Analyse du sentiment : un levier clé pour la veille web

Outils de veille, IA et « sentiment » : comment cela marche-t-il ?

Les mentions récoltées par les outils de veille ont un sentiment qui leur est attribué par l’outil grâce au machine learning inhérent à tous les logiciels de veille et social listening.

En récupérant les mentions associées à la requête booléenne, l’outil va déterminer le sentiment associé aux publications et les catégoriser comme positives, négatives ou neutres en se basant sur les termes employés par les internautes.

Par exemple :

« J’ai hâte de découvrir ce nouveau film au cinéma ! »

La publication est déterminée comme positive grâce au mot-clé « hâte ».

« Mon bailleur ne répond pas à mes plaintes et abandonne ses locataires ! #CoupDeGueule »

L’utilisation de négation et de termes négatifs forts comme « plaintes » et « abandonne » détermine le sentiment négatif de cette mention.

« De nouvelles informations seront disponibles au cours du prochain sommet. »

La publication est neutre, mais le terme « disponible » peut potentiellement être déterminé comme positif.

Le rôle de l’analyste dans la classification des « sentiments » en social listening

Il est très courant que les internautes utilisent l’humour ou le sarcasme pour faire véhiculer leurs idées. Les contradictions entre le ton et le sens des phrases n’est pas facilement identifiable par les outils de veille. Cela peut mener à des contre-sens et donc à un sentiment erroné.

C’est là qu’intervient l’analyste qui va pouvoir identifier et recatégoriser les mentions manuellement. Cette fibre humaine n’est pas utilisable par l’outil, nécessitant l’humain pour s’assurer une bonne transmission des données.

Cependant, recatégoriser le sentiment de l’ensemble des mentions traitant d’un sujet n’est pas toujours possible manuellement. Les volumes de mentions associés à certaines requêtes sont parfois trop élevés pour être efficacement traités par l’analyste.

Certains outils disposent ainsi de fonctionnalités spécifiques permettant de mieux appréhender les mentions et le sentiment associé. C’est le cas de Brandwatch et de ses « Custom Classifiers ». La fonction « apprenante » de l’intelligence artificielle de l’outil facilite le travail des analystes.

Les Custom Classifiers sont un moyen pour les analystes d’entraîner l’outil à être plus performant. Grâce à l’ajout d’au moins 10 mentions par catégorie (positif, neutre, négatif), l’outil s’entrainera par la suite seul à détecter le sentiment associé à ces mentions. Il l’appliquera par la suite au reste des mentions captées par la requête.

L’ajout de plus de 10 mentions permet un entraînement plus efficace du classifier. Il est alors possible d’activer ou non le custom classifier dans le tableau de bord associé à la requête dans la liste des filtres.

L’analyse de sentiment dans les outils de veille : un levier pour mieux comprendre vos communautés

L’analyse du sentiment est devenu un outil essentiel pour les entreprises qui cherchent à comprendre et à interagir avec leur public sur les médias sociaux. Elle offre des insights précieux pour améliorer la stratégie marketing, le service client et la communication globale de l’entreprise. Voici un petit panorama des bénéfices que vous pouvez en tirer.

Gestion de la réputation

L’analyse de sentiment permet de détecter rapidement les commentaires négatifs et les préoccupations des clients. Elle alerte en vue d’une réponse rapide pour résoudre les problèmes et préserver la réputation de la marque.

Adaptation stratégique

Elle facilite l’ajustement des stratégies en temps réel en fonction des tendances émotionnelles. Elle fournit des données précieuses pour améliorer la pertinence de votre contenu et pour maximiser l’engagement.

Veille concurrentielle

L’analyse de sentiment vous permet de surveiller les sentiments liés à vos concurrents et d’adapter votre stratégie en conséquence, en identifiant leurs forces et leurs faiblesses à travers l’analyse des réactions émotionnelles de leur audience.

Innovation continue

Elle inspire de nouvelles idées et initiatives en comprenant les attentes et les souhaits de votre public. Elle favorise une approche agile en intégrant les retours émotionnels dans le processus d’innovation.

Mesure de l’impact

L’analyse du sentiment permet d’évaluer l’image de vos campagnes marketing en fonction des réactions émotionnelles. C’est un point de vue « quali » qui s’ajoutera aux mesures de performance « quanti » de votre agence média. Elle souligne les contenus les plus engageants et les plus appréciés par votre audience.
En somme, l’analyse du sentiment dans le social listening n’est pas seulement une option, mais une nécessité pour les marques modernes. Elle apporte une intelligence émotionnelle qui alimente l’amélioration continue et renforce la connexion avec votre audience.