Vén màn bí mật Công nghệ phân tích sentiment của các Social Listening tool

Bài viết này là một trong serie các bài viết cho thấy bức tranh thực sự về cách hoạt động của Buzzmetrics, một giải pháp lắng nghe và phân tích mạng xã hội đang được dùng để theo dõi các chiến dịch và thương hiệu quản lý bởi các tập đoàn lớn.

Bài viết này là một trong serie các bài viết cho thấy bức tranh thực sự về cách hoạt động của Buzzmetrics, một giải pháp lắng nghe và phân tích mạng xã hội đang được dùng để theo dõi các chiến dịch và thương hiệu quản lý bởi các tập đoàn lớn Coca-Cola, Unilever, Mead Johnson và các Agencies global như Ogilvy, Maxus, Leo Burnett, Phibious, Performics… tại Việt Nam.

TẠI SAO ĐO LƯỜNG SENTIMENT (CẢM XÚC NGƯỜI TIÊU DÙNG) LẠI QUAN TRỌNG TRONG VIỆC QUẢN LÝ CHIẾN DỊCH VÀ THƯƠNG HIỆU?

Khả năng phân tích sentiment là một công nghệ quan trọng phải có của các social media tool. Việc phân tích sentiment, nói một cách dễ hiểu, là lắng nghe và thấu hiểu những gì đang được nói về thương hiệu và chiến dịch trên các phương tiện truyền thông xã hội, nói như thế nào, tốt hay xấu, và tốt về mặt nào, xấu về mặt nào. Như vậy, để đo lường sentiment, thảo luận sẽ được chia thành thảo luận Tích cực, Tiêu cực, Trung lập và Hỗn hợp. Sự tương quan giữa số lượng của từng loại thảo luận này sẽ nói lên thái độ chung của người dùng trên các kênh social media đối với thương hiệu hoặc chiến dịch.

  • Giúp Brand nắm được tình hình thị trường: Thông qua sentiment, các brand manager có thể nhanh chóng có được cái nhìn tổng quan về thái độ của khách hàng đối với thương hiệu của mình tại một thời điểm nhất định hoặc trong một khoảng thời gian nhất định. Hơn thế nữa, việc phân tích sentiment còn chỉ ra những điểm mạnh, điểm yếu của thương hiệu hoặc sản phẩm trong mắt người dùng, những mặt nào đang được đánh giá cao và những gì đang là tiêu điểm của thảo luận tiêu cực.

Ngoài ra, việc theo dõi sự thay đổi của sentiment trong một khoảng thời gian dài sẽ nói lên sức khỏe của thương hiệu (Brand health), giúp các brand manager và các marketer phần nào đánh giá lại hiệu quả hoạt động của các chiến dịch marketing và đưa ra định hướng cho các chiến dịch trong tương lai.

sentiment _stm-trend_2
  • Giúp Agency quản lý thương hiệu phản hồi: Nắm được những khía cạnh được đánh giá cao của thương hiệu/sản phẩm và có được thông tin nhanh chóng về các thảo luận tiêu cực (ở đâu, mang nội dung gì) cho phép agency có thể đến tận nơi thảo luận được viết để phản hồi kịp thời. Việc này không những giúp nâng cao hiệu quả hoạt động của agency mà còn giúp agency và brand chủ động hơn trong việc ngăn ngừa và xử lý khủng hoảng (crisis).
sentiment _Untitled2_3

CÁC SOCIAL LISTENING TOOL ĐO LƯỜNG SENTIMENT NHƯ THẾ NÀO?

Hiện nay có 2 phương pháp chính được dùng để đo lường sentiment:

  • Automated sentiment scoring (đo lường sentiment tự động)
  • Manual sentiment scoring (đo lường sentiment bằng con người)

Mỗi phương pháp đều có những ưu, nhược điểm nhất định mà bài viết sẽ đi sâu vào phân tích dưới đây:

1. Automated sentiment scoring (phương pháp đo lường sentiment tự động)

Việc đo lường sentiment tự động được thực hiện dựa trên việc sử dụng công nghệ để nhận diện từ khóa và xét chúng trong những mối quan hệ ngữ nghĩa với các từ khác trong câu.

Ưu điểm:

Việc phân loại sentiment hoàn toàn tự động cho phép xử lý toàn bộ các thảo luận một cách nhanh chóng, đồng thời tiết kiệm thời gian và chi phí.

