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L’analyse des sentiments jette un regard sur l’inclinaison communiquée dans un texte. Ce type d’analyse est généralement utilisé pour décomposer les commentaires des clients, les réactions générales ainsi que les enquêtes sur les articles. La surveillance des activités en ligne, la gestion de la notoriété et l’expérience des clients ne sont que quelques-uns des domaines qui peuvent tirer profit de l’analyse des sentiments. Par exemple, l’analyse d’un grand nombre d’audits d’articles peut fournir des informations précieuses sur l’évaluation ou l’inclusion d’articles.
Par exemple, la ventilation d’un grand nombre d’éléments d’audits peut générer des informations précieuses sur toute évaluation ou toutes inclusions d’éléments.
Mener des recherches exploratoires semble délicat, mais un guide efficace peut aider.
Dans ce guide d’une large portée, nous allons approfondir le fonctionnement de l’analyse des sentiments. Nous y étudions les principaux cas d’utilisation commerciale pour l’analyse des sentiments. Nous allons par ailleurs observer les difficultés et les contraintes actuelles de ce type d’analyse.
L’analyse des sentiments est une procédure de traitement du langage naturel, NLP, Natural Language Processing, utilisé pour décider si l’information est optimiste, pessimiste ou impartiale. L’analyse des sentiments est régulièrement effectuée sur des informations textuelles afin d’aider les organisations et les entreprises à vérifier l’opinion envers la marque et de tel ou tel article, dans les commentaires des clients et à mieux comprendre les besoins des clients.
L’analyse des sentiments peut renforcer la fidélité et la pérennité des clients grâce à de meilleurs résultats d’assistance et à une meilleure expérience client.
Par exemple, un client fait une demande d’aide par e-mail ou par conversation. Le modèle d’IA NLP produit un calcul qui effectue une analyse des sentiments du texte de l’e-mail ou du commentaire du client. Le calcul identifie l’état d’enthousiasme du client. Dans cette situation, le client peut se sentir déstabilisé. Les règles de gestion liées à cet état passionné permettent au spécialiste de l’assistance à la clientèle de réagir de manière appropriée. Dans ce cas, la demande d’aide est rapidement reformulée afin de répondre aux besoins les plus élevés et d’inviter un délégué au service clientèle à se connecter. Enfin, la compréhension de l’état d’enthousiasme du client par le délégué à l’assistance entraîne une réaction plus sympathique qu’une réaction standard, ce qui permet de résoudre le problème de manière satisfaisante et d’améliorer la relation avec le client.
Cette situation, aussi élémentaire qu’elle puisse paraître, montre comment l’analyse des sentiments peut permettre d’améliorer les résultats pour les clients.
Il s’agit d’une illustration de connaissances accrues, où la NLP contribue à l’exécution de tâches par des humains. Dans cette situation, le délégué à l’assistance à la clientèle met en œuvre la programmation de l’IA dans le but d’obtenir des échanges avec quelqu’un d’autre, dans un esprit de compassion.
Cette situation n’est qu’une parmi tant d’autres, et l’analyse des sentiments n’est pas simplement un dispositif que les organisations et les entreprises appliquent aux communications avec leurs clients. C’est également un avantage pour la gestion de l’image de marque dans le domaine de la culture virtuelle.
Le sentiment des clients peut contribuer à les fidéliser en perfectionnant les résultats de leur assistance et en améliorant l’expérience qu’ils en retirent.
L’importance du sentiment du client s’étend à l’opinion positive ou pessimiste que le client communique, directement à l’entreprise, mais aussi à différents autres clients. Les individus partagent généralement de leurs pensées sur les articles ou sur les services d’une marque, qu’ils soient positifs ou négatifs d’ailleurs, via des moyens de communication en ligne.
En supposant qu’un client aime ou n’aime pas un article ou un service offert par une marque, il peut publier une remarque à ce sujet, et ce type de remarques peuvent s’additionner.
Ces témoignages donnent une représentation de l’expérience du client qui est, à bien des égards, plus exacte que ce que peut donner une vision d’ensemble de la clientèle.
C’est là qu’intervient l’observation des activités en ligne. En explorant les commentaires que les clients publient sur la marque, les instruments d’analyse des sentiments peuvent faire ressortir les opinions diffusées, utilisant le traitement du langage naturel, ce qui permet d’obtenir de précieux éléments de connaissance. Ce phénomène peut susciter des réactions plus engagées et plus sympathiques de la part des clients.
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Seriez-vous capable d’envisager physiquement de comprendre un grand nombre de tweets, de discussions sur le service client ou de vues d’ensemble de ce type de publications ? Il y a en permanence beaucoup d’informations commerciales à traiter physiquement. L’analyse des sentiments aide ainsi les organisations et les entreprises à gérer d’énormes quantités d’informations, non structurées, en les traitant de manière productive et avisée.
L’analyse des sentiments peut aider à prendre conscience, progressivement, les problèmes de base, par exemple, une urgence d’une amélioration des relations publiques via la communication virtuelle augmente-t-elle ? Un client en colère va-t-il se désabonner ? Les modèles d’analyse des sentiments peuvent vous aider à distinguer rapidement ce type de circonstances, afin que vous puissiez agir immédiatement.
Il est évalué que les individus peuvent être d’accord à environ 60-65 % lorsqu’ils décident de leur sentiment à l’égard d’un texte spécifique. L’étiquetage d’un message selon l’opinion est profondément émotionnel, affecté par des expériences privées, des considérations et des convictions.
En recourant à un dispositif d’analyse des sentiments, les entreprises peuvent appliquer des modèles analogues à l’ensemble de leurs informations, ce qui leur permet de gagner en exactitude et d’améliorer l’expérience vécue par leurs clients.
Les applications de l’analyse des sentiments sont innombrables. Ainsi, pour vous aider à déterminer en quoi l’analyse des sentiments peut être utile à votre entreprise, il est intéressant que vous portiez de l’intérêt sur l’aide de l’analyse des sentiments.
L’analyse des sentiments utilise l’IA et le traitement du langage naturel, NLP, ceci permettant de reconnaître si un texte est pessimiste, optimiste ou impartial.
Les deux principales approches sont les analyses de sentiments fondées sur des règles et la robotisation de l’analyse des sentiments.
L’analyse des sentiments est également un domaine qui progresse rapidement et qui se crée ou s’établit continuellement.
C’est pour cette raison qu’il est essentiel de se tenir informé des tendances les plus récentes. Un autre choix est de travailler avec une méthode telle que Thematic, qui est en constante amélioration et évolution.
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