vendredi 08 septembre 2023
Analyse de sentiment avec la sémantique : comprendre les émotions des clients
Face à la prolifération croissante de contenus à examiner, l’analyse sémantique se révèle être un outil précieux, en particulier lorsqu’il s’agit des commentaires clients. Désormais, il est même possible de décrypter les émotions qui y sont associées. Ce domaine est à la fois novateur, porteur, et hautement délicat.
L’analyse des sentiments des clients représente une facette avancée de l’analyse sémantique. Elle est aujourd’hui principalement mise en œuvre dans le support aux services clients et dans la compréhension de l’expérience client.
Le besoin croissant autour de l’analyse sémantique
Le 21e siècle est l’ère du partage : ma vie sur Facebook, mon avis sur Twitter, mon expérience sur Google… L’objectif est de communiquer des informations sur ce que je fais, mais surtout, si c’était une expérience satisfaisante, attendue ou décevante.
Que ce soit les retours clients, qu’ils soient sollicités ou spontanés, ou la multiplication des canaux disponibles pour les obtenir, une conclusion s’impose : le volume des retours clients à traiter est colossal.
Les retours spontanés, à savoir les avis en ligne sur les sites d’avis et les réseaux sociaux, sont librement partagés par les clients pour décrire leur expérience avec un produit ou une marque. C’est une source notable de contenus à analyser pour les marques.
Selon une étude de Capterra, 96% des répondants préfèrent des avis rédigés aux avis notés uniquement en étoiles.
Les avantages de l’analyse sémantique dans la gestion des retours clients
Aujourd’hui, l’analyse sémantique est incontournable pour comprendre l’expérience vécue par les clients. Pour la saisir pleinement, il faut :
– du temps (pour lire tous les avis et commentaires)
– une organisation rigoureuse (pour répertorier correctement les éléments de satisfaction et d’insatisfaction)
– une structure solide pour l’analyse des données
– l’application cohérente de la même méthodologie d’analyse par toutes les personnes effectuant cette tâche
Cependant, il est évident que les êtres humains ne sont pas toujours en mesure de réaliser toutes ces tâches de manière fiable et uniforme.
C’est là que l’analyse sémantique prend tout son sens : elle peut analyser d’énormes volumes de données en peu de temps, libérant ainsi les collaborateurs pour des activités plus stratégiques. Une IA sera beaucoup plus impartiale et constante dans son analyse des commentaires, fournissant des résultats précis et fiables.
Analyse de sentiment client avec la sémantique
Le sentiment commence par une tonalité : positive ou négative. Il permet de comprendre si le client est satisfait ou mécontent de son produit, de son expérience, s’il est heureux ou déçu.
Cette tonalité offre un avantage considérable pour identifier rapidement les principales tendances et les sujets qui suscitent le plus d’irritation, permettant ainsi de concentrer les efforts sur l’analyse de ces moments-clés insatisfaisants. Elle aide également à repérer rapidement les clients mécontents, en combinaison avec une notation, et à résoudre les raisons de leur insatisfaction.
Lorsque la voix est le canal utilisé pour le retour client (service client, chatbot, SVI…), l’analyse du ton du client peut également adapter la communication pour fournir la réponse la plus satisfaisante possible.
Analyse de sentiment pour un callbot
Le canal “direct” de communication implique une analyse plus fine pour ajuster en temps réel la réponse fournie par le callbot.
Les callbots deviennent de plus en plus sophistiqués grâce à l’analyse paralinguistique (mesurant le débit et la tonalité de la voix) pour adapter la réponse de manière à rendre l’échange plus humain et donc plus qualitatif.
L’analyse de sentiment permet aux callbots d’agir avec une certaine empathie, semblable à celle d’un conseiller humain au téléphone. Lorsque le sentiment semble excessivement négatif, le callbot peut rapidement transférer l’appel à un télé-conseiller pour éviter toute détérioration de la situation.
L’analyse de sentiment est un atout majeur pour comprendre les émotions des clients qui laissent des commentaires ou appellent un service client. Elle permet de comparer les points forts et faibles de l’expérience, détectés à travers les notations, par rapport à ceux identifiés par l’analyse de sentiment. Il est important de noter que ces deux méthodes d’évaluation peuvent révéler des écarts significatifs.
Reste à anticiper quelles futures avancées technologiques renforceront cette approche et comment les données issues de l’analyse de sentiment pourront être exploitées sur d’autres canaux.
