Qu'est-ce que l'analyse des sentiments et comment fonctionne-t-elle ?

Vous souhaitez en savoir plus sur le traitement du langage naturel (NLP) et l'analyse des sentiments? Alors, vous êtes au bon endroit. Dans cet article, nous vous aiderons à comprendre comment fonctionne l'analyse des sentiments, nous vous expliquerons comment la plate-forme Lettria a été développée pour rendre ce processus plus facile et plus puissant, et nous vous fournirons quelques exemples de cas d'utilisation et d'applications commerciales pour l'analyse des sentiments.  

L'explication TL;DR ? L'analyse des sentiments (parfois appelée opinion mining ou intelligence artificielle émotionnelle) est une technique de traitement du langage naturel qui analyse le texte et détermine si les données sont positives, négatives ou neutres, et qui permet de comprendre la signification émotionnelle et le contexte d'une déclaration (ou d'un ensemble de déclarations).

Les applications et les cas d'utilisation sont variées et il y a de fortes chances que vous ayez déjà eu affaire à une forme d'analyse des sentiments dans le passé. Mais avant d'entrer dans les détails de ce qu'est exactement cette analyse et de son fonctionnement, nous allons rapidement couvrir les bases du traitement du langage naturel.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel permet aux ordinateurs d'interpréter et de comprendre le langage grâce à l'intelligence artificielle. Au cours des 50 dernières années, il est devenu l'une des applications les plus avancées et les plus courantes de l'intelligence artificielle et constitue l'épine dorsale de tout, des filtres anti-spam de votre courrier électronique aux chatbots avec lesquels vous interagissez sur les sites web.  

Grâce au Machine Learning et aux algorithmes, les NLP sont capables d'analyser, de mettre en évidence et d'extraire le sens du texte et de la parole. Dans sa forme la plus simple, il peut s'agir simplement d'utiliser un modèle d'intelligence artificielle (IA) pour analyser le texte afin d'identifier des mots ou des phrases particuliers, mais dans ses applications plus avancées, comme nous le verrons plus loin, il permet aux ordinateurs d'identifier eux-mêmes l'émotion de l'orateur - parfois mieux qu'un humain ne peut le faire.  

Les NLP sont généralement utilisés lorsqu'une organisation peut bénéficier de l'analyse d'ensembles de données beaucoup trop volumineux pour être traités manuellement. Qu'il s'agisse de surveiller les réseaux sociaux ou les courriels, ou d'extraire des informations de commentaires ou d'échanges avec les clients, il y a de fortes chances que l'analyse des informations par des humains prenne trop de temps et de ressources.

L'analyse syntaxique est le processus par lequel le modèle d'IA commence à comprendre et à identifier la relation entre les mots. Cela permet au modèle d'IA de comprendre la structure grammaticale fondamentale du texte, mais pas vraiment le texte lui-même. Par exemple, des phrases peuvent être grammaticalement correctes et n'avoir aucun sens, ou le modèle peut ne pas identifier l'utilisation contextuelle de certains mots en raison du sentiment ou de l'émotion du texte (le sarcasme étant un problème courant).

Nous n'entrerons pas dans les détails du fonctionnement exact d'un NLP dans cet article, mais il utilise la vectorisation du texte pour transformer les données dans un format que le modèle d'IA peut comprendre, puis traite les données textuelles à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique qui permettent à l'ordinateur de faire des associations entre une entrée et la sortie correcte.

Ce processus signifie que plus vous alimentez votre NLP en données, plus il devient précis. Chaque nouvelle analyse lui permet de construire une base de connaissances plus complète qui l'aide à effectuer des analyses plus précises et plus complètes.

Les NLP ont désormais atteint le stade où ils peuvent non seulement effectuer des analyses à grande échelle et extraire des informations de données non structurées (analyse syntaxique), mais aussi effectuer ces tâches en temps réel. Grâce à la possibilité de personnaliser votre modèle d'IA pour votre entreprise ou votre secteur particulier, les utilisateurs sont en mesure d'adapter leur NLP pour traiter un langage complexe, nuancé et spécifique à un secteur.

