Comment analyser les données d’enquête avec l’analyse des émotions

Faire de votre entreprise une réussite est tout au sujet de répondre aux besoins des clients. C’est aussi simple que cela – donneriez-vous un couteau à quelqu’un lorsqu’il veut une cuillère ? Par conséquent, vous devez savoir ce que vos clients attendent de vous. Les sondages sont un excellent outil pour comprendre leurs exigences et recueillir des commentaires sur votre expérience de marque. De la conception d’une nouvelle gamme de produits à la logistique et à l’image de marque, les enquêtes jouent un rôle important dans la découverte des perspectives des consommateurs.  

Définir les questions de votre enquête

Les enquêtes devraient être conçues de manière à recueillir un maximum d’informations avec un minimum d’efforts de la part du consommateur. Elles contiennent généralement des questions fermées et ouvertes. Les questions fermées, comme les questions à choix multiples, le classement, la case à cocher ou les questions déroulantes ont des résultats prévus qui sont faciles à quantifier.  

Disons que vous introduisez de nouvelles couleurs à un produit et demandez aux clients de choisir entre le rouge et le noir. Les résultats peuvent être facilement analysés et vous obtenez une image claire des choix de votre client à partir des options qui lui sont présentées.

Mais que faire si vous demandez simplement aux répondants de taper leurs préférences ? Les résultats ne sont pas limités à 2 choix, vous pouvez également obtenir des variables comme rose, vert, bleu, jaune, et ainsi de suite comme options. C’est un exemple de question ouverte.

Les réponses aux questions ouvertes peuvent être un mot, une phrase ou même un paragraphe. Ce type de données est catégorisé comme des données qualitatives. L’analyse qualitative des données consiste à cerner les thèmes, à interpréter les tendances et à déterminer comment ces thèmes et tendances répondent à vos questions.  

Avec l’analyse des sentiments, vous pouvez transformer les résultats qualitatifs en résultats quantitatifs. Par exemple, vous pourriez apprendre que 60 % des répondants au sondage préfèrent le rouge, tandis que 20 % préfèrent le noir et 10 % le vert. Examinons plus en profondeur l’analyse des sentiments émotionnels et les données d’enquête.

L’importance des questions ouvertes et des données qualitatives

Avant de se pencher sur l’analyse des sentiments pour les questions qualitatives, il est important d’évaluer d’abord leur nécessité. Il serait certainement plus facile d’analyser et d’interpréter une enquête qui n’aurait que des résultats quantitatifs. Donner aux répondants la possibilité de classer leurs préférences pour les produits.

Créez un choix entre « Oui, j’aime » et « Non, je n’aime pas ». Laissez-les évaluer leur niveau de satisfaction sur une échelle de 1 à 10. Les réponses sont statistiques et peuvent être facilement analysées pour vous dire ce que les clients aiment et ce qu’ils n’aiment pas.

Cependant, vous pourriez manquer des détails importants. Un système de classement simple vous indiquerait si les clients aiment ou n’aiment pas vos produits, mais il ne vous dira pas « pourquoi » ils pensent de cette façon. Ce n’est qu’en incluant les questions qui nécessitent des réponses qualitatives et en analysant le sentiment derrière ces réponses que vous pouvez obtenir la réponse à la question « pourquoi ».

Vous pourriez également omettre accidentellement une option et obtenir ainsi une réponse biaisée. Prenez cette question de sondage par exemple ;

« Comment avez-vous entendu parler de nous ?

• Facebook
• Instagram
• YouTube
• Twitter"

En limitant les variables pour en faire une question fermée, d’autres canaux de communication comme le bouche à oreille, les publicités imprimées et télévisées, etc. ont été omis. Cela peut être facilement corrigé en faisant une question ouverte.

Les questions ouvertes vous permettent également d’en apprendre davantage auprès d’un petit échantillon de répondants. Par exemple, disons que vous avez introduit un nouveau produit et que vous voulez sonder les utilisateurs bêta sur ce qu’ils en pensent. En plus des questions fermées qui vous indiquent s’ils l’aiment ou non, y compris les questions ouvertes, vous pouvez leur donner un moyen de vous dire quelles caractéristiques précises doivent être améliorées.

Qu’est-ce que l’analyse des émotions?

L’analyse des émotions consiste à comprendre les émotions qui sous-tendent les réponses d’un client à un sondage, en utilisant des types de logiciels d’intelligence artificielle (IA) qui font de l’analyse de texte, de l’apprentissage automatique et du traitement du langage naturel.  

À la base, l’analyse des émotions classe les réponses comme positives, neutres et négatives. Il analyse également les thèmes et les sujets sur lesquels les répondants écrivent. Pour chaque sujet, il note une réponse de -1 à 0 dans le cas des réponses négatives et des chiffres, de 0 à 1 pour les réponses positives. Les réponses neutres sont notées comme le nombre 0. Ces réponses statistiques rendent les résultats interprétés plus faciles à visualiser.

