Sentiment Analysis : Qu'est-ce que l'extraction d'opinion ? Suivre les émotions client

L'analyse de sentiments (sentiment analysis ou opinion mining) est devenue en une vingtaine d'années indissociable de l'intelligence artificielle. Je vous vois venir avec des “ Oh ! Encore un article sur les soi-disant exploits de ChatGPT ? Par pitié” ,“IA par ci, IA par là… c'est usant à force”. Non… pas d'inquiétude. 

Cependant, le raz-de-marée médiatique sur lequel surfe ChatGPT a au moins eu l'avantage de démocratiser l'intelligence artificielle et de permettre au grand public et aux professionnels de mieux comprendre en quoi elle peut être utile au quotidien.

Vous n'êtes pas sans savoir que l'IA ne se résume pas à des pseudo-discussions avec une machine ni à des prompts plus ou moins loufoques sur Midjourney. L'IA c'est bien plus que ça. Parmi les nombreuses autres possibilités offertes, comment ne pas parler d'analyse conversationnelle et de suivi des émotions ? D'ailleurs, ces possibilités sont déjà exploitées par certaines des entreprises les plus importantes, tous marchés confondus. Elles sont désormais accessibles aux PME et se révèlent très utiles notamment pour les équipes en contact direct avec la clientèle : les sales et le service après-vente.Alors, concrètement, qu'est-ce que la sentiment analysis ? Comment en tirer profit ?

Sentiment analysis (analyse de sentiments) : définition

L'analyse des sentiments, est comme son nom l'indique la capacité à détecter et à déterminer les émotions, ou le jugement dans le langage d'un individu.Dans le cadre d'une entreprise, cet individu n'est autre que le client ou le prospect avec lequel votre collaborateur a une conversation au téléphone ou par mail. L'analyse de sentiments peut donc se faire à travers un texte ou un enregistrement audio.

Qu'est-ce que la sentiment analysis ?

La sentiment analysis est un processus par lequel on parvient à extraire le ton émotionnel d'un message. S'agit-il d'un message positif, neutre ou négatif ? Les solutions de sentiment analysis disponibles sur le marché permettent aux entreprises de traiter d'importants volumes de données notamment en utilisant l'intelligence artificielle. Mais de quels types de données s'agit-il ?

Les outils d'analyse de sentiments sont en mesure de traiter des corpus composés d'emails, de transcriptions d'appels ou de messages vocaux, des commentaires sur les réseaux sociaux ou encore des avis sur des forums ou des plateformes spécifiques telles que Google Reviews.

Qu'est-ce que la speech emotion recognition ?

Traditionnellement, les techniques d'analyse de sentiments s'appuient sur des textes écrits. Cependant le langage humain comporte des nuances telles que l'ironie ou encore le sarcasme qui peuvent s'avérer complexe à interpréter, même pour humain.

Par conséquent, hors contexte, et dans certaines situations, il peut s'avérer difficile d'extraire les intentions réelles du client. Couplées aux données audio, les données écrites vont mieux renseigner les professionnels. A partir du signal audio, il est possible de recueillir des informations telles que :

• La hauteur de la voix
• Le timbre de la voix
• L'intensité sonore

C'est ce que l'on appelle la Speech Emotion Recoginition ou SER.

Comment l'analyse de sentiments fonctionne-t-elle ?

Comme évoqué plus haut, l'IA apporte énormément à l'analyse de sentiment. Cependant, comment cela fonctionne–t-il ? Le processus peut se découper de la façon suivante :

1. Collecte de données : l'application reçoit les conversations, les avis, les commentaires émanant de différentes sources comme des sites web, forums, enquêtes, réseaux sociaux, appels  messages vocaux, etc.
2. Traitement du langage naturel : l'application structure les données reçues.
3. Analyse du texte ou de l'audio reçu : l'algorithme extrait et étudie les données structurées. Lors de cette étape, l'objectif est de savoir ce que signifie exactement chaque phrase, ce qui est possible grâce à un type de classification appelé polarité. Cette classification regroupe chaque message en 3 catégories différentes en fonction de l'émotion détectée : positive, neutre ou négative.

Cette connaissance permet d'avoir une idée de la façon dont les clients ou les prospects réagissent à une marque et aux différents services ou produits offerts par une entreprise. L'entreprise peut ainsi obtenir des données concluantes et même prédire le comportement futur de ses clients.

L'apport de l'intelligence artificielle est incontournable dans la mesure ou une personne ou même une équipe ne peut analyser à elle seule une énorme quantité de données, en extraire des résultats et en tirer des conclusions. L'analyse de masse permet de détecter des modèles de comportement et d'avoir une vue d'ensemble dont les résultats sont pleinement exploitables par les différentes équipes. 

 Grâce à cela, l'équipe marketing peut produire du contenu plus spécifique et ciblé, l'équipe de service client peut repenser sa stratégie de prise en charge et mettre en place un système favorisant l'autonomisation par exemple. Les sales aussi peuvent identifier des patterns dans le comportement de leurs cibles et standardiser leur processus de vente. 

Comment traiter les informations obtenues par analyse de sentiments ?

Une fois que toutes les informations nécessaires ont été obtenues, il est temps de les analyser et de les traiter afin de tirer les conclusions qui s'imposent. Il y a deux façons de procéder : l'analyse manuelle ou l'analyse automatique.