Vous pouvez en savoir beaucoup plus sur les avantages et les applications d'un NLP dans d'autres sections de notre site Web, mais une plateforme comme Lettria permet aux utilisateurs d'aller au-delà de la simple analyse textuelle et d'identifier le sentiment et l'émotion exprimés dans le texte lui-même.

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

Nous vous avons donc donné quelques informations sur le fonctionnement du traitement du langage naturel et sur l'analyse syntaxique, mais nous savons que vous êtes ici pour mieux comprendre l'analyse des sentiments et ses applications.

Les modèles d'IA en traitement du langage naturel peuvent commencer à acquérir une compréhension plus complète du langage en utilisant l'analyse des sentiments pour comprendre à la fois la polarité du texte (positif, négatif ou neutre) et les émotions spécifiques exprimées dans un texte.

L'analyse des sentiments est à la base de nombreuses façons dont nous interagissons couramment avec l'intelligence artificielle et il est probable que vous ayez été en contact avec elle récemment. Avez-vous déjà entamé une conversation avec le service clientèle d'un site web où votre premier point de contact était un chatbot ? L'analyse des sentiments est ce qui permet à ce robot de comprendre vos réponses et de vous orienter dans la bonne direction.

Avez-vous essayé de traduire quelque chose récemment et vous êtes-vous demandé comment le programme comprend votre original ? S'il fonctionne bien, c'est qu'il s'appuie sur le traitement du langage naturel (NLP) et l'analyse des sentiments pour identifier le sens contextuel et les nuances de ce que vous essayez de traduire.

L'analyse des sentiments est partout autour de nous. Si vous êtes nouveau dans le jeu et que vous n'avez pas encore commencé à l'utiliser à votre avantage, cet article vous aidera à mieux comprendre ses diverses applications et vous expliquera comment vous pouvez commencer à utiliser l'analyse des sentiments pour obtenir des informations commerciales inestimables.

Toutes les analyses de sentiments n'appliquent pas le même niveau d'analyse au texte, et cela n'est pas nécessaire. Il arrive que la simple compréhension de la polarité d'un texte soit suffisante, mais la plupart des cas d'utilisation de l'analyse des sentiments (un sujet que nous abordons dans une section ultérieure) nécessitent un traitement du langage naturel capable d'identifier le contexte émotionnel du texte.

L'analyse des sentiments est un problème à longue traîne. C'est-à-dire qu'il existe de nombreux scénarios, subtilités et nuances différents qui peuvent avoir un impact sur le traitement d'une phrase.

Si vous ne vous intéressez qu'à la polarité du texte, votre analyse des sentiments s'appuiera sur un système de notation pour analyser votre texte. Cela peut être suffisant et plus approprié pour les cas d'utilisation où vous traitez des phrases relativement simples ou des réponses à choix multiples à des enquêtes ou à des commentaires.

Cette analyse de sentiments graduée nécessite que vous formiez votre modèle d'IA à associer un certain score à différents mots et termes. À partir de là, il peut appliquer un système de notation positive ou négative à chaque élément du texte pour déterminer s'il est positif, négatif ou neutre.

Par exemple, vous pouvez entraîner votre modèle d'IA à associer le mot "rapide" comme étant positif et l'expression "qui prend du temps" comme étant négative. Cela signifie que la phrase suivante :

Le délai de livraison a été très rapide

sera qualifiée de positive. Alors que cette phrase :

Remplir le formulaire de déclaration prenait beaucoup de temps.

Serait déterminé comme étant négatif. Ces deux exemples sont assez simples, mais même pour la polarité d'un texte, vous aurez peut-être besoin d'un NLP plus puissant lorsque vous commencerez à traiter des phrases contenant plusieurs sentiments. Disons, par exemple :

Remplir le formulaire de retour a pris beaucoup de temps, mais le remboursement a été traité très rapidement.

