Analyse des sentiments

Guide d'analyse des sentiments : quoi, pourquoi et comment fonctionne l'analyse des sentiments ?

On dit qu'une bonne entreprise est toujours à l'écoute de ses clients.

Mais que signifie vraiment écouter ?

Où les gens parlent-ils de votre entreprise à écouter en premier lieu ?

Et comment allez-vous non seulement les écouter mais les entendre - les comprendre vraiment??

Telles sont quelques-unes des questions qui préoccupent chaque jour les propriétaires d'entreprise, les spécialistes du marketing, les experts en développement commercial, les sections publicitaires et d'autres parties prenantes clés. Ce n'est que récemment que nous avons commencé à obtenir des réponses à toutes ces questions que nous nous posons depuis des années. Aujourd'hui, nous pouvons non seulement écouter nos clients et prêter attention à ce qu'ils ont à dire sur nos produits ou services, mais aussi prendre des mesures correctives, reconnaître et même récompenser les personnes qui ont quelque chose de valable ou de louable à dire.

Nous pouvons le faire avec une technique appelée analyse des sentiments. Concept existant depuis longtemps, l'analyse des sentiments est devenue un mot à la mode, puis un nom familier dans le spectre des affaires après l'avènement et la prédominance des plateformes de médias sociaux et du Big Data. Aujourd'hui, les gens parlent plus que jamais de leurs expériences, sentiments et émotions sur les produits et services et c'est sur cet élément que l'analyse des sentiments capitalise.

Si vous êtes nouveau sur ce sujet et que vous souhaitez explorer en détail ce que l'analyse des sentiments c'est-à-dire ce que cela pourrait signifier pour votre entreprise, et plus encore, vous êtes au bon endroit. Nous sommes sûrs qu'à la fin de l'article, vous aurez des informations exploitables sur le sujet.

Commençons!

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

L'analyse des sentiments est le processus de déduction, d'évaluation ou de compréhension de l'image que votre produit, service ou marque véhicule sur le marché. Il analyse les émotions et les sentiments humains en interprétant les nuances des avis clients, des actualités financières, des médias sociaux, etc.. Si cela semble trop compliqué, affinons-le davantage.

Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments est également considérée comme une analyse d'opinion. Avec l'essor des médias sociaux, les gens ont commencé à parler plus ouvertement de leurs expériences avec produits et services en ligne via des blogs, des vlogs, des histoires de médias sociaux, des critiques, des recommandations, des rafles, des hashtags, des commentaires, des messages directs, des articles de presse et diverses autres plateformes. Lorsque cela se produit en ligne, cela laisse une empreinte numérique de l'expression d'une expérience par un individu. Or, cette expérience peut être positive, négative ou simplement neutre.

L'analyse des sentiments est l'exploration de toutes ces expressions et expériences en ligne sous forme de textes. Avec un large échantillon d'opinions et d'expressions, une marque peut capturer avec précision la voix de son public cible, comprendre la dynamique du marché et même savoir où elle se situe sur le marché parmi les utilisateurs finaux.

En bref, l'analyse des sentiments fait ressortir l'opinion que les gens ont sur une marque, un produit, un service ou tous ces éléments.

Les canaux de médias sociaux sont des trésors d'informations sur votre entreprise et avec des techniques d'analyse simples et efficaces, vous pouvez savoir tout ce dont vous avez besoin sur votre marque.

Dans le même temps, nous devons éliminer une idée fausse sur l'analyse des sentiments. Contrairement à ce que cela peut paraître, l'analyse des sentiments n'est pas un outil ou une technique en une étape qui peut instantanément vous recueillir des opinions et des sentiments autour de votre marque. C'est un mélange d'algorithmes, de techniques d'exploration de données, d'automatisation et même de traitement du langage naturel (NLP) et nécessite des implémentations complexes.

Pourquoi l'analyse des sentiments est-elle importante ?

Du point de vue des perspectives, c'est un cadeau assez simple que les gens ont le pouvoir de parler de votre marque ou de votre entreprise en ligne. Lorsqu'ils ont un certain volume d'audience, il est fort probable qu'ils puissent influencer 10 personnes supplémentaires à faire confiance ou à ignorer votre marque.

