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

Un guide pour l'analyse des sentiments par traitement du langage naturel. Comment fonctionne l'analyse des sentiments, approche de Lettria en matière d'analyse des sentiments et quelques cas d'utilisation clés.

Vous souhaitez donc en savoir plus sur Analyse des sentiments par traitement du langage naturel (NLP)? Alors tu es au bon endroit. Dans cet article, nous vous aiderons à comprendre le fonctionnement de l'analyse des sentiments, expliquerons comment la plateforme Lettria a été développée pour rendre ce processus plus simple et plus puissant, et nous vous fournirons quelques exemples de cas d'utilisation commerciale et d'applications pour l'analyse des sentiments.

L'explication TL ; DR ? L'analyse des sentiments (parfois appelée exploration d'opinion 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.

Les applications et les cas d'utilisation sont variés et il y a de fortes chances que vous ayez déjà interagi avec une forme d'analyse des sentiments par le passé. Mais avant d'entrer dans les détails sur ce que c'est exactement et comment il fonctionne, abordons (trop) rapidement les bases du traitement du langage naturel.

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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, elle est devenue 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 vos e-mails aux chatbots avec lesquels vous interagissez sur les sites Web.

À travers apprentissage automatique et des algorithmes, les PNL 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, cela pourrait simplement consister à utiliser un modèle d'intelligence artificielle (IA) pour scanner du texte afin d'identifier des mots ou des phrases particuliers, mais dans ses applications les plus avancées, comme nous le verrons plus loin, il permet aux ordinateurs d'identifier eux-mêmes l'émotion du locuteur, parfois mieux que ce que peut gérer même un humain.

Les NLP sont généralement utilisées lorsqu'une organisation peut tirer parti de l'analyse d'ensembles de données bien trop volumineux pour être traités manuellement. Qu'il s'agisse d'essayer de surveiller les réseaux sociaux ou les e-mails ou d'extraire des informations à partir d'avis ou d'échanges avec des clients, il y a de fortes chances que le fait de confier l'analyse des informations à des humains soit trop chronophage et trop gourmand en ressources.

L'analyse syntaxique (parfois appelée analyse syntaxique ou 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, les phrases peuvent être grammaticalement correctes et ne pas avoir de sens, ou elles peuvent ne pas identifier l'utilisation contextuelle de certains mots en raison du sentiment ou de l'émotion contenus dans le texte (le sarcasme étant un problème courant).

Nous n'entrerons pas dans les détails sur le fonctionnement exact d'un NLP dans cet article, mais il utilise la vectorisation de texte pour transformer les données dans un format compréhensible par le modèle d'IA, puis traiter 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 fournissez de données via votre NLP, plus celles-ci deviennent précises. Chaque nouvelle analyse lui permet de créer une banque de connaissances plus complète qui l'aide à effectuer des analyses plus précises et plus complètes.

Les NLP ont maintenant atteint le stade où ils peuvent non seulement effectuer des analyses à grande échelle et extraire des informations à partir de données non structurées (analyse syntaxique), mais également effectuer ces tâches en temps réel. Grâce à la possibilité de personnaliser votre modèle d'IA en fonction de votre activité ou de votre secteur, les utilisateurs peuvent adapter leur NLP pour gérer un langage complexe, nuancé et spécifique à l'industrie.

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

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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 ce qu'est l'analyse syntaxique, mais nous savons que vous êtes ici pour mieux comprendre l'analyse des sentiments et ses applications.

Les modèles d'IA utilisés dans le 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 (positive, négative ou neutre) et les émotions spécifiques exprimées dans un texte.

L'analyse des sentiments est à la base de nombreuses manières dont nous interagissons couramment avec l'intelligence artificielle et il est probable que vous ayez été en contact avec elle récemment. Avez-vous entamé une conversation avec le service client sur 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 comprenait votre original ? Eh bien, si cela fonctionne bien, vous vous appuierez sur le traitement du langage naturel (NLP) avec analyse des sentiments pour aider à identifier le sens contextuel et les nuances de ce que vous essayez de traduire.

L'analyse des sentiments est omniprésente. Donc, si vous débutez 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 différentes applications et vous expliquera comment vous pouvez commencer à utiliser l'analyse des sentiments pour obtenir des informations commerciales précieuses.

