Comment l'analyse du sentiment client peut aider les marques à comprendre leurs acheteurs

La communication humaine implique une multitude d'émotions, d'idées, d'opinions et de sentiments.

Que vous écriviez un commentaire sur une publication LinkedIn ou un message texte à vos amis, vos mots transmettent vos opinions et attitudes sur un certain nombre de sujets.

Imaginez que vous utilisez un programme informatique pour survoler les textes entre vous et vos amis. Au lieu de lire chacun d'eux pour savoir ce qu'ils veulent vous dire, cela vous donnerait un bref résumé :

Il s'agit d'un exemple simplifié de la manière dont les marques peuvent appliquer l'analyse des sentiments pour les aider à débloquer le sentiment quantifiable et mesurable des clients à grande échelle. Essentiellement , l'analyse des sentiments peut être appliquée à un large éventail d'applications pratiques , de la compréhension du chat de groupe de vos amis à l'évaluation du sentiment du public envers une marque ou un produit.

Souvent, l'évaluation du sentiment public se fait en examinant les mentions sur les réseaux sociaux. Cependant, nous entrons dans un monde dans lequel le sentiment peut être exprimé sur le site Web d'une marque - où les consommateurs passent de plus en plus leur temps à faire des achats.

De même, l'analyse du sentiment client est désormais une pratique courante pour les marques. Avec les bonnes solutions de marketing de commerce électronique, les marques peuvent transformer les avis écrits des clients - parfois de longs paragraphes - en sentiment mesurable des consommateurs grâce à l'analyse des sentiments.

Qu'est-ce que l'analyse des sentiments ?

L'analyse des sentiments s'inscrit dans le processus plus large d'exploration d'opinion. L'exploration d'opinion utilise une combinaison de techniques de traitement et d'analyse de données pour effectuer le traitement du langage naturel (TAL). La PNL exécute des programmes informatiques qui utilisent l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) pour aider à interpréter le langage écrit comme langage parlé .

En fin de compte, l'exploration d'opinions identifie une gamme d'opinions sur divers sujets dans des pools de textes donnés. Ces opinions sont notées sur une échelle allant du positif au négatif à l'aide de l'analyse des sentiments , ce qui se traduit par des rapports de données sur les consommateurs qui décomposent le sentiment des clients à un niveau plus granulaire - rapidement. L'application de ce processus aux avis des clients peut permettre aux entreprises de déterminer plus facilement les tendances d'attitude et d'humeur concernant un certain nombre de sujets liés à leur entreprise .

Analyse des sentiments et avis clients

Leur efficacité dans l'extraction des tendances de sentiment à partir d'énormes quantités de texte, l'exploration d'opinions et l'analyse des sentiments crée l'opportunité unique d'analyser les avis des clients à grande échelle .

Contrairement aux enquêtes, qui ont tendance à influencer les réponses avec des questions ciblées et potentiellement biaisées, les avis fournissent aux entreprises une source centralisée de réactions organiques qui reflètent authentiquement les opinions des clients. Les réponses ouvertes et les zones de texte permettent aux acheteurs de décrire les choses avec leurs propres mots , ce qui leur permet de soulever des problèmes inattendus que les marques n'ont peut-être pas pris en compte.

Par exemple, un détaillant de produits de beauté qui utilise l'exploration d'opinions pour analyser ses critiques pourrait rapidement apprendre que son fard à paupières le plus vendu a une tendance à un sentiment négatif autour du sujet du parfum. Ils pourraient également creuser davantage pour découvrir le problème spécifique, comme un parfum «trop fort» ou «trop sucré».

À l'aide de données dérivées de l'exploration d'opinions et de l'analyse des sentiments , les détaillants peuvent facilement découvrir ce que leurs clients aiment ou n'aiment pas à propos de leurs produits et de leur expérience d'achat globale, même s'ils reçoivent plusieurs milliers d'avis chaque mois.

Fonctionnement de l'extraction d'opinions et de l'analyse des sentiments

L'analyse des sentiments et les avis des clients forment une paire si naturelle, ce qui signifie que le sentiment des clients peut être facilement dérivé des avis des clients. Et puisque l'impact du sentiment des clients est un indicateur fort de la satisfaction des clients et de la croissance de la marque , ce n'était qu'une question de temps avant que l'équipe Data Science de Yotpo n'étudie les tendances de consommation dans les avis en ligne des acheteurs.

L'équipe a utilisé la PNL pour extraire des sujets des critiques, qui ont tiré parti de la technologie d'apprentissage en profondeur - une sous-catégorie de l'apprentissage automatique et de l'IA - pour former son propre modèle d'analyse des sentiments sur les opinions exprimées. Vous pouvez jeter un œil aux découvertes plus spécifiques qu'ils ont découvertes dans l' industrie de la mode ici.

De plus, notre équipe Data Science a identifié 1 million de sujets et 75 millions d'opinions connexes dans notre seule base de données d'examen.

Le simple fait de définir une « opinion » nécessitait plusieurs itérations.

