Sentiment Analysis Marketing là gì? Mẹo, công cụ và kỹ thuật

Bạn có thật sự biết khách hàng cảm nhận thế nào về thương hiệu của bạn? Và làm sao bạn tận dụng insight đó để cải thiện chiến dịch marketing?

Câu trả lời chính là: sentiment analysis marketing.

Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ giải thích cách sử dụng sentiment analysis trong marketing và lợi ích nó mang lại cho doanh nghiệp bạn.

Định nghĩa Sentiment Analysis

Sentiment analysis hay opinion mining là quá trình phân tích văn bản để xác định xem giọng điệu là tích cực, tiêu cực hay trung lập. Nó giúp bạn hiểu cảm nhận của khách hàng và khách tiềm năng về thương hiệu dựa trên những gì họ nói trên mạng.

Điều này giúp bạn mang lại trải nghiệm khách hàng tốt hơn và phát triển chiến lược marketing mạnh mẽ hơn.

Các công cụ sentiment analysis phân tích đánh giá khách hàng, bình luận và bài đăng trên mạng xã hội. Nhiều công cụ biểu thị điểm sentiment dưới dạng phần trăm, ví dụ: 90% tích cực, 10% tiêu cực.

Sentiment analysis giúp bạn hiểu và phân loại cảm xúc như:

• Tích cực: “This is my favorite brand!”
• Tiêu cực: “I had a terrible experience here.”
• Trung lập: “My meal was okay. Not sure if I’ll go back.”

Nhưng không phải đánh giá khách hàng nào cũng thể hiện rõ ràng trải nghiệm tích cực hay tiêu cực.

Nhiều công cụ không chỉ dừng lại ở việc phát hiện những từ rõ ràng như "great" hay "awful." Chúng sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI), machine learning (ML) và Natural Language Processing (NLP) để đánh giá cảm xúc thực sự của mọi người.

Và khám phá các xu hướng, insight giúp định hướng quyết định kinh doanh và chiến lược marketing.

Ví dụ, bạn có thể phát hiện sentiment khách hàng cải thiện trong một quý cụ thể hoặc giảm khi bạn tăng giá.

Sentiment Analysis hoạt động thế nào trong marketing

Là marketer, sentiment analysis giúp bạn có cái nhìn rõ hơn về cảm nhận của khách hàng.

Dưới đây là cách tận dụng tối đa sentiment analysis trong marketing.

Giám sát thương hiệu

Khi bạn theo dõi các đề cập về công ty trên mạng, bạn đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng với thương hiệu, sản phẩm hoặc dịch vụ. Phân tích này giúp bạn phát hiện và xử lý sentiment tiêu cực, đồng thời quản lý danh tiếng hiệu quả.

Sentiment analysis loại bỏ việc phải đọc từng bình luận thủ công, điều này rất tốn thời gian với doanh nghiệp có lượng phản hồi lớn trên nhiều kênh marketing.

Semrush’s Media Monitoring công cụ tự động theo dõi Brand Mention trực tuyến. Nó cũng phân tích sentiment để giúp bạn hiểu cảm nhận của khách hàng hiện tại và tiềm năng về thương hiệu của bạn.

Thông tin chiến dịch

Phân tích bình luận trên các tài sản chiến dịch như quảng cáo trên mạng xã hội giúp bạn hiểu sâu hơn về thái độ khách hàng. Rốt cuộc, hiệu quả marketing và quảng cáo không chỉ là về số lần nhấp chuột hay chuyển đổi.

Phân tích này giúp bạn hiểu liệu sentiment khách hàng có ảnh hưởng đến hiệu quả chiến dịch hay không. Dựa trên dữ liệu này, bạn có thể đưa ra quyết định sáng suốt về cách phản hồi hoặc điều chỉnh.

Ví dụ như sau:

Giả sử bạn đang chạy một chiến dịch quảng cáo Facebook nhưng nhận được ít lượt nhấp và chuyển đổi hơn bình thường. Sau khi xem xét các bình luận quảng cáo, bạn phát hiện chúng phản ánh sentiment tiêu cực.

