Comment collecter des données pour l'analyse du sentiment des clients

Republié par Platon

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Comment collecter des données pour l'analyse du sentiment client
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L'analyse du sentiment des clients est le processus d'utilisation de l'apprentissage automatique (ML) pour découvrir l'intention et l'opinion des clients sur une marque à partir des commentaires des clients donnés dans les avis, les forums, les enquêtes, etc. L'analyse des sentiments des données sur l'expérience client donne aux entreprises un aperçu approfondi des motivations derrière les décisions d'achat, des modèles d'évolution du sentiment de marque en fonction de délais ou d'événements, et analyse des écarts de marché qui peut aider à l’amélioration des produits et des services.

Table des matières:

Qu’est-ce que l’analyse du sentiment des clients ?
Comment collectez-vous des données pour l’analyse du sentiment des clients ?
Comment les scores de sentiment sont dérivés des commentaires des clients
Conclusion

L'analyse des sentiments analyse finement les données des commentaires des clients pour identifier les émotions ou sentiments. En gros, ceux-ci sont positifs, négatifs ou neutres. Mais au sein de ces paramètres, un modèle d'analyse des sentiments piloté par des tâches de ML telles que le traitement du langage naturel (NLP) et l'analyse sémantique qui peut trouver les aspects sémantiques et syntaxiques des mots peut également aider à trouver différents types de sentiments négatifs.

Par exemple, cela peut aider à attribuer différents scores de sentiment en fonction de mots qui désignent différentes émotions négatives telles que l'anxiété, la déception, le regret, la colère, etc. Il en va de même pour les micro-sentiments positifs.

Une telle exploration fine des émotions, combinée à une analyse basée sur les aspects de l’expérience d’un client avec une marque, peut être d’une importance capitale. Par exemple, lorsque vous connaissez les sentiments basés sur des aspects tels que le prix, la commodité, la facilité d'achat, le service client, etc., vous obtenez des informations exploitables sur lesquelles vous pouvez compter pour prendre les bonnes décisions en matière de contrôle qualité et d'amélioration des produits.

Un élément très important pour obtenir des renseignements ciblés et perspicaces sur les sentiments de la marque consiste à disposer de données fiables sur les commentaires des clients. Voici cinq manières essentielles de collecter ces données.

1. Commentaires et vidéos sur les réseaux sociaux

L'écoute des médias sociaux est l'un des moyens par lesquels vous pouvez obtenir les commentaires actuels des clients sur votre marque, qui incluent à la fois votre produit et votre service. Un modèle d’analyse des sentiments capable de traiter et d’évaluer les commentaires sur les réseaux sociaux, ainsi que le contenu vidéo, constitue le pari idéal pour exploiter cette source de données.

Avec un tel outil, vous exploitez les données pour analyser le sentiment des clients, depuis les sites de médias sociaux contenant beaucoup de texte comme Twitter jusqu'aux sites vidéo comme TikTok ou Instagram. Cela vous donne un grand avantage, car toutes les plateformes de médias sociaux ne sont pas universelles en matière de choix du client.

Par exemple, alors que les clients utilisent principalement Twitter pour interagir directement avec une marque, les utilisateurs de Facebook sont connus pour laisser des remarques détaillées sur une entreprise à laquelle ils sont associés. Ce contraste frappant est dû à des facteurs tels que la nature de l’entreprise, l’âge, la situation géographique, l’utilisation du numérique, etc.

Les exemples ci-dessous montrent comment les clients laissent des commentaires sur les deux différents canaux de médias sociaux.

Comment collecter des données pour l'analyse du sentiment client

Un autre grand avantage de l’analyse des sentiments sur les réseaux sociaux est que vous pouvez également trouver des influenceurs sur les réseaux sociaux qui correspondent à vos attentes et peuvent constituer un ajout formidable à votre stratégie de marketing numérique. Les influenceurs coûtent la moitié de l’investissement nécessaire à l’embauche d’une agence de relations publiques ou au soutien d’une célébrité.

De plus, les gens font confiance aux avis sur les produits et aux recommandations des influenceurs auxquels ils peuvent s'adresser. rapporter. Cela est vrai que vous soyez un stagiaire à la recherche de conseils de coiffure professionnels ou un père de quatre enfants à la recherche des meilleures options de téléphones portables pour adolescents. C'est ainsi que la science des données et le ML aident à trouver le bon influenceur TikTok pour une entreprise.

