Sentiment Analysis ระบบ AI วิเคราะห์ความรู้สึกลูกค้า คืออะไร

ในยุคที่ข้อมูลไหลเวียนอย่างรวดเร็วบนโลกดิจิทัล การเข้าใจความรู้สึกของลูกค้ากลายเป็นหัวใจสำคัญของการสร้างประสบการณ์ที่ดีและพัฒนากลยุทธ์ทางการตลาดของธุรกิจ หนึ่งในเทคโนโลยีที่เข้ามามีบทบาทสำคัญคือ Sentiment Analysis หรือการวิเคราะห์ความรู้สึกด้วย AI บทความนี้จะพาไปทำความรู้จักว่า Sentiment Analysis คืออะไรและนำไปใช้ในธุรกิจได้อย่างไร

Sentiment Analysis คืออะไร

Sentiment Analysis คือเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ทำหน้าที่แยกแยะและตีความความรู้สึกของผู้ใช้งานหรือกลุ่มลูกค้าเป้าหมายจากข้อความที่เขียนไว้ผ่านช่องทางต่างๆ เช่น การรีวิวสินค้าหรือบริการ ความคิดเห็นในโซเชียลมีเดีย ข้อความในการสนทนากับ Chatbot อีเมลจากลูกค้า เทคโนโลยีนี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถ “ฟังเสียงของลูกค้า” ได้อย่างแม่นยำ พร้อมทั้งจำแนกความรู้สึกออกเป็นหมวดหมู่หลัก เช่น เชิงบวก (Positive), เชิงลบ (Negative) หรือ เป็นกลาง (Neutral) ในบางระบบ Sentiment Analysis AI ยังสามารถวิเคราะห์อารมณ์เชิงลึก เช่น ความโกรธ ความสุข ความเศร้า หรือความตื่นเต้นได้อีกด้วย นอกจากนั้นในปัจจุบันยังมีการพัฒนา Sentiment Analysis Model ที่สามารถวิเคราะห์ความรู้สึกในหลายภาษา และเข้าใจอารมณ์ที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การประชดประชัน หรืออารมณ์ผสมผสานที่เกิดขึ้นพร้อมกัน

เทคโนโลยีเบื้องหลังการวิเคราะห์ความรู้สึก

Sentiment Analysis อาศัยการทำงานร่วมกันของสองเทคโนโลยีหลัก ได้แก่

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP)

ช่วยให้ระบบ Sentiment Analysis AI เข้าใจความหมายของคำ สำนวน และบริบทภายในข้อความ โดยอาจรวมถึงการตัดคำ การแยกแยะคำศัพท์เฉพาะ และการวิเคราะห์ไวยากรณ์

Machine Learning และ Deep Learning

ทำหน้าที่เรียนรู้รูปแบบความรู้สึกจากข้อมูลจำนวนมหาศาล เพื่อนำมาใช้ในการจำแนกอารมณ์อย่างแม่นยำ รวมถึงปรับตัวให้เข้ากับภาษาที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ เช่น ภาษาวัยรุ่นหรือภาษาสแลง

Sentiment analysis ทำงานอย่างไร?

Sentiment Analysis สามารถแบ่งวิธีการทำงานออกเป็น 3 ประเภท ได้แก่

Automated

รูปแบบการวิเคราะห์แบบอัตโนมัติหรือ Automated Sentiment Analysis ถือเป็นหนึ่งในวิธีที่ได้รับความนิยมและมีการใช้งานอย่างแพร่หลาย หลักการทำงานของระบบแบบอัตโนมัติอาศัยเทคโนโลยีหลัก 3 ส่วน ได้แก่

• สถิติ (Statistics) ใช้เพื่อวิเคราะห์แนวโน้มของข้อมูล เช่น คำที่ใช้บ่อย ความสัมพันธ์ของคำ หรือโครงสร้างของข้อความ เพื่อสร้างโมเดลเบื้องต้น
• Natural Language Processing (NLP) ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษาที่มนุษย์ใช้จริง เช่น การแยกแยะคำเชิงบวก/ลบ การวิเคราะห์บริบท และการเข้าใจโครงสร้างประโยค
• Machine Learning Algorithms ระบบจะถูกเทรนด้วยชุดข้อมูลตัวอย่างที่ถูกกำหนดป้ายกำกับไว้ล่วงหน้า (Supervised Learning) เช่น ข้อความที่เป็นบวก กลาง หรือเชิงลบ เพื่อให้สามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างคำที่ปรากฏกับประเภทของอารมณ์ และสามารถประมวลผลข้อความใหม่ได้อย่างแม่นยำ

