พาไปรู้จัก Sentiment Analysis ว่าคืออะไร และมีประโยชน์ต่อธุรกิจอย่างไร

ท่ามกลางเสียงของลูกค้าจำนวนมหาศาลในโลกออนไลน์ จะมีวิธีใดที่จะช่วยให้แบรนด์และธุรกิจ สามารถจับประเด็นและคัดกรองข้อมูลที่เป็นประโยชน์เหล่านั้นออกมาได้อย่างแม่นยำ คำตอบหนึ่งที่หลายคนยกให้เป็นผู้ช่วยสำคัญ ก็คือการทำ Sentiment Analysis นั่นเอง บทความวันนี้เราจึงจะพาทุกคนไปรู้จักเครื่องมือดีๆ ที่เอาไว้ใช้ประโยชน์ได้สำหรับธุรกิจของคุณได้

Sentiment Analysis คืออะไร?

Sentiment Analysis คือการวิเคราะห์ความรู้สึก เพื่อให้คุณสามารถอ่านความรู้สึกของผู้คนผ่านข้อความที่พวกเขาเขียน โดยเทคโนโลยีนี้จะวิเคราะห์ความหมายและอารมณ์ที่แฝงอยู่ในข้อความต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นความคิดเห็นบนโซเชียลมีเดีย รีวิวสินค้า หรือข้อความแสดงความคิดเห็นทั่วไป ระบบจะทำงานโดยนำเทคโนโลยี Natural Language Processing (NLP) มาผสานกับ AI และ Machine Learning เพื่อทำความเข้าใจภาษามนุษย์ในรูปแบบที่ไม่มีโครงสร้างชัดเจน เมื่อป้อนข้อความเข้าไป ระบบจะแยกแยะและประมวลผลว่าข้อความนั้นสื่อถึงความรู้สึกในแง่บวก แง่ลบ หรือเป็นกลาง เช่น หากลูกค้าเขียนรีวิวว่า “อร่อยมาก บริการดีเยี่ยม” ระบบจะระบุว่าเป็นความรู้สึกเชิงบวก แต่หากเขียนว่า “รสชาติแย่ ราคาแพงเกินไป” ก็จะถูกจัดให้เป็นความรู้สึกเชิงลบ 

เราจะทำ Sentiment Analysis เพื่อวัตถุประสงค์อะไร?

เมื่อเราทำ Sentiment Analysis เครื่องมือนี้จะแยกแยะและวิเคราะห์ความคิดเห็นออกเป็น 3 ประเภท คือ เชิงบวก เชิงลบ และเป็นกลาง ทำให้เราเห็นภาพรวมว่าลูกค้ารู้สึกอย่างไรกับแบรนด์ สินค้า หรือบริการของเรา เมื่อเราเข้าใจความรู้สึกของลูกค้าอย่างลึกซึ้งแล้ว เราจะสามารถนำข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้มาระบุจุดแข็งที่ควรรักษาไว้ และค้นพบจุดอ่อนที่ต้องปรับปรุง ยกตัวอย่างเช่น หากพบว่าลูกค้าชื่นชอบรสชาติอาหารแต่บ่นเรื่องการบริการ เราก็สามารถวางแผนพัฒนาการบริการให้ดีขึ้นได้ตรงจุด นอกจากนี้ การติดตามความรู้สึกของลูกค้าอย่างต่อเนื่องยังช่วยให้เราปรับกลยุทธ์การตลาดได้ทันท่วงที รวมถึงสร้างภาพลักษณ์แบรนด์ที่ตรงใจผู้บริโภคได้มากยิ่งขึ้น ถือเป็นเครื่องมือที่ช่วยให้ธุรกิจพัฒนาตัวเองบนพื้นฐานของความต้องการลูกค้าอย่างแท้จริง

การทำ Sentiment Analysis เอาไปใช้ประโยชน์อย่างไร

หลักจากที่เราขายสินค้าหรือบริการได้ เป้าหมายของนักการตลาดก็คือพยายามรักษาความสัมพันธ์กับลูกค้า ให้เขากลับมาซื้อซ้ำ รักษาความภักดีของลูกค้า แต่โจทย์นี้เป็นเรื่องท้าทายมากขึ้นเรื่อยๆ เพราะพฤติกรรมและความต้องการของผู้บริโภคเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ลูกค้ามีทางเลือกมากขึ้นและสามารถเข้าถึงข้อมูลได้ง่าย ธุรกิจต้องเผชิญกับการแข่งขันที่รุนแรงมากขึ้น โดยเฉพาะธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลางที่อาจปรับตัวได้ช้ากว่าคู่แข่งรายใหญ่ จากปัญหาที่เราเล่ามา เราจึงใช้ Sentiment Analysis เพื่อแก้ไขปัญหา

