TEKNOLOGI ARTIFICIAL INTELLIGENCE DALAM ANALISIS SENTIMEN: STUDI PADA PERUSAHAAN KATA.AI

Siti Alyqha Mahira, Iwan Sukoco, Cecep Safa'atul Barkah, Nurillah Jamil Achmawati Novel

Abstrak


Penerapan kecerdasan buatan dalam analisis sentimen telah memberikan dampak signifikan dalam industri pemasaran. Perusahaan seperti Kata.ai telah mengembangkan solusi berbasis kecerdasan buatan, seperti platform NLP dan chatbot cerdas, untuk meningkatkan customer experience dan memahami pendapat serta kebutuhan pelanggan. Analisis sentimen memungkinkan perusahaan untuk memantau dan menganalisis sentimen yang terkandung dalam teks, ulasan produk, media sosial, dan survei pelanggan. Dengan pemahaman yang lebih baik terhadap preferensi pelanggan, perusahaan dapat meningkatkan kualitas produk dan layanan, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan membangun hubungan yang lebih baik dengan pelanggan.

Penerapan kecerdasan buatan dalam analisis sentimen telah memberikan dampak signifikan dalam industri pemasaran. Perusahaan seperti Kata.ai telah mengembangkan solusi berbasis kecerdasan buatan, seperti platform NLP dan chatbot cerdas, untuk meningkatkan customer experience dan memahami pendapat serta kebutuhan pelanggan. Analisis sentimen memungkinkan perusahaan untuk memantau dan menganalisis sentimen yang terkandung dalam teks, ulasan produk, media sosial, dan survei pelanggan. Dengan pemahaman yang lebih baik terhadap preferensi pelanggan, perusahaan dapat meningkatkan kualitas produk dan layanan, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan membangun hubungan yang lebih baik dengan pelanggan.


Kata Kunci


Artificial Intelligence; Pemasaran; Analisis Sentimen; Customer Experience.

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Cambria, E., Schuller, B., Xia, Y., & Havasi, C. (2013). New Avenues in Opinion Mining and Sentiment Analysis. IEEE Intelligent Systems, 28(2), 15–21. https://doi.org/10.1109/MIS.2013.30

Chaffey, D., & Ellis-Chadwick, F. (2019). Digital Marketing: Strategy, Implementation, and Practice (7th Edition). Pearson Education .

Chaffey, D., & Smith, P. R. (2017). Digital Marketing Exellence: Planning, Optimizing, and Integrating Online Marketing (5th Edition). Routledge.

Chintalapati, S., & Pandey, S. K. (2022). Artificial intelligence in marketing: A systematic literature review. International Journal of Market Research, 64(1), 38–68. https://doi.org/10.1177/14707853211018428

Deiss, R. (2017). Digital Marketing For Dummies. John Wiley & Sons.

Foroudi, P., Gupta, S., Sivarajah, U., & Broderick, A. (2018). Investigating the effects of smart technology on customer dynamics and customer experience. Computers in Human Behavior, 80, 271–282. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.11.014

Haleem, A., Javaid, M., Asim Qadri, M., Pratap Singh, R., & Suman, R. (2022). Artificial intelligence (AI) applications for marketing: A literature-based study. International Journal of Intelligent Networks, 3, 119–132. https://doi.org/10.1016/j.ijin.2022.08.005

Jing, Y. (2020). Research on the Application of Artificial Intelligence Natural Language Processing Technology in Japanese Teaching. Journal of Physics: Conference Series, 1682(1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1682/1/012081

Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2009). Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. Prentice Hall.

Kata.ai. (2022, June 22). Press Release. Kata.Ai.

Kata.ai. (2023, June 7). Kata.ai. Kata.Ai.

Kotler, P., & Armstrong, G. (2018). Principles of Marketing (17th ed., Global Ed.). Pearson Education.

Kotler, P., & Keller, K. L. (2016). Marketing Management (15th Edition). Pearson Education.

Kusal, S., Patil, S., Kotecha, K., Aluvalu, R., & Varadarajan, V. (2021). Ai based emotion detection for textual big data: Techniques and contribution. Big Data and Cognitive Computing, 5(3). https://doi.org/10.3390/bdcc5030043

Kusuma, D. (2023, January 26). Inilah 3 Manfaat Utama Conversational AI Dalam Meningkatkan Kepuasan Pelanggan. Prosa.Ai.

Li, X., Huang, L., & Yang, Y. (2021). Artificial Intelligence in Marketing: A Literature Review and Future Research Directions. Journal of Research in Interactive Marketing, 198–215.

Liu, B. (2012). Sentiment Analysis and Opinion Mining. In Synthesis Lectures on Human Language Technologies.

Liu, B. (2015). Sentiment Analysis: Mining Opinions, Sentiments, and Emotions. Cambridge University Press.

Pang, B., & Lee, L. (2008). Opinion mining and sentiment analysis. In Foundations and Trends in Information Retrieval (Vol. 2, Issue 2).

Prasasti, E. P. (2023, March 30). Mengenal Natural Language Processing AI. BADR Interactive.

Russel, S. J., Norvig, P., & Davis, E. (2010). Artificial Intelligence: A New Synthesis (3rd Edition). Prentice Hall.

Russell, S., & Norvig, P. (2010). Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd Edition). Pearson Education.

Shindu, C., & Vavidu, G. (2019). Sentiment Analysis and Opinion Summarization of Product Feedback. International Journal of Recent Technology and Engineering, 8(2S4), 59–64. https://doi.org/10.35940/ijrte.B1011.0782S419

Stanton, W. J., & Futrell, C. (1994). Fundamentals of Marketing (8th Edition). McGraw-Hill.




DOI: https://doi.org/10.24198/responsive.v6i2.48064

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


RESPONSIVE: Jurnal Pemikiran Dan Penelitian Administrasi, Sosial, Humaniora Dan Kebijakan Publik telah Terindeks Di:

      
  
 
 
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.