Données. Perspectives. Conversions. Ces trois mots sont souvent utilisés dans le monde digital, quelle que soit l’industrie. Et la raison de leur popularité est assez évidente. Les perspectives que nous tirons d’une analyse appropriée des données nous orientent vers des moyens d’accroître les conversions. Mais quel type de données nous permet d’arriver à ces conversions ?
En ce qui concerne le feedback des utilisateurs en ligne, il y a beaucoup à dire sur les données quantitatives (p. ex. le net promoter score (NPS), le score de l’effort des clients (CES), et la satisfaction de la clientèle (CSAT)) mais on sait encore peu de choses sur le côté qualitatif (p. ex. réponses ouvertes) ou les « données non structurées ». Alors que des mesures telles que le NPS peuvent facilement être mesurées et affichées dans des graphiques ou une feuille Excel, les données qualitatives ne sont pas aussi simples si vous n’avez pas les moyens de les analyser. Saisissez Analyse de texte.
Qu’est-ce que l’analyse de texte ?
L’analyse de texte est le processus qui consiste à tirer un sens du texte et des communications écrites (ou des données non structurées) afin de mesurer des éléments tels que les opinions des clients, les commentaires des utilisateurs, les revues de produits et plus encore. En d’autres termes, il s’agit d’une méthode permettant de transformer de grandes quantités de données non structurées en quelque chose qui peut être compris et analysé.
Dans le contexte de la rétroaction des utilisateurs, l’analyse de texte est généralement utilisée pour analyser et décomposer le contenu en champs de texte ouverts dans un formulaire de rétroaction. Elle implique également la catégorisation, le regroupement, la reconnaissance des formes, le marquage et la visualisation.
Techniques populaires d’analyse de texte
Il existe plusieurs techniques différentes utilisées par les éditeurs de logiciels pour analyser le texte et les données non structurées. Voici quelques-unes des plus populaires :
1. Fréquence des mots (nombre de mots)
Il s’agit de l’analyse de texte dans sa forme la plus simple, dans laquelle les sujets (par exemple, prix, service, compte, etc.) sont comptés et portés en tête de liste en fonction de la fréquence à laquelle ils sont mentionnés. C’est idéal pour identifier rapidement les sujets communs et les problèmes qui surgissent parmi vos visiteurs.
2. Groupement de mots (ou appariement de mots)
Souvent, un groupe de mots peut vous fournir plus d’informations qu’un seul mot. Par exemple, lorsque des mots comme « coûts », « cher » et « mensuel » sont regroupés, vous pouvez en conclure que de nombreux clients pensent que les coûts mensuels d’un de vos produits ou services sont trop élevés. Mais pour y regarder de plus près, vous pouvez toujours ouvrir les commentaires individuels.
3. Analyse du sentiment
Après avoir appliqué les techniques précédentes, vous savez maintenant à quelle fréquence certains mots apparaissent et comment ils sont regroupés, mais ce feedback est-il positif, négatif ou neutre ? Heureusement pour vous, vos clients sont susceptibles de vous fournir des commentaires sur des sujets qui leur tiennent à cœur, donc avec le bon outil en place, l’évaluation du sentiment ne devrait pas être un problème.
L’analyse des sentiments (ou Opinion Mining) est un domaine du traitement du langage naturel (NLP) qui permet aux utilisateurs d’évaluer la gravité de la rétroaction en fonction de l’utilisation positive, négative et neutre des mots ainsi que le sentiment associé aux mots couramment utilisés.
De plus, avec certains outils, vous pouvez analyser les sentiments strictement négatifs et positifs et les mots les plus couramment utilisés associés à ces sentiments.
4. Marquage/Catégorisation des commentaires de rétroaction
Lorsque vous mélangez les données de rétroaction, il est également important d’avoir en place un système qui vous permet de filtrer et de trouver la rétroaction en fonction du contenu des commentaires ouverts. Cela peut se faire soit par marquage manuel, soit par —, où le marquage et la catégorisation sont effectués pour vous.
Dans ce dernier cas, l’utilisateur doit d’abord commencer par baliser manuellement les éléments de feedback.
Pour affiner ce processus, l’utilisateur peut conseiller le système selon que les commentaires ont été ou non catégorisés de la bonne manière. Ceci est fait en utilisant l’apprentissage machine supervisé, qui est essentiellement une façon de former le système pour qu’il fasse ce que vous voulez en lui fournissant des exemples dont il peut apprendre. Au fil du temps, la catégorisation automatisée s’améliore en fonction des commentaires des utilisateurs.
Pour en savoir plus sur la catégorisation automatique, cliquez ici.
Les avantages de l’utilisation de l’analyse de texte
L’utilisation de l’analyse de texte peut vous apporter plusieurs enseignements qui seront utiles à votre programme de retour d’information :
1. Aide à identifier la racine d’un problème (ou la source de satisfaction).
Avec des questions ouvertes, les clients ont la possibilité d’identifier ce qui est ou n’est pas à leur satisfaction et pourquoi. Par exemple, si plusieurs visiteurs laissent des articles dans leur panier sans les acheter, votre analyse de texte révélera probablement cette tendance avec des mots récurrents tels que « panier », « achat » ou « caisse » et les sentiments derrière ces mots, etc.
2. Permet aux tendances émergentes de faire surface que de nombreuses enquêtes de rétroaction limitent ou restreignent.
Bien sûr, vous pouvez voir si votre NPS augmente ou diminue, mais vous ne pouvez pas expliquer pourquoi cela se produit à moins d’avoir une explication des clients eux-mêmes. L’analyse de texte aide les utilisateurs à visualiser les catégories de retour d’information sur les tendances et à les résoudre en temps opportun.
3. Les questions peuvent être classées par ordre de priorité rapidement et efficacement.
En identifiant les mots les plus fréquemment utilisés ou en utilisant l’appariement de mots, vous saurez immédiatement sur quels domaines vous devez vous concentrer, ou dans quels domaines vous excellez. Ceci assure la résolution rapide et facile d’un problème.
4. Les idées et les suggestions des clients se concrétisent, ce qui permet d’améliorer l’expérience numérique.
Des opinions et des pensées que vous n’auriez jamais entendues autrement sont remontées à la surface, ce qui vous permet d’offrir une expérience client optimale et de garder vos clients satisfaits.
Commencez à analyser ce qui compte vraiment
Comme vous pouvez le constater, la présence d’un champ de commentaires ouvert peut faire des merveilles pour votre programme de feedback. Le retour d’information que vos visiteurs soumettent dans ce domaine révélera des points de douleur non découverts, le contexte derrière des scores tels que NPS et CSAT, et surtout, les informations dont vous avez besoin pour optimiser votre site Web et fermer la boucle avec vos clients.
Cependant, l’analyse de ce type de données est certainement une tâche difficile et accablante sans les bons outils d’analyse de la rétroaction des utilisateurs en place. Laissez Mopinion aider votre équipe numérique à mettre en place et à analyser les commentaires textuels en un rien de temps !
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