L’analyse des sentiments pour les enquêtes peut aider à répondre à des questions comme :

• Quel produit a les commentaires les plus positifs?
• Qu’est-ce que les clients aiment et détestent d’un produit?
• La rétroaction est-elle généralement positive ou négative?
• Y a-t-il eu un changement dans la nature des réponses depuis l’an dernier ou depuis le dernier intervalle ?

La variable des réponses potentielles à ces questions est vaste. Apprenez-en plus sur l'analyse des sentiments dans notre article détaillé ici.

Pourquoi l’analyse des émotions est-elle importante pour l’analyse d’enquête ?

Il est presque impossible de lire manuellement chaque réponse à l’enquête, de faire des analyses croisées et de comprendre le sentiment qui la sous-tend. C’est fastidieux et il y a un million de meilleures façons de passer votre temps. Par conséquent, il est préférable d’automatiser la tâche avec un outil d’analyse des émotions. Examinons certains des avantages de cette démarche.

Des informations précises sur les clients

Analyser les déclarations pour comprendre les émotions derrière elles manuellement peut rapidement devenir subjectif. Deux personnes peuvent regarder le même énoncé et le noter différemment selon leur propre expérience. Par conséquent, il n’est pas facile d’être cohérent avec l’évaluation manuelle des émotions. Cependant, en automatisant la tâche, les mêmes critères sont utilisés pour évaluer chaque énoncé. Par conséquent, il n’y a pas de biais.

Deuxièmement, si vous deviez effectuer la tâche manuellement, vous choisiriez probablement un petit échantillon des réponses au sondage pour fonder votre analyse. Mais, l’automatisation de la tâche vous permet de tenir compte de toutes les réponses au sondage. En conséquence, les informations client acquises sont plus précises et fiables.

Analyse des enquêtes en temps réel

Une enquête peut comporter aussi peu qu’une seule question. Par exemple, vous pouvez inclure un sondage à la fin de chaque confirmation de commande pour savoir comment le client a évalué l’expérience et ce qu’il aimerait améliorer.

L'utilisation d'un outil d'IA pour l'analyse des sentiments vous permet d'évaluer chaque réponse à une enquête en temps réel. Cela vous aide à suivre le rythme des attentes des clients et à repérer les problèmes et les opportunités dès qu'ils se présentent.

Par exemple, si vous constatez un pic de clients mécontents, vous savez que quelque chose ne va pas et vous pouvez examiner le sentiment exprimé par ces derniers pour comprendre où se situe le problème.

Capacité à s'attaquer aux problèmes plus rapidement

Dans la continuité du point ci-dessus, l’analyse des émotions vous aide à détecter les émotions négatives à un stade précoce et vous donne les informations nécessaires pour aborder le problème avant qu’il ne grandisse. Par exemple, si vous remarquez plus que quelques réponses de sondage parlant négativement de la qualité de la couture, vous pouvez jeter un coup d’œil rapide sur le produit pour vous-même et faire des changements si nécessaire avant de commencer à perdre des clients.

Approche pas à pas de l'analyse émotionnelle des données d'enquête

Aujourd’hui, il est facile de mener une enquête. Vous pouvez inclure des questions de sondage comme dernière étape du processus de classement, envoyer des sondages par courriel, ajouter des sondages aux pages d’accueil, etc. La première étape de l’analyse des émotions d’un sondage est de recueillir toutes les réponses en un seul endroit. Une fois que vous avez tous les renseignements nécessaires, voici ce qui se passe.

Analyse thématique

L’analyse thématique consiste à déduire le sens des mots utilisés par les personnes qui soumettent leurs réponses. Cela peut se faire en identifiant les types de thèmes et de modèles répétitifs qui émergent en regroupant les mots et les thèmes. La rétroaction est ensuite quantifiée en fonction du sentiment exprimé. Ainsi, il y a 3 étapes principales impliquées :

Identifier ce dont parlent les répondants

La première étape de l’analyse des réponses qualitatives dans un sondage consiste à déterminer les thèmes abordés. Par exemple, si vous envoyez un sondage pour savoir ce que les clients pensent d’une gamme de produits, ils peuvent parler des prix, des couleurs, de la qualité du matériel, de la disponibilité, des délais de livraison, etc. Cela vous aidera à déterminer ce qui est important pour vos clients.  

Comme vous ne pouvez pas lire manuellement des milliers de formulaires d’enquête, vous devrez former le modèle d’IA pour reconnaître une liste de mots de qualification. Par exemple, un thème comme les points de prix peut être identifié par des mots clés comme coûteux, rapport qualité-prix, bon marché, économique, etc. Les réponses peuvent ensuite être classées en différents groupes en fonction de cette analyse.

