Qu’est-ce que l’Opinion Mining ? Comment les marques peuvent utiliser l’analyse du sentiment des clients

La communication humaine implique une multitude d’émotions, d’idées, d’opinions et de sentiments.

Que vous écriviez un commentaire sur un post de LinkedIn ou un SMS à vos amis, vos mots véhiculent vos opinions et vos attitudes sur un grand nombre de sujets.

Imaginez que vous utilisiez un programme informatique pour parcourir les textes échangés entre vous et vos amis. Au lieu de lire chacun d’entre eux pour savoir ce qu’ils veulent vous dire, il vous donnerait un résumé rapide :

Il s’agit d’un exemple simplifié de la manière dont les marques peuvent appliquer l’exploration d’opinion et l’analyse des sentiments pour les aider à débloquer des sentiments clients quantifiables et mesurables à l’échelle. Essentiellement, l’exploration d’opinion et l’analyse du sentiment peuvent être appliquées à un large éventail d’applications pratiques, de la compréhension du chat de groupe de vos amis à l’évaluation du sentiment du public à l’égard d’une marque, en passant par la réalisation d’études de marché.

Souvent, l’évaluation du Sentiment du public se fait en examinant les mentions dans les médias sociaux. Bien que les mentions dans les médias sociaux soient importantes à comprendre, nous entrons dans un monde où le Sentiment est également exprimé sur le site web d’une marque – où les consommateurs passent de plus en plus de temps à faire leurs achats.

De même, l’exploration d’opinion est désormais une pratique courante pour les marques. Avec les bonnes solutions de marketing eCommerce, les marques peuvent transformer le sentiment des médias sociaux et les Avis clients écrits – qui font parfois des paragraphes – en un sentiment mesurable des consommateurs grâce à l’analyse du sentiment.

Qu’est-ce que l’analyse des sentiments ?

L’analyse des sentiments s’inscrit dans le cadre plus large de l’exploration d’opinion. Le data mining utilise une combinaison de techniques de traitement et d’analyse des données pour effectuer des recherches sur l’opinion publique. Traitement des langues naturelles (NLP). Le NLP exécute des programmes informatiques qui utilisent l’intelligence artificielle (AI) et l’apprentissage automatique (ML) pour aider à interpréter la langue écrite comme la langue parlée.

En fin de compte, l’exploration d’opinions identifie un éventail d’opinions sur divers sujets dans des pools de textes donnés, grâce au traitement du langage naturel. Ces opinions sont évalué sur une échelle de positif à négatif à l’aide d’une analyse des sentimentsLes données sur les consommateurs sont ainsi signalées de manière plus granulaire et plus rapide. Appliquer ce processus aux Avis clients peut faciliter la tâche des entreprises pour déterminer les tendances en matière d’attitude et d’humeur concernant un certain nombre de sujets liés à leur activité.

Analyse de Sentiment et Avis clients

Leur efficacité dans l’extraction des tendances du sentiment à partir de quantités massives de texte, l’exploration de l’opinion et l’analyse du sentiment créent une opportunité unique d’analyser les Avis clients à l’échelle. La technologie d’aujourd’hui permet de classer les avis en fonction de leur Sentiment, au-delà de la simple analyse des évaluations par étoiles. Essentiellement, avec l’exploration d’opinion, les marques peuvent comprendre le sentiment d’un client en traitant le texte réel au sein d’un avis.

Contrairement aux enquêtes, qui tendent à influencer les réponses par des questions ciblées et potentiellement biaisées, les avis offrent aux entreprises une source centralisée de réactions organiques qui reflètent authentiquement l’opinion des clients. Les réponses ouvertes et les zones de texte permettent aux acheteurs de décrire les choses avec leurs propres motsLes réponses ouvertes et les zones de texte permettent aux acheteurs de décrire les choses avec leurs propres mots, ce qui leur permet de soulever des questions inattendues que les marques n’ont peut-être pas envisagées.

Par exemple, un détaillant de produits de beauté qui utilise l’exploration d’opinion pour analyser ses avis pourrait rapidement apprendre que leur ombre à paupières la plus vendue a une tendance de sentiment négatif autour du thème du parfum. Ils pourraient également creuser davantage pour découvrir le problème spécifique, comme un parfum « trop fort » ou « trop sucré ».

À l’aide de Data mining et de l’analyse des sentiments, les détaillants peuvent facilementles détaillants peuvent facilement découvrir ce que leurs clients aiment ou n’aiment pas de leurs produits et de leur expérience d’achat en général, même s’ils reçoivent plusieurs milliers d’avis chaque mois.

Fonctionnement de l’exploration d’opinions et de l’analyse de sentiments

L’analyse du Sentiment et les Avis clients forment une paire naturelle, ce qui signifie que le sentiment des clients peut être facilement dérivé des Avis clients. Et comme l’impact du Sentiment des clients est une indicateur fort de la satisfaction des clients et de la croissance de la Marque.il n’était donc qu’une question de temps avant que l’équipe Data Science de Yotpo ne fasse des recherches sur les tendances de consommation dans les avis en ligne des acheteurs.

L’Équipe a utilisé le NLP pour extraire les sujets des avis, qui a tiré parti de la technologie d’apprentissage profond – une sous-catégorie de l’apprentissage automatique et de l’IA – pour former son propre modèle d’analyse du sentiment sur les opinions exprimées. Vous pouvez jeter un coup d’œil à plus de spécifiques qu’ils ont découverts dans l’industrie de la l’industrie de la mode.

De plus, notre Équipe de science des données a identifié […] 1 million de sujets et 75 millions d’opinions connexes dans notre seule base de données d’avis.

La simple définition d’une « opinion » a nécessité plusieurs itérations.