Toutes les analyses des sentiments n'appliquent pas le même niveau d'analyse au texte, et elles ne sont pas obligées de le faire. Parfois, il suffit de comprendre la polarité d'un texte, mais la plupart des cas d'utilisation (un sujet que nous aborderons dans une section ultérieure) de l'analyse des sentiments nécessitent un traitement du langage naturel capable d'identifier le contexte émotionnel du texte.

L'analyse des sentiments est un problème de longue haleine. C'est-à-dire qu'il existe de nombreux scénarios, subtilités et nuances qui peuvent avoir un impact sur la façon dont une phrase est traitée.

Si vous vous intéressez uniquement 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 particulièrement 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 graduée des sentiments nécessite que vous entraîniez 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 plus ou moins à chaque élément de texte pour déterminer s'il est positif, négatif ou neutre.

Par exemple, vous pourriez entraîner votre modèle d'IA à associer le mot « rapide » à un mot positif et la phrase « longue » à une expression négative. Cela signifie que la phrase suivante :

Le délai de livraison a été très rapide

Sera étiqueté comme positif. Considérant que cette phrase :

Remplir votre formulaire de retour a pris beaucoup de temps

Serait considéré comme négatif. Ce sont deux exemples assez simples, mais même pour la polarité du texte, vous aurez peut-être besoin d'une PNL plus puissante une fois que vous aurez commencé à traiter des phrases contenant plusieurs sentiments. Disons, par exemple :

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

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

Heureusement, avec une plateforme comme Lettria, vous pouvez vous assurer que votre PNL peut identifier plusieurs sentiments à partir d'une même déclaration. Mais que se passe-t-il si vous voulez quelque chose d'un peu plus complexe que la simple polarité du texte et que vous voulez réellement vous lancer dans la détection et l'analyse des émotions ?

Les systèmes de détection des émotions sont un peu plus compliqués que l'analyse graduelle des sentiments et nécessitent une PNL plus avancée et un modèle d'IA mieux entraîné.

La détection des émotions nécessite des algorithmes d'apprentissage automatique plus complexes 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 si différents de l'approche utilisée dans l'analyse graduée des sentiments).

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

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Difficultés liées à l'analyse des sentiments

La langue est une chose incroyablement complexe. Rien qu'en écrivant cet article, j'ai réussi à m'embrouiller à plusieurs reprises, et c'est à ce moment-là que je suis confrontée à des défis relativement simples liés à l'analyse de mon propre texte.

Comme nous l'avons déjà vu, le modèle d'IA d'un 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 les nuances d'autres phrases peuvent être extrêmement difficiles à analyser.

Prenons par exemple :

L'hôtel dispose de lits confortables.

Il serait relativement facile de qualifier cette phrase de positive. Il n'y a qu'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 vite se compliquer...

Contexte

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

Prenons par exemple la réponse suivante du client :

Chaque fonctionnalité

Si votre agent d'assistance vient de demander à un client ce qu'il aime de votre produit, il s'agit clairement d'une phrase positive, mais s'il demandait simplement à votre client ce qu'il n'aimait pas à propos de votre produit, celui-ci tomberait clairement dans la catégorie négative.

C'est pourquoi il est important que votre PNL soit capable non seulement d'analyser les énoncés, les phrases et les mots individuels, mais également de comprendre leur placement et leur utilisation d'un point de vue contextuel.

Figures de style

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

Prenons un autre exemple d'échange entre un agent de support et un client. Supposons que l'agent de support 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 client, donc vous pouvez voir que j'adore vraiment ça.

Les indices contextuels contenus dans la phrase et les échanges précédents permettraient à un PNL capable d'analyser les sentiments d'identifier cette déclaration comme étant sarcastique et de ne pas qualifier la phrase de positive, même si elle semble l'être si elle est considérée isolément.

Comparaisons

L'analyse des sentiments peut également garantir que le traitement du langage naturel fournit une analyse correcte dans les situations où des comparaisons sont effectuées.

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

Ce produit est meilleur que tous les produits concurrents
C'était la meilleure expérience que j'ai jamais eue

Les deux déclarations sont clairement positives et il n'y a aucune exigence réelle pour une bonne compréhension du contexte.

