Amazon utilise l'analyse des sentiments pour comprendre l'émotion sous-jacente des personnes derrière le texte. Cela inclut les e-mails, les articles de blog, les avis, les commentaires, etc. L'analyse fournit des informations que les vendeurs sur Amazon peuvent utiliser pour améliorer leurs produits et services.
L'analyse des sentiments peut révolutionner la façon dont les vendeurs évaluent leurs produits. Ce qui signifie plus d'affaires pour le vendeur et des clients plus satisfaits. Envisagez-vous de mettre en œuvre l'analyse des sentiments dans votre entreprise ? Eh bien, voyons comment Amazon Web Services vous permet de le faire.
Les bases de l'analyse des sentiments
Avant de mettre en œuvre l'analyse des sentiments dans votre entreprise, il est utile de se faire une petite idée des bases. Essentiellement, l'analyse des sentiments consiste à extraire l'émotion authentique des personnes à partir d'un texte unique ou d'une collection de textes à l'aide de l'intelligence artificielle.
Par exemple, même les entreprises de taille moyenne génèrent de grands volumes de données textuelles. Celles-ci existent sous forme de commentaires Facebook, d'avis, d'e-mails, de messages aux services clients, etc.
Les outils de traitement du langage naturel mettent en œuvre des technologies d'apprentissage automatique pour analyser ces piles de texte. Par conséquent, les outils produisent des rapports qui définissent avec précision les attitudes des clients (positives, négatives et scores) envers des aspects spécifiques du service de l'entreprise. Cela aide les propriétaires à surmonter leurs préjugés personnels concernant leur entreprise.
Comment fonctionne l'analyse des sentiments ?
Un logiciel doté de technologies de traitement du langage naturel effectue la tâche d'analyse des sentiments. Ce logiciel aide les appareils à comprendre comment les humains comprennent les textes. L'outil d'analyse, par exemple, Amazon Comprehend, accède à ces textes depuis un lac de données comme Amazon S3.
La première phase est le pré-traitement où le mot-clé est identifié. Cela aide l'analyse des sentiments à saisir l'essentiel du texte. Après cela, la tokenisation commence. Dans cette phase, le texte est réduit à plusieurs jetons (tokens).
Ensuite, le processus débarrasse le texte de toutes sortes d'ornements. Par exemple, les mots sont réduits à leur forme racine, et les mots vides (avec, à, de, etc.) disparaissent du texte. Cela aide le NLP à mieux évaluer le mot-clé et enfin à attribuer un score de sentiment. Habituellement, un score de 10 signifie la satisfaction du client. Tandis qu'un score de 0 signifie l'insatisfaction.
Les données finales sont traitées dans un entrepôt de données. Par exemple, Amazon dispose d'Amazon Redshift. Ici, les données extraites subissent un traitement supplémentaire pour produire la meilleure action possible afin d'améliorer la satisfaction client. Vous pouvez facilement créer un compte AWS et commencer à utiliser l'analyse des sentiments d'Amazon.
L'importance de l'analyse des sentiments
Vous vous demandez peut-être pourquoi vous devez vous donner toute cette peine avec l'analyse des sentiments et l'IA. Pourquoi ne pas simplement lire en rafale vos avis, commentaires et articles de blog concernant vos produits ? Eh bien, tout d'abord, les entreprises d'aujourd'hui génèrent des données textuelles plus rapidement que vous ne pouvez les lire. Il est donc humainement impossible de trier cette pile.
Deuxièmement, le traitement du langage naturel imite les habitudes de lecture des êtres humains. Cependant, cela ne signifie pas qu'il présente les mêmes lacunes que le lecteur humain.
Lorsque vous lisez les textes concernant les produits de votre entreprise, il y a de fortes chances que vos préjugés et opinions personnels soient présents dans votre esprit. Par conséquent, vous éviterez inconsciemment le ton négatif et la déception de votre client.
Pendant ce temps, l'intelligence artificielle est libre de telles contraintes. Par conséquent, elle analysera et produira des résultats purement basés sur des faits. Leurs rapports vous montreront donc la véritable situation de votre entreprise et vous aideront à prendre les meilleures mesures pour l'avenir.
Conclusion
L'analyse des sentiments AWS est un excellent outil pour les entreprises afin de mieux comprendre l'esprit de leurs clients. Cependant, vous pouvez également essayer d'autres analyses de sentiments basées sur l'intelligence artificielle pour explorer plus de possibilités. Par exemple, le produit VOC SaaS de Shulex peut aider les entreprises à obtenir des informations globales et plus approfondies sur leurs services. Commencez votre essai gratuit dès aujourd'hui.
