Le client est au cœur de toute entreprise. Comprendre leurs opinions sur vos produits et services est essentiel pour le succès de votre organisation. Grâce aux outils d’analyse des sentiments, vous pouvez facilement extraire des informations précieuses sur vos clients à partir de leurs retours.
L’analyse des sentiments joue un rôle crucial dans la compréhension de votre public cible et de votre clientèle. Cette technique vous permet de collecter des données importantes à partir de masses d’informations non structurées, grâce à l’utilisation d’applications spécialisées.
Explorons en détail l’analyse des opinions, ses différents types, ses applications, ses défis, ses méthodes de fonctionnement et ses exemples concrets.
Qu’est-ce que l’analyse des sentiments ?
L’analyse des sentiments est un processus qui consiste à identifier l’émotion ou le sentiment exprimé dans un texte par son étude et son exploration. Également appelée « analyse d’opinion », elle permet aux entreprises de classer les avis et les impressions sur leurs produits et services. Au-delà de la simple détection du sentiment, cette méthode peut déterminer la polarité (positive, négative ou neutre), le sujet abordé et l’opinion exprimée dans le texte.
L’analyse d’opinion s’appuie sur des technologies d’intelligence artificielle (IA), d’apprentissage automatique (ML) et d’exploration de données pour extraire des informations subjectives à partir de textes non organisés et non structurés, tels que les courriels, les conversations avec le support client, les publications sur les réseaux sociaux, les forums et les commentaires de blog. Il n’est pas nécessaire de traiter manuellement les données, car les algorithmes utilisent des méthodes automatiques, basées sur des règles ou hybrides pour générer les sentiments.
Grammarly, un outil d’analyse des sentiments
Au-delà de sa fonction de correcteur grammatical et orthographique, Grammarly est également capable de fonctionner comme outil d’analyse d’opinion. Si vous utilisez l’intégration de Grammarly dans votre messagerie, vous avez peut-être remarqué un emoji au bas de votre message qui indique le ton employé : amical, formel, informel, etc.
Cet emoji est le résultat de l’analyse du ton ou du sentiment de votre texte. Grammarly utilise un ensemble de règles et d’apprentissage automatique pour identifier les signaux dans votre écriture qui influencent le ton ou le sentiment. Il analyse vos mots, l’utilisation des majuscules, la ponctuation et le style de formulation pour évaluer comment le destinataire percevra votre message.
Outre les courriels, il peut détecter le sentiment de n’importe quel texte que vous écrivez et vous indiquer l’émotion dominante qu’il véhicule. En l’utilisant, vous pouvez choisir le ton adéquat pour établir des relations saines avec les autres.
Importance de l’analyse des sentiments
Suivi des sentiments en temps réel
S’il est plus coûteux d’acquérir de nouveaux clients que de fidéliser les clients existants, cette fidélisation nécessite une surveillance constante. L’opinion qu’une personne a de votre marque aujourd’hui peut évoluer demain. L’analyse d’opinion vous permet de connaître les sentiments en temps réel et d’agir rapidement.
Des produits et services améliorés
L’analyse des retours clients vous permet d’étudier leurs réponses et commentaires. Ces données vous aident à développer de meilleurs produits et à offrir un service client de meilleure qualité. De plus, cela améliore la productivité de votre équipe en identifiant rapidement les sentiments et les thèmes récurrents.
Obtenir des données exploitables
L’analyse des sentiments permet d’obtenir des données exploitables. De nos jours, les réseaux sociaux regorgent de données, les utilisateurs n’hésitant pas à commenter et à mentionner les marques. L’analyse de ces données permet de connaître votre image de marque et les performances de vos produits.
Campagnes marketing personnalisées
Grâce à l’analyse d’opinion, vous pouvez évaluer l’efficacité de vos campagnes marketing. Les résultats vous permettent d’adapter vos actions en fonction du ressenti des clients. Ces informations aident les entreprises à affiner leur stratégie marketing. Par exemple, vous pouvez lancer une campagne spéciale pour les personnes intéressées par vos produits et qui ont une opinion positive de votre entreprise.
