Analyse des sentiments sur Slack : comment ça marche et pourquoi vous en avez besoin

Les enquêtes sur l\'engagement des employés sont des outils précieux pour comprendre l\'humeur de votre lieu de travail, mais elles ne mesurent qu\'un single point dans le temps. Grâce à Slack, les dirigeants d\'aujourd\'hui peuvent prendre le pouls de leur organisation en continu et comprendre comment le sentiment fluctue en temps réel. L'analyse des sentiments sur Slack est la nouvelle frontière de l'engagement des employés, aidant les dirigeants à améliorer le moral et à augmenter la fidélisation.

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

L'analyse des sentiments, ou l'exploration d'opinions, consiste à utiliser l'IA du traitement du langage naturel (NLP) pour évaluer l'émotion ou le sens d'un texte écrit. Dans le contexte de Slack, cela signifie comprendre les sentiments exprimés dans les messages pour obtenir des informations sur le moral et la satisfaction des employés. Les utilisations professionnelles de l'analyse des sentiments sont diverses et vont bien au-delà de la compréhension des communications des employés.

Cas d'utilisation de l'analyse des sentiments

L'analyse des sentiments a un large éventail d'applications sur le lieu de travail :

• Comprendre le sentiment des employés: En analysant les conversations sur Slack, les entreprises peuvent obtenir des informations précieuses sur le moral, l'engagement et la satisfaction des employés. Ces informations peuvent être utilisées pour identifier les domaines à améliorer, répondre aux préoccupations des employés et favoriser un environnement de travail plus positif et plus productif.
• Identifier les tendances sur le lieu de travail: Au niveau global, l'analyse des tendances de l'écoute passive peut aider les cadres à identifier les secteurs de l'entreprise où le moral est bas, où les frustrations sont élevées et où la toxicité s'envenime. En identifiant ces domaines clés et en mettant en évidence les sujets qui suscitent un faible sentiment, les entreprises peuvent adopter une approche proactive pour protéger leur culture d'entreprise, améliorer la réputation de leur marque et fidéliser davantage leurs employés.
• Mesurer l'impact des changements: L'analyse de Slack peut être utilisée pour mesurer l'impact des changements, tels que les nouvelles politiques, procédures ou initiatives, sur le sentiment des employés. Ces informations peuvent être utilisées pour évaluer l'efficacité de ces changements et procéder aux ajustements nécessaires.
• Résoudre les problèmes en temps réel: Vous organisez une réunion d'entreprise importante mais tout le monde ne peut pas se joindre à l'appel ? Vous lancez un nouvel outil et souhaitez vous assurer que personne n'est oublié pendant la formation ? Les chats Slack sont le premier recours pour de nombreux employés à la recherche d'une aide technique et d'un support, ce qui signifie que l'analyse des sentiments en temps réel peut mettre en évidence des problèmes systémiques dès qu'ils se produisent.

L'analyse des sentiments est-elle utile ?

L'analyse des sentiments peut être un moyen extrêmement puissant de comprendre le fonctionnement du lieu de travail et les sujets qui ont le plus d'impact sur les employés en temps réel. Sans analyse des sentiments, les dirigeants doivent s'appuyer sur des enquêtes lentes qui peuvent introduire des biais ou attendre que les employés soulèvent des problèmes et défendent leurs intérêts. Il arrive que les dirigeants entendent parler pour la première fois des problèmes qui affectent l'entreprise lorsqu'ils commencent à perdre de bons employés.

Comprendre le sentiment des employés permet aux entreprises de relever les défis de manière proactive et de créer un environnement de travail favorable. En outre, le suivi des sentiments indique aux employés que leur opinion compte, ce qui favorise une meilleure productivité, une meilleure communication et une plus grande transparence.

Comment les grandes entreprises tirent parti de l'analyse des sentiments pour créer de la valeur commerciale

Les entreprises leaders peuvent exploiter l'analyse des sentiments pour en tirer une valeur substantielle dans l'ensemble de l'entreprise en utilisant des informations pour améliorer la prise de décision, l'engagement des employés et la satisfaction des clients.

