Lorsque les clients sont ravis ou dé?us par les?interactions?et l'expérience client (CX)?d'une marque, il est probable qu'ils aient fourni des?retours client?riches en insights. Les données de feedback?— qu'elles soient?directes,?indirectes,?蝉迟谤耻肠迟耻谤é别蝉?ou?non 蝉迟谤耻肠迟耻谤é别蝉?— sont partout.
Qu'il s'agisse d'别苍辩耻ê迟别蝉 ou d'avis sur les médias sociaux, une organisation a la possibilité d'exploiter les signaux des clients qui orientent la prise de décision et le succès global de l'entreprise.
Cependant, les marques ont souvent du mal à gérer cette masse de données. Il est écrasant (et pratiquement impossible) pour des analystes humains d'examiner manuellement et régulièrement des milliers d'éléments de retour d'information sur une grande variété de canaux.
Mais il existe une solution à ce défi :?l'analyse de texte, qui tire des insights des données en prenant des commentaires riches en?sentiment?et en les classant dans des catégories pertinentes pour l'entreprise.
Qu'est-ce que l'analyse de texte dans le Big Data ?
Dans l'écosystème omnicanal, il existe d'innombrables points de contact entre une marque et ses clients. D'énormes quantités de données sont générées chaque jour, souvent appelées " .
L'analyse de texte est l'une des méthodes utilisées pour obtenir des insights à partir du big data en convertissant le texte non structuré en données 蝉迟谤耻肠迟耻谤é别蝉.
Plusieurs procédures sont nécessaires pour analyser et comprendre les données textuelles non 蝉迟谤耻肠迟耻谤é别蝉. Ainsi, l'analyse de texte comprend des processus tels que le nettoyage des données, le prétraitement, l'extraction de caractéristiques et l'
Différence entre Text Analytics et Text Mining
L'analyse de texte et??sont souvent confondues, et il ne fait aucun doute que les deux sujets sont différents. L'analyse de texte utilise des méthodes statistiques et d'apprentissage automatique pour évaluer les données textuelles et en tirer des insights, tandis que l'exploration de texte extrait des informations des données non 蝉迟谤耻肠迟耻谤é别蝉.
Avantages de l'analyse de texte
L'analyse de texte gagne en popularité. Les marques leaders dans de nombreuses industries investissent dans des plateformes logicielles de?gestion de l'expérience client (CEM)?qui proposent l'analyse de texte comme?l'une de leurs principales fonctionnalités.
Voici un aper?u des avantages de l'analyse de texte qui améliorent un programme de retour d'information :
- Augmentez les insights avec moins de questions :?Les 别苍辩耻ê迟别蝉 longues et fastidieuses peuvent dissuader les clients de fournir des retours, mais l'analyse de texte approfondit les mots, même des réponses courtes, pour révéler le sens de leurs propos.
- Aller à la racine du problème : Les scores numériques ne permettent pas toujours de comprendre le "pourquoi" du retour d'information. L'analyse de texte, quant à elle, permet d'obtenir des détails et d'identifier ce qui fonctionne et ce qui est à l'origine d'un problème fréquemment rencontré par les clients.
- Obtenez des insights opportuns :?Les employés ont déjà une liste de t?ches chronophages à accomplir, et leur demander d'analyser chaque mot des retours client est irréaliste. L'analyse de texte prend en charge l'ensemble du processus, et ce, avec une fiabilité bien supérieure.
- Identifier les tendances émergentes : Les êtres humains ont besoin de données pour prendre des décisions éclairées et intelligentes. En exploitant les mots et les phrases utilisés par les clients, l'analyse de texte met en lumière les tendances qu'une entreprise ne peut se permettre d'ignorer et dont elle doit tirer parti.
- Comprendre les besoins des clients : Les clients vous diront ce qu'ils veulent, ce dont ils ont besoin et ce qu'ils attendent. Il suffit de les écouter, et l'analyse de texte permet de mettre en évidence les mots-clés, les thèmes et les sentiments.
- Prenez des décisions basées sur les données :?Afin de mieux servir les clients, laissez les insights tirés de l'analyse de texte ouvrir la voie à une?stratégie d'expérience client.
- Améliorer l'expérience client et l'expérience employé :?Comme pour la CX, l'analyse textuelle améliore également l'expérience employé (EX). L'analyse textuelle explore les données des employés telles que le?score d'effort des employés,?l'engagement,?la?satisfaction, et?le?sentiment.
Alors que le volume des informations collectées par les organisations augmente, l'analyse de texte est la seule option pour suivre le mouvement.
Analyse de texte de base
L'analyse de texte varie du plus simple au plus avancé. Le type d'informations que vous obtenez dépend du type d'analyse que vous utilisez.
Au niveau de base, l'analyse de texte implique les éléments suivants.