Surveillance de l’image de marque
Dans un contexte commercial hautement concurrentiel, il est primordial de préserver son image de marque. L’analyse d’opinion peut vous aider à évaluer la perception de votre entreprise par les clients et à prendre les mesures nécessaires.
Types d’analyse des sentiments
Selon les besoins de votre entreprise, vous pouvez choisir parmi différents modèles d’analyse d’opinion pour identifier diverses émotions.
Analyse fine
Ce modèle est utile pour déterminer la polarité avec précision. Il vous permet d’étudier les avis et les notes que vous recevez de vos clients. Les entreprises peuvent appliquer cette analyse en utilisant des catégories de polarité plus nuancées, telles que : très positif, positif, négatif, très négatif ou neutre.
Analyse basée sur l’aspect
Ce type d’analyse des sentiments offre une étude plus approfondie des avis clients. Il permet de déterminer les aspects spécifiques de l’entreprise ou des produits dont les clients parlent.
Par exemple, si vous êtes un vendeur de jus de fruits et que vous recevez un commentaire qui dit : « Rafraîchissant, mais il faudrait prévoir des pailles biodégradables », cette analyse identifiera que le client apprécie votre jus, mais qu’il a une opinion négative sur l’emballage.
Analyse de détection des émotions
Avec ce modèle, les entreprises peuvent identifier les émotions exprimées dans les commentaires des utilisateurs, telles que la colère, la satisfaction, la frustration, la peur, l’inquiétude, le bonheur ou la panique. Ce système utilise généralement des lexiques, mais certains classificateurs avancés font également appel à des algorithmes d’apprentissage automatique.
Toutefois, pour une détection précise des émotions, il est préférable d’utiliser l’apprentissage automatique en complément des lexiques. Un mot peut avoir une connotation positive ou négative en fonction du contexte dans lequel il est utilisé. Alors qu’un lexique peut parfois mal interpréter une émotion, l’apprentissage automatique permet une analyse plus précise.
Analyse d’intention
En utilisant ce modèle, vous pouvez déterminer avec précision l’intention d’achat des consommateurs. Ainsi, vous évitez de perdre du temps et des efforts avec les prospects qui n’ont pas l’intention d’acheter à court terme. Vous pouvez vous concentrer sur les clients qui envisagent d’acquérir vos produits. Le remarketing peut être une stratégie efficace pour attirer leur attention.
Comment fonctionne l’analyse des sentiments ?
L’analyse d’opinion fonctionne généralement via un algorithme qui analyse les phrases et détermine si elles sont positives, neutres ou négatives. Les outils d’analyse d’opinion les plus sophistiqués utilisent l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour remplacer les algorithmes statiques ou traditionnels. C’est pourquoi les professionnels du secteur parlent souvent de l’analyse d’opinion comme d’une forme d’IA émotionnelle.
L’analyse des sentiments suit principalement deux approches de travail :
#1. Analyse des sentiments par apprentissage automatique
Comme son nom l’indique, cette technique utilise l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (TLN) pour apprendre à partir de diverses données d’entraînement. La précision du modèle dépend donc fortement de la qualité des données d’entrée et d’une bonne compréhension du sentiment exprimé dans les phrases. Vous trouverez plus d’informations à ce sujet ci-dessous, dans la section « Comment créer une analyse des sentiments à l’aide de l’apprentissage automatique ».
#2. Analyse des sentiments basée sur des règles
C’est l’approche traditionnelle pour l’analyse d’opinion. L’algorithme utilise des règles prédéfinies pour identifier le sentiment de n’importe quelle phrase. Un système basé sur des règles utilise également le TLN de manière manuelle, en s’appuyant sur des listes de mots (lexiques), la tokenisation, l’analyse syntaxique et la réduction des mots à leur forme de base (radicalisation).
