L’analyse de sentiment client consiste à lire ce que les clients écrivent et disent, dans les tickets, les chats, les e-mails, les avis et les enquêtes, pour comprendre ce qu’ils pensent de votre produit, de votre service et du support qu’ils ont reçu. Elle s’appuie en général sur le traitement automatique du langage (NLP), qui classe chaque retour comme positif, neutre ou négatif. Les équipes support l’utilisent pour repérer la frustration tôt et agir avant qu’elle ne se transforme en escalade.
En bref
- L’analyse de sentiment client transforme les retours clients en une lecture de ce que ressentent les clients, pas seulement de ce qu’ils ont demandé.
- Elle couvre les clients que les enquêtes CSAT ne touchent pas, car les enquêtes captent surtout les clients les plus satisfaits et les plus mécontents.
- Les équipes support utilisent quatre types d’analyse : l’analyse par aspect, l’analyse fine, la détection des émotions et l’analyse de l’intention.
- La plupart des équipes devraient commencer par l’analyse des émotions et de l’intention sur leurs anciens tickets, car les deux utilisent des données déjà disponibles.
- L’analyse de sentiment donne le meilleur d’elle-même aux côtés des notes qualité et de l’empathie des conseillers : vous voyez à la fois ce que le client a ressenti et comment le conseiller a géré l’échange.
Qu’est-ce que l’analyse de sentiment client ?
L’analyse de sentiment client est une méthode qui permet aux responsables support d’évaluer les retours clients rapidement et avec précision. Elle examine le langage des clients pour déterminer s’ils sont dans une disposition positive, neutre ou négative, et à propos de quoi. Le résultat fait apparaître des tendances dans les réactions des clients, pour que l’équipe puisse bâtir des stratégies qui améliorent la satisfaction et l’expérience client.
En général, l’analyse de sentiment repose sur des algorithmes qui analysent des données clients comme les e-mails, les commentaires, les avis, les enquêtes et même les appels téléphoniques. Ces sources servent à évaluer le langage employé et à déterminer ce que ressent le client.
Cette analyse aide à identifier les irritants, les préférences des clients et les points à améliorer. Elle aide aussi les managers à repérer les tendances dans les retours clients et à mieux décider comment répondre à leurs besoins ou à leurs problèmes. Dans Kaizo, elle fait partie d’Insights et analytique pour le service client, aux côtés de l’analyse des causes racines et du reporting.
Si vous voulez comprendre la technique générale, en dehors du service client, notre article qu’est-ce que l’analyse de sentiment (en anglais) en présente les bases.
Pourquoi l’analyse de sentiment client est-elle importante ?
L’analyse de sentiment client compte parce qu’on ne peut pas offrir une excellente expérience client sans comprendre ce que ressentent les clients. Elle montre ce qu’ils pensent d’un produit ou d’un service, y compris du support reçu, et permet aux équipes support de repérer les problèmes avant qu’ils ne prennent de l’ampleur. Suivre le sentiment dans le temps fait apparaître les tendances négatives tant qu’il est encore temps de les corriger.
Mieux comprendre ce que vos clients pensent (et ressentent) de votre entreprise vous permet de prendre de meilleures décisions quand vous concevez et proposez l’expérience client. Savoir précisément ce qu’ils aiment ou n’aiment pas dans votre produit et votre service vous permettra de :
- proposer des expériences personnalisées
- offrir un support proactif (en anglais)
- faire de meilleurs choix pour l’avenir de votre produit et de vos utilisateurs
- augmenter le retour sur investissement des campagnes menées par plusieurs services de votre organisation
- gérer sereinement la réputation de votre marque et éviter que les risques ne s’aggravent
En suivant le sentiment client dans le temps, vous détectez les tendances négatives et pouvez les traiter à temps. C’est particulièrement important, car cela vous permet de devancer les réclamations et de maintenir la satisfaction client à son plus haut niveau.
