Le client est le moteur de toute entreprise. Savoir ce qu'ils pensent de votre produit et service aidera votre organisation à aller loin. Avec les outils d'analyse des sentiments, vous pouvez facilement en savoir plus sur vos clients à partir des données de rétroaction.
L'analyse des sentiments joue un rôle important dans la compréhension de votre public et de vos clients. Cette méthode vous permet de recueillir des informations cruciales à partir de données en vrac non organisées à l'aide d'applications.
Plongeons-nous dans l'exploration d'opinions, ses types, l'impuissance, les défis, les méthodes de travail et les exemples concrets.
What Is Sentiment Analysis?
L'analyse des sentiments consiste à identifier l'émotion ou le sentiment à travers analyse et fouille de texte. Il est également connu sous le nom de sondage d'opinion. Les entreprises peuvent utiliser cette approche pour catégoriser leurs opinions sur leurs produits et services. Outre la détermination du sentiment, cette analyse peut recueillir la polarité, le sujet et l'opinion du texte.
L'exploration d'opinions utilise l'IA, le ML et data mining technologies pour extraire des informations personnelles à partir de textes non organisés et non structurés tels que des e-mails, des chats d'assistance, canaux de médias sociaux, forums et commentaires de blogs. Il n'y a pas besoin de traitement manuel des données car les algorithmes utilisent des méthodes automatiques, basées sur des règles ou hybrides pour générer les sentiments.
La grammaire comme outil d'analyse des sentiments
En plus d'être un outil pour corriger les fautes de grammaire et de ponctuation, gramaticalmente est également capable de fonctionner comme un outil de sondage d'opinion. Si vous avez utilisé l'intégration Grammarly sur votre e-mail, vous avez peut-être vu un emoji au bas de votre e-mail qui a marqué le contenu de votre e-mail comme amical, formel, informel, etc.
Cet emoji montre les résultats de l'analyse du ton ou du sentiment de votre texte. gramaticalmente utilise un ensemble de règles et l'apprentissage automatique pour localiser les signaux dans votre écriture qui influencent le ton ou le sentiment. Il analyse vos mots, majuscules, ponctuation et formulation pour vous dire comment le destinataire les trouvera.
Outre les e-mails, il peut détecter le sentiment de tout texte que vous écrivez et vous indiquer le sentiment d'émotion dominant inclus dans cet écrit. En l'utilisant, vous pouvez choisir le bon ton qui vous aidera à établir des relations saines avec les autres.
Importance of Sentiment Analysis
Suivi des sentiments en temps réel
Tandis que acquisition de nouveaux clients est plus coûteux que de conserver ceux qui existent déjà, ce dernier nécessite également une surveillance constante. Ce que quelqu'un pense de votre marque aujourd'hui pourrait changer demain. L'exploration d'opinion vous permet de connaître leur sentiment en temps réel et d'agir immédiatement.
De meilleurs produits et services
L'opinion des clients vous permet d'examiner les réponses et les commentaires des clients. Les données vous aideront à développer de meilleurs produits et à offrir un meilleur service client. En outre, il améliore la productivité de votre équipe en identifiant rapidement les sentiments et les thèmes.
Obtenez des données exploitables
L'analyse des sentiments vous permet d'obtenir des données exploitables. De nos jours, les médias sociaux regorgent de données, car les gens ne cessent de parler de marques et de les taguer. L'analyse de ces données pour le sentiment signifie connaître votre image de marque et les performances de vos produits.
Campagnes marketing organisées
Avec Opinion Mining, vous pouvez évaluer vos campagnes marketing. Ses résultats vous permettent d'agir selon le ressenti du client. Ces informations aident les entreprises à améliorer leur stratégie de marketing. Par exemple, vous pouvez lancer une campagne spéciale pour les personnes intéressées par l'achat de vos produits et avoir un effet positif notion sur votre entreprise.
Veille d'image de marque
Le monde des affaires est si concurrentiel de nos jours que conserver son image de marque est intimidant. Vous pouvez utiliser l'exploration d'opinions pour déterminer comment le client perçoit votre entreprise et prendre des mesures en conséquence.
Types of Sentiment Analysis
Selon les besoins de votre entreprise, vous pouvez effectuer n'importe quel modèle d'extraction d'opinions pour capturer diverses émotions.
Analyse fine
Ce modèle est utile pour dériver la précision de la polarité. Il vous aide à étudier les avis et les notes que vous recevez de vos clients. Les entreprises peuvent appliquer cette analyse dans différentes catégories de polarité suivantes, telles que très positif, positif, négatif, très négatif ou neutre.
Analyse basée sur les aspects
Ce type d'analyse des sentiments offre une analyse plus approfondie de votre commentaires des internautes. Il détermine de quels aspects de l'entreprise ou des idées les clients parlent.
