Comment déterminer le score de sentiment

Aujourd'hui plus que jamais, les entreprises doivent être plus proches de leurs clients pour comprendre comment mieux les servir. Faute de quoi, le concurrent se précipite et emporte les clients mécontents.

Il existe des technologies qui permettent aux clients de donner leur avis sur une marque ou un produit. Par exemple, les clients peuvent s'exprimer par le biais d'avis clients, de contenu généré par les utilisateurs, de journaux de centre d'appels et d'enquêtes.

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Le défi avec de tels commentaires est que, parfois, il est écrasant pour les humains d'examiner chaque commentaire et d'en tirer quelque chose. C'est pourquoi le calcul des scores de sentiment des clients est crucial pour les entreprises.

Déterminer le sentiment des clients envers une marque ou un produit est compliqué. Cela implique beaucoup d'intelligence artificielle et de technologie d'apprentissage automatique. Par conséquent, vous devez comprendre comment ces technologies fonctionnent en tant que propriétaire d'entreprise. Laissez-nous donc plonger profondément dans la façon de faire la notation des sentiments et comment la calculer.

Qu'est-ce que la notation des sentiments ?

La notation des sentiments utilise des outils d'IA pour déterminer les sentiments des clients à propos d'une marque ou d'un produit. Le NLP (Natural Language Processing) et le NER (Named Entity Recognition) sont deux des techniques d'IA et d'apprentissage automatique les plus utilisées lors de la notation des sentiments.

Ces technologies analysent le client de manière plus complète en calculant la polarité du texte, en effectuant un regroupement sémantique, en quantifiant les négations, la lemmatisation et en étiquetant les parties du discours.

Ceci est important car alors que le score du sentiment client est donné dans un spectre représenté par des nombres, les commentaires des clients sont donnés sous forme d'énoncés. Et l'ampleur de ces déclarations peut croître de façon exponentielle. Au fur et à mesure que vous popularisez votre marque via les médias sociaux, le référencement, le fournisseur de services de citations, etc., davantage de personnes interagiront avec votre marque. Cela signifie que davantage de personnes auront quelque chose à dire sur vous.

Par conséquent, cette technologie analyse ces déclarations et quantifie les mots et les phrases utilisés. Le modèle d'analyse des sentiments des clients utilise le traitement du langage naturel, prend en compte le contexte du feedback et l'émotion dans le feedback, et analyse le contenu de différentes langues. Ce n'est qu'après cette quantification que nous pouvons obtenir soit un score de sentiment positif, soit un score de sentiment négatif, soit un score neutre.

Positif, négatif ou neutre

Au départ, il existait des méthodes plus traditionnelles pour évaluer les sentiments. Par exemple, sur les réseaux sociaux, les entreprises ne s'appuieraient que sur des analyses indiquant le nombre de likes, de partages et de commentaires. Bien que cette méthode de notation ait donné quelques indications, elle pouvait également être trompeuse.

L'algorithme devait aimer le contenu pour qu'il fonctionne bien sur une plate-forme de médias sociaux donnée. Par conséquent, un contenu peut devenir viral sur les réseaux sociaux non pas parce que les gens aiment votre entreprise, mais parce que le contenu correspond aux besoins de l'algorithme.

Avec la technologie actuelle, la notation des sentiments donne une meilleure image de ce que le marché pense de votre produit et de votre marque. Vous obtenez une image saine de votre entreprise en analysant ce que les gens disent.

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La notation des sentiments peut être aussi simple que de qualifier vos résultats d'analyse de positifs, négatifs ou neutres. Un score positif signifierait que les gens disent du bien de votre entreprise. Il existe de nombreuses critiques de services et de produits de ce type en ligne, mais voici un exemple.

Un score négatif signifierait qu'il y a beaucoup de plaintes sur votre entreprise, comme celle ci-dessous.

D'un autre côté, le sentiment neutre signifierait que le client n'a jamais fait l'éloge de votre entreprise, ni ne s'est plaint. Au lieu de cela, ils ont simplement déclaré un fait lié à votre entreprise. Ce type d'examen est rare car les personnes qui ont tendance à évaluer les entreprises se situent aux extrémités du spectre. Soit vraiment impressionné, soit vraiment déçu.

Déchiffrer les émotions

La notation des sentiments devient compliquée si vous voulez repérer les émotions dans un morceau de texte. Par exemple, le mot tuer peut signifier différentes choses selon le contexte.

Si un client dit: "L'attente me tue." Ce serait un avis négatif. Mais s'ils disent: "Le business est en train de le tuer." Ce serait un commentaire positif. Déchiffrer de telles émotions à partir d'un texte nécessite des algorithmes complexes d'apprentissage automatique.

Avec ces algorithmes complexes d'analyse des sentiments, la notation des sentiments vous aide à savoir précisément ce qui, dans votre entreprise, attire le sentiment positif ou négatif. Par exemple, vous pourriez trouver deux sentiments dans un contexte. Le client peut louer une chose et se plaindre d'autre chose.

