6 étapes pour analyser efficacement les sentiments des utilisateurs et des clients

Chercher des informations précieuses dans un océan de feedback de l'utilisateur et d'échanges avec le service client, c'est un peu comme chercher une aiguille dans une botte de foin. Vous voyez des tas de données, mais vous ne savez pas comment les trier et donner un sens à ce que vous trouvez.

C'est là que l'analyse des sentiments peut s'avérer utile. Avec la bonne méthode, toutes ces données peuvent être transformées en informations précieuses et exploitables que vous pouvez utiliser pour améliorer la customer experience.

Cet article vous propose un cadre en six étapes pour mener à bien une méthode efficace d'analyse des sentiments et découvrir ce que vos utilisateurs pensent vraiment de votre produit, afin que vous puissiez apporter des changements ou des optimisations qui favorisent la croissance.

Cadre en 6 étapes de l'analyse des sentiments

Suivez ce cadre pour en apprendre davantage sur vos utilisateurs et sur les tâches qu'ils souhaitent accomplir avec votre produit :

1. Recueillez des données textuelles

Tout d'abord, vous devez disposer d'un vaste ensemble de données clients pour procéder à l'analyse des sentiments. Heureusement, une grande partie de ces données existe déjà sous la forme de commentaires sur les réseaux sociaux, d'avis clients en ligne et de conversations avec le support client.

Vous devez aussi recueillir des informations directement auprès de vos clients. Utilisez les enquêtes et le feedback pour recueillir des informations auprès de vos clients lorsqu'ils visitent votre site web ou utilisent votre produit.

Par exemple, une enquête NPS (Net Promoter Score®) vous donne un aperçu quantitatif de l'opinion de vos utilisateurs sur votre produit. Vous pouvez ensuite mieux comprendre les opinions des utilisateurs en procédant à une analyse des sentiments sur leurs raisons pour justifier leur score.

Gardez à l'esprit que le biais de négativité peut parfois fausser les réponses que vous obtenez à partir de votre feedback et de vos enquêtes. Les gens ont tendance à s'attacher aux sentiments négatifs et à en rendre compte, ce qui peut rendre les utilisateurs insatisfaits plus susceptibles de répondre à vos enquêtes que les utilisateurs satisfaits.

Pour éviter cela, offrez des incitations aux utilisateurs qui répondent à vos enquêtes, comme une réduction sur leur prochain achat ou abonnement . Cela peut vous aider à collecter les réponses des utilisateurs avec des sentiments variés.

Conseil de pro : utilisez les modèles d'enquête de Contentsquare (que vous trouverez dans notre outil de la voix du client) pour tirer le meilleur parti de votre recherche. L'utilisation d'un modèle contenant des questions éprouvées vous permet de gagner du temps lors de la conception des enquêtes, tout en vous permettant d'obtenir de vos utilisateurs exactement ce que vous voulez savoir sur votre produit.

2. Triez et nettoyez vos données

Avant d'analyser vos données, vous devez les nettoyer et les trier. De nombreux algorithmes d'analyse des sentiments sont incapables d'interpréter les emojis et autres caractères unicodes, et les données textuelles doivent être "normalisées", ou standardisées, pour que l'IA puisse les comprendre et les analyser.

L'utilisation d'un outil de nettoyage de texte et d'analyse des sentiments comme Repustate, ou le traitement de votre texte à l'aide d'un code Python, vous permet de nettoyer vos données et de supprimer la ponctuation, les émojis et les mots vides.

Par ailleurs, si vous disposez de données vidéo ou audio, vous (ou un outil spécialisé) devez les transcrire. Même chose si vous utilisez un outil sans capacités multilingues : vous devrez traduire votre contenu.

Prenez en compte les difficultés que les réponses rédigées dans des dialectes et des langues vernaculaires uniques peuvent poser pour le tri et l'analyse de vos données. Si vos utilisateurs s'expriment dans des langues peu courantes, veillez à utiliser un logiciel d'analyse des sentiments (voir ci-dessous) capable d'apprendre de nouveaux dialectes, afin d'obtenir des résultats plus précis.

3. Analysez votre série de données

Maintenant que vos données sont propres et organisées, il est temps de les analyser. Votre approche de l'analyse dépendra de la nature de vos données.

Si vous avez collecté des enquêtes avec des questions ouvertes ou si vous souhaitez analyser les mentions sur les réseaux sociaux, les avis sur les produits en ligne et les conversions du service client, un logiciel d'analyse des sentiments des utilisateurs peut vous être utile. Les outils d'analyse des sentiments utilisent le traitement du langage naturel (NLP), un sous-ensemble de l'IA, pour analyser les émotions dans le texte.

Parmi les outils utiles, citons :

• Awario pour suivre et analyser les avis

• Babel Street pour l'analyse de textes multilingues

• Repustate pour l'analyse vidéo

• Critical Mention pour le suivi de la télévision et des médias numériques

• Qualtrics XM + Clarabridge pour le suivi des réseaux sociaux et l'analyse du support client

Lorsque vous analysez vos données, allez plus loin que le sentiment général de vos utilisateurs. Utilisez des outils permettant d'identifier et de segmenter par thème, pour savoirexactement ce que les utilisateurs ne supportent pas et ce dont ils ne peuvent pas se passer.

4. Visualisez et partagez vos connaissances

Vos informations sont d'autant plus précieuses que vous les partagez avec les bonnes personnes. C'est ce qui fait de la collaboration interfonctionnelle une étape essentielle de la méthode d'analyse des sentiments. De nombreux outils d'analyse des sentiments vous permettent de créer des éléments visuels utiles, comme des graphiques et des tableaux, pour présenter clairement vos conclusions à la direction et aux parties prenantes.

