Comment utiliser l'analyse des sentiments pour analyser l'opinion des clients

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

L'analyse des sentiments ou l'extraction d'opinions est une technique d'IA utilisée pour comprendre si le sentiment exprimé dans les données est positif, négatif ou neutre. Ces algorithmes fonctionnent avec d'autres tâches d'IA telles que la reconnaissance d'entités nommées (NER), le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique (ML) pour mesurer rapidement et efficacement le sentiment dans les données.

Les marques utilisent des outils d'analyse des sentiments dans le marketing de l'IA pour faire apparaître des informations critiques dans les données de la voix du client (VoC) provenant de diverses sources telles que l'écoute sociale, les avis, les enquêtes, les interactions du centre de contact, etc. pour suivre la santé de la marque, améliorer les produits et renforcer l'engagement des clients. et rétention.

Des outils tels que Sprout Social intègrent l'extraction de sentiments en tant que fonctionnalité intégrée de l'automatisation de l'IA afin que vous puissiez exploiter de manière proactive les informations sociales pour surveiller la santé de la marque, améliorer l'efficacité et générer un impact commercial.

Quels sont les types d'analyse des sentiments ?

Il existe trois niveaux d'analyse des sentiments : basée sur le document, basée sur le sujet et basée sur l'aspect. Décomposons-les.

Analyse des sentiments basée sur des documents

Il s'agit d'une analyse d'opinion de base utilisée pour analyser une phrase simple et vous dire si elle est négative ou positive.

Analyse des sentiments basée sur le sujet

L'analyse des sentiments au niveau du sujet est utilisée pour les données plus complexes. Il décompose une phrase ou un paragraphe complexe pour identifier les mots et expressions récurrents et les classe en sujets. Il mesure ensuite les sentiments pour chaque sujet séparément.

Lorsqu'elle est utilisée pour analyser les commentaires des clients sur les réseaux sociaux ou les plateformes d'avis, l'analyse thématique vous permet de mieux comprendre les points clés mentionnés dans le texte, que vous pouvez ensuite suivre.

Analyse des sentiments basée sur l'aspect

La plus avancée des trois, l'analyse des sentiments basée sur les aspects, utilise la classification sémantique pour comprendre les commentaires qui peuvent ne pas contenir de mots explicitement positifs tels que « amour » ou « haine » et vous dire leur sentiment.

Outre l'identification et la classification de sujets tels que «nourriture» ou «boisson», comme dans l'exemple ci-dessous, il décompose davantage les aspects de ces sujets pour mesurer le sentiment. Cela vous donne des informations granulaires que vous pouvez utiliser pour éclairer les décisions commerciales.

Les défis de l'analyse des sentiments

L'analyse des sentiments repose sur la façon dont un modèle d'apprentissage automatique est formé pour analyser les données. Mais même avec les versions avancées, certains problèmes peuvent entraîner des résultats inexacts. Ceux-ci inclus:

• Polarité des sentiments : l'analyse des sentiments peut facilement identifier les mots clés qui dénotent des émotions telles que "l'amour", "la haine" ou "le meilleur", qui ont des scores de polarité positifs (+1) et négatifs (-1) élevés. Le défi survient lorsque le texte contient des phrases telles que "pas si mal", que le modèle ne reconnaît pas. Cela se traduit par un score de sentiment inexact.
• Sarcasme : Les gens utilisent l'ironie et le sarcasme dans les conversations informelles et les mèmes sur les réseaux sociaux. L'apprentissage automatique ne reconnaît pas les compliments indirects comme négatifs et peut interpréter à tort une remarque sarcastique comme positive.
• Emojis : L'analyse des sentiments dépend du traitement du langage naturel et de l'analyse de texte pour l'exploration des sentiments, mais les commentaires sur les réseaux sociaux peuvent être inondés d'emojis. Pour surmonter ce problème, vous avez besoin d'outils tels que Sprout qui identifieront les emojis dans les données textuelles et les prendront en compte lors de la mesure du sentiment de la marque ou du produit.

