Analyse de sentiment : ce que disent vraiment vos clients

L'analyse de sentiment lit à votre place des centaines d'avis Google, de réponses d'enquêtes, de commentaires de réseaux sociaux ou d'e-mails de réclamation, puis les classe par thème et par tonalité. aprestIA l'adapte à votre vocabulaire (délais, accueil, prix, qualité du produit) et en tire un tableau des irritants et des points forts, site par site ou produit par produit. Un échantillon relu à la main sert de référence, pour que vous sachiez à quel point la machine rejoint le jugement d'un lecteur humain.

Sur cinq cents avis, personne ne les lit tous, et les décisions se prennent sur les trois derniers lus. L'analyse de sentiment sert à lire l'ensemble : l'IA attribue à chaque commentaire un ou plusieurs thèmes (accueil, délai de livraison, prix, SAV) ainsi qu'une tonalité positive, négative ou mitigée. Pour être utile, elle doit parler votre langage : un retard est un irritant pour un transporteur, mais ne signifie rien pour un cabinet de conseil. Nous construisons donc la liste de thèmes avec vous. Les sources sont variées, avis Google, enquêtes de satisfaction, verbatims de NPS, formulaires, réclamations ; elles peuvent être en français, mais aussi en néerlandais ou en anglais pour la Belgique et la Suisse. Notre mesure de qualité est simple : vous annotez à la main une centaine de commentaires, nous comparons avec la classification de l'IA et nous vous donnons le taux de concordance ainsi que les cas où elle se trompe, notamment l'ironie ou les avis très courts. Le service ne répond pas aux clients à votre place et ne produit pas de faux avis. La collecte respecte les conditions d'usage des plateformes, et les données personnelles des auteurs sont minimisées.

• La liste de thèmes est construite avec votre vocabulaire métier, et non avec une grille générique de satisfaction.
• Un échantillon relu par vos équipes sert à chiffrer le taux de concordance entre l'IA et un lecteur humain.
• Les cas où l'IA se trompe, comme l'ironie, les avis très courts ou les langues mêlées, sont listés et traités à part.
• Chaque thème renvoie à des extraits réels, afin que le responsable puisse vérifier avant de décider d'une action.
• Les noms et coordonnées des auteurs sont retirés avant l'analyse lorsqu'ils ne sont pas nécessaires.

• Liste de thèmes et d'irritants validée
• Corpus d'avis nettoyé et anonymisé
• Rapport de concordance avec l'échantillon annoté
• Tableau de synthèse par site ou par produit
• Extraits représentatifs par thème
• Procédure de mise à jour mensuelle

• Des avis lus au fil de l'eau, sans vision d'ensemble des vrais irritants
• Des enquêtes de satisfaction dont les commentaires libres ne sont jamais exploités
• Des décisions prises sur l'anecdote la plus récente ou la plus bruyante

Réseau de douze agences immobilières : les avis Google varient fortement d'une agence à l'autre. Le tableau par thème met en évidence les écarts d'accueil et de suivi des dossiers.

Hôtel-restaurant de 40 chambres : les avis publiés sur plusieurs plateformes sont lus au hasard. Une synthèse mensuelle des irritants aide la direction à prioriser ses travaux.

Fabricant d'électroménager : le SAV reçoit des milliers de réclamations par an. La classification par panne et par produit oriente le service qualité vers les problèmes récurrents.

Public visé

Responsable qualité · Directeur marketing · Responsable service client · Dirigeant de PME

Tailles d’entreprise

TPE · PME · ETI

Secteurs adaptés

Immobilier · Hôtellerie-restauration · Commerce · Industrie · Services

Prérequis

Accès aux avis, enquêtes ou tickets à analyser · Une centaine d'avis relus à la main pour contrôle · Un responsable pour valider les thèmes

• Python
• Claude
• Mistral
• OpenAI
• spaCy
• Power BI
• Looker Studio
• Excel

Souvent, un irritant récurrent identifié puis corrigé réduit les réclamations et améliore la note moyenne en quelques mois. Les effets varient selon le volume d'avis et vos capacités d'action ; ils se discutent en diagnostic, sans promesse chiffrée.