Bạn cập nhật thông điệp dựa trên những gì đã học được. Kết quả là sentiment và hiệu quả chiến dịch được cải thiện.

Lắng nghe mạng xã hội

Còn gọi là giám sát mạng xã hội, social listening cho phép bạn tìm và phản hồi các cuộc trò chuyện bằng cách sử dụng keyword hoặc cảnh báo hashtag. Nó có thể tiết lộ những gì khách hàng nói về thương hiệu của bạn khi họ nghĩ bạn không để ý.

Ví dụ như sau:

Giả sử bạn sử dụng công cụ social listening để tìm kiếm keyword hoặc hashtag liên quan đến thương hiệu trên Instagram. Áp dụng phân tích sentiment để tìm các bài đăng hoặc bình luận có sentiment tích cực.

Sau đó, tương tác với nội dung bằng cách để lại bình luận hoặc gửi tin nhắn trực tiếp (DM). Theo dõi người đăng bài gốc và tiếp tục tương tác với nội dung của họ theo thời gian. Cách này giúp bạn xây dựng mối quan hệ và có thể thu hút khách hàng trung thành.

Nghiên cứu thị trường

Các kênh phản hồi khách hàng như khảo sát và đánh giá sản phẩm có thể tạo ra nhiều dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Với phân tích sentiment, bạn có thể xử lý dữ liệu hiệu quả và rút ra những insight có thể hành động.

Ví dụ, bạn có thể biết được:

• Khách hàng thích hay không thích sản phẩm mới ra mắt của bạn, giúp bạn hoàn thiện sản phẩm tiếp theo.
• Những thay đổi khách hàng mong muốn, giúp bạn điều chỉnh sản phẩm hoặc dịch vụ.
• Những điểm đau lớn nhất liên quan đến thương hiệu, để bạn cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Khám phá influencer

Phân tích sentiment trong marketing có thể giúp bạn tìm ra những người ủng hộ thương hiệu lớn nhất và nhiệt tình nhất. Nó cũng chỉ ra các kênh mà họ thường xuyên hoạt động, giúp bạn tìm thêm nhiều fan hơn.

Ví dụ, bạn có thể phát hiện khách hàng nói những điều tích cực về thương hiệu trên YouTube. Qua phân tích sâu hơn, bạn nhận ra các video đó đã góp phần hình thành sentiment về công ty bạn.

Và dẫn đến nhiều khách hàng hơn cũng như nhiều video tích cực hơn.

Như video này trên YouTube về một hướng dẫn SemrushNó được tạo ra bởi một YouTuber để hướng dẫn người theo dõi cách sử dụng Semrush. Nhưng nó cũng có thể tác động tích cực đến cảm nhận về Semrush và tạo ra leads.

Xây dựng mối quan hệ với fan để phát triển cộng đồng những influencer hoặc ambassador trên mạng xã hội. Khi lượng fan tăng lên, cảm nhận tích cực của người tiêu dùng về thương hiệu bạn cũng có thể gia tăng.

Nghiên cứu đối thủ cạnh tranh

Phân tích sentiment cũng rất hiệu quả để đánh giá đối thủ cạnh tranh.

• Đánh giá sentiment thương hiệu của các đối thủ hàng đầu trên các diễn đàn trực tuyến và mạng xã hội.
• Phân tích các chủ đề có sentiment tiêu cực nhiều nhất để tìm ra khoảng trống. Xác định sản phẩm hoặc dịch vụ của đối thủ thường nhận phản hồi tiêu cực. Sau đó, tạo các chiến dịch marketing giải quyết các phàn nàn của khách hàng trong khi quảng bá thương hiệu của bạn.
• Xác định các chiến dịch của đối thủ có sentiment tích cực nhất và dùng chúng làm cảm hứng.

