Apa itu emotions analytics (EA)?
Emotions analytics (EA) adalah software yang mengumpulkan data dari cara seseorang berkomunikasi, baik secara verbal maupun nonverbal, untuk memahami mood atau sikap orang tersebut. Teknologi ini, juga dikenal sebagai emotional analytics, memberikan insight tentang bagaimana customer melihat sebuah produk, presentasi produk, atau interaksi mereka dengan customer service.
Sama seperti data lain yang terkait dengan customer experience, data emosi digunakan untuk membuat strategi yang bisa meningkatkan pengelolaan hubungan pelanggan (CRM). Software EA bisa diintegrasikan dengan inisiatif data collection, data classification, data analytics, dan data visualization milik perusahaan.
Bagaimana emotional analytics bekerja
Pengembangan software EA membutuhkan dataset emosi yang sangat besar dan sudah dilabeli. Data ini biasanya berasal dari kamera video yang menangkap ekspresi wajah, serta mikrofon yang merekam tone suara. Semua data tersebut diproses ke dalam algoritma machine learning untuk melatih model mengenali ekspresi, nada suara, dan karakteristik lain yang berkorelasi dengan emosi tertentu.
Teknologi pengenalan emosi biasanya mengkategorikan emosi dengan label berikut:
- Anger (marah).
- Contempt (meremehkan).
- Confusion (bingung).
- Disgust (jijik).
- Fear (takut).
- Frustration (frustrasi).
- Joy (senang).
- Sadness (sedih).
- Surprise (terkejut).
Salah satu teknologi EA yang sering dipakai adalah text analytics, yaitu analisis pilihan kata untuk menentukan sentimen terhadap suatu produk atau layanan.
Jenis-jenis software emotions analytics
Dengan banyaknya user yang mengekspresikan emosi lewat Snapchat, Facebook, Twitter, Instagram, website, maupun video, tersedia sangat banyak data emosi yang bisa dimanfaatkan oleh vendor EA.
Software emotions analytics — bisa berupa aplikasi stand-alone atau modul tambahan pada sistem CRM — menggunakan teknik audio mining dan correlation engine untuk mencocokkan kata-kata caller dengan emosi manusia.
EA software yang language-agnostic juga bisa memantau tone suara serta frekuensi pengulangan kata tertentu untuk memberi insight lebih dalam tentang kondisi emosional caller. Dashboard yang menampilkan emosi caller dan call center agent memudahkan supervisor mengetahui call mana yang berjalan lancar dan mana yang butuh intervensi.
Penggunaan emotions analytics
Organisasi bisa menggunakan EA di berbagai divisi yang berhubungan langsung dengan pelanggan, seperti untuk meningkatkan strategi outreach atau membangun hubungan yang lebih dalam:
- Mengetahui perasaan customer. Software pengenalan emosi semakin penting di call center, sales, dan marketing untuk memahami emosi pelanggan. Jika digabungkan dengan data CRM, hasil analisis bisa memberi gambaran utuh tentang customer sehingga kampanye iklan bisa lebih personal.
- Meningkatkan strategi marketing. EA juga bisa mengubah cara marketer menyusun strategi. Dengan mempertimbangkan emosi manusia dan sentiment analysis, marketer bisa lebih mudah membangun koneksi emosional dengan calon customer.
- Evaluasi produk baru lewat test group. EA juga dipakai untuk mengukur reaksi konsumen terhadap produk baru di kelompok uji. Jika hasilnya negatif, perusahaan bisa memperbaiki produk sebelum dirilis secara luas.
Kontroversi penggunaan emotions analytics
Penggunaan software EA cukup kontroversial, terutama karena perusahaan sering tidak transparan dalam mengumpulkan data emosi. Selain itu, para kritikus menilai analisis ekspresi wajah, bahasa tubuh, nada suara, atau pilihan kata tidak bisa sepenuhnya mewakili perasaan asli customer, karena emosi dan bahasa alami itu kompleks.
Namun, pendukung EA berpendapat bahwa insight dari EA lebih bernilai dibanding customer satisfaction survey. Alasannya, data EA dihasilkan dari interaksi nyata customer dan bisa ditindaklanjuti secara real time. Dengan fakta bahwa manusia biasanya bereaksi emosional dulu sebelum berpikir rasional, analisis dari reaksi emosional justru bisa memberi gambaran lebih jujur tentang sentimen customer.
Selain itu, teknologi analisis emosi memungkinkan device mengumpulkan data user untuk memberikan rekomendasi personal. Aplikasi EA ini dikenal sebagai affective computing atau emotion AI, yang memungkinkan device menganalisis, memproses, dan merespons mood manusia untuk menciptakan pengalaman yang lebih personal.
Dampak dari emotions analytics
Kombinasi teknologi emotion-sensing, seperti software facial recognition, dengan aplikasi digital assistant diprediksi bisa meningkatkan UX secara signifikan.
Data emosi sangat berharga bagi bisnis, karena berpengaruh besar terhadap keputusan konsumen untuk bertransaksi dengan perusahaan atau tidak. Konsumen yang punya pengalaman emosional positif dengan sebuah perusahaan cenderung lebih merekomendasikan perusahaan tersebut, bahkan lebih mudah memaafkan jika perusahaan melakukan kesalahan, dibandingkan mereka yang punya pengalaman negatif.
Pasar software emotional analysis
Dengan pertumbuhan EA dan pentingnya di bidang marketing, sales, dan service, semakin banyak vendor software yang berinvestasi di pasar EA. Perusahaan besar seperti Apple, Microsoft, dan IBM sudah punya produk emotion analytics, sementara vendor kecil seperti Affectiva dan Eyeris Technologies juga menawarkan software emotional analytics serta API facial recognition.
Catatan editor: Artikel ini ditulis oleh Jesse Scardina dan Tim Ehrens pada tahun 2018. Diperbarui oleh editor TechTarget pada 2023 untuk meningkatkan pengalaman pembaca.