Qu’est-ce que l’analyse sémantique ? Définition et Exemple

Utiliser une intelligence artificielle capable de comprendre les émotions des humains et l’intention d’une requête peut sembler utopique. Pourtant, il existe une technologie qui peut prêter main-forte aux IA. En effet, cette technologie a pour vocation d’améliorer les échanges entre les chatbots et les humains. Il s’agit de l’analyse sémantique. Il vous permet également d’optimiser vos contenus web et votre SEO. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cette technique indispensable en marketing et en stratégie SEO.

L’analyse sémantique : un pilier de la réussite de toutes les stratégies de relation client

Pour cerner les enjeux de l’analyse sémantique dans votre relation client, vous devez d’abord connaître sa définition et comprendre son fonctionnement.

Définition de l’analyse sémantique

L’analyse sémantique découle de la science du langage. Cet outil marketing vise à déterminer le sens d’un texte en passant par les émotions qui ont conduit à la formulation du message. Tout comme l’étude lexicale, elle permet d’analyser toutes les formes d’écrits provenant des consommateurs ou des clients potentiels d’une entité.

Quelle est alors la différence entre l’analyse sémantique et celle, syntaxique ? Sachez que la première se concentre sur les émotions de l’auteur du contenu, tandis que la seconde se fait au niveau de la structure grammaticale. Par conséquent, la syntaxe s’intéresse à la relation entre les mots qui forment une phrase dans le contenu. La sémantique, elle, concerne le sens de ces mots.

De plus, vous devez savoir que l’analyse sémantique et celle, syntaxique sont indissociables dans le traitement Automatique du Langage Naturel ou le TAL. Ce dernier est une discipline fondamentale dans la gestion de la relation avec la clientèle. Effectivement, il s’agit d’une démarche visant à une meilleure compréhension du langage naturel.

L’analyse sémantique prend en compte tous les éléments subjectifs des messages afin de comprendre l’intention de vos clients. La détection de certains points comme la prise de position ou l’impatience permet d’apporter une meilleure réponse aux clients. Mais, comment fonctionne réellement cette technique ?

Le fonctionnement de l’analyse sémantique

Les humains n’ont aucune difficulté à comprendre le sens d’une phrase. Pour ce faire, il suffit de se référer aux ponctuations et à l’intonation que l’interlocuteur utilisée pendant qu’il prononce chaque mot. En revanche, la tâche est plus ardue pour les machines. C’est donc là qu’intervient l’analyse sémantique.

Actuellement, les outils d’analyse sémantique les plus efficaces sont les algorithmes de Machine Learning ainsi que les technologies Natural Language Processing. Dans l’optique de vous aider à mieux comprendre cet outil marketing, voici une mise en contexte.

Imaginez une enseigne qui reçoit un avis de la part d’un client sur son site et ses pages web. Le message est le suivant :  » contrairement à mes indications, j’ai eu une viande bleue. Le service est une grosse blague ! La prochaine fois, je passerai mon chemin. » Vous comprenez d’emblée que le client en question est insatisfait. Et cela, même s’il n’a pas explicitement exprimé son mécontentement. Les machines, quant à elles, doivent passer par une analyse sémantique pour comprendre qu’ici la personne cliente utilise le mot « blague » dans un contexte négatif même si ce terme a généralement une connotation positive. Sans cette analyse approfondie du champs sémantique et du champs lexical, l’insatisfaction reste indétectable pour les intelligences artificielles.

Après l’analyse des messages, le chatbot va classifier tous les échanges avec les clients par thématique, par intention ou par risque. Ainsi, le message de ce client figurera dans « Insatisfaction » afin que les équipes internes de l’entreprise puissent agir rapidement pour corriger le tir.

Les enjeux de l’analyse sémantique dans la gestion de la relation client

L’analyse sémantique doit tenir une place importante dans la stratégie marketing et la relation client de votre entreprise. En effet, cet outil marketing assure la qualité des échanges entre l’Humain et l’IA. Or, la communication est un pilier de la fidélisation de votre clientèle.

De plus, l’analyse sémantique apporte une aide précieuse aux services de support qui reçoivent quotidiennement une quantité astronomique de demandes. Grâce à cet outil SEO, aucune intervention humaine n’est utile dans l’analyse et dans la catégorisation des informations, aussi nombreuses soient-elles.

Notez également que cet outil marketing peut porter aussi bien sur des données écrites que sur des données verbales. D’ailleurs, l’analyse du sens de la voix de vos clients est la clé de voûte de l’optimisation de votre service à la clientèle.

Par ailleurs, l’analyse sémantique va au-delà de l’amélioration du service clientèle puisqu’elle contribue à la consolidation de votre société. En effet, cet outil marketing aide vos équipes à mieux connaître vos clients.

L’intégration de l’analyse sémantique dans la stratégie marketing : de nombreux avantages à la clé

L’analyse sémantique est un allié de taille pour le service client ainsi que pour l’ensemble des équipes de votre entreprise. Il s’agit d’un outil marketing clé qui influe énormément sur l’expérience clientèle, et ce, à plusieurs niveaux.

