Lorsque l'on a des clients, on a sans aucun doute des informations relatives à ceux-ci. On peut ainsi récupérer des informations via les réseaux sociaux, les applications mobiles ou encore le e-commerce. Et pour utiliser au mieux cette très grande quantité d'informations disponibles, il s'avère indispensable de les analyser. C'est ce qu'est le Text Mining. Voyons plus en détail ce dont il s'agit et les techniques employées pour obtenir des informations pertinentes sur des opportunités ou des problèmes à résoudre en urgence.
C'est quoi le Text Mining ?
Si vous désirez en apprendre plus sur vos clients et ainsi mieux les cerner pour savoir ce qu'ils apprécient et ce qui peut leur plaire, le Text Mining est une solution de qualité. Les informations issues des réseaux sociaux ou des autres sites en ligne sont principalement des données sous forme de textes. Il peut s'agir d'avis laissés sur un produit, de critiques sur un forum, de plaintes... Et ces textes ne sont pas structurés. Si vous utilisez alors des logiciels d'analyse classiques, ces informations ne seront pas traitées correctement et cela ne vous servira à rien. C'est pourquoi faire appel au Text Mining peut s'avérer très utile.
De quoi s'agit-il précisément ? C'est avant tout une analyse de texte ou fouille de textes qui a pour rôle de transformer un texte non structuré en un texte structuré, parfait pour être analysé et subir l'exploration des données. C'est une technique qui repose surtout sur le natural language processing. Les machines pourront ainsi mieux comprendre les textes et appréhender le langage humain plus facilement et de façon automatique.
Pour cela, il est indispensable de faire appel à l'intelligence artificielle. Celle-ci sera en effet capable de classifier les textes selon différents contextes : sentiments, sujets, intentions. Pour prendre un exemple concret, un algorithme de Text Mining sera capable de passer en revue les différents commentaires émis sur un produit. Il pourra alors déterminer si ces commentaires sont positifs ou non. Il pourra aussi reconnaître les mots-clefs qui sont majoritairement utilisés.
Ce sera ainsi pour les entreprises une solution pour analyser l'ensemble des données présentes sur le net rapidement et efficacement. Ce sera aussi pour les équipes d'analyse une façon de :
- Gagner du temps ;
- Se focaliser sur des missions plus importantes ;
- Prendre des décisions précises sur les produits.
Le Text Mining est un outil qui repose principalement sur le machine learning. Il va donc utiliser l'intelligence artificielle et ses outils. Les ordinateurs seront ainsi capables d'apprendre à effectuer différentes tâches de façon autonome.
Le Text Mining va alors automatiser l'analyse de ces textes en employant le machine learning à travers les données textuelles. Cela va se faire en plusieurs étapes.
Il faudra en premier lieu assembler toutes les informations. Celles-ci peuvent provenir des chats, des emails, des sondages, de réseaux sociaux, de sites d'avis, d'articles d'actualité ou encore des bases de données d'une entreprise.
Ces données seront ensuite préparées. Elles seront ainsi nettoyées et transformées dans un langage utilisable. Pour cela, différentes techniques pourront être employées. L'identification du langage, la tokenisation, l'étiquetage des parties du discours, l'analyse de syntaxe ou encore le chunking permettront de formater les informations et de les utiliser au mieux. Vient ensuite la seconde étape du processus, à savoir l'analyse des données recueillies.
Pour cela, plusieurs techniques seront employées.
On utilise la technique de la fréquence des mots qui va retrouver les termes et concepts les plus récurrents. Ainsi, par exemple, si l'outil trouve de nombreuses fois le terme « trop cher » dans les avis, il suggérera que le prix est trop élevé. Autre méthode utilisée : la collocation. Celle-ci va repérer les séquences de mots revenant souvent l'un à côté de l'autre. Ces bigrammes ou trigrammes permettront de mieux comprendre le texte et ainsi d'obtenir des résultats plus précis.
Il est aussi utile d'utiliser la méthode de concordance. Cela consiste à reconnaître le contexte où apparaît un ensemble de mots.
Vient ensuite la récupération des informations qui va permettre de retrouver des informations pertinentes. On peut aussi utiliser les systèmes IR (informations retrieval) qui vont permettre de suivre des comportements d'utilisateurs et ainsi identifier des données pertinentes. Ou encore le stemming, qui va séparer les suffixes et préfixes pour retrouver le mot racine et sa signification. Il sera ainsi possible de réduire de façon importante la taille des fichiers.
Applications de Text Mining dans les opérations d'une entreprise
Les entreprises ont donc tout intérêt à utiliser le Text Mining pour analyser au mieux les différents commentaires faits sur leurs produits. Il leur sera ainsi possible de :
- Valoriser leur relation client ;
- Optimiser leur productivité ;
- Améliorer leur stratégie marketing ;
- Reconnaître les fraudes et attaques.
