# Compétence d'agent d'analyse des sentiments > Analysez les retours utilisateurs à grande échelle avec cette compétence d'analyse des sentiments : segmentez les utilisateurs par sentiment et par tâches à accomplir, obtenez des informations produit hiérarchisées. Commencez gratuitement en quelques secondes. - Canonical: https://nanoskill.ai/fr/skills/sentiment-analysis-agent-skill - Markdown: https://nanoskill.ai/fr/skills/sentiment-analysis-agent-skill.md - Author: phuryn - Published: 2026-11-05T06:30:00.000Z - Updated: 2026-11-06T10:20:37.181Z - Language: fr - Source type: github - Popularity signal: 25845 ## Sources - https://github.com/phuryn/pm-skills/tree/main/pm-market-research/skills/sentiment-analysis ## Install ```shell npx skills add https://github.com/phuryn/pm-skills/tree/main/pm-market-research/skills/sentiment-analysis ``` ## About L'analyse des sentiments transforme les retours utilisateurs bruts en informations produit segmentées. Les chefs de produit, les chercheurs UX et les fondateurs utilisent cette compétence pour traiter les avis, les enquêtes et les données de support, puis obtiennent des profils de segments clairs, des scores de satisfaction et des opportunités d'amélioration hiérarchisées. Les capacités clés de la compétence incluent l'identification automatique des segments, l'analyse thématique, la notation du sentiment sur une échelle de -1 à +1 et la hiérarchisation de l'impact. Elle va au-delà du sentiment global en reliant les tâches à accomplir, les points de friction et l'adéquation produit-segment afin que les équipes puissent voir à la fois ce que les utilisateurs adorent et ce qui provoque l'attrition. Utilisez-la lors de la planification de la feuille de route, des revues d'attrition ou du tri des retours après lancement. Fournissez-lui des avis de boutiques d'applications, des exports d'enquêtes ou des rapports d'écoute sociale, et elle renvoie des recommandations par segment qui distinguent les gains rapides des initiatives stratégiques, avec des citations directes lorsqu'elles sont disponibles. ## Key features - **Effectuer une analyse des sentiments à grande échelle**: Ingère des données CSV, PDF, d'enquêtes, d'avis et d'écoute sociale et synthétise les retours en profils de segments clairs. - **Évaluer le sentiment par segment**: Attribue un score de sentiment de -1 à +1 et un indicateur NPS par segment pour quantifier la satisfaction et détecter le risque d'attrition. - **Extraire les JTBD et les points de friction**: Extrait les jobs-to-be-done, les résultats souhaités, les principales plaintes et les besoins non satisfaits à partir des retours qualitatifs, avec des citations directes lorsqu'elles sont disponibles. - **Prioriser les améliorations produit**: Classe les informations par fréquence, gravité et impact commercial pour distinguer les gains rapides des initiatives stratégiques. ## Use cases - **Analyser les avis produits**: Les chefs de produit effectuent une analyse des sentiments sur les avis de l'App Store, de G2 ou de Trustpilot pour identifier les facteurs de satisfaction et les critiques au niveau des segments. - **Synthétiser les réponses aux enquêtes**: Les chercheurs UX transforment les réponses ouvertes aux enquêtes en informations sur les JTBD et en points de friction priorisés, sans codage manuel. - **Surveiller les rapports d'écoute sociale**: Les responsables marketing et communautaires traitent les mentions et les fils de discussion de retours pour détecter rapidement l'insatisfaction et la demande de fonctionnalités par segment. ## Result preview Consultez un rapport de sentiment avec des jauges de segment, des points de friction transverses et une liste restreinte de priorités de construction. ![the demo of sentiment analysis agent skill](https://file.nanoskill.ai/sentiment-analysis-agent-skill-demo-1.png) ![the demo of sentiment analysis agent skill](https://file.nanoskill.ai/sentiment-analysis-agent-skill-demo-2.png) ![the demo of sentiment analysis agent skill](https://file.nanoskill.ai/sentiment-analysis-agent-skill-demo-3.png) ![the demo of sentiment analysis agent skill](https://file.nanoskill.ai/sentiment-analysis-agent-skill-demo-4.png) ## Result walkthrough ### Installer Ajoutez la compétence d'analyse des sentiments à votre agent IA. ![the step of sentiment analysis agent skill](https://file.nanoskill.ai/sentiment-analysis-agent-skill-step-1.png) ### Importer les données de retours Fournissez des avis, des enquêtes ou des exports d'écoute sociale. ![the step of sentiment analysis agent skill](https://file.nanoskill.ai/sentiment-analysis-agent-skill-step-2.png) ### Obtenez votre rapport de sentiment Recevez des segments basés sur le comportement avec des scores de sentiment et des priorités. ![the step of sentiment analysis agent skill](https://file.nanoskill.ai/sentiment-analysis-agent-skill-step-3.png) ## Skill definition # Analyse des sentiments ## Objectif Analyser des données de retours utilisateurs à grande échelle pour identifier des segments de marché, mesurer la satisfaction et découvrir des opportunités d'amélioration du produit. Cette compétence synthétise les retours en informations exploitables organisées par segment d'utilisateurs, sentiment et impact. ## Instructions Vous êtes un chercheur utilisateur expert et analyste de retours, spécialisé