En quoi consiste l’analyse textuelle?

Il s’agit du processus automatique d’exploration et de fouille d’un texte. L’examen du feedback textuel sans structure (aussi connu sous le nom de verbatim) en dit long sur les tendances, les orientations et les volontés des clients, ce qui permet de définir les meilleures façons d’optimiser leur expérience.

Quelle est l’importance de l’analyse textuelle?

Pour mieux expliquer l’importance de l’analyse textuelle, nous devons d’abord comprendre les types de feedback que l’on peut recueillir auprès des clients. Le feedback de la clientèle prend deux formes :

Feedback Stucturé
Feedback structuré

Souvent recueilli au moyen de questions fermées ou à choix multiples qui comprennent une liste de réponses remplie d’avance. La personne qui répond doit choisir la réponse qui correspond le mieux à sa situation. 

Feedback non structuré

Feedback non structuré

Recueilli au moyen de questions ouvertes ou de zones de texte. 
La personne qui répond doit inscrire sa réponse dans un champ prévu à cet effet.

AVANTAGES POUR VOUS AVANTAGES POUR VOS CLIENTS

Ce feedback brosse un portrait précis des volontés de votre clientèle et peut combler certains vides pour augmenter l’efficacité de votre feedback structuré.

Gardez toutefois en tête que :
L’analyse, l’établissement de tendances et l’extraction de commentaires depuis le feedback non structuré peuvent nécessiter beaucoup de ressources et de temps.

Ils peuvent décrire leur expérience ou exprimer leur état d’esprit dans leurs propres mots.

Gardez toutefois en tête que :
Ce type de feedback prend davantage de temps à formuler que le feedback structuré.

 
On peut recueillir le feedback non structuré à partir de nombreuses sources distinctes, notamment :

Sondages et cartes de commentaires
Sondages et cartes de commentaires

Médias sociaux (Twitter, Facebook)
Médias sociaux (Twitter, Facebook)

Clavardage
Clavardage

Transcriptions de conversations au centre d'appel
Transcriptions de conversations au centre d’appel

Conversion de la parole en texte 
Conversion de la parole en texte

Évaluations de la clientèle
Évaluations de la clientèle

Courriels
Courriels

Les organisations axées sur la clientèle doivent parfois investir beaucoup de temps et de ressources pour évaluer et analyser le feedback non structuré afin d’en tirer le maximum, compte tenu de sa nature. Du reste, selon la firme Forrester, la plupart des entreprises analysent moins de 25 % de leurs données sans structure ! 

C’est là où l’analyse textuelle devient utile, et c’est ce qui rend cet outil aussi indispensable pour les organisations qui placent le client au cœur de leurs priorités.

L’analyse textuelle tire profit de l’intelligence artificielle pour évaluer rapidement et efficacement vos données de feedback non structurées, ce qui vous permet de :

Connaître vos principaux segments de clientèle et comparer leurs commentaires

Connaître vos principaux segments de clientèle et comparer leurs commentaires

Déterminer les tendances émergentes et les préoccupations relatives à votre marque ou à vos actifs numériques

Déterminer les tendances émergentes et les préoccupations relatives à votre marque ou à vos actifs numériques

Privilégier les enjeux qui génèrent une plus grande discussion chez vos clients

Privilégier les enjeux qui génèrent une plus grande discussion chez vos clients

Analyse de Text par Intelligence Artificielle (IA) d'iPerceptions

ANALYSE DE TEXT PAR INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) D'IPERCEPTIONS

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Techniques d’analyse textuelle

La valeur du feedback non structuré réside dans la nature des commentaires qu’ont formulés vos visiteurs dans leurs mots. Elle offre ainsi un meilleur portrait de leur état d’esprit. De nombreuses techniques permettent d’approfondir l’analyse du feedback pour en extraire le maximum.

Voici certaines des principales technologies dont dépend l’analyse textuelle.

Intelligence artificielle (IA)

 

Intelligence artificielle

Cette technologie correspond à la capacité d’un système informatique à réaliser des tâches qui nécessiteraient normalement l’intervention d’un humain, notamment la reconnaissance de la parole et la prise de décision. Il s’agit du moteur qui permet à l’outil d’analyse textuelle de traiter une vaste quantité de données, et de les classer automatiquement afin de simplifier l’analyse du feedback non structuré.

Traitement du language naturel (TLN)

 

Traitement du langage naturel (TLN)

Cette composante de l’intelligence artificielle repose sur la capacité d’un programme informatique à évaluer et à comprendre le langage humain. L’analyse textuelle utilise le traitement du langage naturel pour examiner votre feedback non structuré et comprendre les sujets qu’abordent vos visiteurs, puis classer leurs commentaires de différentes façons, ce qui vous permet d’y dégager des tendances clés et d’agir en conséquence. 