Cette phrase contient à la fois des affirmations positives et négatives. Si votre modèle d'IA n'est pas suffisamment entraîné ou si votre site NLP est trop simpliste, vous courez le risque que l'analyse se fixe sur le début ou la fin de l'énoncé et ne lui attribue qu'une seule étiquette.

Heureusement, avec une plateforme comme Lettria , vous pouvez faire en sorte que votre NLP puisse identifier plusieurs sentiments dans une même déclaration. Mais que faire si vous voulez quelque chose d'un peu plus complexe que la simple polarité d'un texte et que vous voulez vraiment vous lancer dans la détection et l'analyse des émotions ?

Les systèmes de détection des émotions sont un peu plus compliqués que l'analyse des sentiments par gradation et nécessitent un site NLP plus avancé et un modèle d'IA mieux entraîné.

La détection des émotions nécessite des algorithmes plus complexes ( Machine Learning ) ou des systèmes de détection qui utilisent des lexiques auxquels sont attribuées des significations ou des associations émotionnelles (à bien des égards, ces systèmes de détection ne sont pas très différents de l'approche utilisée dans l'analyse graduelle des sentiments).

Cela présente évidemment un certain nombre de défis monumentaux. Comprendre et interpréter le sens émotionnel d'un texte n'est pas facile. Même les humains font des erreurs lorsqu'il s'agit d'analyser le sentiment contenu dans un texte ou un discours, et il n'est donc pas facile d'entraîner un modèle d'IA à le faire avec précision.

Les défis de l'analyse des sentiments

Le langage est une chose incroyablement compliquée. Rien qu'en écrivant cet article, j'ai réussi à m'embrouiller à plusieurs reprises, et ce alors que je suis confronté aux défis relativement simples de l'analyse de mon propre texte.

Comme nous l'avons déjà évoqué, un modèle d'IA NLP doit être assez avancé pour commencer à identifier le sentiment et le message émotionnel exprimés dans un texte. Certaines phrases sont relativement simples, mais le contexte et la nuance d'autres phrases peuvent être incroyablement difficiles à analyser.

Prenez par exemple :

L'hôtel dispose de lits confortables.

Il serait relativement facile de qualifier cette phrase de positive. Il y a un seul adjectif, il est clairement associé à un sentiment positif, et la phrase ne transmet qu'un seul message sans grande complexité.

Mais les choses peuvent se compliquer très vite...

Contexte

Le premier défi consiste à comprendre le contexte de la phrase. La signification d'un même ensemble de mots peut varier considérablement en fonction du contexte dans lequel ils sont prononcés. Il peut être influencé par la phrase précédente ou les spécificités de certains termes techniques.

Prenez par exemple la réponse suivante d'un client :

Chaque élément

Si votre agent d'assistance vient de demander à un client ce qu'il aime dans votre produit, il s'agit clairement d'une phrase positive, mais s'il vient de demander à votre client ce qu'il n'aime pas dans votre produit, il s'agit alors d'une phrase négative.

C'est pourquoi il est important que votre NLP soit capable non seulement d'analyser les déclarations, les phrases et les mots individuels, mais aussi de comprendre leur emplacement et leur utilisation d'un point de vue contextuel.

Figures de style

Les figures de style peuvent également modifier considérablement la manière dont les phrases et les mots doivent être interprétés. Les exemples les plus évidents sont l'ironie et le sarcasme, où leur présence peut complètement renverser le sens d'un mot ou d'une phrase.

Prenons un autre exemple tiré d'un échange entre un agent d'assistance et un client. Supposons que l'agent d'assistance demande au client s'il apprécie son expérience avec votre produit et qu'il obtienne la réponse suivante :

Eh bien, je suis ici pour parler à votre service clientèle, alors vous pouvez dire que j'aime vraiment ça.

