L'analyse des sentiments transforme des textes bruts et non structurés en informations claires sur votre marque. Dans les grandes lignes, vous allez collecter les données, les préparer, les classifier et les visualiser afin que vos équipes puissent agir rapidement en fonction du sentiment des clients et des raisons qui motivent ce ressenti. Cet article décrit le fonctionnement de ce processus pour vous permettre de mieux comprendre l'analyse des sentiments.​​ 

Quelles sont les étapes de l'analyse des sentiments ?​​ 

Le processus se déroule généralement en quatre phases principales : collecte des données, traitement des données, analyse des sentiments et consultation des données. Ensemble, ces phases transforment le social listening et le contenu des avis en décisions permettant d'améliorer les campagnes, le service client et les produits.​​ 

Collecte des données​​ 

Commencez par extraire du texte là où votre audience partage des opinions, comme les commentaires, les réponses et les messages privés sur les réseaux sociaux, les posts publics recueillis par le biais du social listening, les sites d'avis comme Google My Business et la transcription des sondages ou des services d'assistance. L'objectif est d'avoir une vision complète qui reflète le langage réel des clients. Si vous cherchez à obtenir des données clés spécifiques à chaque canal, consultez les analyses consacrées aux sentiments sur les réseaux sociaux ainsi que les guides pratiques pour Instagram, Facebook, Reddit et Twitter.​​ 

Traitement des données​​ 

Ensuite, épurez et standardisez le texte pour qu'il puisse être lu par les modèles. Généralement, ce travail inclut la suppression du « bruit » (spam, caractères spéciaux, liens), la tokenisation des mots et la normalisation des formats. Les techniques de traitement automatique du langage naturel (NLP), comme la reconnaissance d'entités nommées (NER) pour identifier les marques, les produits ou les lieux, et la recherche sémantique pour regrouper les idées similaires, améliorent la précision en préservant le contexte et en évitant les doublons. Si votre audience parle plusieurs langues, incluez l'analyse multilingue des sentiments afin de saisir la subtilité culturelle des commentaires.​​ 

Analyse des sentiments​​ 

Passons maintenant à la classification. Grâce à l'apprentissage automatique, le modèle attribue une polarité (positive, négative, neutre) à chaque document, sujet ou extrait. Pour un diagnostic plus approfondi, l'analyse des sentiments basée sur les aspects (ABSA) identifie les opinions liées à des caractéristiques spécifiques (p. ex., « rapidité de la livraison », « tarifs », « qualité du service client »). Les résultats sont résumés sous forme de score de sentiment afin que vous puissiez quantifier l'évolution de ces sentiments dans le temps et comparer les marques, les campagnes ou les lieux.​​ 

Visualisation des données​​ 

Enfin, transformez les résultats en synthèses exploitables pour faciliter la prise de décision. Les tableaux de bord d'analyse et de reporting des réseaux sociaux mettent en lumière le sentiment global, les courbes de tendance, la répartition par canal ou par lieu, les groupes de thématiques et les mots-clés ou hashtags associés. Reliez ces informations à vos indicateurs clés de performance (KPI) et aux mesures que vous suivez sur les réseaux sociaux afin d'identifier les points forts, les aspects à améliorer et la meilleure façon d'allouer les ressources.​​ 

Suivez ces étapes pour transformer de manière fiable les avis et les conversations en actions concrètes : qu'il s'agisse d'améliorer les flux de travail liés à l'expérience client, de donner la priorité aux correctifs produits ou d'optimiser vos contenus créatifs. Pour aller plus loin, découvrez comment intégrer ces données tout au long du parcours dans notre guide consacré à l'analyse des sentiments des clients, qui vous permettra d'améliorer l'expérience de votre clientèle.​​ 

Simplifiez votre flux de travail axé sur les sentiments​​ 

Vous comprenez désormais le fonctionnement, mais obtenir des résultats précis en temps réel ne devrait pas être compliqué pour autant. Sprout se charge des tâches les plus complexes en matière de NLP et de traitement des données. Accédez directement à des données qui vous permettront d'améliorer vos campagnes et votre expérience client.​​ 

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