Qu’est-ce que l’analyse des sentiments ?
Dans seulement 4 ans, pas moins de 6 milliards d’utilisateurs, soit la moitié de la population mondiale, seront actifs sur les réseaux sociaux. Et si vous êtes curieux de connaître le temps que nous passons sur les réseaux sociaux, c’est 147 minutes par jour.
Tout endroit où les gens passent autant de temps de leur journée est important d’un point de vue commercial. De nombreuses entreprises s’en rendent compte et investissent massivement dans l’analyse des données des médias sociaux. Dans la plupart des cas, les entreprises sont préoccupées par les sentiments sur les réseaux sociaux concernant leur marque. Cela les aide à mieux comprendre le type de sentiments que les utilisateurs des médias sociaux ont à l’égard de leur marque.
Types d’analyse des sentiments
L’analyse des sentiments se concentre sur la polarité d’un texte (positif, négatif, neutre) mais elle va également au-delà de la polarité pour détecter des sentiments et des émotions spécifiques (en colère, heureux, triste, etc.), l’urgence (urgent, pas urgent) et même des intentions (intéressé vs pas intéressé).
Selon la façon dont vous souhaitez interpréter les commentaires et les requêtes des clients, vous pouvez définir et personnaliser vos catégories pour répondre à vos besoins d’analyse des sentiments. En attendant, voici quelques-uns des types d’analyse des sentiments les plus populaires :
Analyse des sentiments gradués
Si la précision de la polarité est importante pour votre entreprise, vous pouvez envisager d’élargir vos catégories de polarité pour inclure différents niveaux de positif et de négatif :
- Très positif
- Positif
- Neutre
- Négatif
- Très négatif
Ceci est généralement appelé analyse des sentiments graduée ou affinée, et peut être utilisé pour interpréter les notes 5 étoiles dans un avis, par exemple :
- Très positif = 5 étoiles
- Très négatif = 1 étoile
Détection d’émotion
L’analyse des sentiments de détection des émotions vous permet d’aller au-delà de la polarité pour détecter les émotions, comme le bonheur, la frustration, la colère et la tristesse.
De nombreux systèmes de détection d’émotions utilisent des lexiques (c’est-à-dire des listes de mots et les émotions qu’ils véhiculent) ou des algorithmes complexes d’apprentissage automatique.
L’un des inconvénients de l’utilisation de lexiques est que les gens expriment leurs émotions de différentes manières. Certains mots qui expriment généralement de la colère, comme « mauvais » ou « tuer » (par exemple, « votre produit est si mauvais » ou « votre service client me tue ») peuvent également exprimer de la joie (par exemple, « c’est dur à cuire » ou « vous le tuent »).
Analyse des sentiments basée sur l’aspect
Habituellement, lors de l’analyse des sentiments des textes, vous voudrez savoir quels aspects ou caractéristiques particuliers les gens mentionnent de manière positive, neutre ou négative.
C’est là que l’analyse des sentiments basée sur les aspects peut aider. Par exemple, dans cet avis sur le produit : « La durée de vie de la batterie de cet appareil photo est trop courte », un classificateur basé sur l’aspect serait en mesure de déterminer que la phrase exprime une opinion négative sur la durée de vie de la batterie du produit en question.
Analyse multilingue des sentiments
L’analyse des sentiments multilingues peut être difficile. Cela implique beaucoup de prétraitement et de ressources. La plupart de ces ressources sont disponibles en ligne (par exemple, les lexiques de sentiments), tandis que d’autres doivent être créées (par exemple, des corpus traduits ou des algorithmes de détection de bruit), mais vous devrez savoir coder pour les utiliser.
Alternativement, vous pouvez détecter automatiquement la langue dans les textes avec un classificateur de langue, puis former un modèle d’analyse des sentiments personnalisé pour classer les textes dans la langue de votre choix.
Pourquoi l’analyse des sentiments est-elle importante ?
Étant donné que les humains expriment leurs pensées et leurs sentiments plus ouvertement que jamais, l’analyse des sentiments devient rapidement un outil essentiel pour surveiller et comprendre les sentiments dans tous les types de données.
L’analyse automatique des commentaires des clients, tels que les opinions dans les réponses aux enquêtes et les conversations sur les réseaux sociaux, permet aux marques de savoir ce qui rend les clients heureux ou frustrés, afin qu’elles puissent adapter les produits et services aux besoins de leurs clients.