Mais les choses peuvent se compliquer dans une telle situation :

Je suppose que c'est mieux que rien

L'énoncé semblerait positif sans aucun contexte, mais il est probable qu'il s'agisse d'un énoncé que vous voudriez que votre PNL classe comme neutre, voire négatif. Dans de telles situations, votre capacité à entraîner votre modèle d'IA et à le personnaliser en fonction de vos besoins et préférences personnels devient très importante.

Lettria permet aux utilisateurs de lancer leur projet et de personnaliser leur modèle d'IA 75 % plus rapidement que les NLP disponibles sur le marché. Cela signifie que non seulement vous pouvez commencer à voir les résultats plus rapidement, mais vous pouvez également consacrer plus de temps à définir réellement comment vous souhaitez 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.

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

Nous avons déjà fait allusion au fait que tous les NLP ne sont pas créés de la même manière, et Lettria s'est classée dans une catégorie unique en fournissant aux utilisateurs une plateforme low-code ou no-code spécialisée dans le traitement personnalisable des données textuelles.

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

Lettria offre tous les avantages d'un 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). Bien, l'argumentaire de vente est terminé. Voyons maintenant de plus près comment Lettria gère réellement l'analyse des sentiments.

L'API de Lettria utilise des ressources issues de la psychologie et des 8 émotions principales modélisées dans la roue des émotions de Putichik (joie, tristesse, peur, colère, attraction, surprise et anticipation). À partir de là, nous divisons l'analyse en deux étapes.

Étape 1

Notre algorithme analyse le texte pour identifier les adverbes et les adjectifs qui modifient le sens d'un texte. Une fois que cette opération est terminée et qu'un sentiment est détecté dans chaque énoncé, l'algorithme attribue une source et une cible à chaque phrase.

La valeur émotionnelle d'une déclaration est déterminée à l'aide de l'analyse graduée suivante.

Les valeurs sont calculées soit à l'aide des objets de sentiment, soit, s'ils ne sont pas disponibles, à l'aide d'un modèle de prédiction au niveau de la sous-phrase. Les valeurs sont normalisées pour rester dans l'intervalle -1 : 1 entre l'élément, la sous-phrase et les comparaisons au niveau de la phrase doivent donc (encore une fois) être effectuées 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 tu penses, mais prenons un exemple concret pour clarifier les choses.

Prenez une phrase simple comme « J'aime lire » (du moins, j'espère que vous aimerez si vous avez décidé de parcourir cet article).

L'énoncé contient un sentiment globalement positif, une émotion de joie telle que définie par les 8 émotions principales et une intensité émotionnelle de 0,46 (sur une échelle de -1 à 1).

Maintenant, supposons que vous appréciez vraiment cet article et que vous décidez de laisser un commentaire en disant « J'aime vraiment lire », vous retournerez toujours une phrase positive, mais l'ajout de « vraiment » augmenterait la valeur de l'émotion à 0,66.

Cette première étape permet essentiellement à Lettria de réaliser 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 mieux comprendre les émotions d'une phrase, Lettria utilise l'apprentissage profond pour identifier le contexte des sentiments dans un texte. Cela se fait en utilisant 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 également le contexte émotionnel et la valeur d'une phrase.

Donc, lorsque nous obtenons un exemple un peu plus compliqué qui ressemble à ceci :

Votre produit est si peu fiable, pourquoi échoue-t-il toujours si facilement ?

L'analyse permettrait de déterminer que cette affirmation est toujours négative, même si vous auriez pu entraîner votre modèle d'IA à l'associer « facilement » au fait d'être positif.

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

Mais ils ont finalement introduit la possibilité d'utiliser un large éventail d'émojis différents qui vous ont permis d'exprimer une variété d'émotions et de réactions différentes. Cela signifiait que l'auteur de l'affiche a dû réfléchir un peu plus en profondeur lorsqu'il a voulu interpréter votre réaction à son message (et tenir compte de la possibilité que vous ayez été sarcastique ou ironique).

Cette augmentation de la capacité d'un utilisateur à réagir aux publications est en fait un exemple de cas d'utilisation où l'analyse des sentiments peut être utilisée pour mieux comprendre de grands ensembles de données sur les interactions sur les réseaux sociaux (nous y reviendrons plus tard), mais c'est une bonne façon de réfléchir au moment où vous pourriez avoir besoin d'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 applications que nous allons aborder, vous avez besoin d'un NLP capable de faire plus qu'une simple analyse graduelle des sentiments.