2. Allez au-delà des enquêtes quantitatives comme NPS, CES ou CSAT

Les indicateurs de commentaires des clients tels que le score net du promoteur (NPS), le score d'effort client (CES) ou les notes par étoiles peuvent vous indiquer en un coup d'œil si les gens sont satisfaits ou non de votre entreprise. Mais cela ne vous donne pas vraiment d’informations commerciales réelles.

Comment collecter des données pour l'analyse du sentiment client

Pour obtenir de véritables informations sur le sentiment des clients, vous devez aller au-delà des mesures quantitatives. Et pour cela, vous devez analyser les commentaires et les réponses ouvertes aux enquêtes qui n’ont pas de réponse fixe. Cela permet aux clients d'écrire des commentaires fluides, ce qui peut vous donner un aperçu de aspects de votre entreprise dont vous n'aviez même pas conscience.

Comment collecter des données pour l'analyse du sentiment client

Dans l’exemple ci-dessus, nous pouvons voir que les clients ont attribué une note d’une étoile à l’entreprise. Mais à la lecture des commentaires, on se rend compte que les raisons derrière ces sentiments négatifs sont totalement différentes.

Alors qu’un client n’est pas satisfait du service client en ligne de l’entreprise, l’autre mentionne que même s’il est un client de longue date, la baisse de la qualité et les nouveaux prix sont la raison pour laquelle il n’achètera peut-être plus chez lui.

Il s'agit d'informations exploitables, grâce auxquelles une entreprise sait exactement où des améliorations doivent être apportées afin de maintenir la satisfaction et la fidélité de ses clients. Aller au-delà des simples mesures numériques peut vous fournir ces informations.

3. Analyser les avis des forums clients et des sites Web

Un autre excellent moyen d'obtenir des données diversifiées sur les commentaires des clients consiste à passer au crible les sites Web d'évaluation de produits comme GoogleMyBusiness et les forums tels que Reddit. Il est important de noter que l’obtention d’informations à partir de différentes sources de données peut vous donner de meilleures informations en raison du type d’audience que les différentes plateformes invitent.

Par exemple, Reddit est surtout utilisé par des clients plus passionnés par un sujet ou un produit car le forum leur permet d’avoir des discussions verbeuses. Tandis que les avis Amazon ou Google sont principalement utilisés par des clients occasionnels qui souhaitent laisser un avis soit à la demande de l'entreprise, soit en raison de l'expérience, bonne ou mauvaise, qu'ils ont pu vivre.

Ces Informations techniques basées sur le ML tirés des critiques sur Disney World en Floride dérivées des commentaires des clients sur Reddit et Google illustrent davantage ce point.

4. Données Voix du client (VoC) provenant de sources non traditionnelles

Sources non traditionnelles de données de commentaires des clients telles que historiques de chatbots, les e-mails des clients, les transcriptions du support client, etc. sont d'excellentes sources pour obtenir des informations sur l'expérience client. Un avantage de ces sources est que toutes ces données sont déjà disponibles dans vos outils de gestion de la relation client (CRM).

Lorsque vous serez en mesure de collecter et d’analyser ces données, vous serez en mesure de découvrir de nombreux problèmes sous-jacents que même des enquêtes auprès des clients ou une écoute des médias sociaux bien planifiées ne pourront peut-être pas mettre en évidence.

5. Analyser les actualités et les podcasts

Les données d'actualité composées d'articles, ainsi que de vidéos d'actualité et de podcasts, peuvent vous donner des informations granulaires sur les performances et la perception de la marque. Les retours du marché provenant de sources d'information peuvent aider une entreprise dans des activités de relations publiques (RP) efficaces pour la gestion de la réputation de la marque.

Comment collecter des données pour l'analyse du sentiment client

Cela peut également aider à l'analyse des concurrents basée sur les tendances du secteur qu'un modèle d'analyse des sentiments peut extraire des données d'expérience de marque dans des articles d'actualité ou des vidéos et les aider à comprendre le comportement des consommateurs.

Pour illustrer comment les sentiments sont extraits et les scores sont calculés, prenons les sources d'information comme source vitale de commentaires des clients et voyons comment un modèle ML analysera ces données.

1. Rassembler les données

Afin d’obtenir les résultats les plus précis, nous devons utiliser toutes les sources d’information disponibles publiquement. Cela inclut les actualités des chaînes de télévision, les magazines en ligne et autres publications, les émissions de radio, les podcasts, les vidéos, etc.