Une fois qu’elles comprennent ce que ressentent et pensent les clients, les équipes support peuvent aussi créer des expériences personnalisées pour que chaque acheteur reçoive l’aide dont il a besoin. Dans l’étude CX Trends 2022 de Zendesk, 90 % des consommateurs se disaient prêts à dépenser davantage auprès des entreprises qui personnalisent l’expérience du service client.
Comment l’analyse de sentiment améliore-t-elle l’expérience client ?
L’analyse de sentiment améliore l’expérience client en révélant des tendances et des schémas que les indicateurs support classiques masquent. Elle apporte l’histoire derrière un chiffre comme le CSAT, montre quels problèmes frustrent les clients dès leur premier message et indique aux conseillers quand une réponse risque d’agacer encore davantage un client déjà en colère. Deux responsables du support client nous ont expliqué comment ils l’utilisent.
Craig Stoss, Director of CX Transformation chez PartnerHero, explique que le sentiment client doit correspondre aux indicateurs et objectifs que vous mesurez habituellement dans un contexte support, ou les faire évoluer :
« Par exemple, quand nous annonçons que notre score de satisfaction client (CSAT) a augmenté, nous savons que le CSAT n’est pas tout à fait exact, car il capte généralement les clients les plus satisfaits et les plus mécontents, pas ceux du milieu.
Il est tout à fait possible qu’en agrégeant le sentiment issu de vos réseaux sociaux, des commentaires d’avis, des données de tickets ou d’autres données, vous appreniez quelque chose qui contredit les indicateurs que vous regardez chaque jour. C’est parce que vous utilisez un ensemble de données plus large, sans le filtre de qui répond aux enquêtes et aux questions ciblées. »
Pour Craig, cela seul est essentiel à leur mission : comprendre le client en profondeur et collaborer avec lui pour créer des expériences client positives.
« Le sentiment est important pour le partenariat. Quand nous parlons de valeur avec nos clients, nous savons que ce n’est pas l’indicateur qui compte le plus, c’est l’histoire derrière l’indicateur, ce que nous allons faire à partir de cette histoire pour l’améliorer, et l’impact de ces actions. Réunir tout cela avec l’indicateur apporte plus de valeur à toute organisation support. »
Si votre CSAT et vos notes qualité racontent des histoires différentes, notre guide note qualité vs CSAT : qui dit vrai en cas d’écart ? explique comment lire cet écart.
Jaakko Jutila, Vice President of Customer Support chez Basware, explique qu’en appliquant l’analyse de sentiment au premier commentaire d’un client et aux suivants, son équipe identifie les problèmes précis qui frustrent le client dès le départ. Ces informations deviennent déterminantes pour prioriser les efforts de développement produit, ce qui permet d’éliminer les fonctionnalités frustrantes et d’améliorer l’expérience produit dans son ensemble.
En analysant le sentiment client, l’équipe de Jaakko signale aux conseillers quand une réponse donnée risque d’aggraver la colère du client, ce qui leur permet de communiquer de façon adaptée et efficace.
Jaakko souligne aussi que l’un des avantages les plus évidents est sa capacité à prévenir les escalades de tickets :
Côté escalades, découvrez comment les équipes support abordent la gestion des escalades au service client.
Quels sont les types d’analyse de sentiment client ?
Au service client, il existe quatre grands types d’analyse de sentiment client : l’analyse par aspect, qui relie les ressentis à des éléments précis d’un produit ou d’un service ; l’analyse fine, qui classe les mots et les émotions en détail ; la détection des émotions, qui lit le ton et l’attitude dans les conversations ; et l’analyse de l’intention, qui détermine ce que le client veut faire ensuite.
Analyse de sentiment client par aspect
Ce que c’est :
L’analyse de sentiment par aspect est une technique qui vous aide à mieux comprendre ce que les clients pensent d’aspects (ou d’éléments) précis de vos produits ou services. Elle va au-delà du simple classement des retours clients en positifs, négatifs ou neutres, car elle vous indique quels aspects les clients aiment ou n’aiment pas.
