Twitter compte 330 millions d’utilisateurs actifs par mois, ce qui permet aux entreprises d’atteindre un large public et de se connecter avec des clients sans intermédiaires. À la baisse, il y a tellement d’informations qu’il est difficile pour les marques de détecter rapidement les mentions sociales négatives qui pourraient nuire à leur entreprise.

C’est pourquoi l’analyse des sentiments, qui consiste à surveiller les émotions dans les conversations sur les plateformes de médias sociaux, est devenue une stratégie clé du marketing sur les médias sociaux.

 Analyser les sentiments sur Twitter en temps réel

Écouter ce que ressentent les clients sur Twitter permet aux entreprises de comprendre leur audience, de rester au courant de ce qui se dit sur leur marque et leurs concurrents, et de découvrir les nouvelles tendances du secteur.

Dans ce guide, découvrez comment utiliser les outils d’analyse des sentiments pour écouter vos clients sur Twitter, et suivez notre tutoriel sur la façon d’effectuer une analyse des sentiments en quelques étapes simples.

  • Qu’Est-Ce Que L’Analyse Des Sentiments?
  • Comment faire une Analyse des sentiments sur Twitter: Tutoriel
  • Cas D’Utilisation De L’Analyse Des Sentiments sur Twitter

Qu’Est-Ce Que L’Analyse Des Sentiments?

L’analyse des sentiments est le processus automatisé d’identification et de classification d’informations subjectives dans des données textuelles. Cela peut être une opinion, un jugement ou un sentiment sur un sujet particulier ou une caractéristique du produit.

Le type d’analyse de sentiment le plus courant est la « détection de polarité » et consiste à classer les déclarations comme positives, négatives ou neutres. Un modèle d’analyse du sentiment de polarité, par exemple, identifie automatiquement ce tweet comme positif:

 Exemple de commentaire Twitter montrant le sentiment: "J

Testez avec votre propre texte

Résultats

Confiance de la balise
Positif98.9%

L’analyse des sentiments utilise le traitement du langage naturel (PNL) pour donner un sens au langage humain et l’apprentissage automatique pour fournir automatiquement des résultats précis.

Connectez les outils d’analyse des sentiments directement à vos plateformes sociales, afin que vous puissiez surveiller vos tweets au fur et à mesure de leur arrivée, 24h/24 et 7j/7, et obtenir des informations actualisées à partir de vos mentions sociales.

Comment effectuer une analyse des sentiments sur vos données Twitter

L’analyse des sentiments sur les données Twitter comprend cinq étapes:

  1. Collectez des données Twitter pertinentes
  2. Nettoyez vos données à l’aide de techniques de prétraitement
  3. Créez un modèle d’apprentissage automatique d’analyse des sentiments
  4. Analysez vos données Twitter à l’aide de votre modèle d’analyse des sentiments
  5. Visualisez les résultats de votre analyse des sentiments Twitter

Dans cette section, nous vous expliquerons chacune de ces étapes et fournit des outils pour les codeurs et les non-codeurs afin que vous puissiez commencer immédiatement l’analyse des sentiments.

Recueillir des données Twitter

Il est important que vos données Twitter soient représentatives de ce que vous essayez de découvrir, car vous les utiliserez pour:

  • Entraînez votre modèle d’analyse des sentiments
  • Testez les performances de votre modèle sur les données Twitter

Vous devez également prendre en compte le type de tweets que vous souhaitez analyser:

  • Tweets actuels: utile pour suivre les mots-clés ou les hashtags en temps réel.

  • Tweets historiques: utile pour comparer les sentiments sur différentes périodes.

Maintenant, vous vous demandez probablement comment extraire des données de Twitter si vous ne les avez pas déjà enregistrées dans votre centre d’assistance ou dans un fichier Excel. Il existe différentes façons de le faire. Examinons de plus près certaines des options :

Créer un Zap dans Zapier

Zapier est une plate-forme qui permet à différentes équipes (marketing, RH, support client, produit, etc.) de connecter les applications qu’elles utilisent afin qu’elles puissent travailler ensemble. C’est excellent pour les utilisateurs non techniques car vous n’avez pas besoin d’écrire une seule ligne de code pour collecter des tweets.

