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Comprendre ce que les clients ont à dire sur votre marque et ce qu’ils pensent est ce qu’il y a de plus important pour toute entreprise.
Les entreprises rejoignent le monde numérique. Les clients se tournent également vers l’utilisation d’applications ou de sites Web pour interagir avec les entreprises. Surtout maintenant, alors que les entreprises ont peu ou pas d’interaction avec leurs clients, elles sont curieuses de connaître leurs ressentis.
Cependant, compte tenu des différents canaux de communication disponibles pour les clients, il est difficile de trier la surcharge de données et de comprendre leur ressenti. C’est là qu’intervient l’analyse de sentiments, la méthode la plus efficace pour analyser le ressenti des clients.
L’analyse de sentiments permet à une entreprise d’évaluer le ressenti positif ou négatif de ses clients. Il s’agit d’une partie du traitement du langage naturel (NLP), le processus étant effectué sur la base d’informations textes sur les clients. Elle aide à comprendre le sentiment des clients concernant la marque et ses produits ou services dans divers secteurs.
Elle est utilisée par les entreprises pour reconnaître différents types de sentiment des clients sur les plateformes de médias sociaux et aide à mesurer la réputation de la marque.
Analyser les pensées et les opinions des clients lorsqu’ils les partagent sur les médias sociaux permet aux entreprises de comprendre ce qu’ils aiment ou n’aiment pas, et ce qui les satisfait ou pas. Ces informations aident les marques à adapter leurs services et produits de manière à répondre aux attentes et aux besoins des clients.
C’est un système qui détecte la profondeur de l’émotion dans les commentaires textes.
Le processus consiste à analyser un morceau de texte (un commentaire sur les médias sociaux ou un document). En conséquence, vous obtenez un score de sentiment qui vous indique dans quelle mesure le commentaire est positif ou négatif. Par exemple, un score allant de 0 à 10 avec ‘0’ étant négatif et ’10’ étant positif.
Commentaires des clients | Sentiment |
Je recommanderais de visiter le café à tous mes amis. Le café est incroyable et le personnel est très serviable et sympathique. | Positif |
Je ne recommanderais pas cette librairie. Les livres sont mal entretenus et pourtant chers. Le personnel est inefficace. | Négatif |
Cela aide une entreprise en organisant automatiquement une grande quantité de données laissées par les conversations des clients sur les réseaux sociaux, les avis, les e-mails, etc. L’analyse de sentiments permet de trier ce grand volume de données en temps réel.
Le filtrage manuel de toutes les données est une tâche difficile et des erreurs sont inévitables. Cependant, l’algorithme de l’analyse de sentiments évite toute participation humaine, ce qui rend le processus plus efficace.
L’analyse de sentiments analyse automatiquement les conversations et collecte les mentions des mots-clés prédéfinis. Cela aide une marque à identifier toute situation négative ou crise afin qu’elle puisse réagir et résoudre le problème.
La marque peut recevoir une analyse en temps réel de tout texte qui affiche une émotion négative sur les médias sociaux, les sites Web, les e-mails ou dans les enquêtes. Cela permet de prendre des mesures avant que la situation ne devienne incontrôlable ou que les commentaires négatifs ne se propagent sur Internet.
Les clients sont plus ouverts à partager leurs opinions et leurs pensées avec la marque, qu’elles soient positives ou négatives. Cela permet de surveiller et de suivre les commentaires des clients sur divers canaux de communication.
Vous en apprendrez plus sur ce qui les motive à continuer d’être vos clients ou ce qui leur donne envie d’aller voir ailleurs. Vous recueillez des informations utiles et exploitables.
Les entreprises veulent que leurs clients perçoivent la marque de manière positive. L’analyse de sentiments aide à découvrir l’émotion négative afin que les entreprises puissent agir et la transformer en une émotion positive.
L’analyse des sentiments utilise des algorithmes de NLP et d’apprentissage automatique pour détecter les émotions derrière les commentaires textes sur Internet. Il existe principalement trois techniques d’analyse de sentiments. Chacune dépend de la quantité de données que vous souhaitez analyser.
