Comment créer un ChatGPT privé à l'aide d'une technologie open source ? Téléchargez notre livre blanc gratuit.

Comment analyser les données d'une enquête à l'aide de l'analyse des émotions

L'analyse des réponses à un sondage à l'aide d'un outil d'analyse des émotions permet d'économiser du temps et des efforts, et présente de nombreux avantages. Découvrez comment dans cet article de blog.

Pour assurer le succès de votre entreprise, il faut répondre aux besoins des clients. C'est aussi simple que cela : donneriez-vous un couteau à quelqu'un s'il veut une cuillère ? Par conséquent, vous devez savoir ce que vos clients attendent de vous. Les enquêtes sont un excellent outil pour comprendre leurs exigences et recueillir des commentaires sur l'expérience de votre marque. Qu'il s'agisse de la conception d'une nouvelle gamme de produits, de la logistique ou de l'image de marque, les enquêtes jouent un rôle important dans la découverte d'informations sur les consommateurs.

Configuration des questions de votre enquête

Les enquêtes devraient être conçues pour recueillir un maximum d'informations avec un minimum d'effort de la part du consommateur. Ils contiennent généralement des questions fermées et des questions ouvertes. Les questions fermées telles que les questions à choix multiples, les questions de classement, les cases à cocher ou les questions déroulantes ont des résultats anticipés faciles à quantifier.

Supposons que vous introduisiez de nouvelles couleurs dans un produit et que vous demandiez 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 se passerait-il si vous demandiez simplement aux participants de saisir leurs préférences ? Les résultats ne sont pas limités à 2 choix, vous pouvez également obtenir des variables comme le rose, le vert, le bleu, le jaune, etc. comme options. Voici 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 classé dans la catégorie des données qualitatives. L'analyse qualitative des données consiste à identifier des thèmes, à interpréter des modèles et à déterminer comment ces thèmes et modèles répondent à vos questions.

L'analyse des sentiments vous permet de transformer davantage les résultats qualitatifs en résultats quantitatifs. Par exemple, vous pourriez apprendre que 60 % des personnes interrogées préfèrent le rouge, 20 % préfèrent le noir et 10 % le vert. Examinons plus en détail l'analyse des sentiments émotionnels et les données d'enquêtes.

L'importance des questions d'enquête ouvertes et des données qualitatives

Avant de se lancer dans l'analyse des sentiments pour des questions qualitatives, il est important d'en évaluer la nécessité. Une enquête ne comportant que des résultats quantitatifs serait certainement plus facile à analyser et à interpréter. Donnez aux participants la possibilité de classer leurs préférences en matière de produits.

Choisissez entre « Oui, j'aime bien » et « Non, je n'aime pas ça ». 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 risquez de passer à côté de détails importants. Un système de classement simple vous indiquera si les clients aiment ou n'aiment pas vos produits, mais il ne vous dira pas « pourquoi » ils pensent ainsi. Ce n'est qu'en incluant des questions qui nécessitent des réponses qualitatives et en analysant le sentiment qui sous-tend ces réponses que vous pouvez obtenir la réponse à la question « pourquoi ».

Vous pouvez également omettre accidentellement une option et obtenir ainsi une réponse biaisée. Prenons l'exemple de cette question de sondage ;

« 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 tels que le bouche-à-oreille, les publicités imprimées et télévisées, etc. ont été omis. Cela peut être facilement rectifié en en faisant une question ouverte.

Les questions ouvertes vous permettent également d'en apprendre davantage auprès d'un petit échantillon de personnes interrogées. Supposons, par exemple, que vous ayez lancé un nouveau produit et que vous souhaitiez interroger les utilisateurs de la version bêta pour savoir ce qu'ils en pensent. Outre les questions fermées qui vous indiqueront s'ils le souhaitent ou non, les questions ouvertes peuvent leur permettre de vous indiquer les fonctionnalités spécifiques qui, selon eux, doivent être améliorées.

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

L'analyse des émotions ou analyse des sentiments 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 effectuent des analyses de texte, de l'apprentissage automatique (ML) et du traitement du langage naturel (NLP).

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 personnes interrogées écrivent. Pour chaque sujet, il note une réponse de —1 à 0 dans le cas de réponses négatives et des chiffres, de 0 à 1, pour les réponses positives. Les réponses neutres sont notées comme étant 0. Ces réponses statistiques facilitent la visualisation des résultats interprétés.

L'analyse des sentiments pour les enquêtes peut aider à répondre à des questions telles que :

  • Quel produit a reçu les commentaires les plus positifs ?
  • Qu'est-ce que les clients aiment et n'aiment pas à propos d'un produit ?
  • Les commentaires ont-ils une tendance générale positive ou négative ?
  • Y a-t-il eu un changement dans la nature des réponses depuis l'année dernière ou depuis le dernier intervalle ?

Les réponses possibles à ces questions sont très variées. Pour en savoir plus sur l'analyse des sentiments, consultez notre article détaillé ici.

Pourquoi l'analyse des émotions est-elle importante pour l'analyse des enquêtes ?

Il est quasiment impossible de lire manuellement chaque réponse à un sondage, de procéder à une analyse croisée et de comprendre le sentiment qui la sous-tend. C'est fastidieux et il existe un million de meilleures façons de passer votre temps. Il est donc préférable d'automatiser la tâche à l'aide d'un outil d'analyse des émotions. Examinons certains des avantages de cette méthode.

Informations précises sur les clients

Analyser manuellement des énoncés pour comprendre l'émotion qui les sous-tend peut vite devenir subjectif. Deux personnes peuvent examiner la même déclaration et lui attribuer une note différente en fonction de leurs propres expériences. 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 déclaration. Il n'y a donc aucun biais.

