L’analyse de sentiment – ou de la tonalité – est un technologie clé pour mener une analyse qualitative des discussions en ligne. Elle permet de comprendre automatiquement la perception et les émotions derrière des messages sociaux ou des articles de presse sur un sujet précis, comme une marque, un produit ou une tendance.

Chez Meltwater, nous proposons à nos clients l’analyse de sentiment depuis plus de 10 ans. Durant ces années, nous avons continuellement travaillé sur l’amélioration et la précision de nos algorithmes de compréhension du langage. Nos récents changements ont permis de réduire de 58% les changements manuels de sentiment de la part de nos clients, sur les 16 langues prises en charge ! A cette occasion, nous allons revenir sur cet indicateur, son fonctionnement et les différents usages de l’analyse de sentiment.

Au programme :

1. Qu’est-ce que l’analyse de sentiment ?
2. Comment fonctionne l’analyse de sentiment ?
3. L’analyse de sentiment en pratique
4. Les cas d’usage de l’analyse de sentiment
5. Le futur de l’analyse de sentiment

Qu’est-ce que l’analyse de sentiment ?

L’analyse de sentiment est un procédé technologique utilisé pour comprendre l’attitude de l’auteur à l’égard d’un sujet.

L’analyse de sentiment détermine si un texte est positif, négatif ou neutre en extrayant des mots ou des phrases particuliers. Son principal avantage est de pouvoir analyser une grande quantité de donnée pour comprendre le ressenti général d’une communauté.

Elle a été conçue pour donner un aperçu de la façon dont une marque, une campagne ou un sujet est perçu par son audience. Ces mesures sont utilisées pour aider à comprendre la réputation de votre entreprise, la perception de vos concurrents dans votre marché ou la compréhension globale de la façon dont le message que vous avez choisi a été bien reçu.

 

Comment fonctionne l’analyse de sentiment ?

L’analyse de sentiment – aussi appelée opinion mining – est une technologie basée sur le traitement automatique du langage humain (appelé plus communément Natural Language Processing).

L’analyse des sentiments va de la détection des émotions (colère, bonheur, peur) au sarcasme et à l’intention (p. ex. plaintes, rétroaction, opinions). Dans sa forme la plus simple, l’analyse des sentiments attribue ensuite une polarité (positive, négative, neutre) à un texte.

Les challenges de l’analyse de sentiment

Si l’analyse de sentiment est un domaine en constante évolution, c’est dû aux nombreux défis qu’elle représente. En effet, le langage humain est souvent vague ou très contextuel, ce qui rend la compréhension automatique très difficile sans aide humaine. L’aide humaine est essentielle lors de la formation en apprentissage automatique d’une solution d’analyse de sentiment.

Quelques exemples de défis rencontrés :

Négation :

Comment va votre entreprise ? Pas trop mal ! Mais je ne suis pas super heureux de nos derniers résultats financiers…

Nous avons ici trois phrases, la première est neutre, la deuxième est positive mais contient « trop mal » qui est habituellement utilisée dans des contextes négatifs, et la troisième est négative mais contient « super heureux ».

Sarcasme :

Il pleut encore aujourd’hui… super !

Malgré l’expression « super », ce texte est probablement sarcastique et exprime une humeur négative.

Comparaisons :

J’adore les nouveaux téléphones Acme, ils sont tellement mieux que ceux de NewCo.

Ici, des expressions comme « j’adore » et « tellement mieux » véhiculent un sentiment positif, mais le sentiment n’est pas si positif pour « NewCo », n’est-ce pas ?

Tout ces exemples exigent de comprendre le contexte en plus du sens des mots.

L’analyse de sentiment de Meltwater

Pour faire face à ces défis présentés par le langage humain, nous avons consolidé notre approche de l’analyse du sentiment.

Nous sommes passés d’un sentiment basé sur des documents à un sentiment basé sur des phrases. Cela signifie que chaque phrase d’un article ou d’un message est évaluée individuellement et obtient son propre sentiment (positif, négatif, neutre).

Pour le sentiment basé sur les documents, le sentiment est ensuite calculé en fonction de la somme des sentiments de la phrase. Rendez-vous sur le blog de nos ingénieurs pour en savoir plus sur la façon dont le sentiment est calculé par nos data-scientists.

Nous proposons aujourd’hui le sentiment au niveau de la phrase et de l’entité pour 16 langues différentes – dont le français. Pour nous, une entité est soit une entité nommée, par exemple « Ford », soit une expression clé, par exemple « service à la clientèle ».

Nos nouveaux modèles tiennent compte des hashtags, par exemple #love, emojis et émoticônes, y compris ceux sur ligne unique ( ゚ヮ゚).

Et vous pouvez aussi nous aider à nous améliorer ! L’innovation majeure de notre technologie d’analyse de sentiment vient de l’intégration du feedback de nos clients. Autrement dit, chaque fois que vous modifiez manuellement le sentiment d’un document dans la plateforme, nous intégrons ces données dans nos modèles pour en améliorer leur précision.