Voici comment cela fonctionne :
Une bibliothèque de lexiques
Le programmeur crée une bibliothèque de mots positifs et négatifs à l’intérieur de l’algorithme. On peut utiliser n’importe quel dictionnaire standard pour cela. Il est important d’être vigilant lors de la sélection des mots positifs ou négatifs, car une erreur peut fausser les résultats.
Tokenisation des textes
Les machines ne comprenant pas le langage humain, les programmeurs doivent diviser le texte en fragments aussi petits que possible, tels que des mots. C’est le principe de la tokenisation, qui consiste à diviser le texte en phrases, puis en mots.
Suppression des mots inutiles
La lemmatisation et la suppression des mots-outils jouent un rôle majeur à cette étape. La lemmatisation consiste à regrouper les mots similaires dans un même groupe. Par exemple, les mots « suis », « es », « est », « sommes », « êtes » et « sont » sont ramenés à la forme « être ».
De même, la suppression des mots-outils consiste à éliminer les mots qui n’apportent pas de sens au texte (par exemple : « pour », « à », « un », « chez »), car ils n’ont aucun impact sur le sentiment exprimé.
Comptage informatisé des mots liés au sentiment
Étant donné que l’analyse des sentiments implique le traitement de téraoctets de données textuelles, il est nécessaire d’utiliser un programme informatique pour compter efficacement tous les mots positifs, négatifs et neutres. Cela permet également d’éviter les erreurs humaines.
Calcul du score de sentiment
À ce stade, l’analyse d’opinion devient simple. Le programme doit attribuer un score au texte. Ce score peut être exprimé en pourcentage, par exemple : 0 % pour négatif, 100 % pour positif, et 50 % pour neutre.
Certains programmes utilisent également une échelle allant de -100 à +100, où 0 représente un sentiment neutre, -100 un sentiment négatif et +100 un sentiment positif.
Applications concrètes de l’analyse des sentiments
Les entreprises collectent de plus en plus de données qualitatives qui doivent être analysées correctement. Voici quelques applications concrètes de l’analyse d’opinion :
- L’analyse des sentiments est utilisée pour étudier les conversations du service client. Elle aide les entreprises à optimiser leur flux de travail et à améliorer l’expérience client.
- Ce que les clients disent sur les forums et les communautés en ligne est important pour les entreprises. Elles utilisent cette méthode pour évaluer l’impression générale des clients sur ces plateformes.
- Les avis des clients sur les réseaux sociaux peuvent faire ou défaire une entreprise. L’analyse des sentiments est souvent utilisée pour identifier l’opinion publique sur une entreprise.
- L’analyse d’opinion peut identifier les tendances du marché, cibler de nouveaux marchés et analyser les concurrents. Par conséquent, les entreprises utilisent cette méthode pour des études de marché avant de lancer de nouveaux produits ou marques.
- L’évaluation des produits est un autre domaine où les entreprises utilisent l’analyse des sentiments pour identifier les points d’amélioration.
- Les enquêtes sur un produit récemment lancé ou une version bêta d’une application fournissent des informations précieuses pour améliorer le produit. L’analyse d’opinion est également utile pour collecter des données à partir des sondages auprès des clients.
Créer une analyse des sentiments à l’aide de l’apprentissage automatique
Prétraitement des textes
Lors du prétraitement du texte, un algorithme d’apprentissage automatique peut utiliser la suppression des mots-outils et la lemmatisation pour éliminer les mots non pertinents qui ne contribuent pas à l’analyse du sentiment.
Après le traitement du texte brut, le programme d’IA utilise une méthode de vectorisation pour transformer les mots porteurs de sentiments en chiffres. Le terme technique pour cette représentation numérique des mots est « caractéristiques ».
Le modèle « sac de n-grammes » est une méthode de vectorisation courante. Cependant, l’apprentissage en profondeur a permis de nombreux progrès dans ce domaine et a introduit l’algorithme word2vec, qui utilise un réseau neuronal.
