Analyse du sentiment des clients : Exemples, définition et stratégies !

L'analyse des sentiments devient de plus en plus populaire. Il s'agit d'un outil ou d'un mécanisme puissant utilisé dans les affaires et le marketing. L'analyse des sentiments consiste à utiliser des algorithmes informatiques pour identifier et extraire les sentiments d'un texte, en particulier les textes d'opinion. Mais c'est la vue d'hélicoptère.

Dans cet article, nous allons discuter de ce qu'est exactement l'analyse des sentiments et pourquoi elle est importante, de certains des meilleurs analyseurs de sentiments et algorithmes, et des différents scores et classifications de l'analyse des sentiments.

Alors, analysons !

Dans cet article sur l'analyse des sentiments

Qu'est-ce que l'analyse des sentiments ?

L'analyse des sentiments est le processus qui consiste à identifier et à quantifier le sentiment ou l'attitude d'un texte. L'analyse des sentiments a gagné en importance ces dernières années avec l'avènement des médias sociaux. Elle est utilisée pour comprendre le sentiment des clients à l'égard d'une entreprise ou d'un produit et pour identifier les domaines dans lesquels des améliorations sont nécessaires. L'analyse des sentiments peut également être utilisée à des fins politiques, pour évaluer l'opinion publique sur un candidat ou une politique.

Analyse du sentiment des clients - signification

L'analyse des sentiments ou l'analyse des sentiments est un outil d'exploration de texte qui permet d'analyser un grand nombre de commentaires et d'avis de clients, le sentiment qu'ils véhiculent. Le score de sentiment vous indique ce que les gens pensent du produit. Les scores de sentiments des clients aident les entreprises à détecter les commentaires négatifs sur leurs produits et à y répondre par des mesures appropriées.

Analyse des sentiments dans les textes

L'analyse des sentiments d'un texte peut être effectuée manuellement, mais il s'agit d'un processus qui demande beaucoup de temps et de travail. L'analyse des sentiments peut également être réalisée automatiquement à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. Ces algorithmes sont entraînés sur de grands ensembles de données qui contiennent des textes positifs, négatifs et neutres. L'algorithme attribue ensuite un score de sentiment à chaque texte en fonction de ses données d'entraînement. Ce score peut être utilisé pour déterminer l'humeur générale d'un texte. L'analyse des sentiments est également utilisée pour comprendre ce que veulent les clients en analysant les commentaires des clients.

Pourquoi l'analyse des sentiments est-elle importante ?

L'analyse des sentiments est importante car elle donne aux entreprises une image plus précise de leurs clients. L'analyse des sentiments permet aux entreprises de savoir ce que les clients pensent de leurs produits et services. Cela peut aider les entreprises à savoir ce que les clients veulent vraiment, ce qu'ils pensent du produit et s'il y a des points à améliorer. L'analyse des sentiments peut être utilisée dans des applications de service à la clientèle comme les chatbots et les applications mobiles, comme par exemple les plateformes Digit. L'analyse des sentiments permet de comprendre ce qui intéresse le plus les utilisateurs et de transmettre ces informations à l'entreprise.

Analyse des sentiments à l'aide de l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique peut être appliqué à l'analyse des sentiments par le biais d'un apprentissage supervisé ou non supervisé. L'analyse des sentiments basée sur l'apprentissage automatique a été mise en œuvre avec succès en utilisant l'apprentissage profond, où de grands ensembles de données sont utilisés pour former des algorithmes capables d'identifier des modèles et de faire des prédictions sur de nouveaux textes. L'analyse des sentiments est un domaine de recherche actif avec plusieurs applications dans le marketing, les études de marché, la veille économique, etc. Le modèle de classification des sentiments basé sur l'apprentissage automatique est largement utilisé pour diverses activités telles que la classification des nouvelles, la détection du spam, etc. Les êtres sensibles ont apporté tant de progrès à ce monde, mais ce n'est pas suffisant !

Analyse des sentiments des clients - Exemples

Voici quelques exemples où l'analyse des sentiments a été utilisée avec succès :

Détection de la polarité des phrases

Détection de la polarité des phrases - Exemple d'analyse des sentiments - Sentiwordnet La polarité des phrases fait référence à la nature d'une phrase - positive, négative ou neutre - qui peut être déterminée au moyen de l'analyse des sentiments.

Sentiwordnet

Sentiwordnet est une ressource lexicale pour l'exploration d'opinions et l'analyse de sentiments qui contient un réseau sémantique de mots anglais annotés avec des scores de sentiment SentiStrength et des étiquettes de parties de discours. Sentiwordnet a été utilisé pour classer la polarité - positive, neutre ou négative - des critiques de films provenant d'une base de données de films en ligne.

Scores et classifications de l'analyse des sentiments

Lorsqu'un texte est introduit dans un algorithme d'apprentissage automatique, celui-ci renvoie un score entre 0 et 1 qui vous indique dans quelle mesure le texte est positif. L'analyse des sentiments vous fournit également deux classifications : Sentiment positif et Sentiment négatif. Il s'agit des catégories prédéfinies pour les ensembles de données de formation qui entraînent les algorithmes à les identifier comme des textes positifs ou négatifs. L'analyse des sentiments peut être subdivisée en trois types différents : le score de sentiments, la classification des sentiments et la classification des sentiments.

3 types courants d'analyse des sentiments

1. Score de sentiment - Il s'agit de la forme la plus simple d'analyse de sentiment qui attribue à un texte un score compris entre 0 et 1 qui vous indique dans quelle mesure il est positif ou négatif dans son ensemble.