L'équipe Data Science de Yotpo a également formé la technologie sur plus de 30 millions d'avis pour se concentrer sur sa capacité à identifier avec précision les opinions et les sujets et à les regrouper par similarité de sens. Par exemple, les mots « expédition », « expédition » et « livraison » formeraient un seul sujet. Cela permet de recueillir plus d'opinions et d'échantillons plus significatifs sur le plan statistique par sujet.

L'équipe a ensuite utilisé des processus d'analyse des sentiments pour noter chaque sujet et opinion sur une échelle de -100 (le plus négatif) à +100 (le plus positif).

L'analyse des sentiments est conçue pour distinguer les sentiments contradictoires sur différents sujets au sein d'un même avis. Par exemple : "Excellent produit, mais expédition lente."

Grâce à des règles minutieusement élaborées intégrées dans la programmation, il peut également trier des styles d'écriture humains complexes et contradictoires, notamment le sarcasme.

Par exemple, il peut indiquer que cette phrase exprime un sentiment négatif :

Et que celui-ci est de ton positif :

Extraction de sujets et de sentiments à partir d'avis

Mis à part les données et l'apprentissage en profondeur, les résultats impressionnants de l'équipe étaient la vitesse et la précision (92 %) avec lesquelles leurs algorithmes pouvaient identifier les tendances de sentiment extraites des avis des clients.

Comme tout propriétaire d'entreprise occupé le sait, il y a environ un million de choses à faire avant même de pouvoir rêver de passer au crible les avis des clients. Les préoccupations concernant l'exécution, le personnel, le développement de produits, les fournisseurs, le budget, etc., font qu'il est presque impossible de trouver le temps.

Après s'être rendue dans notre équipe Data Science pour évaluer le modèle qu'elle avait construit, l'équipe a réalisé qu'elle devait évaluer la précision de notre modèle. Pour ce faire, l'équipe a demandé à notre équipe de services professionnels (modération manuelle) de prendre un groupe d'avis et de commencer à extraire manuellement les opinions et les sujets.

Cependant, lorsque l'équipe Data Science a donné son script de programmation à notre équipe de services professionnels, il n'a fallu que quelques heures pour exécuter une analyse des sentiments sur tous les avis.

En fin de compte, l'équipe Yotpo Data Science a identifié l'impact positif de la PNL et de l'extraction d'opinions sur la quantification du sentiment des clients en analysant le texte écrit dans les avis. Voyons maintenant comment le sentiment des clients à l'égard des produits et des avis d'une marque dans son ensemble influence le sentiment d'une marque.

Comment le sentiment des clients impacte le sentiment de la marque

Ce n'est un secret pour personne que les clients se tournent vers les avis pour prendre des décisions concernant l'achat de produits. Qu'ils filtrent les avis pour trouver plus d'informations sur l'ajustement, la qualité, la taille, l'expédition, etc., les acheteurs habilités à explorer et à en savoir plus sur les produits via les avis ont un taux de conversion plus élevé - près de 53 % plus élevé .

En allant un peu plus loin, le même concept peut être appliqué pour tirer parti des avis pour comprendre le sentiment de la marque. Avec l'aide de l'analyse du sentiment client, les entreprises peuvent améliorer le sentiment de marque grâce aux stratégies suivantes :

• Présentez le sentiment positif des avis existants sur votre page d'accueil via un widget d'avis sur site et utilisez du contenu visuel généré par l'utilisateur (VUGC) pour renforcer la confiance entre les nouveaux clients et votre marque.
• Répondre aux avis négatifs , quelle que soit leur note, montre que vous vous souciez de l'expérience de vos clients, ce qui améliore le lien émotionnel entre votre marque et vos clients précédents.
• L'extraction d'informations exploitables à partir des avis et la mise en œuvre des modifications trouvées dans les informations sur les clients démontrent la croissance opérationnelle et commerciale de votre marque, contribuant ainsi à renforcer le sentiment de marque. Par exemple, les marques peuvent analyser les avis concernant l'ajustement et la taille, et améliorer leurs descriptions de produits ou fournir des tableaux de tailles plus détaillés.

Le sentiment aide les marques à mieux comprendre leurs clients

Les avis clients sont directement liés à votre catalogue de produits. Ils incluent souvent des commentaires précieux sur le service client et proviennent de clients vérifiés qui ont une expérience directe avec votre marque. En d'autres termes, ils sont l'endroit idéal pour rechercher une vaste gamme de réactions et de sentiments initiés par les clients à propos de vos produits et de votre entreprise dans son ensemble.

Mais sans les outils pour les analyser à grande échelle, il est facile de passer à côté de commentaires importants de vos clients. Bien que s'appuyer sur le nombre d'étoiles puisse sembler une solution rapide pour analyser des monticules d'avis, cela ne vous donnera pas une image complète.

Les critiques ne sont pas en noir et blanc. Un avis cinq étoiles peut contenir des demandes importantes d'amélioration du délai de livraison, tandis qu'un avis une étoile peut être considéré par erreur comme "négatif", mais peut contenir de nombreux détails utiles qui peuvent inciter les clients à acheter.

L'expérience d'un client est rarement entièrement positive ou entièrement négative. Ainsi, alors que les notes par étoiles vous donnent une idée de la satisfaction client en un coup d'œil, les marques seraient négligentes de ne pas creuser plus profondément à l'aide de l'analyse des sentiments des clients.