Comment effectuer une analyse des sentiments pour améliorer l'expérience client ?

Saviez-vous que les organisations axées sur la croissance collectent plus de données sur l'expérience client que les entreprises sans croissance ? Oui, vous avez bien entendu! Ces entreprises s'appuient sur les connaissances de l'expérience client pour prendre des décisions éclairées qui peuvent faire passer leur entreprise au niveau supérieur. Alors que les sondages ont toujours été l'outil préféré des entreprises pour recueillir des informations précieuses, l'analyse des sentiments est une approche bien meilleure et plus intelligente pour creuser plus profondément dans l'esprit de vos clients.

Il s'agit d'une technique qui utilise l'intelligence artificielle pour détecter les sentiments des clients et les décoder, vous permettant de créer des expériences client agréables. Ce blog vous dévoile tout ce que vous devez savoir sur l'analyse des sentiments .

Qu'est-ce que l'analyse des sentiments et quels sont ses avantages ?

En termes simples, l'analyse des sentiments utilise la technique du traitement du langage naturel pour déterminer si les données reçues expriment un ton positif, négatif ou neutre. On l'appelle aussi opinion mining ou IA émotionnelle .

Étant donné que les données client sont extrêmement bruyantes, non structurées et affluent de plusieurs canaux, il est impossible de scanner et de traiter manuellement chaque message et de l'analyser pour fournir de meilleurs services. C'est là que l'analyse des sentiments entre en jeu.

L'analyse des sentiments traite toutes sortes de communications avec les clients - commentaires directs, réponses par e-mail, commentaires, critiques, publications, etc. et distille les données en un score mathématique qui indique la subjectivité et le ton .

Cette technique alimentée par l'IA est plus approfondie que les métriques NPS et CSAT conventionnelles. Il puise dans les émotions des clients , vous donnant des informations plus spécifiques et qualitatives.

L'analyse des sentiments vous aide à comprendre deux des choses les plus cruciales :

• Que pensent vos clients de votre marque et des offres de votre marque en général ?
• Que pensent vos clients des expériences et des voyages que vous proposez ?

Avec des informations aussi puissantes et basées sur des données sur les attitudes des clients, vous pouvez :

• Prenez des décisions CX centrées sur le client.
• Identifier les points douloureux

Les captures d'écran suivantes des outils d'expérience client et de l'enquête sur les tendances 2020 montrent l'importance de l'analyse des sentiments.

Cette enquête menée par une entreprise mondiale réputée montre à quel point l'analyse des sentiments des clients a un impact sur une entreprise.

Voici quelques-uns des principaux avantages de l'analyse des sentiments des clients.

Avantages de l'analyse des sentiments

1. Opportunités de vente incitative

L'analyse des sentiments vous permet de séparer l'ensemble de votre clientèle en différents segments, tels que les clients les plus satisfaits, les clients au potentiel d'achat le plus élevé, les clients frustrés et les clients prêts à quitter votre marque.

Vous pouvez créer des opportunités de vente incitative en tirant parti de vos clients satisfaits.

2. Offrir un soutien exceptionnel

Vous pouvez utiliser l'analyse des sentiments pour entraîner vos chatbots à détecter le bon moment pour transmettre le chat à un agent ou l'acheminer vers vos professionnels expérimentés. C'est un excellent moyen d'améliorer le support client et d'offrir des expériences agréables.

3. Identifiez les déclencheurs émotionnels

La majorité des actions des clients découlent de leurs émotions et des expériences qu'ils vivent. Un service client positif peut susciter des émotions positives , conduisant à des actions positives. Au contraire, un service médiocre peut déclencher des émotions et des actions négatives. Cela peut avoir diverses permutations et combinaisons.

Grâce à l'analyse des sentiments, vous pouvez identifier les messages et les chats qui agissent comme des déclencheurs émotionnels pour vos clients.

Par exemple, il est possible que la phrase - "Nous vous répondrons dans un certain temps" agace les clients. Ou, l'ajout d'emojis à un chat, un message ou un e-mail déclenche une réponse amicale de la part des clients.

L'analyse des sentiments décode les émotions et les actions des clients . Grâce à cette analyse, vous pouvez prendre des décisions éclairées pour améliorer la qualité de votre service client.

