Trên các nền tảng số, người dùng không chỉ bày tỏ quan điểm mà còn truyền tải cảm xúc trong từng bình luận, bài đăng và tương tác. Đây chính là nguồn thông tin giúp Doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng. AI-Driven Social Listening không chỉ thu thập dữ liệu mà còn đóng vai trò phân tích cảm xúc của người dùng trên các nền tảng số. Bằng các công nghệ và AI, hệ thống có thể nhận diện và phân loại cảm xúc hỗ trợ Doanh nghiệp thấu hiểu khách hàng, tối ưu chiến lược kinh doanh và Marketing.
Phân tích cảm xúc là mắt xích quan trọng trong quy trình Social Listening, giúp Doanh nghiệp hiểu rõ thái độ và quan điểm của khách hàng đối với Thương hiệu. Nhờ theo dõi sát các tín hiệu cảm xúc, Doanh nghiệp có thể phát hiện sớm nguy cơ khủng hoảng, điều chỉnh thông điệp và tối ưu hóa chiến dịch truyền thông. Đây là nền tảng để Doanh nghiệp cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và nâng cao sức cạnh tranh trên môi trường số.
AI-Driven Social Listening giúp Doanh nghiệp phân loại cảm xúc người dùng thành 3 cấp độ: tích cực, trung lập và tiêu cực. Phân loại này giúp Doanh nghiệp nhanh chóng nắm bắt “nhiệt độ cảm xúc” của khách hàng, từ đó tối ưu hóa truyền thông và quản trị Thương hiệu. Cảm xúc tích cực cho thấy điểm mạnh cần phát huy, cảm xúc tiêu cực giúp cảnh báo rủi ro khủng hoảng, trong khi cảm xúc trung lập giúp Doanh nghiệp theo dõi các chủ đề mang tính thông tin, các cuộc trò chuyện chưa có cảm xúc rõ ràng nhưng tiềm ẩn nguy cơ chuyển thành tích cực hoặc tiêu cực nếu không có sự tác động kịp thời.
Việc nắm rõ ba cấp độ cảm xúc này còn hỗ trợ Doanh nghiệp đo lường hiệu quả chiến dịch truyền thông, đánh giá sự thay đổi thái độ của khách hàng theo từng giai đoạn cụ thể, mang lại lợi thế lớn trong việc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và duy trì sự gắn kết lâu dài giữa người tiêu dùng và Thương hiệu.
Bước phân tích cảm xúc bằng AI là trung tâm của toàn bộ quy trình Social Listening. Sau khi dữ liệu đã được thu thập và tiền xử lý (loại bỏ các yếu tố nhiễu như spam, lỗi ngữ pháp, ký tự đặc biệt… ), hệ thống AI sẽ tiến hành phân tích cảm xúc thông qua các mô hình trí tuệ nhân tạo tiên tiến.
Cụ thể, hệ thống sẽ sử dụng các kỹ thuật của Machine Learning và Natural Language Processing (NLP) để đọc hiểu ngữ nghĩa, cú pháp và ngữ cảnh của từng bài viết, bình luận hoặc thảo luận. Hệ thống sẽ trích xuất các từ khóa chính (keywords), cụm từ (phrases) và cấu trúc câu (syntax) để đánh giá thái độ của người dùng đối với thương hiệu hoặc vấn đề được nhắc đến. Áp dụng mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) và Deep Learning để nhận biết các sắc thái ngôn ngữ.
Tiếp theo, hệ thống sẽ đưa dữ liệu vào mô hình đã được huấn luyện với tập dữ liệu cảm xúc lớn. Mô hình này được thiết lập để nhận diện ba loại cảm xúc cơ bản: tích cực, trung lập và tiêu cực dựa trên các yếu tố như ngữ cảnh của từ ngữ (context), mức độ cảm xúc (intensity) và tính nhất quán của thảo luận. Ví dụ, cụm từ “dịch vụ nhanh chóng và thân thiện” sẽ được AI xếp vào nhóm cảm xúc tích cực, trong khi “chờ đợi quá lâu và nhân viên thiếu chuyên nghiệp” sẽ rơi vào nhóm cảm xúc tiêu cực.
Khi đã phân loại xong, AI sẽ gán nhãn (label) cảm xúc cho từng đơn vị dữ liệu (bình luận, bài viết, đánh giá) và sau đó tổng hợp kết quả thành một tập dữ liệu phân loại rõ ràng. Kết quả này sẽ được xuất ra dashboard với các tỷ lệ cảm xúc cụ thể như: bao nhiêu % thảo luận tích cực, bao nhiêu % trung lập và bao nhiêu % tiêu cực.
Hiện nay, các mô hình công nghệ AI liên tục học và tự tối ưu dựa trên dữ liệu thực tế, giúp tăng dần độ chính xác sau mỗi lần phân tích.
Dưới đây là các công nghệ chủ lực hỗ trợ hệ thống AI-Driven Social Listening trong quá trình phân tích cảm xúc:
Dịch vụ giúp phát hiện, phân tích và tổng hợp những thông tin tiêu cực có thể ảnh hưởng đến danh tiếng Thương hiệu thông qua:
Quản trị sức khỏe Thương hiệu giúp Doanh nghiệp đánh giá tác động của Thương hiệu và chiến dịch truyền thông đến khách hàng. Giải pháp này cung cấp:
Giúp Thương hiệu đo lường mức độ nhận thức của khách hàng đồng thời phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất đề cập về Thương hiệu trên mạng xã hội.
Việc phân loại cảm xúc rõ ràng cấp độ chính yếu: tích cực, trung lập và tiêu cực giúp Doanh nghiệp nắm bắt nhanh “nhiệt độ” cảm xúc người dùng, kiểm soát khủng hoảng, tối ưu hóa truyền thông và xây dựng chiến lược cá nhân hóa hiệu quả giúp Doanh nghiệp không chỉ lắng nghe mà còn gia tăng sức mạnh Thương hiệu trên môi trường số.
