Les entreprises et équipes qui sont « non-data savvy » (peu familières avec la data) ou « non-tech savvy », rencontrent des difficultés à se transformer. Cependant, les sociétés qui les exploitent bénéficie d’un large avantage concurrentiel en comprenant davantage leurs clients et leurs demandes. L’analyse de verbatim en fait partie, puisqu’il s’agit d’un process consistant à examiner et à tirer des insights à partir des commentaires écrits pour aider les entreprises à prendre des décisions informées.
Dans cet article, nous allons voir comment l’analyse de verbatim peut aider les entreprises à progresser dans un de façon à être pérenne et leur donner un avantage compétitif dans leur secteur.
Qu’est-ce que l’analyse de verbatim ?
L’analyse de verbatim est un processus qui exploite des technologies, et qui permet d’utiliser des traitements informatiques pour lire et comprendre les mots écrits par les utilisateurs. Cela revient à disposer d’un lecteur très rapide qui peut analyser des messages comme des emails ou des notes en ligne et vous en expliquer le sens. Cette méthode est très utile pour les entreprises qui souhaitent savoir ce que disent leurs clients sans devoir tout déchiffrer elles-mêmes.
L’apprentissage automatique fonctionne selon deux approches principales. Tout d’abord, l’apprentissage automatique aide les technologies à s’améliorer dans leur travail en apprenant des mots qu’elle lit. C’est un peu comme si l’on s’améliorait dans un jeu à mesure que l’on y jouait. Deuxièmement, il y a le Natural Language Processing (NLP, traitement du langage naturel en français), qui signifie que l’ordinateur est formé pour comprendre la façon dont les gens parlent et écrivent naturellement.
Ainsi, lorsqu’une entreprise utilise l’analyse de verbatim, la technologie derrière le processus trie tous ces mots écrits pour trouver des informations utiles. Elle aide l’entreprise à comprendre ce que les gens disent d’elle, que ce soit en bien ou en mal, et à proposer ensuite des mesures à prendre.
Alors que le traitement automatique des verbatims aide à comprendre le langage humain, le machine learning (apprentissage de l’algorithme à l’aide de données) permet d’améliorer la précision de l’analyse des données textuelles et d’en extraire des informations utiles pour l’entreprise.
Pourquoi l’analyse de verbatim est importante pour la croissance des entreprises ?
L’analyse de verbatim permet d’analyser rapidement et automatiquement, un large volume de données. En effet, on pourrait s’imaginer essayer de lire des milliers de mails clients ou de commentaires sur les réseaux sociaux, ce serait une tâche considérable. D’ailleurs, l’analyse de verbatim permet à une technologie comme le NLP, de se charger de cette tâche, de parcourir ces données et d’en faire ressortir les éléments les plus importants. Par exemple, si des clients ne sont pas satisfaits d’un produit et expriment leur mécontentement en ligne, l’analyse de verbatim le mettra en évidence, ce qui aidera les entreprises à prendre rapidement des mesures d’amélioration.
L’analyse de sentiment
Cette méthode d’analyse de données se concentre sur les sentiments ou les opinions exprimés dans le texte. Les gens sont-ils heureux ou contrariés ? En examinant les avis ou les réseaux sociaux, l’analyse des sentiments peut vous aider à savoir ce que les clients ressentent et pourquoi. Ceci est très utile pour résoudre les problèmes avant qu’ils ne s’aggravent ou pour savoir ce que les gens aiment dans vos produits.
Pour plus d’informations, vous pouvez lire notre article sur l’analyse de sentiment
La bonne gestion de vos données
L’analyse de verbatim permet également d’organiser les données et les fichiers. Dans une base de données juridique, par exemple, l’analyse de verbatim permet de trouver les documents exacts que vous recherchez parmi des millions d’autres. Il s’agit là d’une véritable assistance pour la gestion des informations dans des établissements tels que les hôpitaux, les cabinets d’avocats ou encore les compagnies d’assurance.
Comment fonctionne l’analyse de verbatim ?
Définition d’un verbatim
Un verbatim fait référence aux commentaires bruts des clients concernant une entreprise, une marque, un produit ou un service. Ces commentaires sont généralement obtenus grâce à des enquêtes de satisfaction comportant des questions ouvertes ou des espaces de texte libre. Ils servent à étayer une note attribuée ou à exprimer des opinions sur des aspects spécifiques.
L’analyse de verbatim entraîne des modèles de langage (LM ou Language Modeling) à comprendre le sens et le contexte des mots, tout comme les gens apprennent le sens de nouveaux mots. Elle s’appuie sur deux technologies principales : le Deep Learning (apprentissage en profondeur) et le Natural Language Processing (NLP).
