Comment analyser les commentaires clients avec l'IA et le NLP ?

Les entreprises et les équipes qui ne connaissent pas les données ou les technologies éprouvent des difficultés à se transformer. Les entreprises qui les utilisent bénéficient toutefois d'un avantage concurrentiel majeur en comprenant mieux leurs clients et leurs exigences. L'analyse textuelle des clients en fait partie, car il s'agit d'un processus qui consiste à examiner et à tirer des enseignements des commentaires écrits pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées.

Dans cet article, nous verrons comment l'analyse du texte des commentaires peut aider les entreprises à progresser de manière durable et leur donner un avantage concurrentiel dans leur secteur.

Qu'est-ce que l'analyse des feedbacks textuels des clients ?

L'analyse de verbatims (feedback textuel) des clients est un processus technologique qui utilise un traitement informatique pour lire et comprendre les mots écrits par les utilisateurs. C'est comme si vous disposiez d'un lecteur haut débit capable d'analyser des messages tels que des e-mails ou des notes en ligne et de vous dire ce qu'ils signifient. Cette méthode est très utile pour les entreprises qui souhaitent savoir ce que disent leurs clients sans avoir à tout déchiffrer elles-mêmes.

L'apprentissage automatique fonctionne de deux manières principales. Tout d'abord, l'apprentissage automatique aide la technologie à mieux faire son travail en apprenant à partir des mots qu'elle lit. C'est un peu comme s'améliorer à un jeu en y jouant. Deuxièmement, il y a le traitement du langage naturel (NLP), ce qui signifie que l'ordinateur est entraîné à comprendre la façon dont les gens parlent et écrivent naturellement.

Ainsi, lorsqu'une entreprise utilise l'analyse textuelle, la technologie qui sous-tend le processus trie tous ces mots écrits pour trouver des informations utiles. Cela aide l'entreprise à comprendre ce que les gens disent à ce sujet, que ce soit en bien ou en mal, puis à suggérer les mesures à prendre.

Alors que le traitement automatique des verbatims des clients permet de comprendre le langage humain, l'apprentissage automatique (apprentissage de l'algorithme à l'aide de données) améliore la précision de l'analyse des données textuelles et extrait des informations utiles pour l'entreprise.

Pourquoi l'analyse des commentaires clients est-elle importante pour la croissance de l'entreprise ?

L'analyse textuelle permet d'analyser rapidement et automatiquement un grand volume de données. Essayer de lire des milliers de courriels ou de commentaires de clients sur les réseaux sociaux serait une tâche considérable. Cependant, l'analyse textuelle des clients permet à une technologie comme la PNL de prendre en charge cette tâche, de parcourir ces données et de faire ressortir les éléments les plus importants. Par exemple, si les clients ne sont pas satisfaits d'un produit et expriment leur mécontentement en ligne, une analyse textuelle le mettra en évidence, aidant ainsi les entreprises à prendre des mesures rapides pour s'améliorer.

Analyse des sentiments

Cette méthode d'analyse des données se concentre sur les sentiments ou les opinions exprimés dans le texte. Les gens sont-ils heureux ou contrariés ? En consultant les avis ou les réseaux sociaux, l'analyse des sentiments peut vous aider à découvrir ce que ressentent les clients et pourquoi. C'est très utile pour résoudre les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent ou pour découvrir ce que les gens aiment de vos produits.

Gérer correctement vos données

L'analyse du texte des commentaires peut également être utilisée pour organiser les données et les fichiers. Dans une base de données juridiques, par exemple, l'analyse textuelle des clients vous permet de trouver les documents exacts que vous recherchez parmi des millions d'autres. C'est une aide précieuse lorsqu'il s'agit de gérer les informations dans des institutions telles que les hôpitaux, les cabinets d'avocats ou les compagnies d'assurance.

Comment fonctionne l'analyse de verbatims clients ?

Définition mot pour mot d'un verbatim client

Un verbatim fait référence aux commentaires bruts faits par les clients à propos d'une entreprise, d'une marque, d'un produit ou d'un service. Ces commentaires sont généralement obtenus par le biais d'enquêtes de satisfaction comportant des questions ouvertes ou des espaces de texte libres. Ils sont utilisés pour étayer une évaluation ou pour exprimer des opinions sur des aspects spécifiques.