Nhược điểm:

Công nghệ nhận diện ngôn ngữ sẽ dẫn đến có những trường hợp phân loại không chính xác do 4 nguyên nhân chính:

  • Ngữ cảnh: Một từ có thể mang ý nghĩa tích cực hoặc tiêu cực trong từng hoàn cảnh khác nhau.
  • Sự nhập nhằng của sentiment: Một câu dù chứa từ khóa tích cực hoặc tiêu cực thì cũng chưa hẳn thể hiện sentiment. Ngược lại, một câu không chứa từ khóa tích cực hoặc tiêu cực nào lại có thể mang một sắc thái nhất định.
  • Sự mỉa mai: Các công cụ đo lường sentiment tự động sẽ không thể phân biệt được đâu là từ mang ý nghĩa thông dụng và từ mang ý nghĩa mỉa mai.
  • Từ lóng, từ địa phương, từ viết tắt, ngôn ngữ chat,…: Với sự phong phú của ngôn ngữ nói chung, và tiếng Việt nói riêng, thì các Social listening tool dù có hiện đại đến đâu cũng khó mà phân loại được sentiment theo phương pháp tự động mà vẫn mang lại kết quá chính xác.

2. Manual sentiment scoring (đo lường sentiment bằng con người):

Phân tích sentiment bằng con người nghĩa là việc phân loại sentiment được thực hiện hoàn toàn bằng con người. Phương pháp này cho kết quả chính xác 100% vì mỗi thảo luận sẽ được đọc và phân loại bằng con người và đảm bảo tính chính xác bởi quá trình kiểm định chất lượng (Quality control).

Ưu điểm

Do việc phân tích sentiment được thực hiện bằng con người nên độ chính xác cao, có thể phân loại được cả những thảo luận mang ý mỉa mai, từ lóng, nghĩa bóng,...

Nhược điểm:

Phương pháp này đòi hỏi nguồn nhân lực lớn và mất nhiều thời gian, nhất là trong những trường hợp chiến dịch marketing hoặc thương hiệu có nhiều thảo luận trên social media, do đó chi phí sẽ cao và đôi khi không đáp ứng được nhu cầu tìm hiểu tình hình tức thời (real time sentiment) hoặc daily report.

BUZZMETRICS PHÂN TÍCH SENTIMENT NHƯ THẾ NÀO?

Để đạt được hiệu quả cao nhất trong việc phân tích sentiment, Buzzmetrics sử dụng phương pháp kết hợp giữa Automated sentiment (Sentiment tự động) và Manual sentiment. Sentiment sẽ được phân loại tự động bằng máy dựa trên các Domain cụ thể và sau đó sẽ được kiểm tra lại một lần nữa bởi con người.

- Sentiment tự động dựa trên domain cụ thể:

Các công cụ Social Listening trên thế giới như iSentia, Brandtology, Sysomos, Radiant 6 hiện nay vấp phải vấn đề nhân diện ngôn ngữ tiếng Việt nên chưa thể phát triển ở Việt Nam và không phải công cụ nào ở Việt Nam cũng có khả năng phân tích sentiment tự động. Hiện tại thì công cụ Social Heat của Buzzmetrics là công cụ duy nhất tại Việt Nam có đội ngũ nghiên cứu và phát triển hoàn thiện các bộ từ điển (domain) và khả năng tư duy trí tuệ nhân tạo để thực hiện sentiment tự động dựa trên domain.

Nếu như sentiment tự động thường cho kết quả không chính xác vì nhiều lý do, thì việc phân tích sentiment tự động nhưng dựa trên những bộ từ điển của ngành hàng hoặc nhóm chủ đề cụ thể cho kết quả khả quan hơn nhiều. Hệ thống sentiment tự động mà Buzzmetrics sử dụng hiện được phát triển đến hơn 40 domain (bộ từ điển tương ứng với các ngành hàng) bao gồm cách phân loại sentiment và các Đặc tính (Attributes) cụ thể cho từng ngành hàng.