Analyse de la fréquence des mots
L'analyse de la fréquence des mots compte les mots dans le texte. Cette approche permet de repérer les termes et les thèmes les plus populaires du texte.
Détection de phrases
Outre l'utilisation de mots spécifiques, il existe des phrases que votre public peut utiliser et qui ont une incidence significative sur le sentiment et d'autres éléments clés. La détection des phrases vous permet de trouver des phrases fréquentes dans le texte, ce qui vous permet d'identifier des thèmes.
Analyse des sentiments
? un niveau superficiel, les mots peuvent être trompeurs si vous n'avez pas le contexte. L'un des moyens d'obtenir la bonne perspective est de déterminer les émotions qui y sont associées. C'est là que l'analyse des sentiments entre en jeu. Elle vous aide à déterminer l'émotion d'un texte, ce qui vous permet d'identifier les zones de développement.
Modélisation des thèmes
Lorsque des mots, des phrases et des sentiments se répètent, c'est qu'il y a un thème sous-jacent. La modélisation des thèmes permet d'identifier les thèmes du texte, ce qui vous aide à identifier les idées principales d'un texte.
Analyse de texte avancée
En fonction de la taille et de la nature de votre entreprise, l'analyse de texte de base peut ne pas offrir une vision suffisante. Une analyse de texte avancée peut s'avérer nécessaire.
Reconnaissance des entités nommées
La reconnaissance des entités nommées (NER) identifie et catégorise les personnes, les organisations et les lieux dans le texte. En outre, cette méthode permet d'identifier les liens entre les entités du texte.
Classification des textes
La catégorisation de texte consiste à classer le texte dans différentes catégories. En plus de vous aider à organiser des données textuelles massives, cette méthode permet de trouver des modèles.
Regroupement
Une autre fa?on d'identifier des modèles dans les données non 蝉迟谤耻肠迟耻谤é别蝉 est de les regrouper. Cette méthode permet de regrouper les textes en fonction de leur contenu, ce qui facilite l'identification des schémas.
Extraction des relations
Bien que ce ne soit pas souvent le cas, certains de vos consommateurs peuvent avoir des relations étroites. Vous pouvez déterminer comment les personnes, les organisations et les lieux sont textuellement liés gr?ce à l'extraction de relations. Ces informations ajoutent un contexte à leurs conversations, ce qui vous permet d'agir en conséquence.
Analyse des réseaux
Au-delà des relations, vous vous rendrez compte qu'il existe des groupes spécifiques ayant un lien commun. L'analyse de réseau examine les liens textuels pour trouver des modèles et des tendances qui aident à expliquer comment les choses interagissent.
Techniques et applications de l'analyse de texte
L'analyse textuelle implique diverses techniques pour analyser les données non 蝉迟谤耻肠迟耻谤é别蝉 basées sur du texte. Outre l'analyse thématique et l'analyse des sentiments, les entreprises peuvent utiliser plusieurs autres techniques pour obtenir des insights à partir de leurs données textuelles.
Passons en revue les techniques et les applications de l'analyse de texte.
Analyse du sujet
L'analyse thématique permet de classer les phrases des commentaires des clients dans des catégories pertinentes pour l'entreprise. Par exemple, "le vendeur a été gentil" serait classé dans la catégorie "amabilité du personnel". Il y a généralement deux fa?ons d'y parvenir : une configuration manuelle, une approche basée sur des règles et des techniques d'apprentissage automatique.
Les analystes et les linguistes élaborent manuellement des règles pour la méthode basée sur les règles. Par exemple, une clause contenant deux mots comme "amical" et "employé" peut être placée sous un sujet "Amabilité du personnel".
Ces règles peuvent également évaluer l'ordre des mots et les relations grammaticales entre les mots importants. La procédure de configuration prend du temps, mais les commentaires classés sont exacts puisque chaque règle est construite individuellement.
L'apprentissage automatique, qui utilise la classification et le regroupement supervisés, est également un élément clé de l'analyse des sujets. Par conséquent, un analyste assigne manuellement des sujets à un échantillon de commentaires pour une catégorisation supervisée. ? partir de là, l'ensemble de données annotées entra?ne le classificateur à étiqueter automatiquement les nouveaux commentaires.
Bien qu'il soit plus facile d'annoter des données que d'élaborer des règles, les classificateurs ne fonctionnent qu'avec moins de dix sujets.
Analyse des sentiments
L'analyse des sentiments permet d'étiqueter les phrases selon qu'elles sont positives ou négatives. L'expression "Le vendeur a été très gentil" est considérée comme positive.
L'analyse des sentiments basée sur un dictionnaire est simple à mettre en place. Elle revient à extraire tous les mots d'un dictionnaire et à attribuer un sentiment positif ou négatif à chacun d'entre eux. Le sentiment des mots change cependant en fonction du contexte.