Pour créer un flux de travail automatisé sur Zapier (un Zap), choisissez simplement une application comme Déclencheur (ce sera l’application d’où vous extrairez les données) et une autre application (ou des applications) comme Action (où les données seront envoyées).

Supposons que vous souhaitiez extraire des tweets mentionnant votre marque en temps réel. Vous pouvez utiliser Zapier pour connecter Twitter à Google Sheets et collecter des tweets dès que le Zap détecte le nom de votre marque dans les tweets:

 Étapes pour définir Twitter comme application de déclenchement lors de la création d'un Zap.

Allez plus loin et connectez Zapier à MonkeyLearn pour effectuer automatiquement une analyse des sentiments sur vos données Twitter entrantes. Apprenez à créer un Zap pour l’analyse des sentiments avec MonkeyLearn.

Connectez les données Twitter avec IFTTT

IFTTT signifie « si ceci, alors cela ». Comme Zapier, cet outil vous permet de vous connecter à différentes applications afin de pouvoir définir une action lorsque certains critères sont remplis. Utilisez-le pour obtenir des données Twitter avec zéro ligne de code.

Suivez les données Twitter avec Export Tweet

Export Tweet vous permet de suivre un mot-clé, un hashtag ou un compte en temps réel, ou de rechercher des données historiques. Cependant, la version gratuite a des limites et nous vous recommandons de la mettre à niveau pour profiter pleinement de la plate-forme.

Téléchargez vos données avec Tweet Download

Tweet Download vous permet de télécharger les tweets depuis votre propre compte, ainsi que les réponses et les mentions. Ceci est particulièrement utile pour les marques qui souhaitent savoir quel contenu fonctionne le mieux avec les utilisateurs, quelles sont les principales affirmations des utilisateurs sur leur produit, etc.

Utiliser l’API Twitter

L’API Twitter vous permet d’accéder aux données Twitter publiques et d’interagir avec elles.

Utilisez l’API de streaming Twitter pour vous connecter aux flux de données Twitter et collecter des tweets contenant des mots-clés, des mentions de marque et des hashtags, ou collecter des tweets d’utilisateurs spécifiques.

Utilisez l’API de recherche standard pour obtenir des tweets historiques publiés il y a jusqu’à 7 jours. Les alternatives incluent des API de recherche historique (comme Historical PowerTrack et Full-Archive Search), qui peuvent collecter des tweets dès 2006.

Connectez-vous à Tweepy

Tweepy est une bibliothèque Python facile à utiliser pour accéder à l’API Twitter. Commencez avec Tweepy avec ce tutoriel ou découvrez d’autres bibliothèques populaires que vous pouvez utiliser avec l’API Twitter:

  • Python : Twython, Outils de Twitter Python, python – twitter,
  • Ruby : Gemme de Rubis Twitter
  • Noeud : twit
  • PHP: twitter-api-php

Préparez vos données

Une fois que vous avez rassemblé les tweets dont vous avez besoin pour votre analyse des sentiments, vous devrez préparer vos données. Les données des médias sociaux ne sont pas structurées et doivent être nettoyées avant de les utiliser pour former un modèle d’analyse des sentiments – des données de bonne qualité conduiront à des résultats plus précis.

Le prétraitement d’un jeu de données Twitter implique une série de tâches telles que la suppression de tous les types d’informations non pertinentes telles que les emojis, les caractères spéciaux et les espaces vides supplémentaires. Cela peut également impliquer des améliorations de format, la suppression de tweets en double ou de tweets de moins de trois caractères.

Consultez ce guide pour savoir comment préparer vos données.

Créer un modèle d’analyse des sentiments Twitter

MonkeyLearn est une plate-forme d’apprentissage automatique qui facilite la création et la mise en œuvre d’une analyse des sentiments. Vous pouvez commencer immédiatement avec l’un des modèles d’analyse des sentiments pré-formés ou vous pouvez former le vôtre en utilisant vos données Twitter.