Les indices contextuels de la phrase et des échanges précédents permettraient à un NLP capable d'effectuer une analyse des sentiments d'identifier cette déclaration comme étant sarcastique et donc de ne pas qualifier la phrase de positive, même si elle semble l'être lorsqu'elle est vue isolément.

Comparaisons

Un autre domaine où l'analyse des sentiments peut garantir que le traitement du langage naturel fournit une analyse correcte est celui des situations où des comparaisons sont effectuées.

Les comparaisons peuvent parfois être simples et directes. Prenons les exemples suivants :

Ce produit est meilleur que tous ceux de la concurrence

C'est la meilleure expérience que j'ai jamais eue.

Les deux déclarations sont clairement positives et il n'y a pas besoin d'une grande compréhension du contexte.

Mais les choses peuvent devenir plus compliquées dans une situation comme celle-ci :

Je suppose que c'est mieux que rien.

La déclaration semblerait positive sans aucun contexte, mais il s'agit probablement d'une déclaration que vous voudriez que votre NLP classe comme neutre, voire négative. C'est dans ce genre de situation que votre capacité à former votre modèle d'IA et à le personnaliser en fonction de vos exigences et préférences personnelles devient vraiment importante.

Lettria permet aux utilisateurs de lancer leur projet et de personnaliser leur modèle d'intelligence artificielle 75 % plus rapidement que les langages normalisés. Cela signifie que non seulement vous pouvez commencer à voir des résultats plus rapidement, mais que vous pouvez également consacrer plus de temps à définir réellement comment vous voulez que votre modèle d'IA analyse le texte et lui permette d'effectuer une analyse des sentiments plus précise en lui fournissant plus d'exemples et en définissant plus clairement les déclarations positives, négatives et neutres.

Ces informations supplémentaires peuvent faire toute la différence lorsqu'il s'agit de permettre à votre NLP de comprendre les indices contextuels contenus dans les données textuelles qu'il traite.

Sur cette note, nous avons passé en revue les bases de l'analyse des sentiments, mais examinons maintenant de plus près la manière dont Lettria aborde le problème.

Comment Lettria gère-t-il l'analyse des sentiments ?

Nous avons déjà fait allusion au fait que tous les NLP ne sont pas créés égaux, et Lettria s'est placé dans une catégorie unique en fournissant aux utilisateurs une plate-forme à code bas ou sans code, spécialisée dans le traitement personnalisable des données textuelles.

Cette approche basée sur la plateforme permet aux utilisateurs de bénéficier des 15 modèles multilingues pré-entraînés et personnalisables de Lettria et d'utiliser NLP pour commencer avec une base stable et se concentrer sur l'entraînement de leur modèle d'IA afin qu'il soit hautement spécialisé pour leur entreprise, leur secteur et leur cas d'utilisation spécifiques.

Lettria offre tous les avantages d'un site NLP prêt à l'emploi (temps de mise en œuvre et de production) avec la puissance et la personnalisation nécessaires pour en créer un vous-même (mais 4 fois plus vite). Voilà, l'argumentaire de vente est terminé, regardons maintenant de plus près comment Lettria gère réellement l'analyse des sentiments.

Lettria utilise des ressources issues de la psychologie et des huit émotions primaires modélisées dans la roue des émotions de Putichik (joie, tristesse, peur, colère, attirance, surprise et anticipation). À partir de là, nous divisons l'analyse en deux étapes.

Step1

Notre algorithme analyse le texte pour identifier les adverbes et les adjectifs qui sont des modificateurs de sens dans un texte. Une fois cette étape terminée et un sentiment détecté dans chaque déclaration, l'algorithme attribue une source et une cible à chaque phrase.

La valeur émotionnelle d'une déclaration est déterminée en utilisant l'analyse graduée suivante.

Les valeurs sont calculées soit en utilisant les objets de sentiment, soit, s'ils ne sont pas disponibles, par un modèle de prédiction au niveau de la sous phrase. Les valeurs sont normalisées pour rester dans l'intervalle -1 : 1 entre le niveau de l'élément, de la sous phrase et de la phrase. Les comparaisons doivent donc (encore) être faites avec des éléments de même profondeur.

