Analyse de sentiment avec l’IA. Comment cela aide-t-il à provoquer des changements dans les entreprises ? | IA dans les affaires #128

Qu’est-ce que l’analyse de sentiment ?

L’analyse de sentiment, également connue sous le nom d’extraction d’opinion, est le processus de traitement automatique de grandes quantités de texte pour déterminer si elles expriment des émotions positives, négatives ou neutres. Elle repose sur le traitement du langage naturel (NLP), qui permet aux machines de comprendre le langage humain, et l’apprentissage automatique (ML) – entraînant des algorithmes sur des ensembles de données étiquetées pour reconnaître des mots et expressions spécifiques indiquant un sentiment particulier.

Les principales méthodes d’analyse de sentiment :

• approche basée sur des règles – attribuer des émotions appropriées aux mots-clés en fonction de règles et de dictionnaires prédéfinis, par exemple, « génial » – positif, « terrible » – négatif. C’est rapide, mais moins précis,
• approche d’apprentissage automatique – elle est basée sur l’entraînement d’algorithmes sur des ensembles de données étiquetées, afin qu’ils puissent apprendre à reconnaître le sentiment en fonction du contexte. Elle est plus avancée et nécessite beaucoup de données d’entraînement.
• approche hybride – combinant les deux approches.

Imaginez une entreprise de vêtements qui souhaite recueillir des retours sur sa nouvelle collection à partir des réseaux sociaux, des forums et des enquêtes. Faire cela manuellement prendrait des semaines. Avec l’IA et l’analyse de sentiment, cela prend des minutes. L’algorithme attribue un score à chaque opinion, de -1 à 1, où -1 est très négatif, 0 est neutre et 1 est très positif. Cela aide l’entreprise à voir rapidement quels produits les clients aiment et lesquels nécessitent des améliorations.

Le schéma suivant montre le processus d’analyse de sentiment utilisant l’IA :

1. Collecte de données. Dans la première étape, les avis des clients sont collectés à partir de diverses sources.
2. Prétraitement. Cela implique de supprimer les caractères spéciaux, les émoticônes, les balises HTML, etc.
3. Tokenisation. C’est décomposer le texte en mots ou phrases individuels afin que l’intelligence artificielle puisse traiter l’information textuelle plus efficacement.
4. Analyse linguistique. Identifier les parties du discours, reconnaître la négation, les comparatifs et les superlatifs, etc.
5. Classification des sentiments. Un moment clé qui implique d’attribuer une étiquette positive, neutre ou négative.
6. Aggregation des résultats. C’est le calcul du sentiment global pour un ensemble donné d’opinions.

Ces données préparées servent de point de départ excellent pour une analyse plus approfondie et pour tirer des conclusions commerciales. Grâce à l’automatisation du processus, les entreprises peuvent surveiller en continu les sentiments des clients et réagir rapidement aux signaux émergents.

Source : DALL·E 3, prompt : Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Pourquoi l’analyse de sentiment est-elle importante pour les entreprises ?

Suivre ce que les clients disent d’une marque en ligne est crucial pour les entreprises aujourd’hui. Analyser manuellement des centaines de commentaires et de publications est tout simplement trop de travail.

L’analyse de sentiment automatisée aide à garder un œil sur les mentions de la marque en temps réel et à répondre rapidement. Voici les principales utilisations :

• amélioration du service client – identifier et répondre rapidement aux retours négatifs,
• protection de la réputation – la surveillance continue du sentiment de la marque aide à prévenir les crises de réputation,
• étude de marché – suivre les tendances, se comparer aux concurrents et découvrir des niches. Selon des recherches, 90 % des décisions d’achat sont précédées d’une recherche en ligne.
• développement de produits – recueillir les retours des utilisateurs et les analyser pour des améliorations et des innovations.

Des exemples ? Une chaîne de restaurants peut analyser les avis des clients sur des plateformes comme TripAdvisor pour améliorer la qualité des plats et du service. Une banque peut suivre le sentiment envers une nouvelle application mobile pour résoudre rapidement les problèmes et adapter les fonctionnalités aux besoins des utilisateurs. Un fabricant de cosmétiques naturels peut surveiller les discussions sur les forums et les groupes Facebook pour découvrir une niche pour un nouveau produit.

Coca-Cola a utilisé l’analyse de sentiment pour suivre les conversations sur la marque sur les réseaux sociaux pendant la Coupe du Monde de la FIFA 2018. Cela leur a permis d’ajuster leur message publicitaire en temps réel.

T-Mobile, quant à elle, grâce à l’analyse de sentiment, a identifié les principaux problèmes des clients et a mis en œuvre des améliorations, ce qui a entraîné une diminution de 73 % des plaintes.

Comme vous pouvez le voir, il existe pratiquement des applications illimitées pour l’analyse de sentiment. L’essentiel est de traduire efficacement les informations obtenues en stratégies d’optimisation concrètes.

Comment tirer parti des résultats de l’analyse de sentiment obtenus avec l’IA ?

L’analyse de sentiment fournit des informations précieuses, mais la véritable valeur émerge lorsque nous les traduisons en actions spécifiques.

• personnaliser la communication avec les clients, comme ajuster automatiquement le ton du chatbot en fonction de l’humeur de l’utilisateur,
• segmentation des clients et meilleur appariement des offres, ainsi que l’identification des principaux points de douleur des utilisateurs d’un produit donné,
• optimiser les campagnes marketing en fonction des réactions émotionnelles au message,
• réponse rapide aux crises émergentes et prévention de l’escalade par une intervention immédiate,
• améliorer les produits et services selon les attentes des clients exprimées dans les avis en ligne.

