Dans l’article précédent , nous avons évoqué les différents concepts de l’analyse sémantique. Mais comment faire une restitution des résultats de l’analyse sémantique de façon claire et synthétique, et comment peut-on interagir avec ces restitutions ? C’est ce que nous nous proposons d’aborder dans cet article. Nous illustrerons notre propos avec des analyses de commentaires clients issus des boutiques d’un de nos clients, dont voici quelques verbatim :

Restitution des résultats de l’analyse sémantique : les métadonnées

Une partie indispensable de toute restitution est l’affichage des métadonnées. Ce sont des informations issues non pas de l’analyse mais fournies par la source des données.

Prenons l’image suivante :

On y découvre plusieurs indicateurs correspondant à des informations sur la date du commentaire, la boutique concernée, le marché, le statut du client, et le nombre total de commentaires.

Les solutions d’analyse sémantique de sociétés telles qu’ Eloquant fournissent une restitution interactive permettant de filtrer sur les visualisations. Ainsi, si on clique sur « ROYAN » dans le volet « Boutique », on voit que les autres visualisations se mettent à jour pour refléter uniquement les informations relevant de la boutique à Royan :

Il est facile de voir l’utilité du filtrage, par exemple pour se concentrer sur les analyses concernant un point de vente particulier. Bien entendu, les filtres sont cumulables.

Les métadonnées présentées jusqu’ici n’ont fait l’objet d’aucun traitement. Cependant, dans certains cas on peut calculer des indicateurs métier à partir des métadonnées brutes. Par exemple, si l’on possède des notes de satisfaction, on peut calculer et visualiser le NPS.

Les résultats de l’analyse sémantique

Nuage de concepts

Dans l’article précédent, nous avons présenté la notion de concept. Une restitution claire et facile à interpréter des concepts est le nuage de mots :

La taille du terme correspond à sa fréquence dans les données. Là aussi, les termes sont interactifs, et cliquer sur un terme revient à filtrer sur les données qui le contiennent.

Les catégories

Un bon outil d’analyse sémantique permet de catégoriser les verbatims par thématique. Des outils plus poussés permettent des catégorisations hiérarchiques, comme dans l’exemple ci-dessous.

Les verbatims sont classés en 23 catégories, elles-mêmes regroupées en quatre méta-catégories. (Notons que l’échelle logarithmique est utilisée dans la deuxième visualisation). Ici aussi, chaque colonne est interactive et permet de filtrer les données.

La mise en place d’une catégorisation aussi fine requiert une collaboration entre des experts-linguistes et le client. Et le résultat en vaut la peine !

Les opinions

Indispensable à toute bonne analyse sémantique, l’analyse des opinions permet d’extraire les éléments positifs et négatifs des verbatim.

L’image suivante montre une restitution possible.

Une telle restitution est informative en soi : il est clair que les clients sont globalement satisfaits.

Mais il est encore plus pertinent de pouvoir croiser les opinions avec les catégories pour voir où concentrer les efforts d’amélioration :

Un coup d’œil suffit pour voir que la catégorie Attente contient beaucoup d’opinions négatives par rapport aux autres catégories.

Bref, la valeur apportée par un bon outil d’analyse sémantique couplé avec une visualisation simple, synthétique et flexible, est indéniable.