Par exemple, l’utilisation de l’analyse des sentiments pour analyser automatiquement plus de 4 000 réponses ouvertes dans vos enquêtes de satisfaction client pourrait vous aider à découvrir pourquoi les clients sont satisfaits ou mécontents à chaque étape du parcours client.
Peut-être souhaitez-vous suivre le sentiment de la marque afin de pouvoir détecter immédiatement les clients mécontents et répondre dès que possible. Peut-être souhaitez-vous comparer le sentiment d’un trimestre à l’autre pour voir si vous devez agir. Ensuite, vous pourriez approfondir vos données qualitatives pour voir pourquoi le sentiment baisse ou augmente.
Les avantages globaux de l’analyse des sentiments incluent :
Mieux comprendre votre public
Vous pouvez mieux saisir les besoins du public de votre marque en utilisant l’écoute des médias sociaux.
Par exemple, un client actuel pourrait tweeter à quel point il apprécie votre produit. Ou vous pourriez entendre quelqu’un parler d’un problème que votre produit ou service pourrait résoudre.
Vous pouvez utiliser ces informations pour améliorer votre produit et la satisfaction de vos clients.
Trier les données à l’échelle
Pouvez-vous imaginer trier manuellement des milliers de tweets, de conversations d’assistance client ou d’enquêtes ? Il y a tout simplement trop de données commerciales à traiter manuellement. L’analyse des sentiments aide les entreprises à traiter d’énormes quantités de données non structurées de manière efficace et rentable.
Analyse en temps réel
L’analyse des sentiments peut identifier les problèmes critiques en temps réel. Par exemple, une crise de relations publiques sur les réseaux sociaux s’aggrave-t-elle ? Un client en colère est-il sur le point de se désabonner ? Les modèles d’analyse des sentiments peuvent vous aider à identifier immédiatement ces types de situations, afin que vous puissiez agir immédiatement.
Critères cohérents
On estime que les gens ne sont d’accord qu’environ 60 à 65 % du temps lorsqu’il s’agit de déterminer le sentiment d’un texte particulier. Le marquage d’un texte par sentiment est très subjectif, influencé par des expériences personnelles, des pensées et des croyances.
En utilisant un système centralisé d’analyse des sentiments, les entreprises peuvent appliquer les mêmes critères à toutes leurs données, ce qui les aide à améliorer la précision et à obtenir de meilleures informations.
Les applications de l’analyse des sentiments sont infinies. Donc, pour vous aider à comprendre comment l’analyse des sentiments pourrait bénéficier à votre entreprise, examinons quelques exemples de textes que vous pourriez analyser à l’aide de l’analyse des sentiments.
Exemples d’analyse des sentiments
Pour comprendre l’objectif et les défis de l’analyse des sentiments, voici quelques exemples :
Exemples de base de données d’analyse des sentiments :
- Netflix a la meilleure sélection de films.
- Hulu a une excellente interface utilisateur.
- Je n’aime pas la nouvelle série policière.
- Je déteste attendre la sortie de la prochaine série.
Exemples plus difficiles d’analyse des sentiments :
- Je ne déteste pas les films d’horreur. (une phrase avec négation)
- Détester les films d’horreur n’est pas rare. (négation, ordre des mots inversé)
- Parfois, je déteste vraiment le spectacle. (l’adverbe modifie le sentiment)
- J’adore devoir attendre deux mois pour que la prochaine série sorte ! (sarcasme)
- L’épisode final était surprenant avec une terrible tournure à la fin. (terme négatif utilisé dans un sens positif)
- Le film était facile à regarder, mais je ne le recommanderais pas à mes amis. (difficile à classer)
- J’ai adoré à la fin de la scène du gâteau. (souvent difficiles à comprendre les nouveaux termes)
Emballer
L’analyse des sentiments peut aider les entreprises comme la vôtre à garder une longueur d’avance sur la concurrence et à prendre des décisions basées sur les données pour améliorer leurs résultats. Mais pour exploiter la puissance de cette stratégie révolutionnaire, vous aurez besoin d’un partenaire d’ingénierie de données fiable pour construire un pipeline robuste. Ai-je raté des points importants ? Faites-le moi savoir dans les commentaires ci-dessous.