Imaginez que l’analyse de sentiment montre que les clients se plaignent des longs temps d’attente sur la ligne d’assistance. En mettant en œuvre un voicebot pour gérer certaines demandes, vous pouvez réduire considérablement les files d’attente et augmenter la satisfaction des appelants. Si le logiciel du voicebot détecte que les utilisateurs louent une nouvelle fonctionnalité de l’application, il vaut la peine d’exploiter cette information dans une campagne de promotion de produit.

L’analyse de sentiment en temps réel est un puissant outil de gestion de crise. En captant les premiers signaux négatifs, vous pouvez réagir rapidement avant qu’une crise ne s’intensifie. Une communication efficace et l’honnêteté sont essentielles – les clients apprécient lorsqu’une entreprise admet une erreur et montre comment elle prévoit de la corriger.

Le principal avantage de l’utilisation de l’IA pour l’analyse de sentiment est la rapidité et l’échelle. Manuellement, nous pouvons analyser au maximum quelques centaines d’opinions. Pendant ce temps, les outils d’IA peuvent traiter des centaines de milliers de mentions en quelques minutes, fournissant une image à jour de la situation. Cela permet de prendre des décisions précises ici et maintenant.

Meilleurs outils d’analyse de sentiment basés sur l’IA

Il existe de nombreux outils disponibles sur le marché qui utilisent l’IA pour l’analyse de sentiment. Ils diffèrent par leurs fonctionnalités, leur interface et leur prix. Parmi les plus populaires figurent Brand24, Hootsuite Insights et Komprehend.

Brand24

Brand24 (https://brand24.pl/) est un outil polonais de surveillance Internet et d’analyse de sentiment. Il collecte des mentions provenant des réseaux sociaux, des sites Web, des forums, des blogs, etc. Il étiquette automatiquement le sentiment comme positif, neutre ou négatif. Il génère des rapports et des statistiques concernant le nombre de mentions et la portée.

Brand24 propose une période d’essai gratuite de 14 jours, et les prix commencent à 99 PLN/mois. Il fonctionne très bien pour les petites et moyennes entreprises, en particulier dans le commerce électronique et les services. Il se distingue par sa facilité d’utilisation et ses rapports clairs.

Source : Brand24 (https://brand24.pl/)

Hootsuite Insights

Hootsuite Insights (https://www.hootsuite.com/products/insights) est un outil puissant pour l’écoute sociale. Il analyse des données provenant de plus de 100 millions de sources dans 50 langues, fournissant des informations détaillées sur le sentiment, les tendances et les benchmarks. Des démonstrations sont disponibles sur demande, avec des prix adaptés aux besoins individuels. C’est idéal pour les entreprises de taille moyenne à grande et s’intègre parfaitement aux principales plateformes de médias sociaux.

Source : Hootsuite (https://www.hootsuite.com/products/insights)

Komprehend

Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis) est une API basée sur l’apprentissage profond pour l’analyse de sentiment. Elle reconnaît trois états de sentiment : positif, neutre et négatif, prenant en charge 14 langues, y compris le polonais. Avec des intégrations prêtes à l’emploi et un déploiement flexible, c’est un choix fiable. Le plan gratuit offre 5000 requêtes par mois, avec des requêtes supplémentaires au prix de 0,0001 $ chacune pour les grandes entreprises. Komprehend est idéal pour une utilisation en backend dans des applications et des chatbots, connu pour son analyse de haute qualité prouvée dans des compétitions comme SemEval.

Source : Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis)

Choisir le bon outil dépend des besoins individuels et du budget d’une entreprise. Il vaut la peine de tester différentes options et de choisir celle qui correspond le mieux aux spécificités de votre entreprise.

Résumé

À l’ère numérique, l’analyse de sentiment est devenue un outil indispensable dans l’arsenal des entreprises modernes. La quantité de données générées par les utilisateurs est écrasante, mais l’intelligence artificielle peut aider. Grâce à des algorithmes avancés, nous pouvons analyser instantanément des millions d’opinions et tirer des conclusions. C’est une connaissance inestimable pour le service client, le marketing ou les départements R&D.

Les principaux avantages de l’utilisation de l’analyse de sentiment en entreprise sont :

• économiser du temps et des ressources en automatisant le traitement des données,
• surveillance constante des retours des clients et réponse immédiate aux signaux,
• meilleure segmentation des clients et offres sur mesure,
• optimisation des campagnes marketing en fonction des retours,
• repérer rapidement les tendances du marché et anticiper les changements,
• gérer les crises de manière plus efficace et protéger la réputation de la marque,
• améliorer continuellement les produits et services pour répondre aux attentes des clients.

Bien sûr, l’analyse de sentiment n’est que le début. L’essentiel est d’utiliser efficacement les informations qu’elle fournit. La rapidité de réponse et l’alignement des stratégies avec les attentes des clients sont cruciaux. Les marques qui peuvent écouter et répondre rapidement aux retours des clients obtiennent un avantage concurrentiel. L’IA leur fournit des outils pour le faire efficacement et à grande échelle.

Le futur de l’analyse de sentiment semble très prometteur. Les modèles d’IA amélioreront la précision, en intégrant l’analyse contextuelle et des entrées multimodales comme des images, du son et de la vidéo. La prise de conscience de l’importance des opinions des clients et du rôle de l’expérience client augmentera également. Les entreprises investissant dans des outils d’IA pour l’analyse de sentiment maintenant récolteront des bénéfices demain avec des clients fidèles, une position solide sur le marché et des produits exceptionnels. Ne perdons pas cette opportunité.

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