L’analyse sémantique en recherche utilisateur : une phase cruciale

De nos jours, les enquêtes de satisfaction sont omniprésentes. De la boutique en ligne au magasin physique, les entreprises sont de plus en plus nombreuses à vouloir mesurer la satisfaction de leurs clients. Or, l’analyse des résultats n’est pas toujours évidente, notamment si l’on souhaite dépouiller les retours d’une étude qualitative. Dans ce cas-là, on ne peut pas se contenter de simplement recueillir des réponses binaires ou des échelles de mesure. Ce type d’enquête nécessite de comprendre des phrases complexes, porteuses de nuance. L’analyse sémantique en UX research est une méthode qui a fait ses preuves. On vous explique comment, dans cet article.

L’analyse sémantique, une méthode interdisciplinaire

À l’origine, la méthode est issue de la linguistique. Toutefois, sa polyvalence lui permet de s’adapter à d’autres branches telles que l’art, le référencement naturel ou encore le marketing. C’est cette dernière discipline qui nous intéresse plus particulièrement.

La linguistique : extraire le sens des expressions

L’analyse sémantique se base sur les expressions utilisées dans les écrits. Très proche de l’analyse lexicale (qui étudie les mots), elle est, toutefois, plus complète. Son objectif est d’extraire le sens exprimé par la phrase. Elle peut donc s’appliquer à toute discipline ayant besoin d’analyser des écrits.

Le marketing : cerner les besoins du client

Autre secteur dans lequel comprendre signification des phrases est capitale : le marketing. En effet, les enjeux sont colossaux. Depuis plusieurs années, l’analyse sémantique est utilisée pour analyser un vaste panel de textes. L’objectif ? Améliorer la relation clients. Ces verbatims proviennent essentiellement de trois canaux :

• les réseaux sociaux : il s’agit du social listening. Cette technique consiste à identifier les sentiments profonds qu’inspire une marque en étudiant les commentaires.
• les sondages ou avis en ligne, sur des plateformes ou des forums.
• les conversations entre le client et l’organisation. Ce peut être via des e-mails, un chat en direct, une messagerie ou des appels téléphoniques. Cette matière brute sera retranscrite à des fins d’étude.

Cette démarche, consistant à recueillir et analyser les feedbacks des consommateurs, porte un nom : l’écoute client. Ces retours englobent les besoins, attentes et désirs de ce dernier envers un produit ou service. On les appelle également « voix du client » ou Voice of the Customer (VoC). Un pan tout entier du marketing est justement spécialisé dans le recueil, le traitement et l’analyse des témoignages utilisateurs : l’UX Research.

L’analyse sémantique en UX Research : une méthode redoutable

La recherche sur l’expérience utilisateur (UX) consiste à étudier les besoins et usages d’une population cible envers un produit ou un service. Ces analyses peuvent être menées avant ou après le lancement d’un produit. Recourir à l’analyse sémantique en UX research consiste donc à extraire le sens du corpus de l’enquête.

🔍 Chez Ferpection, nous avons longtemps réfléchi à la méthode la plus efficiente pour révéler une signification fidèle. Nous nous sommes, notamment, questionné sur le classement par catégories. Est-il plus pertinent de trouver des étiquettes universelles ? On obtient, ainsi, une sorte de méta corpus applicable à tous les tests. Ou, au contraire, vaut-il mieux recréer des catégories pour chaque étude ou groupe d’études ? On gagne ainsi en granularité d’analyse. Ce sujet nous a, d’ailleurs, ouvert le droit au Crédit Impôt Recherche chaque année depuis 2016. Finalement, après plusieurs essais, nous avons opté pour l’analyse sémantique basée sur la deuxième approche. Pour équilibrer cela, nos analyses finales comprennent, tout de même, une grille universelle : satisfaction, perception, engagement. Les deux démarches ont des avantages. Dans tous les cas, une limite propre aux études qualitatives est que nous disposons d’un jeu de données limité. Il faut alors vérifier le modèle pour chaque nouvelle étude (valider ce qui a été bien analysé et corriger les autres catégories).

