Qu'Est-ce que l'Analyse de Sentiment Client ? Utilisations et Applications

Les entreprises utilisent le sentiment client pour mesurer la perception d'un acheteur de leur marque. Lorsque c'est bien fait, cela peut fournir des réponses aux questions comme :

• Comment les clients perçoivent-ils votre marque, vos produits ou services ?
• Que disent-ils de votre entreprise sur les réseaux sociaux ?
• Sont-ils satisfaits de vos services d'assistance clientèle ?

L'analyse des sentiments peut être exploitée pour comprendre pleinement votre public cible et personnaliser chaque aspect de votre entreprise, afin qu'elle s'articule autour de vos acheteurs.

La personnalisation est après tout la clé du succès.

Selon Mckinsey, les marques qui réussissent peuvent potentiellement générer 40% de revenus supplémentaires par rapport à celles qui n'y parviennent pas. Cela montre que créer un excellent produit n'est plus suffisant.

Vous devez également prendre en compte les sentiments des utilisateurs.

L'analyse des sentiments clients peut vous aider à atteindre un niveau supérieur de compréhension et de personnalisation des utilisateurs, améliorant ainsi l'expérience client.

Qu'est-ce que l'analyse du sentiment client ?

L'analyse du sentiment client est le processus de détection et de compréhension des opinions, des émotions et des attitudes des consommateurs envers un certain produit, service ou entreprise.

Cela vous permet de comprendre l'esprit de vos acheteurs et d'avoir une idée de ce que les utilisateurs pensent et ressentent lorsqu'ils interagissent avec votre marque (avant et après), ce qui est vraiment important car :

• 39% des acheteurs n'achèteront pas auprès d'une marque qui ne propose pas d'expériences personnalisées
• Quatre-vingt-six sur cent clients paieront plus cher aux entreprises qui offrent une excellente expérience consommateur

Autrement connue sous le nom d'analyse du sentiment utilisateur, elle est généralement effectuée sur des sondages, des publications sur les réseaux sociaux, des retours d'expérience et des avis pour découvrir des insights clients précieux.

Vous pouvez également utiliser les requêtes web et les communiqués de presse.

Les informations acquises peuvent aider à suivre les émotions globales des clients et à évaluer les niveaux de satisfaction des utilisateurs, vous permettant ainsi d'améliorer les fonctionnalités et d'optimiser les messages marketing.

Alors, comment ça marche ?

L'analyse du sentiment client utilise des algorithmes d'apprentissage automatique comme le NLP pour classifier les émotions en différentes polarités, telles que positive, négative ou neutre.

Le NLP est une branche de l'intelligence artificielle qui combine l'informatique et la linguistique pour analyser et interpréter le langage humain. Il peut traiter une grande quantité de données clients dans un temps relativement court.

Généralement, un processus simple d'analyse des sentiments comprend ces étapes :

1. Collecter des données textuelles de différentes sources
2. Supprimer les informations non pertinentes (mots, caractères spéciaux)
3. Tokeniser le texte en mots ou phrases singuliers
4. Extraire les attributs pertinents (phrases, lexiques)
5. Regrouper les attributs dans différentes catégories de sentiment

L'algorithme attribue ensuite un score de sentiment client aux attributs sur la base de la polarité et de la magnitude (intensité du sentiment), qui détermine le ton et l'émotion exprimés.

Quatre types principaux d'analyse des sentiments

Les algorithmes d'analyse des sentiments utilisent le traitement du langage naturel pour déterminer les émotions et les niveaux de satisfaction des clients.

Comme il existe une multitude de données disponibles sous forme d'avis clients, de retours d'expérience et de commentaires, il est désormais plus facile d'évaluer le sentiment du texte (et de vos acheteurs).

Cela dit, delve dans les quatre méthodes les plus populaires d'analyse des sentiments.

