Alors que les entreprises transforment numériquement leurs solutions et leurs processus, elles constatent également que pour réussir, elles doivent transformer la manière dont elles interagissent avec leurs clients, et surtout les comprendre.
Mais il ne s’agit pas seulement de proposer de simples enquêtes auprès des clients. Vous devez être activement impliqué dans les conversations sur ce que votre base de clients pense de votre marque. L’analyse des sentiments est la clé pour y parvenir.
L’analyse des sentiments, également connue sous le nom d’exploration des opinions ou d’intelligence artificielle des émotions, est une technique de traitement du langage naturel (NLP) qui permet de déterminer si un élément de contenu est positif, négatif ou neutre. En analysant le texte et les statistiques, un outil d’analyse des sentiments peut comprendre ce que les clients disent, comment ils le disent et ce qu’ils veulent vraiment dire, à la fois du point de vue d’un individu et du point de vue du public.
Dans le cadre de l’exploration de texte, l’analyse des sentiments est couramment utilisée pour déterminer la voix du client dans les documents et canaux de retour d’information tels que les avis, les enquêtes, les articles en ligne et les réseaux sociaux. Avec l’évolution de la langue, il peut devenir de plus en plus difficile de comprendre l’intention au travers de ces canaux et prendre par défaut les définitions des dictionnaires peut conduire à des interprétations inexactes.
Grâce à un outil d’analyse des sentiments basé sur un algorithme et adapté à la voix de vos clients, vous êtes en mesure de révéler ce que vos clients attendent de votre produit, de votre service ou de votre solution et comment leurs opinions évoluent au fil du temps.
Voici quelques types d’analyse des sentiments :
Traditionnellement, les entreprises s’appuient sur des questionnaires et des enquêtes pour sonder l’opinion de leurs clients. Par exemple, l’enquête NPS (Net Promoter Score) a permis d’agréger et d’évaluer les informations nécessaires pour mesurer la volonté des clients de recommander une entreprise. Bien que très utile, elle peut manquer cruellement de capacité à fournir des informations plus approfondies sur les expériences des clients (par exemple, lorsqu’ils effectuent des achats) à travers vos canaux numériques.
Mais l’analyse des sentiments peut combler cette lacune.
En surveillant, en identifiant et en extrayant les opinions et les sentiments des clients à partir d’un texte, l’analyse des sentiments peut aider à révéler le sens de chaque commentaire, mention J’aime sur les réseaux sociaux, idée, plainte et demande. Et ainsi vous aider à répondre rapidement aux besoins de vos clients qui évoluent sans cesse.
En analysant les données collectées, vous obtiendrez un résumé de la réaction de chaque client, ainsi que tout autre retour d’information susceptible de contribuer à façonner la perception qu’a le public de votre produit ou de votre entreprise. Lorsque ces données sont placées sur un spectre de sentiments positifs, neutres ou négatifs, vous pouvez voir ce qui a poussé le client à faire cette remarque, et ainsi révéler les opinions qui décrivent les sentiments et les impressions du client à l’égard d’un sujet spécifique.
Ces avis sont ensuite classés comme directs ( « Ce produit est le meilleur que j’aie jamais utilisé ! ») ou comparatifs (« Le produit A convient mieux aux besoins de mon organisation que le produit B »). Bien que ces données soient souvent faciles à interpréter, il est important de noter que certaines d’entre elles peuvent nécessiter un examen plus approfondi. Les classifications implicites ( » L’entreprise sait ce qu’elle doit faire pour améliorer ce produit “) et explicites (” La fonctionnalité A est facile à utiliser »), ainsi que les séquences de mots positifs qui contiennent un mot négatif, peuvent être difficiles à analyser et nécessiter un examen manuel ou des ajustements de vos modèles de sentiments.
Mais une fois que ces mots et phrases clés sur ce que les autres pensent de vous sont découverts, ils peuvent vous aider à planifier la prochaine action de votre organisation. Mais avant tout, vous devez comprendre comment l’analyse des sentiments peut être profitable pour votre entreprise.
L’analyse des sentiments utilise plusieurs technologies pour distiller tous les mots de vos clients en un seul élément exploitable. Le processus d’analyse des sentiments suit les quatre étapes suivantes :
En mémorisant des mots et des phrases descriptifs pour leur attribuer une pondération, vous et votre équipe pouvez constituer une bibliothèque de sentiments. Grâce à une notation manuelle, votre équipe décide de la force ou de la faiblesse de chaque mot et de la polarité du score de la phrase correspondante, en notant si elle est positive, négative ou neutre. Les moteurs d’analyse multilingue des sentiments doivent également maintenir des bibliothèques uniques pour chaque langue qu’ils prennent en charge grâce à une notation cohérente, à de nouvelles phrases et à la suppression des termes non pertinents.