จุดเด่นของการวิเคราะห์แบบอัตโนมัติ คือ สามารถปรับปรุงตัวเองได้อย่างต่อเนื่อง รองรับข้อมูลจำนวนมาก และสามารถวิเคราะห์ความรู้สึกในหลายภาษาได้ ไม่จำกัดเฉพาะภาษาอังกฤษ

Ruled-based

แนวทางแบบ Rule-based อาศัยพจนานุกรมของคำศัพท์หรือคลังคำที่ถูกจัดกลุ่มไว้ล่วงหน้า เช่น คำที่สื่อถึงอารมณ์เชิงบวก (“ดีมาก”, “น่าประทับใจ”) และคำเชิงลบ (“แย่มาก”, “ผิดหวัง”) ระบบจะทำการตรวจสอบข้อความเพื่อค้นหาคำเหล่านี้และประมวลผลความรู้สึกโดยตรงตามกฎที่ตั้งไว้ วิธีการนี้เหมาะกับข้อความที่มีความชัดเจน ตรงไปตรงมา และไม่มีการใช้ภาษาที่ซับซ้อนมากนัก แต่ก็มีข้อจำกัดคือ ไม่สามารถเข้าใจบริบทของประโยคได้ดี เช่น ความหมายเปรียบเทียบ การประชดประชัน หรือการใช้คำที่เปลี่ยนแปลงไปตามบริบท ดังนั้น เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของระบบ Rule-based ในปัจจุบัน นักพัฒนาจะต้องสร้างชุดกฎเพิ่มเติมเพื่อจัดการกับโครงสร้างประโยคซับซ้อน เช่น การใช้คำปฏิเสธ (“ไม่ดี”), การเปรียบเทียบ (“ดีกว่า”, “แย่กว่า”) หรือแม้แต่การใช้ emoji และสัญลักษณ์แสดงอารมณ์ที่เป็นที่นิยมในโลกโซเชียล

Hybrid

ระบบ Hybrid Intelligence หรือ AI แบบผสมผสาน เป็นการผสานจุดแข็งของทั้ง Rule-based System และ Automated AI ระบบ Hybrid ไม่ได้ทำงานโดยใช้กฎอย่างเดียว หรือเรียนรู้จากข้อมูลเพียงอย่างเดียว แต่ผสมผสานข้อดีของทั้งสองด้านเข้าด้วยกัน เช่น ความแม่นยำในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงอารมณ์ ระบบสามารถเรียนรู้คำศัพท์ใหม่ๆ หรือการใช้ภาษาที่เปลี่ยนแปลงตามเทรนด์ พร้อมวิเคราะห์อารมณ์ ความรู้สึก และเจตนาของลูกค้าได้อย่างแม่นยำ สามารถเรียนรู้จากข้อมูลจริงที่เกิดขึ้นช่วยให้สามารถควบคุมผลลัพธ์หรือแนวทางการตัดสินใจของ AI ได้อย่างชัดเจนและตรวจสอบได้

ประเภทของ Sentiment Analysis ที่ควรรู้

Fine-Grained Sentiment Analysis

การวิเคราะห์ความรู้สึกเชิงละเอียด หรือ Fine-Grained Sentiment Analysis คือเทคนิคขั้นสูงของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing – NLP) ที่ใช้ในการแยกแยะและประเมินความรู้สึกของข้อความในระดับที่ละเอียดกว่าการวิเคราะห์แบบทั่วไป สามารถจำแนกอารมณ์หรือความคิดเห็นออกเป็นหลายระดับ แทนที่จะมีเพียงแค่ “เชิงบวก” หรือ “เชิงลบ” เท่านั้น ในการวิเคราะห์แบบเชิงละเอียด สามารถแบ่งแยกความรู้ได้เป็น 5 ระดับหลัก ดังนี้

• เชิงบวกมาก (Very Positive)
• เชิงบวก (Positive)
• เป็นกลาง (Neutral)
• เชิงลบ (Negative)
• เชิงลบมาก (Very Negative)