Avec Internet offrant une transparence à la fois pour les bons et les mauvais, il est vital pour une entreprise de s'assurer que les mentions négatives sont supprimées ou modifiées et que les bonnes sont projetées pour l'audience. Les statistiques et les rapports révèlent également que les jeunes clients (Gen Z et au-delà) sont très dépendants des canaux de médias sociaux et des influenceurs lorsqu'il s'agit d'acheter quoi que ce soit en ligne. Dans ce cas, l'analyse des sentiments devient non seulement vitale, mais peut-être aussi un outil vital.

Quels sont les différents types d'analyse des sentiments ?

Comme les sentiments, l'analyse des sentiments peut être complexe ; il est également extrêmement spécifique et axé sur les objectifs. Pour tirer les meilleurs résultats et déductions de vos campagnes d'analyse des sentiments, vous devez définir vos objectifs et vos buts aussi précisément que possible. Il existe plusieurs paramètres en ce qui concerne les commentaires des consommateurs sur lesquels vous pouvez vous concentrer et ce que vous choisissez peut directement influencer le type de campagne d'analyse des sentiments que vous finirez par mettre en œuvre.

Pour vous donner une idée rapide, voici les différents types de paramètres d'analyse des sentiments -

  • Polarité – concentrez-vous sur les avis que votre marque reçoit en ligne (positifs, neutres et négatifs)
  • Les Émotions – concentrez-vous sur l’émotion que votre produit ou service suscite dans l’esprit de vos clients (heureux, triste, déçu, excité, etc.)
  • Urgence – se concentrer sur l'immédiateté d'utiliser votre marque ou de trouver une solution efficace aux problèmes de vos clients (urgente et attente)
  • Intention – concentrez-vous sur la question de savoir si vos utilisateurs sont intéressés à utiliser votre produit ou votre marque ou non

Vous pouvez soit choisir d'utiliser ces paramètres pour définir votre campagne d'analyse, soit en proposer d'autres très spécifiques en fonction de votre créneau commercial, de votre concurrence, de vos objectifs, etc. Une fois que vous avez décidé de cela, vous pourriez vous abonner à l'un des types d'analyse des sentiments suivants.

Détection des émotions

Cette méthode détermine l'émotion derrière l'utilisation de votre marque dans un but. Par exemple, s'ils ont acheté des vêtements dans votre boutique de commerce électronique, ils pourraient soit être satisfaits de vos procédures d'expédition, de la qualité des vêtements ou de la gamme de sélections, soit être déçus. En dehors de ces deux émotions, un utilisateur peut également faire face à n'importe quelle émotion spécifique ou à un mélange d'émotions dans le spectre. La détection des émotions consiste à découvrir ce qu'est cette émotion particulière ou une gamme d'émotions. Cela se fait à l'aide d'algorithmes et de lexiques d'apprentissage automatique.

L'un des inconvénients de ce type est que les utilisateurs disposent d'une multitude de façons d'exprimer leurs émotions - par le biais de textes, d'émojis, de sarcasmes, etc. Votre modèle doit être hautement évolué pour détecter l'émotion derrière leurs expressions uniques.

Analyse fine

Une forme d'analyse plus directe consiste à découvrir la polarité associée à votre marque. De très positif à neutre à très négatif, les utilisateurs peuvent ressentir n'importe quel attribut par rapport à votre marque et ces attributs peuvent prendre une forme tangible sous la forme d'évaluations (par exemple, basées sur des étoiles) et tout ce que votre modèle doit faire est d'exploiter ces différentes formes d'évaluations provenant de diverses sources.

Analyse basée sur les aspects

Les avis contiennent souvent des commentaires et des suggestions solides qui pourraient stimuler la croissance de votre entreprise sur le marché en vous permettant de découvrir des failles dont vous ignoriez l'existence. L'analyse des sentiments basée sur les aspects vous permet de faire un pas de plus en vous aidant à les identifier.

En termes simples, les utilisateurs soulignent généralement certaines choses bonnes ou mauvaises dans leurs critiques, à part les notes et l'expression d'émotions. Par exemple, un avis sur votre entreprise de voyage pourrait mentionner, “Le guide était vraiment serviable et nous a montré tous les endroits de la région et nous a même aidés à embarquer sur nos vols.” Mais, il se peut aussi,” L'associé du bureau de voyage était extrêmement impoli et léthargique. Nous avons dû attendre une heure avant d'avoir notre itinéraire pour la journée.

Ce qui se cache sous les émotions, ce sont deux points importants à retenir de vos opérations commerciales. Ceux-ci peuvent être corrigés, améliorés ou reconnus grâce à des analyses basées sur les aspects.