Les équipes support obtiennent ainsi une vision plus fine de ce que pensent les clients. Par exemple, quand vous recevez une réclamation, l’analyse par aspect vous indique précisément quelles parties d’un produit ou d’un service ont posé problème au client, à partir des mots qu’il utilise pour décrire son expérience. Vous pouvez ainsi identifier et corriger le problème de fond derrière une réclamation avant que la situation ne dégénère. Notre guide de l’analyse des causes racines au service client couvre cette étape suivante.
Pour commencer :
Pour réaliser une analyse de sentiment par aspect, vous devez d’abord déterminer quels sont les principaux aspects (éléments ou fonctionnalités) de votre produit ou service qui comptent pour les clients.
Il peut s’agir de fonctionnalités précises, du prix, de la facilité d’utilisation ou du service client. En tant que responsable du support client, c’est ce dernier qui vous intéressera. Cela ne veut pas dire pour autant que vous devez mener cette analyse seul. Il est même conseillé de vous associer aux autres services de votre organisation.
Une fois les aspects clarifiés, vous utiliserez le plus souvent des techniques de machine learning (ML) ou de traitement automatique du langage (NLP) pour analyser de grands volumes de retours clients. Ces informations proviennent notamment des avis clients, des enquêtes, des publications sur les réseaux sociaux et des tickets de support.
Analyse de sentiment client fine
Ce que c’est :
Imaginez que vous découpiez chaque phrase en mots et que vous les classiez en positifs, neutres ou négatifs (en anglais). En analysant des indices linguistiques comme les émoticônes, la ponctuation, les inverseurs de sentiment et les intensificateurs, un algorithme d’analyse de sentiment fine peut classer les messages clients (et même les appels téléphoniques et les fichiers audio) selon les étiquettes de sentiment sur lesquelles il a été entraîné.
Les enseignements de l’analyse fine aident les équipes support à prioriser les problèmes, à améliorer les processus, à adapter les réponses de la FAQ et les articles de la base de connaissances, et à répondre de façon plus ciblée à chaque demande client.
Pour commencer :
Pour réaliser une analyse de sentiment fine, il vous faut un modèle entraîné sur un large jeu d’exemples de textes étiquetés avec des émotions précises comme la peur, la satisfaction, l’hésitation ou la colère. Vous pouvez ensuite appliquer ce modèle aux avis clients, commentaires, e-mails, transcriptions et enquêtes.
Le résultat prend généralement la forme d’une série de passages surlignés dans le texte, qui font ressortir différentes émotions. À partir de là, vous pouvez répondre en priorité aux clients qui expriment de fortes émotions négatives comme la colère. Ou suivre les émotions dans le temps pour observer la réaction des clients à un changement, comme de nouvelles fonctionnalités ou une interface modifiée.
Analyse centrée sur la détection des émotions
Ce que c’est :
Garder un œil sur les émotions est sans doute l’un des types d’analyse de sentiment client les plus répandus, car il est simple à appliquer et ne demande pas de mettre en place des modèles d’IA compliqués.
Il s’agit simplement d’analyser le ton, les émotions et les attitudes que les clients expriment quand ils interagissent avec votre entreprise sur des canaux comme l’e-mail, les réseaux sociaux, les sites d’avis en ligne, les enquêtes et les conversations par chat.
Quel est votre objectif dans ce cas ? Comprendre ce que les gens pensent vraiment du service et de l’expérience offerts par vos conseillers. Par exemple, parcourir les tickets vous aide à repérer les émotions négatives et les pistes d’amélioration. Vous pouvez ainsi en parler avec vos conseillers et mettre en place de meilleures pratiques dans leur façon de communiquer et d’échanger avec les clients.