La plateforme Lettria a été spécialement développée pour gérer le traitement des données textuelles et propose 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 en mesure 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 traitement du langage naturel et voyons s'il existe des applications qui pourraient vous aider à améliorer vos performances et votre compréhension de vos clients et de votre activité.

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Cas d'utilisation de l'analyse des sentiments

Bien que les applications de l'analyse des sentiments par traitement du langage naturel soient étendues 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 gestion de grandes quantités de données textuelles non structurées, mais voici quelques exemples de domaines dans lesquels votre entreprise ou votre projet pourrait immédiatement bénéficier d'une analyse des sentiments.

Surveillance des réseaux sociaux

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

Vous avez peut-être une équipe chargée des réseaux sociaux et certains responsables des réseaux sociaux qui suivent les conversations et essaient d'interagir avec les utilisateurs sur différentes plateformes, mais il est peu probable qu'ils aient le temps, les ressources et les capacités nécessaires non seulement pour suivre et interagir avec chaque conversation, mais également pour enregistrer avec précision les échanges.

C'est là que le traitement du langage naturel associé à l'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 clients peuvent être considérablement améliorées en analysant leurs publications et commentaires sur les réseaux sociaux et, peut-être plus important encore, la surveillance en temps réel des réseaux sociaux peut vous aider à gérer par exception et à identifier les commentaires et les tendances qui nécessitent le plus d'attention.

Étude menée par McKinsey montre que les clients dépensent de 20 à 40 % de plus auprès des entreprises qui répondent aux demandes de service client sur les réseaux sociaux. De plus, les entreprises qui ne répondent pas à leurs clients sur les réseaux sociaux connaissent un taux de désabonnement 15 % plus élevé.

La statistique encore plus inquiétante concernant les entreprises qui ne répondent pas ? Les clients s'attendent à recevoir une réponse de votre part rapidement. 40 % des consommateurs attendent une réponse dans la première heure et 79 % attendent une réponse dans le premier jour.

Qu'est-ce que tout cela signifie ? Vous risquez de perdre beaucoup de clients si vous n'êtes pas en mesure d'identifier les publications et les commentaires sur les réseaux sociaux qui nécessitent votre attention et une attention significative.

L'utilisation du traitement du langage naturel et de l'analyse des sentiments pour analyser vos réseaux sociaux en temps réel permettra à vos équipes de médias sociaux et de support client d'identifier les clients nécessitant une attention humaine immédiate.

Il augmente l'efficacité, améliore l'allocation 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 des sentiments sur les réseaux sociaux, cliquez ici.

Service à la clientèle

Nous avons déjà expliqué comment l'analyse des sentiments peut améliorer votre service client sur les réseaux sociaux, mais elle peut également améliorer les performances de votre service client via d'autres canaux.

Tout d'abord, l'analyse des sentiments par traitement du langage naturel est un élément clé pour les chatbots performants. Vous utilisez peut-être un chatbot standard qui applique des filtres de base à vos conversations avec les clients, mais vous avez également la possibilité de créer un modèle d'IA qui sera personnalisé en fonction des besoins et de la langue de votre entreprise spécifiques.

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 affectés au niveau d'urgence approprié.

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

En savoir plus sur comment améliorer le service client 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 de manière à avoir un impact durable sur les résultats à long terme, mais les prochains exemples 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 client 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 les plus performants et ceux qui nécessitent une attention particulière.

L'analyse des sentiments vous permet de former un modèle d'IA qui recherchera les idées et les messages concernant des sujets ou des domaines particuliers. Pour suivre en temps réel toutes les conversations liées à votre marque et à votre image.

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

  • Valeur perçue de la marque : si vos produits ou services offrent une valeur concurrentielle dans votre secteur
  • Qualité perçue de la marque : vos produits ou services sont-ils à la hauteur de ceux de la concurrence en termes de qualité réelle
  • Confiance perçue envers la marque : vos clients sont-ils à l'aise avec leur décision de rester fidèles à vos produits ou services ?

