Avec la multitude d'alternatives disponibles pour les clients modernes, l'expérience client est devenue un différenciateur commercial clé. Non seulement 86% des consommateurs abandonneront une marque après seulement deux mauvaises expériences, mais 61% sont également prêts à payer plus s'ils sont assurés d'être d'excellentes expériences. C'est pourquoi il appartient aux marques de rechercher en permanence des moyens innovants de comprendre et d'engager leurs clients. L'analyse des sentiments basée sur l'IA est l'un des principaux moyens par lesquels les entreprises peuvent obtenir des informations précieuses sur leurs clients et adapter leurs produits et services à leurs besoins et préférences pour se différencier de la concurrence féroce.
QU'EST-CE QUE L'ANALYSE DES SENTIMENTS GUIDÉE PAR L'IA ?
L'analyse des sentiments basée sur l'IA, également connue sous le nom d'exploration d'opinions, est le processus d'utilisation d'algorithmes d'intelligence artificielle pour analyser des données textuelles et comprendre le ton émotionnel du message. Cela comprend le traitement des avis des clients, des réponses des médias sociaux, des sondages, des articles de blog, des e-mails et d'autres textes numériques pour déterminer si les sentiments exprimés sont positifs, négatifs ou neutres. Cela donne à l'entreprise les informations dont elle a besoin pour initier des réponses appropriées en temps réel qui impressionnent les clients.
Commentaires des clients est peut-être l'évaluation la plus précise des produits et services d'une marque. Normalement, il serait difficile pour les marques de passer au crible la grande quantité de commentaires sur Internet. Cependant, l'analyse des sentiments basée sur l'IA permet une analyse rapide des sources de données textuelles et une discrimination précise de la positivité, de la négativité ou de la neutralité des sentiments qu'elles contiennent. Une technologie aussi puissante est livrée avec de nombreuses applications telles que la surveillance des médias sociaux, l'analyse de la réputation de la marque et l'évaluation des campagnes marketing.
COMMENT FONCTIONNE L'ANALYSE DES SENTIMENTS GUIDÉE PAR L'IA ?
L'analyse des sentiments basée sur l'IA est principalement pilotée par deux sous-ensembles d'IA, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique. Alors que le traitement du langage naturel aide à interpréter le texte humain, les modèles d'apprentissage automatique basés sur des règles ou automatiques sont formés pour identifier le sentiment et l'intention. Le processus peut être grossièrement résumé en deux étapes :
NETTOYER ET NORMALISER LES DONNÉES
Après avoir extrait les données de toutes les sources pertinentes, le texte doit être nettoyé et standardisé pour supprimer le texte qui ne contribue pas au processus d'analyse des sentiments. Cela inclut les signes de ponctuation, les caractères spéciaux, les contractions de capitalisation et les mots courants tels que "est", "le", "et", etc. L'élimination de ces redondances permet aux modèles d'apprentissage automatique de mieux analyser le texte restant.
CLASSIFICATION DES SENTIMENTS
La classification des sentiments est l'étape déterminante de l'analyse des sentiments basée sur l'IA, et elle concerne principalement les algorithmes d'apprentissage automatique tels que la prise en charge des machines vectorielles et des réseaux de neurones récurrents. Des ensembles de données étiquetés avec des textes classés comme positifs, négatifs ou neutres sont utilisés pour entraîner le modèle de classification des sentiments. Les caractéristiques, les modèles importants du texte pertinents pour la classification des sentiments, sont extraits avant la formation. Le modèle apprend ensuite à reconnaître les associations entre les caractéristiques extraites et les étiquettes de sentiment sur les ensembles de données étiquetés.
Il est important de noter que l'analyse des sentiments basée sur l'IA peut aller au-delà de la polarité des sentiments. Il peut également effectuer d'autres types d'analyse des sentiments, notamment :
DÉTECTION D'ÉMOTION : Ce type d'analyse des sentiments est utilisé pour identifier les émotions exprimées par les clients dans les textes, telles que la joie, la colère ou la surprise. Cela donne un aperçu de l'état émotionnel de l'individu.
ANALYSE BASÉE SUR L'ASPECT : Ceci est utile pour identifier l'aspect spécifique dans le corps du texte qui est positif ou négatif. Par exemple, un utilisateur peut envoyer un avis sur un ordinateur portable en disant que la conception laisse à désirer. Avec une analyse basée sur les aspects, la machine déchiffrera que la critique concernait spécifiquement la conception et pas nécessairement une critique négative de l'ensemble du produit.
ANALYSE D'INTENTION : Ce type d'analyse de sentiment est utilisé pour déterminer la motivation sous-jacente derrière un texte. Les entreprises peuvent l'utiliser pour prédire la prochaine décision probable d'un client, comme acheter plus de produits ou quitter une marque pour un rival.