Pour commencer :
L’essentiel est de savoir lire ces tickets, messages, publications, avis ou transcriptions.
Par exemple, quand des clients vivent une mauvaise expérience avec votre équipe support, ils expriment souvent directement leur frustration et leur déception, en relançant même plusieurs fois si nécessaire. Mais ils peuvent aussi exprimer cette insatisfaction client avec un langage neutre, voire positif. C’est précisément pour cela qu’il vaut mieux faire l’analyse vous-même et garder le contexte en tête, en prêtant une attention particulière à l’insatisfaction discrète et aux interactions passées.
À retenir : ne vous fiez pas seulement aux mots employés par les clients. Le contexte, la grammaire, la ponctuation, les espaces, les emojis et même les signaux non verbaux vous aident à détecter correctement les émotions.
Se concentrer sur l’analyse de l’intention
Ce que c’est :
Vous voulez savoir exactement ce que vos clients vont faire ensuite, ou estimer à peu près quand ils seront prêts à acheter ? C’est le rôle de l’analyse de l’intention.
Cette technique aide les conseillers à comprendre l’intention ou l’objectif derrière les propos d’un client. Les conseillers peuvent alors apporter des réponses meilleures et plus ciblées aux demandes des clients. C’est aussi un excellent outil si vous voulez fournir des informations supplémentaires à vos équipes commerciales ou produit.
Pour commencer :
L’intention se déduit en grande partie du contexte. Les clients peuvent même employer des mots différents pour exprimer la même intention. Par exemple, un client peut demander « Pouvez-vous m’envoyer plus de photos du produit ? » ou « Quelle est votre politique de retour ? ». Ces deux questions cachent une forme d’intention d’achat. Le seul problème : chacun de ces clients peut se trouver à une étape différente de son cycle de vie. C’est justement là que le contexte vous aide à prédire l’intention la plus probable.
En comprenant l’intention à chaque étape, les conseillers peuvent améliorer leurs réponses pour ne perdre ni un prospect ni un client. En tant que manager, vous pouvez examiner les interactions passées entre conseillers et clients pour analyser la façon dont vos conseillers répondent, et ajuster. De petits changements peuvent améliorer le taux de résolution dès la première réponse, la productivité des conseillers (en anglais) et le taux de satisfaction client (en anglais).
Comment classer les messages clients en satisfaits, neutres ou insatisfaits ?
Pour classer un message client, vous lisez ensemble les mots, le contexte et l’historique, puis vous lui attribuez une étiquette : satisfait, neutre ou insatisfait. Les mots seuls sont trompeurs, car les clients mécontents écrivent souvent poliment. Regardez les contacts répétés, les relances et ce que le client demande ensuite, et étiquetez la conversation, pas seulement une phrase.
Voici un exemple illustratif de trois messages de support et de la façon dont un évaluateur les étiquetterait :
| Message du client | Étiquette | Pourquoi |
|---|---|---|
| « Ça a marché, merci pour votre aide rapide ! » | Satisfait | Des mots clairement positifs et le problème est résolu. |
| « Pouvez-vous m’envoyer la facture de mars ? » | Neutre | Une simple demande, sans émotion dans un sens ou dans l’autre. |
| « Merci. C’est la troisième fois que je vous demande où en est mon remboursement. » | Insatisfait | Une formulation polie, mais un contact répété pour le même problème. |
La troisième ligne est celle que les outils fondés sur des mots-clés ont tendance à manquer. C’est le problème du « langage neutre, voire positif » évoqué plus haut dans la partie sur la détection des émotions, et la raison pour laquelle le contexte compte plus que n’importe quel mot isolé.
Comment Kaizo mesure-t-il le sentiment client et l’empathie ?
Kaizo évalue le sentiment client et l’empathie des conseillers sur 100 % des conversations de support, sur chaque message plutôt que sur un échantillon. Les managers peuvent filtrer les conversations qui se dégradent, voir comment les conseillers ont répondu et juger s’ils ont fait preuve d’assez d’empathie. La frustration apparaît alors comme une tendance sur laquelle agir, et non comme une résiliation.
