Le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine de la linguistique, de l’informatique et de l’intelligence artificielle qui s’intéresse à la manière dont les ordinateurs interagissent avec le langage humain.
En utilisant le traitement du langage naturel, vous pouvez extraire et catégoriser des informations significatives à partir de n’importe quelle entrée de texte, et identifier des entités et des sujets, respectivement.
Détection d’entités
Le terme « détection d’entités » est utilisé pour décrire la méthode utilisée pour reconnaître les noms propres dans un texte dans le but de les affecter à des classes prédéterminées. Cela permet d’identifier des éléments tels que le lieu, l’heure, les noms, l’entreprise et tout ce qui a été mentionné dans le texte non structuré.
Détection de thématiques
Lorsqu’il est appliqué aux données textuelles non structurées, le terme « détection de sujets » décrit la méthode par laquelle certains thèmes ou sujets sont extraits automatiquement. Son objectif est de comprendre le texte et d’en extraire les points les plus importants pour un examen ultérieur. Il s’agit d’une activité très utile dans le domaine de l’exploration de texte, où des informations doivent être tirées de quantités massives de données textuelles non structurées.
Quand et pourquoi utiliseriez-vous une plateforme qui détecte les entités et les sujets ?
La détection d’entités et de sujets est l’une des tâches les plus importantes du traitement automatique des langues. Elle est utilisée dans de nombreux secteurs tels que la logistique, l’immobilier, la finance, la banque, l’assurance et les services professionnels. Pour savoir ce que les clients pensent de différentes marques, services et produits, la détection d’entités peut être utilisée pour améliorer considérablement la vitesse et la qualité de l’analyse des informations. De même, vous pouvez utiliser la détection de sujets pour faire ressortir les thèmes les plus importants pour votre entreprise.
Comment la détection d’entités et de thèmes fonctionne-t-elle dans les solutions de gestion du feedback ?
La détection d’entités et la détection de thèmes sont deux méthodes de traitement du langage naturel (NLP) qui peuvent être utilisées pour le feedback des clients finaux afin d’évaluer et de glaner des informations utiles sur les parcours des clients.
Lors de l’analyse des feedbacks des clients, la détection d’entités peut aider à identifier les articles, les services ou les personnes auxquels il fait référence. Le texte du feedback peut être utilisé pour identifier les parties de l’expérience client qui sont examinées et pour classer ce feedback. Si vous voulez savoir ce que les clients pensent d’un certain produit, par exemple, vous pouvez utiliser la détection d’entités sur les mentions du produit.
Exemple Cas d’utlisation
Prenons l’exemple de l’entreprise A, une société immobilière qui est très intéressée par les commentaires de ses clients finaux (locataires, acheteurs) afin de pouvoir continuer à améliorer les services qu’elle fournit. Dans ce cas, l’entreprise voudra examiner des sujets tels que la maintenance, la sécurité et les visites de propriétés. Elle pourra créer des thèmes à partir des données de retour d’information qui seront automatiquement regroupées en catégories pour une analyse approfondie.
Ils utilisent Feedier pour centraliser leurs données de feedback sur une seule plateforme. Puis ils effectuent des analyses sur celles-ci avec le module BX intelligence. La technologie propriétaire de Feedier utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour évaluer tous les retours d’information et présente ensuite les résultats dans un format facilement assimilable qui peut être utilisé pour identifier les problèmes et prendre des décisions stratégiques.
Vous pouvez voir dans cette image différents feedbacks recueillis par différents canaux qui sont directement catégorisés en entités et/ou sujets.
Cependant, l’identification des sujets peut être utilisée pour extraire les idées récurrentes exprimées par les clients. Ces données peuvent être utilisées pour distiller les points clés du feedback et fournir une vue d’ensemble de la satisfaction globale du client. En utilisant la détection des thèmes, une entreprise peut apprendre quelles sont les plaintes des consommateurs les plus souvent mentionnées et où elle peut apporter des améliorations.
En résumé
Les données de feedback des clients finaux peuvent être analysées et des informations peuvent être extraites en utilisant les méthodes puissantes de détection d’entités et de sujets du NLP. En utilisant ces stratégies, les entreprises en apprendront davantage sur les perspectives, les expériences et les attentes de leurs clients, à grande échelle, ce qui aura pour effet d’accroître la satisfaction et la fidélité de ces derniers.
