Analisis Ulasan Produk Pelanggan Menggunakan ChatGPT OpenAi API: Panduan Langkah demi Langkah untuk Mengekstrak Wawasan Bisnis dari Analisis Sentimen Bagian 1

Apa yang perlu Anda ketahui untuk menggunakan ChatGPT

ChatGPT dan sekarang GPT-4 merupakan jenis jaringan saraf kecerdasan buatan yang disebut sebagai model bahasa besar (LLM) yang menguasai pemrosesan bahasa alami dan tugas-tugas canggih lainnya dengan kemampuan seperti manusia. GPT singkatan dari "generative pre-trained transformer" yang menunjukkan bahwa ia dapat menghasilkan respon teks berdasarkan input dan perintah kata kunci (disebut prompt) dari pengguna. Ia dikembangkan oleh OpenAI dan tersedia melalui antarmuka chatbot, atau seperti yang akan kita lihat dalam tutorial ini, sebagai antarmuka pemrograman aplikasi (API) yang jauh lebih kuat. Meskipun mungkin terdengar teknis, menggunakan API bukanlah sulit, Anda hanya perlu mendapatkan kunci API gratis kemudian memberikan aplikasi dengan data input yang diperlukan; semua keajaiban kecerdasan buatan akan terjadi di belakang layar, mengeluarkan hasil dalam beberapa detik.

Bagaimana ChatGPT Bekerja?

ChatGPT adalah teknologi percakapan berbasis AI yang memungkinkan pengguna untuk berbincang-bincang dengan sistem AI. Hal ini dilakukan dengan menggunakan algoritma pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk memahami masukan pengguna dan kemudian menjalankan tugas yang sesuai. Dalam tutorial ini, kita akan memintanya untuk mendeteksi sentimen dari ulasan pelanggan dan juga merangkum ulasan yang panjang. ChatGPT telah dilatih dengan jumlah pengetahuan dan data yang besar, sehingga mampu menanggapi berbagai pertanyaan dan permintaan. Semakin banyak interaksi yang terjadi, semakin ChatGPT belajar dan meningkatkan responsnya. Ini dikenal sebagai pembelajaran mesin. Fleksibilitas sistem memungkinkan organisasi dan individu menyesuaikan fungsionalitasnya untuk memenuhi kebutuhan khusus mereka. Singkatnya, ChatGPT memberikan cara mudah bagi non-programmer untuk mengakses teknik bahasa alami AI yang canggih melalui chatbot atau antarmuka API-nya, yang secara fundamental mengubah jenis analisis data yang dapat dilakukan.

Bagaimana penggunaan ChatGPT untuk menganalisis data umpan balik pelanggan dapat membantu perusahaan Anda

Menggunakan ChatGPT untuk menganalisis umpan balik pelanggan dan meningkatkan pengalaman pelanggan dapat memberikan manfaat yang besar bagi perusahaan Anda. Dengan menggunakan model AI, ChatGPT dapat membantu perusahaan Anda menciptakan pengalaman yang lebih baik bagi pelanggan Anda dengan memanfaatkan jumlah data besar yang perusahaan Anda kumpulkan namun tidak pernah digunakan secara optimal. Dengan memanfaatkan data perusahaan yang ada dan mengekstrak wawasan darinya, Anda dapat meningkatkan loyalitas pelanggan, meningkatkan retensi pelanggan, dan meningkatkan pendapatan. API ChatGPT membuat perusahaan Anda dapat menganalisis umpan balik pelanggan dengan akurasi dan kecepatan tinggi. Dengan meningkatkan kualitas upaya penggalian data perusahaan Anda, Anda dapat membuat keputusan yang lebih cepat dan efektif berdasarkan data.

ChatGPT sangat baik dalam tugas penghasilan bahasa menggunakan kecerdasan buatan

ChatGPT adalah alat pembangkit bahasa yang luar biasa dalam menghasilkan teks yang menyerupai manusia, sehingga cocok untuk tugas-tugas pembuatan konten dan laporan yang memerlukan logika dan kreativitas. Kemampuannya menghasilkan teks yang mirip dengan manusia membuatnya berguna dalam menghasilkan konten yang menarik dan beragam untuk blog, media sosial, dan situs web. Fitur penyelesaian teks ChatGPT memungkinkan pengguna untuk memasukkan hanya beberapa kata kunci dan kemudian menampilkan teks lengkap atau paragraf secara otomatis berdasarkan kata kunci tersebut. Hal ini memudahkan dan mempersingkat proses pembuatan konten, sehingga memungkinkan bisnis Anda menghasilkan konten dengan cepat dan efisien. Setelah menggunakan API ChatGPT untuk menganalisis ulasan produk dalam tutorial ini, kemampuan pembangkit bahasa ChatGPT dapat digunakan untuk membuat strategi perbaikan produk yang terdiri dari daftar rinci kelebihan dan kekurangan produk serta saran perbaikan produk yang diurutkan berdasarkan pentingnya dan mudahnya implementasi pada tutorial berikutnya.

Analitika yang Didukung AI dalam Tindakan: Ekstrak Wawasan dari Ulasan Produk Pelanggan dengan analisis sentimen menggunakan API ChatGPT openAI

Mengapa analisis sentimen?

Analisis sentimen semakin penting di dunia saat ini di mana orang dengan bebas dan mudah mengungkapkan pendapat mereka secara online. Analisis sentimen melibatkan analisis teks tertulis dan kemudian mengategorikannya sebagai positif, negatif, atau netral dalam nada. Teknik ini dapat memberikan wawasan berharga kepada pemasar tentang perilaku dan preferensi konsumen, yang kemudian dapat digunakan oleh bisnis untuk meningkatkan produk dan layanan, meningkatkan pengalaman pelanggan, atau memberikan dukungan pelanggan yang lebih baik. Sebelumnya, Anda harus melakukan survei atau fokus kelompok pelanggan untuk mencoba dan memahami apa yang dipikirkan pelanggan Anda, berharap bahwa proses mengumpulkan data tersebut tidak bias ke opini tertentu. Sekarang, Anda dapat memanfaatkan apa yang orang tulis online untuk dengan cepat memahami bagaimana produk Anda dipandang. Analisis sentimen juga dapat digunakan untuk memantau platform media sosial untuk opini publik tentang topik tertentu, acara, produk, atau bahkan pesaing untuk digunakan dalam bisnis.

Mengapa menggunakan openai API daripada antarmuka ChatGPT chatbot?

Dengan menggunakan API openAI, Anda dapat mengotomatisasi tugas membosankan memotong dan menempel setiap ulasan ke ChatGPT. Dengan satu perintah di Python, Anda dapat memberi instruksi ChatGPT untuk menganalisis ulasan pelanggan dan menentukan sentimen dari masing-masingnya. Setelah itu, kita dapat menggunakan ChatGPT untuk menghasilkan hasil di layar dan juga menyimpannya ke Excel dan Word untuk penyimpanan aman dan diskusi lebih lanjut dengan tim Anda. Kode tersebut juga akan memberi Anda pemecahan persentase berapa banyak ulasan yang positif, negatif, atau netral. API juga memungkinkan kita untuk mengambil keluaran dari satu bagian analisis kita (yaitu Bagian 1 dalam tutorial ini) dan menggunakannya sebagai masukan ke tahap berikutnya (yaitu Bagian 2, 3, dan 4 pada tutorial berikutnya), yang pada akhirnya menciptakan analisis perbaikan produk yang informatif dalam bahasa Inggris yang sulit, jika tidak tidak mungkin, untuk dilakukan hanya dengan antarmuka chatbot.

Langkah demi Langkah Analisis Sentimen Pembelajaran Mesin

Prasangka

1. Untuk menggunakan API openai, Anda perlu memiliki kunci akses API. Jika Anda belum memiliki, ikuti langkah-langkah berikut untuk membuat akun gratis selama 3 bulan
2. Anda memiliki akun Google Colab gratis

Langkah 1: Instalasi perpustakaan Python yang diperlukan di Google Colab

Digunakan untuk mengakses API openai dan mengirim permintaan ke sana
!pip install pandas openai requests Digunakan untuk membuat penelusur kemajuan saat panggilan API dilakukan
!pip install tqdm Digunakan untuk mengeluarkan hasil dalam format Word
!pip install python-docx

Langkah 2: Menyiapkan lingkungan API openAI di Colab

1. Ganti bagian yang bertuliskan <GANTI TEKS INI DENGAN KUNCI AKSES API OPENAI PRIBADI ANDA> dengan kunci akses API openAI Anda yang pribadi. Pastikan untuk melewarai " " di sekitar kunci akses API Anda.
2. Kita akan menggunakan ujung API obrolan/pelengkapan, bukan ujung gpt-3 yang lama untuk memastikan kita menggunakan versi perangkat lunak chatGPT terbaru, yang juga lebih murah untuk digunakan daripada API gpt-3 yang lama.

Langkah 3: Memuat dataset ulasan anda

Di sini, kita berasumsi bahwa ulasan-ulasan berada dalam file CSV yang diberi nama "reviews.csv". Ulasan-ulasan tersebut berada dalam satu kolom yang bernama "Ulasan_Produk" dengan satu ulasan per baris.

Dalam contoh ini, kami menggunakan ulasan produk sampel dari bisnis, mungkin milik kami sendiri. Namun, Anda juga bisa menggunakan ulasan produk untuk produk atau layanan pesaing untuk memahami bagaimana produk pesaing Anda dipandang oleh pengguna.

Kami akan mencetak dataframe untuk memastikan semuanya telah dimuat dengan benar.

Tahap 4: Tentukan sentimen dari setiap ulasan produk menggunakan ChatGPT, keluarkan hasil ke Excel dan Word

Catatan: Jika Anda menggunakan akun percobaan gratis dengan openAI, mereka membatasi jumlah kali Anda dapat mengirimkan data ke API per menit. Untuk mengatasi pembatasan ini, kami memperkenalkan beberapa detik keterlambatan dalam kode antara setiap permintaan. Jika Anda menggunakan akun openAI membayar sesuai penggunaan, Anda dapat menghapus timer keterlambatan ini dari kode di bawah, time.sleep(4).

API openAI kadang-kadang mengalami kesalahan atau terlalu banyak permintaan yang masuk dari pengguna lain. Untuk mencegah kode gagal ketika hal ini terjadi, kami memasukkan klausa while ke dalam kode yang akan mencoba kembali memanggil API sebanyak 3 kali; ini biasanya sudah cukup.

Anda dapat melihat kami menggunakan gpt-3.5-turbo, yang direkomendasikan oleh openAI saat ini sebagai model tercepat, termurah, dan paling mumpuni untuk jenis analisis ini.

Ini adalah perintah yang kita berikan kepada ChatGPT yang akan menginstruksikannya untuk bertindak sebagai analisis sentimen produk dan menentukan apakah suatu ulasan bersifat positif, negatif, atau netral.

Anda adalah model bahasa kecerdasan buatan yang dilatih untuk menganalisis dan mendeteksi sentimen ulasan produk. Analisislah ulasan produk berikut dan tentukan apakah sentimennya: positif, negatif, atau netral. Kembalikan hanya satu kata, baik POSITIF, NEGATIF atau NETRAL.

Langkah 5: Ringkas setiap ulasan menggunakan ChatGPT, keluarkan hasilnya ke Excel dan Word

Catatan: Seperti kode sebelumnya, kita memperkenalkan jeda 4 detik antara pemanggilan API untuk menghindari melebihi batasan panggilan API akun uji coba gratis. Anda dapat menghapus baris time.sleep(4) jika Anda memiliki akun openAI berbayar.

Ini adalah instruksi yang kita gunakan untuk meminta chatGPT untuk merangkum ulasan produk untuk kami.

Anda merupakan sebuah model bahasa AI yang dilatih untuk menganalisis dan merangkum ulasan produk. Ringkas ulasan produk berikut, dengan menonjolkan kelebihan dan kekurangannya.

Langkah 6: Lanjutkan ke Bagian 2 di mana kita akan secara otomatis menghasilkan daftar kelebihan dan kekurangan produk dari ulasan pengguna

Berikut link ke Bagian 2 di mana kita menjelajahi cara membuat daftar pro dan kontra, dan menurunkan daftar saran perbaikan produk yang diprioritaskan.

Kesimpulan

Saya harap Anda menemukan tutorial ini bermanfaat dan saya senang menjawab segala pertanyaan.

Saya harap tutorial ini membantu dan saya senang menjawab pertanyaan apapun.

Pastikan untuk mengikuti saya di Medium untuk bagian 2 berikutnya, yang akan memperluas tutorial ini saat kita membuat strategi perbaikan produk yang disarankan dengan ChatGPT.

Jika Anda memiliki komentar, pertanyaan atau ingin bagian dari kode di atas dijelaskan secara lebih detail, silakan beri tahu saya di bagian komentar.

Jika ada kasus penggunaan bisnis lain untuk Pemrosesan Bahasa Alamiah (NLP) yang ingin Anda saya tulis berikutnya, silakan beritahu saya melalui komentar atau pesan langsung. Terima kasih!