การจัดระดับแบบนี้ช่วยให้ระบบสามารถเข้าใจความรู้สึกของข้อความได้อย่างแม่นยำมากยิ่งขึ้น เช่น ข้อความ “สินค้านี้ดีมาก ใช้งานง่ายเกินคาด” จะถูกจัดอยู่ในกลุ่ม เชิงบวกมาก ในขณะที่ “พอใช้ได้ ไม่ได้แย่” อาจถูกจัดว่าเป็น เป็นกลาง หรือ เชิงบวกเล็กน้อยขึ้นอยู่กับโมเดลที่ใช้ Fine-Grained Sentiment Analysis สามารถยังสามารถแยกความรู้สึกในระดับต่างๆ ที่แผงอยู่ในความคิดเห็นได้ เช่น “ดีแต่ยังไม่สุด” การวิเคราะห์แบบทั่วไปอาจมองเป็น “เชิงบวก” แต่การวิเคราะห์แบบละเอียดจะเห็นว่ามีจุดให้ปรับปรุง การใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกเชิงละเอียดจะช่วยให้ธุรกิจเข้าใจลูกค้าอย่างลึกซึ้ง เพิ่มความแม่นยำในการทำการตลาด

Aspect-based Sentiment Analysis

การวิเคราะห์ความคิดเห็นเชิงแยกแง่มุม หรือ Aspect-based Sentiment Analysis คือเทคนิคที่ช่วยให้ระบบสามารถวิเคราะห์ความคิดเห็นของผู้ใช้ในแต่ละองค์ประกอบหรือประเด็นเฉพาะ ได้อย่างแม่นยำ ไม่ใช่เพียงแค่ดูว่าเป็นความคิดเห็นเชิงบวกหรือลบเท่านั้น ยกตัวอย่างเช่น ข้อความจากรีวิวผู้บริโภคว่า “สินค้าคุณภาพดี แต่การจัดส่งล่าช้า” ระบบจะสามารถวิเคราะห์แยกได้ว่า แง่มุม “คุณภาพสินค้า”คือความคิดเห็นเชิงบวก แง่มุม “บริการจัดส่ง”คือความคิดเห็นเชิงลบ การใช้เทคโนโลยี Sentiment Analysis AI จึงช่วยให้แบรนด์สามารถเข้าใจความรู้สึกของลูกค้าในแต่ละแง่มุมได้อย่างลึกซึ้ง ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการ เสริมสร้างกลยุทธ์การตลาดแบบตรงจุด

Emotion Detection

 Emotion Detection Analysis หรือ การตรวจจับและวิเคราะห์อารมณ์จากข้อความ เป็น Sentiment Analysis ที่ระบุและจำแนกอารมณ์ของผู้เขียนข้อความหรือผู้พูด ไม่เพียงแค่จำแนกเป็นเพียง “เชิงบวก” หรือ “เชิงลบ” เท่านั้น แต่ยังสามารถแยกแยะอารมณ์ได้อย่างละเอียดโดยอ้างอิงถึงทฤษฎีพื้นฐานของอารมณ์ เช่น ทฤษฎีของ Paul Ekman ซึ่งระบุว่าอารมณ์พื้นฐานของมนุษย์มีอยู่ 6 ประเภท เช่น ความสุข ความโกรธ ความเศร้า ความกลัว ความประหลาดใจ และความรังเกียจ นอกจากนั้นโมเดลสมัยใหม่ เช่น Plutchik’s Wheel of Emotions ยังขยายระดับอารมณ์ออกไปถึง 8 ระดับหลัก โดยเพิ่มเติมอารมณ์ที่มีความซับซ้อนมากขึ้น เช่น ความภาคภูมิใจ ความวิตกกังวล หรือความห่วงใย

Multilingual Sentiment Analysis

Multilingual Sentiment Analysis หรือ การวิเคราะห์ความรู้สึกในหลายภาษา คือ กระบวนการวิเคราะห์อารมณ์ ความคิดเห็น หรือทัศนคติของผู้ใช้งานจากข้อความที่เขียนด้วยภาษาต่างๆ ทั่วโลก การวิเคราะห์ในหลายภาษานั้นมีความซับซ้อนมากกว่าการวิเคราะห์ที่ใช้เพียงภาษาเดียว เนื่องจากความแตกต่างด้านโครงสร้างภาษา การแสดงออกทางอารมณ์ การใช้คำสแลง หรือความแตกต่างทางวัฒนธรรม

