Analyse sémantique des avis clients : enjeux et définition

A l’heure où 87% des Français lisent les avis clients avant de prendre une décision d’achat¹, il est primordial pour les entreprises de savoir les étudier et les gérer.

Mais la gestion des avis clients, que ce soit pour un établissement ou un réseau, peut être chronophage face au grand volume de données à traiter.

L’analyse sémantique permet de répondre à ce besoin en traitant, analysant et catégorisant vos avis clients, peu importe leur volume. Mais qu’est ce qui se cache concrètement derrière l’analyse sémantique ?

1. L'analyse sémantique : définition

L’analyse sémantique, c’est l’étude des mots dans leur contexte².

Cette analyse porte sur deux axes : 

• La forme du message : la relation entre les différents mots qui le composent 
• Le fond du message : le sens des mots lorsqu’ils sont ensemble

Prenons par exemple ces deux avis clients laissés sur la fiche Google My Business d’une boutique de prêt-à-porter. 
Le premier indique : “J’ai essayé d’atteindre l’étagère du haut, mais elle n’était pas accessible”. Dans cet avis, le client utilise le mot “accessible” pour faire référence à l’agencement de l’établissement.
Le deuxième client écrit : “Les produits de cette boutique sont vraiment accessibles. J’ai pu m’offrir plusieurs articles sans dépasser mon budget.” Le même mot est utilisé mais dans ce contexte, il évoque le prix des produits. 

Un programme d’analyse sémantique sera capable d’analyser correctement le sens du mot “accessible” dans ces deux phrases, en y décryptant le contexte associé.

2. Utiliser l'analyse sémantique pour les avis clients

L’analyse sémantique permet aussi d’identifier les émotions, qu’elles soient positives, neutres ou négatives, c’est donc un outil idéal pour traiter et analyser les avis clients.

Identifier les émotions nettes

Lors d’une expérience en magasin, le consommateur va vivre différentes étapes et y ressentir des sentiments différents. Certains seront bons, d’autres moins voire mauvais.

Par exemple, lorsque vous vous rendez dans un café, vous remarquez qu’il y a beaucoup de monde. Vous ne souhaitez pas aller ailleurs, donc vous faites la queue. Le temps d’attente est très long : 20 min pour votre chocolat chaud. Cependant, les employés vous ont servi avec un grand sourire et se sont excusés pour l’attente. De plus, votre boisson était très bonne.

• La frustration à cause de l’attente : émotion négative
• L'amabilité du personnel : émotion positive
• La qualité de la boisson : émotion positive

Si vous rédigez un avis client après cette expérience comme dans l'exemple ci-dessous, vous allez à la fois y faire figurer du positif et du négatif. L’analyse sémantique saura distinguer ce qui était de l’ordre des émotions positives et négatives et les catégoriser. 

Exemple d'un avis client intégrant à la fois des émotions positives et négatives

Au-delà de la binarité d’une simple analyse de mots clés, elle crée donc de la nuance afin de traduire le plus fidèlement les sentiments ressentis par les clients.

Comment faire une analyse sémantique sur des avis clients ? 

L’analyse sémantique peut être mise en place grâce à un algorithme de Deep Learning : c’est une Intelligence Artificielle qui apprend au fur et à mesure de son utilisation c’est-à-dire que plus elle a de données à traiter, plus elle se perfectionne et optimise ses analyses et conclusions.

Dans le cas des avis clients, plus elle en étudiera, plus elle sera en mesure de détecter précisément les émotions, le ton et le fond du message laissé par vos clients.

Il existe deux types de Deep Learning : 

• Supervisé : comme son nom l’indique, il est mis en place et assisté par un humain qui lui programme une tâche.  Par exemple, on peut lui indiquer d’analyser tous les avis concernant la qualité du produit vendu et d’y associer une émotion positive ou neutre.
• Non supervisé : à l’inverse, il n’est pas programmé et ne s’appuie pas sur des éléments extérieurs. Son apprentissage est autonome.

Digitaleo a justement lancé le 3 octobre dernier l’analyse sémantique par IA des avis clients. Afin d’améliorer le suivi, tous les trimestres, un rapport complet analysant 16 thématiques différentes (de l’ambiance au produit en passant par la propreté) est envoyé à nos clients.

Dans l'exemple ci-dessous, le client a laissé un avis très positif. L'analyse sémantique permet de retransmettre à la fois son bon sentiment global et le détail de ce qu'il a apprécié. Chaque élément est traité pour être catégorisé. 

Exemple d'un avis clients analysé avec l'IA d'analyse sémantique Digitaleo

Conclusion

L’analyse des avis clients est un facteur clé de succès pour toute entreprise car elle permet d’identifier de nombreux axes d’amélioration. Malheureusement, cela prend énormément de temps et la quantité d’informations peut rendre la tâche complexe. Les plans d’actions en deviennent à leur tour compliqués à mettre en place.

L’analyse sémantique permet de vous accompagner dans cette démarche et de vous faire gagner énormément de temps en traitant, analysant et catégorisant automatiquement tous vos avis clients. Elle vous permet ainsi de dissocier vos points forts et points faibles, selon différentes catégories étudiées. La mise en place d’actions correctives sera d’autant plus efficace et facile.

Références :

1. Etude IFOP

2. Datascientest