Si vous dirigez une entreprise qui fabrique des produits ou fournit des services, vous avez probablement une énorme clientèle. Cela signifie également que vous recevez des tonnes de commentaires de clients et que vous êtes conscient des défis liés à la compréhension de ces données.
Cependant, le traitement et l’organisation manuels des commentaires textuels prennent du temps, c’est fastidieux et inexact, et cela peut être coûteux si vous devez embaucher du personnel supplémentaire pour trier les textes.
Un moyen plus simple de le faire est d’utiliser une application appelée Analyse de texte, activée par l’apprentissage automatique (machine learning en anglais).
Des données textuelles non structurées peuvent être automatiquement exploitées pour obtenir des informations utiles à l’aide de l’analyse de texte (TA), une technique d’apprentissage automatique. Les outils d’analyse de texte sont utilisés par les entreprises pour analyser rapidement des données et des documents Web et les transformer en informations utiles.
Avec l’analyse de texte, vous pouvez trier des réponses à une enquête par attitude et par sujet ou extraire des données spécifiques dans des dizaines de milliers d’e-mails, telles que des noms, des noms d’entreprise ou des mots-clés.
Selon les résultats souhaités, l’analyse de texte peut s’étendre sur une variété de textes. Elle s’applique à des :
Vous pouvez commencer à analyser vos données une fois que vous avez décidé comment les segmenter.
Examinons le processus d’analyse de texte plus en détail.
L’analyse de texte et l’exploration de texte sont fréquemment utilisées de manière interchangeable. L’analyse de texte produit des résultats quantitatifs, mais l’exploration de texte est généralement utilisée pour extraire des informations qualitatives à partir de texte non structuré.
En examinant des avis et des sondages, l’exploration de texte, par exemple, peut servir à déterminer si les clients sont satisfaits d’un produit. L’analyse de texte a le but d’acquérir une compréhension plus approfondie, par exemple, en repérant des modèles ou des tendances dans le texte non structuré. Ainsi, cette technique peut être utilisée pour comprendre une augmentation négative de la satisfaction des consommateurs ou de la popularité des produits.
Les résultats de l’analyse de texte peuvent ensuite être combinés avec des stratégies de visualisation des données pour faciliter la prise de décision et faciliter la compréhension.
L’analyse de texte peut bénéficier aux entreprises, aux organisations et aux mouvements sociaux de diverses manières, notamment :
Pour les entreprises, l’analyse de texte peut être utilisée de plusieurs façons. Voici quelques cas d’utilisation utiles de l’analyse de texte en entreprise :
En tant qu’élément crucial pour obtenir de la valeur à partir d’ensembles de données non structurées que vous seriez autrement incapable de traiter, l’analyse de texte offre plusieurs avantages à votre entreprise.
Avec l’analyse de texte, vous n’êtes pas limité à un format ou à un type de média spécifique. En raison de cette compatibilité, vous n’avez pas besoin de prétraiter autant vos données avant de les entrer dans le système.
Vos besoins évolueront au fil du temps en termes d’expérience client, d’engagement des employés et d’autres domaines. En utilisant des commentaires directs et textuels et en identifiant les tendances dans les données, vous pouvez continuer à chercher des moyens d’amélioration.
Les consommateurs satisfaits soutiennent votre entreprise et reviennent vers vous pour d’autres achats, et les membres du personnel fidèles et très engagés réduisent l’attrition. Votre entreprise sera donc en mesure de connaître une croissance soutenue à long terme si vous pouvez garder le contrôle des domaines qui sont les plus cruciaux pour ces parties.
Les données d’analyse de texte influencent vos budgets. Les zones ciblées sont celles qui nécessitent le plus d’investissements, tandis que les zones qui n’ont pas autant d’impact sur les opérations se voient accorder moins d’importance.
L’obtention de données non structurées sous une forme que les systèmes d’analyse typiques peuvent utiliser est l’un des plus grandes pertes de temps dans le traitement des données non structurées. Sans conversion ni autres opérations manuelles fastidieuses, l’analyse de texte peut utiliser les données telles quelles.
Vous avez accès à des faits supplémentaires pour votre processus de prise de décision grâce à des remarques textuelles et des données textuelles pertinentes. Vous pouvez encore plus analyser les raisons pour lesquelles les répondants ont donné à votre entreprise les notes qu’ils lui ont attribuées ou voir à quel point les nouveaux biens et services sont perçus.
Du jour au lendemain, votre marché peut subir un changement important à la suite de nouvelles idées, de nouvelles technologies ou de commentaires persistants des clients. Avec l’utilisation de l’analyse de texte, vous pouvez accéder à ces données et trouver de nouvelles opportunités qui pourraient vous donner un avantage concurrentiel.
La fonction d’analyse de texte de Voxco est extrêmement puissante. Elle peut être appliquée à de nombreux cas d’utilisation dans différents secteurs. Pour vraiment vous convaincre, voici quelques raisons supplémentaires pour lesquelles vous devriez utiliser Voxco pour analyser vos textes.
Elle extrait toutes les données d’une enquête et les organise dans différents graphiques : performance des sentiments, nuage de mots, sujets, réponses ouvertes, graphique des tendances et analyse des sentiments en temps réel afin que vous puissiez :
Déterminez le volume de sentiments négatifs, positifs ou neutres à l’aide du graphique de performance des sentiments.
Extrayez des sujets récurrents dans les commentaires de l’enquête et obtenez des informations qui aident à orienter les décisions grâce au graphique Sujets.
Avec le graphique Nuage des Mots, jetez un coup d’œil aux mots les plus récurrents dans les commentaires textuels ouverts.
Parcourez le nombre de réponses positives, négatives et neutres indiquées par les couleurs respectives attribuées aux sentiments avec le graphique Réponses ouvertes.
Avec le graphique des tendances, analysez les changements dans le sentiment des clients au fil du temps. Prenez de meilleures décisions qui correspondent à ce que vos clients cibles veulent réellement.
Avec le graphique d’analyse des sentiments en temps réel, obtenez une analyse automatique du texte ouvert pour reconnaître en temps réel le sentiment sous-jacent dans les commentaires des clients.
L’analyse de texte n’est plus seulement un domaine de niche pour les développeurs de logiciels ayant une formation en apprentissage automatique. C’est devenu un outil puissant qui aide les entreprises de tous les secteurs à obtenir des insights pertinents et exploitables à partir de leurs données de textes.
Il n’a jamais été aussi simple de gagner du temps, d’automatiser les opérations et d’augmenter la productivité, ce qui permet aux entreprises de se décharger des tâches chronophages et d’aider leurs équipes à offrir un meilleur service aux consommateurs.
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