L’analyse des sentiments permet de répartir ces approches en trois catégories différentes :
Combinaison de statistiques, de NLP et d’algorithmes d’apprentissage automatique pour identifier les sentiments. Le système est entraîné à associer les entrées aux sorties correspondantes, c’est-à-dire le texte du client à sa polarité. Les ordinateurs sont classés en fonction des données d’entrée et peuvent s’adapter au fil du temps une fois qu’ils ont été entraînés. Cela peut être testé avec des données supplémentaires afin de fournir de meilleures prédictions.
L’analyse des sentiments la plus simple utilise des dictionnaires ou des lexiques pour explorer les mots et les phrases et déterminer les sentiments qui leur sont associés. Ce type d’approche fonctionne bien avec des avis directs et explicites. Bien que ce système soit rapide et facile à utiliser, il tient rarement compte de la façon dont les mots sont combinés dans une séquence. Les équipes doivent ajouter des règles pour les opinions comparatives, car cette approche ne permet pas de comprendre facilement les opinions implicites.
En combinant des systèmes basés sur des règles et des systèmes automatisés, vous pouvez obtenir la précision et l’exactitude dont vous avez besoin pour vraiment comprendre vos clients. Ce système est le plus puissant car il contient les informations émotionnelles recueillies à partir des lexiques, qui peuvent être adaptés au fil du temps.
Alors que les réseaux sociaux ne donnent qu’un aperçu de la manière dont les consommateurs parlent de votre marque en ligne, l’analyse des sentiments permet de savoir immédiatement comment le public perçoit à la fois votre marque et votre produit. De nombreux retweets sur Twitter peuvent sembler positifs, mais si vous remarquez que les commentaires négatifs l’emportent largement sur les commentaires positifs, vous pouvez en conclure qu’il s’agit d’une interaction moins que positive.
L’analyse de sentiment peut également permettre à votre entreprise d’extraire des retours clients inestimables à partir de sources de données internes. Par exemple, en surveillant les transcriptions des discussions en ligne des clients avec les représentants du service et de l’assistance, votre entreprise peut être informée plus rapidement des problèmes de qualité, de sécurité et de garantie des produits. L’analyse des sentiments présente d’autres avantages :
Tous ces avantages offrent à votre équipe une vue d’ensemble de ce que pensent les clients et de la manière d’y répondre. À partir de ces informations, vous pouvez guider les équipes internes, comme le service clientèle, pour améliorer l’expérience des utilisateurs, ou les équipes de marketing et de contact avec la clientèle pour engager des segments de clientèle basés sur le sentiment avec des efforts ciblés en matière de vente, de marketing et d’assistance.
Le plus intéressant, c’est que l’analyse des sentiments ne fonctionne pas seulement pour une seule équipe. Chaque équipe peut utiliser ces données pour planifier en conséquence tout ce qui concerne les campagnes de marketing, les stratégies de tarification, l’exécution des commandes ou l’assistance à la clientèle. Au fur et à mesure que les différentes équipes en apprennent davantage sur ce que les clients pensent du produit, de la marque et de l’entreprise, elles peuvent utiliser leurs connaissances pour déterminer les réponses à apporter et optimiser les opérations commerciales. Elles peuvent également réévaluer les objectifs de l’entreprise et du client, et définir les actions à entreprendre pour atteindre ces objectifs.
Voici quelques exemples d’utilisation de l’analyse des sentiments par les équipes :
Il est essentiel de disposer d’un outil capable de comprendre les émotions humaines complexes pour obtenir le retour d’information dont vous avez besoin de la part de votre clientèle. Dans le passé, l’analyse des sentiments nécessitait une expertise dans plusieurs technologies, mais aujourd’hui, plusieurs outils logiciels permettent d’analyser les sentiments avec peu ou pas de connaissances.
Le choix d’une plateforme de données clients (CDP) dotée d’un outil intégré et intelligent d’analyse des sentiments devrait être une priorité absolue pour votre entreprise. Pour créer des expériences client omnicanales réussies, votre équipe et votre organisation ont besoin d’un CDP doté de toutes les fonctionnalités nécessaires pour générer des profils client holistiques en temps réel. Cela inclut un outil d’analyse des sentiments qui peut apporter de nouvelles idées pour optimiser la gestion de la relation client ainsi que d’autres données que vous avez collectées.
Recherchez un CDP qui utilise des modèles NLP pour analyser avec précision et efficacité les opinions et les émotions des clients. Entraînés à partir d’une variété de données provenant de sources publiques, les modèles devraient être en mesure de générer des scores de sentiment des clients et d’identifier les domaines d’activité applicables en vue d’améliorations ciblées.
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