• Figures de style : les programmes d'apprentissage automatique ne comprennent pas les figures de style telles que les idiomes et les métaphores. Par exemple, un idiome comme "sous le temps" n'aura aucun sens contextuel pour un outil d'analyse des sentiments. Cela ne tiendra pas compte du texte et cela diminuera la précision des résultats.
• Négations : un outil d'extraction de sentiments ne peut pas reconnaître les doubles négatifs dans des phrases telles que "Je ne peux pas ne pas avoir mon Starbucks !". Dans de tels cas, l'outil ignorera le commentaire ou le classera comme négatif, faussant ainsi le score de sentiment.
• Phrases comparatives : les phrases comparatives sont délicates car elles ne précisent pas vraiment si le client est satisfait ou mécontent, sauf indication contraire. Par exemple, le commentaire "Le Galaxy S20 est plus grand que l'iPhone 12 d'Apple" peut être interprété comme positif ou négatif en fonction de la préférence du client.
• Analyse des sentiments multilingue : Lorsque les commentaires sont dans plusieurs langues, cela complique les défis d'un algorithme d'analyse des sentiments. Heureusement, ce problème est résolu lorsque l'outil intègre une extraction de sentiments multilingue native, comme Sprout.

Comment le score de sentiment est-il calculé ?

Les scores de sentiment sont mesurés en polarités, où -1 est négatif, 0 est neutre et 1 est positif. Ceux-ci peuvent être calculés de trois manières :

Méthode de comptage de mots

Dans cette méthode, les scores de sentiment sont calculés en réduisant le nombre d'occurrences négatives par rapport aux occurrences positives. Par exemple, 1 - 2 = -1. Ainsi, le sentiment mesuré est négatif. Cette méthode est utilisée pour les textes simples.

Méthode de la longueur des phrases

Le score est calculé en fonction de la longueur de la phrase, où le nombre total d'occurrences positives est soustrait des occurrences négatives, puis divisé par le nombre total de mots. Par exemple, 1-2/42 = -0,0238095. Cette méthode est généralement utilisée pour les phrases complexes et les commentaires plus longs.

Méthode du ratio de nombre de mots

C'est le moyen le plus populaire de calculer les scores de sentiment. Le nombre total d'occurrences positives dans le texte est divisé par le nombre total d'occurrences négatives et ajouté par un. Par exemple, 1/ 2+1 = 0,33333.

En fin de compte, toutes ces instances distinctes de scores sont calculées sous forme de centiles pour vous donner le score de sentiment global de votre marque, produit ou expérience client.

Quelles sont les sources des données d'analyse des sentiments ?

Voici une liste des principales sources de données Voix du client (VoC) à utiliser pour recueillir des informations sur les sentiments des clients.

• Écoute des médias sociaux : L'écoute sociale vous permet de puiser dans les pensées et les opinions non filtrées de vos clients. C'est un excellent moyen de mieux comprendre ce que vos clients pensent de votre marque, de votre contenu ou de votre service client. Avec Sprout, mesurez facilement ce sentiment à partir d'une gamme de réseaux tels que Twitter, Facebook et Instagram, le tout sur une plate-forme centralisée.
• Plateformes d'avis : les plateformes d'avis commerciaux sont une source clé pour mesurer la santé de la marque. Sprout vous permet d'analyser plusieurs plateformes d'avis comme Google My Business, Yelp, TripAdvisor et même Glassdoor pour collecter des informations exploitables.

• Actualités : puisez dans les articles d'actualité pour suivre l'opinion de votre marque et de vos concurrents.
• Podcasts : les podcasts sont une source populaire de collecte d'informations sur les sentiments sur des sujets d'actualité susceptibles d'indiquer les tendances émergentes de l'industrie.
• Sondages : en analysant les réponses aux sondages pour le sentiment, vous obtenez des informations globales sur la marque qui vont au-delà des scores nets du promoteur (NPS) ou des systèmes de notation par étoiles.
• Interactions avec le service client : les e-mails du service client, les journaux d'appels et les tickets sont une source clé de suivi et de traitement des thèmes communs dans les plaintes des clients.
• Autres sources textuelles : L'analyse des sentiments est possible sur toutes les données disponibles dans le texte. Les rapports de santé électroniques tels que les données sur les soins de santé et les documents de recherche, les informations publiques telles que les sites Web et les plates-formes gouvernementales, et même les sites de jeux comme Twitch, sont parmi les plus importants parmi ceux-ci dans diverses industries.

