Et si vous pouviez savoir ce que votre marché pense de votre produit, en temps réel, dès son lancement ? Pensez aux informations que vous pourriez glaner à partir de ces connaissances et à l'impact potentiel que cela pourrait avoir sur le succès de votre produit, la réputation de votre marque et la croissance globale de votre entreprise.
Cela semble presque magique. Mais dans le monde actuel de l'IA et de l'apprentissage automatique, cette magie est devenue une réalité, plaçant le pouvoir de recueillir les perceptions et les attitudes de votre public au bout de vos doigts. Et elle se présente sous la forme d'une technique de traitement du langage naturel (NLP) appelée analyse des sentiments.
Comme nous l'avons exploré précédemment, Les techniques de la PNL permettent la puissance d'apprentissage automatique dont les spécialistes du marketing ont besoin pour extraire les richesses de leurs données. Et, comme vous le verrez ci-dessous, il y a de bonnes raisons pour lesquelles l'analyse des sentiments est devenue l'une des techniques les plus populaires auprès des spécialistes du marketing aujourd'hui.
Qu'est-ce que l'analyse des sentiments ?
L'analyse des sentiments, également connue sous le nom d'exploration d'opinion, prend vos données non structurées (messages et conversations surréseaux sociaux , enquêtes de satisfaction des clients, évaluations en ligne, etc.) et les analyse pour déterminer les attitudes et les sentiments de vos clients envers vos produits, vos services ou votre marque. Dans sa forme la plus simple, l'analyse des sentiments détermine si le sentiment de vos clients tel qu'il est exprimé dans les données est positif, négatif ou neutre.
En fonction de la complexité du système, les modèles d'analyse des sentiments utiliseront l'un des algorithmes suivants :
- Manuelle, ou basée sur des règles. Ce type d'approche utilise un ensemble de règles définies manuellement - par exemple, des listes de mots ou des lexiques - pour déterminer le sentiment dans les données.
- Automatique, ou basé sur l'apprentissage automatique. Avec ce type d'algorithme, le modèle utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour extraire automatiquement les données relatives aux sentiments du texte.
- Hybride, ou combiné. Un algorithme hybride combine des approches manuelles et automatiques pour obtenir les meilleurs éléments des deux.
Types courants d'analyse des sentiments
L'accès à la façon dont votre public pense et ressent généralement votre marque change déjà la donne, mais différents types d'analyse du sentiment peuvent extraire le sentiment des clients à un niveau plus granulaire, pour obtenir des informations encore plus puissantes.
- Graduée. Avec une analyse des sentiments graduelle ou à grain fin, vous pouvez affiner votre compréhension de la polarité des opinions de votre public. Les systèmes de notation des avis, comme ceux que l'on trouve sur de nombreux sites de commerce électronique, sont un cas d'utilisation où l'analyse graduelle des sentiments peut être employée pour, par exemple, faire la différence entre les avis cinq étoiles (reflétant une expérience très positive) et les avis une étoile, ou très négatifs, dans la section des avis de votre site.
- Détection des émotions. L'analyse des sentiments par détection des émotions va au-delà des perceptions générales pour distiller les émotions de votre public à partir des données (par exemple, sont-ils heureux, tristes, en colère ou frustrés ?) Ces informations peuvent avoir un impact sur tout, du support client à l'amélioration des produits.
- Analyse d'intention. Comme son nom l'indique, l'analyse d'intention pousse l'analyse des sentiments un peu plus loin en identifiant les mots signalant l'intention du client dans les données que vous utilisez : Vos clients sont-ils là pour acheter, ou sont-ils simplement en train de naviguer ou de faire des recherches ? Avec ce type d'informations en main, vous pouvez adapter votre message aux intentions spécifiques des clients.
- Basée sur les aspects. L'analyse des sentiments basée sur l'aspect permet de déterminer les caractéristiques ou éléments spécifiques discutés, ainsi que le sentiment relatif à ces caractéristiques ou éléments. Par exemple, les critiques d'un véhicule peuvent être globalement positives, mais l'analyse basée sur l'aspect peut montrer une perception négative des porte-gobelets du véhicule, révélant un défaut de conception du produit qui peut être corrigé dans le prochain modèle.
Plus qu'un simple sentiment : les autres avantages de l'analyse des sentiments
En plus de sa capacité à extraire des informations sur les opinions de l'audience, l'analyse des sentiments offre aux spécialistes du marketing un certain nombre d'autres avantages, notamment :
- Évolutivité. Grâce à l'analyse des sentiments, vous pouvez facilement analyser les montagnes de données de première main que vous avez accumulées ou auxquelles vous avez accès, ce qui représente un coût prohibitif si vous le faites manuellement.
- Des priorités centrées sur le client. L'analyse des sentiments vous permet de donner la priorité à vos clients en gardant leurs perceptions et leurs opinions au premier plan de toutes vos actions.
- Réponse en temps réel. Que vous vous concentriez sur la surveillance de la marque ou sur le service clientèle, l'analyse des sentiments vous permet de passer rapidement en mode de gestion de crise ou de prendre les mesures nécessaires pour fidéliser les clients.