Analyse multilingue

Il s'agit de l'évaluation du sentiment dans diverses langues. La langue peut dépendre des régions dans lesquelles vous opérez, des pays vers lesquels vous expédiez, etc. Cette analyse implique l'utilisation d'algorithmes d'exploration et d'algorithmes spécifiques à la langue, de traducteurs en leur absence, de lexiques de sentiments, etc.

[Lire aussi: Analyse multilingue des sentiments - Importance, méthodologie et défis]

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Comment fonctionne l'analyse des sentiments ?

L'analyse des sentiments est un mélange de divers modules, techniques et concepts technologiques. Deux déploiements majeurs dans le spectre de l'analyse des sentiments incluent la PNL et l'apprentissage automatique. Alors que l'un aide à l'extraction et à la conservation des opinions, l'autre forme ou exécute des actions spécifiques pour découvrir des informations à partir de ces opinions. En fonction du volume de données dont vous disposez, vous pouvez déployer l'un des trois modules d'analyse des sentiments. La précision du modèle que vous choisissez dépend énormément du volume de données, il est donc toujours préférable d'y prêter attention.

Basé sur des règles

C'est ici que vous définissez manuellement une règle pour votre modèle afin d'effectuer une analyse des sentiments sur les données dont vous disposez. La règle pourrait être un paramètre dont nous avons discuté ci-dessus – polarité, urgence, aspects, etc. Ce modèle implique l'intégration de concepts de PNL tels que les lexiques, la tokenisation, l'analyse syntaxique, le radicalisme, le balisage de parties du discours, etc.

Dans un modèle de base, les mots polarisés sont définis ou se voient attribuer une valeur – bonne pour les mots positifs et mauvaise pour les mots négatifs. Le modèle compte le nombre de mots positifs et négatifs dans un texte et classe en conséquence le sentiment derrière l'opinion.

L'un des principaux inconvénients de cette technique est que les cas de sarcasme peuvent être présentés comme de bonnes opinions, ce qui fausse la fonctionnalité globale de l'analyse des sentiments. Bien que cela puisse être corrigé en construisant des modèles avancés, les lacunes existent néanmoins.

Automatique

Cet aspect de l'analyse des sentiments fonctionne entièrement sur des algorithmes d'apprentissage automatique. En cela, il n'y a pas besoin d'intervention humaine et de définir des règles manuelles pour qu'un modèle fonctionne. Au lieu de cela, un classificateur est implémenté qui évalue le texte et renvoie les résultats. Cela implique de nombreux balisages et annotations de données pour aider les modèles à comprendre les données qu'ils alimentent.

Hybride

Les plus précises des modèles, les approches hybrides associent le meilleur des deux mondes – basé sur des règles et automatique. Ils sont plus précis, fonctionnels et préférés par les entreprises pour leurs campagnes d'analyse des sentiments.

Que signifie l'analyse des sentiments pour votre entreprise ?

L'analyse des sentiments pourrait apporter une vague de découvertes en ce qui concerne votre entreprise et sa position sur le marché. Lorsque le but ultime de l'existence d'une entreprise est de faciliter la vie des clients, les écouter ne fera que nous aider à déployer de meilleurs produits et services et à faire progresser notre entreprise. Voici les principaux points à retenir sur ce que l'analyse des sentiments pourrait apporter à votre entreprise :

  • cela aide énormément à surveiller la santé de votre marque sur le marché. À partir d'un seul tableau de bord, vous pouvez rapidement comprendre si la santé de votre marque est bonne, neutre ou épuisante.
  • Il vous aide à mieux gérer la réputation de votre marque et à résoudre rapidement les problèmes et les crises de l'ORM
  • Prend en charge le développement de meilleures campagnes marketing en vous permettant de comprendre le pouls de votre public et de l'exploiter
  • L'analyse de la concurrence peut être optimisée par l'analyse des sentiments dans une large mesure
  • Plus important encore, le service client peut être amélioré pour plus de satisfaction et des délais d'exécution rapides

Cas d'utilisation de l'analyse des sentiments

Avec un concept aussi puissant en main, vous n'êtes qu'à une décision créative de mettre en œuvre le meilleur cas d'utilisation de l'analyse des sentiments. Cependant, plusieurs cas d'utilisation testés et approuvés sur le marché sont déjà en cours d'exécution aujourd'hui. Examinons brièvement quelques-uns d'entre eux.