L’analyse de sentiment en pratique

Concrètement : à quoi ressemble l’analyse de sentiment ?

Ci-dessous, nous avons analysé l’évolution de la proportion entre messages négatifs et positifs sur le Coca-Cola Zéro, sur les médias sociaux, de mi-Juin à mi-Juillet 2017.

sentiment insight social
Analyse du sentiment des messages francophones publiés sur les médias sociaux à propos du Coca-Cola Zéro, entre le 14/06/17 et le 13/07/17

Nous apercevons un pic de messages négatifs le 26 juin. En se penchant sur les messages publiés, nous identifions une Youtubeuse lifestyle influente qui a publié une vidéo sur la nutrition, où elle recommande (entre autres) de boire du Coca-Cola Zéro.

sentiment insight social coca cola

Une diététicienne, suivie par 2500 personnes, a réagi sur Twitter en critiquant vivement cette vidéo – et le produit – dans un message relayé plus de 260 fois.

twitter sentiment coca cola insight social

Cette analyse simple a permis d’identifier à la fois une Youtubeuse influente déjà ambassadrice de la marque Coca-Cola ainsi qu’une critique partagée par toute une communauté sur laquelle il est possible de travailler via un nouveau message.

Mais ce n’est qu’un des nombreux cas d’usage de l’analyse de sentiment !

Les cas d’usage de l’analyse de sentiment

1. Gérer la réputation de votre marque

Un des usages les plus fréquents de l’analyse de sentiment est pour la veille de marque. En analysant votre proportion de messages négatifs et positifs, vous serez en mesure de comprendre comment celle-ci est réellement perçue.

C’est ce que résumait d’ailleurs très bien Marcela González d’Air France, qui se sert de l’analyse de sentiment de Meltwater pour s’assurer que les clients de la compagnie restent satisfaits de leur expérience :

Cet indicateur est à la fois un thermomètre et un guide. Il nous alerte sur les sentiments des clients, guide nos actions et nous présente de précieuses ressources pour nos relations médias.

analyse de sentiment

Nous recommandons généralement à nos clients de prêter attention de manière régulière à cet indicateur, car il peut passer du positif au négatif très rapidement.

En analysant dans un second temps les sujets positifs et négatifs associés à votre marque et sur les différents canaux, vous pourrez comprendre les facteurs qui influencent sur votre image positive et négative.

analyse sentiment

Par exemple dans l’analyse ci-dessus, on s’aperçoit que sur la troisième semaine de Juillet 2019, les mentions positives de Netflix étaient liées à l’enthousiasme face à la bande annonce de la série The Witcher, et aux retours positifs sur les séries Stranger Things et Dans Leur Regard (When They See Us).

Cependant, dans les mentions négatives, de nombreux internautes se plaignent de la qualité des sous-titres et du montage de certaines séries hébergées par Netflix ainsi que d’une scène de suicide jugée trop violente, issue d’une série produite par Netflix.

2. Prévention, gestion et analyse de crise

Durant notre analyse sur la visibilité des banques sur les médias sociaux, nous avons remarqué que le message négatif mentionnant les banques le plus partagé était celui d’une cliente. Elle y reprochait à sa banque des frais jugés injustes, pour retirer le prénom de son père décédé du compte joint de ses parents, sans prévenir en avance.

médias sociaux crise

En moins de 24 heures, ce tweet a été repartagé plus de 3 780 fois, pour une portée potentielle de plus de 2 400 000 personnes. Au total, cette publication a été partagée sur 12 niveaux différents et par des personnes résidant également aux Etats-Unis, en Angleterre et au Japon.

La banque mentionnée a répondu 11 heures après la publication du message, alors que ce dernier avait déjà dépassé les 500 partages.

Le compte à l’origine de la publication a une influence relativement faible, avec une communauté de moins de 1000 personnes. Toutefois, la visibilité de cette publication a été amplifiée par le partage de personnes influentes, dont un journaliste d’émission télé, un compte de région ou encore la responsable communication d’un parti politique. Ainsi, en moins d’une journée, la plainte d’un consommateur typique peut très bien devenir le début d’une crise pour une marque.

Vous l’aurez compris : en ligne, les crises peuvent démarrer très vite.

Mais si votre marque reçoit plusieurs centaines de mentions par jour, il vous est sûrement impossible de savoir manuellement lesquelles prioriser. Sans outils pour identifier les mentions négatives les plus partagées ou pour vous avertir lors de la publication d’un article ou d’un post pouvant heurter votre image, vous risquez de réagir trop tard.

Plus vous anticiperez une tendance de messages négatifs, plus vite vous serez en mesure d’équilibrer la balance en votre faveur.