Si vous êtes un vendeur de jus de fruits et que vous avez reçu un avis qui dit : « Rafraîchissant, mais devrait inclure une paille biodégradable. Cette analyse découvrira qu'il parle positivement de votre jus mais négativement de l'emballage.
Analyse de détection d'émotion
En utilisant ce modèle, les organisations peuvent détecter les émotions incluses dans les commentaires des utilisateurs, telles que la colère, la satisfaction, la frustration, la peur, l'inquiétude, le bonheur et la panique. Ce système utilise généralement des lexiques, tandis que certains classificateurs avancés utilisent également machine learning algorithmes.
Cependant, pour détecter les émotions, vous devez utiliser l'apprentissage automatique sur les lexiques. Un mot peut transmettre une signification positive ou négative en fonction de son utilisation. Alors que le lexique peut détecter l'émotion de manière inexacte, ML peut déterminer à juste titre les émotions.
Analyse d'intention
En utilisant ce modèle, vous pouvez déterminer avec précision l'intention des consommateurs. En conséquence, vous n'avez pas à passer du temps et des efforts après le public qui n'a pas l'intention d'acheter quoi que ce soit bientôt. Au lieu de cela, vous pouvez vous concentrer sur les clients qui envisagent d'acheter vos produits. Vous pouvez utiliser le marketing de reciblage pour attirer leur attention.
How Does Sentiment Analysis Work?
L'extraction d'opinion fonctionne généralement via un algorithme qui analyse les phrases et décide si elles sont positives, neutres ou négatives. Des outils avancés d'extraction d'opinions remplacent l'algorithme statique ou conventionnel par intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Par conséquent, les gens de l'industrie se réfèrent également à l'exploration d'opinion en tant qu'IA émotionnelle.
L'analyse des sentiments suit actuellement les deux modèles de travail suivants :
# 1. Analyse du sentiment d'apprentissage automatique
Comme son nom l'indique, cette technique utilise le ML et le traitement du langage naturel (NLP) pour apprendre à partir de diverses entrées de formation. Par conséquent, la précision du modèle dépend fortement de la qualité du contenu d'entrée et de la bonne compréhension du sentiment des 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 la manière conventionnelle de fouiller l'opinion. L'algorithme a des règles prédéfinies pour identifier le sentiment pour n'importe quelle phrase. Un système basé sur des règles utilise également la PNL manuellement via la liste de mots (lexiques), la tokenisation, l'analyse et la 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 le faire. Ici, il serait utile que vous fassiez attention lorsque vous décidez quels sont les mots positifs ou négatifs. Si vous faites une erreur, la sortie sera erronée.
Tokénisation des textes
Étant donné que les machines ne peuvent pas comprendre le langage parlé par l'homme, les programmeurs doivent diviser les textes en le plus petit fragment possible, comme des mots. Par conséquent, il existe une tokenisation des phrases qui divise les textes en phrases. De même, la tokenisation des mots divise les termes d'une phrase.
Suppression des mots inutiles
La lemmatisation et la suppression des mots vides jouent un rôle majeur à ce stade. La lemmatisation est le regroupement de mots similaires dans un groupe. Par exemple, Am, Is, Are, Been, Were, etc., sont considérés comme « être ».
De même, la suppression des mots vides supprime les mots en excès tels que For, To, A, At, etc., qui n'apportent aucun changement significatif en termes de sentiment dans le texte.
Comptage informatisé des mots de sentiment
Étant donné que vous allez analyser des téraoctets de textes dans un projet d'analyse des sentiments, vous devez utiliser un programme informatique pour compter efficacement tous les mots positifs, négatifs et neutres. Cela aide également à atténuer les erreurs humaines dans le processus.
Calcul du score de sentiment
Maintenant, la tâche de fouiller l'opinion est simple. Le programme doit attribuer une note au texte. Le score peut être sous forme de pourcentage, comme 0 % est négatif, 100 % est positif et 50 % est neutre.
Alternativement, certains programmes utilisent l'échelle -100 à +100. Dans cette échelle, 0 est neutre, -100 est négatif et +100 est un sentiment positif.
Real-Life Applications of Sentiment Analysis
Les entreprises continuent de collecter des données qualitatives qui doivent être analysées correctement. Les cas d'utilisation réels de l'exploration d'opinions sont :
- L'analyse des sentiments est utilisée pour analyser les conversations de support client. Il aide les entreprises à rationaliser leur flux de travail et à améliorer leur expérience de service client.
- Ce que disent les clients sur les forums et les communautés en ligne est important pour les entreprises. Ils utilisent cette méthode pour comprendre l'impression globale 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 ce que le public dit d'une entreprise.
