Dans un monde où la satisfaction du client est devenue une priorité stratégique pour les marques, comprendre les émotions et les opinions des consommateurs est un élément incontournable pour les entreprises. Ces sentiments et feedbacks clients s’expriment de façon nuancée et les analyser constitue une démarche primordiale pour améliorer l’expérience client. L’intelligence artificielle met à disposition des outils puissants pour traiter et interpréter de gigantesques volumes de données textuelles, provenant d’une multiplicité de sources comme les réseaux sociaux, les forums, les avis en ligne ou les enquêtes de satisfaction.

Des technologies comme le traitement du langage naturel (NLP) et le machine learning permettent d’identifier le sentiment des auteurs de ces textes en décodant aussi bien les éloges enthousiastes que les critiques les plus acerbes. Amazon, par exemple, dispose d’algorithmes de machine learning pour analyser les avis produits et identifier les tendances émergentes, ce qui le rend capable d’adapter quasi instantanément son inventaire et les recommandations de produits. De la même manière, Airbnb se sert de l’IA pour passer en revue les commentaires des utilisateurs, cernant les aspects positifs et négatifs des expériences de séjour afin de suggérer des axes d’amélioration aux hôtes, notamment en personnalisant les offres pour les résidents. La marque Coca-Cola, quant à elle, va jusqu’à ajuster ses campagnes marketing en temps réel à partir des sentiments qu’elle capte sur les réseaux sociaux, lesquels sont analysés pour comprendre comment les audiences perçoivent la marque.

Grâce à cette analyse détaillée et en temps réel, les entreprises se voient offrir une opportunité sans précédent de répondre rapidement aux préoccupation des clients, d’adapter leurs stratégies marketing et de personnaliser leurs offres, répondant ainsi aux attentes spécifiques des clientèles.

L’intelligence artificielle révolutionne la façon d’analyser et de traiter les sentiments et les feedbacks des clients. Nous nous pencherons successivement sur les technologies sous-jacentes qui permettent ces prouesses, leurs applications concrètes et les avantages et challenges liés à cette démarche. Notre objectif et de montrer comment l’IA est en mesure de transformer les données clients en insights mobilisables et actionnables, offrant aux entreprises la possibilité de se distinguer sur des marchés toujours plus compétitifs.

Comprendre l’analyse des sentiments et des feedbacks

Commençons par définir l’analyse des sentiments, connue en anglais sous le nom de « sentiment analysis » ou « opinion mining ». Il s’agit d’une technique d’analyse de données s’appuyant sur des algorithmes d’intelligence artificielle pour identifier, extraire et quantifier les émotions exprimées par une clientèle sous forme textuelle. Ces émotions se regroupent en trois catégories : positives, négatives et neutres. Le langage naturel (NLP) est traité et le machine learning permet de comprendre le contexte et de saisir le ton employé par les clients.

L’algorithme d’analyse des sentiments détermine l’opinion globale de l’avis laissé en ligne par un client, en évaluant les termes et expressions employés. Des mots tels que « excellent », « fantastique » ou une expression comme « recommande vivement » laissent peu de doute sur l’état d’esprit de l’auteur et l’algorithme classera l’avis comme positif. A l’inverse, des termes tels que « médiocre », « déçu » ou « ne recommande pas » signalent sans équivoque une opinion négative et un client insatisfait.

Intéressons-nous à présent aux feedbacks clients. Cette expression recouvre tout type de retour fait par un client à une entreprise au sujet d’un produit, d’un service, d’une prestation ou d’une expérience générale. Les canaux par lesquels ces retours peuvent être faits sont multiples, en voici les principaux :

– Les avis en ligne. Les commentaires laissés directement sur des plateformes comme Amazon, Yelp, TripAdvisor…

– Les réseaux sociaux, au moyen de posts, tweets et commentaires sur Facebook, Twitter, Instagram…

– Les enquêtes de satisfaction. Des questionnaires envoyés au client après leurs achats ou une interaction avec la marque.

– Les emails et les chats. Des échanges de messages entre la marque et les consommateurs, plus ou moins instantanés.

L’analyse des sentiments des consommateurs dans leurs feedbacks est d’une importance capitale pour les entreprises. Celle-ci permet : 

– d’améliorer la satisfaction client, en cernant rapidement les sources d’insatisfaction et en proposant les solutions adaptées. Uber analyse les feedbacks laissés par les utilisateurs, comme les notes ou les commentaires qu’ils laissent après une course, ce qui permet à la marque d’identifier les conducteurs offrant une expérience qualitative et ceux qui pourraient bénéficier d’une formation.

– d’optimiser l’offre de produits et de services, en recueillant la donnée qui indique ce qui fonctionne bien ou doit être amélioré. Netflix, par exemple, fait usage de l’analyse des sentiments pour comprendre la réaction de ses clients à un contenu. Les tweets et commentaires sur les réseaux sociaux l’aident à déterminer quels films ou séries sont populaires et quels contenus, au contraire, ne conviennent pas en l’état et ont besoin d’ajustements. Si, par exemple, les réactions se font massivement positives ou négatives à la fin d’une série, Netflix reproduira ou repensera ce type de fin pour ses créations futures.

– le renforcement de la fidélité client, en améliorant constamment leur expérience et en leur prouvant que leurs avis sont bien pris en compte

– la prise de décisions éclairées, fondées sur des données nombreuses, recensées et traitées, et non sur des suppositions. La marque de cosmétiques Sephora utilise l’analyse de sentiments pour surveiller les avis produits et les discussions sur les réseaux sociaux. Elle peut ainsi régir rapidement aux tendances beautés émergentes et organiser ses stocks et promotions en conséquence.

Les défis posés par l’analyse des sentiments et des feedbacks

S’il est vrai que l’analyse des sentiments et des feedbacks clients par l’intelligence artificielle présente de nombreux avantages, elle met également face à de grands défis.

Il y a, tout d’abord, une grande complexité des nuances linguistiques. Interpréter les sentiments n’est pas toujours simple. En effet, des nuances linguistiques telles que le sarcasme, l’ironie ou certaines expressions propres à une langue peuvent être source de difficulté pour les algorithmes d’IA. Si l’IA se trompe en cherchant à interpréter, ses conclusions peuvent être erronées.

Par ailleurs, les données récoltées peuvent ne pas être de la meilleure qualité. Or, la précision de l’analyse des sentiments dépend fortement de la qualité des données recueillies. Ainsi des données lacunaires, tronquées, biaisées ou non représentatives peuvent fausser les résultats de l’analyse. Uber a eu affaire à retours biaisés de la part de certains segments de clients, ce qui a altéré la précision de son analyse de sentiments. Uber a résolu le problème en diversifiant ses sources de données.

Enfin, cette utilisation massive des données laissées par les clients pose des questions en matière de confidentialité et d’éthique. En effet, il incombe aux entreprises de s’assurer que ces gigantesques volumes textuels provenant des consommateurs sont traités de manière sécurisée et respectueuse de la vie privée. On connaît les critiques auxquelles a dû faire face Facebook qui, pour regagner la confiance de ses utilisateurs, a dû renforcer ses politiques de confidentialité et garantir une utilisation plus éthique des données collectées.

Conclusion

Pour conclure, nous avons vu que l’analyse des sentiments et des feedbacks clients par l’intelligence artificielle offre des avantages considérables, tels que la réactivité accrue, la personnalisation ou encore la prévision des tendances. Cependant, les défis qu’elle pose sont de taille et les entreprises doivent en prendre toute la mesure afin de pouvoir continuer à maximiser les bénéfices de l’IA pour améliorer l’expérience client et maintenir un avantage concurrentiel.