In de hotelsector zijn klantbeoordelingen cruciaal. Ze beïnvloeden niet alleen de beslissingen van toekomstige gasten, maar bieden ook waardevolle inzichten voor hoteleigenaren om hun service of concurrentievoordeel te verbeteren. Een van de manieren om deze informatie te onttrekken, is door gebruik te maken van tekst- en sentimentanalyse.
In deze blog gaan we in op de voordelen, kanttekeningen en toepassingen van tekst- en sentimentanalyse in de context van hotelreviews. We kijken ook naar hoe deze technieken reviews automatisch kunnen categoriseren naar dienst of service, waardoor gebruikers en hoteleigenaren beter en sneller grote hoeveelheden reviews kunnen interpreteren.
Tekstanalyse is een methode voor het extraheren van nuttige informatie uit geschreven bronnen. Het kan patronen en trends identificeren en classificaties maken op basis van bepaalde criteria. Sentimentanalyse, een subcategorie van tekstanalyse, is gericht op het identificeren en interpreteren van subjectieve informatie, zoals de toon of emotionele toestand van de schrijver.
Verschillende technieken komen kijken bij het uitvoeren van tekst- en sentimentanalyse. Natuurlijke taalverwerking (NLP) is de overkoepelende techniek die wordt gebruikt om menselijke taal te begrijpen en te analyseren.
Door automatische categorisering van reviews naar dienst of service, kunnen gebruikers en hoteleigenaren sneller en efficiënter grote hoeveelheden reviews interpreteren. Ze kunnen bijvoorbeeld snel zien welke aspecten van het hotel (zoals netheid, klantenservice, voedselkwaliteit) positief of negatief worden beoordeeld.
Deze inzichten kunnen dan worden gebruikt om strategische beslissingen te nemen en verbeteringen door te voeren. Bijvoorbeeld, als reviews consistent negatieve sentimenten tonen rond de klantenservice, kan een hotel besluiten om meer te investeren in training voor hun personeel.
Hoewel de voordelen duidelijk zijn, zijn er ook enkele beperkingen. Een daarvan is de moeilijkheid om de nuances en de context van menselijke taal volledig te begrijpen. Ironie, sarcasme of cultuurspecifieke nuances kunnen bijvoorbeeld door de analyse worden gemist, wat kan leiden tot een onjuiste interpretatie van de sentimenten.
Bovendien zijn deze analyses gebaseerd op algoritmes en modellen die regelmatig moeten worden bijgewerkt om de veranderende trends en patronen in taalgebruik te volgen.
In een demonstratieopstelling hebben we meer dan 26.000 Booking.com-reviews geanalyseerd en gecategoriseerd op basis van sentiment en emotie. We hebben diverse algoritmes getest, waaronder clustering en lemmatisering, om de reviews automatisch te categoriseren. Het meest effectieve resultaat werd bereikt met een lexicon-gebaseerde methode, waarbij we de reviews in zeven categorieën hebben ingedeeld en aan elke regel in de review één of meerdere categorieën hebben toegewezen.
Verschillende NLP-algoritmes zijn vergeleken om het sentiment en de emotie van de reviews te achterhalen. Zinnen zijn ontleed en gefilterd op ‘stopwoorden’. Voor het sentiment bleek VADER (Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning) het meest effectief, en voor de emoties is een methode op basis van een lexicon gebruikt.
Zowel voor de volledige review als voor individuele reviewregels is het sentiment en de emotie vastgesteld.
Hieronder een voorbeeld van het interactieve dashboard dat is gecreëerd. Dit dashboard biedt de mogelijkheid om inzicht te krijgen in de mening van mensen over hotels en de diverse categorieën van diensten, zoals eten, kamers, locatie, sanitair, hygiëne en service. Zowel de filteropties als de klikbare visualisaties bieden gebruikers (zowel hotelmanagement als potentiële gasten) een snelle en overzichtelijke manier om door uitgebreide hoeveelheden reviews te navigeren.
In de eerste iteratie is gekozen voor splitsing op regelniveau. Een beperking van deze keuze is dat context die meerdere regels omspant wordt uitgesloten. In de volgende iteratie van onze demo setup willen we voor sentiment analyse en categorisatie geavanceerdere technieken toepassen met behulp van neurale netwerken. Deze neurale netwerken winnen aan steeds meer populariteit en zijn de drijvende kracht achter de bekende grote taalmodellen (LLM) zoals GPT, Bard en LLAMA.
Het potentieel van tekst- en sentimentanalyse voor het analyseren van hotelreviews is enorm. In de toekomst zullen deze technieken alleen maar verder verfijnd en krachtiger worden. Met de juiste toepassing en bewustzijn van de beperkingen, kunnen deze technieken waardevolle inzichten bieden. Zo kunnen strategische beslissingen worden beïnvloed, de kwaliteit van de hotel dienstverlening worden verbeterd en beter worden ingespeeld op de behoeftes van klanten.
Wil je meer weten over de waarde die Data Science je bedrijf kan bieden? Download dan de ‘Handleiding voor succesvolle Data Science projecten”. Daarin vertellen we je wat de factoren van een geslaagd Data Science project zijn en in welke stappen je van een idee tot een goede oplossing komt.