Dans tous les cas, inscrivez-vous à MonkeyLearn pour accéder aux modèles pré-formés et au constructeur de modèles.

Suivez ensuite ce tutoriel pour effectuer une analyse des sentiments sur vos données Twitter.

Tutoriel d’analyse des sentiments sur Twitter

1. Choisissez un type de modèle

Accédez au tableau de bord MonkeyLearn, puis cliquez sur le bouton dans le coin droit: ‘Créer un modèle’, puis choisissez ‘Classificateur’:

 Générateur d'analyse des sentiments de MonkeyLearn : choisissez un modèle

2. Décidez du type de classification que vous souhaitez effectuer

Dans la liste des types de classificateurs; cliquez sur ‘Analyse des sentiments’:

 Constructeur de modèles de MonkeyLearn: choisissez un parmi l'analyse des sentiments, la classification des sujets et la classification des intentions

3. Importez vos données Twitter

Les données que vous importez seront vos données d’entraînement, utilisées pour entraîner votre modèle d’apprentissage automatique. Téléchargez des données Twitter à partir d’un fichier CSV ou Excel, puis sélectionnez les colonnes que vous souhaitez utiliser:

 Constructeur de modèles: l'étape pour importer des données Twitter en téléchargeant un fichier Excel ou CSV

 Model builder : l'étape pour sélectionner la colonne de données Twitter que vous souhaitez analyser

5. Étiquetez les données pour former votre classificateur

Maintenant, il est temps de former votre modèle d’analyse des sentiments, en étiquetant manuellement chacun des tweets comme Positif, Négatif ou Neutre, en fonction de la polarité de l’opinion. Après avoir tagué les premiers tweets, le modèle commencera à faire ses propres prédictions. Vous pouvez les corriger si la réponse n’est pas correcte:

 comment étiqueter et entraîner votre modèle d'analyse des sentiments pour détecter les émotions dans les tweets

6. Testez votre classificateur

Une fois que vous avez formé votre modèle avec quelques exemples, vous pouvez coller vos propres textes pour voir comment le modèle d’analyse des sentiments le classe:

 tester l'analyseur de sentiments pour voir s'il classe correctement les tweets

MonkeyLearn fournit différentes statistiques pour mesurer les performances de votre classificateur d’analyse de sentiments. Ce sont la précision, le score F1, la précision et le rappel. Vous pouvez également trouver un nuage de mots-clés Twitter contenant les termes les plus fréquents pour chaque sentiment.

Si vous ne pouvez pas voir toutes les statistiques, cela peut signifier que vous devez marquer plus de données. Dans ce cas, par exemple, le modèle nécessite plus de données d’entraînement pour la catégorie Négative:

 scores et résultats de sentiment pour vous montrer les performances de votre classificateur de sentiment

Gardez à l’esprit que plus vous marquez de données d’entraînement, plus votre classificateur devient précis. Une autre façon d’améliorer la précision de votre modèle consiste à vérifier tous les faux positifs et faux négatifs et à recibler les incorrects. Voici comment:

 une liste de tweets et leurs balises de polarité correspondantes

Analysez vos données Twitter pour le sentiment

Maintenant, vous avez un modèle d’analyse de sentiment prêt à analyser des tonnes de tweets! L’étape suivante consiste à intégrer les données Twitter que vous souhaitez analyser au modèle d’analyse des sentiments que vous venez de créer. Il y a trois façons de le faire avec MonkeyLearn:

  • Analyse Par Lots: Allez dans « Batch » et téléchargez un fichier CSV ou Excel avec de nouveaux tweets invisibles. Le classificateur traitera tous les tweets et fournira un nouveau fichier avec les résultats de l’analyse des sentiments.
  • Intégrations : plusieurs intégrations sont disponibles pour analyser de nouvelles données avec votre modèle d’analyse des sentiments. Par exemple, vous pouvez utiliser Google Sheets comme entrée pour vos données ou Zapier pour connecter les données Twitter à MonkeyLearn.

 intégrations disponibles : Zapier, Rapidminer, Google Sheets, Zendesk

  • API de MonkeyLearn: si vous savez coder, vous pouvez appeler les outils d’analyse des sentiments de MonkeyLearn en Python (et d’autres langages de programmation) pour analyser les nouveaux tweets.