L’efficacité et la précision avec lesquelles les outils logiciels d’IA peuvent catégoriser les commentaires dépendent du nombre de mots clés inclus dans la liste. La plupart des plateformes de traitement de texte tiennent à jour une liste de mots clés et de synonymes. En plus d’une base de données de 750000 mots, Lettria vous permet de modifier la base de connaissances en fonction de vos besoins. Vous pouvez ajouter des mots-clés spécifiques au produit ou à l’industrie ainsi que des éléments techniques.

ar exemple, vous pouvez ajouter à votre base de données des termes argotiques comme « spendy » ou des expressions comme « costs an arm and a leg ». Plus vous incluez de mots clés dans votre base de données, moins vous risquez de manquer des réponses.

Analysez combien ils parlent de chaque thème.

De nombreux thèmes peuvent être identifiés dans une enquête. Vous devez identifier les thèmes dont on parle le plus afin de prioriser les actions. Par exemple, si les gens parlent du prix et de la qualité du matériel, quel aspect abordez-vous en premier ? Bien sûr, vous voudrez aborder le point qui est le plus discuté. Pour cela, vous devez savoir combien de personnes parlent de chaque thème.  

Disons que vous trouvez 200 personnes qui parlent des délais de livraison, 350 qui parlent des prix et 150 qui parlent du matériel. On peut donc dire que les prix sont le critère le plus important pour les participants à l'enquête. C'est à cela que vous devez vous attaquer en premier.

Identifier leurs sentiments sur chaque thème

Maintenant que les réponses ont été regroupées en différentes catégories, vous devez identifier la corrélation de sentiment sous-jacente avec chaque thème. Cette étape est semblable à la première étape, mais avec un plus petit groupe de réponses.

Prenons le prix comme thème. Dans ce cas, en gros, vous devez comprendre si les clients pensent que le produit est cher, pas cher ou le rapport qualité-prix. Dans ce cas, cher peut être considéré comme une émotion négative tandis que bon marché et le rapport qualité-prix sont considérés comme positifs. Les plateformes comme Lettria vont au-delà des trois émotions principales pour inclure des émotions plus complexes comme la colère, la curiosité, la désapprobation, la peur, la fierté, la tristesse, etc.

Pour comprendre ce que les clients pensent d’un thème, vous devez d’abord classer les réponses en différents groupes d’émotions. Des énoncés simples, comme « Le produit était parfait pour mon budget » ou « trop cher pour moi » sont faciles à analyser et à quantifier. Le premier fait partie de la catégorie positive, tandis que le second est considéré comme négatif.

Cependant, tous les commentaires ne sont pas aussi clairs. Disons qu’un client dit : « C’est cher, mais ça en vaut la peine. » Le mot cher donnerait à la déclaration une note d’émotion négative, mais dans le contexte global, ce serait faux. Cela nous amène à l’étape suivante.

Remettre les réponses émotionnelles dans leur contexte

Pour analyser les émotions qui sous-tendent les énoncés complexes, le modèle d’IA doit être en mesure de comprendre le contexte dans lequel le sentiment est exprimé. C’est l’un des avantages éprouvés par les utilisateurs de Lettria. Lettria détermine non seulement la polarité d’un énoncé, mais aussi le contexte émotionnel à l’intérieur.

Dans l’exemple ci-dessus, « C’est cher, mais ça en vaut la peine », Lettria l’évaluerait comme un mot-clé, mais donnerait quand même une note positive à l’énoncé. De même, certaines réponses peuvent être sarcastiques ou inclure des termes argotiques. La capacité de votre modèle d’IA à les reconnaître comme tels et à traiter les données textuelles en conséquence déterminera son efficacité. Il est essentiel d’obtenir un rapport concis de toutes ces données.

Commencez à analyser vos données d'enquête dès aujourd'hui

Les enquêtes sont sans aucun doute importantes pour les entreprises de toutes les industries. En mettant en œuvre l’analyse des émotions pour vos commentaires, vous pouvez traiter toutes les données textuelles reçues et obtenir une vue plus complète et précise des besoins de vos clients.

Les plateformes d’analyse des émotions comme Lettria aident à quantifier les réponses qualitatives et à les présenter sous une forme facile à comprendre et à en tirer de la valeur. Bien que le modèle NLP soit avancé avec un ensemble de données étendu, vous pouvez ajouter des mots clés et des synonymes même si vous n’avez pas de connaissances techniques.

En permettant aux profils techniques et non techniques de contribuer et de collaborer sur des projets d’analyse des émotions, Lettria vous donne des résultats plus significatifs grâce à un rapport qui peut être immédiatement mis à profit. N’oubliez pas que plus vous écoutez vos clients, mieux vous serez en mesure de les servir.