I. Analyse fine

L'analyse fine des sentiments va au-delà du positif ou négatif. Vous allez plus loin en divisant les émotions en cinq polarités : très positif, positif, neutre, négatif et très négatif.

En utilisant l'analyse de texte, vous pouvez attribuer un score de sentiment client à chaque avis, disons de 1 (très négatif) à 10 (très positif).

Cette approche révèle des détails nuancés et offre une perspective plus complète, ce qui peut vous aider à identifier les domaines d'amélioration de vos produits et services.

II. Détection des émotions

Créer une connexion émotionnelle fonctionne vraiment pour certaines marques. En fait, 71% des acheteurs recommanderont une marque en fonction de leur attachement émotionnel.

Les modèles de détection des émotions vous aident à déchiffrer les sentiments positifs et négatifs, comme la joie, la colère et la tristesse.

C'est principalement fait en utilisant l'apprentissage automatique et/ou les lexiques. Les lexiques sont des mots ou des phrases associés à un sujet particulier, ce qui facilite la ségrégation des termes selon leur sentiment.

Cependant, les lexiques deviennent difficiles à utiliser lorsqu'on considère les façons dont les gens s'expriment.

Par exemple, un utilisateur pourrait dire "votre produit déchire" et vous ne saurez pas où le placer. Mais l'intelligence artificielle combinée aux technologies d'apprentissage automatique peut résoudre ce problème.

III. Analyse basée sur les aspects

L'analyse basée sur les aspects est une sorte d'analyse fine des sentiments. La seule différence est qu'elle se concentre sur des sujets et des thèmes spécifiques dont les gens parlent.

Les entreprises l'utilisent souvent pour analyser les données des avis consommateurs en associant les sentiments aux différentes caractéristiques d'un produit ou service.

Voici un exemple.

Dans un avis sur un smartphone, une marque pourrait analyser le sentiment concernant la qualité de l'appareil photo, l'interface et le design. Supposons qu'un utilisateur dise : "le design est passable, la qualité de l'appareil photo est vraiment mauvaise."

Lorsque ce retour passe par un logiciel d'analyse des sentiments, il regroupera "passable" et "vraiment mauvaise" comme des sentiments clients négatifs.

IV. Analyse d'intention

L'intention du client est la pensée qui pousse vos acheteurs à prendre une décision d'achat.

L'analyse d'intention vous indique si vos prospects ont l'intention de soutenir votre marque et ses produits. Elle vous donne une meilleure idée de ce que vos acheteurs veulent ainsi que le but derrière leurs actions.

C'est-à-dire, que souhaitent-ils faire lors de leur première visite sur votre site web ? Ou pourquoi contactent-ils constamment vos équipes de service client ?

Ainsi, lorsqu'ils montrent l'intention de faire un achat, vous pouvez les contacter immédiatement. Cela permet d'économiser beaucoup de temps et de ressources, vous permettant de poursuivre des clients légitimes.

Pourquoi l'analyse des sentiments est-elle importante pour votre entreprise ?

Les entreprises qui souhaitent augmenter leur clientèle et voir une croissance positive de leurs revenus doivent absolument utiliser l'analyse des sentiments.

Et pourquoi pas ?

Connaître les sentiments de vos acheteurs envers votre marque et vos produits aide non seulement à fluidifier les interactions avec les clients mais augmente également leur satisfaction et leur fidélité.

Dans cette optique, examinons plus en détail les nombreux avantages de l'analyse des sentiments clients.

#1 Personnaliser les expériences clients

Lorsque vous vous concentrez sur les préférences et les désirs de vos acheteurs, vous commencez à répondre aux attentes des clients et améliorez par conséquent l'expérience client.

C'est vraiment évident.

Vous pouvez mesurer efficacement les émotions via l'analyse des sentiments. En attribuant des scores quantitatifs aux données qualitatives, il devient facile d'obtenir des insights pertinents.

Nous savons que la personnalisation est une tâche difficile.

