PARTAGER L’ARTICLE SUR
Si vous pensiez jusqu’à présent que votre analyse des sentiments était parfaite, prévoyez d’être impressionné par une procédure d’analyse des messages considérablement développée : l’analyse des sentiments basée sur les aspects.
Cette stratégie, autrement appelée analyse des sentiments à base d’aspects ciblés, analyse des sentiments basée sur les aspects, ou essentiellement, analyse des sentiments de point de vue, permet aux entreprises de réaliser une analyse détaillée de leurs informations communiquées par les clients, afin qu’elles puissent se familiariser avec ces derniers et créer des produits et des services qui répondent à leurs problèmes.
Ci-dessous, familiarisez-vous avec ce qu’est l’analyse des sentiments basée sur les aspects, son fonctionnement et comment elle peut aider votre entreprise, à partir de ce point d’observation.
Mener des recherches exploratoires semble délicat, mais un guide efficace peut aider.
L’analyse des sentiments ABSA, analyse des sentiments à base d’aspects ciblés, Aspect-based Sentiment Analysis, est une sorte d’analyse de message qui classe les aspects par point de vue et distingue le sentiment lié à chaque perspective utilisée et observée.
Par aspects, nous pensons plus particulièrement à des traits ou des parties d’un élément, un élément-produit ou une aide-assistance, pour notre situation étudiée ici.
Il est donc très intéressant d’utiliser un modèle comme celui développé ci- dessous. L’objectif ici, pour le cadre de l’ABSA, est de reconnaître les deux perspectives, le concept et le coût, avec le sentiment qui leur est lié. En fin de compte, le sentiment à l’égard du concept est positif, mais, à l’égard du prix, est négatif.
J’ai été incité à acheter cet article car j’aime vraiment son concept, cependant, son coût n’est pas excellent.
Notez que dans des messages similaires, différents points de vue peuvent avoir des sentiments différents. Ceci signifie que le résultat de l’ABSA n’est pas destiné à être un signe global du sentiment communiqué dans le texte… Cependant, il vise à donner un degré de données plus granulaire et défini.
L’analyse des sentiments est importante, car elle peut aider les entreprises à organiser et à décomposer les informations reçues du client, à robotiser certains processus tels que les actions d’assistance à la clientèle et à acquérir rapidement de solides expériences.
Les clients se font entendre plus que jamais. Ils apprécient de communiquer avec les marques et de laisser des commentaires, qu’ils soient positifs ou négatifs. À chaque fois que les clients entrent en contact avec une marque, qu’il s’agisse d’un avis ou d’une remarque, ils laissent une abondance d’informations qui permettent aux entreprises de savoir ce qu’elles font correctement et ce qu’elles ne font pas.
Néanmoins, il est souvent difficile d’analyser ces données manuellement. Tout bien considéré, l’analyse des sentiments basée sur les aspects accomplit le travail difficile à votre place.
Avant de pouvoir commencer toutes sortes d’analyse, vous souhaitez tout d’abord recueillir et accumuler des données. Cependant, d’où vient chacune des informations et comment votre entreprise pourrait-elle les rassembler ? Voici des modèles d’analyse des sentiments basés sur les aspects et les informations dans lesquelles vous pouvez vous immerger positivement :
Les entreprises collectent des quantités gigantesques d’informations depuis longtemps, mais commencent à peine à comprendre la puissance et la portée de ces informations.
Le programme de l’étude de ces aspects propose une analyse des sentiments, dans le cadre d’études qui peuvent générer des expériences considérables pour n’importe quelle entreprise. Les dispositifs d’évaluation en ligne, la simplification de la réalisation de ces évaluations et de leur envoi, ainsi que l’intégration d’instruments d’analyse des messages peuvent robotiser le cycle.
Des questions ouvertes, par exemple, peuvent révéler l’opinion d’un client sur différentes parties de l’expérience client : « facile à utiliser et interface utilisateur simple (positif), même s’il y a des bogues constants (négatif) ».
De nombreuses entreprises utilisent les programmes NPS®, tels que Delighted, Promoter.io et Satismeter, pour collecter et analyser les réactions de leurs clients. En utilisant un modèle d’analyse des sentiments basé sur les aspects, il devient possible de trier les renseignements de la manière la plus naturelle possible et de recueillir des expériences sur les aspects explicites ou les points forts des produits ou des services.
