L'analyse des sentiments, un outil puissant pour le service client de détail
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L'analyse des sentiments, un outil puissant pour le service client de détail

Aujourd'hui, il est de plus en plus important d'utiliser l'analyse des sentiments pour mieux comprendre les besoins de ses clients, pour améliorer la réputation de la marque.
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Les utilisateurs se fient de plus en plus aux avis et opinions en ligne pour leurs choix : shopping, restaurants, hôtels et lieux de vacances. Chaque aspect de notre vie est soumis à l’évaluation d’autres consommateurs.

Si cela s’avère être un excellent moyen d’éviter les expériences désagréables d’une part, c’est aussi une arme à double tranchant pour les entreprises, les marques et les professionnels.

C’est pourquoi il devient important de savoir analyser et utiliser les données qui nous viennent de ce type d’avis et de « traces » laissées sur le web, à travers l’ analyse dite des sentiments .

Qu’est-ce que l’analyse des sentiments

La définition la plus simple de l’analyse des sentiments en italien est l’analyse des sentiments. Il s’agit essentiellement d’un domaine du traitement automatique du langage naturel, dont le but est d’analyser un texte , dans le but de comprendre et de classer les informations qu’il contient.

Appelée aussi Opinion Mining, l’analyse des sentiments permet d’obtenir de nombreuses informations sur les opinions et les expériences des clients et des consommateurs d’une marque donnée.

Par analyse textuelle des échanges d’avis, commentaires et avis des utilisateurs et leurs interactions sur les réseaux sociaux, grâce à des algorithmes de machine learning, il devient possible d’ouvrir une fenêtre éclairante sur la notoriété d’une entreprise et sur le parcours client de son client moyen, appelé dans ce cas Opinionholder.

L’importance stratégique de l’analyse des sentiments

La première grande application pratique de l’analyse des sentiments a commencé avec le concept du Web 2.0 : au fil du temps , les internautes sont passés de simples consommateurs à des créateurs de contenu qui communiquent, évaluent et discutent des services qu’ils reçoivent.

Initialement, les premières approches d’opinion mining visaient à sélectionner et diviser les orientations des opinions exprimées, en les évaluant comme positives, négatives ou neutres. Avec l’avancée des systèmes, l’utilisation de l’IA et la spécialisation des algorithmes d’analyse, la recherche s’est progressivement généralisée, approfondissant les motivations d’un sentiment donné .

Le client est mécontent, mais pourquoi ? Dans quelle partie du processus d’achat quelque chose s’est mal passé? Comprendre les besoins et les opinions de votre zone de chalandise, c’est trouver une solution au problème.

  • Les avantages de l’analyse des sentiments

Contrairement à un processus complexe tel qu’une étude de marché sur un produit, l’analyse des sentiments vous permet de mieux connaître votre cible de consommateurs en peu de temps et d’acquérir des changements d’opinion avec une fréquence beaucoup plus grande.

Comprendre la réception d’un nouveau produit, vérifier la qualité de son service client, se tenir au courant des commentaires et avis afin d’intervenir pour améliorer la réputation de la marque , si nécessaire. Tout cela est possible grâce au suivi effectué par l’analyse des sentiments.

Un autre aspect de l’opinion mining à ne pas sous-estimer est son évolutivité : les réseaux sociaux sont une source d’informations inestimable, mais vérifier toutes les données, sans le bon outil, s’avère être un processus impossible à gérer. Avec l’analyse des sentiments, en revanche, tout se fait directement , en temps réel et efficacement.

  • Utiliser les données obtenues

Mais comment utiliser au mieux cet outil, comment canaliser toutes les informations acquises afin d’en tirer une réelle utilité ?

Le suivi du sentiment de vos clients dans le temps, vous permet de segmenter leurs habitudes et de vérifier leur parcours client au sein d’un processus d’achat par exemple. Comprendre quels clients sont mécontents, et la raison de leur expérience négative, est une source indispensable d’amélioration du service client, voire de la gestion marketing de la marque, en termes de contenus, de coûts ou de produits eux-mêmes.

Choisir de profiter de l’analyse des sentiments permet également de gérer les situations d'”urgence communicative” avec un timing et la bonne stratégie. Détecter le consentement ou la dissidence des clients, en comprendre les raisons, devient un outil précieux de gestion de la réputation de la marque.

Service client détail et analyse des sentiments appliquée

Il est donc important de comprendre comment appliquer concrètement cette méthode d’analyse des informations relatives aux clients.

En quoi est-il utile, par exemple dans un domaine comme le retail , de disposer d’un outil de gestion de l’analyse des sentiments ? Pourquoi le retail a-t-il besoin d’analyser les données collectées ?

  • Perception de la marque et satisfaction client

Aujourd’hui, les médias sociaux et le Web diffusent des opinions et des réactions comme une traînée de poudre en peu de temps, créant ou détruisant la fortune d’un produit ou d’une marque en un clin d’œil. La rapidité de réaction est donc nécessaire à l’ère numérique.

En appliquant l’analyse des sentiments avec des algorithmes efficaces, en utilisant l’IA et l’apprentissage automatique, les temps de réponse (une réponse conçue ad hoc en fonction de la situation) deviennent rapides et efficaces . Par exemple, pensons à un message de remerciement avec une remise gratuite faite par l’entreprise à un utilisateur qui, après un achat, commente positivement son expérience : cela entraîne une augmentation exponentielle de la perception et de la réputation de la marque.
Il en est de même en cas d’expérience négative du consommateur . L’analyse des sentiments permettra de réagir de manière à endiguer la situation et, espérons-le, de la transformer d’un sentiment négatif en un sentiment positif grâce à des actions visant la satisfaction du client .

XCALLY et outils d'analyse des sentiments

La complexité du langage humain n’est pas toujours facile à interpréter. C’est pourquoi des outils spécifiques sont nécessaires pour analyser et «former» des algorithmes afin de mieux comprendre le sentiment d’un client.

XCALLY , grâce aux outils Transcript et Sentiment Analysis inclus dans la section Call Recordings du logiciel, vous permet de maîtriser la qualité de votre centre de contact, et d’analyser en profondeur les données collectées grâce à l’Intelligence Artificielle.

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