Sentiment Analysis หรือเอไอจำแนกอารมณ์จากข้อความ คือ โมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้ในธุรกิจอย่างแพร่หลาย เพื่อบ่งชี้อารมณ์จากข้อความแสดงความคิดเห็นของลูกค้า ทำให้ธุรกิจรับรู้ความคิดเห็นและเสียงตอบรับจากลูกค้าเพื่อนำไปสู่การพัฒนาและปรับปรุงสินค้าและบริการให้ดียิ่งขึ้น&nbsp;

ปัจจุบันธุรกิจจำนวนมากดำเนินกิจกรรมต่างๆ ผ่านโลกออนไลน์ ทั้งสื่อโซเชียลมีเดีย แอปพลิเคชันร้านค้า หรือแพลตฟอร์มให้บริการ เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถเข้าถึงลูกค้าในช่องทางที่หลากหลายในเวลาเดียวกัน 

สิ่งสำคัญที่สุดที่เราจะได้จากการที่เราสามารถเข้าถึงลูกค้าได้ก็คือ “ข้อมูล” ทั้งที่มาจากคำถามจากลูกค้า และการเเสดงความคิดเห็น ความท้าทายต่อมาคือ ถ้าเรามีการจัดเก็บข้อมูลเหล่านั้นอย่างเป็นระบบ และใช้เทคโนโลยีเอไอเข้ามาช่วย ประโยชน์ที่ตามมามหาศาลก็คือความสามารถในการคาดเดาความรู้สึกของลูกค้าและสามารถพัฒนากลยุทธ์ทางการตลาด เพื่อตอบสนองความต้องการเหล่านั้นได้อย่างทันท่วงที&nbsp;

Sentiment Analysis คืออะไร&nbsp;

Sentiment Analysis หรือมีคำเรียกอีกชื่อหนึ่งว่า Opinion Mining เป็นโมเดลปัญญาประดิษฐ์ชนิดหนึ่ง ที่ใช้กระบวนการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP – Natural Language Processing) ในการบ่งชี้โทนอารมณ์ที่ซ่อนอยู่ในข้อความ เพื่อกำหนดสถานะของอารมณ์ว่าเป็นเชิงบวก เป็นกลาง หรือเป็นลบ โดยการจัดประเภทอารมณ์จะมีอยู่หลายรูปแบบด้วยกัน คือ&nbsp;

สำหรับเอไอจำแนกอารมณ์จากข้อความของ VISAI สามารถแยกอารมณ์ออกมาได้ 3 ระดับ คือเชิงบวก เป็นกลาง และเชิงลบ ซึ่งสามารถวัดค่าอารมณ์ได้ทันทีที่ใส่ข้อความ สามารถลองใช้งานกับข้อความภาษาไทยได้ที่นี่ <a href="https://acp.visai.ai/th/product/sentiment-analysis">Sentiment Analysis</a>

เพื่อให้ง่ายต่อการใช้งานและติดตั้งในธุรกิจ VISAI ได้ทำโมเดลเอไอจำแนกอารมณ์จากข้อความออกมาเป็น 2 รูปแบบ คือ &nbsp;

<b>1. โมเดลพร้อมใช้งาน (Base Model)</b> คือโมเดลที่พัฒนามาจากข้อความรีวิวสินค้าออนไลน์เพื่อวิเคราะห์ความรู้สึกของผู้บริโภค โดยที่ผู้ใช้งานสามารถนำผลลัพธ์ไปใช้ได้ทันที

<b>2. โมเดลกึ่งสำเร็จรูป (Customized AI)</b> สำหรับธุรกิจที่ต้องการสร้างโมเดลด้วยตนเอง เนื่องจากมีข้อมูลในอุตสาหกรรมเฉพาะทาง เช่น กฎหมาย บัญชี การแพทย์ การเงิน สามารถเลือกใช้โมเดลรูปแบบนี้ โดยสามารถทดสอบความแม่นยำ ก่อนนำไปติดตั้งกับระบบในองค์กร ดูรายละเอียดการใช้งานเพิ่มเติมได้ที่<a href="https://acp.visai.ai/th">บริการ AI Cloud Platform</a>