แหล่งข้อมูลในการทำ Sentiment analysis

การวิเคราะห์ที่แม่นยำจำเป็นต้องอาศัยข้อมูลที่ถูกต้องและมีคุณภาพเป็นพื้นฐานสำคัญ แหล่งข้อมูลสำหรับการทำ Sentiment Analysis ที่ได้รับความนิยม ได้แก่

1. การวิเคราะห์ข้อความในแบบสอบถาม

แบบสอบถามลูกค้า (Customer Survey) คือเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจความรู้สึกและความคิดเห็นของลูกค้าได้อย่างตรงจุดด้วยคำตอบที่ได้จากแบบสอบถาม ธุรกิจสามารถนำข้อมูลมาวิเคราะห์เชิงลึก เพื่อปรับปรุงการบริการ และยกระดับประสบการณ์ของผู้ใช้งาน

รูปแบบคำถามที่ควรใช้ในแบบสอบถาม

เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกและสามารถนำไปวิเคราะห์ต่อได้อย่างมีประสิทธิภาพ คำถามควรออกแบบมาในเชิงคุณภาพ (Qualitative) และเปิดกว้างเพื่อให้ลูกค้าแสดงความคิดเห็นได้อย่างอิสระ เช่น

• กรุณาเล่าประสบการณ์ในการใช้บริการของเราครั้งล่าสุด
• บริการที่ได้รับตรงกับความคาดหวังของคุณหรือไม่ เพราะเหตุใด
• มีข้อเสนอแนะอะไรที่อยากให้เรานำไปปรับปรุง?

ควรหลีกเลี่ยงคำถามปลายปิด เช่น “คุณพอใจกับบริการหรือไม่?” เพราะจะได้คำตอบแค่ “ใช่” หรือ “ไม่ใช่” ซึ่งไม่มีคุณค่ามากพอสำหรับการวิเคราะห์เชิงลึกด้วย AI

เมื่อได้รับคำตอบจากลูกค้าแล้ว ขั้นตอนถัดไปคือการใช้เครื่องมือ AI เช่น aiSurvey เข้ามาช่วยวิเคราะห์และแยกแยะคำตอบของลูกค้าว่าเป็นความคิดเห็นในเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง พร้อมทั้งจัดหมวดหมู่เนื้อหา เช่น ความพึงพอใจในบริการ ความเร็วในการตอบสนอง หรือคุณภาพของสินค้า

2. การวิเคราะห์ข้อความจากรีวิวของลูกค้า

การรีวิวของลูกค้าเป็นปัจจัยสำคัญที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจอย่างมาก มีงานวิจัยระบุว่า 90% ของลูกค้าอ่านรีวิวก่อนตัดสินใจซื้อสินค้า และมากกว่า 70% จะไม่ดำเนินการใดๆ จนกว่าจะได้เห็นรีวิวจากผู้ใช้งานจริง แพลตฟอร์มรีวิวและชุมชนออนไลน์อย่าง Pantip, Facebook, Shopee, Lazada และ Google Reviews จึงเป็นแหล่งข้อมูลสำคัญที่สามารถนำมาวิเคราะห์เพื่อเข้าใจความต้องการและความรู้สึกของลูกค้าอย่างลึกซึ้ง เทคโนโลยี Sentiment Analysis สามารถแยกแยะได้ว่ารีวิวหนึ่งๆ มีแนวโน้มเป็น บวก ลบ หรือเป็นกลาง ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถตรวจจับ Pain Points ที่ซ่อนอยู่ ซึ่งลูกค้าอาจไม่พูดตรงๆ ในแบบสอบถาม ระบุจุดแข็งของแบรนด์ที่ควรเสริมหรือเน้นในการทำแคมเปญการตลาด ปรับปรุงการบริการและผลิตภัณฑ์ ให้ตรงกับความคาดหวังของลูกค้ามากยิ่งขึ้น รวมถึงสร้างระบบแนะนำสินค้า หรือปรับปรุง Chatbot ให้เข้าใจอารมณ์ของลูกค้า ได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น

