Mieux exploiter les avis clients grâce à l’analyse sémantique

Les algorithmes permettant l’analyse sémantique automatique des avis clients se sont complexifiés au fil du temps pour donner aujourd’hui des résultats incroyablement précis et facilement exploitables par les entreprises. Capables d’interpréter tout type de texte et d’en dégager à la fois les thèmes évoqués mais également les émotions qui y sont attachés, ils révolutionnent l’analyse du feedback client. Focus sur ce phénomène qui prend de plus en plus d’ampleur.

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

L’analyse sémantique d’un avis client est une technique consistant à interpreter le commentaire client en se basant sur le sens des mots utilisés. Les outils d’analyse se référent pour ce faire à la fois à la structure de la phrase et à son contexte : question posée, type d’achat effectué par le client… Contrairement à l’analyse simple des mots clés, qui se base essentiellement sur le nombre d’occurrences d’un mot clé, l’analyse sémantique cherche à lui donner un sens supplémentaire en lui attribuant une émotion. Ainsi 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’analyseur 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 De nombreux prestataires proposent aujourd’hui des solutions d’analyse sémantique qui s’intègrent avec la plupart des solutions de recueil de feedback client. WizVille s’associe pour se faire à des prestataires tels que Proxem.

Dans quels cas utiliser l’analyse sémantique ?

En raison de sa complexité et des coûts engendrés, l’analyse sémantique ne présente que peu d’intérêt sur des périodes courtes ou pour des points de vente individuels. Malgré un taux d’erreur dans l’interprétation des mots clés de l’ordre de 10 à 20%, l’analyse simple par mots clés est alors largement suffisante, l’animation régulière et quotidienne d’un point de vente ne nécessitant pas davantage de précision. En recevant quelques dizaines d’avis par jour, l’analyse manuelle est, de plus, possible en cas de doute. C’est au niveau d’une région ou du réseau entier que l’analyse sémantique prend tout son sens. Il serait en effet impossible d’analyser manuellement la quantité de retours importants réalisés à cette échelle. L’analyse sémantique permet alors de déterminer avec précision les sujets d’insatisfaction et sources de satisfaction sur l’ensemble du réseau pour mesurer les risques et prendre les bonnes décisions stratégiques au bon moment. A l’aide de filtres avancés, il est ensuite possible de cibler certains catégories de clients (promoteurs, détracteurs, clients au panier moyen le plus élevé, nouveaux clients) et de découvrir d’éventuelles corrélations géographiques ou démographiques avec les sujets de satisfaction client.

Compléter l’analyse du verbatim par des notes de satisfaction par item

Il n’existe aucune limite ou presque aux sujets de satisfaction pouvant être évoqués par les clients dans leur feedback. Nous conseillons donc aux entreprises utilisant un système d’analyse du verbatim sémantique ou par mots clés, 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 oeil sur l’ensemble des critères pouvant influencer l’expérience client de façon plus globale grâce à l’analyse sémantique du verbatim client.