Un guide définitif de l'analyse des sentiments

Le client est la force motrice de toute entreprise. Savoir ce qu'ils pensent de vos produits et services aidera votre organisation à aller plus loin. Grâce aux outils d'analyse des sentiments, vous pouvez facilement découvrir vos clients à partir des données de retour d'information.

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.

Nous allons nous pencher sur l'exploration d'opinion, ses types, son impuissance, ses défis, ses méthodes de travail et ses exemples concrets.

Qu'est-ce que l'analyse des sentiments ?

L'analyse des sentiments consiste à identifier l'émotion ou le sentiment par le biais de l'analyse et de l'exploration de textes. Elle est également connue sous le nom d'exploration d'opinion. Les entreprises peuvent utiliser cette approche pour catégoriser les opinions sur leurs produits et services. Outre la détermination du sentiment, cette analyse permet de recueillir la polarité, le sujet et l'opinion du texte.

L'exploration d'opinion utilise l'IA, la ML et les technologies d'exploration de données pour extraire des informations personnelles à partir de textes non organisés et non structurés tels que les courriels, les chats d'assistance, les canaux de médias sociaux, les forums et les commentaires de blogs. Le traitement manuel des données n'est pas nécessaire car les algorithmes utilisent des méthodes automatiques, basées sur des règles ou hybrides pour extraire les sentiments.

Grammarly en tant qu'outil d'analyse des sentiments

En plus d'être un outil permettant de corriger les fautes de grammaire et de ponctuation, Grammarly est également capable de fonctionner comme un outil d'analyse d'opinion. Si vous avez utilisé l'intégration de Grammarly dans votre courrier électronique, vous avez peut-être vu un emoji au bas de votre courrier électronique qui indiquait que le contenu de votre courrier était amical, formel, informel, etc.

Cet émoji indique les résultats de l'analyse du ton ou du sentiment de votre texte. Grammarly 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, vos majuscules, votre ponctuation et votre phraséologie pour vous indiquer comment le destinataire le perçoit.

Outre les courriels, il peut détecter le sentiment de n'importe quel texte que vous écrivez et vous indiquer le sentiment dominant de l'émotion incluse dans ce texte. Grâce à elle, vous pouvez choisir le bon ton qui vous aidera à établir des relations saines avec les autres.

Importance de l'analyse des sentiments

Suivi des sentiments en temps réel

Si l'acquisition de nouveaux clients est plus coûteuse que la fidélisation des clients existants, cette dernière nécessite également un suivi constant. Ce qu'une personne pense de votre marque aujourd'hui peut changer demain. L'analyse d'opinion vous permet de connaître leur sentiment en temps réel et d'agir immédiatement.

De meilleurs produits et services

L'analyse du sentiment 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 à la clientèle. Elles améliorent également 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 des marques et de les étiqueter. L'analyse des sentiments vous permet de connaître l'image de votre marque et la performance de vos produits.

Campagnes de marketing adaptées

L'exploration d'opinion vous permet d'évaluer vos campagnes de marketing. Les résultats vous permettent de prendre des mesures en fonction des sentiments des clients. Ces informations aident les entreprises à améliorer 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.

Contrôle de l'image de marque

Le monde des affaires est aujourd'hui si compétitif qu'il est difficile de conserver son image de marque. Vous pouvez utiliser l'analyse d'opinion pour déterminer comment les clients perçoivent votre entreprise et prendre des mesures en conséquence.

Types d'analyse des sentiments

En fonction des besoins de votre entreprise, vous pouvez utiliser n'importe quel modèle d'analyse d'opinion pour capturer différentes émotions.

Analyse fine

Ce modèle est utile pour déterminer la précision de la polarité. Il vous aide à étudier les avis et les évaluations que vous recevez de vos clients. Les entreprises peuvent appliquer cette analyse à différentes catégories de polarité, 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 des avis de vos clients. Il détermine les aspects de l'entreprise ou les idées dont les clients parlent.

Si vous vendez des jus de fruits et que vous avez reçu un avis qui dit : "Rafraîchissant, mais devrait inclure une paille biodégradable" Cette analyse vous permettra de constater que l'avis est positif pour votre jus, mais négatif pour l'emballage.

Analyse de détection des émotions

Ce modèle permet aux organisations de détecter les émotions contenues 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 des algorithmes d'apprentissage automatique.