L'analyse textuelle entraîne la modélisation du langage (LM) à comprendre le sens et le contexte des mots, tout comme les gens apprennent le sens de nouveaux mots. Il repose sur deux technologies principales : le Deep Learning et le Natural Language Processing (NLP).

Voici un exemple de modélisation linguistique utilisée pour synthétiser un grand volume de texte :

Deep Learning: Il s'agit d'un type spécialisé d'apprentissage automatique, qui fait partie de l'intelligence artificielle. L'apprentissage profond utilise ce que l'on appelle les réseaux de neurones pour aider les ordinateurs à comprendre les textes de la même manière que le ferait un cerveau humain. L'analyse textuelle des clients devient ainsi un excellent outil de lecture et de compréhension des mots.

Traitement du langage naturel (NLP) : est un moyen d'apprendre aux ordinateurs à comprendre le langage humain. Il utilise diverses techniques pour entraîner les modèles afin qu'ils puissent traiter et donner un sens au texte écrit, même s'il est écrit à la main. Des fonctions telles que la reconnaissance optique de caractères (OCR) permettent de transformer des images de texte en documents lisibles.

Les deux types de modèles linguistiques (LM)

Modèle N-gram

Un modèle de langage à n-grammes est une approche permettant d'analyser la façon dont les mots sont ordonnés dans un texte. Il suppose que la probabilité du mot suivant dans une séquence dépend uniquement d'un groupe de mots précédents d'une taille spécifique. Par exemple, un modèle de bigramme ne prend en compte qu'un seul mot précédent, un modèle de trigramme en utilise deux, et ainsi de suite.

En général, un modèle à n-grammes examine les mots précédents de la séquence, jusqu'à un total de n-1 mots, pour prédire le mot suivant. Cependant, il est essentiel de noter que les modèles à n-grammes ne sont plus largement utilisés dans la recherche sur le 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 révélés plus performants.

LLM (modélisation de grands langages)

Un grand modèle linguistique, ou LLM, est basé sur de vastes collections de textes provenant de différentes sources, telles que 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 suivent un mot donné dans un texte. Ces modèles sont de puissants outils utilisés dans de nombreux domaines. Ce modèle peut être illustré sous la forme d'un vaste réseau neuronal.

Les LLM sont utilisés pour une multitude de tâches. Par exemple, ils sont utilisés pour générer du texte, traduire automatiquement d'une langue à l'autre, classer des documents texte et même répondre à des questions. Parmi les exemples les plus connus de LLM, citons le GPT-4 d'OpenAI et le BERT de Google.

Analyse textuelle de l'expérience client

Pour améliorer l'expérience client, il est important de comprendre ce que disent les clients, et l'analyse textuelle 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.

L'analyse textuelle des clients permet également aux entreprises de suivre l'évolution du sentiment 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 ce contexte, l'analyse de texte est un outil puissant pour satisfaire les clients et les fidéliser à long terme.

Les 2 méthodes utilisées pour analyser le feedback textuel

Détection d'entités

La détection d'entités est le processus qui consiste à reconnaître et à classer les éléments clés d'un texte, tels que des noms, des entreprises ou des lieux. Cela aide les entreprises à trouver les éléments spécifiques que les clients ont mentionnés à propos de leurs produits ou services.

Voici un exemple de classification des éléments clés :

La détection d'entités est le processus qui consiste à reconnaître et à classer les éléments clés d'un texte, tels que des noms, des entreprises ou des lieux. Cela aide les entreprises à trouver les éléments spécifiques que les clients ont mentionnés à propos de leurs produits ou services.

Analyse des 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 résoudre les problèmes et à tirer le meilleur parti des commentaires des clients.