3. การวิเคราะห์ข้อความในโซเชียลมีเดีย

ข้อความในโซเชียลมีเดียเปรียบเสมือนกระจกสะท้อนความรู้สึก ความคิดเห็น และประสบการณ์ของผู้ใช้งานต่อแบรนด์อย่างเป็นธรรมชาติ การนำข้อมูลเหล่านี้มาวิเคราะห์ช่วยสร้างกลยุทธ์ทางการตลาดที่ตรงใจกลุ่มเป้าหมายมากขึ้น ในปัจจุบันมีแพลตฟอร์มมากมาย เช่น Brandwatch, Talkwalker, Sprinklr ที่สามารถรวบรวมข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะจากแพลตฟอร์มต่างๆ อย่าง Facebook Instagram และ TikTok เพื่อนำมาวิเคราะห์การกล่าวถึงแบรนด์ ความถี่ของคำสำคัญ รวมถึงประเมินคะแนนความรู้สึกว่าเนื้อหานั้นมีแนวโน้มเป็นบวก กลาง หรือเชิงลบ อย่างไรก็ตาม ข้อควรระวังในการวิเคราะห์ข้อมูลจากโซเชียล คืออคติจากการโพสต์ที่มีอารมณ์รุนแรงหรือสุดโต่ง เนื่องจากผู้ใช้งานบางคนมักแสดงความเห็นที่เกินจริง โดยเฉพาะในประเด็นที่เป็นกระแส ทำให้ข้อมูลอาจบิดเบือนได้หากไม่มีการกรองหรือวิเคราะห์อย่างถูกต้อง

ประโยชน์ของ Sentiment Analysis ต่อโลกธุรกิจดิจิทัล

การทำ Sentiment Analysis มีประโยชน์ต่อธุรกิจในหลายด้าน ดังนี้

1. ช่วยพัฒนาสินค้าและบริการ

 Sentiment Analysis ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจมุมมองและอารมณ์ของลูกค้าที่มีต่อสินค้าและบริการได้อย่างลึกซึ้ง ไม่ว่าจะเป็นความคิดเห็นในเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง โดยการวิเคราะห์ความคิดเห็นหรือรีวิวที่ถูกรวบรวมจากแหล่งต่างๆ เช่น โซเชียลมีเดีย รีวิวออนไลน์ แบบสอบถาม หรือคอมเมนต์ในเว็บไซต์ เพื่อระบุว่าลูกค้ารู้สึกพึงพอใจหรือมีปัญหาหรือไม่ ช่วยให้ธุรกิจรู้จุดแข็งที่ควรรักษาไว้ และจุดอ่อนที่ต้องเร่งปรับปรุง เข้าใจความต้องการที่แท้จริงของลูกค้า พัฒนาสินค้า บริการ รวมทั้งเสริมสร้างประสบการณ์ลูกค้าได้ตรงจุดมากขึ้น นอกจากนั้นยังสามารถใช้ Sentiment Analysis AI แบบเรียลไทม์เพื่อตรวจสอบความรู้สึกลูกค้าได้ทันที เช่น เมื่อลูกค้าโพสต์รีวิวเชิงลบบน Twitter ระบบสามารถแจ้งเตือนเพื่อให้ทีมงานเข้าไปดูแลและแก้ไขปัญหาได้อย่างรวดเร็ว

2. สร้างความสัมพันธ์ที่ดีระหว่างลูกค้าและแบรนด์

Sentiment Analysis ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจความรู้สึก ความคิดเห็น และประสบการณ์ของลูกค้าอย่างแม่นยำจึงสามารถแยกแยะได้ว่าลูกค้ามีทัศนคติต่อสินค้า บริการ หรือแบรนด์โดยรวมอย่างไร ช่วยปรับกลยุทธ์การสื่อสาร การบริการ และการออกแบบ Customer Experience ให้ตรงกับความต้องการและความคาดหวังของลูกค้าในแต่ละช่วงของ Customer Journey เทคโนโลยี Sentiment Analysis AI สมัยใหม่ยังสามารถวิเคราะห์ความรู้สึกในแบบเรียลไทม์ ช่วยให้แบรนด์ตอบสนองได้อย่างรวดเร็วเมื่อเกิดปัญหา สามารถส่งมอบข้อเสนอพิเศษในช่วงเวลาที่เหมาะสม เพิ่มโอกาสในการสร้างความประทับใจและความภักดีต่อแบรนด์ (Brand Loyalty)

