Analyse de sentiment : comprendre les émotions de vos clients
Le succès d’une marque repose en partie sur la perception que s’en font les consommateurs. Depuis quelques années, cette perception est fortement influencée par les avis postés un peu partout sur les réseaux sociaux et autres annuaires.
L’expérience a-t-elle été agréable ? Le produit vaut-il son prix ? Le service client est de qualité ? Les internautes partagent leur expérience, et cela influe fortement sur la prise de décision de vos futurs clients.
Être à l’écoute de ses clients permet d'offrir une meilleure expérience à ses clients sur le long terme. Mais s’il est déjà difficile de répondre à 100 % de ses avis clients ; alors les analyser dans le détail semble un combat perdu d’avance. Surtout pour les entreprises à établissements multiples.
Les entreprises font donc appel à l’analyse de sentiment pour traiter cet ensemble de données et prendre des décisions fondées sur des indicateurs tangibles.
L'intelligence artificielle (IA), le Machine Learning et le Natural Language Processing (ou le traitement du langage naturel en Français) ont pris un essor considérable au cours des dernières années. Combinées, ces technologies permettent de traiter ces grands volumes de data qui fournissent de précieuses informations sur le ressenti des consommateurs.
Convaincu.e par l'importance de l'analyse de sentiment ?
Qu'est-ce que l'analyse de sentiment ?
L'analyse de sentiment est un outil d’analyse des émotions, inspirée des techniques utilisées par les traders pour prendre le pouls du marché.
L’outil s’appuie sur la technique du text mining, c’est-à-dire la collecte et de l'analyse automatique de textes.
L’analyse de sentiment utilise des algorithmes pour décortiquer le langage humain en temps réel. En ce qui concerne les avis clients, on va plus loin que le simple constat de la note moyenne. L’outil sait reconnaître des sentiments positifs ou négatifs et les différentes émotions qui se cachent derrière les avis postés en ligne.
L'analyse de sentiment pour mieux répondre aux attentes
Si vous doutez encore de l’importance des avis clients, sachez que d’après une étude publiée cette année, ce ne sont pas moins de 98 % des consommateurs qui lisent ces avis.
S’il est donc indispensable d’exploiter ces nouvelles sources de données pour prendre la température de votre réputation, la mise en oeuvre peut s'avérer complexe. En effet, les commentaires et avis ne suivent pas une structure type. Un cerveau humain peut s’y retrouver mais c'est un vrai challenge pour la machine.
Pourtant, c’est devenu un véritable enjeu. D’abord, comme nous venons de le voir, parce que les consommateurs prennent en compte les avis clients pour prendre une décision. Mais aussi parce qu’il s’agit d’une source de data importante dès lors qu’on souhaite optimiser la qualité de son service client, ses produits ou services.
Mais alors, comment fonctionne l’analyse des sentiments ?
L'analyse des sentiments utilise le Natural Language Processing (NLP), qui repose sur l’apprentissage automatique. Elle identifie les émotions véhiculées pour effectuer une analyse et les classer en 3 catégories : positif, négatif ou neutre. Les entreprises obtiennent ainsi une vue d'ensemble de la manière dont leurs clients parlent d'elles.
Pour les marketeurs, la valeur ajoutée repose dans l’analyse qualitative des données : on ne veut pas seulement savoir ce que disent les clients mais comprendre pourquoi ils le disent.
Prenons l’exemple d’un restaurant, avec une note moyenne de 3 étoiles. Cela indique que la prestation n’a pas répondu aux attentes du consommateur mais on n’en connaît pas la raison.
Grâce à l’analyse des sentiments, le restaurant est désormais capable de constater que, bien que la qualité de la nourriture soit soulignée, le manque d’amabilité du personnel est mentionné dans plusieurs avis neutres et négatifs.
En allant au-delà de la simple donnée quantitative, l’entreprise parvient donc à identifier un problème, jusqu’alors ignoré et peut ainsi tenter de le résoudre pour fidéliser davantage.
L’analyse de sentiment simple
Il existe de nombreuses solutions sur le marché, certaines offrant des fonctionnalités assez basiques, comme l'interface IA Natural Language de Google est en mesure d'effectuer une analyse de texte simple. Un tel outil est capable de filtrer les mots à connotation positive, sans pour autant en comprendre le contexte.
Il donne donc assez à des insights incomplets, révélant très vite les limites de l’outil.
Quelles attentes avoir concernant un outil professionnel d'analyse de sentiment ?
Pour qu’un outil d’analyse de sentiment apporte une véritable valeur ajoutée aux marketeurs, il doit être en mesure d'interpréter aussi bien le ton que le contexte d’un message. Les éléments pris en compte permettent ensuite d'effectuer une classification en catégories ; ainsi qu'une analyse de termes propres à chaque industrie, du langage familier et même de l’ironie ou du sarcasme.
Prenons un exemple concret : si un consommateur mentionne “la soupe froide”, l’outil doit être en mesure de déterminer si c’est une bonne chose (parce que la spécialité de la maison est le gaspacho) ou si c’est un problème.
Si on résume, un outil performant d’analyse de sentiment doit donc être capable de :
Analyser les commentaires sur tous les canaux pertinents (blogs, médias sociaux, sites d’avis, etc).
Interpréter le texte, sans forcément avoir tous les éléments de contexte ;
Maîtriser les singularités des différentes langues et cultures ;
Connaître le champ lexical propre à chaque industrie.
Les exemples ci-dessous montrent bien la complexité d’un avis client, qui peut à la fois souligner des points positifs et négatifs. D’autre part, la diversité des notes prouve les limites de la simple analyse de la note moyenne.
L’outil d’analyse de sentiment Uberall
Notre outil de pointe permet une compréhension poussée des nuances exprimées dans les avis et commentaires clients. Grâce à des algorithmes d’apprentissage performants, notre outil vous donne toutes les clés pour mieux comprendre votre clientèle
Pour résumer, le bon outil d’analyse de sentiment vous permet de :
Savoir ce que vos clients pensent de votre marque,
Repérer en amont un problème potentiel,
Savoir où concentrer vos efforts pour améliorer votre offre,
Identifier les clients convaincus pour en faire de véritables ambassadeurs de votre marque,
Identifier les nouvelles attentes des consommateurs pour mieux y répondre,
Obtenir des informations essentielles sur la qualité de votre service client et de votre expérience client en général.
L’analyse de sentiment est en passe de devenir un indispensable pour soigner sa réputation et construire la bonne stratégie marketing, qui répond vraiment aux attentes de vos clients.