4. Gérer plusieurs clients en même temps

Il est normal que vos agents gèrent plusieurs clients à la fois. Cependant, il est impossible de traiter manuellement toutes les questions et d'y répondre toutes en même temps. L'analyse des sentiments s'avère extrêmement utile pour identifier les conversations avec les clients qui se passent bien et celles qui nécessitent des actions rapides .

5. S'engager positivement avec les clients

L'analyse des sentiments décode le ton, l'attitude et l'humeur des clients, vous donnant la possibilité de vous engager avec les bonnes personnes au bon moment . Vous saurez à qui vous devez vous adresser, de quoi vous devez parler et quel canal vous devez utiliser pour la même chose.

La connexion et l'interaction avec les clients de la bonne manière vous apportent de nombreux avantages tels que l'amélioration des ventes et la satisfaction des clients .

Voici d'autres avantages de l'analyse des sentiments :

• S'attaquer au désabonnement des clients
• Surveiller la satisfaction client
• Escalade transparente des problèmes des clients
• Stratégies et campagnes marketing axées sur les insights
• Expérience client améliorée

Découvrons comment faire une analyse des sentiments et les différentes techniques pour cela.

Comment effectuer une analyse des sentiments pour améliorer l'expérience client ?

Il existe de nombreuses façons de recueillir les sentiments des clients et de les traiter à des fins commerciales. Cette section couvre certaines des meilleures techniques d'analyse des sentiments en ligne.

Analyse des sentiments au niveau supérieur du document

L'analyse des sentiments au niveau du document principal détermine le ton d'un document. Il dispose de flux de travail de traitement de données qui incluent la traversée d'un bloc de texte pour évaluer son ton - négatif, positif ou neutre. Certains outils proposent également une troisième sortie appelée NULL, ce qui signifie que le texte n'est ni négatif ni positif.

Cette méthode d'analyse des sentiments fonctionne mieux lorsque le texte analysé est long.

Bien que l'analyse des sentiments au niveau du document principal puisse offrir la perception globale de la marque parmi les groupes de clients, elle ne peut pas fournir d'autres informations plus approfondies et exploitables.

Par exemple, jetez un œil aux critiques suivantes. Voici des exemples louables d'analyse des sentiments :

Bien qu'une analyse des sentiments au niveau du document principal montre que ces deux déclarations sont négatives, elle ne parvient pas à identifier les raisons de ces réponses négatives.

Par conséquent, si vous souhaitez évaluer la perception globale de la marque , vous pouvez opter pour l'analyse supérieure au niveau du document.

Analyse des sentiments au niveau du paragraphe

L'analyse des sentiments au niveau du paragraphe est plus raffinée, car elle est effectuée au niveau du paragraphe. Ainsi, le processeur parcourt différents paragraphes de texte pour déterminer s'ils ont un ton négatif ou positif, les deux tons ou aucun d'entre eux.

Il est parfait pour creuser dans de longs paragraphes et de longs documents texte comportant plusieurs sections. Les blogs, les critiques et les critiques détaillées en sont de parfaits exemples.

La capacité de consommation de contenu des clients modernes est impressionnante. Ainsi, les blogs continuent d'être un grand succès parmi les masses. Cela nécessite le traitement des blogs ou d'autres articles écrits qui ont de longs paragraphes. Vous pouvez analyser le ton des paragraphes et mieux comprendre si le contenu sera un succès ou un flop parmi les clients.

Analyse des sentiments par mots ou phrases

Il s'agit d'un processus d'analyse fine des sentiments qui fonctionne sur des entités lexicales indépendantes, telles que des mots ou des phrases. Supposons que vous soyez propriétaire d'une chaîne d'hôpitaux multi-spécialités. Maintenant, vous souhaitez savoir si une succursale fait le bon travail ou non. Une analyse des sentiments au niveau des mots ou des phrases peut parfaitement faire l'affaire.

Il recherchera des mots tels que « factures », « os brisés », « insouciant », « personnel médical », « infirmières » et « médecins », etc. Alors que des mots tels que « personnel médical », « infirmières », et « docteurs », etc., sont détectés comme des entités positives, les mots – « factures » et « os brisés » sont négatifs.

