Comment l'analyse des sentiments menée par NLP améliore la satisfaction des utilisateurs
L'expérience client a une incidence directe sur le succès d'une entreprise. Cependant, il peut être difficile d'évaluer les sentiments des clients et de comprendre leurs besoins. Les outils d'analyse des sentiments NLP comblent cette lacune en aidant les fournisseurs de services à apprécier le point de vue des utilisateurs finaux et à mieux répondre à leurs besoins.
Dans une conversation humaine normale, le même ensemble de mots peut avoir des significations différentes selon le ton de l'interlocuteur et le contexte de la conversation. L'analyse des sentiments applique le traitement du langage naturel (NLP) pour déterminer l'émotion qui se cache derrière les communications des clients. Il est possible de reconnaître les sentiments positifs ou négatifs et d'y répondre de manière appropriée - en renforçant les sentiments positifs ou en résolvant avec empathie les sentiments négatifs.
Les médias sociaux sont une plate-forme étonnante pour de nombreuses raisons, dont la moindre n'est pas qu'ils permettent de suivre les réactions en temps réel des clients et des consommateurs. Le sentiment à l'égard d'une marque, d'un produit ou d'un service particulier peut changer au fil du temps, en raison des tendances et parfois pour des raisons qui n'ont rien à voir avec l'entreprise. Dans un cas comme dans l'autre, l'analyse des sentiments peut aider à suivre ces changements et à indiquer quand déployer des interventions si nécessaire.
Les médias sociaux, là encore, peuvent être une mine d'or pour observer le sentiment des clients. Les plaintes, en particulier, peuvent facilement devenir virales, mais vous pouvez rapidement prendre le dessus sur la mauvaise presse en répondant directement au client et en réparant le mal perçu. Le client appréciera, et la mauvaise presse peut facilement devenir une bonne presse.
Grâce à l'analyse des sentiments, il est possible de savoir comment vos clients évaluent votre service à la clientèle. Les enquêtes menées immédiatement après la rencontre sont un outil crucial à cet égard, et les réactions peuvent être négatives en raison de la longueur des délais de réponse ou positives en raison de l'amabilité perçue des réponses ou de la facilité de la solution.
Il est toujours possible de s'améliorer, et les avis des clients peuvent vous éclairer sur les parties de votre produit qui doivent être retravaillées. Les bogues mineurs, les fonctionnalités manquantes ou les défauts de conception peuvent être les points sur lesquels il faut travailler.
L'analyse des sentiments peut également être utilisée pour les produits des concurrents - l'analyse de la réaction générale aux nouveaux produits et aux tendances peut éclairer la stratégie de votre entreprise dans le déploiement de produits ou de services similaires. Les clients peuvent également être classés et ciblés en conséquence - par exemple, différents groupes démographiques peuvent avoir des sentiments différents à l'égard d'un produit spécifique et nécessiter des approches marketing très différentes.
Il s'agit du type d'analyse de sentiments le plus courant. Elle détecte la polarité générale d'un texte, qu'elle soit positive (par exemple, "J'aime ce produit !"), neutre (par exemple, "J'ai acheté ce produit hier") ou négative (par exemple, "Je n'ai pas aimé utiliser ce produit").
Cela donne un niveau plus granulaire de feedback des clients, en classant les réponses en 5 niveaux allant de 1 étoile (très négatif) à 5 étoiles (très positif). La note de 3 étoiles est classée comme neutre.
Cette analyse permet de déterminer l'aspect ou l'attribut particulier du produit auquel le client fait référence. L'utilisateur peut être satisfait d'un composant mais insatisfait d'autres. L'analyse du sentiment basée sur les aspects aidera à le déterminer.
Dans une conversation humaine normale, les sentiments négatifs peuvent être exprimés par des mots à consonance positive. Par exemple, un client peut évaluer un produit en disant : "J'adore la fragilité de ce produit". Le modèle SA pourrait interpréter cela comme un commentaire positif, alors qu'en réalité, le patient se plaint.
Le contexte est essentiel pour interpréter correctement les déclarations à multipolarité. Par exemple, dans les enquêtes, différentes questions peuvent susciter des réponses identiques ou similaires. Les modèles d'analyse du sentiment peuvent être limités dans la compréhension de la différence de sentiment qui en résulte.
Les évaluations subjectives peuvent être difficiles à interpréter par rapport aux évaluations objectives. Un client qui évalue un meuble qu'il aime mais qui est trop grand pour l'espace disponible, par exemple, peut représenter un défi pour le modèle d'AS.
Il existe de nombreuses bibliothèques open-source disponibles pour construire des modèles personnalisés d'analyse des sentiments. Citons par exemple les logiciels SaaS (par exemple, MonkeyLearn, IBM Watson, etc.), TensorFlow, NLTK et SpaCy.
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