Le succès d’une entreprise dépend de sa capacité à maintenir ses clients satisfaits, car cela entraîne une plus forte fidélisation. Comment, cependant, savoir exactement si nos clients ont été satisfaits ? Dans cet article, nous allons explorer ce qu’est l’analyse de sentiment et comment elle peut nous aider à mieux repérer les aspects négatifs de chaque parcours client.
Définition de l’analyse de sentiment
L’analyse de sentiment est une méthode permettant de déterminer l’état émotionnel d’un texte. L’analyse des sentiments fait partie du traitement du langage naturel (Natural Language Processing, NLP). Le ton général positif, négatif ou neutre d’un texte est représenté par le score de sentiment du texte.
Les différentes méthodes pour mesurer le sentiment d’un texte
La mesure du sentiment peut se faire de plusieurs façons, certaines étant basées sur le lexique, d’autres sur l’apprentissage automatique (Machine Learning) et d’autres encore sur des approches hybrides.
Méthode basée sur le lexique
Les approches basées sur le lexique utilisent un dictionnaire préconstruit de mots et d’émotions liées à ces mots. Ces techniques sont utilisées pour évaluer le sentiment d’un texte.
Méthode de Machine Learning
Les méthodes basées sur le concept du Machine Learning nécessitent la mise en place d’un modèle. Vous pouvez utiliser un ensemble de données contenant du texte qualifié d’une manière ou d’une autre, comme des critiques de films.
La méthode hybride
Les techniques basées sur les lexiques et celles basées sur le Machine Learning ont chacune leurs avantages distincts ; les approches hybrides combinent ces avantages.
À ce jour, de nombreuses entreprises utilisent le Net Promoter Score (NPS) pour évaluer la satisfaction des clients et les données de feedback. De nouvelles techniques et mesures apparaissent pour fournir des résultats plus précis. Le Net Sentiment Score (NSS) est une nouvelle mesure qui évalue la satisfaction des consommateurs à l’aide de données sociales et d’enquêtes.
Comment calculer le Net Sentiment Score ?
Le Net Sentiment est un indicateur de satisfaction client global qui est essentiel dans la recherche d’une voix authentique et complète du client. Le Net Sentiment Score est déterminé en collectant le feedback textuel des clients finaux.
Chaque point de données reçoit un score de 1, 0 ou -1 selon sa valeur, bonne (1) ou mauvaise (-1). Ensuite, un score est réalisé en soustrayant le pourcentage de commentaires négatifs du pourcentage de commentaires positifs. Le résultat du Net Sentiment Score est donc exprimé par un chiffre allant de -100 à 100, comme le NPS.
Net Sentiment Score = %Conversation positive – %Conversation négative
La relation entre l’analyse des sentiments et les données de feedback
L’analyse de sentiments et les données de feedback sont deux concepts intimement liés qui sont utilisés ensemble pour mieux comprendre les points de vue et les sentiments des clients finaux.
En combinaison l’une avec l’autre, l’analyse des sentiments et les données de feedback donneront une compréhension approfondie des perspectives et des sentiments des clients finaux. Alors que les scores de sentiment peuvent être utilisés pour avoir une idée rapide du sentiment général du feedback, ces données peuvent être utilisées pour mieux comprendre les facteurs exacts qui contribuent à une émotion donnée.
Par exemple, si certains répondants attribuent un score de sentiment négatif, les données de feedback peuvent être évaluées pour déterminer les causes particulières de ce mauvais sentiment, comme un service client insatisfaisant ou un produit défectueux.
La centralisation de vos données de feedback vous aide à obtenir une analyse de sentiments plus précise
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Feedier vous permet de centraliser toutes vos données de feedback provenant de n’importe quelle source ou plateforme via un seul tableau de bord clair et facile à comprendre. Il fournit également une analyse détaillée, notamment un score de sentiment, des rapports d’évaluation comparative, des corrélations et des rapports en temps réel.
Pour résumer
Les scores de sentiment et les données de feedback sont des concepts étroitement liés les uns aux autres. Ils sont souvent utilisés ensemble pour mieux comprendre les opinions et les sentiments des clients finaux. Les scores de sentiment fournissent un résumé concis du sentiment général. D’autre part, les données de feedback offrent un aperçu spécifique des facteurs qui ont conduit à un certain sentiment. Feedier estime que cette combinaison permet aux entreprises de découvrir des domaines à développer et de faire des choix sur la base des données.
