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La majeure partie des communications humaines consiste à essayer de comprendre ce que pensent les uns et les autres. Des centaines de milliers d’années de progrès biologique ne nous ont pas beaucoup aidés à nous comprendre les uns les autres. La technologie, en revanche, semble nous apporter bien plus d’informations utiles.

L’analyse des sentiments, ou opinion mining (certains parlent également d’écoute sociale), est la pratique qui consiste à analyser les réactions des utilisateurs et des clients par rapport à un produit ou à un service, généralement sur les médias sociaux ou sur des sites en ligne. Les commentaires et les messages en ligne ne se limitent pas tous à des réponses binaires du type “j’aime/je n’aime pas ça”… Il y a une énorme zone grise avec des degrés variables entre les deux. Il est possible qu’un utilisateur apprécie le produit dans son ensemble mais qu’une caractéristique particulière le dérange. Peut-être que le produit est satisfaisant, mais cela n’indique pas qu’il correspond exactement à ce qu’attendent les utilisateurs.

L’écoute sociale implique généralement des outils de collecte de données et des algorithmes permettant d’analyser les réponses en ligne par rapport à une marque et de les évaluer. Il ne s’agit pas d’une nouvelle tendance de marketing digital, mais les nouvelles technologies la rendent plus populaire que jamais. Les progrès réalisés dans le traitement du langage naturel permettent aujourd’hui aux ordinateurs de comprendre le sens de ce que les humains disent en ligne, y compris lorsqu’ils utilisent l’argot et les émojis.

Certains outils d’analyse des sentiments révèlent ce que les gens pensent vraiment d’une marque. Il est ensuite possible d’utiliser ces données pour affiner non seulement les produits, mais aussi une stratégie de vente, de marketing, de médias sociaux et de contenu.

Sommaire

L’écoute sociale : le rêve de tout marketeur

L’analyse des sentiments est le genre d’outil dont rêve un spécialiste du marketing. En évaluant l’opinion du public sur un événement ou un produit via l’analyse de données à une échelle qu’aucun humain ne pourrait atteindre, elle donne à une équipe la capacité de savoir ce que les gens pensent vraiment. Soutenus par un nombre croissant de recherches novatrices, les outils d’analyse de sentiments ont la capacité d’améliorer considérablement votre retour sur investissement. Néanmoins, de nombreuses entreprises ignorent leur existence.

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

L’analyse des sentiments ou écoute sociale consiste essentiellement à juger le sentiment qui se cache derrière un écrit. Le processus consiste à prendre un morceau de texte, que ce soit une phrase ou un article complet, et à analyser l’émotion exprimée par l’auteur. Au niveau le plus élémentaire, un outil d’analyse des sentiments classera les morceaux de texte comme positifs, négatifs ou neutres. Une publication utilisant les mots « j’adore » ou « j’aime beaucoup », par exemple, équivaudra bien évidemment à un sentiment très positif.

L’expression humaine est rarement simple… Lorsque nous nous exprimons, nous transmettons un large panel d’émotions qui nécessitent parfois la compréhension d’un contexte pour être bien comprises. Ainsi, certaines publications sur les réseaux sociaux sont difficiles à catégoriser pour diverses raisons. Il peut être difficile de faire la part des choses entre authenticité et sarcasme, si le contexte dans lequel la publication est rédigée est absent.

Néanmoins, un algorithme d’opinion mining élaboré à partir de données de haute qualité devrait permettre de classer l’ensemble des publications. Il le fait en comparant des morceaux de texte avec des exemples tirés de ses données antérieures et de son expérience avec des cas similaires. Il y a plusieurs façons de réaliser cette tâche au sein d’un système d’analyse de sentiments. Citons notamment :

Les approches basées sur des règles définies manuellement dans un langage écrit qui incorporent des techniques de PNL
Les approches automatiques qui s’appuient sur des techniques d’apprentissage machine et qui présentent la tâche comme un problème de classification à résoudre par des réseaux de neurones, la régression logistique ou d’autres modèles statistiques
Les systèmes hybrides, qui combinent des éléments des deux approches mentionnées ci-dessus

Bien que ces types d’algorithmes aient chacun leurs propres avantages et inconvénients, ils ont tous une gamme variée d’applications potentielles que votre équipe peut explorer.