Analyse basée sur un cas client L’Oréal. L’analyse sémantique permet de classer les différents items par catégorie.

Les avantages de l’analyse sémantique dans la recherche utilisateur

Les atouts de la technique sont nombreux, tant pour l’organisation qui y a recours que pour l’utilisateur final.

Les bénéfices de la méthode pour l’entreprise

Appréhender avec justesse et précision les résultats d’une étude UX permet de connaître, dans le détail, son avatar client ainsi que ses comportements (prévisionnels et/ou avérés). Ces données sont le point de départ de n’importe quel plan stratégique (produit, commercial, marketing etc.). S’assurer de la fiabilité de ces datas est donc une priorité.

Proposer des offres personnalisées à ses clients

Une fois ces informations recueillies, les différents services de l’entreprise ont tous les éléments en main pour pouvoir élaborer des offres pertinentes, réellement adaptées à leurs personas. Plusieurs départements de l’entreprise peuvent être concernés :

• Recherche et Développement (R&D) : en créant des produits équipés d’options réellement souhaitées par les utilisateurs.
• Produit : en faisant évoluer les produits conformément aux attentes de la cible.
• Marketing : en élaborant une stratégie permettant au produit ou service de rencontrer son marché (positionnement, communication, services etc.)
• Commercial : en s’assurant que les modalités de vente (prix, distribution, délais etc.) sont bien en adéquation avec les envies des acheteurs.

La somme de toutes ces opérations doit aboutir à une offre globale permettant d’atteindre le product / market fit. Ainsi, s’il y a une parfaite adéquation entre l’offre et la demande, il y a de fortes chances pour que l’entreprise améliore ses taux de conversions et augmente ses ventes.

Détecter l’émergence de nouvelles tendances sur le marché

En outre, le recours à l’analyse sémantique en UX research permet de mettre en évidence un changement qui pourrait intervenir sur un marché.

Prenons l’exemple des produits bio. Entre 2000 et 2020, le marché a augmenté de 60 % en France. Cette évolution spectaculaire ne s’est toutefois pas faite du jour au lendemain. Dès les années 1980-1990, des études avaient décelé certains signes avant-coureurs. Parmi les plus représentatifs, les envies, de la part des acheteurs, de :

• préserver leur santé ;
• protéger l’environnement ;
• défendre la cause animale.

L’analyse sémantique appliquée aux études consommateurs permet de mettre en exergue des insights qui pourraient se révéler annonciateurs d’une profonde mutation sur un marché. Il est donc capital d’y rester attentif.

L’intérêt de la technique pour l’utilisateur final

Avez-vous déjà acheté un produit que vous n’utilisez qu’à 25% de ses capacités ? Si c’est le cas, rassurez-vous, vous n’êtes pas le seul. Et il y a fort à parier que, malgré toutes ses options, vous en ayez trouvé une qui vous manque. Utilisez-vous tous les programmes de votre lave-vaisselle ? Combien de fois par an vous servez-vous du lecteur DVD de votre voiture ? Pourtant, vous auriez peut-être souhaité avoir un appareil ou un coffre doté d’une plus grande capacité.

C’est précisément pour récupérer ce type de feedbacks que l’analyse sémantique a été adoptée par les UX researcher. En travaillant sur les verbatims, ils peuvent dresser plusieurs profils de personas et faire des recommandations personnalisées pour chacun d’eux.

🔍 Chez Ferpection, nous testons, à la fois, vos solutions numériques, mais également vos produits physique. S’ils sont au stade de prototype, nous identifions les axes d’amélioration avant leur mise sur le marché. Et s’ils existent déjà (en phase de maturité ou de déclin, par exemple), nous testons les usages que vos clients en font ainsi que leurs attentes. L’entretien individuel, notamment, est un format qui se prête bien à ce type de mesures. On en discute ?

Résultat : le consommateur s’aperçoit que l’entreprise comprend vraiment ses besoins. Il se sent réellement considéré en tant qu’individu, et non plus comme une personne lambda perdue dans la masse. Sa perception de l’entreprise augmente. Celle de son parcours utilisateur (consumer journey) également. Se sentant en confiance, il est beaucoup plus enclin à passer à l’acte d’achat.