ตัวอย่างการนำ Sentiment Analysis ไปใช้ในธุรกิจ&nbsp;

ส่วนใหญ่จุดประสงค์ของการนำเอไอจำแนกอารมณ์จากข้อความมาใช้คือ เพื่อทำให้เข้าใจลูกค้า ทั้งอารมณ์ ประสบการณ์ ที่มีต่อสินค้าและบริการ รวมถึงแบรนด์ได้อย่างเรียลไทม์ ซึ่งข้อความที่นำมาใช้สามารถเป็นได้ทั้ง รีวิวสินค้าออนไลน์ คอมเมนต์ ทวีต ฟอรัม ความคิดเห็นต่างๆ อีเมล บล็อก บทความข่าว แบบสำรวจ จากนั้นโมเดลจะประมวลและแสดงผลเป็นการให้คะแนนตามวิธีการวัดระดับ เช่น ความพึงพอใจ ความนิยม เป็นต้น ฉะนั้นบริษัทเทคโนโลยีจึงได้มีการนำเอไอจำแนกอารมณ์จากข้อความไปพัฒนาเป็นเครื่องมือสำหรับธุรกิจได้หลายหน่วยงาน ไม่ว่าจะเป็น ฝ่ายบริการลูกค้า ฝ่ายการขายและการตลาด รวมถึงฝ่ายทรัพยากรบุคคล เป็นต้น&nbsp;

การสร้างประสบการณ์ในการบริการลูกค้าที่ดีสามารถช่วยทำให้ธุรกิจเติบโตได้ ยิ่งธุรกิจสามารถตอบสนองความต้องการ หรือแก้ปัญหาให้ลูกค้าได้เร็วเท่าไหร่ ก็ยิ่งเพิ่มโอกาสให้ลูกค้ากลับมาใช้บริการอีกครั้ง เอไอจำแนกอารมณ์จากข้อความสามารถประยุกต์ใช้กับข้อความสนทนาของลูกค้า โดย Machine Learning Algorithm จะจัดลำดับบทสนทนาตามความเร่งด่วนและตามหัวข้อ เช่น หากมีลูกค้าแจ้งปัญหาทางเทคนิคในการติดตั้งสินค้า อัลกอริทึมของเอไอจำแนกอารมณ์จากข้อความสามารถที่จะค้นหาโพสต์ของลูกค้า แล้วแยกส่งไปยังผู้เชี่ยวชาญทางเทคนิคโดยตรง ขณะที่คำถามสอบถามข้อมูลทั่วไปอื่นๆ เช่น การสอบถามราคาสินค้า ราคาค่าส่ง วิธีติดตั้ง ก็จะแยกและส่งไปให้พนักงานบริการลูกค้าเป็นผู้ตอบ เป็นต้น ทำให้ประหยัดเวลาของพนักงานในการคัดกรองข้อมูล เพิ่มประสิทธิภาพการบริการที่แม่นยำ สามารถลดโอกาสที่ลูกค้าจะยกเลิกบริการได้&nbsp;

เป็นกระบวนการสำรวจและรับฟังความคิดเห็นของลูกค้า เพื่อทำความเข้าใจว่าลูกค้ารู้สึกอย่างไรต่อแบรนด์ ข้อมูลเหล่านี้ทำให้ช่วยพัฒนาประสบการณ์ของลูกค้า หรือวางแนวทางแก้ปัญหาให้ลูกค้าได้อย่างเหมาะสม โดยกระบวนการ VOC จะต้องมีการเก็บข้อมูลของลูกค้าเกี่ยวกับประสบการณ์และความคาดหวังที่มีต่อสินค้าหรือบริการของแบรนด์ ซึ่งทำได้หลายวิธี เช่น&nbsp;&nbsp;