Voici un exemple de Language Modelling permettant la synthèse d’un grand volume de texte :
Deep Learning : Il s’agit d’un type d’apprentissage automatique spécialisé, qui relève de l’intelligence artificielle. L’apprentissage en profondeur utilise ce que l’on appelle les réseaux neuronaux pour aider les ordinateurs à comprendre les textes presque comme le ferait un cerveau humain. Ainsi, l’analyse de verbatim devient un excellent outil de lecture et de compréhension des mots.
Le Traitement du Langage Naturel (« Natural Language Processing », NLP) : est un moyen d’apprendre aux ordinateurs à comprendre le langage humain. Il utilise diverses techniques pour former les modèles, afin qu’ils puissent traiter et donner un sens à un texte écrit, même s’il est manuscrit. Des fonctions telles que la reconnaissance optique de caractères (OCR) permettent de transformer des images de texte en documents lisibles.
Les deux types de Modèle de Langage (ML)
Le modèle n-gramme
Un modèle de langage n-gramme est une approche pour analyser la façon dont les mots s’ordonnent dans un texte. Il suppose que la probabilité du prochain mot dans une séquence dépend uniquement d’un groupe de mots précédents d’une taille spécifique. Par exemple, un modèle bigramme ne prend en compte qu’un seul mot précédent, un modèle trigramme en utilise deux, et ainsi de suite. En général, un modèle n-gramme examine les mots précédents dans la séquence, jusqu’à un total de n-1 mots, pour prédire le mot suivant.
Cependant, il est essentiel de noter que les modèles n-grammes ne sont plus largement utilisés dans la recherche en traitement du langage naturel. Ils ont été dépassés par des méthodes d’apprentissage en profondeur plus avancées, telles que les grands modèles de langage, qui se sont avérées plus performantes.
LLM (Large Language Modeling) ou grand modèle de langage
Un grand modèle de langage, ou LLM en anglais, repose sur de vastes collections de textes provenant de différentes sources, comme des livres, des articles de presse, des pages Web, des forums, et des réseaux sociaux. Son objectif est de prédire les mots et les phrases qui viennent après un mot donné dans un texte. Ces modèles sont des outils puissants utilisés dans divers domaines. On peut illustrer ce modèle comme étant un vaste réseau de neurones.
Les LLMs sont employés pour une multitude de tâches. Par exemple, ils sont utilisés pour générer du texte, traduire automatiquement d’une langue à une autre, classer des documents textuels, et même répondre à des questions. Parmi les exemples les plus célèbres de LLMs, on peut citer GPT-4 d’OpenAI ainsi que BERT de Google.
L’analyse de verbatim dans l’Expérience Client
Pour améliorer l’expérience client, il est important de comprendre ce que ces derniers disent, et l’analyse de verbatim est un élément clé de ce processus. L’analyse de texte permet aux entreprises de traiter rapidement de grandes quantités de données de feedback non structurées et de leur donner un sens, en les transformant en informations exploitables.
Cela permet aux entreprises de déceler des tendances, de déterminer les points à améliorer et de mieux répondre aux préoccupations de chaque client, améliorant ainsi l’expérience globale du client.
L’analyse de verbatim permet également aux entreprises de suivre l’évolution des sentiments des clients en temps réel. Il s’agit d’informations utiles qui peuvent être utilisées pour améliorer les produits, les services ou les stratégies de communication afin de mieux répondre aux besoins et aux attentes des clients. Dans cette situation, l’analyse de texte est un outil puissant pour rendre les clients heureux et les fidéliser à long terme.
Les 2 méthodes utilisées dans l’analyse des feedbacks textuels
La détection d’entités
La détection d’entités est le processus de reconnaissance et de classification d’éléments clés dans un texte, tels que des noms, des entreprises ou des lieux. Cela aide les entreprises à trouver des éléments spécifiques que les clients ont mentionnés à propos de leurs produits ou services.
Voici un exemple de classification d’éléments clés :
La détection d’entités est le processus de reconnaissance et de classification d’éléments clés dans un texte, tels que des noms, des entreprises ou des lieux. Cela aide les entreprises à trouver des éléments spécifiques que les clients ont mentionnés à propos de leurs produits ou services.
L’analyse de sentiments
D’autre part, l’analyse des sentiments évalue le ton émotionnel du texte pour déterminer si le feedback est positif, négatif ou neutre.
En utilisant ces méthodes d’analyse de texte, les entreprises peuvent en savoir plus sur ce que disent les clients. Cela les aidera à traiter les problèmes et à tirer le meilleur parti des feedbacks des clients.
Les avantages de l’analyse de verbatim dans la gestion de l’expérience client
L’analyse de texte présente de nombreux avantages pour les entreprises. Elle peut les aider à apprendre des choses importantes et à prendre de bonnes décisions. Voici quelques-uns des avantages les plus importants :
- Amélioration de la compréhension des clients : Elle permet aux entreprises de tirer des informations utiles des feedbacks de leurs clients, ce qui leur donne une meilleure idée de leurs besoins, de leurs préférences et de leurs irritants à chauds ou à froids.
