vi
en
Trong thời đại số hóa hiện nay, việc hiểu rõ cảm xúc và ý kiến của khách hàng là vô cùng quan trọng đối với sự phát triển bền vững của doanh nghiệp. Sentiment Analysis (phân tích cảm xúc) đã nổi lên như một công cụ hữu ích giúp các doanh nghiệp nắm bắt được những phản hồi từ khách hàng một cách nhanh chóng và hiệu quả. Bài viết này của FPT.AI sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về Sentiment Analysis, cách thức hoạt động của nó và những lợi ích nổi bật mà nó mang lại.
Sentiment Analysis là gì?
Sentiment Analysis (phân tích cảm xúc) là quá trình sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP), học máy (Machine Learning – ML), và phân tích dữ liệu để xác định và phân loại cảm xúc (tích cực, tiêu cực, trung tính) ẩn chứa trong văn bản. Mục tiêu của Sentiment Analysis là hiểu rõ cảm xúc và thái độ của người dùng hoặc cộng đồng đối với một sản phẩm, dịch vụ, hoặc chủ đề nhất định.
Các ứng dụng hiện tại của Sentiment Analysis bao gồm:
- Theo dõi cảm nhận của khách hàng trên mạng xã hội để đánh giá mức độ hài lòng với thương hiệu hoặc sản phẩm.
- Phân tích phản hồi khách hàng qua email, chat, và các đánh giá trực tuyến để cải thiện dịch vụ.
- Đo lường hiệu quả chiến dịch tiếp thị, dựa trên cảm xúc của người dùng đối với các quảng cáo và nội dung truyền thông.
- Phát hiện sớm khủng hoảng thương hiệu bằng cách phân tích cảm xúc tiêu cực tăng đột biến trên các kênh truyền thông.
- Đánh giá sản phẩm hoặc dịch vụ mới, giúp doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược phát triển dựa trên phản hồi của người dùng.
- Phân tích đối thủ cạnh tranh, để hiểu cách khách hàng cảm nhận về các sản phẩm hoặc dịch vụ của đối thủ.
- Theo dõi xu hướng thị trường và phát hiện cơ hội kinh doanh dựa trên phản hồi tích cực hoặc tiêu cực về các sản phẩm tương tự.
- Cải thiện trải nghiệm khách hàng bằng cách phát hiện những vấn đề cụ thể và kịp thời phản hồi.
>>> XEM THÊM VỀ CÔNG NGHỆ KHÁC: Generative AI là gì? Xu hướng công nghệ AI tạo sinh 2024
Cơ chế hoạt động của Sentiment Analysis
Sentiment Analysis hoạt động bằng cách sử dụng các thuật toán học máy như bộ phân loại Naive Bayes, cây quyết định hoặc mô hình mạng nơ-ron nhân tạo. Để hiểu rõ chi tiết hơn về cơ chế hoạt động của nó, sau đây sẽ là các bước chính của cơ chế:
Thu thập dữ liệu (Data Collection)
Dữ liệu văn bản được thu thập từ các nguồn như mạng xã hội, diễn đàn, đánh giá sản phẩm, email, hay các tài liệu khác. Bước này rất quan trọng để có đủ thông tin cho phân tích cảm xúc.
Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing)
Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing) là bước quan trọng trong việc chuẩn bị dữ liệu thô trước khi đưa vào các mô hình học máy hoặc phân tích. Mục tiêu của quá trình này là làm sạch, chuyển đổi, và tổ chức dữ liệu để đảm bảo dữ liệu có chất lượng cao và dễ dàng xử lý. Dưới đây là các bước chính trong quá trình tiền xử lý dữ liệu:
- Mã hóa (Tokenization): Văn bản được chia nhỏ thành các từ, cụm từ hoặc câu. Mỗi đơn vị này được gọi là “token,” giúp hệ thống dễ dàng phân tích hơn.
- Xóa bỏ từ không cần thiết (Stop Words Removal): Các từ phổ biến như “và,” “nhưng,” “là” không mang nhiều giá trị về mặt cảm xúc thường được loại bỏ.