Kỹ thuật phân tích Sentiment

Các công cụ phân tích sentiment thường sử dụng một trong ba kỹ thuật hoặc thuật toán phân tích sentiment chính. Dưới đây là tổng quan ngắn gọn về từng loại:

Hệ thống dựa trên quy tắc

Hệ thống dựa trên quy tắc sử dụng quy trình thủ công để áp dụng các quy tắc cho tập hợp keyword cụ thể. Sau đó, nó đếm số lượng trường hợp tích cực và tiêu cực để xác định sentiment tổng thể.

Dưới đây là ví dụ về cách một hệ thống dựa trên quy tắc hoạt động:

Nó phân tích các đánh giá, bình luận và các đầu vào khác để tìm:

• Từ tích cực như “great” hoặc “love”
• Từ tiêu cực như “dislike” hoặc “bad”

Trong nhóm 100 đánh giá khách hàng, giả sử nó tìm thấy 60 keyword tích cực và 40 keyword tiêu cực. Sentiment là 60% tích cực và 40% tiêu cực.

Loại hệ thống này khá đơn giản để thiết lập. Nhưng vì không xét đến ngữ cảnh nên có thể kém chính xác hơn.

Ví dụ, hệ thống dựa trên quy tắc có thể không xử lý được sự mỉa mai, đùa cợt hoặc gán nhãn sai cho bình luận có cả keyword tích cực và tiêu cực.

Quy trình tự động

Quy trình tự động sử dụng machine learning để đánh giá sentiment. Nó được huấn luyện trên nhiều đầu vào khác nhau và liên tục học hỏi, cải thiện theo thời gian.

Về cơ bản, nó phân tích các đầu vào như đánh giá khách hàng và dùng ML để phân loại từng đánh giá thành tích cực, tiêu cực hoặc trung tính.

Loại hệ thống tự động này phức tạp và tốn thời gian thiết lập hơn. Nhưng vì có thể đọc được ngữ cảnh nên mang lại giá trị cao hơn cho marketer.

Phương pháp kết hợp

Một số marketer sử dụng kết hợp cả hai, gọi là phương pháp hybrid. Bằng cách kết hợp cách tiếp cận dựa trên quy tắc cơ bản và machine learning, phương pháp này thường cho kết quả phân tích chính xác nhất.

Do đó, các công cụ sử dụng phương pháp hybrid thường là lựa chọn giá trị nhất cho marketer.

Lợi ích của phân tích Sentiment cho marketing

Phân tích sentiment có đáng đầu tư không? Để giúp bạn quyết định, hãy cùng xem bốn lợi thế sau.

Hiểu biết khách hàng nâng cao và cá nhân hóa

Sentiment analysis giúp bạn hiểu sâu hơn về sở thích của khách hàng. Để hiểu rõ hơn về khách hàng lý tưởng và tinh chỉnh buyer persona.

Nhưng điều quan trọng thực sự là bạn làm gì với những insight đó.

Bạn càng hiểu rõ buyer của mình, bạn càng có thể điều chỉnh nỗ lực marketing phù hợp với sở thích của họ. Theo dõi kết quả chiến dịch để đảm bảo nội dung và thông điệp của bạn gây được tiếng vang.

Mẹo chuyên nghiệp

Hãy sử dụng Semrush’s Persona Tool để tạo buyer persona riêng của bạn. Công cụ này giúp bạn hiểu sở thích, mục tiêu và thách thức của khách hàng. Đồng thời phát triển chiến lược marketing phù hợp với khách hàng mục tiêu.

Cải thiện sản phẩm và dịch vụ

Doanh số có thể cho thấy sản phẩm ra mắt thành công. Nhưng đánh giá của khách hàng có thể nói điều ngược lại.

Theo dõi sentiment trong phản hồi và đánh giá trực tuyến để biết khách hàng nghĩ gì về sản phẩm và dịch vụ của bạn. Và xem quan điểm của họ thay đổi theo thời gian ra sao.