L'analyse manuelle

L'analyse des sentiments dite manuelle consiste à désambiguïser les informations. On y a généralement recours lorsque les mots-clés collectés peuvent avoir des significations différentes en fonction du contexte. Cela peut s'avérer utile lorsqu'une entreprise porte le nom d'un lieu et que l'on souhaite éviter un biais. 

Par exemple, si vous souhaitez collecter des informations sur la marque de produits cosmétiques La Roche-Posay, vous devrez procéder à une analyse manuelle car vous obtiendrez à coup sûr des données sur la ville du même nom et sa source thermale.

L'analyse automatique

Elle repose sur l'établissement d'un groupe de mots-clés préalablement sélectionnés que l'on peut trouver dans les textes ou les fichiers audio à analyser. En disposant d'un groupe de mots préétablis, il sera plus “facile” pour la machine de détecter l'émotion qui se cache derrière ces mots. 

Par exemple, si on inclut des messages comme "j'adore", "très bien" ou des mots de ce type, on peut alors indiquer à la machine que les textes dans lesquels se trouvent ces mots ont des connotations positives.

Quelles sont les limites de l'analyse automatique des sentiments ?

L'analyse automatisée des sentiments présente plusieurs limites. Après tout, comment une machine peut-elle bien détecter qu'une phrase est purement sarcastique ?

À ce jour, il n'existe toujours pas de méthode infaillible permettant de déterminer pleinement l'émotion derrière chaque mot, et le fait est que, la langue elle-même est très complexe, les émotions derrière la façon dont nous disons ou écrivons une phrase sont souvent très ambiguës, ce qui rend impossible la réalisation d'une analyse du sentiment fiable à 100 %.

Si l'analyse effectuée est basée sur la détection de mots que vous avez préalablement sélectionnés et établis dans des catégories positives, négatives et neutres, des ambiguïtés peuvent persister. 

Reprenons l'exemple de l'ironie : si vous avez préétabli que le terme "bon" est un mot qui dénote la positivité, alors la phrase ironique "ils sont très bons en ce qui concerne le fait d'offrir un mauvais service d'assistance" il peut être détecté comme une évaluation positive.

Pour autant, les systèmes évoluent constamment et sont de plus en plus capables de détecter les nuances du langage naturel.

Quel est l'objectif de l'analyse des sentiments ?

L'objectif de la sentiment analysis est de pouvoir obtenir plus d'informations sur le client potentiel et, à terme, avec l'analyse appropriée, de pouvoir prédire son comportement futur. En étant capable de distinguer les sentiments qui se cachent derrière les phrases prononcées par l'interlocuteur, il est possible d'évaluer le type d'émotion des clients ou prospects. 

Cet aspect est crucial pour une entreprise, car il permet de détecter les forces et les faiblesses de son produit ou service et, dans certains cas, de la manière dont ses agents communiquent.

Que ressentent vos vendeurs lorsqu'ils essaient de vendre, que ressentent vos prospects lorsqu'ils entendent parler de votre marque, et que ressentent ces derniers lorsqu'ils entendent parler de votre marque ?

Ces informations sont extrêmement précieuses pour une entreprise qui cherche à devenir plus efficace. Vous pourriez adapter votre façon de communiquer à travers votre centre de contact omnicanal ou la façon dont votre équipe de service à la clientèle opère pour changer la perception de vos clients.

Quels sont les trois types d'analyse des sentiments ?

Nous avons déjà abordé la classification utilisée catégoriser les messages : positif, négatif et neutre. Cependant, il existe d'autres groupes de catégories possibles, chacun étant spécifique au besoin de votre entreprise. Parmi les différents types de groupes spécialisés, on peut citer :

Analyse des sentiments polarisée

Il s'agit du type de catégorisation dont nous avons parlé jusqu'à présent, dont le résultat qui ressort est  "positif", "négatif" ou "neutre". Parfois, deux catégories supplémentaires s'ajoutent à celles-ci afin de préciser un peu plus le sens des mots. Ainsi, nous trouvons également "très positif" et "très négatif". L'analyse de sentiment polarisée est le type d'analyse le plus couramment utilisé.

Analyse des sentiments basée sur l'intention

Comme son nom l'indique, ce type de catégorisation se concentre sur l'intention des clients ou des prospects. L'analyse porte davantage sur ce que le client ou le prospect veut faire que sur ce qu'il dit. Les deux étiquettes les plus couramment utilisées sont "intéressé" et "non intéressé".

Sentiment Analysis basée sur l'émotion

Il s'agit d'une classification plus spécialisée, puisqu'elle se concentre sur le décryptage de l'émotion véhiculée par un message. Les émotions les plus courantes (et donc les plus utilisées pour la catégorisation) sont les suivantes : La joie, la tristesse, la colère ou encore la frustration.

 La catégorisation basée sur les émotions est très courante dans les lancements de produits, afin de déterminer dans quelle mesure ce nouveau produit ou service répond aux attentes des nouveaux clients.

Ringover évolue chaque jour pour répondre aux besoins du marché. C'est pourquoi cette solution complète de communication cloud a commencé à intégrer l'intelligence artificielle dans ses fonctionnalités. 

Nous avons, par ailleurs,  développé une solution d’analyse conversationnelle dédiée baptisée Empower dont vous pouvez découvrir quelques-unes des fonctionnalités dans la vidéo suivante :

La capacité de comprendre l'émotion derrière une interaction avec votre client ou prospect peut vous aider à analyser et adapter vos stratégies ou processus. Commencez dès maintenant votre essai gratuit !