Un chatbot qui comprend (toutes) vos émotions. Un assistant vocal qui sait décrypter le ton de votre voix. Un moteur de recherche qui comprend l’intention d’une requête, grâce au sens d’une phrase. Des cas d’usage utopiques ?
Détrompez-vous. Une technologie contribue d’ores et déjà à l’analyse des émotions et du sens des échanges entre les Humains et les machines. On parle d’analyse sémantique : mais à quoi correspond cette technologie et quels en sont les enjeux ? Quels sont ses avantages et son impact sur la relation client ? Et quels sont les cas d’usage d’analyse sémantique sur lesquels s’appuient aujourd’hui les entreprises ?
L’analyse sémantique est une technique qui permet d’analyser le sens d’un texte. La notion de “sens” est centrale, lorsque l’on fait référence à la sémantique. Contrairement à l’analyse syntaxique, l’enjeu n’est pas d’analyser la structure grammaticale d’une phrase… Mais bel et bien les intentions, les ressentis et les émotions qui dictent le sens d’un message.
Voici les différences à connaître :
L’analyse syntaxique et l’analyse sémantique sont utilisées pour affiner la compréhension du langage naturel, par exemple dans un contexte de relation client. Cette discipline est aussi appelée TAL ou TALN, pour “Traitement Automatique des Langues Naturelles”.
Ainsi, lorsqu’un client sollicite un service client, l’enjeu de l’analyse sémantique est de détecter tous les éléments subjectifs, présents lors d’un échange : prise de position, sentiment positif, insatisfaction, impatience… Tous ces éléments nourrissent le processus d’analyse sémantique, notamment pour affiner la connaissance client et améliorer la qualité des réponses apportées.
Un simple changement de ponctuation suffit à modifier le sens de cette phrase. C’est là toute la subtilité de l’analyse sémantique : comprendre le sens logique qui lit les éléments d’une phrase, et qui impacte donc sa signification.
Pour l’humain, rien de plus simple : reconnaître le sens d’une phrase grâce à sa ponctuation ou l’intonation utilisée pour la prononcer est un jeu d’enfant. Mais pour les machines, le challenge est de taille. Et c’est là que les outils d’analyse sémantique sont particulièrement utiles.
Aujourd’hui, les algorithmes de Machine Learning et les technologies de NLP (Natural Language Processing) sont les moteurs des outils d’analyse sémantique. Ils permettent aux ordinateurs d’analyser, de comprendre et de traiter différentes phrases.
Pour mieux comprendre le fonctionnement de l’analyse sémantique par une machine, voici une mise en contexte :
Comprendre un message en intégrant son ton, son sens et ses émotions : voilà l’enjeu de l’analyse sémantique. Aujourd’hui, cette méthode réconcilie l’Humain et la technologie, pour proposer des solutions efficaces… Notamment auprès des services clients des marques.
En effet, les services supports reçoivent au quotidien de nombreuses sollicitations multicanales. Avec l’analyse sémantique, cette quantité d’informations peut être traitée, analysée et catégorisée, non seulement pour mieux comprendre les attentes des clients… Mais aussi pour y répondre efficacement.
L’analyse sémantique permet de transformer des données (écrites ou verbales) en plans d’action concrets. Cette analyse du sens de la Voix du client est un levier en or, pour déployer des améliorations opérationnelles et épauler le service à la clientèle.
Au-delà du service client, l’analyse sémantique est également un outil consolidateur pour l’ensemble de l’entreprise. Car il ne suffit pas au service client d’analyser les e-mails reçus ou au community management d’interpréter les messages reçus sur les réseaux sociaux. L’intérêt de l’analyse sémantique est d’offrir à l’ensemble de l’entreprise un axe d’amélioration de la connaissance client.
Vous l’avez compris : l’analyse sémantique offre une aide précieuse au service client, mais aussi à l’ensemble des équipes d’une entreprise. Cet outil impacte également l’expérience client à plusieurs niveaux. Voici un récapitulatif des principaux avantages de cette technologie :
Grâce à l’analyse du sens des requêtes, l’analyse sémantique permet d’optimiser la connaissance client dans sa globalité. Au-delà des motifs de satisfaction et d’insatisfaction, ce sont aussi la tonalité et les émotions qui sont passées en revue. Cette compréhension des sentiments vient compléter les analyses plus traditionnelles, effectuées sur les retours d’expériences clients (enquêtes de satisfaction, e-mails, posts sur les réseaux sociaux, avis en ligne, etc.).
L’analyse sémantique place réellement le client au centre des attentions. Une telle technologie contribue au déploiement d’une démarche Customer Centric, où chaque décision est centrée client. Cette culture d’entreprise permet d’identifier plus facilement les clients satisfaits, pour les transformer en Ambassadeurs et accélérer la fidélisation.
Grâce au machine learning et au traitement du langage naturel (NLP), l’analyse sémantique permet un travail de lecture, de tri et d’interprétation pertinents. L’intelligence artificielle contribue à l’amélioration des réponses apportées aux clients. Ces réponses sont alors plus précises et plus rapides pour les clients. Des outils tels que ChatGPT montrent la puissance de l'intelligence artificielle appliquée au conversationnel.
L'analyse sémantique offre un gain de temps considérable pour les équipes d’une entreprise. L’analyse des données est automatisée, et les équipes du service client peuvent alors se concentrer sur davantage de requêtes “complexes”, qui nécessitent une intervention et une compréhension des émotions d’humain à humain. Les messages dématérialisés, reçus sur un chatbot, un réseau social ou via un e-mail peuvent quant à eux être analysés en temps réel par les machines, pour améliorer la productivité des collaborateurs.
