L’analyse sémantique est la nouvelle tendance dans le monde de la relation client. Elle permet de donner une meilleure visibilité du ressenti des clients grâce à une interprétation très fine des éléments de réponses qualitatifs. Elle est un réel atout pour réduire le risque d’attrition – le churn.

Qu’est-ce que l’analyse sémantique ?

L’analyse sémantique est une technique qui se distingue de l’analyse lexicale. En effet, au lieu de faire une simple photographie des mots et une liste des mots-clés les plus fréquents dans un corpus, l’analyse se fait sur la sémantique des phrases en classant les idées, en les interprétant, et ainsi extraire le sens du message, afin d’y apporter une réponse contextualisée et adaptée.

L’analyse sémantique en 7 exemples

Ce sont des exemples de désambiguïsation du sens (notamment pour les homonymes), qui est une des applications de l’analyse sémantique.

  • « Complexe » exprimera de la complexité mais pas « complexe hôtelier » (contresens entre mot thématique et émotion) ;
  • « Froid » exprimera un contact dépersonnalisé dans le contexte de la relation avec un conseiller, mais une température inconfortable dans « les radiateurs sont froids » (contresens entre deux émotions) ;
  • « Féliciter » exprimera une félicitation mais pas dans « je vous félicite pour votre incompétence » (ironie) ;
  • « Remercier » exprimera de la gratitude dans « je tiens à les remercier » mais seulement une formule de politesse dans « je vous remercie d’avance pour […] » (contresens au niveau de la tonalité) ;
  • « Je suis satisfait » exprimera de la satisfaction mais pas dans « … et vous osez me demander si je suis satisfait » ;
  • « Longue » exprime de la lenteur (« longue attente »), mais plutôt de l’attachement (ou de la fidélité) dans « je suis un client de longue date » ;
  • « Vous êtes incapable » exprime une incompétence du personnel, « je suis incapable » exprime plutôt un manque d’information de la part du répondant.

Les 3 grandes forces de l’analyse sémantique pour la relation client

#1 Intégration des émotions du client

Les enquêtes de satisfaction ont l’avantage d’apporter une bonne quantité de réponses à vos questions. Mais pour que ces messages soient réellement exploitables, il faut classer et catégoriser chacune des réponses reçues.

Il en est de même pour les réponses aux questions ouvertes favorisant l’expression spontanée du client et dont il faut extraire le message clé.

L’analyse sémantique permet de comprendre un message écrit dans sa globalité, en intégrant le ton et l’émotion des clients. Elle permet donc d’obtenir des informations bien plus précises quant aux sentiments de vos clients vis-à-vis de votre marque et ainsi de compléter les informations déjà obtenues via les enquêtes de satisfaction.

#2 Meilleure connaissance client via de multiples supports

Vos clients ne s’expriment pas seulement via les enquêtes de satisfaction. Ils peuvent avoir une multitude d’échanges désormais avec votre marque : via les réseaux sociaux, les mails, des réclamations, les comptes rendus de visite écrits, des commentaires entrés sur une borne interactive, des scripts des conversations téléphoniques, etc.

Chaque support peut et doit être analysé afin d’avoir la meilleure connaissance client possible.

#3 Meilleure évaluation du risque d’attrition

Un bon outil d’analyse sémantique scanne les verbatim de vos clients pour vous alerter au moindre signe de désamour vis-à-vis de votre marque et quand le risque d’attrition atteint un certain niveau. Il permet ensuite d’établir un plan d’action pour fournir une meilleure expérience à vos clients.

Comment fonctionne l’analyse sémantique ?

Pour mettre en place une analyse sémantique, il faut trois éléments :

  • le corpus : il regroupe l’ensemble des verbatim de vos clients issus des différents canaux nommés ci-dessus ;
  • le moteur d’analyse : il reconnaît les règles linguistiques (grammaticales, sémantiques, morphologiques, syntaxiques) et s’adapte aux registres et variations linguistiques. Il est capable d’identifier les contresens et les figures de style (comme l’ironie !). Ce moteur d’analyse dresse une cartographie des informations selon leur message clé et leur tonalité.
  • et lorsqu’elles sont disponibles, les métadonnées et réponses aux questions fermées : elles permettent de cibler les profils des répondants.

Les 4 éléments identifiés par l’analyse sémantique

  • Les thèmes (topics) : regroupements de sujets sur lesquels portent les éléments positifs et négatifs.
  • La tonalité : positive ou négative. Il peut parfois y avoir des opinions positives et négatives dans un même verbatim.
  • L’intention : c’est une interprétation, en un seul mot, de l’intention derrière le caractère positif ou négatif d’un message.
  • Les risques : d’attrition principalement et plus particulièrement les risques de plaintes, de réclamation…

L’analyse sémantique agrège l’ensemble des verbatim clients issus de tous les canaux d’expression (réseaux sociaux, avis Google, questionnaires de satisfaction, etc.) pour une analyse profonde du sens réel des messages. Cela permet d’identifier les points de souffrance puis de prioriser les actions à mener pour éviter les risques (churn, etc.), et au contraire de repérer les sujets d’enchantement pour connaître les bonnes pratiques sur lesquelles capitaliser !