Utiliser l’analyse des sentiments pour améliorer les expériences

https://agile360.ma/wp-content/uploads/2022/02/AAEAAQAAAAAAAAYYAAAAJGU0ZmIzMjFkLWI1OTUtNGUwOC04NWRjLTg1YmI5OTcwNzliZg.jpg
Les avis clients, les commentaires sur les réseaux sociaux ou encore les réponses textuelles des clients dans vos enquêtes sont empreintes de sentiments. Mais comment transformer ces données en informations significatives ? Grâce à l’analyse des sentiments ! Découvrez dans ce guide tout ce qu’il faut savoir sur cette méthode analytique.

Qu’est-ce que l’analyse de sentiment ?

L’analyse de sentiment (ou sentiment analysis en anglais) est le processus qui consiste à déterminer l’opinion, le jugement et l’émotion qui se cache derrière le langage naturel.

Lorsque les individus laissent des avis en ligne, formulent des commentaires sur une marque ou répondent à des études de marché, leurs appréciations sont forcément teintées par des sentiments, qu’ils soient positifs, négatifs ou neutres.

Quand un consommateur exprime une opinion en tapant son avis dans une zone de texte, celle-ci peut être transformée en données catégorielles (par exemple « positif », « négatif », ou « neutre »). Une fois toutes les réponses catégorisées, l’entreprise peut dresser des rapports d’enquêtes pour obtenir une vue d’ensemble des ressentis et opinions des interrogés.

La sentiment analysis fait partie de ce qu’on appelle le text mining (ou exploration et analyse textuelle). Cette technique analytique consiste à extraire le sens de nombreuses sources textuelles, comme des réponses à des sondages, des critiques en ligne ou encore des commentaires sur les réseaux sociaux. Un score est ensuite appliqué en fonction du sentiment exprimé. Par exemple, -1 pour du négatif et +1 pour du positif. Cette transcription est réalisée grâce au traitement du langage naturel (ou NLP pour Natural Language Processing).

Analyse de sentiment

Pourquoi analyser les sentiments ?

L’analyse de sentiment se révèle redoutablement utile lorsque vous êtes face à un grand volume de données textuelles et que vous devez en extraire des informations et les généraliser. En effet, si nos cerveaux humains sont tout à fait capables de comprendre les sentiments qui se cachent derrière des énoncés, nous ne sommes pas en mesure de traiter des masses importantes de commentaires venant de multiples sources en un temps raisonnable.

Les outils de sentiment analysis permettent d’établir des rapports précis, en un temps record et en évitant toute partialité. Vous obtenez ainsi un scoring et un verdict global, complet et cohérent en quelques clics seulement.

Grâce aux scores obtenus, les entreprises sont en mesure de comprendre quel type d’émotion leur marque suscite sur une population donnée. Ces émotions peuvent être le bonheur, la tristesse, la colère ou alors une émotion plutôt neutre. A partir de ces informations, l’organisation va déterminer un plan d’action et comment elle doit agir pour renforcer ce sentiment ou au contraire, s’il est le faire évoluer vers quelque chose de plus positif.

Quand utiliser l’analyse des sentiments ?

A chaque instant, des quantités astronomiques de publications sont partagées sur Internet, et notamment sur les réseaux sociaux. La sentiment analysis peut aider les entreprises à garder une trace de la manière dont leur marque ou leurs produits sont perçus à un instant T ou sur une période donnée.

Ce type d’analyse est particulièrement utilisé dans le cadre des études de marché, dans les domaines des relations publiques, du marketing et notamment pour la gestion de la réputation, l’analyse des actions, la stratégie d’optimisation de l’expérience client digitale ou le design de produits.

Voici quelques exemples d’applications où l’analyse de sentiments prend tout son sens :

  • Surveiller des médias sociaux: écoute permanente ou focus autour d’un événement spécifique (lancement d’un nouveau produit par exemple)
  • Analyser des réponses d’une enquête pour une étude menée sur une population nombreuse
  • Analyser les feedbacks des collaborateurs dans une grande organisation
  • Identifier des détracteurs et des clients très insatisfaits afin de réaliser un suivi en boucle fermée
  • Identifier et visualiser des tendances géographiques ou sociodémographiques relatives aux émotions de la clientèle
  • Faire une recherche concurrentielle en comparant votre image et le ressenti des consommateurs par rapport à vos concurrents
Avantages et inconvénients des analyses sentimentales

Si l’analyse des sentiments peut être un outil puissant, elle n’est pas nécessairement adaptée à tous les clients. Voici le détail des principaux avantages et inconvénients de cette méthode.