Vous devez considérer de nombreux facteurs en plus de la myriade d'émotions que les acheteurs traversent avant de faire un achat.

Tout en identifiant et en résolvant les problèmes pour simplifier les choses.

Les insights recueillis par l'analyse des sentiments peuvent faciliter votre travail et vous en dire beaucoup sur les besoins et les points de douleur des clients, rendant la personnalisation un processus légèrement moins difficile.

#2 Réduire les taux d'attrition clients

Le taux d'attrition fait référence au pourcentage de clients que vous perdez sur une période donnée, comme un mois ou une année. Bien que cela paraisse mal dans vos rapports annuels, c'est une partie normale de toute entreprise.

Cela ne signifie pas que vous devez l'ignorer et laisser les chiffres s'emballer.

L'analyse des sentiments clients aide à maintenir ce pourcentage bas et améliore votre valeur client sur la durée. Les scores de sentiment vous permettent de repérer les types d'émotions ainsi que l'intensité de ce que ressentent vos acheteurs.

Sont-ils heureux, frustrés, enthousiastes ou insatisfaits ? Et si oui, dans quelle mesure ?

Vous pouvez prioriser les plaintes, offrir de l'assistance et résoudre les problèmes. Répondre aux sentiments au bon moment peut stimuler la rétention client et le plaidoyer de la marque.

#3 Gérer la réputation de la marque

Les clients adorent quand votre entreprise a une excellente personnalité de marque. Elle n'a pas besoin d'être extravagante, comme Old Spice, pour capter l'attention ou construire une importante base de fans.

Si votre marque est cohérente et digne de confiance, c'est suffisant.

Les sentiments positifs renforcent la valeur de la marque et encouragent l'engagement des utilisateurs (retours clients, avis, transactions). Les sentiments négatifs peuvent quant à eux mener au pire cauchemar d'une entreprise.

Souvenez-vous, il suffit d'un seul commentaire d'un client mécontent pour gravement endommager votre réputation.

La surveillance de marque avec l'analyse des sentiments vous permet de gérer votre réputation en ligne et hors ligne. Vous pouvez utiliser des trackers de médias sociaux pour capturer les mentions et commentaires liés à votre marque.

Certains outils d'analyse des sentiments permettent d'analyser les sites d'avis, les forums et les communautés en ligne.

#4 Suivre le sentiment des utilisateurs dans le temps

Les émotions humaines sont volatiles. Une personne peut aimer quelque chose à un moment et le détester le moment suivant.

C'est pareil avec les opinions et sentiments des clients.

Ils changent constamment et ne resteront pas les mêmes pour toujours. Donc, établir des plans qui garantissent que vos valeurs et messages de marque n'offensent personne une seule fois ne fonctionnera pas.

Vous devez les ajuster au fil du temps.

L'analyse des sentiments clients peut être immensément précieuse pour suivre les changements dans le comportement des consommateurs. Vous pouvez garder un œil attentif sur les réactions des clients et ajuster vos stratégies commerciales.

Les trackers assistés par l'IA peuvent en outre surveiller les sentiments en temps réel, vous permettant de personnaliser vos campagnes marketing et vos produits en conséquence.

Comment collecter des données pour mesurer le sentiment client ?

Vous pouvez collecter des données via des sondages, des évaluations NPS, des outils de surveillance des médias sociaux, des avis, des chats d'assistance et des programmes Voix du Client .

Cette approche qualitative vous aidera à prendre des décisions basées sur les données pour améliorer vos produits, votre marketing et vos services clients.

1. Sondages

Les sondages consommateurs sont le meilleur moyen de recueillir des données clients précises pour l'analyse des sentiments.

Créez des sondages avec des questions conçues pour expliquer les émotions des utilisateurs à chaque étape du parcours client. Ils peuvent être distribués aux prospects par e-mail, médias sociaux, ou hébergés directement sur votre site web.

Vous pouvez utiliser des outils de sondage en ligne comme SurveyMonkey, Zoho, ou Google Forms pour plus d'efficacité.

