Comment organiser les avis sur toutes les plateformes pour comprendre ce que ressentent vos clients et optimiser vos offres

Juin
15, 2021

5 minutes de lecture

Les avis exprimés par les contributeurs de Entrepreneur sont les leurs.

La mise en place d'un programme de retour d'information des clients peut être d'un immense avantage pour n'importe quelle marque. Cependant, vous devez vous préparer aux défis de l'analyse des sentiments en cette ère de big data. Alors que les données seront là pour la récolte, le problème associé aux mégadonnées deviendra plus prononcé dans le monde post-COVID-19.

Les données qui circulent librement peuvent être une combinaison de données structurées, semi-structurées. structurées et non structurées, c'est pourquoi l'analyse de ces données peut poser des problèmes. Le volume de données que nous attendons dans le monde post-COVID-19 ne sera pas facile à analyser et à utiliser efficacement pour les humains, et nous devrons intégrer l'intelligence artificielle (IA) pour aider.

Cependant, dans l'analyse des sentiments à l'aide des données d'évaluation des produits, vous pouvez déployer le traitement du langage naturel et la linguistique informatique pour étudier les émotions dans les informations subjectives. Pour savoir ce que les clients disent et pensent de leurs produits ou services, les marques ont toujours eu recours aux avis en ligne.

Heureusement, des sites comme Capterra, G2Crowd et Trustpilot ont rendu cela relativement facile. Ils recueillent des avis publics sur différents produits. Vous pouvez également utiliser l'avenue créée par les magasins de commerce électronique tels qu'Amazon et eBay pour recueillir les avis que les gens laissent sur leurs expériences avec votre produit.

Ces revues sont pour la plupart non structurées et sans utiliser l'IA, vous finissez par dépenser des heures de main-d'œuvre pour donner un sens aux données. Les médias sociaux offrent une autre opportunité pour vous de recueillir les opinions des gens sur votre produit.

Le fait que ces plateformes soient gratuites ne les rend pas très fiables à cette fin. Les commentaires peuvent manquer d'authenticité, il peut donc être difficile d'analyser ces commentaires en termes positifs, négatifs ou neutres.

Déployer l'apprentissage automatique dans l'analyse des sentiments à l'aide des données d'évaluation du produit

Essayer d'analyser les données non structurées que vous collectez à partir de l'évaluation les sites peuvent être une tâche herculéenne, cependant, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique sont devenus des outils utiles pour cela. Il n'aurait pas été facile sans l'IA d'extraire et d'analyser plus de 213 611 avis, parmi lesquels Revuze a utilisé l'IA pour extraire 493 422 citations précieuses .

Vous pouvez former des outils de machine learning pour identifier la différence entre le contexte, le sarcasme et les mots mal appliqués. Vous disposez désormais de plusieurs techniques et algorithmes complexes tels que la régression linéaire, le Bayes naïf et les machines à vecteurs de support (SVM) qui peuvent être utilisés pour détecter les sentiments des utilisateurs.

Les outils vous permettent d'analyser ces avis en positifs, négatifs ou neutres au sein de un court laps de temps, ainsi que d'obtenir des informations exploitables.

À partir des informations que vous obtenez des avis, il devient facile pour vous de :  

• Déterminer ce que vos clients aiment et n'aiment pas à propos de votre produit.
• Ayez un niveau de comparaison avec vos concurrents 
• Obtenez des informations sur les produits en temps réel.

Évaluation du produit

Une autre source grâce à laquelle vous pouvez obtenir des données pour votre analyse des sentiments des avis des clients sur les produits est l'évaluation des produits. Habituellement, les clients évaluent votre produit sur une échelle de un à cinq selon le niveau de satisfaction qu'ils en retirent. Alors qu'une note de un signifie qu'un client est très insatisfait du produit, cinq signifie que le client est très satisfait. Il s'agit d'une autre forme d'évaluation de produit.

Vous pouvez obtenir des données pertinentes auprès des magasins de commerce électronique pour les évaluations de produits ; Google Play et Apple App Store, d'autre part, affichent les notes des applications ainsi que les commentaires des utilisateurs. Une analyse des sentiments peut ensuite être menée sur les commentaires du système de notation des produits pour détecter les nuances cachées.

Machine learning vous permet d'analyser les commentaires à l'aide de votre base de données qui doit contenir des mots basés sur les sentiments qui incluent à la fois des mots-clés positifs et négatifs. Le système déterminera si le produit est mauvais, bon, meilleur ou pire après l'avoir comparé aux mots-clés.

Revues de produits Amazon et API 

Vous pouvez également intégrer l'apprentissage automatique dans les analyses de sentiment des API et d'Amazon avis sur les produits. Par exemple, Twitter propose trois versions différentes d'interfaces de programmation d'applications (API) pour les chercheurs et les développeurs : l'API REST, l'API Search et l'API Streaming.

Lorsque les développeurs utilisent des API pour développer leurs applications, l'analyse des sentiments peut facilement être effectuée grâce à l'intégration de gros volumes de données sociales.

De nombreux clients Amazon font confiance aux avis de la boutique en ligne, et c'est une opportunité pour vous. ne peut pas se permettre de manquer. Si vous avez un grand nombre d'avis, cela suggère que le produit est populaire, et lorsque beaucoup d'avis sont positifs, le produit est de haute qualité et convient bien aux clients.

L'analyse des sentiments utilise des outils d'apprentissage automatique qui peuvent interpréter davantage. que de simples définitions. Il détecte et marque les émotions dans le texte.

Conclusion

L'analyse des sentiments peut encore être une nouvelle technologiemais elle a un grand potentiel. Vous pouvez le déployer pour comprendre ce que les consommateurs pensent de vos produits ou de votre marque .

Les données dont vous avez besoin sont facilement disponibles. Tout ce dont vous avez besoin est de visiter des sites d'avis, des plateformes de médias sociaux, des magasins d'applications et des magasins de commerce électronique pour recueillir des données sur les sentiments des utilisateurs. Le monde des affaires devient chaque jour plus compétitif ; en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique sophistiqués, vous pouvez convertir des données non structurées en données structurées.

L'analyse des sentiments à l'aide des données d'évaluation des produits est ce dont vous avez besoin pour améliorer votre clientèle et rester pertinent sur le marché.