Avec Kaizo, vous pouvez vous appuyer sur les tickets pour analyser le sentiment client, voir comment les conseillers répondent, comprendre s’ils ont fait preuve d’assez d’empathie, et plus encore.
La métrique Customer Sentiment de Kaizo est un outil précieux pour évaluer la satisfaction client et améliorer la qualité de service. Elle donne une vision de l’expérience client globale et aide à repérer les points où les choses ont pu mal tourner.
Contrairement aux mesures traditionnelles comme le CSAT, cette métrique va au-delà des notes superficielles et utilise le traitement automatique du langage pour analyser le sentiment derrière les interactions client.
En détectant tôt le sentiment négatif, elle permet d’identifier les problèmes de manière proactive et d’agir vite pour répondre aux préoccupations et garantir la satisfaction client. La métrique met aussi en évidence les points forts et les besoins de formation des conseillers, ce qui permet un coaching ciblé et de meilleures performances.
La métrique Empathy Score de Kaizo est conçue pour évaluer et mesurer le niveau d’empathie dont font preuve les conseillers pendant leurs échanges. Garder une approche professionnelle, empathique et positive est essentiel pour les conseillers, même dans les situations difficiles.
L’Empathy Score, piloté par l’IA, fournit des mesures objectives de l’empathie et garantit des évaluations cohérentes d’une interaction et d’un conseiller à l’autre. Il produit des enseignements fondés sur les données en analysant les schémas de langage, le sentiment et le ton, pour que l’équipe qualité identifie les points forts et les domaines où une formation complémentaire peut être nécessaire. Les conseillers reçoivent un feedback fondé sur leurs scores d’empathie, qui les aide à progresser. Pour voir comment le sentiment s’intègre à une grille d’évaluation, lisez la notation du sentiment en contrôle qualité (en anglais).
C’est dans cette boucle de feedback que se gagne le temps. EverHelp, un BPO de plus de 400 experts du support, génère dans Kaizo, pour chaque conseiller, des fiches de coaching à partir de ses propres conversations, et le temps de préparation du coaching a baissé de 75 % sur seize domaines.
Voyez-le sur vos propres conversations. Nous évaluerons le sentiment sur un échantillon de vos conversations et vous montrerons les tendances. Réserver une démo.
Comment démarrer l’analyse de sentiment client au service client ?
Commencez par vos anciens tickets de support. Choisissez les conversations difficiles ou plus longues que d’habitude, retenez un ou deux types d’analyse de sentiment, et cherchez des tendances dans ce qu’ont ressenti les clients et dans la façon dont les conseillers ont répondu. Combiner analyse des émotions et de l’intention est la première étape la plus simple, car elle utilise des données dont vous disposez déjà.
S’il y a une chose à retenir dès maintenant, c’est qu’améliorer l’expérience client (en anglais) passe par la progression de vos conseillers. Mais vous ne pouvez savoir quelles compétences relationnelles ou techniques doivent être développées qu’en regardant comment ils échangent avec les clients.
Vient ensuite le second volet : comprendre le sentiment, les besoins et les irritants des clients pour mieux adapter les interactions futures.
Pour bien cerner le sentiment client (et, au passage, la performance des conseillers), commencez par analyser vos anciens tickets de support. Choisissez ceux qui ont été difficiles ou plus longs que d’habitude à traiter. C’est ensuite à vous de décider quel type d’analyse de sentiment utiliser.
Vous pouvez choisir de réaliser les quatre types d’analyse de sentiment client, mais ce n’est pas une bonne solution si vous cherchez des résultats rapides. Nous recommandons de commencer par une combinaison d’analyse des émotions et de l’intention, plus simples à mettre en œuvre et qui s’appuient sur des ressources dont vous disposez déjà, comme l’accès aux tickets de support, aux avis clients ou aux enquêtes.