Faire face aux bizarreries du langage humain
D'un autre côté, l'analyse des sentiments se heurte également aux défis qui résultent des nombreuses particularités et ambiguïtés du langage humain, qui n'existent pas dans l'environnement binaire du langage machine. Ces défis sont les suivants :
Le sarcasme. Le sarcasme est l'utilisation de l'ironie, et selon Merriam-WebsterL'ironie est "l'utilisation de mots pour exprimer quelque chose d'autre et surtout d'opposé à la signification littérale". Il est facile de voir comment cela peut brouiller les eaux de l'apprentissage automatique.
Exemple : Lorsqu'un client déclare : "J'aime vraiment devoir me battre avec le porte-gobelet de ma voiture pour reprendre le contrôle de ma tasse à café thermique", le mot " aimer", lu littéralement, pourrait placer ce sentiment carrément - et inexactement - dans la catégorie "très positif".
Subjectivité. L'analyse des sentiments repose sur l'identification précise du ton du texte, mais il peut être difficile de faire la différence entre une déclaration subjective et une déclaration objective - or cette différenciation est cruciale pour déterminer le ton.
Exemple : La phrase "Les vues sont spectaculaires, mais l'espace est tout simplement trop petit pour accueillir tous les invités de mon mariage" contient des éléments objectifs et subjectifs, mais malgré l'opinion subjective positive, le ton général est négatif.
Les idiomes. Le langage humain est truffé d'expressions idiomatiques (vous voyez ce que nous avons fait ?), et les expressions idiomatiques fonctionnent parce qu'elles ne doivent pas être prises au pied de la lettre. Les algorithmes des machines, en revanche, abordent généralement les choses d'un point de vue très littéral, ce qui peut conduire à des interprétations inexactes des sentiments.
Exemple: Dans l'énoncé "Ce foulard est magnifique, mais il va faire sauter la banque", le modèle d'analyse des sentiments pourrait ignorer l'opinion négative exprimée par "il va faire sauter la banque", s'il évalue l'expression dans son sens littéral, au lieu de comprendre l'impact de l'idiome sur le sentiment général.
Le contexte. Nous, les humains, fonctionnons assez confortablement avec le contexte, car nous sommes habitués à devoir nous y fier pour interpréter le langage au quotidien. Mais le langage machine ne fonctionne pas bien avec le contexte, et si l'on ajoute à cela l'ambiguïté des mots, le défi devient évident.
Exemple : L'interprétation correcte du contexte est nécessaire pour attribuer un sentiment précis à l'énoncé "Je ne peux pas recommander plus chaudement ce four à micro-ondes".
Heureusement, ces problèmes de langage humain ne sont pas insurmontables, et la solution réside généralement dans la formation de votre modèle d'analyse des sentiments afin de relever les défis linguistiques spécifiques auxquels il est confronté.
Cas d'utilisation populaires de l'analyse des sentiments
L'analyse des sentiments peut être utilisée dans tous les cas d'utilisation qui pourraient bénéficier d'informations sur les perceptions ou les attitudes de votre public. Ce qui signifie en fin de compte que vous pouvez utiliser l'analyse des sentiments pour une multitude de cas d'utilisation, notamment :
réseaux sociaux surveillance. Dans le monde actuel, influencé par réseaux sociaux, l'adage selon lequel "toute publicité est une bonne publicité" n'est plus vrai. Un tweet ou une vidéo TikTok sur votre marque peut devenir viral, mais viral n'est pas toujours synonyme de bonnes relations publiques. L'analyse des sentiments vous permet de déterminer le sentiment subjectif qui se cache derrière les discussions sur votre marque sur réseaux sociaux . Cela vous permet d'évaluer la perception de votre marque par le public, de répondre rapidement aux commentaires négatifs et d'éviter les catastrophes potentielles en matière de relations publiques.
Recherche concurrentielle. Vous n'avez pas besoin de faire de l'espionnage industriel pour savoir ce que votre marché cible pense de vos concurrents. Avec l'analyse des sentiments, vous pouvez utiliser d'autres sources de données, telles que des données de haute qualité provenant de fournisseurs de données sélectionnés et des données accessibles au public, pour voir à quels concurrents votre public réagit favorablement, et pourquoi.
Amélioration du service à la clientèle. Les systèmes de support client traitent quotidiennement une quantité volumineuse d'informations. L'analyse des sentiments peut vous aider à rationaliser les flux de travail de votre équipe d'assistance en hiérarchisant les courriels, les messages et les tickets qui nécessitent une attention urgente.
Messages marketing. Les informations sur les intentions des clients permettent de personnaliser les messages marketing afin de cibler plus précisément leur position dans votre entonnoir de vente. Grâce à l'analyse des sentiments, vous pouvez élaborer des messages qui répondent aux besoins des clients, qu'il s'agisse de codes de réduction pour ceux qui se trouvent en bas de l'entonnoir ou de ressources éducatives pour ceux qui sont encore en train de faire des recherches.
Conclusion
Les techniques NLP placent la puissance de l'IA et de l'apprentissage automatique carrément entre les mains des marketeurs. L'époque où le traitement manuel des données collectées était prohibitif est révolue. Et lorsque vous complétez ces données avec d'autres sources de données riches, telles que les solutions de données proposées par ShareThis, vous pouvez utiliser l'analyse des sentiments pour obtenir des informations sur un champ encore plus large. Grâce à sa capacité à extraire des informations clés sur les sentiments à partir de masses de données, il est facile de comprendre pourquoi l'analyse des sentiments est l'une des techniques NLP les plus utilisées.
