Que ressentent vraiment les employés ? La puissance de l'analyse des sentiments

Une organisation qui parvient à comprendre précisément les sentiments de ses employés ouvre la voie à l'amélioration des performances et à la fidélisation, une considération essentielle dans un contexte d'opinions divergentes sur les mesures de santé publique et les restrictions sur le lieu de travail. Alors que de nombreux processus de retour d'information privilégient la collecte rapide de données par le biais de questions concises à choix multiples qui canalisent les opinions dans des catégories prédéfinies, cette approche peut négliger par inadvertance les nuances et les opinions plus profondes et fermement ancrées.

Donner aux employés la possibilité de décrire ces opinions dans un commentaire en texte libre permet d'obtenir un retour d'information plus honnête. Le défi consiste alors à analyser, comprendre et compiler ces commentaires textuels pour en tirer des informations qui peuvent ensuite être utilisées pour mener des actions significatives. Cela peut impliquer de s'attaquer à des dizaines de milliers de sections de commentaires ouverts où un seul mot peut modifier radicalement la façon dont l'expérience d'un employé est décrite.

La puissance et la vision en temps réel d'une solution d'analyse des sentiments alimentée par l'IA comme Explorance MLY (https://explorance.com/products/mly/) peut surmonter cet obstacle et aider les organisations à aller au cœur des sentiments des employés. Nous présentons ci-dessous quelques-uns des principaux avantages des solutions d'analyse des sentiments et la manière dont elles peuvent aider les organisations à mieux écouter ce que leurs employés ont à dire et, plus important encore, à agir sur la base de ces données.

Qu'est-ce que l'analyse des sentiments?

L'analyse des sentiments, également connue sous le nom d'exploration d'opinion, est une technique de traitement du langage naturel (NLP) utilisée pour déterminer le sentiment ou le ton émotionnel exprimé dans les commentaires en texte libre des employés. L'objectif principal de l'analyse des sentiments est d'identifier et d'extraire des informations subjectives d'un texte, ce qui permet de comprendre les sentiments, les attitudes et les opinions d'individus ou de groupes à l'égard d'un sujet, d'un produit, d'un service ou d'un événement particulier.

1. Au-delà des associations de mots

L'analyse des sentiments, une méthode largement utilisée dans divers secteurs, peut révéler diverses émotions dans les commentaires textuels provenant de n'importe quelle source, comme les enquêtes sur l'engagement des employés (https://explorance.com/solutions/employee-engagement/), les sites d'évaluation des emplois et les médias sociaux. Son efficacité dans le traitement des commentaires ouverts est remarquable, grâce aux informations rapides fournies par les solutions automatisées. L'essentiel est de prendre en compte le contexte du retour d'information. Les solutions avancées basées sur l'IA, comme Explorance MLY, vont au-delà des simples associations de mots. Elles fournissent des informations nuancées sur des commentaires spécifiques, en capturant le ton général et l'émotion. En opérant dans des contextes informés, Explorance MLY peut identifier avec précision le véritable sentiment derrière les commentaires, même lorsqu'ils sont exprimés indirectement ou par le sarcasme.

2. Analyse de sentiment spécifique à un sujet

Apprendre sur les sujets clés grâce à l'analyse des sentiments est crucial pour tout dirigeant d'une organisation. Des solutions comme MLY d'Explorance jouent un rôle essentiel en cartographiant les réponses des employés et en catégorisant les sentiments exprimés dans le texte dans des domaines critiques tels que le leadership, les opportunités de croissance professionnelle, la diversité, la qualité de la formation, la discrimination, la sécurité de l'emploi, l'équilibre entre la vie professionnelle et la vie privée, et les charges de travail actuelles. Ces sujets ont un impact significatif sur la motivation, la productivité et l'engagement à long terme d'un employé envers une organisation.

En outre, la capacité à découvrir des sentiments cachés partagés par de nombreux employés, sentiments qui peuvent ne pas apparaître dans les formulaires d'évaluation à choix multiples, ouvre la voie à l'adoption de nouvelles politiques ou approches qui peuvent aborder de manière globale les problèmes sous-jacents. Les organisations peuvent identifier et résoudre des problèmes insaisissables, douloureux et non encore diagnostiqués en se concentrant sur les sentiments, ce qui se traduit par une expérience positive pour les employés qui prennent le temps de fournir un retour d'information détaillé. Cette approche valorise les opinions exprimées dans des commentaires confidentiels et ouverts, montrant comment une solution d'analyse détaillée des sentiments améliore la culture du lieu de travail.

3. Approfondissement de la connaissance

Il est possible d'améliorer la profondeur de l'analyse des sentiments en intégrant des ensembles de données supplémentaires. Il s'agit de combiner et d'organiser les résultats de l'analyse de texte avec des ensembles de données supplémentaires, tels que l'ancienneté de l'employé, son département, l'état actuel de sa formation, sa position dans la hiérarchie de l'organisation et d'autres facteurs pertinents. La véritable force de l'analyse des sentiments apparaît lorsqu'elle s'inscrit dans le cadre d'une stratégie globale d'analyse du retour d'information, qui fournit des couches supplémentaires de contexte. Ce paysage d'informations enrichi contribue à l'analyse des sentiments avec un arrière-plan plus solide, comblant les lacunes en matière d'informations et présentant une description plus claire de l'expérience de chacun des employés.Haut de page

4. Contexte et agilité

Bien qu'il existe différentes approches de l'analyse des sentiments, allant des lecteurs humains manuels aux techniques d'apprentissage automatique, deux facteurs sont essentiels : le contexte et la souplesse.

Le contexte est le cadre d'un commentaire qui en façonne le sens, les mots et les concepts interdépendants qui nous aident à exprimer le sens. Tout système incapable de détecter le contexte des commentaires non structurés passera à côté de nombreux sentiments et ne fournira que des informations superficielles.

L'agilité est la capacité à réagir rapidement à des conditions changeantes afin de comprendre et d'agir sur de nouvelles informations. Tout système dépourvu d'agilité mettra beaucoup de temps à se mettre à jour, ne détectera pas les nouveaux termes et ignorera les nouveaux sentiments exprimés par les employés.

Explorance MLY (https://explorance.com/products/mly/) associe une longue familiarité avec Feedback Analytics et une attention directe aux commentaires des employés. Cela permet de surmonter les limites des systèmes antérieurs d'analyse des sentiments et de fournir le contexte le plus approfondi possible.

De plus, l'algorithme d'apprentissage automatique de MLY, rigoureusement formé à partir des commentaires réels des employés, continue de s'améliorer au fil du temps, sans attente d'un nouveau dictionnaire et sans délai pour obtenir un nouveau module.

Les points clés à retenir

L'intégration améliore la compréhension: La combinaison de l'analyse des sentiments avec des ensembles de données supplémentaires, tels que l'ancienneté de l'employé, le département et la position organisationnelle, amplifie la profondeur de la compréhension, en fournissant une vue plus complète des sentiments des employés.

Le contexte est essentiel: L'analyse des sentiments est plus efficace lorsqu'elle est intégrée dans une stratégie plus large d'analyse du retour d'information, enrichissant l'analyse avec des informations contextuelles. Cette intégration permet de combler les lacunes et d'obtenir une image plus claire de l'expérience des employés.

**La synergie de l'analyse des sentiments et des données intégrées permet de mieux comprendre les sentiments des employés, ce qui contribue à une approche plus nuancée et mieux informée pour façonner la dynamique du lieu de travail.

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