À quels enjeux répond l’analyse sémantique pour la relation client ?
Faire des interactions avec vos clients un levier de développement de votre entreprise, en améliorant vos process, votre offre, et votre productivité… Utopique selon vous ? Plus aujourd’hui, grâce à l’analyse sémantique qui se présente comme étant la nouvelle tendance dans le monde de la relation client. Celle-ci permet d’avoir une meilleure visibilité, des éléments de réponses qualitatifs à vos enquêtes de satisfaction, mais pas uniquement !
Elle constitue aujourd’hui un réel moyen de déceler les points d’amélioration pour votre marque : indispensable pour, notamment, réduire le risque d’attrition.
Mais qu’est-ce que l’analyse sémantique ? Pourquoi est-elle aujourd’hui utile pour la gestion de votre relation client ? Comment fonctionne-t-elle ? Dans cet article, nous vous proposons d’aller encore plus loin dans la compréhension de l’analyse sémantique, appliquée à la relation client.
1. Qu’est-ce que l’analyse sémantique ?
A. Une définition de l’analyse sémantique
L’analyse sémantique est une technique proche de l’analyse lexicale, mais au lieu de se faire au niveau des mots, l’analyse se fait sur le sens des phrases pour déterminer le sens des écrits, et c’est ce qui en fait toute la différence.
On parle donc d’analyse du ton, de la forme et du contexte des messages. Ce double niveau d’analyse est essentiel pour éviter les malentendus et répondre précisément aux besoins exprimés.
En effet, il est important d’analyser l’ensemble des éléments d’une phrase, car de si petits changements peuvent faire toute la différence.
Par exemple : Une remarque ou une demande ?
- Le client, dit-il, attend une réponse.
→ Le client précise qu’il attend une réponse. - Le client dit : « Il attend une réponse. »
→ Le client parle d’une autre personne qui attend une réponse.
B. Quelle est la diffférence entre l’analyse sémantique et le traitement automatique des langues ?
Souvent, lorsque l’on parle d’analyse sémantique, on a tendance à évoquer les applications de traitement automatique des langues (TAL). Effectivement, elles sont étroitement liées : ces diverses méthodes informatiques dédiées au traitement du langage humain sont larges (traduction, correction orthographique, reconnaissance de l’écriture manuscrite, etc.). Mais il est important de différencier le traitement automatique des langues de l’analyse sémantique.
Comme l’explique Fabien Poulard, docteur en informatique, spécialisé dans le traitement automatique du langage, le TAL s’appuie sur plusieurs approches :
- L’approche linguistique, avec l’établissement a priori des règles en étudiant le langage ;
- L’approche statistique, avec pour base l’analyse de corpus importants, à partir desquels la machine va extraire des règles grâce à l’apprentissage automatique (machine learning) ;
- Les approches hybrides, situées entre linguistique et statistique qui permettent d’obtenir de meilleurs résultats.
Or l’analyse sémantique, elle, passe obligatoirement par deux étapes :
- L’analyse lexicale ou morphologique, qui permet de découper un texte en lexèmes (mots et expressions) ;
- L’analyse syntaxique, qui s’appuie sur les règles grammaticales pour définir quelles fonctions ont les mots à l’intérieur d’un texte, et les relations entre eux (ex : relation entre sujet et objet).
L’analyse sémantique implique donc, à partir de là, de pouvoir ajouter une “fouille d’opinions” ou “analyse de sentiments”, afin de détecter les éléments subjectifs au sein d’une phrase (sentiment négatif ou positif, émotion, prise de position).
En termes de marketing et de relation client, l’analyse sémantique est utilisée pour faciliter la compréhension et l’exploitation des verbatims client. Les verbatims, c’est-à-dire les phrases et expressions utilisées par vos clients, sont une mine d’informations essentielle pour optimiser leur expérience client. L’analyse sémantique a donc pour but d’extraire ces informations, afin de détecter les leviers et freins à la satisfaction, ainsi que les axes d’amélioration.
2. Comment fonctionne l’analyse sémantique ? Méthode et exemples
A. La collecte des données
La première étape consiste à définir et collecter les données pertinentes liées à votre marque. Cela peut inclure les commentaires de vos clients, les messages sur les réseaux sociaux, les avis en ligne, les enquêtes, e-mails ou encore les transcriptions de centre d’appels. Ces données peuvent être structurées (par exemple, des formulaires de feedback) ou non structurées (par exemple, des commentaires sur les réseaux sociaux).