L’amélioration de la connaissance client

À travers l’analyse du sens des demandes, l’analyse sémantique vous aide dans la connaissance client de manière générale. En effet, elle cerne les raisons de la satisfaction ou de l’insatisfaction de vos clients en plus de passer en revue leurs émotions. Cette compréhension des sentiments complète ensuite les analyses traditionnelles que vous utilisez pour traiter les retours des clients. Ainsi, les enquêtes de satisfaction, les avis en ligne et les publications sur les réseaux sociaux ne sont que la partie émergée de l’iceberg.

En outre, l’analyse sémantique vous aide à avancer dans votre démarche Customer Centric pour fidéliser et développer votre clientèle. De ce fait, vous pouvez identifier les clients qui sont fidèles à votre marque et faire d’eux vos ambassadeurs.

La satisfaction des clients en répondant avec précision à leur attente

L’analyse sémantique se sert d’un outil de machine learning et de traitement du langage pour effectuer un travail de lecture des contenus. D’ailleurs, l’intelligence artificielle comme celle de Google vous permet de trouver des axes d’amélioration dans les échanges avec vos clients. Elle reçoit les réponses pertinentes dans un délai court. Ce qui ne peut que leur faire plaisir. De plus, l’évolution de la technologie met à votre disposition des outils comme ChatGPT qui reflètent la puissance des intelligences artificielles. N’hésitez pas à les intégrer dans vos outils de communication et de gestion de contenus de vos pages internet.

L’augmentation de la productivité de votre entreprise

L’analyse sémantique est un véritable allié de gain de temps pour votre entreprise. En effet, elle vous permet d’accéder à une étude automatique des données et des contenus. Ainsi, vos équipes peuvent se concentrer davantage sur des tâches complexes pour lesquelles l’intervention humaine est indispensable.

Par ailleurs, l’analyse sémantique est un atout majeur qui vous permet de déployer efficacement votre stratégie selfcare en relation clientèle. Le but de cette démarche est de traiter en temps réel et de manière automatique certaines requêtes de votre cible. Grâce à l’interprétation du langage, les chatbots peuvent offrir une expérience digitale satisfaisante sans que vous ayez besoin d’intervenir.

L’optimisation de votre stratégie SEO

L’analyse sémantique joue un rôle important dans l’optimisation de votre stratégie SEO. En ce sens, elle vous aide à comprendre le sens des requêtes que vos cibles introduisent sur Google. En vous référant à ces données, vous avez la possibilité de produire un contenu optimisé que les moteurs de recherche vont référencer.

Par conséquent, l’analyse sémantique vous fournit des pistes qui peuvent booster le trafic sur une page web tout en offrant aux internautes des contenus pertinents. Ainsi, elle améliore le positionnement de vos contenus dans les résultats de recherche de Google.

Des exemples concrets de l’utilisation de l’analyse sémantique

L’analyse sémantique fait désormais partie intégrante des stratégies de développement de nombreuses entreprises. Cette intégration peut se faire de différentes manières.

L’analyse sémantique et les avis des clients

L’utilisation de l’analyse sémantique dans le traitement des avis sur le web est de plus en plus fréquente. Cette technique est exploitée par les plus grandes enseignes. D’ailleurs, ce système est infaillible pour détecter les points à améliorer en priorité selon les retours d’expérience des acheteurs.

Ainsi, l’analyse sémantique dans les verbatims permet de déterminer les facteurs d’insatisfaction et de satisfaction des consommateurs. Dans le cas de Cdiscount, par exemple, cette enseigne a réussi à développer un plan d’action lui permettant de renforcer l’information sur certains de ses services. L’enseigne a remarqué que les conditions de retour reviennent souvent dans les avis des clients. Et ce, grâce à l’analyse sémantique. Depuis, Cdiscount se félicite d’avoir réussi à améliorer la satisfaction de sa clientèle.

L’analyse sémantique et le social listening

Les entreprises de transport voient également en l’analyse sémantique un moyen d’améliorer leur activité. La société Uber analyse minutieusement les ressentis à chaque fois qu’elle lance une version de son application ou ses pages Web. Il s’agit du « social listening » qui signifie littéralement « écoute sur les réseaux sociaux ». L’objectif d’Uber est de mesurer le niveau de satisfaction des utilisateurs sur le contenu des outils proposés.

En outre, l’entreprise affirme qu’elle utilise la technique de manière quotidienne. Elle lui permet de comprendre ce que les utilisateurs ressentent lorsqu’elle opère des changements au niveau de ces outils. Dès que les développeurs modifient une fonctionnalité, Uber prend connaissance de ce qu’il faut améliorer en fonction des avis reçus.

L’analyse sémantique par Colibri et Google

L’utilisation de l’analyse sémantique n’est pas réservée aux entreprises BtoB et BtoC. En effet, Google a également déployé son système d’analyse dans l’optique de perfectionner la compréhension du contenu des requêtes des internautes.

C’est ainsi que l’algorithme Colibri est apparu en 2013. Ce système a pour objectif de fournir des résultats pertinents aux internautes lorsqu’ils effectuent des recherches. Cet algorithme aide également les entreprises à développer leur visibilité grâce au SEO. Ces entités ont donc tout intérêt à produire des contenus de qualité sur leurs pages web. Pour ce faire, l’utilisation de mots clés pertinents est indispensable.