3. เพิ่มประสิทธิภาพในตัดสินใจ

Sentiment Analysis เป็นเครื่องมือสำคัญในด้านการตลาดและการวางแผนกลยุทธ์ ช่วยให้แบรนด์สามารถมองเห็น “เสียงของลูกค้า” ได้อย่างชัดเจน เมื่อมีการเปิดตัวสินค้าใหม่ หรือเริ่มต้นแคมเปญทางการตลาด ทีมผู้บริหารสามารถใช้ข้อมูลจาก Sentiment Analysis เพื่อวัดกระแสตอบรับจากรีวิวหรือความคิดเห็นของลูกค้าได้แบบเรียลไทม์ ช่วยประเมินทิศทางของแคมเปญและปรับกลยุทธ์ได้อย่างรวดเร็ว Sentiment Analysis Tools สมัยใหม่ยังสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายภาษา แยกแยะอารมณ์เชิงลึก เช่น ความรู้สึกเสียดาย ผิดหวัง หรือคาดหวัง ซึ่งช่วยให้แบรนด์เข้าใจลูกค้าได้ละเอียดมากขึ้น

4. จัดการชื่อเสียงทางโซเชียลมีเดีย

ในยุคที่ผู้บริโภคสามารถแสดงความคิดเห็นผ่านโซเชียลมีเดียได้ตลอดเวลา ความคิดเห็นเพียงไม่กี่บรรทัดจากลูกค้าอาจถูกแชร์ไปยังผู้ใช้นับพันในเวลาเพียงไม่กี่นาที หากแบรนด์ไม่สามารถตอบสนองได้อย่างรวดเร็ว อาจส่งผลกระทบต่อความน่าเชื่อถือและยอดขายในระยะยาว Sentiment Analysis จึงถูกนำมาใช้ในการตรวจสอบความคิดเห็นจากแพลตฟอร์มต่างๆ เพื่อประมวลผลว่าเนื้อหานั้นให้ความรู้สึกในเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง ช่วยให้ทีมงานสามารถเข้าไปแก้ไข ปรับปรุงได้อย่างรวดเร็ว ปรับกลยุทธ์การสื่อสารและปรับปรุงคุณภาพของสินค้าและบริการให้ตรงกับความต้องการของลูกค้ามากยิ่งขึ้น 

ตัวอย่างการนำ Sentiment analysis ไปใช้งานกับธุรกิจ

Sentiment Analysis สามารถนำไปใช้ต่อยอดในการดำเนินธุรกิจหลายประเภท โดยมีตัวอย่างดังนี้

• Social Listening ใช้ติดตามบทสนทนาเกี่ยวกับแบรนด์หรือคู่แข่งบนแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Facebook, Twitter, TikTok เพื่อวิเคราะห์กระแสและความรู้สึกของลูกค้าที่มีต่อการทำกิจกรรมทางการตลาด เช่น การเปิดตัวสินค้าใหม่
• วิเคราะห์คำตอบจากแบบสอบถามจำนวนมาก ช่วยประมวลผลคำตอบปลายเปิดจากลูกค้าหลายพันรายอย่างแม่นยำและรวดเร็ว
• วิเคราะห์ความคิดเห็นของพนักงานภายในองค์กร โดยเฉพาะองค์กรขนาดใหญ่ ที่ต้องการเข้าใจสุขภาวะของพนักงานจากแบบสอบถาม หรือ feedback องค์กร
• ติดตามลูกค้าที่แสดงความไม่พอใจ เพื่อให้ฝ่ายบริการลูกค้าหรือ CRM เข้าไปติดตามดูแล
• วิเคราะห์แนวโน้มตามพื้นที่หรือกลุ่มเป้าหมาย ช่วยตรวจสอบว่าความรู้สึกเชิงบวกหรือลบกระจุกตัวอยู่ในพื้นที่ไหน หรือกลุ่มลูกค้าประเภทใด
• เปรียบเทียบกับคู่แข่ง ใช้ Sentiment Analysis วิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าที่มีต่อแบรนด์อื่น เพื่อนำมาพัฒนา ปรับปรุงสินค้าของแบรนด์ให้ดียิ่งขึ้น

