L’analyse des sentiments consiste essentiellement à juger le sentiment qui se cache derrière un écrit. Le processus consiste à prendre un morceau de texte, qu’il s’agisse d’une phrase ou d’un article complet, et à analyser l’émotion que l’auteur exprime. Au niveau le plus élémentaire, un outil d’analyse des sentiments classera les morceaux de texte comme positifs, négatifs ou neutres.
La plupart des outils d’analyse de sentiments simples ne se débattront pas pour vous dire que le premier tweet est positif et le second négatif. Cependant, l’expression humaine est rarement aussi simple. Lorsque nous parlons, nous transmettons un large éventail d’émotions qui nécessitent parfois un contexte pour être pleinement comprises. Tout cela peut se produire en une seule phrase.
Comment cela s’applique-t-il au marketing ?
Comme dans tous les secteurs du machine learning, l’innovation autour de l’analyse des sentiments se fait à un rythme fulgurant et le champ d’application est vaste. L’analyse des sentiments est un outil extrêmement précieux pour les sociétés de médias sociaux, les chefs d’entreprise et les publicitaires. Elle fournit déjà des informations qui aident à prendre des décisions, à élaborer des stratégies et à atteindre des objectifs commerciaux efficaces dans toute une série de secteurs. Ces informations vont de l’analyse des critiques de votre marque et de la concurrence à la comparaison de la réception de votre produit sur de nouveaux marchés internationaux.
Toutefois, l’analyse des sentiments est également utilisée de manière inattendue. Dans ce qui pourrait changer la donne pour les spécialistes 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-page d’atterrissage, l’analyse des sentiments vous permet d’affiner un message pour obtenir le plus grand impact possible.
Par exemple, le secteur des services financiers, explore déjà cette possibilité. En combinant la capacité du machine learning à analyser le sentiment des déclarations d’entreprise et à traiter les données historiques en temps réel, les institutions financières peuvent de plus en plus s’appuyer sur l’IA pour prendre les décisions rapides qui animent le marché. Que vous cherchiez à tracer des tendances à long terme, affiner votre fichier client, ou à trouver comment faire en sorte qu’un seul élément de contenu ait un impact instantané, l’analyse des sentiments pourrait ajouter une dimension supplémentaire à vos efforts.
Une méthode pour doper les résultats d’une stratégie d’entreprise
Il est important de se rappeler que la mesure dans laquelle l’analyse des sentiments améliore votre entreprise dépendra de la mesure dans laquelle vous êtes prêt à l’intégrer à vos systèmes. La plupart des grandes entreprises qui veulent récolter tous les fruits de l’analyse des sentiments forment en fait leurs propres outils avec des données privées ou des données spécifiques à leur domaine. Bien que cela prenne plus de temps que l’achat d’un outil général, le temps et les efforts en valent la peine.