Qu'est-ce que l'analyse de sentiment ?
L'analyse de sentiment, ou extraction d'opinion, identifie et détecte les sentiments positifs, négatifs et neutres dans le texte. Les entreprises utilisent le traitement du langage naturel (NLP), l'analyse de texte et la linguistique computationnelle pour catégoriser les opinions sur leurs produits et services. L'analyse de sentiment est particulièrement précieuse pour comprendre les retours des clients.
Certaines équipes utilisent la compréhension du langage naturel (NLU) pour comprendre le texte à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. Les cas d'utilisation incluent les chatbots et les logiciels de surveillance des médias sociaux.
Types d'analyse de sentiment
Différents types d'analyse de sentiment facilitent la tâche des entreprises pour atteindre leurs objectifs lors de l'analyse de texte. Certains types courants incluent :
- Analyse de sentiment graduée, également connue sous le nom d'analyse fine, attribue une note au contenu ou au texte sur une échelle donnée. Cela offre l'opportunité d'utiliser des échelles variées pour offrir un aperçu à différents niveaux. Par exemple, les équipes pourraient utiliser une échelle de 1 à 5 ou de 1 à 10, offrant des définitions plus détaillées pour des insights plus profonds.
- Détection des émotions détecte différentes émotions dans le texte, telles que la joie ou la frustration. Les entreprises utilisent la détection des émotions pour prendre en compte des réponses clients plus complexes en dehors des classements typiques de négatif à positif.
- Analyse de sentiment basée sur les aspects détermine comment les clients se sentent à propos d'un service ou d'un composant de produit particulier. Cela aide à comprendre la perspective du client à un niveau granulaire, plutôt que de regarder les classements globaux des clients.
- Analyse d'intention se concentre sur l'intention du prospect ou du client. Les entreprises utilisent cette information pour comprendre si un individu est intéressé par l'achat d'un produit.
Avantages de l'analyse de sentiment
L'analyse de sentiment offre de nombreux avantages pour les entreprises, notamment :
- Amélioration du service client. Lorsque les équipes analysent les plaintes, commentaires, retours et avis des clients, elles trouvent des moyens d'améliorer le service client et d'améliorer l'expérience client.
- Relations plus profondes avec les clients. L'extraction d'opinion fournit aux entreprises des insights sur le comportement des clients et renforce les relations avec eux. De plus, l'analyse de sentiment aide les entreprises à comprendre ce qui résonne avec les clients à des fins de planification.
- Gestion stratégique de crise. Les entreprises s'appuient sur l'analyse de sentiment pour naviguer dans les potentiels désastres de relations publiques qui pourraient nuire à leur image de marque et à leur réputation. Elle équipe les entreprises pour rester au top des avis et commentaires négatifs sur les médias sociaux ou dans les actualités.
Défis de l'analyse de sentiment
Bien que l'analyse de sentiment puisse être précieuse, des défis se posent également.
- La polarité des termes. Les entreprises recherchent généralement des déclarations positives et négatives lors de la réalisation d'une analyse de sentiment. Parfois, cela est facile à identifier, mais d'autres fois, les sentiments moyens ou neutres sont plus difficiles à inclure dans le scoring.
- Interprétation du ton, comme l'ironie et le sarcasme. Déterminer le ton d'un texte écrit n'est pas un processus simple. Les outils d'analyse de sentiment ne peuvent pas nécessairement distinguer entre un sentiment négatif sarcastique et un positif. Cela peut compliquer le scoring et conduire à un mauvais étiquetage des textes.
- Incapacité à distinguer les faux avis. Le contenu généré par des bots ou les faux avis préoccupent de nombreuses entreprises. Les outils d'analyse de sentiment peuvent être incapables de différencier le contenu fabriqué du contenu légitime, ce qui pourrait influencer excessivement les scores de sentiment.
Étapes pour mettre en œuvre un processus d'analyse de sentiment
Pour obtenir les résultats les plus efficaces, les entreprises doivent développer un processus d'analyse de sentiment qui correspond à leurs besoins uniques, mais certaines étapes peuvent aider chaque équipe à démarrer.
- Rassemblez les données. Les entreprises doivent déterminer quels ensembles de données clients sont pertinents pour leur analyse. Rassembler des insights via des enquêtes et des retours pour obtenir des insights et des sentiments supplémentaires pour l'analyse est judicieux à cette étape.
- Nettoyez les données. Les entreprises doivent nettoyer les données et les rendre plus facilement lisibles pour les outils d'analyse de sentiment. Cela inclut le traitement des émojis et la suppression de la ponctuation.
- Analysez les données. Les types d'analyses varient en fonction des besoins de l'entreprise, mais différents outils comme le traitement du langage naturel, les logiciels d'analyse de texte et l'apprentissage automatique peuvent extraire des insights.
- Faites un rapport sur les résultats. Créer des visuels pour présenter les conclusions de l'analyse de sentiment rassure les parties prenantes clés. Les équipes doivent examiner les insights et déterminer les prochaines étapes en conséquence.
- Agissez sur les résultats et répétez le processus. Identifier les changements pour améliorer le produit et l'expérience client est essentiel à l'analyse de sentiment. En utilisant les conclusions de l'analyse, les équipes doivent créer un plan, mettre en œuvre des changements et continuer le processus pour améliorer la satisfaction client au fil du temps.
La surveillance des médias sociaux est un excellent moyen de recueillir des retours et de prendre le pouls des sentiments des clients.
Alyssa Towns
Alyssa Towns works in communications and change management and is a freelance writer for G2. She mainly writes SaaS, productivity, and career-adjacent content. In her spare time, Alyssa is either enjoying a new restaurant with her husband, playing with her Bengal cats Yeti and Yowie, adventuring outdoors, or reading a book from her TBR list.