L’Équipe de science des données de Yotpo a également […] entraîné la technologie sur plus de 30 millions d’avis. pour se concentrer sur sa capacité à identifier avec précision les opinions et les sujets et à les regrouper en fonction de la similitude de leur signification. Par exemple, les mots « Livraison », « shipment » et « delivery » formeraient un seul sujet. Cela permet de comptabiliser un plus grand nombre d’opinions et d’obtenir des échantillons statistiquement plus significatifs par thème.

L’Équipe a ensuite utilisé des processus d’analyse des sentiments pour noter chaque sujet et chaque opinion sur une échelle de -100 (la plus négative) à +100 (la plus positive).

L’analyse des sentiments est conçue pour distinguer les sentiments contradictoires sur différents sujets au sein d’un même avis. Par exemple : « Excellent produit, mais livraison lente » : « Super produit, mais livraison lente ».

Grâce à des règles minutieusement élaborées et intégrées à la programmation, il est également capable de trier des styles d’écriture humains complexes et contradictoires, notamment le sarcasme.

Par exemple, il peut dire que cette phrase exprime un sentiment négatif :

Et que celle-ci soit positive :

Extraction de sujets et de Sentiment à partir d’Avis

Les données et l’apprentissage profond mis à part, les conclusions impressionnantes de l’équipe ont été la vitesse et la précision (92 %) avec lesquelles leurs algorithmes pouvaient identifier les tendances en matière de Sentiment extraites des Avis clients.

Comme le sait tout chef d’entreprise débordé, il y a un million de choses à faire avant même de songer à consulter les Avis clients. Les préoccupations liées à l’exécution des commandes, au personnel, au développement des produits, aux fournisseurs, à la budgétisation et autres font qu’il est pratiquement impossible de trouver le temps.

Après s’être adressée à notre équipe de science des données pour évaluer le modèle qu’elle a construit, l’équipe a réalisé qu’elle devait évaluer la précision de notre modèle. Pour ce faire, l’équipe a demandé à notre équipe de services professionnels (modération manuelle) de prendre un groupe d’avis et de commencer à extraire manuellement les avis et les sujets.

Cependant, lorsque l’Équipe de science des données a remis à notre équipe de services professionnels son script de programmation, il n’a fallu que quelques heures pour effectuer une analyse des sentiments sur tous les avis.

En fin de compte, l’équipe Data Science de Yotpo a identifié l’impact positif du NLP et de l’opinion mining sur la quantification du sentiment des clients grâce à l’analyse du texte écrit dans les avis. Voyons maintenant comment le sentiment des clients à l’égard des produits d’une marque et les avis dans leur ensemble influencent le sentiment d’une marque.

Comment le sentiment des clients influe sur le sentiment de la Marque

Ce n’est un secret pour personne que les clients se tournent vers les Avis pour prendre leurs décisions d’achat de produits. Qu’ils filtrent les Avis pour trouver plus d’informations sur l’ajustement, la qualité, la taille, la Livraison, etc, les acheteurs qui ont la possibilité d’explorer et d’en savoir plus sur les produits grâce aux avis ont un taux de conversion plus élevé -… près de 53 % plus élevé.

En allant plus loin, le même concept peut être appliqué à l’exploitation des avis pour comprendre le sentiment de la marque. Avec l’aide de l’analyse du sentiment des clients, les entreprises peuvent améliorer le sentiment de la marque grâce aux stratégies suivantes :

• Afficher sur votre page d’accueil les Sentiments positifs des Avis existants par le biais d’un d’avis sur le site, et en utilisant le contenu visuel généré par les utilisateurs (VUGC) pour renforcer la confiance entre les nouveaux clients et votre Marque.
• Répondre aux avis sur les sentiments négatifs., quel que soit leur classement par étoiles, montre que vous vous souciez de l’expérience de vos clients – ce qui améliore le lien émotionnel entre votre marque et les clients précédents.
• Extraire des informations exploitables des Aviset mettre en œuvre les changements trouvés dans les aperçus des clients. démontre la croissance opérationnelle et commerciale de votre Marque, aidant ainsi à renforcer le sentiment d’appartenance à la Marque. Par exemple, les marques peuvent analyser les avis concernant la coupe et la taille, et améliorer leurs descriptions de produits ou fournir des tableaux de tailles plus détaillés.

Le Sentiment aide les Marques à mieux comprendre leurs Clients

Les avis clients sont directement liés à votre catalogue de produits. Ils comprennent souvent des retours précieux sur le service client et proviennent de clients vérifiés qui ont une expérience de première main avec votre marque. En d’autres termes, ils constituent l’endroit idéal pour rechercher un vaste éventail de réactions et de sentiments initiés par les clients à propos de vos produits et de votre entreprise dans son ensemble.

Mais sans les outils nécessaires pour les passer au crible afin de dégager des tendances à grande échelle, il est facile de passer à côté de retours importants de la part de vos Clients. Si l’évaluation par étoiles peut sembler une solution rapide à l’analyse d’une multitude d’avis, elle ne permet pas d’avoir une vue d’ensemble de la situation.

Les avis ne sont pas tout blanc ou tout noir. Un avis cinq étoiles peut contenir des demandes importantes pour un meilleur délai de livraison, tandis qu’un avis une étoile peut être rédigé à tort comme « négatif », mais peut contenir de nombreux détails utiles qui peuvent inciter les clients à acheter.

L’expérience d’un client est rarement entièrement positive ou entièrement négative, de sorte que si l’évaluation par étoiles permet de se faire une idée de la satisfaction des clients en un coup d’œil, les marques auraient tort de ne pas approfondir la question à l’aide d’une analyse du sentiment des clients.