Pourquoi l'analyse des sentiments est-elle importante ?

Voici quelques-unes des principales raisons pour lesquelles l'analyse des sentiments est importante pour les entreprises.

Vitesse et échelle

Les outils d'analyse des sentiments traitent des centaines de commentaires en quelques minutes et gèrent quotidiennement des millions d'appels d'API. Cela permet aux marques d'obtenir des informations clients en temps opportun pour surveiller les performances de la marque afin de développer et d'engager le public.

Précision

Les algorithmes d'apprentissage automatique calculent le sentiment à partir de grandes quantités de données dispersées sur les commentaires des clients et mesurent beaucoup plus précisément les scores que s'ils étaient faits manuellement. Cela réduit également la portée des préjugés par l'émotion humaine qui peut s'infiltrer. Par exemple, un directeur de magasin qui peut ignorer un commentaire négatif parce qu'il provient d'un ancien employé.

Analyse des sujets et des aspects

Vous êtes en mesure de découvrir des sujets et des aspects tendances de votre entreprise à partir de conversations sur les réseaux sociaux et de plateformes d'examen via des hashtags et des mots-clés et de comprendre le sentiment de la marque. Ces informations précises et exploitables vous permettent d'améliorer les produits et les offres, le service client et d'autres aspects de votre entreprise afin d'améliorer les performances de votre marque.

Vous obtenez également des informations via des nuages ​​de mots, qui vous donnent un aperçu rapide des thèmes et sujets importants dans les discussions des clients autour de votre marque. Et étant visuellement frappants, les nuages ​​de mots sont faciles à comprendre et aptes à être partagés entre les parties prenantes de l'organisation au sens large.

Analyser les données VoC multilingues

Les données multilingues sont courantes dans l'écoute sociale. Les outils d'analyse des sentiments permettent aux marques de comprendre les clients culturellement et ethniquement divers pour une compréhension holistique du sentiment de la marque.

Mesurer les KPI

Vous êtes en mesure de mesurer avec précision les indicateurs de performance clés pour savoir quels aspects de votre stratégie fonctionnent et lesquels doivent être améliorés. Ceci est essentiel pour mesurer l'efficacité de vos campagnes marketing et apporter les modifications appropriées en temps réel pour assurer le succès. De même, vous êtes en mesure de gérer la perception de la marque et d'obtenir des informations sur la marque en suivant le sentiment dans les mentions sociales et les avis des clients.

Comment fonctionne l'analyse des sentiments ?

L'analyse des sentiments est un processus complexe, nous l'avons donc décomposé en trois étapes essentielles.

Étape 1 : Collecte des données

Choisir d'où proviennent vos données VoC est une décision importante qui affectera la précision de vos informations. En règle générale, les plateformes sociales et en ligne fréquemment utilisées par vos clients les plus précieux sont la meilleure source. Une fois que vous avez choisi les plates-formes que vous souhaitez exploiter, l'outil d'analyse des sentiments puise nativement dans la source de données via l'intégration de l'API en direct ou le grattage des données.

Étape 2 : Traitement et analyse des données

Une fois les données rassemblées, elles sont traitées par apprentissage automatique pour transformer les informations non structurées en un format approprié pour l'analyse de texte et l'exploration de données.

Les tâches d'IA telles que la reconnaissance d'entités nommées (NER) identifient les mentions de marque, les emplacements, les devises et d'autres informations pertinentes pour les informations que vous souhaitez recueillir. Les algorithmes de recherche sémantique permettent à l'outil de comprendre les commentaires de manière contextuelle et d'éviter les entrées en double lors du calcul du sentiment. La PNL permet à l'outil de reconnaître les termes qui dénotent des émotions dans le pipeline de texte. Et les marqueurs de partie de la parole (PoS) garantissent que les données non anglaises sont analysées de manière native pour l'analyse des sentiments multilingues.