aiSurvey ตัวช่วยธุรกิจในการทำ Sentiment analysis

ในยุคที่ข้อมูลคือพลังสำคัญของการขับเคลื่อนธุรกิจ เครื่องมือ aiSurvey เป็น Sentiment Analysis Tools ที่ตอบโจทย์องค์กรที่ต้องการเข้าใจลูกค้าอย่างลึกซึ้ง ไม่เพียงแต่ช่วยประมวลผลข้อมูลปริมาณมากได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ แต่ยังสามารถวิเคราะห์ความรู้สึกของผู้ตอบได้อย่างมีประสิทธิภาพ จุดเด่นของ aiSurvey คือ ความสามารถในการเปลี่ยนคำตอบที่กระจัดกระจาย ให้กลายเป็น Insight ที่นำไปใช้งานได้จริง ทำให้ธุรกิจสามารถกำหนดกลยุทธ์หรือปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้าได้ทันที

ฟีเจอร์หลักของ aiSurvey 

• รองรับแบบสอบถามจากหลายช่องทาง เช่น ทั้ง Google form, Microsoft form, Slack หรือ Line
• ใช้เทคโนโลยี NLP มาใช้ในการวิเคราะห์แบบสอบถาม จึงสามารถวิเคราะห์ Sentiment Analysis ภาษาไทย รวมทั้งภาษาอังกฤษได้ดี
• วิเคราะห์ Sentiment Analysis อัตโนมัติ จำแนกเป็นเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง
• แสดงผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ พร้อมส่งออกรายงานได้ทันที
• เก็บและจัดการข้อมูลอย่างปลอดภัย รองรับมาตรฐาน Data Privacy
• ปรับแต่งโมเดล AI ได้เอง ผู้ใช้งานสามารถฝึกสอนโมเดลให้เหมาะกับลักษณะธุรกิจได้
• เชื่อมต่อระบบอื่นได้ง่าย ผ่าน API รองรับการใช้งานร่วมกับ CRM หรือระบบ BI ที่มีอยู่เดิม

ไม่ว่าจะเป็นองค์กรขนาดเล็ก กลาง หรือใหญ่ ก็สามารถนำเอาเครื่องมือ AI ไปปรับใช้งานได้อย่างยืดหยุ่น เพื่อช่วยลดเวลาในการประมวลผลข้อมูลแบบสอบถามจำนวนมาก เข้าถึงข้อมูลเชิงลึกแบบ Real-time วางแผนกลยุทธ์ได้ทันต่อสถานการณ์ และยกระดับ Customer Experience ให้ตอบโจทย์และตรงจุด

ต้องการนำ Sentiment Analysis ไปใช้กับธุรกิจ

จะเห็นได้ว่าประสบการณ์ของลูกค้า (Customer Experience) เป็นหัวใจสำคัญที่มีผลต่อความสำเร็จของธุรกิจ ความคิดเห็นของลูกค้าจึงไม่ใช่เพียงแค่คำติชมทั่วไปแต่คือขุมทรัพย์ของข้อมูลเชิงลึก ที่สามารถนำมาวิเคราะห์เพื่อพัฒนาสินค้า บริการ และประสบการณ์ของผู้ใช้ให้ดียิ้งขึ้น เครื่องมือ Sentiment Analysis จึงเข้ามามีบทบาทสำคัญในการประมวลผลความคิดเห็นจำนวนมากจากหลายช่องทาง ไม่ว่าจะเป็นโซเชียลมีเดีย แบบสอบถาม รีวิว หรือคอมเมนต์ต่างๆ แล้วจึงวะเคราะห์ ตีความและจำแนกอารมณ์ของลูกค้าได้อย่างแม่นยำ 

หากธุรกิจของคุณกำลังพิจารณานำ AI มาประยุกต์ใช้เพื่อวิเคราะห์ความคิดเห็นลูกค้า ทีมผู้เชี่ยวชาญของเราพร้อมให้คำปรึกษาและอบรมพนักงานให้มีความรู้และทักษะทางด้านเทคโนโลยี AI รวมไปถึงการนำระบบ Sentiment Analysis ไปประยุกต์ใช้อย่างมีประสิทธิภาพ สามารถติดต่อผู้เชี่ยวชาญทางด้านเทคโนโลยี AI ได้ที่ SOLUTIONS IMPACT  หรือ LINE 

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Sentiment Analysis