On pense généralement que les jurons véhiculent des sentiments négatifs, mais dans la communauté des joueurs, par exemple, les choses sont plus floues. Les mots positifs sont souvent utilisés de manière ironique, et les mots négatifs sont en fait porteurs de sentiments positifs lorsqu'ils sont replacés dans leur contexte.
Pour tenir compte du contexte, les techniques d'apprentissage automatique supervisé constituent un bien meilleur moyen d'attribuer un sentiment. ? l'instar de la classification supervisée décrite pour l'analyse des thèmes, l'apprentissage automatique supervisé pour l'analyse des sentiments consiste à prendre un échantillon de clauses pour le contexte qui vous intéresse et à attribuer manuellement à chaque clause un sentiment positif ou négatif. ? partir de cet ensemble de données annotées, l'algorithme peut ensuite attribuer un sentiment à de nouvelles clauses sur la base de ce qu'il a appris de l'échantillon de commentaires.
Reconnaissance des entités nommées
La reconnaissance des entités nommées (NER) permet d'extraire des personnes, des organisations et des lieux à partir de données textuelles non 蝉迟谤耻肠迟耻谤é别蝉. La NER peut détecter les personnes et les organisations influentes dans les commentaires des consommateurs et les données des médias sociaux. En outre, la reconnaissance d'entités nommées peut également reconna?tre des thèmes et des sujets dans les textes.
Marquage des parties du discours
L'analyse de texte utilise l'étiquetage des parties du discours (POS) pour classer chaque mot d'une phrase. Cette méthode permet d'analyser la grammaire des phrases et de comprendre la littérature.
Analyse des dépendances
L'analyse des dépendances dans l'analyse de texte aide les entreprises à découvrir les liens entre les phrases et la grammaire. En outre, cette méthode permet d'analyser la structure des phrases et de comprendre le contenu.
Classification des textes
La classification de texte utilise le contenu pour classer le texte dans des catégories prédéterminées. Cette méthode permet d'identifier les sujets populaires dans les commentaires des consommateurs et les médias sociaux. En outre, la classification de texte peut également révéler des idées clés.
Comment mener une analyse de texte
L'analyse de texte comprend la collecte de données, le traitement de données, l'analyse de texte et la visualisation.
Voici un peu plus d'informations sur le fonctionnement de chaque étape.
#1. Collecte de données
L'analyse de texte commence par des données provenant des médias sociaux, des formulaires de commentaires des consommateurs et des évaluations en ligne. Assurez-vous que vos données sont pertinentes par rapport à votre défi commercial.
#2. Traitement des données
Après la collecte des données, vient le traitement, le nettoyage et la préparation des données pour l'analyse. Le traitement des données consiste à supprimer les éléments superflus, à les formater et à structurer les données non 蝉迟谤耻肠迟耻谤é别蝉 en vue de leur analyse.
#3. Analyse de texte
Après avoir traité les données, vous devrez les analyser pour en tirer des enseignements. Cela implique l'analyse des sentiments, la modélisation des sujets et l'identification des entités nommées.
#4. La visualisation
Enfin, vous devrez montrer à vos parties prenantes les résultats de l'analyse de texte. Pour ce faire, vous pouvez utiliser des nuages de mots, des diagrammes à barres et des cartes thermiques.
Comment préparer les données textuelles pour l'analyse
La préparation des données pour l'analyse de texte garantit des résultats fiables et compréhensibles.
Voici comment préparer les données textuelles pour l'analyse.
#1. Des données propres
Les données textuelles sont nettoyées en éliminant les éléments HTML, les URL et les caractères spéciaux. Les données sont ainsi nettoyées et organisées en vue de leur analyse.
#2. Prétraitement du texte
Le prétraitement du texte convertit les données textuelles en un format prêt à l'analyse. Il consiste à supprimer les chiffres, la ponctuation et les minuscules.
#3. Tokeniser le texte
La tokenisation divise le texte en mots et en phrases. Elle facilite ainsi l'analyse des données textuelles.
#4. Supprimer les mots vides
La suppression des mots vides permet d'éliminer du texte les mots fréquents tels que "et", "le" et "est". Ces termes peuvent fausser les analyses.
#5. Simplifier les données avec le stemming et la lemmatisation
Le stemming et la lemmatisation impliquent l'enracinement des mots. Cela permet de simplifier et d'analyser les données textuelles. Le stemming consiste à supprimer les suffixes des mots, tandis que la lemmatisation les réduit.
Une approche plus intelligente de l'analyse de texte
L'analyse de texte est généralement per?ue comme un concept étranger et complexe lorsque l'on explore pour la première fois ses capacités et ses avantages. Mais maintenant que vous connaissez les bases de l'analyse de texte, l'étape suivante consiste à vous associer à un fournisseur de logiciels qui apporte une expertise spécialisée.
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