Comment exploiter les avis clients grâce à l’analyse sémantique ?

Alors que les enseignes sont à l’affût des moindres gains de compétitivité, l’analyse des avis clients occupe désormais une place prépondérante dans leurs stratégies d’expérience client. 

Les équipes cherchent à comprendre quels sont les drivers des clients pour venir et surtout revenir dans leurs magasins. Elles s’appuient, pour cela, sur des dispositifs de recueil d’avis clients mais aussi sur les avis diffusés sur les plateformes publiques, comme les avis Google.

Au-delà de la collecte d’avis, le nerf de la guerre réside surtout dans une exploitation optimale de ces données. Comment leur donner du sens ? Comment transformer les données d’avis clients en informations claires, granulaires puis en plans d’actions ?

C’est là qu’intervient l’analyse sémantique.

Les solutions d’analyse sémantique offrent aujourd’hui des résultats incroyablement précis et (relativement) facilement exploitables par les entreprises. Elles sont capables d’interpréter les données textuelles, de les catégoriser, de les rattacher à un sentiment. Bref, elles révolutionnent l’analyse du feedback client.

Dans cet article, nous allons examiner comment les entreprises peuvent mieux exploiter les avis clients grâce à l'analyse sémantique.

Qu’est-ce que l’analyse sémantique des avis clients ?

En quoi consiste l’analyse sémantique ?

L’analyse sémantique consiste à interpréter des données textuelles pour les catégoriser par thème, par sujet et y associer un sentiment.

Dans le cadre des avis clients, elle permet de comprendre comment les personnes se sentent à propos d'un produit, un service, un magasin ou une expérience en examinant les mots qu'ils utilisent pour le décrire. 

En utilisant cette méthode, les entreprises peuvent mieux comprendre les besoins et les attentes de leurs clients et prendre des mesures pour améliorer leur produit ou service en conséquence. 

Comment réaliser une analyse sémantique d’avis clients ?

L’analyse sémantique d’avis clients se déroule en plusieurs étapes :

1. En amont, vous devez collecter les jeux de données, c’est-à-dire les verbatims clients. L’analyse sémantique analyse exclusivement du texte. Donc potentiellement, vous pouvez injecter dans la solution tous les avis clients issus de vos enquêtes et les avis clients publics.
2. Toujours en amont de l’analyse, il faut que les jeux de données soient correctement taggés. Par exemple, si vous voulez faire une analyse des avis par magasin, vos données doivent être clairement associées à un magasin spécifique.
3. Autre prérequis, établissez un plan de classement en listant les grands thèmes et les sujets spécifiques de la satisfaction client sur lesquels vous souhaitez faire porter l’analyse. Le plan de classement aide à indiquer à la solution ce qu’elle doit chercher dans les données. En théorie, il est possible de demander à une solution comme ChatGPT de détecter de nouveaux sujets dans un jeu de données. Mais, en général, c’est le client qui fournit un plan de classement basé sur des études de marché ou l’expérience terrain.
4. Vous injectez les verbatims et la solution détecte automatiquement les thèmes et les sujets dont il est question ainsi que le sentiment associé (positif, neutre ou négatif).

Comment une solution d’analyse sémantique interprète-t-elle les données textuelles ?

Vous vous demandez peut-être comment les solutions d’analyse sémantique peuvent associer des termes, des expressions à un sujet précis ou comment elles analysent le sentiment.

Pour y parvenir, elles s’appuient sur des algorithmes de machine learning. La solution « apprend en faisant » à mesure qu’elle traite des jeux de données. Plus elle traite de la donnée et plus elle se perfectionne.

Le machine learning peut être supervisé ou non.

Dans le cas du machine learning supervisé, la solution se base sur des jeux de données annotés manuellement et le robot assimile les règles. Il pourra ainsi les répliquer sur d’autres jeux de données. Pour l’analyse d’avis clients, concrètement, on alimente la solution avec un index qui associe des termes spécifiques à un sujet précis. L’outil calcule ensuite des scores de proximité pour associer les sujets les uns avec les autres.

D’autres solutions s’appuient sur du machine learning non supervisé (ou auto-apprenant). Dans ce cas, l’algorithme opère à partir d’un jeu de données non étiquetées. Il crée ses propres réponses à partir d’analyses et de groupement de données. L’avantage évident du machine learning non supervisé réside dans le fait qu’il ne requiert pas de temps/homme en amont. Le système est donc plus rentable, à condition de l’avoir bien entraîné (massivement alimenté en données en amont) pour qu’il apprenne de façon autonome.