Les 5 étapes de l’analyse sémantique dans la recherche utilisateur

Vous l’aurez compris, réussir à comprendre la signification des écrits de vos cibles est une arme puissante. Mais quelle est la méthodologie à respecter, exactement ?

1 - La collecte de datas

Une fois l’étude administrée, il faut traiter les données avec un système fiable. L’objectif ? Dépouiller les retours en limitant au maximum les risques de pertes et d’erreurs.

Parmi les différentes techniques de recueil des données des études qualitatives : la méthode des post-it que l’on pourra ensuite catégoriser proprement avec des logiciels.

2 - Le prétraitement des données

Afin d’avoir un maximum d’informations exploitables, il faut nettoyer son corpus le plus méticuleusement possible.

• Retirez les “stop words” (articles, pronoms, etc.).
• Harmonisez les pluriels et les conjugaisons.
• Normalisez le texte : élimination des doublons, suppression des caractères spéciaux, correction des fautes d'orthographe, etc.

3 - L’Analyse sémantique du corpus

Nous voilà arrivés à l’étape clé. Comme dans le domaine de la recherche, votre objectif est d’extraire le « jus sémantique » de votre matière première. Différentes techniques peuvent être utilisées, telles que :

• l'analyse lexicale ;
• l'analyse syntaxique ;
• l'analyse de sentiment ;
• l'analyse des entités nommées.

Étude qualitative réalisée pour le compte de Vinci. L’analyse sémantique permet de faire émerger les usages, valeurs et motivations de la cible.

Ces méthodes permettent d'identifier, dans les données collectées :

• les thèmes ;
• les opinions ;
• les sentiments ;
• les sujets de préoccupation ;
• les tendances ;
• les relations entre les concepts.

À ce stade, vous avez effectué la plus grande partie du travail. Les données sont récupérées et classées par thèmes. Mais pour en extraire la « substantifique moelle », encore faut-il savoir analyser ce corpus.

4 - L’interprétation des résultats

Il s’agit-là d’identifier les :

• points forts ;
• points faibles ;
• tendances émergentes ;
• problèmes récurrents ;
• besoins, attentes et désirs clients.

Un début d’analyse sémantique couplée à la transcription automatique, ici lors d’un Proof of Concept avec Spoke.

L’objectif étant d’aboutir à des insights pertinents. Cette étape est particulièrement délicate car elle nécessite de savoir gérer des réponses complexes. Prenons l’exemple du verbatim suivant : « Le site internet pourrait être plus rapide sur le téléphone ».Une simple analyse de mots-clés mettrait en exergue les termes « internet » et « rapide ». Elle ne saurait pas prendre en compte l’émotion. Or, l’outil sémantique est, en plus, capable de percevoir cette nuance négative. Il en est de même pour le témoignage suivant : « À part les couleurs, l’interface est superbe ». Grâce à la précision de l’analyse sémantique, il est possible de séparer les deux éléments : « couleurs » (émotion négative) et « interface » (sentiment positif).

5 - La mise en place d’un plan d’actions

Vous avez maintenant toutes les cartes en main pour prévoir des actions correctives. Celles-ci doivent tenir compte des tendances dégagées, mais également des priorités de l’entreprise. Nous vous conseillons également de commencer par des actions pouvant être résolues dans un délai assez court. Cela permet d’amorcer la démarche et c’est motivant pour les équipes 😉

Amélioration des taux de conversion, meilleure connaissance du marché… Les vertus de l’analyse sémantique en UX research sont multiples. Utilisée à bon escient, elle permet de segmenter les clients en plusieurs cibles et de comprendre leur psychologie. L’étude de leurs verbatims permet d’être connecté à leurs besoins, motivations et points de douleurs. Une ressource inestimable pour tout marketeur.

🔍 Vous êtes séduit par les possibilités qu’offre l’analyse sémantique ? Vous aimeriez savoir s’il est possible d’y avoir recours dans le cadre d’une prochaine étude ? Décrivez-nous votre projet ! Nos experts en UX Research vous contacteront dans les meilleurs délais.