 Extrait de code API

Pour apprendre à analyser vos données Twitter en Python à l’aide de l’API de MonkeyLearn, consultez ce guide sur l’analyse des sentiments en Python

Visualisez vos résultats

Les outils de visualisation de données aident à expliquer les résultats de l’analyse des sentiments de manière simple et efficace.

Découvrez comment MonkeyLearn Studio visualise les résultats d’une analyse des sentiments basée sur les aspects sur les données Twitter. MonkeyLearn Studio est une suite d’analyse de texte et de visualisation de données tout-en-un, dotée de modèles métier prêts à l’emploi.

Effectuez immédiatement une analyse des sentiments sur vos données Twitter et filtrez vos résultats dans le tableau de bord de MonkeyLearn afin que vous puissiez vous concentrer sur les commentaires négatifs ou positifs et prendre des décisions basées sur les données en déplacement.

 Tableau analytique de MonkeyLearn Studio montrant les résultats d'une analyse des sentiments Twitter basée sur les aspects.

D’autres outils de visualisation de données populaires incluent:

  • Google Data Studio

Vous pouvez utiliser cette plate-forme Google gratuite et simple pour créer des rapports interactifs. Plus de 100 sources sont disponibles pour importer vos données, notamment CSV, Excel et Google Sheets. Une fois que vous avez conçu votre rapport visuel, vous pouvez le partager avec d’autres équipes ou individus.

  • Looker

Il s’agit d’une plate-forme d’analyse de données métier, créée pour gérer toutes sortes de données dans les différents domaines d’une entreprise. Vous pouvez vous connecter à différentes bases de données et créer des graphiques et des tableaux de données. Apprenez comment commencer.

  • Tableau

Défini comme un logiciel de business intelligence et d’analyse, Tableau vous permet de travailler avec un grand nombre de sources de données pour créer des tableaux de bord dynamiques et des visualisations de données convaincantes. L’une des meilleures choses à propos de Tableau est qu’il est très facile à utiliser et ne nécessite aucune compétence en codage. Cependant, il propose différents types de produits et certains d’entre eux sont destinés aux développeurs.

Cas d’utilisation de l’analyse des sentiments sur Twitter

L’analyse des sentiments sur Twitter offre de nombreuses opportunités intéressantes. Pouvoir analyser les tweets en temps réel et déterminer le sentiment qui sous-tend chaque message ajoute une nouvelle dimension à la surveillance des médias sociaux.

Voici quelques-unes des applications métier les plus courantes de Twitter sentiment analysis.

Surveillance des médias sociaux

La réputation en ligne est l’un des atouts les plus précieux pour les marques. Une mauvaise critique sur les médias sociaux peut coûter cher à une entreprise si elle n’est pas traitée efficacement et rapidement.

L’analyse des sentiments Twitter vous permet de suivre ce qui se dit sur votre produit ou service sur les médias sociaux et peut vous aider à détecter les clients en colère ou les mentions négatives avant qu’elles ne se transforment en crise majeure.

Dans le même temps, l’analyse des sentiments sur Twitter peut fournir des informations intéressantes. Qu’est-ce que les clients aiment de votre marque? Quels aspects obtiennent les mentions les plus négatives? Ce tweet, par exemple, indique que l’expédition rapide est l’un des aspects les plus précieux pour ce client Amazon:

 Tweet positif sur Amazon Prime

L’analyse des sentiments basée sur les aspects avec Twitter peut vous montrer quels aspects de votre entreprise doivent être améliorés et ce qui vous distingue de vos concurrents.

Service client

Twitter est devenu un canal essentiel pour le service client. En effet, un nombre croissant d’entreprises disposent d’équipes spécifiques chargées de fournir un support client via cette plateforme de médias sociaux. Les réponses rapides sont essentielles car 60% des clients qui se plaignent sur les réseaux sociaux s’attendent à une réponse dans l’heure.