• Une entreprise pharmaceutique internationale ayant des activités en Ukraine et en Russie a eu recours à l'écoute des employés pour les soutenir pendant le déclenchement des hostilités.
• Un géant des télécommunications s'est appuyé sur l'analyse des sentiments pour réduire l'épuisement des employés d'un centre d'appel.
• Grâce à l'analyse des sentiments, ce prestataire de soins de santé a apporté un meilleur soutien à son personnel pendant Covid.
• Ce grand distributeur a rendu son programme de reconnaissance des employés plus inclusif en utilisant l'analyse des sentiments pour s'assurer que toutes les voix étaient prises en compte de la même manière.

Comment fonctionne l'analyse des sentiments sur Slack ?

Le processus d'analyse des sentiments sur Slack comporte plusieurs étapes :

1. Extraction de données: Connexion aux API de Slack pour extraire des données des conversations au sein des canaux Slack.
2. Nettoyage et préparation des données: Les informations non pertinentes et de faible qualité sont supprimées, ce qui permet de rationaliser les données en vue de leur analyse.
3. Traitement du langage naturel (NLP): Les outils de traitement du langage naturel permettent aux machines de comprendre et d'analyser le langage humain.
4. Identification du sentiment: À l'aide du NLP, le sentiment de chaque message est évalué (positif, négatif ou neutre).
5. Visualisation et rapports: Les résultats de l'analyse des sentiments sont agrégés et présentés dans un rapport, ce qui permet de mieux comprendre le sentiment des employés.

L'analyse des sentiments a-t-elle des limites ?

L'analyse des sentiments par NLP est un outil puissant, mais il n'est pas infaillible. La perception humaine du sentiment dans un texte écrit est elle-même sujette à débat : il n'est pas toujours possible de dire à l'unanimité si le sentiment d'un message est positif ou négatif, en particulier si le sarcasme ou l'humour sont de la partie.

Selon une étude menée par les scientifiques d'Aware, les humains ne s'appuient que sur leur interprétation du langage écrit et ne sont pas d'accord sur le sentiment des messages dans environ 15 % des cas (% ). Nous utilisons la ponctuation, les emojis, les mèmes, l'argot et les phrases courantes pour nous aider à transmettre le sens dans Slack et d'autres forums écrits, ce qui signifie que toute IA de traitement du langage naturel utilisée pour analyser le sentiment doit également être en mesure d'analyser ces éléments du discours écrit. En fin de compte, la qualité d'un modèle d'analyse des sentiments dépend de celle du NLP qui l'alimente.

Il est également essentiel de comprendre le contexte dans lequel les messages sont rédigés. Le jargon et les abréviations du secteur peuvent être mal identifiés ou mal compris par les outils d'analyse génériques, ce qui entraîne des lacunes critiques dans l'analyse. La normalisation des modèles d'IA, d'apprentissage automatique et de NLP pour les industries et les lieux de travail individuels est essentielle pour obtenir un retour authentique sur le sentiment des employés.

Il est également important d'actualiser régulièrement les modèles NLP, car la langue évolue constamment. Sans la capacité de comprendre l'argot le plus récent ou les références culturelles, l'analyse des sentiments ne peut être considérée comme totalement exacte. Par exemple, l'emoji qui pleure en riant () est l'un des emojis les plus utilisés depuis le début des années 2010. Cependant, les jeunes générations utilisent de plus en plus l'emoji sanglot () ou l'emoji crâne () à la place.

FAQ sur l'analyse des sentiments dans Slack

Qu'est-ce que l'analyse des sentiments dans les canaux Slack ?

L'analyse des sentiments dans Slack consiste à évaluer le ton émotionnel des messages afin d'obtenir des informations sur la façon dont les employés se sentent par rapport à des sujets sur leur lieu de travail.

Comment Slack est-il utilisé pour l'analyse ?

Slack fournit aux entreprises un ensemble massif de données en temps réel sur les expériences et les sentiments des employés, qui peut être utilisé pour comprendre le fonctionnement de l'entreprise et apporter des améliorations à l'aide d'outils tels que Aware.

Comment analyser les données de l'application Slack ?

Aware permet aux dirigeants d'analyser les données Slack en ingérant les données et en fournissant une analyse des sentiments en temps réel.

Les analyses de Slack incluent-elles les DM ?

