Analyse des sentiments

L'analyse des sentiments comprend les méthodes, techniques et procédés utilisés pour obtenir des informations sur la perception d'un produit, d'un service ou d'une marque par un consommateur.

Les outils d'analyse des sentiments font appel à des algorithmes d'apprentissage automatique afin de recueillir des données sur l'attitude des consommateurs et d'évaluer leur état affectif. En marketing, la plupart des entreprises accèdent à ce genre d'informations via leur service client ou la surveillance des médias sociaux. 

À l'ère du numérique, les internautes ont la possibilité de formuler rapidement des opinions et de partager leur avis sur une multitude de canaux. En sachant ce que les consommateurs pensent de leurs produits et services, les entreprises sont plus à même d'améliorer leurs sentiments.

Les utilisations de l'analyse des sentiments

Un sentiment renferme une émotion, un ressenti ou une opinion.

Sur les réseaux sociaux, il transparait dans le ton et le vocabulaire employés pour parler d'une marque.

L'analyse des sentiments est utile dans le cadre de la surveillance des médias sociaux, car elle donne une idée de l'opinion que les gens ont de votre marque. Les outils dédiés aux médias sociaux comme Sprout Social simplifient le processus d'analyse des sentiments en étudiant le contexte positif ou négatif qui entoure les mentions d'une marque.

Grâce à un outil d'analyse des sentiments, les entreprises peuvent tirer des informations utiles des données issues des médias sociaux. De nombreux outils de listening social permettent en outre de filtrer les mentions par sentiment, afin que les marques puissent se concentrer sur les problèmes à traiter au plus vite. L'analyse des sentiments est ainsi cruciale pour les entreprises qui souhaitent :

Les défis de l'analyse des sentiments

Bien qu'il s'agisse d'un concept passionnant pour l'ère du numérique, l'analyse des sentiments n'est pas sans défauts. Elle a recours aux techniques de l'apprentissage automatique, par le biais desquelles les bots fonctionnant grâce à une intelligence artificielle analysent de grandes quantités de données qui serviront de point de comparaison pour les futurs ensembles de données. Cela signifie que, chaque fois que votre bot reçoit une nouvelle mention dont il doit analyser le sentiment, il se référera aux informations qu'il possède déjà pour analyser le message. 

Malheureusement, même si les techniciens sont parvenus à doter les machines d'une compréhension élémentaire du langage humain, celles-ci ont encore du mal à maîtriser les concepts tels que l'argot, le sarcasme ou le scepticisme.

Ainsi, quelqu'un qui écrit sur Facebook « Génial ! Le produit est arrivé cassé ! », exprime clairement son mécontentement. Pourtant, il y a des chances que le bot ait catégorisé le terme « génial » comme positif, ce qui diminuera la précision de votre stratégie d'analyse des sentiments. Les émotions humaines sont complexes, et les experts cherchent encore activement à améliorer l'efficacité de l'analyse des sentiments.

Les avantages de l'analyse des sentiments

Bien qu'il reste encore quelques problèmes à résoudre avant que l'analyse des sentiments ne soit perfectionnée, ses avantages potentiels sont énormes. Les entreprises rassemblent des données sur les tendances en matière de sentiments afin de mieux comprendre comment évolue la réputation de leur marque au fil du temps. Par ailleurs, cette analyse offre également des informations utiles sur le ressenti des clients, ce qui permet aux entreprises de prendre des décisions proactives au sujet de leur avenir.

Utilisée à bon escient, l'analyse des sentiments :