Solution d'analyse des avis clients pour l'e-commerce

Client

Le client est une grande plateforme e-commerce américaine avec une activité en ligne en forte croissance. L'entreprise travaille constamment à améliorer l'expérience client en optimisant les produits et services proposés. Elle devait mettre en place un système automatisé identifiant le sentiment dans les avis clients sur les produits et services. Elle souhaitait obtenir des enseignements sur la satisfaction client afin de déployer rapidement des actions marketing et de relation client en cas de faible satisfaction, et proposer de la vente additionnelle aux clients réceptifs. Ainsi, elle a demandé à l'équipe DataSqueeze de développer une solution d’analytique des avis clients.

Défi : Détecter le sentiment et le ton émotionnel dans les avis clients sur les produits grâce à l'apprentissage automatique

L'analyse de sentiment est importante pour découvrir la satisfaction client et reconnaître leurs préférences à travers les emails, commentaires, tweets, etc. Pour permettre l'extraction d'enseignements, l'équipe DataSqueeze a développé un modèle d'apprentissage automatique basé sur les avis clients concernant les produits pour détecter les opinions des clients.

Pour construire un modèle d'intelligence émotionnelle pour l'analyse des avis produits, nous avons suivi le processus suivant :

• Récupération des données de critiques clients depuis le site web de l’entreprise
• Pré-traitement
• Extraction de caractéristiques
• Formation et évaluation de Modèle d'apprentissage automatique

Solution : Logiciel d'analyse de sentiment alimenté par l'IA

Pour permettre la classification des sentiments, nous avons réalisé des modèles ML et des réseaux de neurones profonds. Nous avons travaillé avec :

• Modèles Transformer comme BERT.
• Régression logistique, Support Vector Machine (SVM) et Naïve Bayes – des modèles d'apprentissage automatique classiques pour l'analyse des avis et la classification des sentiments.
• Les réseaux neuronaux profonds utilisés pour l'analyse des sentiments : réseau de neurones récurrent (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM) et Gated Recurrent Unit (GRU).

Examinez de plus près la chaîne de traitement créée :

Pour développer la solution, nous avons utilisé les technologies suivantes :

Résultat : Système automatisé pour identifier le sentiment dans les avis clients

L'automatisation de la collecte des données de satisfaction client a permis d'obtenir des informations exploitables sur les attitudes des consommateurs vis-à-vis des produits et services du client à des niveaux de réponse bien plus élevés. Notre solution d’analyse de sentiment a aidé le client à déterminer si un segment de clientèle particulier se sentait plus concerné par l'activité ou non. De plus, cela leur a facilité le suivi de l’impact d’un changement de produit ou de service sur les clients.

Les principaux avantages de l'analyse des avis produits :

• Collecte des données et analyse des avis clients totaux
• Suivi de la force de la marque de l'entreprise
• Suivi de la satisfaction globale des clients
• Détection des changements d'humeur du client
• Détection des déclencheurs émotionnels des clients
• Prédiction de l'attrition client
• Insights en direct pour des tactiques de marketing rapides afin de soutenir la stratégie de satisfaction client