การพัฒนาสินค้าและบริการ

• Sentiment Analysis ช่วยให้ธุรกิจสามารถนำความคิดเห็นของลูกค้ามาวิเคราะห์เพื่อปรับปรุงสินค้าและบริการให้ตรงกับความต้องการมากขึ้น ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้าช่วยให้บริษัทสามารถระบุจุดแข็งและจุดอ่อนของผลิตภัณฑ์ได้อย่างแม่นยำ นำไปสู่การพัฒนาที่ตอบโจทย์ผู้บริโภคได้ดียิ่งขึ้น

การปรับปรุงการบริการลูกค้า

• การวิเคราะห์ความรู้สึกช่วยให้ธุรกิจเข้าใจปัญหาและความต้องการของลูกค้าได้ดีขึ้น ทำให้สามารถปรับปรุงการบริการลูกค้าให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ช่วยให้สามารถตอบสนองต่อปัญหาของลูกค้าได้อย่างรวดเร็วและตรงจุด

การพัฒนากลยุทธ์การตลาด

• ข้อมูลจาก Sentiment Analysis ช่วยให้ทีมการตลาดสามารถพัฒนากลยุทธ์การสื่อสารและแคมเปญการตลาดที่ตรงใจกลุ่มเป้าหมายมากขึ้น ทำให้สามารถสร้างคอนเทนต์ที่ลูกค้าชื่นชอบและมีปฏิสัมพันธ์กับแบรนด์อย่างต่อเนื่อง

การจัดการภาพลักษณ์และชื่อเสียง

• Sentiment Analysis ช่วยให้แบรนด์สามารถตรวจสอบและจัดการกับความคิดเห็นเชิงลบได้อย่างรวดเร็ว ป้องกันไม่ให้เกิดผลกระทบต่อภาพลักษณ์ในวงกว้าง ทำให้สามารถรักษาชื่อเสียงของแบรนด์ได้

วิธีกระบวนการทำ Sentiment Analysis

1. การเก็บรวบรวมข้อมูล

• การเก็บรวบรวมข้อมูลเป็นขั้นตอนแรกที่สำคัญในการวิเคราะห์ความรู้สึกของผู้ใช้ โดยต้องรวบรวมข้อความจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย ทั้งโซเชียลมีเดียอย่าง Facebook, Twitter, Instagram รวมถึงแพลตฟอร์มรีวิวสินค้าและบริการต่างๆ เช่น TripAdvisor, Wongnai หรือ Shopee นอกจากนี้ยังรวมถึงข้อมูลจากแบบสอบถามความคิดเห็นลูกค้าที่บริษัทจัดทำขึ้นเอง การเก็บข้อมูลสามารถทำได้หลายวิธี เช่น การใช้ API ที่แพลตฟอร์มต่างๆ เปิดให้บริการ หรือการใช้เครื่องมือ web scraping เพื่อดึงข้อมูลโดยอัตโนมัติ 

2. การประมวลผลข้อมูลเบื้องต้น

• การประมวลผลข้อมูลเบื้องต้นเป็นขั้นตอนสำคัญที่ช่วยให้การวิเคราะห์มีความแม่นยำมากขึ้น โดยเริ่มจากการทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning) ซึ่งรวมถึงการกำจัดอักขระพิเศษที่ไม่จำเป็น ตัวเลข และอีโมจิต่างๆ ออกจากข้อความ จากนั้นจึงทำการแบ่งประโยคออกเป็นคำ (Tokenization) เพื่อให้สามารถวิเคราะห์ความหมายของแต่ละคำได้แม่นยำขึ้น ในขั้นตอนนี้ยังรวมถึงการลบคำที่ไม่มีความหมายต่อการวิเคราะห์ความรู้สึก (Stop words) เช่น คำว่า "ก็" "ที่" "และ" ออกไป นอกจากนี้ยังมีการแปลงคำให้อยู่ในรูปแบบพื้นฐาน (Lemmatization) เพื่อลดความซ้ำซ้อนของคำที่มีความหมายเดียวกันแต่เขียนต่างกัน