Le sentiment de la déclaration étant déterminé à l'aide de l'analyse graduée suivante.

Tout cela vous semble un peu confus ? Je sais ce que vous ressentez, mais utilisons un exemple concret pour rendre les choses un peu plus claires.

Prenez une phrase simple comme "J'aime lire" (du moins, j'espère que c'est le cas si vous avez décidé de lire cet article).

La déclaration contient un sentiment positif global, une émotion de joie telle que définie par les 8 émotions primaires, et une intensité émotionnelle de 0,46 (sur une échelle de -1 à 1).

Maintenant, si vous appréciez vraiment cet article et décidez de laisser un commentaire disant "J'aime vraiment lire", vous retournerez toujours une phrase positive, mais l'ajout de "vraiment" augmentera la valeur de l'émotion à 0,66.

Cette première étape permet essentiellement à Lettria d'effectuer l'analyse graduelle des sentiments et l'analyse de la polarité du texte dont nous avons parlé dans la section précédente. La deuxième étape est celle où nous commençons à traiter le contexte et l'émotion réelle exprimée dans le texte.

Étape 2

Pour obtenir une compréhension plus complète des émotions d'une phrase, Lettria utilise l'apprentissage profond pour identifier le contexte des sentiments dans un texte. Pour ce faire, il utilise le cadre de 28 valeurs émotionnelles différentes.

Ces directives émotionnelles aident le modèle d'IA à comprendre le contexte des sentiments exprimés. Lorsque vous combinez les étapes 1 et 2, Lettria est non seulement capable de déterminer la polarité d'une déclaration, mais aussi le contexte et la valeur émotionnelle d'une phrase.

Ainsi, lorsque nous obtenons un exemple légèrement plus compliqué qui ressemble à quelque chose comme ceci :

Votre produit est si peu fiable, pourquoi tombe-t-il toujours en panne si facilement.

L'analyse serait en mesure de déterminer que cette déclaration est toujours négative, malgré le fait que vous auriez pu entraîner votre modèle d'IA à associer "facilement" à un élément positif.

À bien des égards, on peut considérer les distinctions entre les étapes 1 et 2 comme les différences entre l'ancien et le nouveau Facebook (ou, je suppose que nous devrions maintenant dire Meta). Au début, vous ne pouviez interagir avec la publication de quelqu'un qu'en lui donnant un pouce en l'air. Ce qui signifie essentiellement que vous ne pouviez réagir que de manière positive (pouce levé) ou neutre (pas de réaction).

Mais ils ont fini par introduire la possibilité d'utiliser un large éventail d'émojis différents qui vous permettaient d'exprimer une variété d'émotions et de réactions. Cela signifiait que le posteur initial devait réfléchir un peu plus profondément lorsqu'il voulait interpréter votre réaction à son message (et tenir compte de la possibilité que vous ayez pu être sarcastique ou ironique).

Cette augmentation de la capacité d'un utilisateur à réagir aux messages est en fait un exemple de cas d'utilisation où l'analyse des sentiments peut être utilisée pour aider à mieux comprendre de vastes ensembles de données d'interactions sur les réseaux sociaux (nous y reviendrons plus tard), mais c'est une bonne façon de penser au moment où vous pourriez vouloir un NLP plus avancé pour traiter votre analyse des sentiments et fournir des résultats plus nuancés.

En réalité, pour tous les cas d'utilisation et les applications que nous allons aborder, vous avez besoin d'un NLP capable de faire plus qu'une simple analyse des sentiments.

La plateforme Lettria a été spécifiquement développée pour traiter les données textuelles et offre une analyse avancée des sentiments. Offrant un haut niveau de précision et la possibilité de personnaliser votre modèle d'IA pour répondre à toutes les exigences spécifiques de votre entreprise et de votre secteur d'activité, Lettria est capable de répondre à tous les cas d'utilisation où l'analyse des sentiments est appliquée.