Deuxièmement, si vous deviez effectuer la tâche manuellement, vous choisiriez probablement un petit échantillon parmi les réponses à l'enquête pour baser votre analyse. Mais l'automatisation de la tâche vous permet de prendre en compte toutes les réponses à l'enquête. Par conséquent, les informations recueillies sur les clients sont plus précises et plus fiables.

Analyse des enquêtes en temps réel

Un sondage ne peut comporter 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 souhaiterait améliorer.

L'utilisation d'un outil d'analyse des sentiments (IA) vous permet d'évaluer chaque réponse à une enquête en temps réel. Cela vous permet de suivre le rythme des attentes des clients et de repérer les problèmes et les opportunités au fur et à mesure qu'ils se présentent.

Par exemple, si vous constatez une augmentation du nombre de clients mécontents, vous savez que quelque chose ne va pas et vous pouvez examiner le sentiment qu'ils ont exprimé pour comprendre où se situe le problème.

Capacité à résoudre les 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 résoudre le problème avant qu'il ne s'aggrave. Par exemple, si vous remarquez que plusieurs réponses à un sondage portent atteinte à la qualité de la couture, vous pouvez jeter un coup d'œil au produit par vous-même et apporter les modifications nécessaires avant de perdre des clients.

Want to learn how to build a private ChatGPT using open-source technology?

Approche étape par étape de l'analyse des émotions des données d'enquête

Aujourd'hui, il est facile de mener une enquête. Vous pouvez inclure des questions d'enquête comme dernière étape du processus de commande, envoyer des enquêtes par e-mail, ajouter des enquêtes aux pages de destination, etc. La première étape de l'analyse des émotions d'une enquête consiste à rassembler toutes les réponses en un seul endroit. Une fois que vous avez toutes les informations requises, voici ce qui se passe.

Analyse thématique

L'analyse thématique est basée sur la déduction du sens des mots utilisés par les personnes pour soumettre leurs réponses. Cela peut être fait en identifiant les types répétitifs de thèmes et de modèles qui émergent en regroupant des mots et des thèmes. Le feedback est ensuite quantifié en fonction du sentiment exprimé. Il y a donc 3 étapes principales à franchir :

Identifiez ce dont parlent les personnes interrogées

La première étape de l'analyse qualitative des réponses à une enquête consiste à identifier 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 des matériaux, de la disponibilité, des délais de livraison, etc. Cela vous aidera à identifier ce qui est important pour vos clients.

Comme vous ne pouvez pas lire manuellement des milliers de formulaires d'enquête, vous devrez entraîner le modèle d'IA à reconnaître une liste de mots qualificatifs. Par exemple, un thème tel que les prix peut être identifié par des mots clés tels que cher, rapport qualité/prix, bon marché, économique, etc. Les réponses peuvent ensuite être classées en différents groupes sur la base de cette analyse.

L'efficacité et la précision avec lesquelles les outils logiciels d'IA peuvent classer 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. Outre une base de données de 750 000 mots, Lettonie vous permet de modifier la base de connaissances en fonction de vos besoins. Vous pouvez ajouter des mots clés spécifiques à un produit ou à un secteur d'activité ainsi que des éléments techniques.

Par exemple, vous pouvez ajouter des termes d'argot tels que « dépenser » ou des phrases telles que « coûte un bras et une jambe » à votre base de données. Plus vous incluez de mots clés dans votre base de données, moins vous risquez de manquer des réponses.

Analysez dans quelle mesure ils parlent de chaque thème

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

Supposons que 200 personnes parlent des délais de livraison, 350 parlent des prix et 150 parlent du matériel. On peut donc affirmer sans risque de se tromper que les prix constituent le critère le plus important pour les personnes interrogées. C'est ce à quoi vous devez vous attaquer en premier.

Déterminez ce qu'ils pensent de 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 similaire à la première étape, mais avec un groupe de réponses plus restreint.

Prenons le prix comme thème. Dans ce cas, d'une manière générale, vous devez savoir si les clients pensent que le produit est cher, bon marché ou d'un bon rapport qualité-prix. Dans ce cas, le prix élevé peut être considéré comme une émotion négative, tandis que le bon marché et le rapport qualité-prix sont considérés comme positifs. Des plateformes comme Lettonie aller 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, tels que « Le produit correspondait parfaitement à mon budget » ou « trop cher pour moi », sont faciles à analyser et à quantifier. Le premier entre dans la catégorie positive tandis que le second serait classé dans la catégorie négative.

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

Mettez les réponses émotionnelles dans leur contexte

Pour analyser les émotions qui sous-tendent des déclarations complexes, le modèle d'IA doit être capable de comprendre le contexte dans lequel le sentiment est exprimé. C'est l'un des avantages dont bénéficient les utilisateurs de Lettria. Lettria détermine non seulement la polarité d'une déclaration, mais également le contexte émotionnel qui la sous-tend.

Dans l'exemple ci-dessus, « C'est cher mais ça vaut le coup », Lettria évaluerait le mot clé « cher » tout en attribuant une note positive à l'énoncé. De même, certaines réponses peuvent être sarcastiques ou inclure des termes d'argot. 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 les données de votre enquête dès aujourd'hui

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

Des plateformes d'analyse des émotions comme LettonieLe logiciel permet de quantifier les réponses qualitatives et de les présenter sous une forme facile à comprendre et à valoriser. Bien que le modèle NLP soit avancé avec un vaste ensemble de données, vous pouvez ajouter des mots clés et des synonymes même si vous n'avez aucune connaissance technique.

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

Callout

Créez votre pipeline NLP gratuitement
Commencez ->