Dùng những insight này để phát triển sản phẩm hoặc cải thiện dịch vụ theo cách khách hàng yêu thích. Nhờ đó, bạn có thể hướng tới các mục tiêu lớn hơn như customer loyaltyvà lifetime value.

Ví dụ, khi phân tích đánh giá, bạn có thể nhận ra khách hàng rất thích một tính năng cụ thể của sản phẩm. Insight này có thể thúc đẩy bạn chạy thêm các chiến dịch tập trung vào tính năng đó.

Nó cũng có thể khiến bạn ưu tiên cải tiến hoặc nâng cấp tính năng này để tăng loyalty.

Danh tiếng thương hiệu tốt hơn và quản lý khủng hoảng

Công cụ sentiment analysis còn là công cụ reputation management chuyên dụng. Chúng có thể phát hiện thay đổi bất thường trong sentiment, hoặc nhận diện các chủ đề thịnh hành, hoặc các bài báo đề cập đến thương hiệu của bạn.

Dùng dữ liệu này để phản ứng với khủng hoảng danh tiếng trước khi nó leo thang. Trong khủng hoảng, thời gian phản hồi quan trọng hơn bạn tưởng. Xử lý vấn đề kịp thời có thể giúp ngăn khủng hoảng phát triển.

Ví dụ, sentiment analysis có thể cảnh báo bạn về sự gia tăng bình luận tiêu cực liên quan đến thông báo của công ty. Bạn không cần để phản hồi này biến thành khủng hoảng.

Thay vào đó, hãy để đội ngũ thực hiện kế hoạch phản hồi. Nói cách khác, trả lời từng bình luận hoặc đăng thông báo tiếp theo giải thích các bình luận và thừa nhận sai sót.

Quyết định dựa trên dữ liệu

Là marketer, dữ liệu có thể dẫn dắt nhiều quyết định của bạn. Nhưng nếu data-driven marketing chỉ tập trung vào hành vi như click và chuyển đổi, bạn có thể chưa xem xét toàn diện.

Sentiment analysis có thể củng cố quá trình ra quyết định của bạn. Khi xây dựng chiến lược marketing, hãy cân nhắc những gì khách hàng nói, thay vì chỉ dựa vào hành động của họ.

Ví dụ thực tế về marketing sử dụng sentiment analysis

Các marketer có thể sử dụng sentiment analysis như thế nào trong thực tế? Hãy cùng xem hai ví dụ thực tế về sentiment analysis.

British Airways Holidays

British Airways Holidays, một nhà cung cấp gói kỳ nghỉ, đã sử dụng sentiment analysis để hiểu cơ sở dữ liệu lớn các đánh giá của khách hàng.

Sử dụng công cụ sentiment analysis với NLP, công ty đã đánh giá cảm xúc và tâm trạng của khách hàng trên một lượng lớn đánh giá.

Công ty dùng dữ liệu này để hiểu điều gì khiến khách hàng trở thành những người ủng hộ trung thành. Sau đó, các nhóm nội bộ sử dụng nó để cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Kết quả? Một cách tiếp cận chủ động với các khiếu nại của khách hàng. Và một phương pháp hiệu quả hơn để giải quyết các vấn đề.

Divante

Divante (nay là Cloudflight Poland), một công ty phát triển phần mềm thương mại điện tử, đã dùng sentiment analysis để tìm kiếm và tương tác với khách hàng tiềm năng.

Đầu tiên, công ty tìm kiếm trên các nền tảng mạng xã hội các keyword liên quan. Sau đó, xác định các khách hàng tiềm năng đang tích cực cân nhắc phát triển phần mềm.

Dựa trên dữ liệu này, Divante đã khởi động một chiến dịch Outreach để phản hồi những khách hàng tiềm năng đó. Và giúp tăng nhận diện thương hiệu cũng như doanh số.

Cách triển khai Sentiment Analysis trong chiến lược marketing của bạn

Hãy dùng hướng dẫn ngắn gọn này để tích hợp sentiment analysis vào chiến lược marketing của nhóm bạn.