Examinons donc de plus près quand et où les organisations utilisent généralement l'analyse des sentiments par le traitement du langage naturel et vous pourrez voir s'il existe des applications qui pourraient vous aider à améliorer vos performances et votre compréhension de vos clients et de votre activité.

Cas d'utilisation de l'analyse des sentiments

Bien que les applications de l'analyse des sentiments par le traitement du langage naturel soient vastes et variées, il existe quelques cas d'utilisation dans lesquels l'analyse est couramment appliquée. L'analyse des sentiments peut aider les organisations à obtenir des informations commerciales précieuses dans pratiquement toutes les situations où elles sont confrontées à la manipulation de grandes quantités de données textuelles non structurées, mais voici quelques exemples de domaines dans lesquels votre entreprise ou votre projet pourrait bénéficier immédiatement de l'analyse des sentiments.

Surveillance des réseaux sociaux

Si vous n'êtes pas à l'écoute de vos clients lorsqu'ils parlent de vous, vous passez à côté de connaissances et d'informations inestimables. Cela signifie que les plateformes de réseaux sociaux sont des lieux où vos prospects, clients ou anciens clients partageront leurs opinions honnêtes sur vos produits et services.

Vous disposez peut-être d'une équipe et de quelques responsables des réseaux sociaux qui suivent les conversations et tentent de dialoguer avec les utilisateurs sur diverses plateformes, mais il est peu probable qu'ils aient le temps, les ressources et les capacités nécessaires pour non seulement suivre et interagir avec chaque conversation, mais aussi enregistrer les échanges avec précision.

C'est là que le traitement du langage naturel avec analyse des sentiments peut vous permettre d'extraire toutes les connaissances et informations possibles des réseaux sociaux.

Votre connaissance et votre compréhension de vos prospects et de vos clients peuvent être considérablement améliorées par l'analyse de leurs messages et commentaires sur les réseaux sociaux et, peut-être plus important encore, la surveillance des réseaux sociaux en temps réel peut vous aider à gérer par exception et à identifier les commentaires et les tendances qui nécessitent le plus d'attention.

Une étude de McKinsey montre que les clients dépensent 20 à 40 % de plus avec les entreprises qui répondent aux demandes de service à la clientèle sur les réseaux sociaux. En outre, les entreprises qui ne répondent pas à leurs clients sur les réseaux sociaux enregistrent un taux de désabonnement supérieur de 15 %.

La statistique encore plus inquiétante pour les entreprises non réactives ? Les clients s'attendent à recevoir une réponse rapide de votre part. 40 % des consommateurs attendent une réponse dans la première heure et 79 % dans la première journée.

Que signifie tout cela ? Vous risquez de perdre des affaires, et beaucoup d'affaires, si vous n'êtes pas en mesure d'identifier les messages et commentaires sur les réseaux sociaux qui requièrent votre attention et une attention significative.

En recourant à l'analyse des sentiments par traitement du langage naturel pour analyser vos réseaux sociaux en temps réel, vos équipes chargées des réseaux sociaux et de l'assistance clientèle seront en mesure d'identifier les clients qui nécessitent une attention humaine immédiate.

Elle accroît l'efficacité, améliore l'affectation des ressources et la gestion du temps et, surtout, améliore l'expérience client et la fidélité à la marque.

Pour en savoir plus sur l'analyse du sentiment des réseaux sociaux, cliquez ici.

Service à la clientèle

Nous avons déjà évoqué la manière dont l'analyse des sentiments peut améliorer votre service clientèle sur les réseaux sociaux, mais elle peut également améliorer les performances de votre service clientèle sur d'autres canaux.

Pour commencer, l'analyse des sentiments par traitement du langage naturel est un élément clé des chatbots performants. Vous pouvez utiliser un chatbot standard qui applique des filtres de base aux conversations avec vos clients, mais vous avez également la possibilité de former un modèle d'IA qui sera adapté aux besoins spécifiques de votre entreprise et à votre langue.

