Les entreprises détiennent de plus en plus de données sur leurs prospects et clients. Devant cette masse d’informations, il est essentiel de savoir identifier celles qui sont réellement pertinentes pour prendre les bonnes décisions commerciales. C’est ce que permet l’analyse de sentiment. Dans ce guide, découvrez comment mettre en place votre stratégie d’analyse de sentiment, avec nos conseils pratiques pour développer la satisfaction de vos clients.
L’analyse de sentiment consiste à faire émerger la perception qu’a le public d’une entreprise. En collectant et en analysant le sens des mots et des phrases utilisés par les clients lors des interactions, des conversations et des publications sur internet au sujet d’une marque, les outils d’analyse de sentiment en déduisent l’état d’esprit des clients à l’égard de cette entreprise.
Grâce à ces données, l’entreprise obtient des clés pour identifier là où elle doit améliorer l’expérience client, augmenter la satisfaction et la fidélité client, dans le but d’atteindre plus facilement ses objectifs commerciaux.
Les outils issus de l’intelligence artificielle comme les grands modèles de langage (ou Large Language Model, LLM) et le traitement automatique du langage naturel (ou Natural Language Processing, NLP) prennent une part de plus en plus importante dans ces analyses. Ils collectent des données lexicales dans différentes sources, comme les e-mails, les chats, les appels téléphoniques, les réponses à une enquête de satisfaction client ou encore les avis sur la marque déposés sur les plateformes d’avis.
Quels sont les objectifs de l’analyse des sentiments ?
L’analyse des sentiments (ou opinion mining, ou encore sentiment analysis) contribue à atteindre plusieurs objectifs.
Gérer les données client de manière efficace
L’augmentation constante de la quantité de données clients peut parfois paraître insurmontable à traiter pour les entreprises. En utilisant les bons outils d’analyse des sentiments, vous pouvez vous concentrer sur les données qui sont vraiment importantes pour vous, et qui servent vos objectifs commerciaux. Vous pouvez notamment affiner vos buyer personas et mieux identifier le profil client de chacun de vos contacts.
Effectuer une étude de marché
Avec l’analyse lexicale, les entreprises peuvent étudier l’opinion publique sur certains sujets, les tendances de leur marché et leur environnement concurrentiel en observant quelles sont les marques qui ont le meilleur taux de satisfaction ou d’insatisfaction de leurs clients.
Améliorer le service client
En vous concentrant sur les interactions avec le service client ou le service après-vente, vous pouvez déceler ce qui fonctionne bien et ce qui a besoin d’amélioration. Votre processus d’amélioration continue est alimenté par ces informations.
Augmenter la satisfaction et la fidélité client
La fidélité des clients est le Graal de toute entreprise. Pour la développer, bien comprendre les points de satisfaction et de frustration de votre clientèle est essentiel. C’est pourquoi l’analyse de sentiment client est parfois appelée « empathie client ». En comprenant mieux d’où viennent les mécontentements, vous pouvez prendre les mesures nécessaires pour accroître la satisfaction de vos clients.
Renforcer l’image de la marque
Avec les observations réalisées, l’entreprise peut comprendre finement quelle image elle a auprès de sa clientèle cible, pour ce qui est de l’ensemble de la marque et pour ce qui est de chacun des produits ou services proposés en particulier. Elle peut ensuite agir en conséquence pour améliorer son image de marque.
Détecter rapidement une crise pour mieux la gérer
Si l’entreprise est victime d’une campagne de dénigrement, son e-réputation peut être touchée très rapidement, surtout sur les réseaux sociaux, où les informations circulent en instantané. Avec une analyse des sentiments automatisée, vous êtes prévenus très vite d’une éventuelle crise et vous pouvez réagir d’autant plus rapidement.
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Comment suivre et mesurer le sentiment client ?
Le score de sentiment est attribué selon les propos positifs et négatifs utilisés par les clients. Si le score d’une personne est en dessous de 50 %, on conclut que l’expérience client est négative. S’il est entre 50 % et 70 %, on conclut que l’expérience est neutre. S’il est au-dessus de 70 à 80 %, on conclut que l’expérience client est positive.
Certains systèmes d’analyse sémantique sont plus poussés et permettent de comprendre les perceptions exprimées dans un message qui contient à la fois des éléments positifs et négatifs, ou dans des comparaisons, ou dans des expressions plus nuancées. Il existe également des outils reconnus de mesure de satisfaction, comme l’échelle de Likert et son évaluation de la satisfaction de 5 à 10 points. Nous recommandons de sélectionner l’outil d’analyse qui correspond aux objectifs et projets fixés par votre entreprise.
Où collecter les sentiments clients ?
Pour obtenir des résultats complets et réalistes, les sentiments des utilisateurs sont collectés à partir d’un ensemble de sources complémentaires.