Les avantages de l'analyse des commentaires textuels dans la gestion de l'expérience client

L'analyse de texte présente de nombreux avantages pour les entreprises. Cela peut les aider à apprendre des choses importantes et à prendre de bonnes décisions. Voici certains des avantages les plus importants :

• Meilleure compréhension des clients : Il permet aux entreprises de tirer des informations utiles des commentaires des clients, leur donnant ainsi une meilleure idée de leurs besoins, de leurs préférences et des irritants chauds et froids.
• Traitement efficace des données : Les entreprises peuvent économiser du temps et de l'argent en automatisant l'étude de grandes quantités de données textuelles non structurées. Les équipes peuvent alors se concentrer sur des tâches plus stratégiques.
• Renseignements en temps réel : L'analyse textuelle permet aux entreprises de suivre le sentiment des clients et les nouvelles tendances en temps réel. Cela permet de résoudre plus rapidement les problèmes et de saisir les opportunités.
• Prise de décision basée sur les données : Fournir aux entreprises les informations dont elles ont besoin pour prendre des décisions intelligentes et fondées sur des données en matière de développement de produits, de stratégies marketing et d'amélioration du service client.
• Expérience client améliorée : L'analyse textuelle des clients aide les entreprises à améliorer leurs offres et à offrir à leurs clients une expérience exceptionnelle en leur indiquant les domaines à améliorer et en traitant les plaintes des clients en amont.
• Avantage concurrentiel : L'analyse de texte donne aux entreprises un avantage concurrentiel car elle les aide à garder une longueur d'avance sur la concurrence en évoluant constamment pour répondre aux désirs et aux attentes des clients, ce qui se traduit par une fidélité et une croissance à long terme.

Optimisation de la valeur de l'analyse de verbatim

Le processus d'optimisation de l'analyse textuelle comporte plusieurs étapes. Pour exploiter pleinement sa puissance, il est important de se concentrer sur la centralisation des commentaires et des rapports en temps réel, en utilisant des solutions telles que celles proposées par Feedier.

Étape 1 : Centralisez toutes vos données de feedback

Les commentaires centralisés rationalisent le processus d'analyse du texte en centralisant les commentaires des clients provenant de différentes sources sur une seule plateforme :

• Commentaires sur les réseaux sociaux.
• Les sites d'évaluation en ligne tels que Google Reviews ou Trustpilot.
• Campagnes par e-mail et SMS.
• Enquêtes de satisfaction.
• Tickets d'assistance client.

Cette approche globale fournit une vue d'ensemble du sentiment et de l'expérience des clients sur plusieurs points de contact. Cela rend l'analyse plus efficace et, surtout, beaucoup plus perspicace et précise.

Étape 2 : Générez et partagez des rapports en temps réel

Les rapports en temps réel constituent un élément clé pour tirer le meilleur parti du traitement des données textuelles. En générant des rapports et des graphiques automatisés accessibles à tous les employés, les entreprises peuvent suivre le comportement des clients et les tendances émergentes. Cela leur permet d'identifier et de résoudre rapidement tout incident ou de tirer parti des commentaires positifs.

Feedier renforce la capacité des entreprises à rester agiles et flexibles pour répondre aux besoins des clients, en soutenant la prise de décision basée sur les données. 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 commentaires des clients en temps réel. En conséquence, la satisfaction des clients est améliorée et les résultats à long terme sont améliorés.

Étape 3 : Enrichissez vos données de feedback avec les données de votre entreprise

L'intégration avec d'autres outils métiers rend le processus encore plus utile. Cela garantit que chaque feedback est enrichi par les données clients et vice versa. En connectant une solution d'analyse de données textuelles telle que Feedier à des outils tels que des systèmes CRM, des logiciels de support et des plateformes d'automatisation du marketing, les entreprises peuvent facilement synchroniser les données et informations relatives aux commentaires des clients.

Cette intégration permet de comprendre plus facilement les interactions et les sentiments des clients de manière plus cohérente, améliorant ainsi le processus d'analyse. Cela permet également aux équipes de différents services de travailler ensemble et de prendre des décisions éclairées plus facilement. Ils peuvent accéder aux informations obtenues et les exploiter. Les entreprises peuvent ainsi mettre en œuvre des stratégies plus ciblées, résoudre les problèmes rencontrés par les clients et améliorer leurs offres. Il en résulte une meilleure expérience client et une croissance de l'activité.

Pour résumer

L'analyse de texte est un outil puissant qui utilise l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour extraire des informations exploitables à partir de données non structurées. Les entreprises peuvent en tirer le meilleur parti en centralisant les commentaires, en mettant en place des rapports en temps réel et en les intégrant à d'autres outils commerciaux. Il 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 cherche à améliorer ses produits et services et à mieux servir ses clients.