De plus, l'analyse des sentiments peut vous aider à filtrer les tickets d'assistance client entrants et à vous assurer qu'ils sont correctement étiquetés, transmis à l'équipe ou au service approprié et que le niveau d'urgence adéquat leur est attribué.

Tout comme la surveillance des réseaux sociaux, cela peut réduire considérablement la frustration qui résulte souvent de la lenteur des temps de réponse aux plaintes des clients. C'est également un autre exemple de la façon dont l'analyse des sentiments peut vous aider à améliorer l'allocation des ressources et l'efficacité.

En savoir plus sur la façon d'améliorer le service à la clientèle grâce à l'analyse des sentiments.

Réputation de la marque

Nos deux premiers exemples de cas d'utilisation aident les entreprises à améliorer leurs performances à court terme d'une manière qui peut avoir un impact durable sur les résultats à long terme, mais nos quelques exemples suivants sont beaucoup plus axés sur la réflexion, la planification et les performances à long terme.

La surveillance des réseaux sociaux et les réponses du service clientèle peuvent jouer un rôle clé dans l'amélioration de la fidélité à la marque, mais elles vous aident également à identifier les domaines de votre marque qui sont les plus performants et ceux qui nécessitent une attention particulière.

L'analyse des sentiments vous permet de former un modèle d'IA qui sera à l'affût des pensées et des messages entourant des sujets ou des domaines particuliers. Pour suivre en temps réel toutes les conversations qui se rapportent à votre marque et à votre image.

La fidélité à la marque se décompose généralement en trois domaines clés :

• Valeur perçue de la marque - si vos produits ou services offrent une valeur compétitive dans votre secteur d'activité.
• Qualité perçue de la marque - vos produits ou services correspondent-ils à ceux de vos concurrents en termes de qualité réelle ?
• Confiance perçue dans la marque - vos clients se sentent-ils à l'aise avec leur décision d'être fidèles à vos produits ou services ?

Comprendre ce que vos clients pensent de chacun de ces domaines clés peut vous aider à réduire votre taux de désabonnement. Des recherches menées par Bain & Company ont montré qu'une augmentation du taux de fidélisation de la clientèle de seulement 5 % peut accroître vos bénéfices de 25 à 95 %.

Nous pouvons tous tomber amoureux de l'idée d'un nouveau client, mais s'assurer que vous prenez soin de vos clients existants est tout aussi important. Le suivi en temps réel par le biais de l'analyse des sentiments améliorera votre compréhension de vos clients, vous aidera à obtenir des scores de promoteurs nets plus précis et fera en sorte que vos clients existants deviennent des clients fidèles.

Étude de marché

Il y a de fortes chances que vous ayez déjà mené des campagnes comprenant des enquêtes et d'autres initiatives pour vous aider à obtenir un retour d'information de la part de vos prospects et de vos clients. Ce type d'étude de marché peut fournir des informations précieuses sur votre entreprise, sur la façon dont vous êtes perçu et sur vos concurrents. Toutefois, si ces interactions impliquent des réponses plus complexes que des choix multiples, il y a de fortes chances que vous ayez laissé des connaissances sur la table.

Comme pour les réseaux sociaux et le support client, les réponses écrites dans les enquêtes, les évaluations de produits et autres études de marché sont incroyablement longues à traiter et à analyser manuellement. L'analyse des sentiments par traitement du langage naturel résout ce problème en vous permettant d'accorder la même attention à chaque réponse et avis et de vous assurer qu'aucun détail n'est négligé. Il est possible d'analyser les données d'enquête avec NLP analyse des émotions.

Pourquoi consacrer tout ce temps et ces efforts à une campagne si vous n'êtes même pas capable de tirer réellement parti de tous les résultats ? L'analyse des sentiments vous permet de maximiser l'impact de votre étude de marché et de votre analyse de la concurrence et de concentrer vos ressources sur l'élaboration des campagnes elles-mêmes et la détermination de la manière dont vous pouvez utiliser leurs résultats.