2. Classification des sentiments - L'algorithme attribue chaque phrase du texte à l'une des catégories prédéfinies - positive, neutre ou négative - en fonction de son ensemble de données d'apprentissage. En général, cette approche est plus précise que le score de sentiment, car elle attribue un sentiment à chaque phrase du texte.

3. Identification des sentiments - L'identification des sentiments permet de déterminer quelle partie d'une phrase est positive ou négative et de l'étiqueter en conséquence. Les sentiments sont identifiés au moyen de techniques NLP qui étudient la structure linguistique des phrases et identifient leurs parties grammaticales telles que les noms, les verbes, les adverbes, etc. L'identification des sentiments peut être utilisée pour découvrir ce que veulent les clients à partir de textes contenant leurs commentaires.

Analyse de sentiments NLP

 

NLP Sentiment Analysis - Sentiment Classifier L'analyse des sentiments à l'aide du NLP est la forme la plus précise d'analyse des sentiments car elle utilise des techniques de traitement du langage naturel pour identifier les sentiments dans un texte. L'algorithme décompose la structure de la phrase, identifie les verbes, les noms, les adjectifs et les adverbes dans chaque phrase, puis les analyse pour déterminer leurs parties du discours.

Les sentiments sont identifiés par l'étude des propriétés linguistiques des phrases qui véhiculent un sens positif ou négatif sur un sujet. L'API SentiStrength fournit un exemple de la manière dont les scores de sentiment sont calculés pour les textes. Elle repose sur la combinaison de deux algorithmes d'apprentissage automatique : Naive Bayes et Support Vector Machines (SVM).

Par exemple : il fallait que ce soit une journée parfaite. Score de sentiment = 0,8 Classification des sentiments = Sentiment positif Identification des sentiments = Cette phrase est positive. Les sentiments sont identifiés au moyen de techniques NLP qui étudient la structure linguistique des phrases et identifient leurs parties grammaticales telles que les noms, les verbes, les adverbes, etc.

Stratégie d'analyse des sentiments pour les entreprises

Pour que l'analyse des sentiments soit efficace, les entreprises doivent avoir accès à suffisamment de données sur ce que les gens pensent réellement de leurs produits et services. L'entraînement des algorithmes sur des évaluations existantes permet de détecter les sentiments liés à des mots-clés ou à des marques spécifiques trouvés dans les commentaires des clients. L'analyse des sentiments peut être utilisée pour surveiller les canaux de médias sociaux d'une entreprise afin de comprendre ce que les gens disent d'elle.

Quelques excellents analyseurs de sentiments

Voici quelques-uns des analyseurs de sentiments et de clients les plus populaires disponibles.

Outil d'analyse des sentiments Sentiment HQ

Sentiment HQ est une application web qui vous fournit une analyse des sentiments de n'importe quel texte en moins de 60 secondes. Le score de sentiment vous indique si le texte est positif ou négatif tandis que la classe de sentiment identifie le type d'expression dont il s'agit - éloge, critique ou neutre. L'API de Sentiment HQ vous permet de mettre en œuvre l'analyse des sentiments dans vos applications et sites web.

Mentionmapp - Suivi et analyse des médias sociaux

Mentionmapp surveille les publications sur les médias sociaux à travers Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, Google+, YouTube, etc. et fournit des analyses commerciales en temps réel pour aider les entreprises à prendre de meilleures décisions autour du service client en utilisant des outils de visualisation de données pour analyser le sentiment. Mentionmapp donne également des rapports visualisés de l'analyse des sentiments et de la classification des sentiments afin que vous puissiez surveiller ce que les clients disent de votre marque.

API d'analyse de sentiments Bitext

Bitext est une application web qui analyse le sentiment dans des textes de n'importe quelle langue à l'aide d'algorithmes d'IA. Le score de sentiment vous indique si le texte est positif ou négatif, tandis que la classe de sentiment identifie le type d'expression dont il s'agit : éloge, critique ou neutre. L'API de Bitext vous permet de mettre en œuvre l'analyse des sentiments dans vos applications et sites web.

Outil d'analyse des sentiments d'IBM Watson Analytics

IBM Watson Analytics propose une fonction d'analyse des sentiments qui utilise des classificateurs pour détecter les sentiments en fonction de catégories prédéfinies telles que "positif", "négatif" et "neutre". Le score de sentiment d'IBM vous donne une estimation du caractère positif ou négatif du texte. L'outil d'analyse des sentiments ne se contente pas d'examiner les mots clés pour donner son score, mais aussi la structure de la phrase, ce qui le rend plus précis.

Dernières réflexions sur l'analyse des sentiments

Merci d'avoir lu cet article. Nous espérons qu'il vous a été utile. L'analyse des sentiments est un nouveau domaine passionnant de la science des données et de nombreuses entreprises utilisent des API d'analyse des sentiments pour comprendre les opinions des clients sur leurs produits et services. Les analyseurs de sentiments vous disent non seulement si un texte a un sens positif ou négatif, mais ils peuvent également classer les phrases dans des catégories prédéfinies telles que la satisfaction, la joie, la tristesse, etc. L'analyse des sentiments donne aux entreprises la possibilité d'obtenir les réactions des consommateurs sur les canaux de médias sociaux afin d'améliorer leur stratégie commerciale en conséquence.

Les informations recueillies grâce à l'analyse des sentiments sont cruciales pour les entreprises qui souhaitent savoir ce que les gens pensent de leur marque en ligne. Elles leur permettent de mettre en œuvre des changements pour améliorer la qualité des produits et des services.

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