Analisis Sentimen Media Sosial dalam Menyusun Strategi Pemasaran Digital dengan Pendekatan Berbasis Kecerdasan Buatan

Amin Puji Annesa; Nesa Alfia; Mutiara Agustira

Authors

Amin Puji Annesa Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Prodi Manajemen, Universitas Pamulang
Nesa Alfia Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Prodi Manajemen, Universitas Pamulang
Mutiara Agustira Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Prodi Manajemen, Universitas Pamulang

Keywords:

Analisis Sentiment Media Sosial, Pemasaran Digital, Kecerdasan Buatan, Machine Learning

Abstract

Penelitian sentimen di media sosial semakin penting dalam rencana pemasaran digital kontemporer. Bisnis dapat mengoptimalkan kampanye pemasaran mereka dengan memanfaatkan data yang dikumpulkan dari interaksi online klien dengan menggunakan metode berbasis kecerdasan buatan. Bisnis dapat mempelajari bagaimana perasaan konsumen terhadap merek dan produk mereka di media sosial dengan menggunakan analisis sentimen. Tren dapat ditemukan, perilaku klien di masa depan dapat diprediksi, dan rencana pemasaran dapat dimodifikasi dengan menggunakan informasi ini. Dengan menggunakan pembelajaran mesin dan analisis bahasa, bisnis dapat menentukan apakah umpan balik yang mereka terima dari media sosial bersifat netral, negatif, atau baik. Hal ini membantu perusahaan untuk meningkatkan kepuasan konsumen, memperkuat citra merek mereka, dan bereaksi dengan cepat terhadap masalah baru. Perusahaan dapat memperoleh keunggulan atas pesaing dalam mengoptimalkan interaksi konsumen dan meningkatkan efektivitas keseluruhan upaya pemasaran dengan menggunakan strategi pemasaran digital yang menggabungkan kecerdasan buatan dengan penelitian sentimen media sosial. Untuk mencapai tujuan bisnis mereka, perusahaan dapat membuat strategi pemasaran yang lebih fokus dan efektif dengan memiliki kesadaran yang lebih besar tentang tren industri dan preferensi pelanggan.

References

Ditami, R.G, Ripanti., F.E., & Sujaini, H. (2022). Implementasi Support Vector Machine untuk Analisis Event Belanja pada Marketplace. Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika. 8(3), 505-516.

Kaharudin, A., Supriyadi, A.A, Muhlis, Baitika, H,. & Derryanur, M. (2023). Analisis Senimen Pada Media Sosial Dengan Teknik Kecerdasan Buatan Neive Baves: Kajian Literatur Review. Jurnal Ilmu Komputer dan Science. 2(6), 1642-1645.

Maihani, S., Syalaisha, N.S., Yuseawati, Y., Nur, T.N.T., Ria, D., Kumita. K., & Zaki, A.S. (2023). Peran Kecerdasan Buatan Artifical Intelligence (AI) Dalam Inovasi Pemasaran. Jurnal Warta Dharmawangsa 17(4), 1651-1661.

Muzakir, U., Baharuddin, B., Manahutu, A., & Widoyo, H. (2023). Penerapam Kecerdasan Buatan Dalam Sistem Informasi: Tinjauan Literatur Tentang Aplikasi, Etika, dan Dampak Sosial. Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran (JRPP) 6(4), 1163-1169.

Nirwarna, A., Sudarmiatin, & Melany. (2023). Implementation of Artificial Intelligence in Digital Marketing Development: A Thematic Review and Practical Exploration. Jurnal Manajemen Bisnis, Akuntasi dan Keuangan. 2(1), 85-112.

Permatasari, P.A., Linawati, L., & Jasa, L. (2021). Survei Tentang Analisis Sentimen Pada Media Sosial. Majalah Ilmiah Teknologi Elektro, 20(2), 177.

Purbayanto, B., & Suharsono, N.T (2023). Analisis Sentimen Pengguna X terhadap Chatgpt dengan Algoritma Neive Bayes. Jurnal Telematika 18(2), 63-71.

Putra, A.S. & Wijaya, A. (2023). Analisis Sentimen Artifical Intelligence (AI) Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Based. Jurnal Sistem & Teknologi Informasi Vol 7(1),21-28.

Safitri, R., Ali, I., & Rahaningsih, N, (2024). Analisis Sentimen Terhadap Tren Fashion di Media Sosial Dengan Metode Support Vector Machine (SVM). Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika. 8(2), 1746-1754.

Suhairi, Siregar, S.I., Nurhadiah, Leli, N., & Handayabi, T.R. (2023). Pemanfaatan Massa dalam Memperluas jangkauan dan Meningktakan Interaksi dengan Konsumen. Jurnal Mirai Management. 8(2), 436-444.