La voix du client et les scores de promoteur nets

Le cas d'utilisation sur la réputation de la marque mentionnait la façon dont l'analyse des sentiments peut vous aider à obtenir un score de promoteur net plus précis, mais il vaut la peine d'examiner de plus près comment elle peut améliorer votre compréhension de votre NPS et de la Voix du client (VoC).

Comme dans le cas de l'étude de marché, si vous souhaitez suivre votre taux de recommandation net, l'analyse des sentiments pourrait bien être le seul moyen de réaliser une analyse à grande échelle sans négliger certains de vos retours et résultats.

Les questions ouvertes ont longtemps été un cauchemar pour les enquêtes et les retours d'information, mais l'analyse des sentiments résout ce problème en vous permettant de traiter chaque élément de données textuelles que vous recevez.

L'analyse des sentiments vous aidera non seulement à extraire chaque détail, chaque connaissance et chaque information de toutes ces réponses, mais le suivi en temps réel signifiera que vous n'aurez plus à attendre des semaines, des mois, voire des années, avant de pouvoir appliquer cette compréhension à votre entreprise.

Comme vous pouvez le constater, l'analyse des sentiments peut fournir des résultats significatifs pour les entreprises et les organisations dans pratiquement tous les secteurs ou industries. Elle peut améliorer votre compréhension de votre activité et de vos clients et accroître votre efficacité et vos performances.

La question n'est donc pas vraiment de savoir si le traitement du langage naturel et l'analyse des sentiments peuvent vous être utiles ou non. Il s'agit simplement de savoir comment vous pouvez vous assurer que votre projet NLP est une réussite et produit les meilleurs résultats possibles.

Lancez votre propre projet d'analyse des sentiments

Si vous êtes arrivé jusqu'ici, il y a de fortes chances que vous souhaitiez explorer les avantages que l'analyse des sentiments de Lettriapourrait apporter à votre projet ou à votre organisation. C'est peut-être parce que vous êtes frustré par votre projet existant NLP ou que vous commencez seulement à explorer le monde du traitement du langage naturel.

Contrairement à la plupart des NLP, les profils techniques et non techniques peuvent jouer un rôle actif dans le projet dès le début. Cela signifie que votre travail ne souffrira pas de l'effet de silo qui est la cause de la perte de nombreux projets NLP .

Trop souvent, on pense que les projets NLP sont le domaine exclusif des data scientists et des développeurs. Il est vrai qu'ils peuvent jouer un rôle crucial dans la mise en route du projet, mais la plupart du temps, ce sont d'autres équipes et d'autres profils qui bénéficient des résultats et des perspectives que produit le traitement du langage naturel.

Lettria a résolu ce problème en rendant la plateforme accessible aux profils non techniques et en se concentrant sur le développement d'une approche qui offre toute la puissance d'un NLP personnalisable avec les avantages supplémentaires d'une collaboration et d'un partage des connaissances accrus.

Non seulement vos scientifiques et développeurs de données peuvent travailler sur un site NLP qui offre des résultats incroyablement précis et efficaces, mais les profils commerciaux peuvent être directement impliqués dans le projet lui-même et apporter leurs propres connaissances et expertise et mieux comprendre les informations que votre analyse révèle.

Cet engagement et la capacité des profils techniques et non techniques à collaborer et à contribuer facilement au même projet augmentent l'adhésion, réduisent les taux d'échec (85 % des projets NLP échouent avant de commencer à produire des résultats significatifs) et améliorent les résultats.

Ainsi, que vous lisiez ces lignes en tant que spécialiste des données ou développeur ayant une connaissance avancée du traitement du langage naturel, ou que vous soyez un vendeur ou un spécialiste de l'assistance à la clientèle n'ayant absolument aucune expérience des plateformes NLP , Lettria est la plateforme qu'il vous faut.