Các domain Buzzmetrics đã phát triển bao gồm hẩu hết các ngành hàng như Chăm sóc cá nhân (Da mặt, Toàn thân, Tóc,...), Ngân hàng, Sữa, Điện tử tiêu dùng (Smartphone, Tablet,...), Thức uống giải khát, Thức ăn nhanh, Giáo dục, Ô tô - Xe máy, Bất động sản,... cho phép sentiment được phân loại một cách chính xác hơn do dựa trên domain cụ thể và được cải thiện, phát triển liên tục bởi bộ phận R&D.

sentiment _domain_4

Tương ứng với mỗi Domain sẽ có những Attributes cụ thể tùy theo ngành hàng (tương đương với những đặc tính của ngành hàng). Bên cạnh những Attribute của Domain được định sẵn, hệ thống còn cho phép thêm các Custom Attributes tùy vào đối tượng sản phẩm, dịch vụ cần phân tích.

Ví dụ, ngành hàng Smartphone sẽ bao gồm các Attributes như Thiết kế (Design), Màn hình (Screen), Camera, Thời lượng pin (Battery), Khả năng chống nước (Water proofing), Giá (Price),..., tuy nhiên tùy vào sản phẩm smartphone cụ thể sẽ có thể tùy chọn thêm các Custom Attribute như Chất lượng âm thanh (Sound quality), Sự đổi mới (Innovation), Chất liệu (Material),...

sentiment _attribute_5

Tự động gắn Attribute cùng với Sentiment cho mỗi Attribute

Mỗi bài viết hoặc thảo luận sẽ được hệ thống tự động gắn Attribute và Sentiment cho từng Attribute. Việc phân loại này dựa trên các từ khóa liên quan đến Attribute với độ chính xác khá cao cho phép phân loại cả những thảo luận chứa ý kiến Tích cực về khía cạnh này nhưng lại Tiêu cực hoặc Trung lập về khía cạnh khác.

sentiment _Untitled12_6

Tùy thái độ của người dùng trong bài viết hoặc thảo luận nghiêng về phía Tích cực hay Tiêu cực nhiều hơn, hoặc không tỏ ra thái độ gì, mà sentiment của bài viết hoặc thảo luận đó sẽ được phân loại thành Tích cực, Tiêu cực hoặc Trung lập.

- Sentiment sau khi được phân loại tự động sẽ được kiểm tra lại bởi con người và máy học sẽ tích lũy thêm các phân loại này để cải thiện kết quả phân loại trong tương lai:

Việc kiểm tra lại bởi con người giúp giảm thiếu tối đa những sai sót của sentiment tự động, đồng thời do sentiment đã được phân loại bằng máy trước đó với độ chính xác ở mức tương đối do đó sẽ làm giảm đáng kể nỗ lực của con người, từ đó quá trình phân loại sentiment diễn ra nhanh chóng và hiệu quả hơn.

Đặc biệt là khả năng gắn Attribute tự động tương đối chính xác (do dựa trên keyword, ví dụ như "đẹp", "xấu" thì thuộc Attribute Thiết kế (Design)) giúp rút ngắn quá trình kiểm tra lại rất nhiều, trong đó con người hầu như chỉ phải kiểm tra lại cách phân loại yếu tố cảm xúc (tích cực, tiêu cực, trung lập) chứ không cần phải sửa lại các Attribute.

Đồng thời khi sentiment của một thảo luận được sửa lại bởi con người thì hệ thống cũng tự động ghi lại trường hợp, học hỏi và cải tiến dần dần để ngày càng trở nên chính xác hơn. Đây là lý do tại sao kết quả phân loại cho các Domain như Hàng tiêu dùng và Điện tử của Buzzmetrics vốn đã phát triển lâu hơn sẽ có kết quả phân tích chính xác cao hơn các ngành hàng mới khác.

Thông tin bài viết

Đừng bỏ lỡ bất kỳ insight nào!

Nhận cập nhật về các nghiên cứu mạng xã hội hữu ích

Đăng ký ngay

Bài viết liên quan

COVID-19: Phân tích người dùng trước, trong và sau giãn cách xã hội

COVID-19 là chủ đề thảo luận nóng nhất trên mạng xã hội trong nửa đầu năm 2020. Riêng tháng 3 - tháng cao điểm của dịch bệnh, trung bình mỗi ngày có gần 2 triệu lượt thảo luận về COVID-19. Trong suốt diễn biến của dịch bệnh từ lúc bắt đầu - bùng phát - giãn cách xã hội - giảm dần, COVID-19 đã tạo ra nhiều biến đổi thú vị trong mối quan tâm và hành vi người dùng mạng xã hội. Trong báo cáo này, hãy cùng Buzzmetrics điểm lại các cột mốc và sự biến chuyển của người dùng qua các giai đoạn:

Đọc bài viết
Phương pháp nghiên cứu mới để khai thác Insight thông qua Social Listening

Ngày càng nhiều thương hiệu tập trung đầu tư vào mạng xã hội như một kênh truyền thông mới giúp kết nối với người dùng. Bằng việc phân tích thảo luận người dùng trên mạng xã hội và từ đó đưa ra các gợi ý hành động cho thương hiệu, Social Listening đang góp một phần không nhỏ vào cách thương hiệu xây dựng một chiến dịch truyền thông. Tuy nhiên, có bao giờ bạn thắc mắc: Các nhà nghiên cứu Social Listening đã sử dụng các phương pháp nào để tìm kiếm và phát hiện Insight người dùng?

Đọc bài viết
Hệ thống lắng nghe mạng xã hội thu thập dữ liệu như thế nào?

Social Listening là một mô hình kinh doanh biến thể của ngành nghiên cứu thị trường. Và cũng giống như các quy trình nghiên cứu thị trường truyền thống, hệ thống lắng nghe mạng xã hội thu  cũng phải trải qua 5 giai đoạn: Thu thập dữ liệu, Lấy mẫu, Phân loại dữ liệu, Phân tích dữ liệu, Trình bày báo cáo nghiên cứu...

Đọc bài viết
4 xu hướng Social Listening ứng dụng cho marketing năm 2016

Trên cương vị là những công ty tiên phong và dẫn đầu thị trường Social Listening, Buzzmetrics và YouNet Media đã tung ra thị trường ra những giải pháp công nghệ mang tính đột phá và giá trị gia tăng cao. Sau đây là tổng hợp một số xu hướng Social Listening đang phát triển của ngành này trong 2016.

Đọc bài viết
7 ngành hàng nổi bật trên mạng và các kênh phải chạy content

Để phục vụ cho công việc của content và media planner, công cụ lắng nghe mạng xã hội Buzzmetrics xin liệt kê các kênh có nhiều thảo luận nhất của từng ngành hàng để các bạn tham khảo.

Đọc bài viết
Làm thế nào để tách biệt Paid, Owned và Earned media?

Việc tách biệt Paid, Owned và Earned media trong chiến dich social media ngày càng được các nhà quản lý chiến dịch quan tâm và yêu cầu social listening tool, mà cụ thể là Buzzmetrics thực hiện để có thể quản lý được chiến dịch marketing trên social media một cách hiệu quả hơn.

Đọc bài viết
Các hệ thống lắng nghe mạng xã hội đo lường Sentiment như thế nào?

Việc đo lường sentiment là một phần không thể thiếu trong các social media tool. Việc phân tích sentiment, nói một cách dễ hiểu, là lắng nghe và thấu hiểu những gì đang được nói về thương hiệu và chiến dịch trên các phương tiện truyền thông xã hội, nói như thế nào, tốt hay xấu, và tốt về mặt nào, xấu về mặt nào. Như vậy, để đo lường sentiment, thảo luận sẽ được chia thành thảo luận Tích cực, Tiêu cực, Trung lập và Hỗn hợp.

Đọc bài viết
Social Listening - nghiên cứu thị trường chi phí thấp cho thương hiệu

Mạng xã hội là một Focus Group hàng triệu người chứa đựng ý kiến của người tiêu dùng trong thời gian thực. Giá trị của Social Listening nằm ở việc đào sâu vào nội dung thảo luận của người tiêu dùng để tìm ra được Consumer Insight.

Đọc bài viết
Công cụ lắng nghe mạng xã hội hỗ trợ xử lý khủng hoảng truyền thông như thế nào?

Mạng xã hội có một sức mạnh to lớn trong việc quảng bá thương hiệu và đồng thời phát tán những cuộc khủng hoảng thương hiệu.

Đọc bài viết
Các công cụ social listening thu thập dữ liệu như thế nào?

Đây là một trong series các bài viết cho thấy bức tranh thực sự về cách hoạt động thu thập dữ liệu của các công cụ lắng nghe và theo dõi mạng xã hội, đặc biệt là Buzzmetrics, một công cụ đang được dùng để theo dõi các chiến dịch và thương hiệu.

Đọc bài viết
Nhận tư vấn miễn phí
Theo dõi chúng tôi trên mạng xã hội