Analyse des sentiments : améliorer la notoriété de la marque et augmenter les revenus

La semaine dernière, nous avons discuté de l'importance des avis en ligne et de leur impact sur le succès de votre commerce électronique. Nous avons mentionné que les critiques - en particulier sous forme écrite - donnent des informations précieuses sur les expériences et fournissent un contexte sur les opinions importantes. Mais le pouvoir du mot ne s'arrête pas là ! Nous aimerions maintenant aborder le côté plus complexe de la compréhension des mots de vos consommateurs : l'analyse des sentiments.

L'analyse des sentiments, ou « exploration d'opinions », comme certains l'appellent, utilise le traitement du langage naturel, l'analyse de texte et la linguistique computationnelle pour acquérir une connaissance approfondie de ce que vos consommateurs disent réellement. La structure du langage est déjà très compliquée, il ne fait donc aucun doute que l'analyse des sentiments l'est aussi.

Le but de cet article est de vous en présenter les principes de base afin que vous puissiez commencer à préparer votre entreprise pour les plans futurs. Selon une statistique de 2018, 59 % des professionnels de l'industrie dans le monde utilisent déjà ou souhaitent commencer à utiliser cette procédure structurée dans le cadre de leur stratégie marketing - vous voudrez peut-être également vous y pencher.

Adoption de l'IA dans la personnalisation du marketing

Comme vous pouvez le voir, un nombre important d'experts sont convaincus que l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur sont aujourd'hui essentiels à la croissance des entreprises. Il est dans votre intérêt de découvrir exactement comment vous pouvez utiliser les capacités de transformation de l'intelligence artificielle et de l'exploration de données pour développer votre entreprise.

Où recueillez-vous ce sentiment ?

Pratiquement n'importe où sur un espace numérique où le texte généré par l'utilisateur est diffusé publiquement. Les canaux de médias sociaux (Instagram, Facebook, YouTube, Twitter et LinkedIn) sont un excellent point de départ en raison de l'ampleur des conversations en cours entre les publics.

Mais ce ne sont pas les seuls endroits où vous pouvez obtenir des données mesurables. Vous devriez également analyser les forums en ligne et consulter des sites Web comme Reddit, Quora, Amazon Review, TripAdvisor ou Trustpilot. En plus de cela, vous pouvez également extraire des informations des conversations de chatbot sur votre site Web.

Enfin, vous pouvez également consulter l'engagement qui se produit sur votre propre blog, sur des blogs spécifiques à l'industrie et à l'entreprise, ou sur des journaux en ligne.

Pendant que vous réfléchissez à tout cela, n'oubliez pas vos concurrents. Comprendre les conversations qui ont lieu entre les consommateurs sur leurs plateformes fournira également des informations très précieuses sur votre propre public cible.

À quoi sert l'analyse des sentiments ?

Votre objectif principal est de vous concentrer sur votre public et d'écouter ce qu'il ressent. Une analyse des sentiments vous permet de faire exactement cela, car elle vous permet de reconnaître et de capter la véritable voix de vos consommateurs. Il s'agit d'un outil commercial clé qui vous permet de transformer des données non structurées en informations précieuses et tangibles.

Vous constaterez également que cela peut vous aider à prendre le contrôle de ces domaines cruciaux :

• Surveillez les médias sociaux afin d'observer la réputation de la marque et de maintenir la santé de la marque. Considérez l'analyse des sentiments comme votre propre détective personnel, écoutant et observant tous les canaux en ligne que votre marque ne peut pas toujours suivre.
• Identifier et tirer parti des tendances et des modèles émergents.
• Améliorer les produits en fonction des besoins des consommateurs.
• Analysez la satisfaction du produit en comprenant la motivation derrière les sentiments positifs, négatifs et neutres.
• Gérez les risques en identifiant une crise potentielle avant qu'elle ne se manifeste.
• Créez du contenu viral qui trouve un écho auprès de votre public grâce à une idéation de contenu guidée.
• Mesurez le retour sur investissement de votre campagne marketing avec une meilleure précision, puis utilisez ces informations pour améliorer les performances des futurs lancements, événements et campagnes.
• Trouvez des influenceurs de marque précieux qui peuvent stimuler la résonance positive.
• Améliorer le service client et les tactiques de support.
• Comprendre la voix de l'employé en temps réel en découvrant et en répondant aux préoccupations.
• Découvrez et utilisez les études de marché pour prendre des décisions commerciales efficaces.