Une approche basée sur des règles implique des règles élaborées par l’homme pour déterminer la polarité, la subjectivité ou le sentiment de la conversation textuelle.
Par exemple:
Cependant, il ne tient pas compte de la façon dont les mots sont arrangés ou combinés pour former une séquence. Si vous ajoutez de nouvelles règles pour prendre en charge un vaste vocabulaire ou une expression, cela peut rendre le système très complexe. Cela peut également affecter le résultat précédent.
Le développement des données, leur téléchargement dans le système et la maintenance du système doivent être effectués manuellement. Cela peut être insuffisant lorsque des données doivent être modifiées ou lorsqu’elles sont complexes et doivent être analysées.
Le système automatique suit le même processus que l’approche basée sur des règles. Cependant, dans le cas d’un système automatique, il n’y a pas besoin de travail manuel.
Le système fonctionne indépendamment car le Machine Learning classe le texte, l’analyse et identifie la catégorie de sentiment (positif, négatif ou neutre).
Les types courants d’algorithme d’apprentissage automatique utilisés pour les systèmes automatiques sont les suivants :
C’est une combinaison des deux systèmes mentionnés ci-dessus. Un système hybride est considéré comme plus efficace et plus précis en raison de l’équilibre entre l’automatisation et le processus manuel.
L’analyse de sentiments est utilisée dans différents secteurs, à savoir les soins de santé, les banques, les centres d’appels, les secteurs gouvernementaux, etc. Il existe un nombre infini de façons dont l’analyse de sentiments peut être utilisée pour en tirer des avantages.
Les médias sociaux peuvent soit être une bénédiction pour votre marque, soit devenir un cauchemar. Les nouvelles positives et négatives s’y propagent comme une traînée de poudre. Ainsi, il est tout à fait logique de surveiller et de suivre toute conversation concernant votre marque sur les médias sociaux.
Pour les clients, les médias sociaux permettent de partager leur opinion sur leur expérience avec votre marque. L’analyse de sentiments peut vous aider à analyser ce que les clients pensent d’une certaine situation et à éviter qu’elle ne devienne incontrôlable. Cela évite toute crise de relations publiques à gérer pour votre équipe marketing.
Le suivi sur les médias sociaux peut aider votre marque à :
Suivre les mentions de votre marque inclue la consultation d’articles de presse, de blogs, de critiques de produits, de forums, de communiqués de presse et de nombreux autres canaux pour recueillir des informations. L’analyse de sentiments observe et recueille les mentions de marque sur le Web et les transmet aux équipes désignées.
Cela vous aide à comprendre l’émotion derrière l’opinion du client et à identifier le changement de sentiment des clients ainsi que la hausse et la baisse de la satisfaction à l’égard de la marque, des produits ou des services.
L’analyse de sentiments suit et analyse automatiquement toutes les interactions autour de votre marque sur le Web et vous aide à répondre à toute crise potentielle tout en la prévenant.
L’analyse des sentiments fonctionne dans les données textuelles. Vous pouvez l’utiliser en analysant les réponses à une enquête ainsi que les interactions avec le service clientèle.
Les entreprises recueillent les commentaires des clients par le biais d’enquêtes par e-mail, de NPS®, d’entretiens téléphoniques, d’avis d’utilisateurs, etc. Cependant, tous ces commentaires sont des données non structurées. L’analyse de sentiments peut être utilisée pour catégoriser les données et identifier le sentiment des clients.
Les réponses aux questions ouvertes peuvent être difficile à analyser. Avec l’utilisation de l’analyse de sentiments, vous pouvez classer les commentaires des clients en sentiments positifs, neutres et négatifs. Cela vous aidera à mieux comprendre ce qui rend les clients satisfaits ou pas de votre produit / service.
Vous pouvez également utiliser l’analyse de sentiments pour approfondir les enquêtes NPS® ce qui vous aide à identifier les promoteurs, les détracteurs et les neutres dans votre clientèle. Bien que cette analyse vous fournisse des données quantitatives, vous pouvez demander aux répondants d’expliquer la raison de leur commentaire. Vous pouvez ensuite utiliser l’analyse des sentiments pour obtenir des informations qualitatives.