3. การวิเคราะห์ข้อมูล

• การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นขั้นตอนที่เราสามารถใช้เทคโนโลยีและอัลกอริทึมในการประมวลผลข้อความ เพื่อระบุความรู้สึก โดยสามารถเลือกใช้วิธีการวิเคราะห์ได้สองแนวทางหลัก คือ การใช้ Machine Learning ซึ่งต้องมีชุดข้อมูลฝึกสอน หรือการใช้ Lexicon-based approach ที่อาศัยการกำหนดค่าความรู้สึกให้กับคำต่างๆ ไว้ล่วงหน้า ในขั้นตอนนี้ระบบจะทำการระบุคำสำคัญที่แสดงความรู้สึก เช่น "ดี" "แย่" "ชอบ" "เกลียด" แล้วให้คะแนนความรู้สึกกับแต่ละคำหรือวลี จากนั้นจึงนำคะแนนทั้งหมดมารวมกันเพื่อสรุปความรู้สึกโดยรวมของข้อความนั้นๆ

4. การแสดงผลลัพธ์

• โดยทั่วไปมักแสดงผลในรูปแบบที่เข้าใจง่าย เช่น กราฟแท่งแสดงสัดส่วนความรู้สึกด้านบวกและลบ แผนภูมิวงกลมแสดงการกระจายตัวของความรู้สึก หรือแดชบอร์ดที่รวมข้อมูลหลายมิติไว้ด้วยกัน ผลการวิเคราะห์จะระบุความรู้สึกออกเป็นสามระดับหลัก คือ เชิงบวก (Positive) เชิงลบ (Negative) หรือเป็นกลาง (Neutral) พร้อมทั้งแสดงค่าความเชื่อมั่น (Confidence score) เพื่อบ่งบอกความน่าเชื่อถือของผลการวิเคราะห์

5. การนำผลลัพธ์ไปใช้

• การนำผลลัพธ์ไปใช้เป็นขั้นตอนสุดท้ายที่สำคัญในการสร้างคุณค่าให้กับองค์กร โดยสามารถนำข้อมูลที่ได้ไปใช้ในหลายด้าน เช่น การวิเคราะห์ความพึงพอใจของลูกค้าเพื่อระบุจุดแข็งและจุดอ่อนของผลิตภัณฑ์หรือบริการ การนำความคิดเห็นของลูกค้ามาปรับปรุงสินค้าให้ตรงกับความต้องการมากขึ้น หรือการวางแผนกลยุทธ์ทางการตลาดให้เหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมาย นอกจากนี้ยังสามารถใช้ในการติดตามแนวโน้มความคิดเห็นของลูกค้าในระยะยาว เพื่อประเมินผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงต่างๆ ที่องค์กรดำเนินการ และนำไปสู่การพัฒนาธุรกิจอย่างยั่งยืน

  
  

---

บทสรุป

ก่อนที่เราจะนำ Sentiment Analysis ไปใช้ อยากจะฝากไว้ให้เป็นข้อมูลเพิ่มเติมคือ ภาษาไทยมีความซับซ้อนในเรื่องของความหมายแฝงและนัยยะ คำเดียวกันอาจมีความหมายต่างกันขึ้นอยู่กับบริบท เช่น คำว่า "เยี่ยม" อาจเป็นทั้งชมหรือประชดได้ ในโซเชียลมีเดียมักมีสแลง คำย่อ และอิโมจิ ที่ความหมายอาจเปลี่ยนแปลงตามกาลเวลา อีกทั้งภาษาไทยไม่มีการแบ่งคำที่ชัดเจน การตัดคำผิดอาจส่งผลต่อการวิเคราะห์ความรู้สึก วิธีแก้ปัญหาคือ Dataset ของเราต้องมีความหลากหลายและครอบคลุมการใช้ภาษาในหลายบริบท และเราควรมีการทดสอบกับข้อความที่มีความกำกวมหรือประชดประชัน เพื่อดูว่าโมเดลจัดการได้ดีแค่ไหน สุดท้ายนี้เราหวังว่าเนื้อหาในวันนี้จะมีประโยชน์สำหรับทุกคน