- Bổ đề ngôn ngữ (Lemmatization): Các từ được chuyển về dạng gốc của chúng, ví dụ “chạy” và “chạy nhanh” đều trở về từ gốc “chạy.” Điều này giúp hệ thống hiểu chính xác nghĩa của từ mà không bị ảnh hưởng bởi dạng biến thể của nó.
- Chuẩn hóa dữ liệu (Normalization): Chuyển đổi các ký tự viết hoa về chữ thường, xử lý dấu câu, và các ký tự đặc biệt để tránh hiểu nhầm ngữ nghĩa.
>>> XEM THÊM: Công nghệ OCR là gì? Cách OCR giúp MB Bank và Grab số hoá thành công
Trích xuất đặc trưng (Feature Extraction)
Sau khi dữ liệu đã được xử lý, bước tiếp theo là trích xuất các đặc trưng từ văn bản. Điều này có thể bao gồm:
- Vector hóa từ ngữ (Word Vectorization): Sử dụng các phương pháp như Bag of Words (BOW) hoặc TF-IDF để biến các từ thành dạng số có thể xử lý bằng thuật toán.
- Embedding (Tích hợp từ ngữ): Sử dụng các mô hình như Word2Vec hoặc GloVe để tạo ra các vector từ nhúng, biểu diễn từ ngữ trong không gian số với ngữ cảnh của chúng.
Áp dụng mô hình phân loại (Classification Model Application)
Áp dụng mô hình phân loại (Classification Model Application) là quá trình sử dụng các mô hình học máy để gán nhãn hoặc phân loại các mẫu dữ liệu vào các nhóm hoặc lớp khác nhau. Mục tiêu của mô hình phân loại là dự đoán nhãn của dữ liệu chưa biết dựa trên các mẫu đã học từ dữ liệu huấn luyện. Có 2 loại mô hình:
- Mô hình học máy (Machine Learning): Các thuật toán như Naive Bayes, SVM (Support Vector Machine), hoặc các mô hình học sâu (Deep Learning) như LSTM và BERT được sử dụng để phân loại văn bản theo cảm xúc (tích cực, tiêu cực, hoặc trung tính).
- Mô hình học sâu (Deep Learning): Các mô hình tiên tiến hơn như BERT, Transformer có khả năng hiểu ngữ nghĩa phức tạp và ngữ cảnh của văn bản để phân loại chính xác hơn.
Đánh giá và hiệu chỉnh mô hình (Model Evaluation & Tuning)
Sau khi được xây dựng hoàn chỉnh, mô hình sẽ được đánh giá qua các chỉ số như độ chính xác (Accuracy), độ nhạy (Recall), độ chính xác của từng lớp (Precision) và điểm F1 (F1 Score). Nếu mô hình chưa đạt yêu cầu, nó sẽ được hiệu chỉnh thông qua việc điều chỉnh tham số hoặc thử nghiệm với các thuật toán khác.
Triển khai và sử dụng (Deployment & Application)
Khi mô hình đạt yêu cầu, nó sẽ được triển khai và áp dụng trong các ứng dụng thực tế như phân tích phản hồi khách hàng, theo dõi cảm xúc trên mạng xã hội, hoặc tự động phân loại các đánh giá sản phẩm.
Các dạng Sentiment Analysis chính
Phân tích quan điểm chi tiết (Fine-Grained Sentiment Analysis)
Đây là dạng phân tích cảm xúc cho phép phân loại mức độ cảm xúc theo nhiều cấp độ khác nhau thay vì chỉ dừng lại ở “tích cực” hay “tiêu cực.” Ví dụ, một hệ thống phân loại có thể xác định rằng một bình luận là “rất tích cực,” “tích cực,” “trung tính,” “tiêu cực,” hay “rất tiêu cực”. Sau đây là một ví dụ điển hình về phân tích quan điểm chi tiết:
Trong một chiến dịch tiếp thị, người dùng đánh giá sản phẩm trên thang điểm 5 sao. Fine-Grained Sentiment Analysis sẽ diễn giải đánh giá này như sau:
- 5 sao: “Sản phẩm rất tuyệt vời, chất lượng vượt mong đợi” (Rất tích cực).
- 3 sao: “Sản phẩm dùng tạm ổn nhưng không quá đặc biệt” (Trung tính).