2. Évaluations NPS

NPS signifie Net Promoter Score. C'est une métrique marketing qui mesure la probabilité que vos clients recommandent votre produit ou vos services à d'autres.

Les marques posent généralement cette question : "Sur une échelle de 0 à 10, quelle est la probabilité que vous recommandiez [produit, service ou entreprise] à un ami ou un membre de votre famille ?"

Les évaluations NPS vous aident à distinguer entre les clients mécontents, les clients indifférents et les acheteurs très enthousiastes qui vous recommanderaient volontiers à d'autres.

3. Surveillance des médias sociaux

De nos jours, il est devenu nécessaire de suivre les sentiments sur les médias sociaux en relation avec votre marque.

Vous devez traiter les réactions des gens (j'aime et je n'aime pas), les commentaires, les partages, les repartages et les mentions de marque pour analyser les sentiments des clients et le ton de la voix.

Les outils d'écoute des médias sociaux comme Audiense et Meltwater vous permettent de surveiller les réactions sur différentes plateformes de médias sociaux en temps réel.

4. Avis sur l'application et le site web

Les avis sur les produits et les sites web comme celui ci-dessous offrent un moyen rapide de recueillir des données et des insights clients, pour des questions générales et spécifiques liées à vos produits ou services.

Vous pouvez collecter des avis de produits sur des sites comme G2, Capterra, Amazon, ou Tripadvisor.

De plus, essayez d'encourager les utilisateurs à laisser des commentaires dans vos applications ou sites web. Cela vous permettra de recueillir automatiquement les données dont vous avez besoin avec des outils de web scraping.

5. Support client

Les interactions du support client, comme les journaux de chat, les tickets d'assistance, les e-mails et les transcriptions, sont des sources d'information très précieuses.

Les données structurées et non structurées peuvent être traitées à l'aide de logiciels de support client pour regrouper les personnes en fonction des sentiments qu'elles expriment.

6. Données Voix du Client

Les programmes collectent des informations à partir de sondages, d'avis et de formulaires de feedback pour mesurer la fidélité des clients et obtenir des orientations pour les améliorations.

Les outils d'analyse des sentiments clients comme Monkeylearn et Userpilot utilisent le NLP ainsi qu'un ensemble d'autres algorithmes d'apprentissage automatique pour comprendre les données textuelles.

L'analyse du feedback client les aide à identifier et à regrouper les sentiments liés à votre produit ou votre marque dans un format utilisable.

Cas d'utilisation de l'analyse des sentiments des clients

Vous avez lu sur les différents types de modèles d'analyse des sentiments, leurs avantages et les sources à partir desquelles vous pouvez collecter des données clients.

Il est maintenant temps d'en apprendre davantage sur ses applications dans le monde réel. En général, l'analyse des sentiments des clients aide les entreprises à :

• créer de meilleurs produits et services
• améliorer le marketing et la communication
• améliorer le service client

Voici une explication détaillée de la façon dont les insights générés par les technologies d'analyse des sentiments peuvent vous être bénéfiques dans chacun de ces domaines.

#1 Créer de meilleurs produits et services

Tous les produits et services commencent par une idée simple.

Par exemple, Steve Jobs a fondé Apple pour changer la façon dont les gens voyaient les ordinateurs.

À une époque où les ordinateurs étaient trop grands et encombrants pour un usage personnel, il voulait les rendre assez petits pour être utilisés à la maison. Jobs savait que son idée mènerait au succès commercial.

On peut dire la même chose d'Airbnb.

Les deux marques ont donné aux acheteurs ce qu'ils recherchaient. En exploitant les besoins et les émotions des utilisateurs, ils ont assuré le succès de leur entreprise.