L'analyse des sentiments est une technologie complexe à maîtriser, il y a donc inévitablement une grande majorité de résultats auxquels vous pouvez vous attendre. La façon dont vous finirez par appliquer cette pratique dépend du type d'industrie dans laquelle vous vous trouvez, de la taille de votre entreprise et de son public, et surtout de vos ressources de données disponibles. Lorsque vous faites les premiers pas dans l'analyse des sentiments, assurez-vous de commencer votre voyage avec quelques questions bien définies - mais restez ouvert à trouver de nombreuses réponses différentes, parfois inattendues.

Comment fonctionne l'analyse des sentiments ?

Selon MonkeyLearn, il existe quatre niveaux d'analyse des sentiments sur lesquels les outils et les systèmes se concentrent :

1. L'analyse fine des sentiments identifie le niveau de polarité dans le texte. Il étiquette les mots sur une échelle allant de très négatif à très positif, presque de la même manière qu'un classement par étoiles fonctionne sur une critique.

2. Une analyse du lexique aide à effectuer la détection des émotions en identifiant les mots qui expriment des sentiments spécifiques tels que le bonheur, l'excitation, la colère ou la frustration.

3. L'analyse des sentiments basée sur l'aspect décompose le texte en attributs ou composants afin de comprendre quelles caractéristiques spécifiques d'un produit sont discutées.

4. La reconnaissance d'intention examine le motif du texte dans un contexte donné.

Il existe deux approches principales pour ces quatre niveaux d'analyse des sentiments.

L'approche basée sur les règles

L'approche basée sur des règles est un système qui effectue une analyse des sentiments basée sur un ensemble de règles élaborées manuellement. Certaines des techniques de traitement du langage naturel suivies par une approche basée sur des règles incluent l'analyse syntaxique, le marquage de parties de parole, la tokenisation et la radicalisation.

Cependant, cette approche n'est bonne que pour les tâches au niveau de la phrase et l'analyse des requêtes. C'est une approche exhaustive qui nécessite une maintenance méticuleuse de la part d'experts et de linguistes qualifiés afin de montrer des résultats précis. Même dans ce cas, le système ne prend pas en compte les variations linguistiques complexes et les combinaisons de séquences.

L'approche automatique

Apprendre à une machine à analyser n'importe quelle langue est délicat. Pensez uniquement aux variations culturelles de l'anglais, avec toutes ses nuances grammaticales, ses dialectes et son argot. Les techniques d'apprentissage automatique supervisé telles que Naive Bayes, Support Vector Machine et Maximum Entropy sont les techniques les plus utiles pour la classification des sentiments (catégorisation du texte en catégories positives, négatives ou neutres, etc.).

Nous n'entrerons pas dans les détails de ces algorithmes ni de leur fonctionnement, car nous finirons par parler de quelque chose qui ressemble plus ou moins à ceci :

Et vous n'avez pas besoin de comprendre quoi que ce soit de tout cela – pas en ce moment du moins. Les outils, systèmes et logiciels d'analyse des sentiments utilisent l'intelligence artificielle pour prendre en charge ces formules, modèles et structures déconcertants.

La chose la plus importante que nous voulons que vous sachiez est que grâce aux progrès technologiques et à l'exploration de données continue, les algorithmes d'apprentissage automatique ont appris à s'adapter à la congruence et au modèle, et ainsi à extraire le sens du contexte. L'apprentissage en profondeur résout des problèmes de traitement du langage naturel encore plus difficiles et peut stimuler les fonctions cognitives supérieures du cerveau humain. C'est grâce à l'apprentissage en profondeur que l'analyse des sentiments devient très précise, car elle peut comprendre les modèles de langage et déterminer le ton, l'émotion, l'humour, le sarcasme et l'ironie.

