Analyse des sentiments : décrypter les opinions à travers les données

L'analyse des sentiments est une technique de traitement du langage naturel que Elle sert à classer les données qualitatives selon qu'elles sont positives, négatives ou neutres. Dans cette analyse, il est également possible d'aller plus loin dans le détail et d'apporter davantage de nuances. L'objectif principal d'une analyse des sentiments pour les entreprises est connaître l'avis général des clients sur ses services et sa marque, ainsi que pour identifier les éventuelles faiblesses à améliorer.

Depuis la généralisation de l'intelligence artificielle, l'analyse des sentiments est devenue une tâche plus rapide et plus exhaustive. Un système d'IA est capable de traiter une multitude de données textuelles qualitatives issues des avis clients et de les classer dans les catégories que nous lui indiquons en quelques secondes, avec une précision quasi irréprochable.

Types d'analyse des sentiments

L'analyse des sentiments couvre plusieurs aspects, tels que l'évaluation générale d'un service, la détection des émotions chez le client et les intentions que celui-ci peut avoir à l'égard d'un produit. Les éléments analysés et interprétés dépendront des critères que chaque entreprise aura définis comme pertinents pour sa stratégie commerciale.

On distingue donc différentes façons de réaliser une analyse des sentiments :

Analyse polaire

C'est la méthode d'analyse la plus simple et la plus connue. Elle consiste à recueillir les avis des clients et sont progressivement classées dans des catégories opposées “ mauvais ” ou “ bon ”. Il est évident que cette catégorisation à deux volets serait bien trop réductrice pour qu’une analyse fondée sur celle-ci puisse porter ses fruits.

En général, dans une analyse polaire, il est recommandé d'inclure plusieurs niveaux de satisfaction afin de pouvoir distinguer davantage de nuances dans les avis des clients. Ainsi, certaines catégories pourraient être “ très positif ”, “ positif ”, “ neutre ”, “ négatif ”, “ très négatif ”, “ parfait ”, “ épouvantable ”, etc.

Un exemple de collecte de données en vue d'une analyse polaire des sentiments ultérieure serait celui des notes allant de une à cinq étoiles, qui seront ensuite réinterprétées selon un niveau de satisfaction client plus ou moins élevé.

Identification des émotions

Même si les avis traités se présentent généralement sous forme de texte et que nous ne pouvons ni voir le visage ni entendre la voix du client qui les a rédigés, nous pouvons souvent deviner les émotions qui transparaissent dans ses mots.

C'est pourquoi de nombreux outils d'analyse des sentiments ont recours à algorithmes d'intelligence artificielle qui travaillent dans le lexique des émotions permettant de classer les évaluations des clients, qui éprouvent différentes émotions telles que la joie, la frustration, la colère, l'anticipation…

Même si l'intelligence artificielle ne cesse de progresser à pas de géant, chaque personne a sa propre façon d'exprimer ses sentiments par écrit, ce qui peut parfois semer la confusion chez l'IA.

Par exemple, ce n’est pas la même chose de qualifier un plat de “ horrible ” que de le qualifier de “ terriblement bon ”. Un être humain n’hésiterait pas à identifier correctement les émotions exprimées dans l’un ou l’autre de ces commentaires, mais une IA pourrait hésiter.

Analyse des sentiments par facettes

Il ne s'agit là que d'un prolongement et d'une concrétisation d'une analyse générale des sentiments. Les services et les produits d'une entreprise ne peuvent pas être évalués isolément. Autrement dit, Il est possible que les clients n'accordent pas la même importance à certains aspects de leur expérience d'achat. Par exemple, un client peut être satisfait d'un produit qu'il a reçu, mais avoir des reproches à formuler concernant le service client de l'entreprise.

C'est pourquoi une analyse des sentiments par facettes est nécessaire pour pouvoir interpréter les données de manière plus ciblée et tirer des conclusions plus révélatrices sur tous les aspects possibles qui entrent en jeu dans l'expérience client.