Et si vous apprécierez sûrement de pouvoir partager ces informations avec les autres membres de votre équipe, vous devrez souvent communiquer les résultats avec les membres d'autres services.

Par exemple, une équipe marketing peut trouver des informations directement liées à la fonctionnalité d'un produit qu'elle doit partager avec les product designers et les développeurs pour résoudre le problème.

Conseil de pro : utilisez l'intégration Contentsquare + Slack pour tenir les membres de votre entreprise au courant. Envoyez le feedback et les réponses aux enquêtes par les bons canaux pour garder votre équipe alignée.

Plus vos conclusions seront claires, plus il sera facile d'obtenir l'adhésion des décideurs à vos recommandations. Veillez donc à afficher les sentiments qui sous-tendent les opinions de vos utilisateurs. De plus, creusez les causes de ces émotions et identifiez les changements nécessaires pour améliorer l'expérience utilisateur.

Par exemple, l'outil Session Replays vous aide à comprendre les raisons des sentiments de vos utilisateurs. Regardez des enregistrements d'utilisateurs qui livrent un feedback négatif pour identifier ce qui leur a posé problème et pour trouver une solution.

5. Mettez vos résultats en pratique

L'avantage des outils d'analyse des sentiments, c'est qu'ils catégorisent souvent les aspects ou fonctionnalités spécifiques de votre produit ou service qui suscitent des sentiments négatifs, ce qui vous permet d'aller directement à la racine du problème et d'identifier les changements qui auraient le plus d'impact.

Par exemple, si vous identifiez des sentiments négatifs concernant les délais de réponse du support client, vous pouvez donner la priorité aux changements visant à optimiser votre processus de support.

Ou vous découvrirez peut-être qu'un bug est à l'origine d'une expérience utilisateur négative. Vous pouvez ensuite utiliser l'outil Session Replays de Contentsquare pour identifier l'endroit où se produit le bug afin de le corriger et d'améliorer la customer experience.

6. Testez vos changements, validez vos apprentissages et poursuivez les itérations

L'analyse des sentiments des utilisateurs vous aide à identifier les parties de votre produit qui doivent être ajustées, mais la seule façon de déterminer si vos changements ont un impact positif, c'est de les tester.

Par exemple, utilisez l'intégration Contentsquare + Optimizely pour effectuer des tests A/B avec différentes versions d'une fonctionnalité ou d'un choix de conception. Puis utilisez Heatmaps pour comprendre quelle version a le plus de succès et pourquoi.

Et n'oubliez pas : l'analyse des sentiments n'est pas un processus ponctuel. Elle devrait constituer un élément clé de votre approche globale de l'amélioration de votre produit et de la satisfaction client. Continuez à suivre le sentiment des utilisateurs au fil du temps et d'émettre des hypothèses sur les moyens de l'améliorer.

5 challenges de l'analyse des sentiments (et comment les relever)

Si l'analyse des sentiments s'avère extrêmement précieuse pour votre activité et vos clients, elle s'accompagne de certains challenges, notamment liés à la difficulté à faire comprendre les émotions humaines aux ordinateurs.

Gardez l'œil ouvert sur certaines de ces difficultés liées à l'analyse des sentiments :

1. Erreurs dépendantes du contexte : le sens d'une phrase est souvent déterminé par son contexte. Dans un contexte, il peut avoir une connotation positive, alors qu'il peut refléter un sentiment négatif dans un autre. Par exemple, des clients amateurs de technologie peuvent décrire un produit comme étant "hautement technique", ce qui peut avoir un effet positif sur ce groupe démographique. En revanche, les clients novices peuvent utiliser le terme "hautement technique" de manière négative.

2. Emojis : les emojis peuvent souvent modifier le sens d'un texte et les outils d'analyse des sentiments passent souvent à côté de ces nuances. Surtout lorsqu'on examine le sentiment des publications sur les plateformes de réseaux sociaux comme Twitter et Facebook par exemple. "Cet outil est 🔥" et '"Cet outil est 👎"

3. Négations : les doubles négations (par exemple, "je n'aime pas la nouvelle mise à jour") peuvent perturber un algorithme d'analyse des sentiments, à moins qu'il ne sache comment les identifier et les interpréter.

4. Idiomes : de nombreux outils d'analyse des sentiments ne comprennent que le sens littéral du texte, ce qui fait que des expressions comme "balle au bond" ou "coûter un bras" peuvent perturber les logiciels d'intelligence artificielle.

5. Ironie et sarcasme : les compliments ambigus et les autres utilisations de l'ironie et du sarcasme peuvent être source de confusion pour les algorithmes d'analyse des sentiments, car ils peuvent les interpréter littéralement.

Vous pouvez améliorer les résultats de votre analyse des sentiments en choisissant des outils qui comprennent le contexte et que vous pouvez entraîner à reconnaître les expressions idiomatiques et les émojis.

Créer une customer experience d'exception grâce à l'analyse des sentiments

Après avoir collecté des données et du feedback client, il vous faut un moyen efficace pour en comprendre le sens profond.

En suivant ces étapes de l'analyse des sentiments, vous pourrez collecter des informations, comprendre le ressenti des utilisateurs, partager vos conclusions et prendre des décisions éclairées pour améliorer votre produit et la customer experience (CX).

FAQ sur la méthode d'analyse des sentiments