Cependant, pour détecter les émotions, vous devriez utiliser l'apprentissage automatique plutôt que les lexiques. Un mot peut avoir une signification positive ou négative en fonction de son utilisation. Alors que lexique peut détecter l'émotion de manière inexacte, l'apprentissage automatique peut déterminer les émotions avec justesse.

Analyse des intentions

Grâce à ce modèle, vous pouvez déterminer avec précision l'intention du consommateur. Vous n'avez donc pas à consacrer du temps et des efforts à un public qui n'a pas l'intention d'acheter quoi que ce soit dans l'immédiat. Au contraire, vous pouvez vous concentrer sur les clients qui ont l'intention d'acheter vos produits. Vous pouvez utiliser le marketing de reciblage pour attirer leur attention.

Comment fonctionne l'analyse des sentiments ?

L'exploration d'opinion fonctionne généralement via un algorithme qui analyse les phrases et décide si elles sont positives, neutres ou négatives. Les outils avancés d'exploration d'opinion remplacent l'algorithme statique ou conventionnel par l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. C'est pourquoi les professionnels de l'industrie parlent également de l'exploration d'opinion comme de l'IA des émotions.

L'analyse des sentiments suit actuellement les deux modèles de travail suivants :

#1. Analyse des sentiments par apprentissage automatique

Comme son nom l'indique, cette technique utilise l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (NLP) pour apprendre à partir de diverses données d'entraînement. Par conséquent, la précision du modèle dépend fortement de la qualité du contenu d'entrée et de la bonne compréhension du sentiment des phrases. Pour en savoir plus, reportez-vous à la section "Comment créer une analyse de sentiment à l'aide de l'apprentissage automatique".

#2. Analyse de sentiments basée sur des règles

Il s'agit de la méthode conventionnelle d'extraction d'opinion. L'algorithme dispose de règles prédéfinies pour identifier le sentiment d'une phrase. Un système basé sur des règles utilise également le NLP manuellement par le biais de la liste de mots (lexiques), de la tokenisation, de l'analyse syntaxique et du stemming.

Voici comment cela fonctionne :

Une bibliothèque de lexiques

Le programmeur crée une bibliothèque de mots positifs et négatifs au sein de l'algorithme. Pour ce faire, il peut utiliser n'importe quel dictionnaire standard. Dans ce cas, il serait utile que vous fassiez attention lorsque vous décidez quels sont les mots positifs ou négatifs. Si vous faites une erreur, le résultat sera erroné.

Tokénisation des textes

Étant donné que les machines ne peuvent pas comprendre le langage parlé humain, les programmeurs doivent diviser les textes en fragments les plus petits possibles, comme des mots. Il existe donc 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 consiste à regrouper les mots similaires en un seul groupe. Par exemple, Am, Is, Are, Been, Were, etc. sont considérés comme "être"

De même, l'élimination des mots vides supprime les mots superflus 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 analysez des téraoctets de textes dans le cadre d'un projet d'analyse des sentiments, vous devez utiliser un programme informatique pour compter efficacement tous les mots positifs, négatifs et neutres. Cela permet également d'atténuer les erreurs humaines au cours du processus.

Calcul du score de sentiment

La tâche de l'exploration d'opinion est désormais simple. Le programme doit attribuer une note au texte. La note peut être exprimée en pourcentage, par exemple 0% est négatif, 100% est positif et 50% est neutre.

Certains programmes utilisent également l'échelle de -100 à 100. Dans cette échelle, 0 correspond à un sentiment neutre, -100 à un sentiment négatif et 100 à un sentiment positif.

Applications concrètes de l'analyse des sentiments

Les entreprises ne cessent de recueillir des données qualitatives qui doivent être analysées correctement. Les cas d'utilisation de l'exploration d'opinion dans la vie réelle sont les suivants :

• L'analyse des sentiments est utilisée pour analyser les conversations de l'assistance à la clientèle. Elle aide les entreprises à rationaliser leur flux de travail et à améliorer l'expérience de leur service client.
• Ce que les clients disent sur les forums et les communautés en ligne est important pour les entreprises. Elles utilisent cette méthode pour comprendre l'impression générale des clients sur ces plateformes.
• Les avis des clients sur les médias sociaux peuvent faire le succès ou l'échec d'une entreprise. L'analyse des sentiments est souvent utilisée pour identifier ce que le public dit d'une entreprise.
• L'exploration d'opinion permet d'identifier les tendances du marché, de déterminer de nouveaux marchés et d'analyser les concurrents. C'est pourquoi les entreprises l'utilisent pour réaliser des études de marché avant de lancer de nouveaux produits ou de nouvelles 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 nouvellement lancé ou sur la version bêta d'une application contiennent des informations que vous pouvez utiliser pour améliorer le produit. L'exploration d'opinion est également utile pour recueillir des données cruciales à partir d'enquêtes auprès des clients.