- 1 sao: “Hoàn toàn thất vọng, không đáng tiền” (Rất tiêu cực).
Phân tích quan điểm dựa trên khía cạnh (Aspect-Based Sentiment Analysis)
Đây là dạng phân tích mà hệ thống không chỉ xác định cảm xúc chung mà còn phân tích cảm xúc về từng khía cạnh hoặc yếu tố cụ thể của một sản phẩm hoặc dịch vụ. Các khía cạnh này có thể là chất lượng, giá cả, dịch vụ,… Một minh hoạ cụ thể cho phân tích quan điểm dựa trên khía cạnh được thể hiện qua cách một người dùng đánh giá nhà hàn. Nếu người dùng nhận xét “Thức ăn rất ngon nhưng dịch vụ quá chậm”, Aspect-Based Sentiment Analysis sẽ nhận đinh thái độ của khách hàng với Thức ăn là tích cực nhưng với Dịch vụ là tiêu cực.
Phát hiện cảm xúc (Emotion Detection)
Phát hiện cảm xúc là việc xác định các loại cảm xúc cụ thể ẩn chứa trong văn bản, như vui, buồn, giận dữ, lo lắng hoặc sợ hãi, thay vì chỉ xác định mức độ tích cực hay tiêu cực. Ví dụ điển hình về phát hiện cảm xúc là khi một người dùng đăng lên mạng xã hội: “Tôi thực sự phấn khích khi nhận được tin này!”. Hệ thống phát hiện cảm xúc sẽ xác định được thái độ của người này là phấn khích (vui mừng, hạnh phúc).
Phân tích ý định (Intent Analysis)
Phân tích ý định là việc phát hiện mục đích hoặc ý định của người dùng thông qua văn bản. Điều này thường được sử dụng trong các chatbot, trợ lý ảo để xác định hành động mà người dùng muốn thực hiện (mua hàng, hỏi thông tin, yêu cầu hỗ trợ,…). Minh hoạ cho dạng Sentiment Analysis này là khi một người dùng gửi tin nhắn: “Tôi muốn đặt bàn cho bữa tối vào lúc 7 giờ tối hôm nay.” Phân tích ý định sẽ nhận diện ý định đặt bàn và chuyển yêu cầu này đến hệ thống quản lý đặt chỗ.
>>> XEM THÊM: Hướng Dẫn Chuyển Văn Bản Thành Giọng Nói Bằng FPT.AI Voicemaker – FPT AI
Các lợi ích chính của sentiment analysis là gì?
Sentiment Analysis không chỉ giúp doanh nghiệp thu thập và phân tích dữ liệu từ các nguồn như bài đăng trên mạng xã hội, đánh giá sản phẩm, email và nhiều kênh khác, mà còn mang đến cái nhìn sâu sắc về cảm xúc và quan điểm của khách hàng. Bằng cách phân tích các phản hồi cảm xúc, doanh nghiệp có thể tận dụng thông tin này để đưa ra quyết định chiến lược, cải thiện dịch vụ và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh.
Dưới đây là những lợi ích nổi bật mà Sentiment Analysis mang lại cho doanh nghiệp:
- Hiểu rõ hơn về cảm xúc của khách hàng đối với sản phẩm, dịch vụ hoặc thương hiệu.
- Phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn trong trải nghiệm khách hàng để có hành động khắc phục nhanh chóng.
- Cải thiện chiến lược tiếp thị dựa trên phản hồi cảm xúc của người dùng, giúp tối ưu hóa chiến dịch.
- Nâng cao dịch vụ chăm sóc khách hàng bằng cách xử lý kịp thời các phản hồi tiêu cực.
- Đo lường hiệu quả của sản phẩm hoặc dịch vụ mới bằng cách phân tích cảm xúc và phản hồi sau khi ra mắt.
- Giảm nguy cơ khủng hoảng truyền thông thông qua giám sát cảm xúc tiêu cực trong các cuộc trò chuyện trực tuyến.
- Đưa ra quyết định dữ liệu chính xác hơn bằng cách dựa trên phân tích cảm xúc từ người dùng thực tế.
- Phân tích đối thủ cạnh tranh để hiểu khách hàng cảm nhận thế nào về sản phẩm của đối thủ.
- Tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng thông qua phản hồi trực tiếp, giúp điều chỉnh sản phẩm/dịch vụ.
- Dự đoán xu hướng thị trường, giúp doanh nghiệp nắm bắt cơ hội kinh doanh mới từ sự thay đổi cảm xúc người tiêu dùng.
>>> XEM THÊM: Cách tạo chatbot đa kênh dễ dàng, thuận tiện bằng FPT AI Chat
Tận dụng Sentiment Analysis để đột phá vận hành với FPT AI Engage
FPT AI Engage là giải pháp Trợ lý ảo tổng đài thông minh ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) do FPT Smart Cloud phát triển, được triển khai rộng rãi tại các trung tâm chăm sóc khách hàng (CSKH) của nhiều doanh nghiệp lớn tại Việt Nam. Ứng dụng công nghệ Sentiment Analysis (phân tích cảm xúc), FPT AI Engage đã được vinh danh tại giải thưởng quốc tế uy tín Asian Technology Excellence Awards trong hạng mục Công nghệ Trí tuệ Nhân tạo. Điều này đã khẳng định vị thế của giải pháp là một trong những Trợ lý ảo AI hàng đầu.
Với khả năng tự động hóa toàn diện, FPT AI Engage có thể xử lý mượt mà cả các cuộc gọi đi (Outbound calls) và cuộc gọi đến (Inbound calls), đồng thời tích hợp tính năng chuyển tiếp cuộc gọi thông minh (Smart IVR) với độ chính xác lên đến 92%. Được hỗ trợ bởi các công nghệ trí tuệ nhân tạo tiên tiến như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), tổng hợp giọng nói, nhận diện giọng nói, quản lý hội thoại và phân tích cảm xúc, FPT AI Engage có khả năng hoạt động hiệu quả bằng nhiều ngôn ngữ, bao gồm tiếng Việt, tiếng Anh, tiếng Nhật, và tiếng Bahasa Indonesia.
Không chỉ thực hiện những tác vụ đơn giản như trả lời câu hỏi thường gặp hoặc khảo sát ý kiến khách hàng, FPT AI Engage còn có thể xử lý các nhiệm vụ phức tạp hơn, yêu cầu tính chuyên nghiệp cao như tư vấn sản phẩm/dịch vụ, nhắc lịch thanh toán hay thu hồi nợ. Nhờ vào khả năng linh hoạt và tích hợp sâu vào các tổng đài chăm sóc khách hàng, FPT AI Engage đã tạo ra những đột phá quan trọng trong vận hành doanh nghiệp, mang đến trải nghiệm tối ưu cho người dùng cuối.
Hiện nay, giải pháp này đã được triển khai cho hơn 100 doanh nghiệp, tự động hóa hơn 120 triệu cuộc hội thoại mỗi tháng. FPT AI Engage giúp doanh nghiệp tiết kiệm đến 40% chi phí vận hành và tăng 60% năng suất của tổng đài viên. Đây chính là chìa khóa để doanh nghiệp tiến bước trong kỷ nguyên số với hiệu quả vượt trội.
Để hiểu rõ hơn về FPT AI Engage và AI Chatbot, hãy liên hệ với FPT.AI qua đường dây nóng hoặc trực tiếp tại đây:
- Địa chỉ: Tòa FPT, số 10 Phạm Văn Bạch, Phường Dịch Vọng, Quận Cầu Giấy.
- Email: [email protected]
- Hotline:1900 638 399
Tóm lại, Sentiment Analysis là một công cụ mạnh mẽ giúp doanh nghiệp không chỉ hiểu được cảm xúc của khách hàng mà còn tối ưu hóa nhiều khía cạnh trong vận hành và chiến lược kinh doanh. Từ việc nắm bắt tâm lý người dùng, phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn đến việc cá nhân hóa dịch vụ và tăng cường hiệu quả bán hàng, Sentiment Analysis đã trở thành một phần không thể thiếu trong thời đại số. FPT AI Engage là giải pháp tối ưu ứng dụng công nghệ Sentiment Analysis cho các doanh nghiệp. Hãy liên hệ ngay với FPT.AI để có được giải pháp tốt nhất !
>>> XEM THÊM:
