User-generated content (UGC)
User-Generated Content (UGC) semakin tersedia di media sosial untuk berbagai produk dan layanan. UGC sendiri berisi banyak informasi tentang sikap, opini, dan pengalaman pelanggan. Beberapa tahun ini, terjadi perkembangan pesat pada platform media sosial, seperti forum online dan situs ulasan online, di mana semakin banyak pelanggan mengungkapkan pendapat, perasaan, dan perhatian mereka mengenai produk dan layanan. Karena konten buatan pengguna (UGC) menjadi semakin tersedia untuk berbagai macam produk dan layanan, hal ini membawa peluang baru untuk analisis kinerja produk.
Identifikasi Pesaing :
Terdapat tiga jenis metode untuk mengidentifikasi pesaing :
- Metode manager cognition-based
- Metode industry structure-based
- Metode competitive sentence-based
Metode manager cognition-based
Pada metode ini, manager harus mengembangkan dan menerapkan mental model dari pesaing mereka. Untuk menggambarkan bagaimana manajer dapat menerapkan model kognitif untuk mengidentifikasi pesaing, Clark dan Montgomery mengembangkan proses untuk memandu pemikiran manajer. Pertama, manajer dapat membayangkan profil perusahaan target sebagai pesaing dalam pikiran mereka. Kedua, manajer mengevaluasi kesamaan antara profil imajiner dan perusahaan yang sebenarnya. Kemudian, manajer mengklasifikasikan perusahaan target berdasarkan kesamaan. Namun, metode semacam ini memiliki subjektivitas yang substansial.
Metode Industry structure-based
Metode berdasarkan struktur industri dilihat dari perspektif ekonomi. Chen, pertama kali mengembangkan kerangka pesaing dengan dua jenis informasi industry, yaitu :
- Kesamaan pasar
Kesamaan pasar mengacu pada tingkat tumpang tindih pasar antara perusahaan, seperti kesamaan fitur produk, fungsi, dan pelanggan yang mereka layani. - Kesamaan sumber daya.
Kesamaan sumber daya industri telah digunakan untuk mengidentifikasi perusahaan dengan teknologi (atau sumber daya) yang serupa dan kemampuan sebagai pesaing. Perusahaan dengan kumpulan sumber daya yang serupa cenderung memiliki kapabilitas strategis yang serupa, serta kerentanan kompetitif di pasar.
Metode competitive sentence-based
Baru-baru ini, beberapa metode telah diusulkan untuk mengidentifikasi produk pesaing dari UGC. Metode paling sederhana adalah menganggap produk yang muncul bersamaan dalam teks yang sama dengan pesaing. Namun, ada berbagai alasan produk muncul bersamaan dalam teks yang sama, meskipun produk tersebut sebenarnya bukan pesaing satu sama lain. Pesaing dari produk target dapat dianggap sebagai produk dibandingkan dengan produk target dalam teks perbandingan, dan karenanya beberapa metode mencoba untuk mengidentifikasi pesaing dari teks UGC komparatif
Metode yang Diusulkan untuk Analisis Keunggulan Kompetitif
Dengan mempertimbangkan produk target, metode usulan ini akan menganalisis UGC media sosial untuk mengidentifikasi produk pesaing dan menilai keunggulan kompetitif pesaingnya. Metode tersebut terdiri dari beberapa langkah.
- Langkah perayapan data media sosial yang memberikan dasar data untuk langkah selanjutnya. Pelanggan menghasilkan data dalam jumlah besar di platform media sosial. Data teks adalah jenis utama UGC di mana pelanggan mengungkapkan pendapat mereka.
- Karena UGC media sosial biasanya tidak terstruktur, pemrosesan awal data diperlukan. Pra Pemrosesan yang umum mencakup penghapusan elemen yang tidak berguna (mis., Hashtag, URL, dan simbol khusus).
- Analisis sentimen banyak digunakan untuk menganalisis sikap pelanggan dan dipilih sebagai salah satu komponen kunci dari metode yang diusulkan.
- Klasifikasi teks UGC komparatif. Produk yang bersaing kemudian diekstraksi dari teks UGC komparatif.
- UGC mengenai produk target dan produk pesaingnya kemudian dikumpulkan dan diproses sebelumnya. Perayapan dan pemrosesan awal data serupa dengan yang ada di langkah 1 dan 2.
- Akhirnya, keunggulan kompetitif (atau kerugian) dari produk target relatif terhadap pesaingnya dianalisis berdasarkan UGC yang telah diproses sebelumnya.
Analisis Keunggulan Kompetitif
Pada jurnal ini, penulis melakukan analisis sentimen spesifik domain untuk menganalisis sentimen pelanggan terhadap setiap produk di masing-masing dari delapan aspek: ruang, daya, kontrol, konsumsi bensin, penampilan, interior, biaya- kinerja, dan kenyamanan.
Lalu penulis menggunakan SentiStrength, dengan leksikon sentimen khusus domain yang terlatih, bersama dengan daftar kata penguat dan daftar kata negasi dari Hownet, untuk mengukur kekuatan sentimen (positif dan negatif) dari komentar di bawah setiap aspek kata-dari- catatan mulut. Lalu kemudian menghitung nilai ASO dan ASS berdasarkan hasil analisis sentimen khusus aspek dan memberi peringkat 23 produk pada masing-masing dari delapan aspek berdasarkan metrik ini.
Menurut ASO dan ASS, kekuatan, ruang, dan penampilan adalah tiga aspek teratas dari produk target, dibandingkan dengan pesaingnya. Produk target berkinerja lebih baik daripada kebanyakan pesaingnya dalam tiga aspek ini. Dengan demikian, aspek-aspek tersebut tampaknya menjadi keunggulan kompetitif produk sasaran.
Tabel ASO Ranks dan ASS Ranks
Kesimpulan
- Penulis telah mengusulkan metode baru untuk menganalisis keuntungan kompetitif (dan kerugian) dari produk target relatif terhadap pesaing dari perspektif pelanggan berdasarkan UGC dari media sosial.
- Metode tersebut terdiri dari pengenal pesaing berdasarkan identifikasi teks perbandingan, pembelajar leksikon sentimen khusus domain untuk mengukur sikap pelanggan secara lebih akurat, dan seperangkat metrik untuk mengukur kinerja produk.
- Untuk praktek, penulis menyediakan alat yang efektif untuk menganalisis keunggulan kompetitif (dan kerugian) produk mereka dan mengidentifikasi pesaing kuat produk mereka.
- Untuk penelitian, pekerjaan yang dilakukan adalah menyoroti pentingnya mempertimbangkan persaingan dalam analisis kinerja produk. Pertimbangan ini mungkin berlaku untuk analisis kinerja mengenai jenis entitas lain (misalnya, individu dan organisasi) dalam konteks lain, di mana persaingan ada dan penting, dan karenanya disesuaikan dengan bidang penelitian lain.
Melisa Andaru's Blog 