Cela peut être fait de deux manières. Soit nous téléchargeons les données directement via les API d'actualités en direct comme l'API Google News, API des titres ESPN, API de nouvelles de la BBC, et d'autres comme eux. Ou bien, nous les téléchargeons manuellement sur le modèle ML que nous utilisons en téléchargeant les commentaires et les articles dans un fichier .csv.

2. Traitement des données avec des tâches ML

Le modèle traite désormais les données et identifie les différents formats – texte, vidéo ou audio. Dans le cas du texte, le processus est assez simple. Le modèle extrait tout le texte, y compris émoticônes et des hashtags. Dans le cas des podcasts, des émissions de radio et des vidéos, il faudra une transcription audio via un logiciel de synthèse vocale. Ces données sont également ensuite envoyées au pipeline d'analyse de texte.

Une fois en cours, le traitement du langage naturel (NLP), la reconnaissance d'entités nommées (NER), la classification sémantique, etc. garantissent que les aspects, thèmes et sujets clés des données sont extraits et regroupés afin qu'ils puissent être analysés pour déterminer les sentiments.

3. Analyser les sentiments

Maintenant que le texte a été séparé, chaque thème, aspect et entité est analysé pour le sentiment et le score de sentiment est calculé. Cela peut être fait selon l’une des trois approches suivantes : méthode de comptage de mots, méthode de longueur de phrase et rapport de mots positifs et négatifs.

Prenons cette phrase comme exemple. « Les spectateurs du stade ont remarqué que les sièges étaient bons. Cependant, les billets semblaient trop chers, étant donné qu'il n'y avait pas d'abonnements saisonniers disponibles, et beaucoup ont même rencontré un personnel désagréable au guichet, selon le Daily Herald.

Supposons qu'après tokenization, la normalisation du texte (élimination des données non textuelles), la recherche de mots (trouver la racine du mot) et la suppression des mots vides (suppression des mots redondants), nous obtenons les scores suivants pour les sentiments négatifs et positifs.

Positif – Bon – 1(+ 0.07)

Négatif – Coûteux (- 0.5), grossier (- 0.7) – 2

Calculons maintenant les scores de sentiment en utilisant les trois méthodes susmentionnées.

Méthode de comptage de mots

Il s’agit de la manière la plus simple de calculer le score de sentiment. Dans cette méthode, nous réduisons les occurrences négatives des occurrences positives (1 – 2 = -1)

Ainsi, le score de sentiment de l’exemple ci-dessus est de -1.

Méthode de la longueur de phrase

Le nombre de mots positifs est soustrait du nombre de mots négatifs. Le résultat est ensuite divisé par le nombre total de mots du texte. Étant donné que le score ainsi obtenu peut être très petit et comporter de nombreuses décimales, il est souvent multiplié par un seul chiffre. Ceci est fait pour que les scores soient plus grands et donc plus faciles à comprendre et à comparer. Dans le cas de notre exemple, le score sera.

1-2/42 = -0.0238095

Rapport de nombre de mots négatifs-positifs

Le nombre total de mots positifs est divisé par le nombre total de mots négatifs. Le résultat est ensuite ajouté par 1. Ceci est plus équilibré que les autres approches, notamment dans le cas de grandes quantités de données.

1/ 2+1 = 0.33333

4. Visualisation des informations

Une fois les données analysées pour déterminer le sentiment, les informations sont présentées sur un tableau de bord de visualisation afin que vous puissiez comprendre les renseignements qui ont été recueillis à partir de toutes les données. Vous pouvez voir des analyses de sentiments basées sur une chronologie, ainsi que celles basées sur des événements tels que les lancements de produits, les fluctuations boursières, les communiqués de presse, les déclarations de l'entreprise, les nouveaux prix, etc.

Ces informations basées sur les aspects peuvent être d'une valeur incroyable pour vous lorsque vous planifiez vos stratégies de marketing et de croissance.

L’IA et la science des données revêtent une immense importance pour les activités de marketing, en particulier à une époque d’innovation constante et de dynamique de marché changeante. L'analyse du sentiment des clients basée sur les données de commentaires des clients qui ont été directement exploitées à partir d'eux peut vous donner tout l'effet de levier dont vous avez besoin pour vous assurer que vous disposez d'une stratégie marketing durable pour une croissance continue.

Martin Ostrovski est le fondateur et PDG de Repustate. Il est passionné par l'IA, le ML et la PNL. Il définit la stratégie, la feuille de route et la définition des fonctionnalités pour les solutions Global Text Analytics API, Sentiment Analysis, Deep Search et Named Entity Recognition de Repustate.