Le but de ces observations est d’identifier les clients insatisfaits et d’en faire des clients satisfaits. Il peut séparer les réponses positives et négatives. Par conséquent, vous pouvez hiérarchiser les commentaires des clients et vous concentrer sur la résolution de tout problème potentiel.
L’analyse de sentiments peut aider une marque à explorer les tendances du marché et à analyser la concurrence. Elle passe au crible le Web pour vous fournir des rapports sur le marché, des nouvelles ou des critiques de produits qui sont pertinents pour votre entreprise.
Les commentaires des clients concernant les produits et services que vous offrez sont des trésors dont vous pouvez profiter. Les critiques et les commentaires sur les produits et services aident à détecter les performances de certains aspects spécifiques.
Il vous aide à découvrir quel aspect du produit ou du service conduit à un avis négatif de la part des clients. L’analyse des avis des clients peut vous aider à identifier les lacunes dans les attentes des clients et ce que vous offrez.
Les informations que vous recueillez sur le Web sont particulièrement importantes aux premières étapes des campagnes marketing, lorsque vous devez faire tester ces produits par les utilisateurs. L’analyse de sentiments à ce stade permet à une entreprise d’apporter des améliorations à ses produits et services pour s’aligner sur la demande et les attentes des clients.
L’analyse de sentiments peut également être utilisée pour analyser vos concurrents. Vous pouvez effectuer un suivi sur les médias sociaux pour espionner les performances de vos concurrents sur le marché. L’utilisation de l’analyse de sentiments pour analyser vos concurrents peut vous aider à voir comment les choses sont perçues par les clients en général.
Vous pouvez suivre les clients de vos concurrents pour examiner leurs forces et leurs faiblesses. Vous pouvez identifier ce que les clients n’aiment pas chez vos concurrents et élaborer d’excellentes stratégies pour contrer ces faiblesses et améliorer l’expérience client.
L’analyse de sentiments peut identifier les émotions positives et négatives dans un contexte textuel. Voyons maintenant comment vous pouvez en tirer profit.
Avec l’analyse des sentiments, vous pouvez identifier quelles campagnes, conversations ou messages déclenchent une réponse émotionnelle et comment. Les clients basent leur décision sur les émotions qu’ils développent envers votre marque.
Par exemple, l’utilisation d’« emoji » et de « message d’appréciation » déclenche une émotion positive et transforme l’humeur du client en satisfaction.
Si vous pouvez identifier ces déclencheurs émotionnels, vous pouvez personnaliser le message ou la conversation qui vous aidera à offrir un meilleur service et à créer une expérience positive pour le client.
Comme mentionné ci-dessus, l’émotion positive peut aider à créer une meilleure expérience pour vos clients. Vous pouvez utiliser l’analyse de sentiments pour identifier vos clients satisfaits. Vous pouvez également reconnaître comment ils perçoivent vos produits ou services, quel aspect ils aiment et ceux qui sont plus susceptibles de dépenser davantage.
Cela vous aide à reconnaître la possibilité d’offrir des recommandations à vos clients en fonction des produits et services qu’ils ont aimés. Vous pouvez utiliser l’analyse de sentiments pour reconnaître ce qui les rend heureux et personnaliser les recommandations, au lieu de les contrarier avec des recommandations au hasard.
Il peut être difficile pour votre agent du service à la clientèle de trouver la meilleure approche pour chaque client. L’humeur du client peut changer au milieu de l’échange, ce qui peut rendre difficile pour les agents de s’adapter au changement sans aucune indication claire.
L’analyse de sentiments peut donner un aperçu en direct à vos agents pendant l’interaction. Ils peuvent voir le changement d’humeur du client en temps réel, ce qui peut aider l’agent à savoir comment se passe l’interaction. L’agent, en conséquence, peut s’adapter à l’humeur du client et fournir un service empathique.
Le suivi des opinions des clients sur les médias sociaux et d’autres plateformes sur le Web peut aider à identifier tout problème potentiel. L’analyse de sentiments est utile pour identifier tout retour négatif envers votre marque afin que vous puissiez empêcher toute escalade.