Analyse multilingue

Même si cela peut sembler moins important pour les entreprises qui opèrent à un niveau très local, c'est pourtant le cas pour la plupart des entreprises qui, inévitablement, exercent leurs activités son activité commerciale dans un monde globalisé. C'est pourquoi un outil complet d'analyse des sentiments doit intégrer des corpus linguistiques en plusieurs langues et avoir été entraîné dans les langues qui intéressent les utilisateurs.

Avantages de l'analyse des sentiments

L'analyse des sentiments permet aux entreprises de savoir avec certitude ce que pensent les clients de n'importe quel aspect des services ou des produits qu'elles proposent. C'est un moyen rapide de traiter un grand nombre d'avis et de les voir résumés de manière concise dans des indicateurs et des graphiques faciles à interpréter.

En s'appuyant sur ces évaluations, ils identifient points à améliorer dans lesquelles les clients ont manifesté de manière significative leur frustration ou leur colère. Par exemple, une entreprise présente sur Amazon pourrait détecter de la colère chez un grand nombre d'utilisateurs qui reçoivent leur produit avec un emballage défectueux.

De plus, cela permet de renforcer et soigner les aspects que les clients apprécient particulièrement. Dans d'autres cas, ces données qualitatives font également émerger des suggestions inattendues qui peuvent s'avérer utiles à l'entreprise en matière d'innovation, au-delà de la simple analyse des sentiments.

L'un des avantages indéniables de l'analyse des sentiments à l'aide de l'IA est la rapidité avec laquelle elle le fait. Tu t'imagines devoir trier manuellement 5 000 avis sur un produit ? Ça te prendrait une éternité. Aujourd'hui, grâce à un système d'IA, toutes ces données seraient traitées et classées en un clin d'œil.

De plus, un système d'analyse des sentiments permettrait également de identifier les situations d'insatisfaction urgentes des clients en temps réel. C'est le cas notamment des commentaires de clients mécontents sur les réseaux sociaux, de plus en plus fréquents, qui traduisent un mécontentement très visible susceptible de nuire à l'image de marque de l'entreprise. Nous pouvons ainsi identifier facilement ce problème et y apporter une solution efficace pour apaiser l'utilisateur.

Analyse des sentiments sur les réseaux sociaux

L'analyse des sentiments est très utile et couramment utilisée dans les domaines de la vente et du marketing, notamment sur les réseaux sociaux. De nombreuses plateformes et outils de réseaux sociaux offrent la possibilité de recueillir des mentions d'une marque ou d'un produit, même s'ils ne mentionnent pas directement l'entreprise.

Même si le fait de compter les mentions d'une marque peut permettre de savoir dans quelle mesure buzz nous produisons, cela ne nous apprend rien sur le contenu et la qualité de ces mentions. C'est pourquoi cet ensemble de mentions doit faire l'objet d'une analyse des sentiments afin de pouvoir en extraire des données significatives. 

De même, cette analyse en temps réel des réseaux sociaux nous aide à gérer les crises sur les réseaux sociaux, c'est-à-dire des situations dans lesquelles une entreprise fait l'objet de critiques très virulentes dans des commentaires publics. Les community managers peuvent ainsi mettre en œuvre leur plan de crise et tirer les ficelles nécessaires pour apporter une solution rapide à l'utilisateur et éviter que cela ne nuise davantage à l'image de marque.

Exemple d'analyse des sentiments

Supposons que nous souhaitions analyser le ton d'une critique de film. Voici cette critique :

« Ce film était tout simplement incroyable. Les effets visuels étaient époustouflants et l'intrigue captivante. Cependant, le rythme du film était un peu lent par moments. Dans l'ensemble, j'ai beaucoup apprécié ce film. »

Pour analyser le ton de cette critique, le système identifierait les mots-clés qui traduisent des sentiments positifs ou négatifs. Par exemple :

• Mots positifs : incroyable, impressionnant, captivant, j'ai beaucoup aimé.
• Mots négatifs : lent.

En nous basant sur ces mots-clés, on pourrait en conclure que la critique est globalement positive, avec une légère critique concernant le rythme du film.