Mais comment évaluer les performances de votre support client sur Twitter ? Twitter sentiment analysis vous permet de suivre et d’analyser toutes les interactions entre votre marque et vos clients. Cela peut être très utile pour analyser la satisfaction des clients en fonction du type de commentaires que vous recevez.

Ce tweet, par exemple, montre un client déçu après une interaction avec l’équipe de support client de Southwest Airlines:

 Tweet négatif sur SouthWest Airlines

Études de marché

Twitter est une source majeure d’informations sur les consommateurs. En fait, les gens l’utilisent pour exprimer toutes sortes de sentiments, d’observations, de croyances et d’opinions sur une variété de sujets.

Vous pouvez utiliser l’analyse des sentiments Twitter pour suivre des mots clés et des sujets spécifiques afin de détecter les tendances et les intérêts des clients. Comprendre ce que les clients potentiels aiment, quels sont leurs comportements et comment cela change au fil du temps est essentiel si vous envisagez de lancer un nouveau produit.

Voici un exemple de la façon dont l’analyse des sentiments de Twitter a été utilisée pour surveiller 4 000 tweets mentionnant des aliments halal. Ces informations ont permis aux chercheurs d’identifier différentes motivations pour la consommation d’aliments halal et de segmenter leur marché en différents types de consommateurs.

L’analyse des sentiments sur Twitter peut également vous aider à garder une longueur d’avance sur vos concurrents. En identifiant les points pénibles des concurrents, vous pouvez vous concentrer sur ces domaines lors de la promotion de votre entreprise.

Surveillance de la marque

Que vous lanciez une nouvelle fonctionnalité sur votre plateforme, une refonte de site ou une nouvelle campagne marketing, vous voudrez peut-être suivre les réactions des clients sur Twitter. Prendre des mesures et apporter des modifications ou des améliorations en temps réel aidera à fidéliser la clientèle.

Tweet sur la nouvelle image de marque de MailChimp

Campagnes politiques

Une grande partie de la conversation sur Twitter tourne autour de l’actualité et de la politique. Cela en fait un excellent endroit pour mesurer l’opinion publique, en particulier pendant les campagnes électorales. L’analyse du sentiment sur Twitter peut fournir des informations intéressantes sur ce que les gens pensent d’un candidat spécifique (et vous pouvez même suivre le sentiment au fil du temps pour voir comment il évolue).

Lors des élections américaines de 2016, nous avons effectué une analyse des sentiments sur Twitter à l’aide de MonkeyLearn pour analyser la polarité des mentions Twitter liées à Donald Trump et Hillary Clinton. Tout d’abord, nous avons pu compter le nombre de mentions positives et négatives pour chaque candidat sur une période de temps. Ce graphique montre les tweets de Trump basés sur le sentiment:

 Nombre de tweets de Trump par sentiment

En revanche, le graphique suivant montre le nombre de mentions positives, négatives et neutres pour Hillary Clinton:

 Nombre de tweets de Clinton par sentiment

Un autre aperçu pertinent consistait à analyser les tweets à des dates précises, par exemple le jour du débat présidentiel et à observer les réactions négatives ou positives, ainsi que les principaux mots clés mentionnés au cours de cette journée.

Commencez avec l’analyse des sentiments sur Twitter

L’analyse des sentiments vous aide à surveiller les émotions de vos clients sur Twitter et à comprendre ce qu’ils ressentent. Il ajoute une couche supplémentaire aux métriques traditionnelles utilisées pour analyser les performances des marques sur les médias sociaux et offre aux entreprises de puissantes opportunités.

Oui, vous pouvez trier les données par sentiment manuellement, mais que se passe-t-il lorsque vos données commencent à croître? L’analyse des sentiments avec l’apprentissage automatique est simple, rapide et évolutive, et peut fournir des résultats cohérents avec un haut niveau de précision.

Avec une plate-forme d’apprentissage automatique comme MonkeyLearn, il est simple de commencer avec l’analyse des sentiments Twitter. Contactez-nous dès aujourd’hui et demandez une démo personnalisée à l’un de nos experts

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