Analyse de sentiment

Définition

L'analyse de sentiment est la classification automatisée de la tonalité émotionnelle d'un message — généralement positive, négative ou neutre — afin que les équipes puissent évaluer ce que ressent un client et réagir en conséquence.

Aussi connu sous : fouille d'opinionsdétection d'émotionanalyse de tonalité

Comment cela fonctionne

Un modèle lit le texte et lui attribue une étiquette ou un score de sentiment. Les systèmes à base de règles repèrent des mots-clés émotionnels ; les approches modernes utilisent des modèles de langage qui pèsent le contexte, et savent donc reconnaître que « super, encore une commande abîmée » est ironique et négatif, et non positif.

Dans le support, le sentiment est souvent calculé par ticket ou par message et peut déclencher des actions : faire remonter les conversations tendues, signaler des comptes à risque ou réordonner une file d'attente.

Pourquoi c'est important pour le support

L'analyse de sentiment transforme la tonalité en quelque chose qu'on peut router et mesurer. Elle aide les équipes à repérer tôt la frustration, à prioriser les tickets les plus exposés à l'attrition et à suivre des tendances émotionnelles sur des milliers de conversations que personne ne pourrait lire à la main.

Faire remonter ou repriorer automatiquement les tickets négatifs
Identifier les clients à risque pour une prise de contact proactive
Alimenter la voix du client et le reporting qualité

Questions fréquentes

Quelle est la fiabilité de l'analyse de sentiment ?

Elle a beaucoup progressé avec les modèles de langage, mais l'ironie, les émotions mêlées et le vocabulaire propre à un secteur provoquent encore des erreurs. Traitez-la comme un signal utile pour le routage et le reporting, pas comme un jugement infaillible.

À quoi sert l'analyse de sentiment dans le support ?

À faire remonter les clients agacés, à prioriser les files, à signaler les risques d'attrition et à suivre les tendances émotionnelles dans le reporting voix du client, à une échelle qu'aucun humain ne pourrait lire.

Termes liés

Classification de texte

La classification de texte est la tâche consistant à attribuer automatiquement une catégorie ou une étiquette à un texte — par exemple taguer un ticket de support par sujet, par langue ou par priorité..

Traitement du langage naturel (NLP)

Le traitement du langage naturel (NLP) est le domaine de l'IA qui vise à permettre aux ordinateurs de comprendre, d'interpréter et de générer le langage humain — le socle de tâches comme la reconnaissance d'intention, l'analyse de sentiment et la classification de texte..

Voix du client (VoC)

La voix du client (VoC) est la pratique consistant à recueillir et analyser systématiquement les retours clients — enquêtes, tickets de support, avis et conversations — pour comprendre ce dont les clients ont besoin, ce qu'ils attendent et ce qu'ils vivent..

Escalade

L'escalade est le fait de transférer un ticket de support à un niveau supérieur, à un spécialiste ou à un manager, lorsque l'agent en charge ne parvient pas à le résoudre ou que le ticket risque de faire dépasser un SLA..

Taux d'attrition client

Le taux d'attrition client est le pourcentage de clients qui cessent de faire affaire avec une entreprise sur une période donnée — résiliation, non-renouvellement ou inactivité — rapporté au total en début de période..

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