Pourquoi utiliser l’analyse sémantique pour les avis clients ?

Le présent et le futur de l’analyse d’avis clients

L’analyse sémantique prend tout son sens quand vous avez à analyser des jeux de données conséquents à l’échelle d’une région ou d’un réseau complet. 

Dans ce contexte, il y a trop de données pour réaliser une analyse manuelle. Et l’analyse par mots-clés n’offre pas non plus la profondeur et la granularité attendues. 

L’analyse par mots-clés peut encore se concevoir pour vérifier des occurrences, configurer des alertes sur certains termes clairement identifiés. Mais elle peine à détecter des expressions et, surtout, n’est pas en mesure d’associer un sentiment à un sujet.

Identifier des thèmes et sujets récurrents

Pour améliorer leur expérience client, les enseignes cherchent à comprendre quels sont les sujets qui ont un impact pour le client. Ce sont les sujets qui reviendront de manière récurrente dans les avis.

L’analyse sémantique facilite la catégorisation des avis par sujets et par thèmes (groupes de plusieurs sujets complémentaires). Même si le verbatim ne comporte pas littéralement le mot « accueil », par association, la solution pourra l’associer à ce sujet.

Pour l’utilisateur, il est alors très facile de classer les sujets selon leur niveau de récurrence dans les avis. Par exemple, si l’encaissement revient très souvent, cela signifie que le sujet est important pour les clients. Ensuite, en associant le sentiment, l’enseigne pourra distinguer les sujets d’insatisfaction et les sources de satisfaction sur l’ensemble du réseau pour mesurer les risques et prendre les bonnes décisions stratégiques.

Associer sujet et sentiment

La force de l’analyse sémantique réside dans sa capacité à associer un sujet de l’expérience client à un sentiment.

Par exemple, un programme d’analyse sémantique sera capable d’analyser correctement la phrase suivante : “L’encaissement pourrait être plus rapide dans ce point de vente” . Là où un analyseur de mots-clés classique aurait simplement ciblé les mots-clés « encaissement » et « rapidité », l’analyse sémantique les rapproche et leur apporte en plus une nuance négative, cruciale à la bonne compréhension de la phrase. 

Pareillement, dans la phrase “A part l’accueil, tout était parfait. Les produits sont magnifiques !”, l’analyse sémantique permet de séparer les éléments positifs des éléments négatifs de la phrase : Elément positif : les produits ; Element négatif : l’accueil.

A l’aide de filtres avancés, il est ensuite possible de cibler certaines catégories de clients (promoteurs, détracteurs, clients au panier moyen le plus élevé, nouveaux clients) et de découvrir d’éventuelles corrélations avec les sujets de satisfaction client.

Suivre l'évolution de la satisfaction client

L'analyse sémantique peut également être utilisée pour suivre l'évolution de la satisfaction client au fil du temps. En général, les enseignes s’appuient sur des analyses mensuelles ou trimestrielles pour réaliser leur suivi. 

Avec ce suivi régulier, les enseignes peuvent identifier si les sujets de la satisfaction évoluent et si le sentiment a changé. Par exemple, si vous avez fait des changements sur votre process d’encaissement, vous aimeriez savoir si le sentiment a évolué sur la période suivante. Grâce à l’analyse sémantique, vous aurez un retour précis sur la perception des clients sur le sujet.

Quels sont les limites ou les freins à l’analyse sémantique ? 

Un process plus complexe qu’il n’y paraît

De prime abord, l'analyse sémantique des avis clients peut sembler simple à réaliser. Mais, en réalité, c'est un processus complexe et fastidieux.

Si vous utilisez un modèle supervisé, vous devez alimenter l’algorithme de machine learning avec des tables de compréhension. Il faut donc créer ces index puis s’assurer que l’algorithme comprend et respecte bien les règles. Cette intervention humaine a évidemment un coût.

Vous pouvez opter pour un modèle non supervisé. Dans ce cas, pas besoin d’avoir un jeu de données annoté en référence. 

Mais, pour analyser vos avis clients de manière optimale, il faut fournir à l’outil un angle clair et détaillé sur le contexte de votre demande et vos attentes. Plus la requête est claire et plus les résultats seront exploitables. Il vous faudra renouveler l’opération pour chaque verbatim à analyser.