L’analyse sémantique peut également être un atout au sein d’une stratégie de référencement naturel (SEO). Elle aide à comprendre le contenu des requêtes Google des internautes, pour proposer ensuite du contenu de qualité optimisé, qui sera correctement référencé. L’objectif est de booster le trafic, tout en améliorant la pertinence des résultats proposés aux internautes. Ainsi, l’analyse sémantique aide à positionner le contenu d’un site web sur un nombre de mots-clés spécifiques (comme les expressions “longue traîne"), afin de démultiplier les portes d’entrée possibles vers certaines pages.
Les systèmes d’analyse sémantique permettent aux machines de détecter les émotions humaines, afin d’extraire des informations précieuses de données non structurées. Tout cela est un atout pour le déploiement d’une démarche de selfcare en relation client : en effet, le but du selfcare est de traiter en temps réel et en toute autonomie certaines demandes clients. L’interprétation du langage naturel peut donc être adoptée par les chatbots ou les FAQs dynamiques. Grâce à cette technologie d’analyse sémantique, les réponses apportées par les outils de chatbots peuvent alors tenir compte du fond et de la forme d’un message… Pour offrir une expérience client digitale exceptionnelle !
L’analyse sémantique peut aider les entreprises dans de nombreuses situations : face à des avis clients, des messages sur un chatbot, une conversation via un callbot… Voici quelques exemples concrets :
Depuis 2019, Cdiscount fait appel à une solution d’analyse sémantique, pour traiter l’ensemble des avis clients reçus sur Internet. Un tel système permet de détecter les axes d’amélioration prioritaires à mettre en place, en fonction des retours d’expérience post-achat. L’entreprise peut alors analyser la satisfaction et l’insatisfaction des différents consommateurs, par le biais de la sémantique utilisée dans les verbatims.
Ainsi, Cdisount a pu mettre en place des actions visant à renforcer l’information autour des conditions de reprise de leurs produits ou des conditions d’accès au domicile des clients (deux critères souvent mentionnés dans les avis clients). Depuis l’intégration de l’analyse sémantique, l’entreprise constate plus de satisfaction, et moins de frustration !
En matière d’analyse sémantique, la stratégie d’Uber est la suivante : lorsque l’entreprise sort une nouvelle version de son application, les réseaux sociaux et les ressentis des internautes sont analysés scrupuleusement. On parle ici de “social listening”, c’est-à-dire d’écoute sur les réseaux sociaux, pour mesurer le degré de satisfaction ou d’insatisfaction des utilisateurs.
”Chez Uber, nous utilisons cette approche quotidiennement, pour comprendre ce que les utilisateurs ressentent à propos des changements que nous implémentons. Dès que nous introduisons une modification, nous savons ce qui est accueilli avec enthousiasme, et ce qui a besoin d’être amélioré.” - Krzysiek Radoszewski, Marketing Lead Europe de l’Est et Centrale chez Uber.
Les entreprises BtoB et BtoC ne sont pas les seules à déployer des systèmes d’analyse sémantique, pour optimiser l’expérience client. Le géant Google a lui aussi développé son propre outil sémantique, pour améliorer la compréhension du contenu des recherches des utilisateurs.
Développé en 2013, l’algorithme “Colibri” affine la pertinence des résultats proposés par Google, en analysant les intentions de recherche des internautes. Cet algorithme booste également le référencement naturel (SEO) et profite aux entreprises, qui ont intérêt à intégrer des contenus de qualité sur les pages de leurs sites Internet… Pour être mieux référencé sur des mots-clés “sémantiquement” pertinents !
L’analyse sémantique est une méthode d’interprétation du sens profond d’un texte, centrée sur les intentions, ressentis et émotions, plutôt que sur la structure grammaticale comme dans l'analyse syntaxique. Elle se concentre sur le “fond” (le sens des mots) et non sur la “forme” (la relation entre les mots). Utilisée en Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), cette technique est essentielle en relation client pour comprendre les éléments subjectifs dans les échanges, tels que les sentiments, les positions, ou l'insatisfaction, permettant ainsi d'affiner la connaissance client et d'améliorer la qualité des interactions.
L'analyse sémantique est une technique utilisée pour comprendre le sens des mots et des phrases. Prenons l'exemple des phrases de Monsieur Dupont : elles montrent que la ponctuation peut changer complètement le sens d'une phrase. Ce qui est facile à saisir pour les humains peut être un vrai défi pour les machines. Contrairement à nous, qui utilisons l'intonation et la ponctuation pour interpréter le sens, les ordinateurs s'appuient sur l'apprentissage automatique (Machine Learning) et le traitement du langage naturel (NLP) pour décrypter les textes.
Par exemple, lorsqu'ils analysent un avis client, ces outils doivent comprendre les subtilités de mots comme "orange3 (à la fois une couleur et un fruit) et saisir le contexte pour identifier des sentiments comme l'insatisfaction. Grâce à cela, les ordinateurs peuvent classer les commentaires des clients en différentes catégories telles que les émotions ou les risques. Cette classification aide les entreprises à identifier et à répondre efficacement aux retours négatifs des clients.
Pour améliorer la connaissance client et l’expérience de vos clients : misez sur le selfcare !
Grâce à des outils comme des chatbots ou des FAQs dynamiques, votre service client est épaulé dans sa gestion quotidienne des demandes clients par la technologie d’analyse sémantique pour mieux comprendre vos utilisateurs et leurs besoins. Ces derniers peuvent obtenir des réponses instantanées pertinentes et en parfaite autonomie, 7j/7 et 24h/24.
Pour en savoir plus et lancer votre propre projet de selfcare, prenez contact avec nos équipes dès maintenant.