L’application de l’écoute sociale au marketing digital

Comme dans tous les secteurs de l’apprentissage automatique, l’innovation autour de l’analyse des sentiments se fait à un rythme effrayant et son champ d’application est vaste. En tant qu’outil extrêmement précieux pour les entreprises de médias sociaux, les professionnels et les annonceurs, l’écoute sociale fournit d’ores et déjà des informations qui aident à prendre des décisions, à élaborer des stratégies et à atteindre des objectifs commerciaux efficaces dans un vaste nombre de secteurs. Ces informations vont de l’analyse des critiques d’une marque et de la concurrence à la comparaison de la réception d’un produit donné sur les nouveaux marchés internationaux.

Il faut savoir que l’analyse des sentiments est également utilisée de manière peu habituelle. Parmi les éléments qui pourraient changer la donne pour les professionnels du marketing, la puissance de ces algorithmes peut être mise à profit pour toute une série de tâches prédictives. De la macro campagne à la micro formulation d’une page de renvoi, l’écoute sociale permet d’affiner un message pour obtenir le plus grand impact possible. Le secteur des services financiers, par exemple, explore déjà cette possibilité. En combinant la capacité de l’apprentissage machine à analyser le sentiment des déclarations d’entreprise et à traiter les données historiques en temps réel, les institutions financières sont de plus en plus en mesure de s’appuyer sur l’intelligence artificielle pour prendre les décisions rapides qui animent le marché. Dans ce cas, l’écoute sociale est en mesure d’ajouter une dimension supplémentaire aux efforts marketing d’une entreprise.

Comment intégrer l’écoute sociale dans votre activité ?

Pour une analyse des sentiments (écoute sociale) précise et pertinente, il est important de disposer d’un bon outil. De nombreux outils d’analyse des sentiments de base sont intégrés dans des plateformes existantes, telles que Google Insights, Google Alerts ou Facebook Insights. Parmi les autres outils utiles : Brandwatch, Hootsuite Insights, Meltwater et OpenText.

Si ces outils ne sont pas suffisants dans le cadre de votre activité, il peut être utile de mettre en place votre propre algorithme qui se concentrera sur votre cas d’utilisation spécifique. L’essentiel à retenir, dans ce cas de figure, est la qualité des données. Celles-ci forment la clé du succès de l’outil et de ce que vous en obtiendrez. Les meilleurs algorithmes peuvent s’appuyer sur la compréhension humaine du langage dans leurs données de formation, ce qui les aide à mieux comprendre le ton, le contexte et les nuances subtiles d’un texte. N’oubliez pas que le langage humain est imprévisible et susceptible de changer à tout moment, affectant la performance de votre modèle d’opinion mining.

Bien évidemment, il est inutile de commencer à catégoriser vos données en interne. Il existe une large gamme de services d’annotation de données en ligne qui pourront vous fournir un grand volume de données propres et pertinentes. Si vous faites preuve de diligence et trouvez une source de données de qualité, vous constaterez une grande différence dans la qualité de votre résultat final.

Avant de commander vos données, prenez en compte les points suivants :

Des instructions claires : les annotateurs apprécieront tous les conseils que vous pourrez leur donner. Une chose cruciale à considérer est de savoir si vous avez besoin d’annotations dans des catégories simples positives / négatives / neutres, ou quelque chose de plus complexe.
Qualité des résultats : Dans l’écoute sociale, il n’y a pas de bonne ou mauvaise réponse. Il est donc difficile de mesurer la précision d’un message de cette manière. Il est souvent préférable d’utiliser des indicateurs comme l’alpha de Krippendorff, qui considèrent le consensus entre vos contributeurs comme un indicateur de qualité.
Nombre de points de données : Souvent, les entreprises contacteront leurs fournisseurs de données avec des centaines de milliers de points de données pour le marquage. Si vous n’avez besoin de former qu’un système simple avec des catégories limitées, ceci n’est pas utile. L’honnêteté et la clarté autour de votre projet vous aideront, vous et votre fournisseur de données, à vous concentrer sur la fourniture du meilleur ensemble de données possible pour votre modèle.

L’écoute sociale : tendance du marketing digital en 2023

L’écoute sociale, c’est certain, aura un impact important sur le monde du marketing dans un avenir proche. En aidant à élaborer des messages de marque et à comprendre ce qui suscite l’intérêt des clients et génère leur enthousiasme, ces algorithmes pourraient multiplier la portée et l’influence des entreprises dans de nombreux secteurs. Avec un nombre toujours croissant de fournisseurs de solutions et de services de données proposant un ensemble de ressources nécessaires pour démarrer dans l’opinion mining (écoute sociale), il n’y a aucune excuse pour rester à la traîne ! Ceux qui l’adoptent à ce stade précoce, soit en choisissant des outils ou en construisant les leurs, verront leurs produits trouver un écho auprès des consommateurs … à en faire pâlir leurs concurrents de jalousie !