Ainsi, le processeur propose une évaluation approfondie des blocs de données qui lui sont liés .

De même, supposons que vous soyez une société de logiciels proposant des outils de comptabilité. Dans ce cas, diverses expressions telles que « prise en charge de la langue », « facilité d'utilisation » et « dernières mises à jour », etc., peuvent être utilisées pour évaluer les performances de votre produit.

Par conséquent, l'analyse des sentiments au niveau du mot offre une vue très raffinée des blocs de données non structurés. Une fois que vous disposez de ce pool de données, exploitez-le pour améliorer vos offres et l'expérience client .

Utilisation de l'apprentissage automatique pour l'analyse des sentiments

Alors que le logiciel traditionnel ne peut pas associer des mots et des phrases individuels à un contexte approprié, les outils avancés d'analyse des sentiments alimentés par l'IA sont équipés d'une intelligence contextuelle. L'analyse basée sur l'apprentissage automatique comprend les émotions humaines à des niveaux plus conceptuels et pertinents.

Cela s'avère très bénéfique dans le traitement des données clients recueillies à partir des médias sociaux où diverses émotions se déversent à chaque seconde.

Prenons quelques exemples d'analyse de sentiment.

Le mot « sanglant » est généralement associé à un sentiment négatif.

Maintenant, mettez-le comme ça – « sacrément génial !! "; et tout le sentiment prend un virage à 360 degrés.

L'analyse des sentiments basée sur le ML offre une vue approfondie des données car elle a la capacité de placer des phrases et des mots individuels dans différentes zones riches en contexte. Il ne se contente pas de souligner le noir et blanc, mais peut également distinguer les différentes nuances de données client de couleur grise.

Utiliser les médias sociaux pour l'analyse des sentiments

La population des médias sociaux s'élève à 4,14 milliards. Cela en fait une plate-forme lucrative où vous pouvez trouver vos clients, suivre leurs activités et interagir avec des prospects.

Les médias sociaux sont un vaste référentiel de données et l'un des principaux canaux de communication que vos clients utilisent pour poser des questions, partager des expériences et des opinions et demander de l'aide.

Un outil de surveillance des médias sociaux intelligent et intuitif comme Mediatoolkit vous permet d'exploiter ces données commerciales et d'extraire les différentes formes de sentiments des clients.

Vous pouvez obtenir des informations exploitables sur la perception générale de la marque et les réactions des clients à vos campagnes marketing. Vous pouvez même recueillir des commentaires cruciaux des clients sous la forme de mentions directes et passives sur les réseaux sociaux.

Jetez un œil aux différents avantages de la surveillance des médias sociaux dans l'image ci-dessous.

De plus, les médias sociaux sont un endroit où les situations et les balises peuvent dégénérer en un rien de temps. Par conséquent, il est important de répondre rapidement, personnellement et efficacement aux préoccupations des clients sur les réseaux sociaux . Cela permet d'éviter les situations désagréables ou même de les transformer en expériences positives.

Compte tenu du nombre immense de mentions sur les réseaux sociaux et de leur nature diversifiée, une approche basée sur l'IA comme l'analyse des sentiments est votre meilleur pari.

L'analyse en temps réel des sentiments des clients vous donne une longueur d'avance sur une crise potentielle et vous permet d'agir avant même qu'une mauvaise expérience client ne devienne virale.

Utiliser le logiciel de commentaires des clients

Le logiciel de commentaires des clients vous permet de recueillir les commentaires des clients pour l'analyse des sentiments. Les enquêtes NPS et les enquêtes CSAT sont parmi les options les plus populaires pour recueillir des données sur un produit ou un service.

Lorsque vous effectuez une analyse des sentiments sur les enquêtes NPS, vous pouvez aller au-delà des chiffres bruts, des scores et des groupes et obtenir des résultats plus axés sur les informations . Il vous suffit donc d'intégrer ces outils dans votre écosystème d'entreprise et d'obtenir des informations exploitables à partir des données clients.

