Il ne suffit pas aux propriétaires d'entreprises d'avoir d'excellents produits et services pour présenter leur société. Il est nécessaire de comprendre si les clients pensent positivement ou négativement aux produits proposés. C'est là qu'intervient cette catégorie d'analyse de données qu'est l'analyse des sentiments. Ses outils permettent aux entreprises d'améliorer leurs produits et services, d'identifier les forces et faiblesses des concurrents et de créer des campagnes publicitaires ciblées.
L'analyse des sentiments (également connue sous le nom d'extraction d'opinions ou d'IA émotionnelle) est un sous-ensemble du traitement du langage naturel, qui détermine la polarité des évaluations émotionnelles dans un texte, à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique (ci-après ML) et d'intelligence artificielle (ci-après AI).
Types d'analyse des sentiments
Comme nous l'avons déjà mentionné, l'analyse d'opinion est basée sur la polarité du texte (positif, neutre, négatif), mais elle peut aussi aller au-delà de cette polarité. Selon la façon dont l'entreprise souhaite interpréter les commentaires et les demandes des clients, l'analyse d'opinion peut révéler certains sentiments et émotions, l'urgence et les intentions.
Nous allons explorer les principaux types d'analyse des sentiments :
Évaluation des humeursй
Elle est utilisée dans les cas où la précision de la polarité est importante pour l'organisation. Celle-ci peut comprendre différents niveaux de positif et de négatif : très positif, neutre, très négatif, etc.
La polarité est généralement exprimée par une note numérique, appelée "évaluation de l'humeur". Par exemple, la note peut aller de -10 à 10. Dans ce cas, le chiffre 0 correspond à une humeur neutre.
Analyse de sentiments basée sur les intentions
Ce type d'analyse permet de découvrir et de comprendre les intentions des clients à l'égard de la marque, du produit, du service ou de l'expérience utilisateur. Le suivi du comportement des utilisateurs sur Internet permet de créer un modèle et de mener des campagnes publicitaires ciblées.
Détection des émotionsй
Elle permet d'identifier des émotions telles que la joie, la déception, la colère et la tristesse. Pour détecter ces sentiments, les systèmes utilisent des listes de mots et d'émotions, c'est-à-dire des lexiques ou des algorithmes ML.
Analyse basée sur les aspects
L'analyse par aspect est utile lorsqu'elle est liée à un attribut ou à une fonction spécifique décrite dans le texte. Les algorithmes ML apprennent à analyser les aspects pour la détection de modèles. Ainsi, les problèmes que les clients signalent par le biais des réseaux sociaux, des critiques, des communautés en ligne ou des canaux internes de communication avec les clients sont identifiés.
À quoi sert l'exploration d'opinion ?
Le processus de feedback est utilisé par les entreprises pour catégoriser les commentaires en langage naturel.
Examinons quelques exemples spécifiques d'utilisation de ce type d'analyse :
L'IA émotionnelle pour le support client
Les spécialistes du service client utilisent l'analyse des humeurs pour trier automatiquement les courriels entrants des utilisateurs répartis par catégories "urgent" et "pas urgent", par exemple. En identifiant à l'avance ceux qui ne sont pas satisfaits, les employés consacrent leur temps à résoudre les problèmes des clients dans le besoin.
L'analyse d'opinion pour la surveillance des marques
L'une des façons d'appliquer l'analyse des sentiments est de constituer un rapport complet sur la façon dont votre marque, votre produit et votre entreprise sont perçus par les clients et les parties prenantes.
L'analyse des sentiments est également utilisée pour mesurer l'impact d'un nouveau produit, d'une campagne publicitaire ou des réactions des consommateurs aux dernières nouvelles de l'organisation sur les médias sociaux.
L'analyse des sentiments pour les études de marché
L'analyse des opinions est également un outil qui aide à comprendre les raisons subjectives pour lesquelles les clients réagissent ou non à quelque chose (par exemple, pourquoi les consommateurs utilisent un produit, si le service clientèle leur a apporté son soutien, etc.)
Avantages de l'analyse des sentiments
- Tri des données volumineuses
L'analyse des opinions aide les entreprises à traiter efficacement et économiquement d'énormes quantités d'informations non structurées.
- Analyse en temps réel
L'IA émotionnelle identifie les problèmes critiques en temps réel. Elle aide à identifier immédiatement les désastres et les crises afin que les organisations puissent prendre les mesures nécessaires et protéger son image.
- Amélioration du service client
L'analyse des sentiments permet de trouver et de suivre facilement les messages précédents des clients et de résoudre rapidement et efficacement leurs demandes.
Lorsqu'une entreprise examine régulièrement les commentaires de ses clients, elle peut anticiper les nouvelles tendances et éliminer les problèmes. L'analyse des sentiments peut permettre à une organisation de comprendre ce que les utilisateurs pensent réellement d'elle.
Chez AZN Research, nous utilisons les solutions d'analyse cognitive de texte de Microsoft dans de nombreux projets. Par exemple, Customer Intelligence Suite (CIS) est un système qui utilise les dernières innovations en matière d'IA et de ML pour suivre les données provenant de toutes les sources de l'entreprise à la recherche de sentiments défavorables. Cela permet à l'entreprise de prendre les mesures nécessaires pour les éliminer en temps voulu.