Analyse Sémantique

Une analyse sémantique des avis clients repose invariablement sur l'analyse du verbatim client  collecté depuis différentes sources (avis clients laissés en ligne, réponses aux questionnaires de satisfaction, compte rendu d'entretien client...).

Elle est très rarement manuelle, de par sa complexité (sauf rares exceptions dans le cadre d'un projet aux dimensions restreintes), et passe le plus souvent par l'utilisation d'un outil d’analyse sémantique de verbatim client qui permettra d’analyser de façon automatisée les réponses apportées par vos clients aux questions ouvertes proposées dans vos questionnaires de satisfaction.

Le fonctionnement : chaque avis client est analysé à l’aide d’un algorithme sémantique (un modèle d'interprétation du langage naturel, ou Natural Langage Processing NLP) pour dégager le ou les thèmes principaux du champ lexical et déterminer une tonalité associée (le sentiment qu'il soit plutôt positif ou négatif). Une liste ou nuage de mot-clé permet ensuite de visualiser en un coup d’oeil les mots et sujets qui reviennent le plus souvent et découvrir les problèmes récurrents et les pistes pour optimiser l'expérience client de manière pertinente.

On l'a vu, le but d'une analyse sémantique est d'offrir la capacité de creuser le sens des mots extraits des avis clients. Pour ce faire, on peut opter pour les étapes suivantes :

1. Collecte de données: La première étape est invariablement de s'assurer d'une bonne collecte des données à analyser, donc le verbatim client, issus de différents canaux (questionnaires, contenu d'un avis client laissés sur les plateformes publiques, commentaires...)

2. Choix du modèle d'interprétation du langage naturel (NLP : Natural Language Processing) et du traitement automatisé du langage naturel, par le biais d'un  modèle de machine learning entraînés pour interpréter le langage humain. Des techniques de prétraitement permettent de nettoyer et de structurer les données textuelles pour en extraire un compte rendu fidèle. 

3. Pré-traitement des données: Des techniques de prétraitement permettent de nettoyer et de structurer les données textuelles pour en extraire un compte rendu fidèle. Cette étape consiste à nettoyer et à préparer les données pour l'analyse. Cela peut inclure la suppression de la ponctuation, la conversion en minuscules et la suppression des mots fréquents tels que "le" et "et".

4. Tokenization: Décomposez les données en mots individuels pour faciliter l'analyse.

5. Analyse de fréquence: Calculez la fréquence d'apparition de chaque mot pour identifier les mots clés importants.

6. Analyse de sentiment: Évaluez les sentiments exprimés dans les commentaires en utilisant des techniques telles que la classification ou l'analyse lexicale. On utilisera ensuite des techniques (algorithme/ apprentissage automatique - machine learning) d'analyse de sentiment (sentiment analysis) pour déterminer la tonalité globale des avis clients (positive, neutre, négative).

7. Classification en thèmes: Regroupez les commentaires en différents thèmes pour mieux comprendre les sujets importants.  L’analyse permet d’associer un verbatim à un item donné de la satisfaction client. Par exemple, selon l’analyse, on pourra en déduire que le client parle de l’encaissement ou de la propreté du magasin, même s’il n’emploie pas explicitement ces termes. On commence ainsi à catégoriser les verbatims en fonction de ce que l’on recherche (sujet/thématique).

   1. Exemple dans le cadre d'une analyse sémantique du verbatim d'un questionnaire client
   
    
   1. Exemple dans le cadre d'une analyse sémantique du verbatim d'un avis client (Google)

1. Interprétation des résultats: interprétez les résultats de l'analyse sémantique pour en tirer des insights et des conclusions utiles. On se concentrera sur une mise en forme opérationnelle (top 5 satisfactions, top 5 insatisfactions, affichage par nuage de mot-clé et par thématique, etc....) de façon à rendre l'analyse exploitable et surtout transposable, ensuite, en plan d'action.

Pour conclure, l’analyse sémantique amplifie la finesse et la profondeur de l’analyse des avis clients tout en enrichissant le champ lexical associé, car vous pourrez associer les mots-clés les plus fréquents employés par vos clients à des thèmes bien précis, en lien avec l'activité de la marque, et coupler à un sentiment (positif ou négatif).

Vous disposez ainsi de données très complètes pour définir vos plans d’action à partir de l’analyse sémantique du verbatim client collectée ce de façon automatisée, à partir des réponses apportées par vos clients aux questions ouvertes proposées dans vos questionnaires de satisfaction.

Reste à trouver le juste équilibre entre le niveau de précision des informations dont vous avez besoin pour passer à l’action et l’investissement à consentir pour exploiter pleinement ces technologies.

L’analyse sémantique des avis clients représente donc un énorme pas en avant dans le suivi de la satisfaction client, la seule possibilité précédente étant de parcourir manuellement l’ensemble des avis afin d’en dégager les grandes tendances.

• Wikipedia - analyse sémantique
• Mieux exploiter les avis clients grâce à l’analyse sémantique