Les analytiques avancées permettent de mieux comprendre vos clients. L’analyse de sentiment permet de comprendre les sentiments subjectifs de vos clients. L’analyse de sentiment client, également appelée « opinion mining », est le processus automatisé d’identification des émotions dans les interactions digitales afin de connaître l’opinion de vos clients sur vos produits, vos services ou votre marque. Ce niveau de connaissance des clients permet aux marques de les considérer comme des personnes à part entière.
Comment fonctionne l’analyse de sentiments client ?
L’analyse de sentiment client s’appuie sur le traitement du langage naturel ou natural language processing (NLP) en anglais et des algorithmes avancés de machine learning pour détecter des modèles dans le texte afin de classer les sentiments des clients comme positifs, négatifs ou neutres.
Les algorithmes peuvent aller plus loin en distinguant les opinions, qu’elles soient subjectives ou objectives, comparatives ou directes, explicites ou implicites. En appliquant l’analyse de sentiment client, les données non structurées sont transformées en informations structurées.
Comment les entreprises utilisent-elles l’analyse de sentiment client pour améliorer l’expérience client ?
Ces données sur les goûts et les aversions des clients peuvent être unifiées avec d’autres données sur les clients et utilisées par le marketing, les ventes, le développement de produits et le service à la clientèle pour mettre au point des produits et des services davantage conçus autour du client. Parmi les autres cas d’usage de l’analyse de sentiment client, citons l’optimisation de la stratégie de marque, la surveillance de la réputation de la marque et le suivi du sentiment client au fil du temps.