L’analyse de sentiment peut également vous servir durant la gestion de crise. En suivant cet indicateur régulièrement, vous saurez si vos efforts atteignent leur objectif ou non. En triant les mentions négatives par portée, vous saurez quels influenceurs ou médias cibler pour que votre réponse ait le plus d’impact.

En analysant le sentiment de vos mentions par canaux, vous saurez où concentrer vos efforts. Dans l’exemple ci-dessous, nous voyons que la marque a surtout des mentions négatives sur Twitter et les forums (principalement Reddit), tandis que très peu de mentions négatives dans la presse. La marque devrait donc réagir principalement sur les médias sociaux.

analyse sentiment source

Enfin, cet indicateur vous sera utile pour faire votre bilan post-crise. Vous serez en mesure de démontrer l’impact de vos actions sur les discussions en ligne, et prouver que les conversations sur votre marque ont repris leur proportion de mentions positives habituelle.

3. Améliorer votre expérience client

Assurer une expérience consommateur satisfaisante est un des grandes priorités pour les entreprises. Pour faire face à ces nouveaux objectifs, il faut mettre en place de nouveaux moyens de les mesurer, allant au-delà du traditionnel score NPS.

De nombreuses entreprises présentent désormais en interne un nouveau KPI à suivre : le sentiment des messages publiés sur leurs produits / services sur les médias sociaux.

Social listening sentiment produit

En visant au moins 80% de sentiment positif, une marque peut ainsi s’assurer que les clients bénéficient de la meilleure expérience possible, que ce soit en magasin ou sur les médias sociaux.

Dans le secteur des services, l’expérience client est aussi clé pour fidéliser vos clients et maintenir une réputation positive. La veille peut s’avérer un allié formidable pour assurer une expérience de qualité à vos clients.

En étant alertés dès qu’un avis (positif ou négatif) est publié par un client sur les réseaux sociaux ou les sites d’avis consommateurs comme TripAdvisor, vous êtes capables de réagir en fonction et de maintenir votre clientèle satisfaite.

C’est d’ailleurs la stratégie appliquée par Fran Wood, Directrice Service Client pour l’aéroport de Detroit, qui nous disait à ce sujet :

« En tant que grand aéroport, nous avons une des plus petites équipes dédiées au service client. Il est donc essentiel de s’assurer que chacun soit réactif. Si je vois une personne se plaindre du trafic à nos entrées, j’envoie la police de l’aéroport régler la situation. Si quelqu’un tweete à propos de la propreté des toilettes, je transmets à notre équipe d’entretien. »

4. Enrichir votre veille concurrentielle

L’analyse de sentiment ne s’applique pas qu’à votre marque.

En analysant les mentions de vos concurrents, vous pourrez en tirer des informations sur :

  • Leurs produits : quels défauts et avantages sont mis en avant par leurs consommateurs ?
  • Leur réputation : ont-ils une image positive auprès de leur audience ?
  • Leur communication : ont-ils mené des campagnes réussies (ou non) ?
  • Leur culture interne : leurs salariés se plaignent-ils ouvertement en ligne ?

En suivant de près le sentiment de vos concurrents vous serez en mesurer d’identifier leurs réussites et leurs échecs. De quoi inspirer à la fois l’équipe communication mais aussi le reste de votre entreprise !

5. Evaluer l’efficacité de vos campagnes

Si vous venez de mettre en place une grande campagne de communication, sponsoriser un événement, lancer un produit ou annoncer un nouvel engagement RSE, vous allez sûrement vouloir suivre l’impact de cet événement sur votre marque.

L’analyse de sentiment vous permettra d’aller au-delà des indicateurs quantitatifs habituels comme le nombre de mentions ou la portée, en intégrant l’avis de l’opinion publique sur cette actualité.

Le futur de l’analyse de sentiment

Alors que les entreprises commencent à s’intéresser de plus plus à cet indicateur, l’analyse de sentiment continue d’évoluer rapidement.

Les grandes évolutions se feront à la fois sur des résultats de plus en plus précis, en prenant en compte des notions comme le scepticisme ou l’anxiété, mais surtout sur une meilleure granularité des résultats.

Chez Meltwater nous avons d’ailleurs intégré une analyse des émotions à notre nouvelle solution de social listening. Dans le futur, il ne sera plus seulement question de distinguer le positif du négatif, mais aussi comprendre les émotions qui ont motivé ces messages, comme la peur, l’enthousiasme ou la colère.

analyse sentiment emotion

Si vous souhaitez en savoir plus sur la technologie derrière notre analyse de sentiment, rendez-vous sur Under The Hood, le blog tenu par nos ingénieurs !

Envie de découvrir le sentiment derrière les mentions de votre marque ? Demandez une démo gratuite de notre plateforme de veille et analyse.

Toutes les captures d’écran de cet article sont issues de la plateforme de veille média de Meltwater.