เอไอจำแนกอารมณ์จากข้อความจะวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้ และระบุปัญหาใหม่ๆ ที่มีแนวโน้มจะเกิดขึ้นในอนาคต เพื่อแจ้งให้แบรนด์รับทราบและหาทางป้องกันก่อนที่จะเกิดปัญหาใหญ่ขึ้น&nbsp;

เอไอจำแนกอารมณ์จากข้อความสามารถระบุความรู้สึกของลูกค้าที่มีต่อฟีเจอร์ หรือแยกความสนใจของลูกค้าที่มีต่อสินค้าประเภทต่างๆ ว่าลูกค้าสนใจอะไรมากที่สุดได้ ทำให้แบรนด์ทราบว่ามีส่วนไหนที่ควรต้องปรับปรุงเพิ่มเติม ซึ่งอาจจะเป็นข้อมูลที่ไม่เคยรู้หรือคาดไม่ถึงมาก่อน ตัวอย่างเช่น เว็บไซต์ Amazon สามารถให้ลูกค้าคอมเมนต์รีวิวสินค้า แล้วสรุปเป็นระดับต่างๆ โดยแยกตามฟีเจอร์ของสินค้า ทำให้ทราบว่าลูกค้าชื่นชอบฟีเจอร์ไหนเป็นพิเศษ นอกจากนี้ ยังสามารถนำข้อมูลสินค้าชนิดเดียวกันไปเปรียบเทียบกับคู่แข่งในตลาด หรือใช้หาหัวข้อที่ลูกค้าเข้ามาแสดงความคิดเห็นในเชิงลบได้ ทำให้ทีมพัฒนาผลิตภัณฑ์สามารถนำข้อมูลไปใช้ในการวางแผนพัฒนาฟีเจอร์ให้ดียิ่งขึ้น&nbsp;

ตรวจสอบและติดตามการรับรู้ ชื่อเสียง หรือความนิยมของแบรนด์ตามช่วงเวลาที่ต้องการ โดยวิเคราะห์ข้อมูล เช่น ข่าว บล็อก วิดีโอ ทวิตเตอร์ รีวิว รูปภาพ คอมเมนต์ จากแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย เว็บกระทู้ หรือคอมมูนิตี้ที่เกี่ยวข้อง ว่าลูกค้าพูดถึงแบรนด์ของเราในแง่บวกหรือลบอย่างไรบ้าง นอกจากนี้ยังสามารถวิเคราะห์ข้อมูลของคู่แข่ง เพื่อช่วยให้แบรนด์สามารถนำไปวางแผนการเปิดตัวสินค้าหรือบริการใหม่ เพื่อสร้างความเชื่อมั่นให้กับแบรนด์ หรือเข้าไปยับยั้งและลดโอกาสที่จะเกิดการรีวิวในเชิงลบผ่านสื่อโซเชียลมีเดียได้ทัน ซึ่งปัจจุบัน มีเว็บไซต์ได้นำเอไอจำแนกอารมณ์จากข้อความเข้าไปพัฒนาแอปพลิเคชันที่ช่วยมอนิเตอร์แบรนด์และสื่อโซเชียลมีเดียมากมาย เช่น Brandwatch,&nbsp; Hootsuite, Google Alerts เป็นต้น&nbsp;

เอไอจำแนกอารมณ์จากข้อความสามารถช่วยแบรนด์ในการระบุเทรนด์ วิเคราะห์คู่แข่ง ประเมินความสำเร็จของแคมเปญการตลาด และตรวจสอบตลาดใหม่ๆ เช่น ใช้วิเคราะห์รีวิวสินค้าหรือบริการของคู่แข่งว่าลูกค้าชอบหรือไม่ชอบอะไร เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกในการทำแคมเปญการตลาด และการเลือกข้อความที่จะสื่อสารที่ตรงใจลูกค้ามากขึ้น นอกจากนี้ ยังสามารถประยุกต์ใช้ในการทำรายงานการตลาด เช่น การใช้วิเคราะห์ข้อมูลในอุตสาหกรรมตลาดอสังหาริมทรัพย์ เพื่อเผยให้เห็นว่ามีพื้นใดที่มีกลุ่มคนในวงการกล่าวถึงในแง่บวก ซึ่งนำมาใช้ในการวางแผนการลงทุนในพื้นที่ใหม่ๆ เพื่อสร้างความได้เปรียบก่อนใครในตลาดได้&nbsp;