La portée de l'analyse de Slack dépend des outils utilisés. Dans le cadre d'Aware, l'analyse des sentiments et les verbatims sont tirés des messages des canaux publics.

Comment puis-je savoir si Slack est surveillé ?

Les organisations communiquent généralement leurs politiques de surveillance de l'espace de travail Slack, et des outils comme Aware fonctionnent de manière transparente dans le cadre de ces directives pour protéger les données des employés.

Comment trouver le sentiment d'un message Slack ?

Aware fournit en continu des informations sur les sentiments contenus dans les messages de Slack et d'autres outils de collaboration à partir d'une plateforme centralisée de données d'intelligence artificielle.

Quels sont les avantages de l'analyse des sentiments pour Slack ?

L'analyse des sentiments dans Slack permet de connaître en temps réel les sentiments des employés, ce qui favorise un environnement de travail positif, améliore les politiques et les processus, ainsi que les communications à tous les niveaux.

Comment suivre l'analyse des sentiments sur Slack ?

L'analyse des sentiments sur Slack est disponible grâce à des outils comme Aware, qui utilise une technologie NLP de pointe pour noter les messages Slack et fournir des informations sur les sentiments en temps réel.

Analyse des sentiments sur Slack par Aware

Aware fournit aux entreprises innovantes une analyse des sentiments pour Slack en anglais et en espagnol afin de soutenir les stratégies d'écoute des employés, d'améliorer les flux de travail opérationnels et d'améliorer l'expérience des employés. En se connectant de manière transparente à Slack via des API et des webhooks, Aware ingère des données de collaboration en temps réel sans impacter l'expérience de l'utilisateur final. Ensuite, les modèles exclusifs de traitement du langage naturel d'Aware analysent chaque message, en évaluant le sentiment et la toxicité, et en effectuant des contrôles de sécurité pour protéger les données sensibles et précieuses contre l'exfiltration.

Les modèles déployés par Aware ont été spécialement conçus pour cet ensemble de données et entraînés sur des milliards de messages de collaboration réels afin de fournir l'analyse de sentiment la plus précise qui soit. Les modèles d'Aware atteignent régulièrement des performances proches de celles de l'homme et sont normalisés et affinés pour chaque lieu de travail afin de fournir des informations fiables et exploitables.

Avec Aware, les dirigeants peuvent prendre le pouls de leur organisation en temps réel ou comprendre les changements de sentiment au fil du temps. Cette vision dynamique permet une approche proactive du soutien et de l'orientation de la culture d'entreprise, de la détection des cas d'intimidation, de harcèlement et de toxicité avant qu'ils ne deviennent des problèmes généralisés, et de l'amélioration des messages du haut vers le bas et de la salle de pause à la salle de réunion. Le résultat ? Une main-d'œuvre plus engagée et plus productive qui se sent écoutée et valorisée par son organisation.

Aware + Slack : Solution de sentiment et de sécurité

Aware est le seul fournisseur de Slack approuvé pour la prévention des pertes de données (DLP) et les cas d'utilisation eDiscovery. L'ingestion en temps réel d'Aware capture un enregistrement complet des messages Slack, y compris les révisions et les suppressions, et les stocke dans une archive prête à la recherche, enrichie de métadonnées infusées par l'IA. Les équipes chargées de la conformité peuvent ainsi vérifier les exigences en matière de conservation des données, tandis que les juristes peuvent effectuer des recherches sans effort, en donnant un sens aux fichiers JSON, en accélérant l'évaluation précoce des cas et en soutenant les enquêtes internes.

Alimenté par le NLP le plus précis de l'industrie, Aware capture plus de cas de risques liés aux données avec moins de faux positifs, identifiant le partage non autorisé de PII/PHI/PCI, IP, et d'autres données sensibles et propriétaires, et les atténuant en temps réel. La bibliothèque de flux de travail Aware améliore encore ces capacités en se connectant aux flux de travail existants pour les responsables juridiques, de la conformité, de la sécurité, de l'informatique, des ressources humaines et autres, afin d'automatiser des actions basées sur des événements déclencheurs.

De l'accompagnement des employés sur les politiques d'utilisation acceptable à la prévention proactive de la perte de données, Aware for Slack protège et sécurise le lieu de travail numérique tout en élevant la voix de l'employé.