Voici quelques-uns des meilleurs outils de rétroaction des clients qui pourraient vous aider :

Créateur d'enquêtes ProProfs

ProProfs Survey Maker est livré avec de nombreuses fonctionnalités puissantes, telles que les enquêtes NPS, les sondages, les enquêtes intégrées à l'application, les rapports, la logique de saut et bien d'autres. Il vous permet de créer de délicieuses enquêtes en quelques minutes seulement.

Cet outil basé sur le cloud est livré avec plus de 100 modèles prêts à l'emploi et un grand nombre de questions prêtes à l'emploi qui facilitent la création d'enquêtes.

Les autres fonctionnalités incluent des rapports prêts à être présentés, des analyses intelligentes et des options de sécurité des données.

Utilisez la puissance du chat en direct

L'analyse des sentiments du chat en direct évalue chaque session de chat pour détecter des indicateurs d'humeur négatifs et positifs . L'analyse a un score de 1 à 100. Ce système de notation permet aux clients d'évaluer votre service de chat en fonction de l'expérience reçue.

L'analyse des sentiments du chat en direct vous offre une vue en temps réel des perceptions de vos clients sur votre service d'assistance . Une fois la session de chat terminée, une analyse approfondie est effectuée pour comprendre les données client et générer un score de sentiment réfléchi et détaillé.

Grâce à cette connaissance approfondie du comportement des clients, vous pouvez améliorer votre assistance par chat et orienter l'expérience client globale dans une direction plus positive. L'analyse des sentiments du chat en direct surveille automatiquement les mots-clés, l'effet syntaxique et le ton des conversations de chat .

Cela se fait ligne par ligne pour chaque message client entrant. Par conséquent, il garantit qu'aucun indicateur d'humeur clé ne manque pendant que vous interagissez avec vos clients.

Surveillez les sentiments des clients via les avis et les évaluations des produits

Les forums publics, les sites Web d'évaluation et les sites Web d'actualités sont également des lieux populaires pour les conversations en ligne et les discussions communautaires. Les avis et évaluations de produits laissés par vos clients sur ces plateformes offrent un large pool de données non traitées .

Si elles sont analysées correctement, ces données peuvent offrir de riches informations sur la perception de votre marque par le marché.

Un récent sondage révèle qu'un client moyen lit au moins dix commentaires avant de faire l'achat final . L'analyse des sentiments de vos avis peut vous aider à modifier et à mettre à niveau vos offres commerciales en fonction des attentes de vos clients.

L'analyse basée sur les aspects, une forme d'analyse des sentiments, donne des informations détaillées sur les différentes fonctionnalités de votre produit. Cela signifie que vous pouvez voir directement les fonctionnalités appréciées par vos clients et les fonctionnalités du produit que vos clients détestent ou n'aiment pas.

Connectez-vous avec vos clients via un appel pour comprendre les sentiments

L' analyse des sentiments basée sur l'IA et la PNL vous permet d'identifier les signaux honnêtes et les sentiments authentiques de vos clients pendant que vous leur parlez. Cela signifie que même si vos agents n'ont pas l'intelligence émotionnelle pour saisir les tons sous-jacents de la voix et du discours de vos clients, l'analyse des sentiments les couvre.

Il s'agit d'une méthode unique d'analyse des sentiments. À l'aide d'un outil puissant, vous pouvez identifier et distinguer 200 signaux vocaux pour connaître l'humeur du client à la fois. De plus, à mesure que les données s'accumulent au fil du temps, elles peuvent être traitées pour découvrir des modèles cachés, des problèmes d'assistance sur appel et des modèles de comportement des clients.

Ce type d'analyse du sentiment client est parfait pour les centres d'appels et les configurations d'entreprise où la majorité du support client est fournie via des appels.

Pendant que votre agent de support interagit avec un client, il peut simultanément prendre en compte les alertes émises par votre outil d'analyse des sentiments pour offrir la meilleure résolution. Cette approche aide également les agents à maintenir la communication dans une direction positive.

Cas d'utilisation de l'analyse sentimentale

Mettre l'accent sur les individus pour améliorer le service

En se concentrant sur les clients individuels , les responsables CX peuvent atteindre les racines des problèmes.