Apprentissage automatique

 

Apprentissage automatique

Ce volet de l’intelligence artificielle repose sur la capacité d’un système informatique à apprendre automatiquement de ses expériences passées, et à s’ajuster pour améliorer son rendement sans nécessiter de programmation manuelle. L’analyse textuelle tire profit de l’apprentissage automatique pour établir le classement des nouvelles entrées de texte en fonction du corpus déjà traité. Cela permet également de déterminer si les catégories utilisées pour le classement de ces fragments doivent être raffinées en fonction de modèles détectés dans le texte.

Apprentissage profond

 

Apprentissage profond

Ce sous-groupe encadré et spécialisé de l’apprentissage automatique repose sur la capacité d’un système informatique à traiter des renseignements pour prendre des décisions concernant d’autres données. En analyse textuelle, l’apprentissage profond peut servir à mieux modéliser le langage afin de comprendre le contexte du feedback non structuré et d’améliorer l’exactitude de l’évaluation automatique du texte.

Analyse des sentiments

 

Analyse des sentiments

L’utilisation du traitement du langage naturel (TLN) et de l’analyse textuelle pour le traitement et l’analyse automatique de fragments vise à déterminer si le ton exprimé par l’auteur est positif, négatif ou neutre. L’analyse des sentiments tient lieu de point de départ pour l’évaluation de votre feedback non structuré et l’établissement rapide de problèmes clés, de possibilités d’amélioration et de sources d’éloges de la part de vos répondants.

Classement du texte selon une base de règles

 

Classement du texte selon une base de règles

L’utilisation d’un répertoire de mots clés ou d’un lexique vise à apprendre au système informatique à classer tout nouveau texte qu’il doit traiter. En analyse textuelle, le classement du texte selon une base de règles sert à attribuer automatiquement des sentiments ou des sujets aux textes traités. Cette approche est complexe, dans la mesure où elle nécessite une configuration manuelle et une mise à jour fréquente des répertoires de mots clés ou des lexiques afin de classer adéquatement les données. 

Approches d’analyse du feedback non structuré

Compte tenu de la nature du feedback non structuré, son évaluation, son examen et son analyse nécessitent souvent une quantité considérable de temps et de ressources.

Depuis toujours, l’analyse textuelle repose sur des configurations manuelles qui font appel à des répertoires de mots clés. Cette technique demande souvent des mois d’attente avant l’obtention de renseignements pertinents.

Une telle réalité a ouvert la voie au développement d’outils d’analyse textuelle propulsés par l’intelligence artificielle. Ceux-ci permettent l’évaluation et le classement rapide et efficace du feedback en temps réel, offrant la possibilité d’obtenir des renseignements en quelques heures.

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L’analyse textuelle et la voix du client

Près de la moitié de la population mondiale a maintenant accès à Internet, comparativement à moins de 1 % en 1995.

Les avancées technologiques et l’accès accru au Web facilitent la diffusion des opinions de chaque personne à un public large ou restreint, selon la tranche de population qu’elle cherche à joindre.

Le principe de voix du client tire profit de cette situation. Au moyen de sondages et de cartes de commentaires (exemples ci-dessous), vous pouvez facilement demander l’avis de vos clients existants et potentiels et de vos grands et petits utilisateurs à propos de leur expérience sur votre site Web ou votre application mobile. 

 Au moyen de sondages         Au moyen de cartes commentaires

Le public a plus que jamais la possibilité d’exprimer ses sentiments, et ce, dans ses propres mots. Le feedback représente une mine d’or de données sur l’expérience client, dont l’accès élargi aux entreprises crée une synergie naturelle entre la voix du client et l’analyse textuelle. Le feedback représente une mine d’or de données sur l’expérience client, dont l’accès élargi aux entreprises crée une synergie naturelle entre la voix du client et l’analyse textuelle. 

 

iper.text d’iperceptions

Chez iperceptions, nous sommes convaincus de la valeur et de la puissance des verbatim que vos visiteurs fournissent. Par conséquent, nous sommes fiers d’offrir une gamme complète d’outils tirant profit de la voix du client, qui facilitent la collecte et l’analyse du feedback de vos visiteurs afin d’en extraire des données pertinentes à vos yeux. 

Grâce au traitement du langage naturel et à l’apprentissage automatique, l’outil iper.text d’iperceptions simplifie votre suivi des dernières tendances et votre découverte de l’inattendu dans la voix du client. Pour ce faire, il évalue et classe constamment le feedback non structuré provenant de toutes vos sources, notamment les sondages, les flux de médias sociaux et les transcriptions des réponses vocales interactives (RVI).

Analyse de sentiments      Suivre les dernières tendances et découvrir l'inattendu

En outre, nous proposons le seul outil d’analyse textuelle qui s’adapte automatiquement à tout contexte commercial sans nécessiter de réglage manuel ou d’ajustement. Nul besoin de répertoires de mots clés; notre configuration simple et rapide vous permet de lancer iper.text en un tournemain, ce qui signifie que vos données seront accessibles en un temps record sans grand effort de votre part.