Dans le premier cas, l'entreprise sera capable d'adopter des solutions pour optimiser son service client ou la stratégie de communication. Il sera ainsi possible d'analyser au mieux les questionnaires de satisfaction et de comprendre précisément les retours et avis des clients. Il sera possible pour l'entreprise de connaître plus rapidement le ressenti des clients et d'en apprendre plus sur leurs intentions. Pour ce qui est d'optimiser la productivité, le Text Mining fera gagner du temps à l'entreprise. L'ensemble des données sera étudié et pourra fournir un trésor d'informations qualitatives concernant les prospects et les clients en peu de temps. Les entreprises pourront aussi trouver des occasions de mieux connaître leurs clients et n'auront plus à se questionner pour mettre en place des stratégies de qualité et adaptées à la réalité du marché. Le Text Mining permet également d'éviter des fraudes. Il sera ainsi possible de limiter les spams qui arrivent dans les boîtes aux lettres. Cela permettra de freiner les attaques et les piratages venant des personnes mal intentionnées.
L'importance de vérifier les données textuelles lors de la réalisation d'un audit
Collecter un maximum d'informations va permettre d'atteindre efficacement les objectifs d'une entreprise. Il sera ainsi possible d'utiliser une très grande quantité de données d'informations stockées et particulièrement fiables.
À travers le data mining, il sera alors possible d'évaluer les systèmes et processus qui sécurisent les données des entreprises. Il sera aussi possible de déterminer les risques qui pèsent sur les actifs informationnels, ainsi que d'identifier et de minimiser les risques. On pourra alors assurer les processus de gestion de l'information.
Et cela selon différentes étapes. En premier lieu, il sera nécessaire de déterminer le champ d'études. Pour cela, il faudra procéder à un prédiagnostic. Il faudra ainsi identifier les risques. Il faudra ensuite élaborer un plan d'audit. Pour cela, il faudra :
- Faire l'inventaire des systèmes d'information et les classer par catégories ;
- Déterminer les systèmes ayant un impact sur les actions critiques ;
- Évaluer les risques qui peuvent impacter les systèmes ;
- Sur cette base, décider de la priorité des différentes ressources ;
- Collecter les preuves pertinentes ;
- Puis élaborer un rapport.
Il pourra s'avérer utile de faire appel à un partenaire pour vous aider à réaliser cet audit. Celui-ci sera une valeur sûre pour contrer les risques, proposer une solution et renforcer le système de protection face aux risques éventuels.
Techniques de Text Mining utilisés par les entreprises d'audit et consulting
À ce jour, des logiciels ont été mis au point pour aider les entreprises à optimiser leurs sites internet et réaliser une fouille de données optimale. Il est ainsi possible d'utiliser Text Analyser ou encore Q°émotion.
Prendre en charge les tâches
Si vous souhaitez avoir un logiciel de Text Mining efficace, vous pouvez lui demander de prendre en charge vos différentes tâches. Il pourra ainsi explorer vos données, les lire en ligne et créer un tableau de bord complet et interactif. Cette technique sera particulièrement utile si vous l'associez avec la prise de rendez-vous dans une section spécifique (Comparer, par exemple).
Analyser sémantiquement les données
Il sera ainsi plus simple de déterminer ce que les clients aiment ou n'aiment pas dans les différents services d'une entreprise. Cette technique est particulièrement utile lorsqu'elle est intégrée au système d'information de la société. Il sera alors possible de fidéliser, acquérir et engager des clients.
Enquêter et analyser
Il s'agit ici de faire parler les données et d'orienter les décisions dans la bonne direction. Un logiciel multicanal sera indispensable alors pour effectuer une analyse aussi bien quantitative que qualitative. Il sera alors possible de réaliser des questionnaires interactifs et de les diffuser via mail, SMS, formulaire papier...
Se former à ces techniques peut donc être tout à fait utile pour réaliser un Text Mining optimal. Les professionnels pourront alors suivre un Executive MBA data science qui leur permettra d'obtenir un diplôme reconnu. Ils recevront alors un enseignement pointu ancré sur la pratique en entreprise. Ils auront ainsi la possibilité de développer l'analyse de l'environnement de l'entreprise pour laquelle ils travaillent et définir une stratégie digitale de qualité et performante, mesurer précisément les performances et déployer une stratégie de qualité. Ils seront aussi capables d'utiliser au mieux le Text Mining tant sur le plan des données structurées, semi-structurées que non structurées. Cela peut permettre d'extraire des informations très utiles pour se développer au mieux et répondre à ses clients, et ainsi créer un business performant. Le Text Mining leur sera indispensable au quotidien pour analyser avec précision les différents textes relatifs à leurs produits et marques. Au même titre que la conformité à laquelle les entreprises se rallient de plus en plus, le Text Mining est un logiciel indispensable pour se développer au mieux en se basant sur les avis et critiques des utilisateurs.