Par exemple, supposons que Jack laisse une note négative sur son compte de réseau social et que 400 personnes y réagissent. Si votre personnel CX peut s'attaquer immédiatement à la situation et résoudre le problème en question, non seulement Jack se sentira valorisé et satisfait, mais les 400 autres personnes se sentiront émues. C'est ainsi que fonctionne le sentiment public .

Un autre exemple est celui d'une marque de condiments. L'entreprise a découvert que 60 % de ses clients sur les réseaux sociaux étaient émotionnellement connectés.

C'est alors qu'elle a commencé à se concentrer sur l'amélioration de son engagement sur les réseaux sociaux pour développer une communauté en ligne active . Il a également pris des mesures pour encourager ses clients à visiter les comptes de médias sociaux de la marque pour obtenir des informations sur les recettes et les promotions.

Cela a stimulé la croissance de l'entreprise en quelques mois seulement.

Suivre les sentiments au fil du temps

Si l'évaluation des sentiments concernant différents aspects commerciaux n'était pas importante, le NPS aurait pu à lui seul porter le flambeau de toutes les méthodes d'analyse des sentiments.

Cependant, la réalité du terrain est différente. Suivre le sentiment des clients au fil du temps en l'associant à différents aspects commerciaux est essentiel pour comprendre vos clients au cœur.

Par exemple, supposons qu'une entreprise de fabrication d'équipements de sport ait reçu cinq avis liés au service client, dont deux sont liés aux livraisons de produits, un aux politiques de retour et deux aux nouvelles conceptions.

Un suivi approfondi de l'analyse des sentiments effectué au fil du temps indiquera toutes ces raisons, vous aidant ainsi à offrir une meilleure expérience client .

Identifier les détracteurs et les promoteurs

Un détracteur est un client insatisfait qui est susceptible de poster un avis négatif . D'autre part, les promoteurs sont les clients qui sont satisfaits de votre marque et qui partagent volontiers de bonnes expériences dans leur cercle social.

Grâce à l'analyse des sentiments, vous pouvez facilement identifier vos promoteurs et détracteurs et concevoir des stratégies qui peuvent faire des merveilles pour les deux types de clients.

Identifiez les groupes de clients avec un attachement émotionnel plus profond

La segmentation de la clientèle peut révéler les groupes de clients qui se sentent plus fortement à l'égard de votre entreprise et de ses offres . En vous concentrant sur les sentiments de ces clients, vous pouvez offrir des expériences hautement personnalisées et gagner des défenseurs fidèles de la marque.

De plus, en procédant à une évaluation approfondie du sentiment des clients dans les groupes faibles, vous pouvez réviser les portefeuilles de marques pour susciter l'intérêt et susciter de nouvelles tendances.

Gardez une trace du sentiment des clients après le déploiement des modifications

Une marque très connue et réputée sans intelligence client craint les mises à jour et les changements.

Supposons que vous ayez une entreprise de boulangerie qui vend des gâteaux aux amandes et aux noix. Maintenant, un jour, vous pensez à déployer un changement en ajoutant des cerises au gâteau.

Vous préparez une grande quantité de ces gâteaux, mais plus de 50 % d'entre eux périssent, car la majorité de vos clients détestent les cerises. En plus de toucher vos ventes, cela réduit également la confiance des clients dans votre marque.

Cependant, si vous effectuez une analyse des sentiments en recueillant des données sur les préférences alimentaires de vos clients, vous pouvez être plus confiant quant à un tel changement .

Examinons maintenant les différents défis de l'analyse des sentiments.

Défis liés à l'analyse des sentiments

Prenons un exemple d'analyse de sentiment :

Arabella : J'adore leur service client… C'est sacrément génial de voir comment ils m'ont immédiatement dédommagé pour mon voyage de camping gâché.

Dean : Le kit de camping était un gros gâchis, et mon voyage de camping a été un échec sanglant !!

Il est courant que les clients utilisent des mots extrêmes, de l'argot et du sarcasme tout en laissant des commentaires sur les offres de votre marque. Dans l'exemple partagé ci-dessus, le seul adjectif "sanglant" a été utilisé pour transmettre deux émotions humaines totalement différentes.

