerjanya, apa saja penerapan serta manfaatnya. Simak artikel berikut ini untuk informasi selengkapnya!

Apa itu Text Analysis?

Text analysis adalah teknologi ekstraksi informasi berkualitas tinggi atau wawasan yang penting dari sebuah data teks. Proses ini sering juga disebut sebagai data mining. Teknologi ini bertujuan untuk mengubah data teks yang tidak terstruktur (misalnya email, postingan media sosial, respons survei, atau artikel berita) menjadi data terstruktur yang dapat dianalisis, diukur, atau ditindaklanjuti.

Hal ini sangat berguna untuk perusahaan yang perlu menganalisis ribuan ulasan pelanggan. Analisis teks ini dapat diotomatiskan serta bisa memahami sentimen umum, topik yang dibicarakan, atau masalah apa yang paling mendesak. Teknologi ini merupakan gabungan dari beberapa teknologi atau disiplin ilmu, seperti Natural Language Processing (NLP), Machine Learning, dan statistik. NLP di sini berperan dalam membantu komputer memahami dan memproses bahasa manusia, sementara machine learning membantu sistem untuk mempelajari data dan meningkatkan akurasinya seiring waktu.

Bagaimana Cara Kerja Text Analysis Method?

Analisis teks dilakukan melalui beberapa tahapan dan proses agar hasil yang didapatkan akurat dan relevan. Berikut ini adalah langkah umum yang harus dilewati dalam proses ini:

Pengumpulan Data

Tahap pertama tentunya adalah mengumpulkan data tekstual dari berbagai sumber. Sumber-sumber ini bisa berupa feedback pelanggan dari formulir online, transkrip percakapan di contact center, postingan media sosial, ulasan produk, atau email.

Pra-pemrosesan Teks

Data teks yang masih mentah perlu diolah terlebih dahulu agar ‘bersih’ sebelum dianalisis. Proses ini bisa dilakukan dengan berbagai cara seperti tokenisasi (memecah kalimat menjadi unit-unit linguistik yang lebih kecil), pembersihan elemen yang tidak relevan (tag HTML, UTL, dll), normalisasi (mengubah teks menjadi huruf kecil, mengurangi kata ke akar katanya, atau mengubah kata ke bentuk dasar kamusnya), serta stopword removal (menghapus kata-kata tanpa kontribusi makna analitis).

Ekstraksi Fitur

Setelah data teks sudah bersih, selanjutnya adalah ekstraksi fitur atau mengubah teks menjadi format numerik yang dapat dimengerti oleh algoritma machine learning. Terdapat beberapa metode yang umum digunakan seperti Bag-of-Words (BoW), TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), atau Word Embeddings.

Analisis Teks

Data yang sudah terstruktur kemudian dapat dianalisis dengan beberapa teknik, salah satunya adalah analisis sentimen yang mengidentifikasi dan mengkategorikan opini atau emosi di dalam teks. Bisa juga dengan Topic Modelling untuk menemukan tema abstrak dalam dokumen. Selain itu ada juga teknik klasifikasi teks berdasarkan kategori atau label tertentu.

Interpretasi dan Visualisasi

Hasil dari analisis teks kemudian akan diinterpretasikan dan divisualisasikan ke dalam format yang mudah dipahami. Format ini dapat berupa grafik, diagram, dashboard interaktif, atau laporan.

Apa Saja Penerapan Text Analysis?

Kemampuan analisis teks ini merupakan teknologi yang sangat berguna dan telah diterapkan di berbagai industri dan fungsi bisnis. Berikut ini adalah beberapa contoh umum penggunaannya:

Brand Reputation Management

Teknologi ini dapat digunakan oleh perusahaan dengan tujuan untuk memantau reputasi brand mereka di mata publik, baik itu di media sosial, forum online, atau situs berita. Dengan identifikasi sentimen negatif secara dini, krisis PR dapat diatasi dengan lebih tepat dan efektif.

Riset Pasar dan Produk

Teknologi ini juga sering digunakan untuk menganalisis ulasan pelanggan, survei, dan diskusi-diskusi online. Hal ini bertujuan untuk riset pasar dan produk.

Analisis Feedback Pelanggan

Selain itu, teknologi ini juga digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis customer feedback melalui semua titik kontak. Ini penting dalam customer service atau contact center agar pelayanan yang diberikan bisa relevan dan personal.

Apa Saja Manfaat Text Analysis dalam Customer Service?

Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, penggunaan teknologi ini dalam customer service dapat memberikan manfaat yang signifikan. Berikut ini adalah manfaat-manfaat tersebut:

Meningkatkan Kepuasan Pelanggan

Analisis teks dan sentimen dari pelanggan dapat membantu perusahaan atau agen memberikan respons yang lebih cepat, akurat, dan personal. Hal ini akan meningkatkan kepuasan pelanggan secara signifikan.

Meningkatkan Efisiensi Operasional

Text analysis juga dapat mengotomatiskan proses atau tugas rutin seperti menjawab pertanyaan umum (FAQ), pemilahan tiket ke departemen yang tepat, atau perutean ke agen yang sesuai. Teknologi ini dapat mempermudah proses-proses tersebut.

Identifikasi Tren dan Masalah Secara Proaktif

Perusahaan dapat menggunakan teknologi ini untuk bisa mengidentifikasi tren yang muncul atau masalah yang mungkin terjadi secara cepat dan proaktif. Dengan begitu, tindakan korektif atau preventif dapat diambil secara dini.

Transformasi Layanan Pelanggan Anda dengan Teknologi Chatbot dari Phintraco Technology!

Analisis teks yang canggih dapat meningkatkan kualitas layanan pelanggan di contact center atau berbagai titik kontak lainnya. Oleh karena itu, percayakan transformasi digital customer service Anda dengan contact center AI dari Phintraco Technology!

Solusi contact center AI dari Phintraco Technology dapat menganalisis teks, memahami  maksud pelanggan, menganalisis sentimen secara real time, sekaligus mengotomatiskan respons secara cerdas. Dengan begitu, kinerja agen contact center Anda akan lebih efisien dan efektif.

Hubungi marketing@phintraco.com untuk informasi selengkapnya mengenai contact center AI dari Phintraco Technology!

Editor: Irnadia Fardila