Une intervention opportune dans ces situations peut aider à éviter qu’il ne se propage sur Internet. L’analyse de sentiments permet à une marque de rester informée sur tout fil négatif en ligne qui pourrait devenir un problème potentiel pour la marque.
L’analyse de sentiments peut vous donner les informations nécessaires pour comprendre les besoins, les attentes et les demandes de la clientèle. Elle vous donne un aperçu des commentaires et des opinions spécifiques concernant les services et les produits offerts par votre marque. Elle vous donne un aperçu des problèmes auxquels les clients sont confrontés. De cette façon, vous pouvez offrir une solution efficace qui peut aider à améliorer le sentiment des clients.
L’analyse de sentiments peut être victime de certains obstacles. Les machines sont programmées pour analyser les émotions humaines, mais elles peuvent encore avoir du mal à comprendre les subtilités du langage humain. Voici quelques-uns de ces défis dans l’analyse des sentiments.
L’analyse de sentiments identifie les mots extrêmes tels que « j’aime » et « je déteste ». Elle peut reconnaître les mots des phrases positives ou négatives. Cependant, il existe de nombreux termes intermédiaires utilisés par les utilisateurs dans leurs commentaires, tels que « pas si mal » ou « plutôt bon ». Ces termes impliquent une émotion moyenne, c’est-à-dire une polarité moyenne. Souvent, l’analyse de sentiments ne parvient pas à saisir ces émotions.
Les internautes utilisent souvent l’ironie ou le sarcasme dans leurs commentaires. Par exemple, « Le téléphone était si bon qu’il est tombé en panne après un mois d’utilisation. » Les gens utilisent des compliments détournés pour exprimer des émotions négatives.
L’analyse de sentiments, cependant, prendra note du mot « bon » et vous donnera un score positif à l’analyse. Il est difficile pour l’outil de détecter le contexte réel derrière la phrase. Et, vous pouvez recevoir un volume plus élevé de score de sentiment « positif ».
Les emojis sont un autre obstacle pour l’analyse de sentiments. Elle est faite pour comprendre et analyser le langage humain. Elle peut extraire du texte d’une certaine forme d’image. Cependant, dans le cas des emojis, ils sont un langage en soi, par exemple, 🙂 signifie heureux ou satisfait tandis que 🙁 signifie triste ou insatisfait.
La plupart des outils d’analyse de sentiments ne peuvent pas détecter ces emojis et, par conséquent, vous risquez de ne pas obtenir d’informations holistiques.
Ces phrases peuvent être difficiles à détecter par l’analyse de sentiments. Elles peuvent ne pas montrer extérieurement un sentiment, mais les commentaires énoncent plutôt une opinion sur le sujet.
Par exemple, « Cette maison est plus grande que les autres que nous avons vues. » Cette phrase ne peut pas être classée comme négative, positive ou neutre. Mais lorsque le contexte est pris en considération, un humain peut dire que « cette maison » est considérée dans une émotion positive.
Ainsi, pour l’analyse de sentiments, il sera difficile de catégoriser les déclarations comparatives.
Nous savons que le double négatif transforme la phrase en positif. Mais l’outil d’analyse de sentiments ne le sait peut-être pas. Par exemple « Je ne veux pas ne pas avoir de pâtes », ce commentaire implique que la personne aimerait manger des pâtes. Mais, l’analyse des sentiments peut ne pas saisir le contexte et peut ne pas tenir compte du commentaire.
L’utilité de l’analyse de sentiments dépend du fait que vous sachiez ou pas comment l’utiliser à pleine capacité. Vous devez savoir où vous pouvez l’appliquer et comment vous pouvez en tirer profit.
L’analyse de sentiments peut vous aider à identifier les émotions négatives envers votre marque, les clients mécontents et à prévenir tout cauchemar en relations publiques. Mais elle peut également vous aider à identifier les clients satisfaits qui sont plus susceptibles d’être des promoteurs ou des ambassadeurs de la marque. Vous devez savoir ce que vous recherchez et comment l’utiliser.
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