Enfin, les tâches d'analyse des sentiments calculent la polarité des sentiments de chaque sujet et aspect regroupés et donnent finalement le score de sentiment global des données.

Étape 3 : Visualisation des données

Les résultats sont maintenant présentés sous forme de tableaux et de graphiques pour faciliter la compréhension. Ces visualisations peuvent être partagées avec d'autres départements comme le marketing et le service client pour améliorer l'engagement de la marque et répondre consciemment aux suggestions des clients et aux points faibles.

Applications commerciales de l'analyse des sentiments

Voici quelques moyens importants par lesquels l'analyse des sentiments aide les marques à surveiller les tendances émergentes et à garder une longueur d'avance sur leurs concurrents pour renforcer leur réputation, fidéliser leurs clients et garder une longueur d'avance sur leurs concurrents.

Surveiller les tendances de l'industrie

Les marques doivent constamment suivre l'évolution des tendances de l'industrie et des préférences des clients. L'analyse des sentiments vous aide à surveiller simultanément les conversations sociales et en ligne à partir de plusieurs plates-formes pour suivre les tendances émergentes dans le temps. Cela vous permet d'avoir une longueur d'avance et d'améliorer de manière proactive vos produits et services pour un retour sur investissement (ROI) maximal.

Effectuer une analyse concurrentielle

L'analyse des sentiments vous aide à examiner les conversations sur les marques concurrentes pour suivre leurs forces et leurs faiblesses et éclairer votre stratégie commerciale. Vous obtenez également des informations sur les écarts de marché afin que vous puissiez explorer les moyens de capturer de nouvelles affaires. Avec Sprout, consultez une comparaison côte à côte des principaux indicateurs de performance sur les réseaux sociaux, tels que la part de voix, l'engagement, les impressions et le sentiment des utilisateurs, au même endroit.

Créer du contenu engageant

Créez un contenu convaincant qui résonne avec vos clients et surpasse vos concurrents. L'analyse des sentiments dans l'écoute sociale et l'examen des données pour les sujets d'actualité vous permettent d'établir des relations plus étroites avec votre public avec un contenu personnalisé basé sur ce dont il parle réellement.

Nourrir la défense des intérêts des employés

Maximisez l'amplification de la marque et améliorez la défense des intérêts des employés en automatisant la diffusion de contenu percutant aux employés, comme Medallia l'a fait avec Sprout. L'analyse des sentiments pour savoir ce qui inspire le plus le public vous aide à élaborer une stratégie holistique pour atteindre un public plus large grâce à la distribution de contenu automatisée.

Améliorer la réputation de la marque

Recevez des alertes en temps opportun sur les pics de mentions de marque afin de savoir quand il y a une augmentation des discussions en ligne à votre sujet et d'en suivre la cause. Les mentions positives de la marque, telles que les recommandations ou les éloges des clients, sont tout aussi importantes à suivre, car elles vous permettent de partager à nouveau des mentions positives pour amplifier votre marque et créer une preuve sociale.

De même, définissez des alertes basées sur des mots clés ou pour une campagne de marque particulière afin de mesurer le sentiment du marché et de prendre les mesures nécessaires en fonction de vos informations.

Recueillir des informations sur la marque plus efficacement

Il est important de surveiller et de mesurer en permanence le sentiment des clients pour améliorer la perception de votre marque et approfondir la fidélité des clients. C'est le moyen le plus durable d'assurer des relations durables avec les clients pour générer des revenus.

Les données sociales vous aident à le faire en repérant les tendances et les sujets en hausse parmi votre public cible afin que vous puissiez filtrer rapidement les données pertinentes et adapter vos campagnes pour réussir. Analysez le sentiment dans les mots-clés et les hashtags sur des plateformes comme Instagram, Twitter, Reddit et YouTube pour évaluer la satisfaction des clients et améliorer les performances de la marque.

Approfondissez l'écoute sociale et voyez comment l'analyse des sentiments vous aide à y parvenir.