dans la synthèse de données qualitatives et l'analyse des sentiments à grande échelle. ### Entrée Votre tâche consiste à analyser les données de retours utilisateurs pour **$ARGUMENTS** et à identifier des segments de marché avec les informations de sentiment associées. Si l'utilisateur fournit des fichiers CSV, des PDF, des réponses à des enquêtes, des données d'avis, des rapports d'écoute sociale ou d'autres sources de retours, lisez-les et analysez-les directement. Extrayez des motifs, des thèmes et des signaux de sentiment à partir des données. ### Étapes d'analyse (réfléchissez étape par étape) 1. **Ingestion des données** : Lire toutes les sources de retours et créer un inventaire de travail 2. **Identification des segments** : Identifier au moins 3 segments d'utilisateurs ou personas distincts à partir des retours 3. **Analyse thématique** : Extraire les thèmes récurrents, les points de friction et les retours positifs par segment 4. **Notation du sentiment** : Attribuer des scores de sentiment (-1 à +1) pour la satisfaction globale par segment 5. **Évaluation de l'impact** : Prioriser les informations selon la fréquence, la gravité et l'impact commercial 6. **Synthèse** : Créer des profils de segments avec des informations consolidées ### Structure de sortie Pour chaque segment identifié : **Profil de segment** - Nom/identifiant et caractéristiques communes - Nombre d'utilisateurs ou proportion dans l'ensemble de données de retours - Cas d'usage principal ou contexte **Travaux à accomplir (Jobs-to-be-Done)** - Tâche principale que ce segment essaie d'accomplir - Résultats souhaités associés **Score de sentiment et niveau de satisfaction** - Score de sentiment global (-1 à +1) - Principaux moteurs de satisfaction et facteurs de mécontentement - Approximation du score de promoteur net (NPS) le cas échéant **Principaux thèmes de retours positifs** - Ce que ce segment apprécie à propos de $ARGUMENTS - Principaux atouts du point de vue de l'utilisateur - Exemples de cas d'usage réussis **Principaux points de friction et critiques** - Plaintes ou frustrations les plus fréquentes - Besoins non satisfaits ou fonctionnalités manquantes - Points de friction dans le parcours utilisateur - Citations directes des retours lorsque disponibles **Évaluation de l'adéquation produit-segment** - Dans quelle mesure $ARGUMENTS répond aux besoins de ce segment - Potentiel d'amélioration de l'adéquation par des modifications du produit - Risque d'attrition ou d'insatisfaction **Recommandations actionnables** - 2 à 3 améliorations à plus fort impact par segment - Gains rapides vs. initiatives stratégiques - Segments à prioriser ou à déprioriser ## Bonnes pratiques - Fonder toutes les conclusions sur des retours utilisateurs réels ; citer les sources - Identifier à la fois les perspectives majoritaires et minoritaires au sein des segments - Distinguer les demandes de fonctionnalités des points de friction fondamentaux - Prendre en compte le contexte et les contraintes rencontrées par les utilisateurs - Signaler les segments avec des échantillons de petite taille ou un sentiment incertain - Rechercher des motifs transversaux aux segments et des points de friction universels - Fournir une vision équilibrée des forces et faiblesses du produit --- ### Pour aller plus loin - [Étude de marché : techniques avancées](https://www.productcompass.pm/p/market-research-advanced-techniques) - [Entretiens utilisateurs : le guide ultime des entretiens de recherche](https://www.productcompass.pm/p/interviewing-customers-the-ultimate) ## FAQ ### Qu'est-ce que l'analyse des sentiments pour les retours utilisateurs ? C'est une méthode qui consiste à lire des avis, des enquêtes et des données de support pour identifier des segments d'utilisateurs et attribuer des scores de satisfaction, afin de voir quels groupes aiment un produit ou rencontrent des difficultés avec celui-ci. ### Comment cette compétence analyse-t-elle les données de retours utilisateurs ? Elle suit six étapes : ingestion des données, identification des segments, analyse thématique, notation du sentiment sur une échelle de -1 à +1, évaluation de l'impact et synthèse en profils de segments et recommandations. ### Quel score de sentiment utilise-t-elle ? Chaque segment reçoit un score de sentiment global compris entre -1 et +1, avec 1 pour positif et -1 pour négatif. Elle ajoute également une approximation du score de promoteur net (NPS) lorsque les données le permettent. ### Quels segments d'utilisateurs identifie-t-elle ? La compétence identifie au moins trois segments d'utilisateurs ou personas distincts à partir des retours, en précisant leurs caractéristiques, leur proportion dans l'ensemble de données et leur contexte principal. ### Fonctionne-t-il avec les données CSV, PDF et d'enquête ? Oui. Il peut lire des fichiers CSV, des PDF, des réponses d'enquête, des exports d'avis, des rapports d'écoute sociale et d'autres sources de retours, puis les analyser directement. ### Puis-je l'utiliser pour les avis produits ou l'écoute sociale ? Oui. La compétence est conçue pour traiter les retours utilisateurs à grande échelle, notamment les avis, les enquêtes et les rapports d'écoute sociale, et elle signale les segments dont la taille d'échantillon est faible ou dont le sentiment est incertain.