Les avantages
  • Des résultats précis et totalement impartiaux
  • Des données transformées en informations en quelques instants
  • Un gain de temps et d’énergie pour les collaborateurs leur permettant de se consacrer à des tâches plus stratégiques
  • Des mesures cohérentes obtenues et utilisables pour suivre les ressentis des clients au fil du temps
Les inconvénients
  • Pour tirer une réelle valeur des outils d’analyse de sentiment, vous devez analyser régulièrement de grandes quantités de données textuelles, il est donc nécessaire de disposer de volumes de data importants
  • Ce domaine est encore en développement ce qui fait que les résultats ne sont pas toujours parfaits. Cette imperfection implique de devoir vérifier occasionnellement les résultats des analyses et de les corriger manuellement si nécessaire.
Comment fonctionne l’analyse des sentiments ?

Comme mentionné plus haut, la sentiment analysis utilise le traitement du langage naturel (NLP) mais aussi les statistiques et le machine learning. Cette combinaison de technologie et méthodes permettent de déceler les ressentis et les perceptions des individus à une échelle macroscopique.

Cette IA émotionnelle reprend les contenus écrits et les traitent pour en faire ressortir les pensées et les émotions exprimés. Cela peut se faire de plusieurs manières.

Les 3 bases des analyses de sentiments

Il existe trois sous-catégories de méthodologie de base pour analyser les sentiments. Chacune répond à un objectif différent. Il convient donc de choisir parmi ces 3 méthodes celle qui correspond le plus au contexte d’utilisation et au type de résultat souhaité :

  • Détection de l’émotion: analyser le texte et trier les données d’opinion à partir de data objectives (transformer « le restaurant est situé au centre-ville » en « c’est un point positif » par exemple)
  • Catégorisation du sentiment: détecter si l’appréciation est positive, négative ou neutre. Il est d’ailleurs possible d’ajouter des niveaux supplémentaires à cette catégorisation comme « très positif » ou « très négatif »
  • Polarité: parfois un texte contient plusieurs opinions ou des appréciations mitigées ou ambivalentes. C’est par exemple le cas de cette phrase : « Le personnel était très sympathique mais nous avons attendu trop longtemps avant d’être servis. ». Être capable d’évaluer et rendre compte de la polarité permet de noter quand il y a à la fois des sentiments positifs et négatifs dans un feedback. Cela permet d’éviter que le commentaire soit faussement classé en « neutre ».
Analyse des sentiments basée sur des règles

Cette méthode utilise un lexique, ou une liste de mots, dans lequel chaque mot se voit attribuer un score sentimental. Par exemple :

  • « super » = 0,9
  • « nul » = -0,7
  • « ok » = 0,1

Les phrases soumises à l’outil sont ensuite évaluées en utilisant ces pondérations et sont classées comme négatives ou positives. Les systèmes basés sur des règles nécessitent généralement une modération supplémentaire pour tenir compte des sarcasmes ou d’autres formes verbales.

Analyse des sentiments basée sur le machine learning

Dans ce système, un pattern informatique reçoit des commentaires en langage naturel qui sont étiquetés manuellement. Il en déduit ensuite un apprentissage et est capable de classer les mots et expressions comme positifs et négatifs. Une fois bien entrainé, l’outil peut ensuite être utilisé sur de nouveaux ensembles de données

Dans certains cas, les meilleurs résultats proviennent de la combinaison de ces deux méthodes analytiques.

Des défis à relever pour les outils d’IA émotionnelle

Développer des outils d’analyse des sentiments est techniquement un exploit. En effet, le langage humain est grammaticalement complexe, riche, contextualisé et varie beaucoup d’une personne à l’autre. Alors qu’une personne dit « J’ai adoré » pour exprimer sa satisfaction vis-à-vis d’un produit, une autre peut dire « Je n’ai jamais vu mieux » ou « Surpasse toute la concurrence ». Le défi pour un tel outil est de comprendre que toutes ces phrases traduisent la même positivité.

Un autre défi consiste à décider comment interpréter le langage car celui-ci est très subjectif et varie beaucoup d’un individu à l’autre. Ce qui est positif pour une personne peut sembler négatif ou même neutre pour un autre individu. L’expression « Pas mal » illustre parfaitement ce dilemme. En concevant des algorithmes, les data scientists doivent faire preuve de créativité et se poser les bonnes questions pour créer des outils utiles et vraiment fiables.

Les contenus à soumettre à la sentiment analysis

Le web est devenu un monde d’opinion. Et les ressentis des consommateurs peuvent être important pour évaluer la qualité de l’expérience que vous fournissez à vos clients. Aujourd’hui, les individus veulent des marques sympathiques, qui les comprennent et qui offrent des expériences positives et mémorables que ce soit en ligne ou hors ligne.