B. Le prétraitement des données
Les données brutes collectées nécessitent souvent un prétraitement avant l’analyse sémantique. Cela peut impliquer la normalisation du texte, l’élimination des doublons, la suppression des caractères spéciaux, la correction des fautes d’orthographe, etc. L’objectif est de préparer les données de manière cohérente pour une analyse sémantique précise.
C. L’analyse sémantique
Une fois les données prétraitées, l’analyse sémantique est appliquée pour extraire le sens et la signification des informations grâce à un outil d’analyse sémantique. Différentes techniques peuvent être utilisées, telles que l’analyse lexicale, l’analyse syntaxique, l’analyse de sentiment, l’analyse des entités nommées, etc.
Ces techniques permettent d’identifier les thèmes, les opinions, les sentiments, les sujets de préoccupation, les tendances, les relations entre les concepts, présents dans les données collectées.
D. Interprétation des résultats
Une fois l’analyse sémantique effectuée, les résultats doivent être interprétés. Cela implique d’identifier les principaux points forts et les faiblesses de votre marque, les tendances émergentes, les problèmes récurrents, et d’analyser les verbatims des clients. L’interprétation des résultats permet de tirer des conclusions significatives et d’orienter les actions à entreprendre pour améliorer la stratégie de marque.
E. Prise de décision et actions
Les informations et les insights obtenus grâce à l’analyse sémantique peuvent être utilisés pour prendre des décisions éclairées et mettre en œuvre des actions spécifiques. Cela peut inclure l’amélioration de l’expérience client, la gestion de la réputation en ligne, la personnalisation des offres, ou autres. Les résultats de l’analyse sémantique peuvent guider les décisions marketing et aider à renforcer la position de votre marque sur son marché.
👉 Par exemple : Le cas de C-discount
L’analyse de ces verbatims a permis de détecter plusieurs axes d’amélioration. Le fait d’apporter plus de clarté aux modes de livraison proposés, de donner plus de précision sur les attendus de chaque prestation et d’enrichir le flux d’information, est apparu comme un élément indispensable à la satisfaction client de la marque.
Cdiscount a décider de mettre en place des actions allant dans ce sens, notamment en spécifiant les conditions de reprise des anciens électroménagers, ou encore l’accès au domicile client. Ces axes d’amélioration ont été détectés grâce à l’analyse sémantique des avis clients et n’était pas détectable avec uniquement une note de satisfaction.
3. Pourquoi allier analyse sémantique et relation client ?
A. Avoir une compréhension plus approfondie des besoins des clients
L’analyse sémantique permet d’interpréter les messages, les commentaires et les retours des clients de manière précise, la Voix du Client en quelque sorte. Elle permet de saisir le sens réel derrière les mots utilisés, ce qui facilite la compréhension des besoins, des attentes et des préoccupations de vos clients. Cela vous permet de mieux adapter vos produits, services et approches pour répondre aux demandes spécifiques de vos clients.
B. Mettre en place une expérience client plus personnalisée
En combinant l’analyse sémantique avec les données client, il est possible de créer des profils clients détaillés et de comprendre leurs préférences individuelles. Cela permet de proposer des recommandations personnalisées, des offres ciblées et des interactions plus pertinentes, améliorant ainsi l’expérience globale du client.
C. Détecter les sentiments et les nouvelles tendances
L’analyse sémantique peut être utilisée pour détecter les émotions, les opinions et les sentiments exprimés par les clients dans leurs messages ou leurs commentaires. Cela permet de repérer rapidement les clients mécontents, les problèmes récurrents ou les tendances émergentes. En identifiant ces informations, vous pouvez prendre des mesures correctives, améliorer votre service client et gérer les problèmes avant qu’ils ne s’aggravent.
D. Automatisater le support client
L’analyse sémantique peut être utilisée pour automatiser certaines tâches du support client. Par exemple, en utilisant des chatbots alimentés par l’analyse sémantique, les entreprises peuvent répondre rapidement aux questions fréquentes, fournir des informations de base et orienter les clients vers les bonnes ressources. Cela permet de réduire les délais d’attente et d’améliorer l’efficacité globale du support client.
De nombreuses entreprises l’ont donc compris : aujourd’hui, améliorer la qualité de la relation client et réduire le risque d’attrition passent par une analyse des verbatims, via tous les canaux par lesquels le client communique.