Quand l’analyse de sentiment client n’est-elle pas le bon outil ?
L’analyse de sentiment client n’est pas le bon outil quand vous avez trop peu de retours pour faire apparaître une tendance, ou quand vous devez savoir si un conseiller a respecté une procédure. Une équipe qui traite une poignée de tickets par semaine en apprend davantage en les lisant tous. Le sentiment vous dit ce que le client a ressenti, pas si la réponse était juste.
Quelques limites honnêtes à garder en tête :
- Faible volume. Avec quelques dizaines de conversations par semaine, lisez-les vous-même. L’analyse de sentiment automatisée apporte peu quand vous pouvez voir chaque ticket.
- Insatisfaction polie. Les clients peuvent employer des mots neutres, voire positifs, tout en étant mécontents : une étiquette de sentiment sans contexte peut donc induire en erreur.
- Exactitude et conformité. Un client satisfait peut tout de même avoir reçu une mauvaise réponse. C’est ce que vérifie une grille d’évaluation qualité, pas le sentiment.
- Pas de plan d’action. Les données de sentiment ne portent leurs fruits que si quelqu’un est chargé du suivi : coaching, correction produit ou changement de processus.
Quand vous êtes prêt à relier le sentiment à l’analyse des causes racines et au reporting, commencez par Insights et analytique pour le service client de Kaizo, ou réservez une démo pour le voir sur vos propres tickets.
Questions fréquentes
Quel est un exemple d’analyse de sentiment client ?
Une responsable support passe en revue les tickets du mois dernier et étiquette chacun comme satisfait, neutre ou insatisfait. Un message comme « Merci. C’est la troisième fois que je vous demande où en est mon remboursement. » est classé insatisfait malgré sa formulation polie, car il s’agit d’un contact répété. Regrouper ces étiquettes par thème montre ensuite quels problèmes frustrent le plus les clients.
Quelles sources de données l’analyse de sentiment client utilise-t-elle ?
Elle utilise tout endroit où les clients s’expriment avec leurs propres mots : tickets de support, conversations par chat, e-mails, enquêtes, avis en ligne, publications sur les réseaux sociaux et transcriptions. Plus les sources sont nombreuses, plus l’image est complète, car les réponses aux enquêtes ne viennent que des clients qui choisissent de répondre.
L’analyse de sentiment client, est-ce la même chose que le CSAT ?
Non. Le CSAT est une note que les clients donnent quand ils répondent à une enquête, et il capte généralement les clients les plus satisfaits et les plus mécontents. L’analyse de sentiment client lit les conversations elles-mêmes : elle couvre donc aussi les clients du milieu, qui ne répondent jamais aux enquêtes.
L’analyse de sentiment peut-elle prévenir les escalades ?
Elle peut y contribuer. Quand un sentiment négatif est détecté tôt dans une conversation, un manager ou un conseiller peut intervenir tant que la situation est encore rattrapable. L’équipe support de Basware utilise le sentiment pour signaler aux conseillers quand une réponse donnée risque d’agacer encore davantage un client déjà en colère.
Par quel type d’analyse de sentiment client commencer ?
Commencez par une combinaison de détection des émotions et d’analyse de l’intention. Les deux sont plus simples à mettre en œuvre que l’analyse par aspect ou l’analyse fine, et toutes deux s’appuient sur des ressources dont vous disposez déjà, comme les tickets de support, les avis clients et les enquêtes.
Comment l’analyse de sentiment aide-t-elle à coacher les conseillers ?
Le sentiment montre ce qu’ont ressenti les clients lors des conversations avec chaque conseiller, et l’évaluation de l’empathie montre comment le conseiller a répondu. Ensemble, ils désignent des conversations précises sur lesquelles coacher, pour que le feedback repose sur des preuves plutôt que sur une impression générale.