ประโยชน์ของ Sentiment Analysis ในการนำไปใช้ทางธุรกิจ

&nbsp;การใช้เอไอจำแนกอารมณ์จากข้อความมีประโยชน์ต่อธุรกิจมากมาย โดยเฉพาะในเรื่องการทำความเข้าใจลูกค้าให้ดีขึ้น&nbsp;

1. วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกได้อย่างเรียลไทม์&nbsp;&nbsp;

การเรียนรู้ของ Machine Learning จะช่วยวิเคราะห์อารมณ์จากข้อความของลูกค้าอัตโนมัติ ทำให้ธุรกิจได้ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ซึ่งมีประโยชน์อย่างมากในการระบุถึงปัญหาของลูกค้าที่ต้องการแก้ไขทันที เช่น หากแบรนด์เกิดมีเรื่องกระแสในแง่ลบบนโซเชียลมีเดีย ก็สามารถที่จะรู้ได้ทันที พร้อมที่จะจัดการปัญหาที่เกิดขึ้น หรือหากมีลูกค้าแสดงความไม่พอใจเรื่องใดเรื่องหนึ่ง แล้วมีลูกค้าอีกคนเข้ามาแสดงความเห็นในเรื่องเดียวกัน ก็สามารถที่จะแจ้งเตือนให้พนักงานรีบเข้าแก้ไขปัญหาให้กับลูกค้า เพื่อไม่ให้เกิดเรื่องราวบานปลาย ทำให้พนักงานติดตามปัญหาของลูกค้าได้ทันสถานการณ์ มีเวลาเหลือในการนำข้อมูลเชิงลึกที่ได้ไปวิเคราะห์ เพื่อพัฒนาความสามารถในการให้บริการ หรือวางแผนกลยุทธ์การตลาดต่อไป&nbsp;

2. ประมวลผลข้อมูลได้ในปริมาณมาก&nbsp;

สามารถรวบรวมข้อมูลแบบ Unstructured Data ในปริมาณมาก จากแหล่งที่มาต่างๆ เช่น ข้อมูลรีวิวสินค้าบนโซเชียลมีเดียหลายแพลตฟอร์ม เมื่อต้องมาทำงานกับข้อความ บางทีเกิน 100 ข้อความ ก็ทำให้ต้องใช้เวลาทำงานกับข้อมูลเยอะแล้ว แต่หากเรามีเครื่องมือจัดการความคิดเห็นของลูกค้าที่สามารถป้อนข้อมูลรีวิวหลายร้อยรายการ เอไอจำแนกข้อความจะช่วยแยกข้อความรีวิวออกมาให้ตามประเภทของอารมณ์ ทำให้พนักงานเข้าใจว่าลูกค้ามีความคิดเห็นต่อสินค้าของแบรนด์อย่างไรได้เร็วขึ้น&nbsp;&nbsp;

3. ได้ข้อมูลที่น่าเชื่อถือ วิเคราะห์โดยปราศจากอคติ&nbsp;

อารมณ์เป็นสิ่งที่มีความเป็นส่วนบุคคลมาก หากเราให้คนเป็นผู้ตีความหมาย เรามักจะยึดโยงการให้ความหมายจากประสบการณ์และอคติส่วนตัวโดยไม่รู้ตัว ยกตัวอย่างเช่น 