- L'exploration d'opinion peut identifier les tendances du marché, déterminer de nouveaux marchés et analyser les concurrents. Par conséquent, les gens l'utilisent pour des études de marché avant de lancer de nouveaux produits ou marques.
- L'évaluation des produits est un autre domaine dans lequel les entreprises utilisent l'analyse des sentiments. Ainsi, les entreprises savent où elles peuvent améliorer leurs produits.
- Les enquêtes sur un produit récemment lancé ou une version bêta d'une application contiennent des informations que vous pouvez utiliser pour améliorer le produit. L'exploration d'opinions est également utile pour recueillir des données cruciales à partir d'enquêtes auprès des clients.
Create Sentiment Analysis Using Machine Learning
Pré-traitement des textes
Dans le prétraitement de texte, un algorithme ML peut utiliser la suppression des mots vides et la lemmatisation pour supprimer les mots non critiques qui ne jouent aucun rôle dans l'extraction de l'IA.
Extraction de fonctionnalités
Après avoir traité le texte brut, le programme d'IA applique une méthode de vectorisation pour transformer les mots de sentiment en chiffres. Le terme industriel pour cette représentation numérique des mots est Caractéristiques.
Sac-de-n-grammes est le moyen courant de vectorisation. Cependant, l'apprentissage en profondeur a fait de nombreux progrès dans ce domaine et a introduit l'algorithme word2vec qui utilise un réseau de neurones.
Formation de l'IA et de la prédiction
Le formateur IA doit alimenter un ensemble de données de formation étiquetées par sentiment. Les données comprennent principalement de nombreuses paires de fonctionnalités. Les paires de caractéristiques désignent une représentation numérique d'un mot de sentiment et de son étiquette correspondante : négatif, neutre ou positif.
Prédiction de texte réel
Désormais, le programmeur introduirait du texte invisible ou nouveau dans le système ML. Il utilisera son apprentissage à partir des données de formation pour générer des balises ou des classes pour des textes invisibles.
Parfois, un système d'IA peut également utiliser des modèles d'algorithmes de classification tels que la régression logistique, Naive Bayes, Régression Linéaire, Support Vector Machines et Deep Learning.
Opinion Mining Tools
Maintenant que vous connaissez le concept d'analyse des sentiments en détail, il est temps de découvrir les meilleurs outils d'extraction d'opinion.
Singe Apprendre
Singe Apprendre est un logiciel Sentiment Analyzer qui peut détecter rapidement les émotions dans des données textuelles non organisées. Grâce à cet outil, les entreprises peuvent être informées rapidement des commentaires négatifs et répondre instantanément pour créer une impression positive.
Vous pouvez surveiller les opinions des clients sur vos produits, services ou marque. Ainsi, le temps de réponse aux demandes urgentes pour votre entreprise augmente également dans une large mesure. Il vous permet également de visualiser les informations sur les sentiments.
MonkeyLearn prend en charge l'intégration avec des centaines d'applications d'analyse de texte, y compris Zapier, Airtable, Gmail, Intercom, MS Excel, Google Sheets, Zendesk, SurveyMonkey, Forme d'impression, et ServiceCloud.
Awario
Si vous recherchez un outil d'analyse des sentiments fiable pour suivre l'écoute sociale, Awario est l'application pour vous. Il mesure le sentiment construit autour de votre marque et son évolution au fil du temps afin que vous puissiez comprendre votre réputation.
Grâce à 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.
Thématique
Thématique est une plate-forme d'analyse des commentaires que vous pouvez également utiliser pour l'analyse des sentiments. Il vous offre des informations complètes sur vos clients grâce à l'exploration d'opinions basée sur l'IA. Grâce à cet outil, vous pouvez comprendre les commentaires des clients sur une plateforme centrale et hiérarchiser vos réponses.
Cette plate-forme recueille les commentaires des enquêtes, des médias sociaux, des chats d'assistance, des réponses ouvertes des clients et des avis. Ensuite, il les catégorise en différents thèmes et sentiments à l'aide de l'IA.
Par conséquent, vous savez ce qui compte pour les clients. Cette plate-forme n'a pas besoin de formation ou de codage manuel car vous pouvez comprendre de manière transparente les thèmes tendance parmi les clients.
Mot de la fin
Le sentiment du client et l'intention d'achat vont de pair. Les entreprises peuvent concevoir leur plan marketing en connaissant l'impression positive ou négative de leurs clients potentiels et existants. L'analyse des sentiments vous aide également dans la gestion des médias sociaux et l'image de marque de l'entreprise.
Maintenant que vous connaissez l'importance de l'exploration d'opinions 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 à l'aide de Machine Learning.
Si vous êtes intéressé, consultez cette liste de outils de retour client pour améliorer vos produits.