Pourquoi l'analyse des sentiments est le moteur du succès du commerce électronique

Lorsque votre boutique en ligne se développe et que vos campagnes marketing sont florissantes, vous vous attendez à ce que l'engagement de vos plateformes sociales monte également en flèche ! Ou peut-être que la réputation de votre marque a fait face à un contretemps et que vous avez besoin de réponses rapidement.

Lorsque vous atteignez des centaines de milliers de consommateurs, qui va parcourir chaque brin de ce contenu et tirer pleinement parti de ses informations ? Seulement une machine ! C'est une tâche ardue et franchement, c'est trop fastidieux, chronophage et subjectif pour qu'un humain puisse s'en occuper. Vous avez besoin d'une analyse des sentiments pour traiter automatiquement et avec précision de grandes quantités de données en ligne provenant de nombreuses sources.

Plus important encore, l'analyse des sentiments peut vous aider à passer au crible des masses de données anciennes, inutiles ou non pertinentes pour trouver les nouvelles informations qui vous aideront à prendre des décisions commerciales et à prouver un bon retour sur investissement. Par exemple, en 2018, Nike a lancé une campagne impliquant une star américaine dont le public n'était pas très amoureux. En conséquence, leur sentiment net a chuté sur une période de 12 mois.

Ça a l'air plutôt mauvais, non ? Tort. En fait, Nike était vraiment intelligent. Ils voulaient atteindre un nouveau groupe démographique plus jeune et ont pris ce risque car cela signifiait créer une fidélité à la marque parmi les jeunes consommateurs. Ils savaient qu'il y aurait du bruit autour de leur décision, mais faisaient très attention à tenir compte des « voix silencieuses » des consommateurs nouveaux et curieux. En conséquence, cette campagne a vu Nike atteindre un bond des ventes globales de plus de 31 % !

Il existe une surcharge de preuves que l'analyse des sentiments a aidé les grands sites de commerce électronique à travers le monde à augmenter les conversions, en plus d'améliorer la notoriété et la réputation de la marque. Selon Aspectiva, les magasins de commerce électronique qui tirent parti de cette stratégie puissante peuvent voir jusqu'à 30 % d'augmentation des clics "ajouter au panier" et une augmentation significative du temps passé sur la page.

En utilisant les méthodologies complexes d'analyse des sentiments, vous pouvez obtenir les bonnes informations dont vous avez besoin pour :

• Accompagner les acheteurs dans leur phase de recherche de produits.
• Prioriser et rationaliser le support client pour améliorer l'expérience utilisateur et la satisfaction client.
• Améliorez le parcours client de la découverte à l'achat.
• Comprenez et suivez les tendances comportementales et surveillez l'intention d'achat des consommateurs via les entonnoirs de vente.
• Effectuez des ajustements de campagne et de vente en fonction de données en temps réel.
• Bénéficiez d'un avantage concurrentiel grâce à une intelligence économique précieuse et à une connaissance des concurrents.
• Repérez les tendances émergentes et découvrez de nouveaux marchés.
• Interagissez avec votre public par le biais de sujets pertinents susceptibles d'inciter les consommateurs à visiter votre site Web.
• Transformez les opinions du public en recommandations exploitables sur les pages de produits.
• S'adapter au développement de produits en fonction des besoins spécifiques des utilisateurs.

Ce que tu dois faire maintenant

Comme le dit John Naisbitt, auteur à succès du New York Times : « Nous sommes noyés dans l'information, mais nous sommes affamés de connaissances. Il est temps d'explorer vos données inexploitées et de transformer de nouvelles informations en connaissances qui conduiront votre entreprise à une croissance optimale.

Investissez dans une infrastructure informatique de pointe et une infrastructure d'analyse appropriée. Explorez la variété des principaux outils d'analyse des sentiments basés sur l'IA tels que MonkeyLearn, Aspectiva, SocialBakers et TalkWater. Essayez des démos gratuites et contactez leurs équipes d'assistance pour en savoir plus sur l'étendue de leurs offres. Et surtout, contactez-nous afin que nous puissions vous aider à démarrer votre voyage vers un succès explosif en marketing et en commerce électronique.