Thu thập dữ liệu

Một cách là yêu cầu dữ liệu trực tiếp từ khách hàng qua khảo sát hoặc biểu mẫu phản hồi.

Cách khác là xem xét các bài đăng mạng xã hội công khai, đề cập trên báo chí và bài viết trên diễn đàn thảo luận. Khi bạn chưa chắc diễn đàn hoặc nền tảng nào để phân tích, hãy dùng One2Target.

Là công cụ phân tích đối tượng, One2Target giúp bạn hiểu khách hàng là ai và họ dành thời gian ở đâu. Nó cũng tiết lộ thông tin nhân khẩu học, kinh tế xã hội và sở thích.

Mở công cụ từ menu thả xuống ".Trends" trong Semrush. Nhập một domain. Và nhấn "Analyze".Analyze."

Nhấn vào tab "Behavior" tab. And scroll to the "Social Media" chart.

Tại đây, bạn có thể thấy nền tảng mạng xã hội nào được đối tượng thương hiệu truy cập nhiều nhất. Khi đã biết nền tảng ưa thích của đối tượng, bạn biết nên tập trung phân tích dữ liệu và lắng nghe mạng xã hội ở đâu.

Phần dưới, chúng ta sẽ xem cách phân tích sentiment trên các nền tảng.

Thực hiện phân tích Market Sentiment

Dùng nghiên cứu đối tượng để chọn công cụ phân tích market sentiment. Chọn công cụ có thể theo dõi các website, diễn đàn và mạng xã hội nơi đối tượng mục tiêu của bạn target audience dành thời gian.

Công cụ Media Monitoring theo dõi thương hiệu, sản phẩm, keyword và đối thủ cạnh tranh. Và sử dụng NLP để xử lý văn bản và phân tích sentiment.

Sau khi cài đặt ứng dụng, nhấn "Get Started" để thiết lập tìm kiếm." để thiết lập tìm kiếm. Nhập thương hiệu, tên hoặc keyword để theo dõi.

Hãy lấy "OpenAI" làm ví dụ.

Gõ “OpenAI” vào ô “Monitor this brand”. Sau đó, thêm các hồ sơ mạng xã hội bạn muốn phân tích.

Nhấn vào nút "Create Query" để phân tích các đề cập trực tuyến.

Chọn tab "Analytics" và kéo xuống để xem biểu đồ "Sentiment". Xem phân tích chi tiết về cảm xúc tích cực, tiêu cực và trung tính. Bạn cũng có thể xem biểu đồ cảm xúc theo thời gian." tab and scroll down to view the "Sentiment" chart. Xem phân tích chi tiết về cảm xúc tích cực, tiêu cực và trung lập. Bạn cũng có thể xem biểu đồ cảm xúc theo thời gian.

Để xem nguồn dữ liệu tạo nên các biểu đồ này, nhấn vào tab "Mentions".

Tại đây, bạn có thể xem danh sách đầy đủ các đề cập tích cực và tiêu cực về keyword, brand hoặc người mà bạn đang theo dõi.

Sử dụng menu "Filters" để lọc theo nguồn, sentiment và các yếu tố khác. Các bộ lọc này giúp bạn tập trung phân tích trải nghiệm khách hàng trên các nền tảng cụ thể hoặc chủ đề nhất định.

Áp dụng phân tích của bạn

Dùng những mẹo sau để tích hợp kết quả vào chiến lược của bạn:

• Đặt mục tiêu marketing dựa trên sentiment: Xác định điểm số sentiment khách hàng hiện tại (ví dụ: 75% tích cực và 25% tiêu cực). Quyết định mức tăng sentiment tích cực bạn muốn đạt được và thời hạn hoàn thành. Thông thường, 80% tích cực được xem là sentiment khách hàng tốt, theo nguồn từ LiveVox..
• Chọn hướng tiếp cận: Tập trung vào các kênh có khả năng tạo ảnh hưởng lớn nhất. Ví dụ, thiết kế chiến dịch cho các kênh mà bạn có thể tăng sentiment tích cực nhiều nhất.
• Điều chỉnh và lặp lại chiến lược: Đo lường sentiment định kỳ (ví dụ: hàng tuần hoặc hàng tháng) và so sánh với kỳ trước. Dùng kết quả để điều chỉnh chiến lược và tiếp tục tiến bộ.