ลูกค้าให้ความคิดเห็นมาว่า “ทำงานเสร็จไว แต่ไม่ถูกเลย!” เราควรจะตีความอารมณ์จากข้อความนี้ว่าเป็นเขิงบวก หรือเชิงลบ?&nbsp;

ประโยคนี้ให้อารมณ์ทั้งเชิงบวก ในเรื่องการทำงานของสินค้าหรือบริการ และให้อารมณ์เชิงลบ ในเรื่องราคา หากให้คนเป็นผู้วิเคราะห์อาจตัดสินว่าประโยคนี้เป็นเชิงบวกอย่างเดียว หากเน้นเรื่องสินค้าหรือบริการ หรือเชิงลบอย่างเดียว หากเน้นเรื่องราคา แต่ถ้าเราให้เอไอจำแนกอารมณ์จากข้อความช่วยวิเคราะห์ เอไอจะมีกระบวนการวิเคราะห์โดยใช้เกณฑ์ที่สม่ำเสมอในการสร้างข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำมากขึ้น เช่น เราสามารถฝึกโมเดล Machine Learning ให้จดจำข้อความที่สามารถแสดงอารมณ์สองด้านทั้งเชิงบวกและเชิงลบในประโยคเดียวออกมาได้พร้อมกัน เอไอจะคำนวณค่าอารมณ์โดยรวมว่าเป็นกลาง แต่ยังติดตามรายละเอียดของอารมณ์นั้นไว้&nbsp;

แนวทางการเลือกใช้ Sentiment Analysis

สิ่งที่ต้องคำนึงถึงเมื่อธุรกิจตัดสินใจเลือกใช้บริการเอไอจำแนกอารมณ์จากข้อความ ไม่ได้มีแค่เรื่องกระบวนการทำงานกับ Spreadsheet หรือ Excel ที่ใช้เวลานานเพียงอย่างเดียว แต่ยังมีปัจจัยอื่นๆ ที่สามารถเอามาพิจารณาได้อยู่หลายด้าน คือ&nbsp;

1. ความแม่นยำ&nbsp;&nbsp;

โดยทั่วไป ข้อความแสดงความคิดเห็นของลูกค้าส่วนใหญ่มักอยู่ในช่องทางโซเชียลมีเดีย ดังนั้นจึงควรเลือกเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถเข้าใจภาษาของมนุษย์ได้เป็นอย่างดี และวิเคราะห์ข้อความที่มนุษย์เขียนขึ้นได้อย่างแม่นยำ ลองมองหาเทคโนโลยีที่พูดถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ หรือ NLP ซึ่งสามารถทำความเข้าใจภาษาของมนุษย์ได้ดี&nbsp;&nbsp;

2. การใช้งานและติดตั้งระบบ&nbsp;&nbsp;

ก่อนอื่นต้องศึกษาข้อมูลว่า เอไอจำแนกอารมณ์จากข้อความที่เลือกใช้นั้นต้องให้พนักงานเรียนรู้การใช้เครื่องมือก่อนหรือไม่ เพราะเครื่องมือ NLP ไม่ได้สร้างขึ้นมาในลักษณะแบบเดียวกัน เครื่องมือบางตัวต้องการข้อมูลที่มาใช้ในการเทรนโมเดลก่อนจะเริ่มใช้งาน เพื่อให้ Machine Learning Algorithm มีความเข้าใจข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงของแต่ละอุตสาหกรรม เช่น ธุรกิจค้าปลีก การเงิน บัญชี กฎหมาย เป็นต้น จึงควรเลือกเครื่องมือ ที่สามารถเชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มของธุรกิจที่มีอยู่ง่าย หรือติดต่อผู้เชี่ยวชาญที่ให้บริการเครื่องมือง่ายด้วย