COMMENT L'ANALYSE DU SENTIMENT PAR L'IA PEUT-ELLE AMÉLIORER L'EXPÉRIENCE CLIENT ?
L'analyse des sentiments est un processus métier important avec de nombreuses applications, dont beaucoup jouent un rôle important dans l'amélioration de l'expérience client. Voici quatre façons complètes dont l'analyse des sentiments basée sur l'IA peut faire en sorte que vos clients se sentent plus connectés à votre marque :
ANALYSE ET RÉACTIONS EN TEMPS RÉEL
Selon HubSpot Research, une réponse immédiate du service client est importante pour les clients 90%. Pour 60% de ces clients, signifie immédiatement 10 minutes ou moins. Cela exerce une pression énorme sur les marques pour qu'elles répondent aux commentaires et aux demandes des clients, mais l'utilisation de l'analyse des sentiments basée sur l'IA facilite certainement la tâche.
Avec avancé Algorithmes d'IA les entreprises peuvent effectuer une surveillance en temps réel des plateformes de médias sociaux, des sites Web et des e-mails pour identifier rapidement les cas où la marque ou ses produits et services sont mentionnés négativement. Cette analyse en temps réel peut également être appliquée à la correspondance du support client, comme le chat en direct, les appels téléphoniques ou les e-mails, pour aider les agents à identifier directement les émotions dans les commentaires des clients. Les entreprises peuvent alors réagir rapidement et de manière appropriée pour répondre aux problèmes ou préoccupations des clients et améliorer leur perception de la marque.
INTERACTIONS CLIENTS PERSONNALISÉES
Personnalisation est essentiel pour améliorer l'expérience client, et l'analyse des sentiments basée sur l'IA révèle des opportunités intéressantes pour les marques de personnaliser leurs interactions avec les clients. Par exemple, si un client exprime des sentiments positifs à propos d'un produit particulier, les marques proactives peuvent recommander des produits similaires ou connexes à cette personne. De même, les marques peuvent utiliser l'analyse de détection des émotions pour comprendre les émotions de leurs clients et développer des réponses qui capitalisent sur ces émotions spécifiques. Ainsi, si un client est triste, la marque peut répondre sur un ton empathique. De plus, la marque peut récompenser les clients qui parlent positivement de leurs produits et services avec des offres personnalisées et des remises exclusives. Tout cela peut renforcer les relations avec les clients et les fidéliser.
AMÉLIORATION DES PRODUITS ET SERVICES
L'analyse des sentiments basée sur l'IA fournit des informations exploitables sur les sentiments et les préférences des clients, et ces informations peuvent être utilisées par les marques pour améliorer leurs produits et services. Par exemple, les marques peuvent identifier les plaintes récurrentes concernant la qualité du service client ou les mauvaises performances du site Web. De même, les marques peuvent utiliser l'analyse des sentiments pour évaluer la perception du public d'un nouveau produit ou d'une mise à jour logicielle récente et découvrir les fonctionnalités spécifiques qui ne sont pas impressionnées par les clients et vice versa. En utilisant l'analyse des sentiments de cette manière, les marques peuvent connaître les aspects négatifs de leurs produits et services qui doivent être améliorés, ainsi que les aspects positifs pour se développer davantage.
ANALYSE COMPÉTITIVE
Une autre façon pour les entreprises d'améliorer leur expérience client consiste à effectuer une analyse concurrentielle. L'analyse des sentiments basée sur l'IA peut révéler la perception de votre public cible de vos rivaux les plus proches et identifier les points d'avantage ou de désavantage concurrentiel. Par exemple, l'analyse des sentiments peut montrer que les clients potentiels préfèrent le produit d'un concurrent en raison de l'autonomie de la batterie. Votre équipe de développement de produits peut utiliser ces informations pour publier une version mise à jour de votre produit avec une autonomie de batterie égale ou supérieure afin de retrouver un avantage concurrentiel. De même, si l'analyse des sentiments révèle des domaines dans lesquels votre entreprise surpasse un rival, votre équipe marketing peut les mettre en évidence dans des campagnes publicitaires pour montrer aux clients potentiels l'expérience client potentielle qu'ils pourraient obtenir en fréquentant votre marque. De cette façon, votre entreprise garde une longueur d'avance sur la concurrence et, en même temps, vous maintenez un haut niveau de satisfaction client.
En bref, l'analyse des sentiments basée sur l'IA est un moyen simple mais puissant pour les marques d'obtenir des informations précieuses sur leurs clients. En analysant les données textuelles des avis, des commentaires et des tickets de support client, les entreprises peuvent comprendre ce que les prospects et les clients pensent de leurs offres et prendre des mesures concrètes pour améliorer l'expérience client globale. Par conséquent, il s'agit d'une étape que les entreprises en contact avec les clients doivent franchir pour rester pertinentes dans le climat commercial actuel.