Thực hành tốt nhất khi phân tích Sentiment

Chọn công cụ phân tích Sentiment phù hợp

Có rất nhiều công cụ phân tích sentiment, từ insights về đối tượng và phân tích khách hàng đến các nền tảng giám sát media và brand.

Làm sao bạn biết công cụ nào phù hợp nhất với nhu cầu của mình?

Hãy cân nhắc các yếu tố sau:

• Bạn cần phân tích loại dữ liệu nào? Bạn có dự định nhập các khảo sát hoặc biểu mẫu phản hồi không?
• Bạn cần theo dõi những website, bài blog, diễn đàn, trang tin tức hay nền tảng mạng xã hội nào?
• Bạn cần phân tích loại entity nào: brand, product, keyword hay người?
• Bạn có cần phân tích đối thủ cạnh tranh không?

Ghi lại nhu cầu của bạn rồi đối chiếu với danh sách tính năng khi chọn công cụ phân tích sentiment.

Mẹo chuyên gia

Hãy thử ứng dụng Brand Monitoring để theo dõi và phân tích sentiment toàn diện. Công cụ này theo dõi các Brand Mention trên các trang tin tức và mạng xã hội, đồng thời cung cấp các chỉ số chi tiết như sentiment, reach và social engagement.

Áp dụng phân tích ngữ cảnh để nâng cao khả năng hiểu sentiment

Ngôn ngữ con người có thể rất phức tạp. Một từ có thể mang bốn ý nghĩa hoàn toàn khác nhau. Đó là lý do bạn cần chọn công cụ có khả năng hiểu được ngữ cảnh.

Các công cụ sử dụng thuật toán NLP có thể hiểu cách bộ não con người hình thành các mẫu ngôn ngữ. Chúng áp dụng phân tích ngữ cảnh và cho ra kết quả chính xác hơn.

Đảm bảo Thực hành Đạo đức và Bảo mật trong Phân tích Cảm xúc

AI và NLP là những công cụ mạnh mẽ. Nhưng trong một số trường hợp, chúng có thể tạo ra các thiên kiến ảnh hưởng đến cách phân tích ngôn ngữ. Những thiên kiến này có thể hiểu sai cảm xúc khách hàng hoặc bỏ qua các phát biểu như không liên quan hoặc trung lập.

Sử dụng các mô hình machine learning đáng tin cậy có thể giúp tránh những vấn đề này. Đồng thời, việc thường xuyên kiểm tra dữ liệu thủ công cũng giúp xác nhận cảm xúc chính xác và không có vấn đề đạo đức.

Biến những hiểu biết thành hành động với Marketing phân tích cảm xúc

Để hiểu khách hàng thực sự cảm nhận thế nào về thương hiệu hoặc sản phẩm của bạn, hãy sử dụng giải pháp phân tích cảm xúc.

Với giải pháp phù hợp, bạn sẽ hiểu được nhiều hơn những gì khách hàng nói. Bao gồm cách đáp ứng nhu cầu, xây dựng mối quan hệ sâu sắc hơn và cuối cùng là cải thiện lòng trung thành cũng như giá trị trọn đời của khách hàng.

Với công cụ Media Monitoring và One2Target bạn sẽ khám phá được cảm nhận của khách hàng về thương hiệu, sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn.

Hãy bắt đầu phân tích cảm xúc xung quanh thương hiệu của bạn và theo dõi sự thay đổi theo thời gian để có những hiểu biết sâu sắc hơn, từ đó tăng sự hài lòng, giữ chân khách hàng và doanh thu.