Entraînement de l’IA et prédiction
L’entraîneur d’IA doit utiliser un ensemble de données d’entraînement étiquetées par sentiment. Les données comprennent principalement de nombreuses paires de caractéristiques. Ces paires représentent une représentation numérique d’un mot porteur de sentiment et de son étiquette correspondante : négatif, neutre ou positif.
Prédiction de textes réels
À ce stade, le programmeur introduit dans le système ML du texte inconnu ou nouveau. Le système utilise les données d’entraînement pour générer des étiquettes ou des classes pour ce nouveau texte.
Parfois, un système d’IA peut également utiliser des modèles d’algorithmes de classification tels que la régression logistique, Naive Bayes, la régression linéaire, les machines à vecteurs de support ou l’apprentissage en profondeur.
Maintenant que vous comprenez en détail le concept d’analyse des sentiments, il est temps de découvrir les meilleurs outils d’analyse d’opinion.
MonkeyLearn
MonkeyLearn est un logiciel d’analyse des sentiments qui détecte rapidement les émotions dans les données textuelles non structurées. Grâce à cet outil, les entreprises peuvent être informées rapidement des commentaires négatifs et y répondre instantanément pour créer une impression positive.
Vous pouvez surveiller les opinions des clients sur vos produits, services ou votre marque. Ainsi, le temps de réponse aux demandes urgentes pour votre entreprise augmente également de manière significative. Il permet également de visualiser les informations sur les sentiments.
MonkeyLearn prend en charge l’intégration avec des centaines d’applications d’analyse de texte, notamment Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Google Sheets, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform et Service Cloud.
Awario
Si vous recherchez un outil d’analyse des sentiments fiable pour le suivi de la réputation en ligne, Awario est l’application qu’il vous faut. Il mesure le sentiment exprimé à l’égard de votre marque et son évolution au fil du temps, ce qui vous permet de comprendre votre réputation.
Avec cet outil, vous pouvez repérer les commentaires négatifs sur les réseaux sociaux et y répondre en priorité. Il vous informe des réactions de vos clients à vos campagnes marketing et aux nouveaux produits.
De plus, les entreprises peuvent utiliser cette plateforme pour analyser leurs concurrents afin d’identifier leurs forces et leurs faiblesses. Vous pouvez également obtenir les statistiques d’analyse au format PDF et les partager avec d’autres personnes.
Thematic
Thematic est une plateforme d’analyse de commentaires que vous pouvez également utiliser pour l’analyse des sentiments. Elle vous offre des informations complètes sur vos clients grâce à l’analyse d’opinion basée sur l’IA. Avec cet outil, vous pouvez comprendre les retours des clients sur une plateforme centrale et hiérarchiser vos réponses.
Cette plateforme recueille les commentaires des sondages, des réseaux sociaux, des conversations d’assistance, des réponses ouvertes des clients et des avis. Ensuite, elle les classe par thèmes et par sentiments à l’aide de l’IA.
Vous savez ainsi ce qui compte pour vos clients. Cette plateforme ne nécessite ni formation, ni codage manuel, car vous pouvez facilement comprendre les thèmes tendances chez vos clients.
Conclusion
Le sentiment du client et l’intention d’achat sont intimement liés. Les entreprises peuvent adapter leur stratégie marketing en fonction des impressions positives ou négatives de leurs clients potentiels et existants. L’analyse des sentiments est également un outil précieux pour la gestion des réseaux sociaux et la promotion de l’image de marque.
Maintenant que vous connaissez l’importance de l’analyse d’opinion et son fonctionnement, vous pouvez mettre en œuvre cette méthode dans votre entreprise avec l’aide des meilleurs analyseurs de sentiments. Vous pouvez également créer une solution d’analyse des sentiments sur mesure en utilisant l’apprentissage automatique.
Si vous êtes intéressé, consultez cette liste d’outils de collecte de retours clients pour améliorer vos produits.