3. ชุดข้อมูลที่ใช้

ลองทดสอบกับข้อมูลของธุรกิจที่มีอยู่ ว่าเครื่องมือที่กำลังจะตัดสินใจใช้สามารถรองรับข้อมูลที่มาจากแหล่งหลายที่มา หรือใช้งานหลายภาษาได้หรือไม่ เช่น ข้อความในโซเชียลมีเดีย บทสนทนาในระบบแชต แบบสำรวจ หรือข้อความขนาดยาวอย่างบทความ หากข้อความมีการใช้สัญลักษณ์ อีโมจิ หรือภาษาต่างประเทศ อาจจะต้องมีการทำความสะอาดข้อมูลก่อนที่จะนำไปใช้เทรนโมเดล และหากธุรกิจมีชุดข้อมูลที่มีแนวโน้มว่าจะเพิ่มปริมาณมากขึ้นเรื่อยๆ ควรสอบถามกับทีมงานว่าเครื่องมือที่เลือกใช้นั้นสามารถรองรับข้อมูลในอนาคตได้หรือไม่ เพื่อป้องกันการทำงานของระบบที่ช้าลงหรือไม่เสถียร&nbsp;

4. มีการจัดทำผลรายงานที่ใช้งานง่าย&nbsp;&nbsp;

หน้าระบบและการแสดงผลของข้อมูลควรมีหน้าตาที่ใช้งานง่าย ไม่ซับซ้อน เพื่อให้พนักงานในบริษัทสามารถใช้งานได้ด้วยตัวเอง เพราะหากระบบมีความซับซ้อนมากเท่าไหร่ การจะกระตุ้นพนักงานให้หัดใช้เครื่องมือก็ทำได้ไม่เต็มประสิทธิภาพเท่าที่ควร

5. ต้นทุนและระยะเวลาในการติดตั้ง&nbsp;&nbsp;

พิจารณาราคาว่าสอดคล้องกับงบประมาณหรือไม่ และรูปแบบของเครื่องมือ ว่าเป็นโมเดลสำเร็จรูปที่พร้อมใช้งานแล้ว หรือต้องเทรนโมเดลด้วยตนเอง เพราะอาจจะต้องประเมินระยะเวลาที่ใช้ตั้งแต่การเตรียมข้อมูลเพื่อเทรนโมเดล จนถึงวันที่พร้อมติดตั้งใช้งานในองค์กรด้วยว่าสอดคล้องกับแผนธุรกิจที่วางไว้หรือไม่ นอกจากนี้ ผู้ให้บริการเครื่องมือควรจะมีการจัดทำคู่มือ เพื่อให้ลูกค้ามั่นใจว่าจะสามารถใช้งาน หรือแก้ไขปัญหาเบื้องต้นด้วยตนเองได้&nbsp; &nbsp;&nbsp;

ทั้งหมดนี้ ก็เป็นความรู้เบื้องต้นของเอไอจำแนกอารมณ์จากข้อความ ซึ่งโมเดล Sentiment Analysis ของ VISAI มีความเชี่ยวชาญ NLP ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติได้อย่างแม่นยำ และเรายังออกแบบโมเดลให้ธุรกิจเลือกใช้ได้ตามความเหมาะสม ทั้งแบบโมเดลพร้อมใช้งาน ที่ทีมงานเทรนโมเดลมาให้เรียบร้อยแล้ว พร้อมให้ธุรกิจนำข้อมูลมาทดสอบและติดตั้งได้เลย หรือโมเดลแบบกึ่งสำเร็จรูป สำหรับธุรกิจที่ต้องการนำข้อมูลมาเทรนโมเดลเอง เพื่อให้สอดคล้องกับข้อมูลที่มีอยู่ได้ ทำให้มีความสะดวกในการสร้างโมเดลปัญญาประดิษฐ์ และเชื่อมต่อกับระบบที่มีอยู่ง่ายผ่าน API Key สามารถปรึกษาทีมงานและทดลองใช้งานผ่านหน้าเว็บไซต์ได้เลยที่ <a href="https://acp.visai.ai/th/product/sentiment-analysis">VISAI เอไอจำแนกอารมณ์จากข้อความ</a>

Sentiment Analysis เอไอจำแนกอารมณ์จากข้อความ