Ces outils sont les produits que les organisations utilisent pour dialoguer avec leurs clients, par exemple Zendesk, Freshdesk et Help Scout. Tous ces produits regorgent d’informations non structurées ! Il suffit tout simplement d’imaginer la masse que représente l’ensemble des demandes de renseignements gérées, toutes issues de différents canaux !
Il s’agit d’un grand nombre de données précieuses qui peuvent être ordonnées à l’aide d’un modèle d’analyse des sentiments basé sur les aspects, que ce soit pour distinguer rapidement les éléments d’un produit ou d’un service qui mécontentent les clients ou pour diriger les questions explicites vers le bon service d’assistance à la clientèle.
Le Web regorge de données externes provenant de programmes de divertissement en ligne, de commentaires, d’articles de presse, de sondages, etc. Et ce n’est que la partie émergée de l’iceberg. De plus en plus d’entreprises rendent publics leurs ensembles de données et joignent des sources d’information internes et externes afin d’améliorer leurs cycles d’activité et d’influer sur les choix clé et stratégiques de l’entreprise. Les modèles d’analyse des messages, similaires à l’analyse des sentiments basée sur les aspects, sont essentiels pour traiter un grand nombre d’informations publiques, car ils sont prêts à déchiffrer efficacement et rapidement les informations à un niveau granulaire et à aider les entreprises à véritablement s’attaquer aux problèmes. Toutefois, comment trouver et rassembler des informations significatives à partir de différents sites et sources ?
Les dispositifs de récupération d’informations sur le Web, ou autres équipements d’extraction d’informations sur le Web, sont essentiels à la collecte d’informations en provenance de l’extérieur.
Outils visuels d’extraction de données Web (pour les non-codeurs) : vous pouvez construire un appareil d’extraction visuel sans entrer une ligne de code. Nous suggérons Dexi.io, Portia et ParseHub comme étape de départ.
Cadres d’extraction de données Web (pour les codeurs) : créez votre propre outil en utilisant différentes structures open source solides. Nous suggérons Scrapy, idéal pour l’analyse des sentiments basée sur les aspects en Python, ou Wombat, écrit en Ruby.
Celles-ci permettent aux applications de communiquer entre elles. Ainsi, pour extraire des informations utiles de sites ou de plateformes en ligne, il est possible de les associer à une API. Des organisations gigantesques comme Facebook, Twitter et Instagram ont leurs API et permettent d’extraire des informations de leur base, de sorte que les commentaires des sites sont recueillis, en ligne, sur des éléments explicites, puis, peuvent être rassemblés à l’aide d’une analyse basée sur les aspects.
Puisqu’il est devenu indéniablement évident de recueillir et d’accumuler des informations, voici la meilleure façon d’effectuer une analyse des sentiments pour les aperçus NPS®.
Découvrez le logiciel de sondage Voxco en action avec une démonstration gratuite.
L’expérience client est une priorité pour toute entreprise. L’analyse du taux d’attrition des clients ou l’utilisation du cycle de rétroaction des clients, par exemple, permet de suivre l’ensemble du parcours des clients et de ne jamais perdre de vue le taux d’attrition de ces derniers. En outre, l’analyse des sentiments basée sur les aspects, grâce à l’IA, permet d’analyser les évaluations des clients afin de dégager des résultats solides et de faire des choix fondés sur la connaissance parfaite de ces informations.
Informatiser les cycles internes à l’aide des dispositifs que vous utilisez déjà, tels que Zendesk, SurveyMonkey, Google Docs et Sheets, et bien d’autres encore est possible. Suivez progressivement le sentiment de vos clients, afin de ne jamais rester dans l’ignorance de ces ressentis !
Net Promoter®, NPS®, NPS Prism® et les émoticônes associées au NPS® sont des marques déposées de Bain & Company, Inc., Satmetrix Systems®, Inc. et Fred Reichheld®. Net Promoter Score℠ et Net Promoter System℠ sont des marques de service de Bain & Company, Inc., Satmetrix Systems®, Inc. et Fred Reichheld®.
English
French