Plus un consommateur se sent en accord avec une marque, plus il est susceptible de partager ses émotions par écrit sur différents canaux.

Mais l’inverse se vérifie également. 71% des utilisateurs de Twitter utiliseront ce réseau social pour exprimer leurs frustrations à l’égard d’une marque par exemple. Ces internautes s’attendent également à recevoir une réponse des marques dans l’heure suivante lorsqu’ils interpellent une marque par tweet.

Consulter l’étude Twitter

Ces conversations, qui peuvent donc être positives ou négatives, doivent être suivies et analysées pour améliorer l’expérience client. Voici comment l’analyse des sentiments peut aider sur chacun des canaux conversationnels.

1.   Analyser les réponses textuelles des sondages

Les sondages sont un excellent moyen de se connecter directement avec les consommateurs et, s’ils sont bien construits, deviennent une source riche de commentaires constructifs. Et les réponses textuelles peuvent rapidement être analysées.

Pour construire votre enquête, intégrez des questions qui génèrent des mesures qualitatives relatives à l’expérience de la clientèle. N’oubliez pas que le but ici est d’obtenir des réponses textuelles de vos clients afin qu’elles puissent être analysées. Voici un exemple d’enchaînement de questions qui remplit cet objectif :

  • Quelle a été votre expérience la plus récente avec notre marque ?
  • Dans quelle mesure votre expérience a été mieux (ou moins bien) que vos attentes de départ ?
  • Qu’est-ce que vous auriez changé dans cette expérience ?

Évitez autant que possible les questions fermées qui impliquent des réponses telles que « oui » et « non » car elles ne serviront pas votre analyse.

Utilisez ensuite un outil d’analyse textuelle pour interpréter les ressentis et émotions des clients dans les réponses. Notre outil Text iQ vous fournit par exemple des scores de sentiment mais est aussi capable d’extraire des thèmes clés de ces contenus.

Une fois le sentiment évalué, vous serez en mesure de déceler des axes d’amélioration des expériences fournies à vos clients.

2.   Analyser les avis clients

Saviez-vous que 72% des consommateurs interagissent avec une marque seulement après avoir consulté les avis sur un produit ou un service ? Et ils sont même 95% à systématiquement lire les avis avant de faire un achat.

Les sites d’avis sont un des premiers arrêts pour les individus à la recherche de feedbacks honnêtes sur des produits et services.

L’avantage des avis consommateurs par rapport aux réponses à des sondages est le fait qu’ils sont plus indirects. En n’étant pas instiguées par l’entreprise elle-même, les commentaires sont certainement plus honnêtes et complets.

Pour améliorer les expériences, transposez-les en scores (positif, négatif ou neutre) et identifiez les points faibles qui n’ont pas été mentionnés dans les sondages. Les avis négatifs sont en effet autant (voir plus) bénéfiques pour votre entreprise que les positifs. Ne les laissez donc jamais de côté.

3.   Analyser les commentaires sur les médias sociaux

L’un des moyens les plus indirects d’acquérir des données textuelles est l’exploration des plateformes sociales. Cette technique est rendue possible grâce à des logiciels de gestion et de surveillance des réseaux sociaux. Ces logiciels regroupent les mentions de la marque sur les sites comme Twitter ou Facebook et attribuent des scores de sentiment pour chaque publication.

Analyser les publications sociales est particulièrement intéressant car les utilisateurs ont tendance à partager leurs ressentis sans filtre et de manière spontanée. Vous disposez donc de données fiables.

Cependant, alors que dans les sondages les commentaires sont contextualisés, ce n’est pas le cas sur les réseaux sociaux. Vous risquez donc d’avoir des données quelque peu polluées, mais cela ne constitue par un réel frein.

Quoi qu’il en soit, 70% des marques ne se soucient pas des commentaires sur ces plateformes. La raison ? Le fait que les médias sociaux sont un océan de données. Mais c’est ce volume colossal de data qui est justement intéressant. En n’analysant pas ces feedbacks, toute entreprise passe à côté d’informations précieuses pour optimiser les expériences offertes à la clientèle et la relation client sur les réseaux.

Choisir son outil de sentiment analysis

Lorsque vous voulez choisir un outil ou une technologie pour analyser les sentiments, il faut que vous déterminiez la façon dont vous allez l’utiliser et que vous sachiez quels sont vos objectifs finaux. En effet, un certain nombre d’options technologiques s’offrent à vous, des solutions open source aux logiciels de tracking intégrées aux outils d’écoute sociale. Certains d’entre eux ont une portée limitée et se focalisent sur un seul canal conversationnel, tandis que d’autres sont plus puissants mais nécessitent que vos équipes aient un niveau élevé de connaissances de l’utilisateur.

 

 

 

Leave a Reply