Cependant, si les applications d'analyse des sentiments dont vous disposez ne parviennent pas à faire la distinction entre les deux, vous ne pourrez pas trouver les bons commentaires des clients.

Outre l'ambiguïté du défi discutée ici, il existe de nombreux autres pièges, tels que le sarcasme, la multipolarité, le type de négation et l'ironie , qui sont difficiles à décoder. En effet, la parole et le texte humains constituent une entrée très difficile et bruyante pour tout type d'outil d'analyse des sentiments.

Prenons quelques exemples d'analyse de sentiment pour élaborer sur tous ces défis.

Sarcasme

"Ce téléphone dispose d'une incroyable batterie de secours de 20 heures." (Non sarcastique)

"Ce téléphone génial a une incroyable batterie de secours de 3 heures." (Sarcastique)

Négation

La négation se présente sous différentes formes :

• Mots avec des préfixes, tels que "dis-", "non-" et des suffixes, tels que "-moins".
• Négation explicite, telle que "ce n'est pas bon du tout".
• Négation implicite, du type « avec ce produit, c'est le dernier clou du cercueil pour cette marque ».

Déclarations multipolaires

"Bien que la batterie de secours soit incroyable et que la qualité audio soit bonne, l'affichage enlève quelques notes au score final."

De telles déclarations sont très déroutantes et nécessitent une analyse approfondie du texte et du discours, etc.

Enfin, la quantité de données clients et de communications entrantes provenant de tous les canaux est énorme. Cela nécessite des processeurs hautement efficaces et avancés que seules les grandes entreprises pourraient se permettre.

Modèle d'analyse sentimentale

Découvrez le processus étape par étape pour créer des modèles d'analyse des sentiments.

1. Préparer les données d'entraînement . Les données d'entraînement font référence à l'échantillon de texte que vous utilisez pour entraîner votre modèle, tel qu'un ensemble de tweets. Vous devez exporter cet ensemble de tweets dans un fichier Excel.
2. Maintenant, vous devez diviser cet ensemble en plus petits morceaux de données , ou "unités d'opinion".
3. Choisissez un type de modèle , tel que « Extracteur » ou « Classificateur ».
4. Sélectionnez un type de classificateur , tel que « Classification des sujets », « Classification des intentions » et « Analyse des sentiments », etc.
5. Téléchargez vos données (fichier Excel avec les unités d'opinion extraites).
6. Entraînez votre classificateur d'analyse des sentiments en étiquetant manuellement chaque opinion . Le modèle apprendra par vos entrées et les techniques NLP et déchiffrera les modèles dans le prochain lot.
7. Mettez le modèle à tester . Saisissez du texte dans le classificateur et évaluez les performances. Vous pouvez revenir en arrière et marquer d'autres exemples pour entraîner votre classifieur si les résultats ne sont pas prometteurs.
8. Enfin, vous pouvez faire fonctionner le modèle avec vos propres ensembles de données et le laisser fonctionner seul.

Analyse des sentiments : un processus de décodage de la réussite client basé sur les données

À présent, vous avez peut-être une bonne idée de la manière de mener une analyse des sentiments.

Le paysage commercial moderne devient de plus en plus compétitif à chaque heure qui passe, et les marchés en ligne sont de plus en plus encombrés de marques désireuses d'aller au-delà des « nouvelles normes » du service client.

Dans un tel scénario, l'importance de l'expérience client ne peut tout simplement pas être comprise !

Fournir des produits et des services de qualité ne suffit plus. Il est maintenant essentiel de comprendre les préférences, les émotions, les avis et les sentiments des clients pour une prise de pouls complète.

Parmi la pléthore d'outils et de techniques disponibles pour la connaissance des clients et l'intelligence d'affaires, l'analyse des sentiments est un centime robuste sur lequel miser ! C'est un outil puissant pour débloquer les attitudes des clients et décoder le succès des clients avec certitude !

Choisissez l'une de ces techniques d'analyse des sentiments et évaluez-les par rapport aux besoins de votre entreprise. Obtenez le bon outil avec des fonctionnalités d'analyse des sentiments pertinentes et donnez à votre entreprise une bonne longueur d'avance.