- Traitement efficace des données : Les entreprises peuvent gagner du temps et de l’argent en automatisant l’étude de grandes quantités de données textuelles non structurées. Les équipes peuvent ainsi se concentrer sur des tâches plus stratégiques.
- Des informations en temps réel : L’analyse de verbatim permet aux entreprises de suivre en temps réel les sentiments des clients et les nouvelles tendances. Il est ainsi plus facile de traiter rapidement les problèmes et de saisir les opportunités.
- Prise de décision basée sur la data : Elle donne aux entreprises les informations dont elles ont besoin pour faire des choix intelligents, basées sur les données, en matière de développement de produits, de stratégies marketing et d’amélioration du service client.
- Amélioration de l’expérience client : L’analyse de verbatim aide les entreprises à améliorer leurs offres et à faire bénéficier à leurs clients d’une expérience exceptionnelle en leur indiquant les points sur lesquels elles peuvent s’améliorer et en traitant les réclamations des clients en amont.
- Avantage concurrentiel : l’analyse textuelle donne aux entreprises un avantage concurrentiel car elle les aide à rester en tête de la concurrence en évoluant constamment pour répondre aux souhaits et aux attentes des clients, ce qui se traduit par une fidélité et une croissance à long terme.
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Optimiser la valeur de l’analyse de verbatim
Il y a plusieurs étapes au processus d’optimisation de l’analyse de verbatim. Pour exploiter pleinement sa puissance, il est important de se concentrer sur la centralisation des feedbacks et le reporting en temps réel, en utilisant des solutions telles que celles proposées sur Feedier.
Étape 1 : Centralisez l’ensemble de vos données de feedback
La centralisation des feedbacks rationalise le processus d’analyse de texte en centralisant les feedbacks des clients provenant de diverses sources sur une seule et même plateforme :
- Les commentaires sur les réseaux sociaux
- Les site d’avis en ligne comme Google Reviews ou Trustpilot
- Les campagnes d’email et de SMS
- Les enquêtes de satisfaction
- Les tickets de support client
Cette approche globale offre une vue d’ensemble du sentiment et de l’expérience des clients à travers plusieurs points de contact. Elle rend l’analyse plus efficace et surtout bien plus perspicace et précise.
Comment Feedier centralise l’ensemble de vos données de feedback
Étape 2 : Générez et partagez des rapports en temps réel
La création de rapports en temps réel est un élément clé de l’exploitation optimale du traitement de données textuelles. En générant des rapports automatisés et des graphiques accessibles à tous les collaborateurs, les entreprises peuvent surveiller le comportement des clients et les tendances qui se dessinent. Cela leur permet d’identifier et de résoudre rapidement les éventuels incidents ou de capitaliser sur les feedbacks positifs.
Feedier renforce la capacité des entreprises à rester agiles et flexibles face aux besoins de leurs clients, en favorisant la prise de décision orientée sur la data. Grâce à la solution 360 Voice of Customer de Feedier, les entreprises peuvent adapter stratégiquement leurs produits, leurs services et leurs efforts de communication en fonction des feedbacks des clients en temps réel. Ainsi, la satisfaction des clients est renforcée et les résultats à long terme sont meilleurs.
Étape 3 : Enrichissez vos données de feedback avec vos données métier
L’intégration avec d’autres outils métier rend le processus encore plus utile. Elle permet de s’assurer que chaque feedback est enrichi par les données clients et inversement. En connectant une solution d’analyse de données textuelles comme Feedier à des outils tels que les systèmes CRM, les logiciels d’assistance et les plateformes d’automatisation marketing, les entreprises peuvent facilement synchroniser les données et les informations relatives aux feedbacks clients.
Grâce à cette intégration, il est plus facile de comprendre les échanges et les sentiments des clients de manière plus homogène, ce qui améliore le processus d’analyse. Elle permet également aux équipes de différents services de travailler plus facilement ensemble et de prendre des décisions éclairées. Elles peuvent accéder aux informations obtenues et les exploiter. Les entreprises peuvent ainsi mettre en place des stratégies plus ciblées, traiter les points de friction des clients et améliorer leurs offres. Il en résulte une meilleure expérience client et une croissance de l’entreprise.
Pour résumer
L’analyse de texte est un puissant dispositif qui exploite le Machine Learning et le Natural Language Processing pour obtenir des renseignements exploitables à partir de données non structurées. Les entreprises peuvent en tirer le meilleur parti en centralisant les feedbacks, en mettant en place un reporting en temps réel et en l’intégrant à d’autres outils métiers. Cette méthode permet de mieux comprendre les clients, de traiter les données rapidement, de prendre des décisions basées sur les données et d’améliorer l’expérience des clients.
Elle aide les entreprises à garder une longueur d’avance sur la concurrence, ce qui se traduit par une croissance à long terme et une fidélisation de la clientèle. L’analyse de texte est un bon investissement pour toute entreprise qui souhaite améliorer ses produits et services et mieux servir ses clients.