Enfin, la présentation des réponses à l’analyse des verbatim est toujours minimaliste et peu formalisée. Pour passer de l’analyse des avis clients à une phase opérationnelle en plan d’action, une étape intermédiaire de data visualisation s’avère nécessaire pour mettre en forme les résultats.

C'est pourquoi il est préférable de s'appuyer sur une solution spécialisée, comme la nôtre,  pour extraire les informations les plus pertinentes. Ainsi vous pourrez vous concentrer sur l'analyse des résultats et les actions à mener plutôt que sur la mise en place de l'analyse elle-même.

La question du coût

La problématique du coût a longtemps été le principal frein à la généralisation de l’analyse sémantique. 

Les solutions ont souvent un modèle de facturation au nombre de verbatims à traiter. Donc, plus vous avez des volumes conséquents à traiter, plus le coût est élevé. 

La question se pose d’autant plus quand vous optez pour des solutions de machine learning supervisé. Comme elles nécessitent une annotation préalable des jeux de données, il faut prévoir du temps/homme en amont, surtout si vous avez des jeux de données multilingues, pour établir les règles.

Avec des solutions entraînées, la donne se simplifie puisque la solution est opérationnelle sans intervention humaine.

La complexité de l’analyse multilingue

Si vous voulez faire de l’analyse sémantique pour un réseau qui dispose d’implantations internationales, vous allez devoir traiter des jeux de verbatims exprimés dans différentes langues. 

Avec une solution supervisée, ça complique un peu la donne puisque vous allez devoir étiqueter vos jeux de données dans chacune des langues souhaitées ou traduire les verbatims avant analyse. C’est plus simple avec une solution entraînée, dès lors qu’elle est nativement entraînée à interpréter le langage naturel (NLP) dans différentes langues.

Au-delà de la question de la langue, se pose aussi une problématique de différences culturelles. Par exemple, aux Etats-Unis, les avis sont très tranchés. En France, vous aurez davantage d’avis médians, dans la zone intermédiaire. Il faudra donc en tenir compte dans les enseignements que vous tirerez de vos analyses.

L’analyse sémantique : incontournable mais vraiment suffisante ?

Le verbatim client, surtout dans les avis publics, n’est pas borné. Le client répond à une question ouverte et peut évoquer les sujets de son choix, parler de plusieurs sujets dans un même avis, justifier plus ou moins précisément son sentiment. En conséquence, les avis ne sont pas toujours très argumentés

Nous conseillons donc aux entreprises qui utilisent l’analyse sémantique de compléter ce système par une étude de satisfaction portant sur les 3 ou 4 sujets qui semblent les plus importants à leurs yeux : Accueil en point de vente, Conseils, Organisation, Amabilité du personnel… 

Il convient ensuite d’interroger les clients directement sur ces sujets à l’aide d’une question de satisfaction classique de type : “Sur une échelle de 1 à 10, avez-vous été satisfait de…”.

Il est ainsi possible d’interroger l’ensemble de ses clients sur ces sujets et de suivre au quotidien l’évolution de leur satisfaction, tout en gardant un œil sur l’ensemble des critères pouvant influencer l’expérience client de façon plus globale grâce à l’analyse sémantique du verbatim client.

L’analyse sémantique est le futur (et déjà le présent) de l’analyse des avis clients dans le retail. Elle est idéale pour traiter de gros sets de verbatims et transformer ces données brutes en informations actionnables pour les différents niveaux de l’enseigne : siège, région, magasin.

Certes, les outils d’analyse sémantique ont tendance à devenir plus accessibles. Mais, outre l’analyse elle-même, il faut aussi tenir compte de la visualisation des données. 

Une solution de pilotage de la satisfaction client basée sur l’analyse sémantique, comme WizVille, ne se contente pas de « mouliner » les données pour vous donner des tendances. 

En amont, nous accompagnons nos clients sur la collecte et la centralisation des avis. Et, ensuite, nous transformons les résultats d’analyse en dashboards intuitifs et granulaires. Nous proposons des recommandations contextualisées, déployables en plans d’actions.

Vous voulez entrer dès maintenant dans le futur du pilotage de la satisfaction client ? Demandez votre démo de la solution WizVille.