L'analyse des sentiments peut être employée à toutes les étapes du développement de produits, de l'idéation à la commercialisation. Vous pouvez l'effectuer sur les retours produits, les évaluations, les avis et les commentaires pour :

• Anticiper les tendances du secteur et repérer les marchés de niche
• Prioriser les mises à jour des produits en analysant les problèmes courants
• Faciliter les changements de prix et les lancements de produits
• Inciter les équipes de développement à corriger les bugs récurrents
• Découvrir les domaines d'amélioration, évaluer la performance des produits et augmenter les taux d'adoption

#2 Améliorer le marketing et la communication

Vous ne pouvez pas concevoir le produit parfait et attendre que les acheteurs viennent à vous. Vous devez les approcher avec des campagnes et des messages marketing hyper-personnalisés.

Pourtant, comment savez-vous qui ils sont ? Comment se sentent-ils ? Ou s'ils vont vous répondre ?

Une étude de marché approfondie vous permet de répondre à la première question. De plus, les enquêtes de satisfaction client vous donnent un aperçu de votre public cible.

Mais l'analyse des sentiments clients combinée au marketing vous permettra d'examiner les sentiments en réponse à vos campagnes marketing.

De plus, vous pouvez :

• Segmenter les clients sur la base de différents sentiments
• Utiliser l'analyse des émotions pour guider les campagnes directes
• Créer du contenu qui répond à des sentiments spécifiques des utilisateurs
• Se concentrer sur les domaines ou sujets qui suscitent des réactions positives
• Personnaliser le ton, le style et le langage pour différents canaux marketing (comme l'email, les réseaux sociaux, l'organique, le payant, etc.)

Cela vous permettra de créer une expérience client positive sur toutes les plateformes et de pousser les prospects dans l'entonnoir marketing. Vous n'avez pas besoin de vous limiter à vos propres acheteurs, regardez aussi ceux de vos concurrents.

Leurs faiblesses et leurs forces vous aideront à créer des campagnes marketing éclairées.

#3 Améliorer le service client

Saviez-vous qu'une bonne expérience de service client augmente les chances de rachat de 82% ?

C'est logique puisqu'un acheteur sera toujours attiré par une marque qui offre une expérience client positive. Même si un produit présente quelques défauts, un service à temps peut arranger les choses.

C'est essentiel si vous voulez prévenir les taux d'attrition et augmenter la rentabilité.

Cela dit, l'analyse des sentiments peut aider vos équipes de support client des manières suivantes :

• Repérer le ton et le langage que les gens trouvent rebutants lors de la communication avec le personnel de support
• Optimiser les formations d'équipe avec les insights de l'analyse
• Automatiser les tâches répétitives et réduire les longs temps de réponse
• Résoudre plus rapidement les tickets de support client, diminuer le retard
• Alerter les membres de l'équipe lorsque les clients sont en détresse
• Améliorer la performance, réduire le stress et augmenter la rétention des employés

Le support client est l'un des métiers les plus difficiles qui existe. Vous devez écouter des millions de clients quotidiennement sans perdre patience.

Il n'y a pas grand-chose que vous puissiez faire.

Néanmoins, l'analyse des sentiments peut vous aider à répondre plus efficacement aux requêtes des clients. Repérez les problèmes et les humeurs les plus courants et entraînez-vous à mieux les gérer.

De plus, vous pouvez surveiller les conversations en ligne en utilisant des équipes de service client spécialement formées pour gérer les réseaux sociaux.

Pour conclure

L'analyse du sentiment client a ses propres avantages et inconvénients. Bien qu'elle puisse aider à traiter une quantité importante de données, elle peut avoir du mal à gérer un langage complexe comme le sarcasme.

Une simple déclaration comme "Ce n'est pas si mal" peut être difficile à interpréter, car elle peut être positive ou négative selon le contexte.

Malgré cela, les outils d'analyse des sentiments peuvent être des agents puissants lorsqu'il s'agit de capturer les subtilités de l'expression des consommateurs. Vous pouvez activement utiliser les informations générées pour faire progresser vos aspirations commerciales.