Surveillance de la marque

L'analyse des sentiments est un excellent moyen de surveiller votre marque en ligne. Actuellement, il existe davantage de canaux par lesquels les clients peuvent exprimer leurs opinions et afin de maintenir une image de marque holistique, nous devons mettre en œuvre des approches de surveillance omnicanal. L'analyse des sentiments peut aider notre entreprise à se répandre sur les forums, les blogs, les sites Web de streaming vidéo, les plateformes de podcast et les canaux de médias sociaux et à garder un œil - ou plutôt une oreille - à l'affût des mentions de marque, des critiques, des discussions, des commentaires, etc.

Surveillance des médias sociaux

Il suffit d'un millier de personnes pour créer une tendance hashtag. Avec autant de pouvoir conféré aux médias sociaux, il est logique que nous écoutions ce que les gens ont à dire sur notre entreprise sur les plateformes sociales. De Twitter et Facebook à Instagram, Snapchat, LinkedIn, etc., l'analyse des sentiments peut être effectuée sur toutes les plateformes pour écouter les critiques et les appréciations (mentions sociales) et répondre en conséquence. Cela aide notre entreprise à mieux interagir avec nos utilisateurs, à adopter une approche humaine des opérations et à se connecter directement avec les parties prenantes les plus importantes de notre entreprise - nos clients.

Étude de marché

L'analyse des sentiments est un excellent moyen de comprendre le marché, ses failles, son potentiel et plus encore pour nos besoins spécifiques. Grâce à une étude de marché précise, des objectifs tels que l'expansion, la diversification et l'introduction de nouveaux produits ou services sont plus efficaces et plus percutants. Nous pourrions prédire et évaluer les tendances, comprendre la dynamique du marché, réaliser le besoin d'un nouveau produit, comprendre le pouvoir d'achat et d'autres attributs de notre public cible, et bien plus encore grâce à l'analyse des sentiments.

Comment l'apprentissage automatique est-il utilisé dans l'analyse des sentiments ?

Comment l'apprentissage automatique est-il utilisé dans l'analyse des sentiments ? Comme nous l'avons mentionné, l'analyse des sentiments est un concept complexe et lorsque vous avez de grands ensembles de données, vous ne pouvez pas vous empêcher de penser que l'automatisation de l'ensemble du processus pourrait être la meilleure façon de l'aborder. Bien sûr, si vous déployez une approche automatique pour analyser les sentiments, il est important d'entraîner précisément votre modèle d'apprentissage automatique pour des résultats précis.

C'est là que surgissent les complexités. Les données que vous alimentez doivent non seulement être structurées, mais également étiquetées. Ce n'est que lorsque vous balisez des données que votre modèle peut comprendre la structure de la phrase, les parties du discours, les mots polarisés, le contexte et d'autres paramètres impliqués dans une phrase. Pour cela, vous devez principalement travailler sur le marquage des volumes après les volumes de données.

Lorsque vous balisez vos données, votre intelligence artificielle ou votre modèle comprend les différents aspects des textes et travaille de manière autonome sur la compréhension du sentiment qui se cache derrière les données que vous alimentez. Vous pouvez entraîner vos données en annotant des parties spécifiques de vos textes pour aider la machine à identifier ce qu'il faut se concentrer et apprendre de ce paramètre particulier. Vous devez également ajouter des métadonnées pour définir davantage l'identifiant.

Si vous envisagez d'annoter vos données en interne, vous devez d'abord disposer d'énormes volumes de données. Une fois que vous l'avez, vous pouvez utiliser le Plateforme Shaip pour annoter vos données. Cependant, ce processus peut être compliqué car vous devez soit consacrer vos ressources à ce travail, soit leur demander de faire un effort supplémentaire et de faire le travail.

Si votre délai de mise sur le marché arrive très bientôt et que vous devez rechercher des sources externes pour vos besoins d'annotation de données, des ressources comme celles de Shaip peuvent vous sauver la mise. Grâce à nos processus experts d'annotation de données, nous veillons à ce que vos modèles d'apprentissage automatique soient alimentés par l'ensemble de données le plus précis pour des résultats précis. Notre équipe annote les données en fonction de vos besoins et exigences pour fournir un résultat axé sur les objectifs. Étant donné qu'il s'agit d'un processus long et fastidieux, nous vous suggérons de prendre contact avec vos exigences en matière d'annotation de données pour la formation à l'analyse des sentiments.

Atteindre dès aujourd’hui.

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