1. Les sondages et les feedbacks
2. Les scores de satisfaction client ou Customer Satisfaction (CSAT) et le Net Promoter Score (NPS)
3. Les réseaux sociaux de la marque, des concurrents et les réseaux grand public
4. Les avis clients
5. Le taux de fidélité client et les recommandations dont votre entreprise bénéficie
6. Les interactions directes avec la marque, au travers des e-mails, des chats ou des appels téléphoniques
Comment mettre en place une stratégie d’analyse de sentiment efficace
Un algorithme d’analyse des sentiments donnera de bons résultats s’il vous permet de comprendre les frustrations, les déceptions et les points de friction à chaque étape du parcours client, afin de vous permettre d’agir pour améliorer la réputation de la marque. Quelles sont les étapes à suivre pour bien mener votre analyse de sentiments ?
Étape 1 : fixer les objectifs
La première étape d’une analyse de sentiment est de fixer les objectifs de votre analyse. Voici quelques exemples : vous pouvez étudier la satisfaction de vos clients sur…
Votre entreprise de manière générale
Un nouveau produit que vous allez lancer
Leur réaction à une démonstration
Votre nouveau chatbot
Étape 2 : choisir un outil d’analyse adapté
La deuxième étape consiste à choisir la solution d’analyse qui vous facilitera la lecture des résultats. Les analyses sous forme de graphiques colorés peuvent être plus agréables à lire que des pages de tableurs, par exemple. Il existe plusieurs outils sur le marché, nous recommandons de vous pencher sur toutes les fonctionnalités pour choisir votre propre outil.
Étape 3 : déterminer les axes prioritaires d’action
Après l’analyse des avis des clients, ne négligez pas la dernière étape, qui est la plus cruciale : identifier les points à améliorer en priorité. La récolte et l’interprétation des données ne sont utiles que si elles vous servent à augmenter la satisfaction et la fidélité des clients. C’est ce qui vous permettra de développer vos ventes, à la fin du processus.
3 outils essentiels pour l’analyse de sentiment client
Il faut avoir les bons outils pour collecter d’abord, pour analyser ensuite, et enfin pour agir au regard des informations. Voici trois outils qui vous aideront à tirer parti de votre analyse de sentiments.
1. Un CRM
Le logiciel de gestion de la relation client est l’outil parfait pour centraliser les interactions avec chaque client. Vous pouvez noter les scores de sentiment et leur évolution, les éventuels points de blocage, et prioriser les actions à effectuer pour chaque interlocuteur. Avec un CRM, les données d’analyse des sentiments peuvent servir concrètement à approfondir votre découverte client, améliorer et personnaliser les relations avec chacun d’entre eux.
2. Une plateforme Customer Satisfaction (CSAT) et Net Promoter Score (NPS)
Les outils spécifiques de collecte de la satisfaction client fournissent des indicateurs clés. Le CRM Pipedrive permet d’intégrer facilement des applications de ce type et de déclencher automatiquement l’envoi d’un questionnaire de satisfaction après certaines interactions avec le client. En interrogeant les clients directement après ces échanges, vous obtenez des réponses précises et fiables.
3. Une solution de traitement automatique du langage naturel (Natural Language Processing) et d’intelligence artificielle
Grâce à l’intelligence artificielle, le traitement automatisé de l’analyse textuelle permet de donner des conclusions à partir de très larges quantités de données. L’opinion des clients est traitée de manière plus objective que si l’analyse était faite uniquement par le cerveau humain et les collaborateurs de l’équipe commerciale ou du service client.
L’intérêt des modèles de langage et du Natural Language Processing dans l’analyse de sentiment
Les dernières innovations dans le domaine de l’intelligence artificielle ont beaucoup fait progresser le Natural Language Processing (NLP). Les modèles de langage sont des outils de plus en plus performants. Selon Artsmart AI (lien en anglais), en 2024, le revenu du marché mondial du NLP a atteint les 37,1 milliards de dollars. D’ici à 2030, ce marché devrait être évalué à 328,8 milliards de dollars.
Concernant le fonctionnement des NLP, les deux techniques les plus fréquemment employées sont les suivantes :
Le NLP basé sur des règles
Le logiciel classe les mots selon des catégories qui lui ont été fixées. Il sait par exemple que « bon rapport qualité-prix » reflète un sentiment positif, alors que « mal conçu » reflète une opinion négative. En triant les phrases utilisées dans les commentaires des clients, le logiciel attribue des scores de satisfaction.
Le NLP basé sur le machine learning
Cette technique utilise un algorithme pour entraîner un logiciel à évaluer les sentiments d’une façon analogue à celle d’un humain. Ce modèle de machine learning apprend continuellement à partir des blocs de texte qu’il analyse. Grâce à cet apprentissage automatique, ce modèle est plus évolutif.
Certains logiciels d’analyse des sentiments des clients utilisent ces deux techniques de manière hybride.
Pour conclure
Depuis le début des années 2000, l’analyse sentiment utilise des logiciels pour extraire et interpréter les mots utilisés par le grand public, les prospects ou les clients d’une entreprise. Cette solution d’analyse déchiffre une grande quantité de données textuelles et fournit des informations pertinentes pour approfondir la connaissance client, améliorer l’expérience client et ainsi obtenir une meilleure satisfaction et développer les ventes.
Le traitement automatique du langage naturel (ou NLP) est actuellement la solution d’analyse la plus avancée. Le CRM est le meilleur outil pour centraliser toutes les données collectées et analysées et mettre en place les décisions commerciales qui en découlent. Testez le CRM Pipedrive gratuitement pendant 14 jours.
