juillet 2014 | 3 minutes de lecture
L'IA au quotidien

La Data Sémantique au service de l’innovation marketing

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Maurice Ndiaye
Partner

Aujourd'hui, les directions marketing ne doivent plus uniquement se fier à leur instinct pour innover, élaborer leurs campagnes et faire preuve d’anticipation. Avant tout lancement d’un nouveau produit, elles se doivent avant tout de cerner les attentes des clients. Or, les données sémantiques présentes sur le Web représentent un vaste retour d’expérience qu’il serait dommage de ne pas exploiter.

Chaque jour, les consommateurs s’expriment librement à travers de multiples canaux et supports ; forums et blogs, réseaux sociaux… Les usagers des services font part de leur expérience et formulent une série d’avis directement exploitables par les entreprises via du social media listening. Ces données générées en très grande quantité représentent une source d’information précieuse, d’une grande fiabilité. Les internautes s’expriment sans retenue sur des sujets variés, avec spontanéité et sincérité, laissant libre cours à leur enthousiasme, leur mécontentement, leur frustration, autour d’un produit, d’un service, d’une expérience.

Souvent, on découvre tout ce qui permet d’étudier la satisfaction client et d’identifier ses nouveaux besoins, mais aussi d’y puiser une idée innovante. Depuis quelques années déjà, un certain nombre de directions de l’innovation marketing ont recours à l’avis du plus grand nombre dans l’optique de faire évoluer un produit ou un service. C’est le principe du crowd sourcing. Un porteur de projet soumet son idée à une communauté qui se charge de délivrer des conseils et des pistes d’amélioration. L’externalisation de cette tâche via une plateforme collaborative permet de recourir au savoir-faire, à l’intelligence, à la créativité des internautes. C’est ainsi que des firmes comme Coca Cola financent gratuitement une publicité TV à Singapour, qui, une fois lancée, devient rapidement l’un des spots les plus populaires du pays.

Découvrez notre case study sur les données sémantiques au service de l'innovation marketing source: behance.net

De la connaissance client à l'innovation marketing

Cette mine  d’informations, qui plus est, est publique. Pour les directions de l’innovation de nombreuses entreprises, il serait donc quasiment une faute de ne pas prendre en compte ces insights consommateur. Prenons un exemple. Si une compagnie de ferry qui souhaite en savoir plus sur les attentes des clients sur la destination du Royaume Uni, effectue une analyse conversationnelle des lieux d’échanges entre ces cibles, elle découvrira que ces personnes le font plus généralement dans le cadre d’un séjour linguistique, qu’elles sont plus spécifiquement attirées par les paysages du sud de l’Angleterre, et par les personnalités médiatiques de la famille royale. Et en déduira par conséquent que sa stratégie de contenus en ligne, axée sur le road trip entre amis, Londres et le patrimoine historique, est inopérante.

Une connaissance client approfondie et hyper détaillée n’empêchera jamais le travail créatif, bien au contraire. Celle-ci permet de bien s’ancrer dans le monde actuel et garantit la compréhension des attentes des cibles marketing quant à un produit ou à un service. L’analyse des conversations autour du ferry vers l’Angleterre aura permis par exemple d’identifier les pistes de création de contenu sur lesquelles la compagnie pourra toucher sa cible : les bed and breakfasts et plats locaux, les paysages accidentés du sud, la Royal Mania… Reste ensuite à réaliser un brainstorming créatif, qui pourra se faire d’autant plus facilement.

Découvrez notre case study sur les données sémantiques au service de l'innovation marketing

Le plus important dans le Big Data, c’est ce qu’on en fait 

Évidemment, rien ne sert de s’atteler à la collecte de la donnée, si on ne peut pas ensuite l’utiliser. Pour en tirer pleinement parti, il faut un outil d’analyse de données capable de traiter en peu de temps un très gros volume d’information. 

Pour rendre possible l'innovation marketing, l’outil doit permettre :

  • de collecter les données de la bonne manière ; c’est-à-dire délimiter en amont le périmètre du Web qui présente un intérêt majeur en termes de prise de parole. Il faut pouvoir trouver l’information pertinente en lien avec l’offre du client en peu de temps ; 
  • de qualifier les données ; cela présuppose une thématisation de ces données de manière à avoir une vue d’ensemble des sujets soulevés par les cibles ; 
  • de quantifier les données ; c’est-à-dire de les classer par ordre d’importance, de manière à identifier les expressions et sujets stratégiques, donc prioritaires.

 

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