L'analisi semantica delle recensioni dei clienti prevede l'utilizzo di tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere il significato e il sentimento che si cela dietro il testo. I brand manager possono sfruttare diversi strumenti e metodi NLP per ottenere informazioni dalle recensioni dei clienti. Ecco una panoramica delle fasi tipiche dell'analisi semantica delle recensioni dei clienti:
Data Collection: Le responsable de la marque recueille les avis des clients à partir de diverses sources, telles que les plateformes d'avis en ligne (par exemple, TripAdvisor, Yelp, Google Reviews), les plateformes de médias sociaux et les formulaires de retour d'information des clients.
Text Preprocessing: Avant de procéder à l'analyse sémantique, les données textuelles sont prétraitées afin de les nettoyer et de les préparer à l'analyse. Il s'agit notamment de supprimer la ponctuation, les caractères spéciaux et les informations non pertinentes telles que les URL et les chiffres. Le texte peut également être converti en minuscules pour des raisons de cohérence.
Tokenization: Le texte est divisé en mots individuels ou en jetons. Cette étape est essentielle pour la suite de l'analyse, car elle permet de diviser le texte en unités gérables.
Stopword Removal: Les mots courants tels que "le", "et", "est", qui n'ont pas de signification significative, sont supprimés du texte. C'est ce que l'on appelle les "stopwords".
Stemming or Lemmatization: Les mots peuvent être réduits à leur forme racine à l'aide de techniques de troncature ou de lemmatisation. Par exemple, "running", "runs" et "ran" seraient réduits à "run".
Sentiment Analysis: L'analyse des sentiments est un élément essentiel de l'analyse sémantique. Elle consiste à déterminer le sentiment exprimé dans le texte, par exemple positif, négatif ou neutre. Il existe différents algorithmes et outils d'analyse des sentiments qui peuvent aider à automatiser ce processus.
Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA): Outre le sentiment général, ABSA est utilisé pour analyser les sentiments liés à des aspects spécifiques du produit ou du service mentionné dans l'avis. Par exemple, un avis sur un hôtel peut faire état de sentiments positifs sur le personnel, mais négatifs sur la propreté de la chambre.
Topic Modeling: Les algorithmes de modélisation thématique, tels que Latent Dirichlet Allocation (LDA), peuvent être utilisés pour identifier les principaux sujets ou thèmes abordés dans les commentaires. Cela permet de comprendre les principaux problèmes ou attributs sur lesquels les clients se concentrent lorsqu'ils parlent de la marque ou du produit.
Named Entity Recognition (NER): Le NER peut être utilisé pour identifier et catégoriser les entités mentionnées dans les avis, telles que les noms de marques, les noms de produits et les lieux.
Data Visualization: Les responsables de marques peuvent utiliser des techniques de visualisation des données telles que les nuages de mots, les diagrammes de distribution des sentiments et les diagrammes de fréquence des sujets pour présenter les résultats d'une manière visuellement informative.
En effectuant une analyse sémantique des avis des clients, les responsables de marques peuvent obtenir des informations précieuses sur les perceptions des clients, identifier les forces et les faiblesses de la marque ou du produit, suivre l'évolution des sentiments dans le temps et prendre des décisions fondées sur des données afin d'améliorer la satisfaction des clients et la réputation de la marque.