En analysant ces commentaires, vous pouvez identifier les parties de l'entreprise qui sont impressionnantes et celles qui sont décevantes. Par exemple, un client pourrait dire : « La nourriture est excellente, mais le service est lamentable ». Vous avez besoin d'un outil d'analyse des sentiments complexe et précis pour déchiffrer les sentiments trouvés dans cette simple revue.

La notation des sentiments est un peu compliquée, mais avec les bons outils d'analyse des sentiments, vous obtiendrez des informations précieuses nécessaires à la croissance de votre entreprise.

Comment nous calculons le score de sentiment

Nous avons discuté de la notation des sentiments et de la quantité de technologie et de variation qui entrent dans la notation. Mais comment cela se fait-il exactement ? Comment les textes qualitatifs sont-ils convertis en données quantitatives ? Il existe trois méthodes pour le faire.

Mais avant même que les calculs ne commencent, les données doivent être traitées. Il y a beaucoup de données dans les commentaires bruts qui ne servent à rien pour l'algorithme. Nous n'avons besoin de servir à l'algorithme que les mots qui font la différence. Si le sentiment est positif, négatif ou neutre et si les mots montrent une émotion.

Les données brutes doivent passer par quelques processus avant l'analyse. Nous utiliserons l'exemple ci-dessous d'un avis Yelp pour comprendre le traitement des données.

Lorsqu'un tel commentaire est introduit dans le système, la première chose que fait le système s'appelle la tokenisation. La tokenisation est la façon dont le système sépare chaque mot en ses jetons pour analyse.

Normalisation du texte

Une fois les mots marqués, le système procède à la normalisation du texte. La normalisation du texte est le système qui supprime les éléments non textuels dans le commentaire. Par exemple, le système supprime les virgules, les points, les points d'exclamation et autres signes de ponctuation au cours de cette phase.

Une fois que tous les éléments non textuels des commentaires ont été supprimés, le système décompose tous les mots en leurs mots-clés. Par exemple, dans l'exemple ci-dessus, le mot "breaks" est lu comme "break". De même, le mot « correctifs » est lu comme « correctif ».

La dernière étape du prétraitement des données dans l'analyse du score de sentiment client consiste à supprimer les mots superflus. L'exemple ci-dessus comprend des mots tels que "très", "toutes" et "je n'en dirai jamais assez".

Enfin, le texte qui finirait par être noté dans l'analyse des sentiments ressemblerait à ceci. "Incroyable, rapide, fiable, juste, honnête, amour, "tout de suite", "excellent service", "j'adore cette entreprise"" Je sais que ce n'est pas conforme au discours humain. Pourtant, il contient toutes les informations vitales nécessaires pour marquer un sentiment.

À l'aide de la déclaration finale, comment calculons-nous alors le score de sentiment client en utilisant les trois méthodes ?

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Méthode de comptage de mots

La méthode du nombre de mots est la méthode la plus simple pour calculer le sentiment. En utilisant cette méthode, vous utilisez le lexique des mots. Ensuite, vous ajoutez le nombre de mots positifs et soustrayez le nombre de mots négatifs.

Le nombre que vous obtenez, s'il est positif, le sentiment du commentaire est positif, mais si le nombre est négatif, alors le sentiment du commentaire est négatif. Cependant, si le nombre est zéro, alors le commentaire est neutre.

L'exemple ci-dessus ne contient que des mots positifs, ce qui en fait un score de sentiment positif de dix.

Méthode de la longueur de la peine

Cette méthode est optimale pour les longs morceaux de texte. Cette méthode intègre la méthode du nombre de mots, mais le résultat est divisé par le nombre total de mots dans la phrase.

En utilisant l'exemple ci-dessus, ce serait dix divisé par dix, ce qui en fait un. Un score de un est le meilleur que vous puissiez obtenir. C'est le score parfait.

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Rapport du nombre de mots +Ve et -Ve

Dans cette méthode, le nombre de mots positifs est divisé par le nombre de mots négatifs plus un. Ainsi, d'après l'exemple ci-dessus, ce serait 10/0+1. Le "+1" devient utile ici pour éliminer l'erreur de division par zéro.

En utilisant cette formule, tout résultat qui renvoie un est le résultat neutre, et tout ce qui est au-dessus de un est positif et vice versa.

En conclusion

Déterminer le score de sentiment de votre entreprise est fondamental pour comprendre ce que vos clients pensent de votre entreprise. Vous pouvez recueillir les commentaires des clients à partir de diverses plateformes telles que les médias sociaux, votre site Web et même des sites d'évaluation.

Il existe une technologie immense qui entre dans la notation des sentiments. En utilisant la technologie, vous pouvez non seulement dire si le sentiment est positif ou non, mais vous pouvez aussi dire l'émotion en fonction du contexte de la rétroaction.

Vous pouvez ensuite utiliser les informations que vous obtenez pour ajuster les stratégies commerciales en apprenant quelles parties de votre entreprise doivent être améliorées et lesquelles sont en plein essor.

Vous devez vous assurer de maintenir un sentiment commercial favorable à tout moment.

Daryl Bush est responsable du développement commercial chez Authority.Builders. La société aide les entreprises à acquérir plus de clients grâce à des classements de recherche en ligne améliorés. Il possède une connaissance approfondie du référencement et du développement des affaires.