Comprendre ce que pensent vos clients de chacun de ces domaines clés peut vous aider à réduire votre taux de désabonnement. Étude menée par Bain & Company a montré qu'une augmentation des taux de fidélisation de la clientèle de 5 % seulement peut augmenter vos profits de 25 à 95 %.

Nous pouvons tous tomber amoureux de l'idée d'un nouveau client, mais il est tout aussi important de vous assurer que vous prenez soin de vos clients existants. Le suivi en temps réel grâce à l'analyse des sentiments vous permettra de mieux comprendre vos clients, d'obtenir des scores de promotion nets plus précis et de faire en sorte que vos clients existants deviennent des clients fidèles.

Étude de marché

Il y a de fortes chances que vous ayez déjà lancé des campagnes comprenant des enquêtes et d'autres initiatives pour vous aider à obtenir des commentaires de la part de prospects et de clients. Ce type d'étude de marché peut fournir des informations précieuses sur votre entreprise, la façon dont vous êtes perçue et vos concurrents ; toutefois, si ces interactions impliquent quelque chose de plus complexe que des réponses à choix multiples, il y a de fortes chances que vous ayez laissé certaines connaissances sur la table.

Comme pour les réseaux sociaux et le support client, les réponses écrites aux enquêtes, aux critiques de produits et à d'autres études de marché prennent énormément de temps 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 à chaque évaluation et de vous assurer qu'aucun détail n'est négligé. Il est possible d'analyser les données d'une enquête grâce à l'analyse des émotions par la PNL.

Pourquoi consacrer autant de temps et d'efforts à une campagne si vous n'êtes même pas capable de vraiment tirer parti de tous les résultats ? L'analyse des sentiments vous permet de maximiser l'impact de vos études de marché et de votre analyse concurrentielle et de concentrer les ressources sur la conception des campagnes elles-mêmes et sur la manière dont vous pouvez utiliser leurs résultats.

Scores de Voice of Customer et Net Promoter

Le cas d'utilisation de la réputation de la marque a expliqué comment l'analyse des sentiments peut vous aider à obtenir un score de promotion 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 des études de marché, si vous souhaitez suivre votre score Net Promoter, l'analyse des sentiments pourrait bien être le seul moyen de réaliser une analyse à grande échelle sans oublier certains de vos commentaires et résultats.

Les questions ouvertes ont longtemps été un cauchemar pour les enquêtes et les commentaires, mais l'analyse des sentiments résout ce problème en vous permettant de traiter chaque donnée textuelle que vous recevez.

L'analyse des sentiments vous aidera non seulement à tirer le maximum de détails, de connaissances et d'informations de toutes ces réponses, mais le suivi en temps réel vous évitera d'avoir à attendre des semaines, des mois, voire des années pour 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 de pratiquement tous les secteurs ou industries. Il peut améliorer votre compréhension de votre activité et de vos clients et accroître l'efficacité et les performances.

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

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Lancez votre propre projet d'analyse des sentiments

Si vous êtes arrivé jusqu'ici, il est fort possible que vous souhaitiez explorer les avantages que l'analyse des sentiments de Lettria pourrait apporter à votre projet ou à votre organisation. C'est peut-être parce que vous êtes frustré par votre projet NLP existant ou parce que vous commencez tout juste à explorer le monde du traitement du langage naturel.

L'approche basée sur la plateforme de Lettria signifie que, contrairement à la plupart des PNL, 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 entraîne la perte de nombreux projets de PNL.

Trop souvent, les projets de PNL sont considérés comme étant le domaine exclusif des data scientists et des développeurs. Il est vrai qu'ils peuvent jouer un rôle crucial dans la mise en place du projet, mais la plupart du temps, ce sont d'autres équipes et profils qui bénéficient des résultats et des informations produits par le traitement du langage naturel.

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

Vos data scientists et développeurs peuvent non seulement travailler sur un NLP offrant des résultats incroyablement précis et efficaces, mais les profils commerciaux peuvent également être directement impliqués dans le projet lui-même, apporter leurs propres connaissances et expertise et mieux comprendre les informations révélées par votre analyse.

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

Donc, que vous lisiez ceci en tant que data scientist ou développeur ayant une compréhension avancée du traitement du langage naturel, ou que vous soyez un vendeur ou un spécialiste du support client sans aucune expérience des plateformes NLP, Lettria est la plateforme qu'il vous faut.

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