Créez une analyse de 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 vides et la lemmatisation pour supprimer les mots non critiques qui ne jouent aucun rôle dans l'exploration de l'IA.

Extraction des caractéristiques

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".

La méthode de vectorisation la plus courante est celle dessacs de n-grammes. Cependant, l'apprentissage profond a permis de nombreuses avancées dans ce domaine et a introduit l'algorithme word2vec qui utilise un réseau neuronal.

Entraînement de l'IA et prédiction

Le formateur d'IA doit alimenter un ensemble de données de formation étiquetées en fonction des sentiments. Les données comprennent principalement de nombreuses paires de caractéristiques. Les paires de caractéristiques sont une représentation numérique d'un mot de sentiment et de son étiquette correspondante : négative, neutre ou positive.

Prédiction de textes réels

À présent, le programmeur introduit un texte inédit ou nouveau dans le système de ML. Celui-ci utilisera son apprentissage à partir des données d'entraînement pour générer des étiquettes ou des classes pour les textes inédits.

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 et l'apprentissage profond.

Outils d'exploration d'opinion

Maintenant que vous connaissez en détail le concept de l'analyse des sentiments, il est temps de découvrir les meilleurs outils d'exploration d'opinion.

MonkeyLearn

MonkeyLearn est un logiciel d'analyse des sentiments qui permet de détecter rapidement les émotions dans des données textuelles non organisées. Grâce à cet outil, les entreprises peuvent découvrir rapidement les commentaires négatifs et y répondre instantanément pour créer une impression positive.

Vous pouvez surveiller ce que les clients pensent de vos produits, de vos services ou de votre marque. Ainsi, le temps de réponse aux demandes urgentes de votre entreprise augmente également dans une large mesure. MonkeyLearn vous permet également de visualiser les sentiments.

MonkeyLearn prend en charge l'intégration avec des centaines d'applications pour l'analyse de texte, y compris Zapier, AirtableGmail, Intercom, MS Excel, Google Sheets, Zendesk, SurveyMonkey, Typeform et Service Cloud.

Awario

Si vous êtes à la recherche d'un outil d'analyse des sentiments fiable pour suivre l'écoute sociale, Awario est l'application qu'il vous faut. Elle mesure le sentiment construit autour de votre marque et comment il évolue dans le temps afin que vous puissiez comprendre votre réputation.

Cet outil vous permet de repérer les commentaires négatifs sur les médias sociaux et d'y répondre en priorité. Il vous informe des réactions de vos clients à vos campagnes de marketing et à vos nouveaux produits.

En outre, les entreprises peuvent utiliser cette plateforme pour analyser leurs concurrents et 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 plateforme d'analyse des retours d'information que vous pouvez également utiliser pour l'analyse des sentiments. Elle vous offre une vision complète de vos clients grâce à l'exploration d'opinion pilotée par l'IA. Grâce à cet outil, vous pouvez comprendre les commentaires des clients sur une plateforme centrale et hiérarchiser vos réponses.

Cette plateforme recueille les commentaires provenant d'enquêtes, de médias sociaux, de chats d'assistance, de réponses ouvertes de clients et d'avis. Elle les classe ensuite en différents thèmes et sentiments à l'aide de l'IA.

Vous savez ainsi ce qui compte pour les clients. Cette plateforme ne nécessite pas de formation ou de codage manuel, car vous pouvez comprendre de manière transparente les thèmes en vogue parmi les clients.

Le mot de la fin

Le sentiment des clients 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 à gérer les médias sociaux et la marque de l'entreprise.

Maintenant que vous connaissez l'importance de l'exploration 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 du sentiment à l'aide de l'apprentissage automatique.

Si cela vous intéresse, consultez cette liste d'outils d'évaluation des clients pour améliorer vos produits.