Quand l'intelligence artificielle analyse les avis des clients
Peut-on analyser les pensées et les avis des clients avec une IA ? Presque ! Et Chat GPT (qui accuse ses 1ères baisses de performances d’après l’université de STANFORD) n’est pas le meilleur outil pour le faire… Une équipe de chercheurs a travaillé sur le projet pendant plus de 5 ans avant de mettre au point la dernière version de l’IA FANVOICE. Récolter la data pour apprendre, enclencher le machine learning pour “apprendre à la machine à apprendre”, puis assister l’IA dans l’analyse des verbatims jusqu’à l’exploration humaine assistée par IA… Ce n’était pas si simple, mais c’est du concret et c’est accessible à tous les marketeurs à présent ! On vous explique comment ça marche.
Un brainstorming géant, assisté par l’IA
Les projets participatifs menés par les marques adeptes du brainstorming en ligne (ou “crowdstorming” lorsqu’ils impliquent plusieurs centaines de participants) permettent de collecter des centaines, voire des milliers des avis des clients. Au cours d’un brainstorming géant lancé dans une optique de co-création (ou de test de concept), le corpus constitué au cours des échanges peut présenter certaines difficultés dans l’analyse. En effet, sur des milliers de verbatims récoltés, même si les contributions sont déjà structurées par grands thèmes (3 à 6 thématiques proposées aux participants en général), et même si elles peuvent être explorées rapidement par quelques tris pertinents (par exemple les contributions les plus commentées, celles contenant tel ou tel sujet, les idées identifiées comme “à fort potentiel” par le community manager en cours de projet, etc), l’analyse fine peut s’avérer chronophage (plusieurs jours d’exploration), ce qui pourrait décourager certaines marques. Ces dernières pourraient être tentées de solliciter des panels plus petits, plus faciles à décrypter, pour s’économiser une charge de “travail manuel”. Or les marketeurs et responsables études sont conscients qu’un volume moins important en termes de données implique des enseignements moins riches, moins profonds et moins éclairants d’un point de vue statistique.
L’IA trouve donc ici toute son utilité pour faciliter la démarche. Elle réconcilie les 2 mondes : le volume de participants n’est plus un problème en terme d’analyse et le volume du corpus récolté demeure un vrai atout en terme de compréhension des attentes et des avis des clients et consommateurs. En clair, le quali devient quali-quanti, et le volume affine l’insight.
Collecter et analyser les avis de vos clients
Une intelligence artificielle dédiée à l’analyse sémantique
Face aux difficultés d’analyse évoquées dans le cadre des projets participatifs à grande échelle (plus de 50 participants et jusqu’à plusieurs milliers en simultané), FANVOICE a investi dans le développement d’un algorithme propriétaire basé sur la technologie du “Topic Modeling”. Cette technologie d’analyse du langage offre, sans paramétrage préalable (constitution de lexiques sémantiques), un découpage automatique du corpus en une vingtaine de thématiques basées sur le rapprochement de mots (ou unités lexicales appelées “tokens”) proches en termes de sens.
Ces thématiques sont ensuite projetées sur un graphique en 2 dimensions. Leur répartition sur le plan révèle alors la proximité de certains thèmes, permettant d’identifier puis d’explorer de grandes tendances (agglutinement de thèmes) ou des signaux faibles (thème isolé et de petite taille). La proximité de certains thèmes met aussi à jour des corrélations sémantiques non-exprimées dans le langage verbal ; une forme d’implicite, d’information non-verbalisée et souvent très précieuse.
Comment explorer les résultats de l’analyse sémantique FANVOICE ?
L’interface proposée par la plateforme FANVOICE permet une exploration à deux niveaux : en surface et en profondeur. L’exploration en surface consiste à observer les thématiques créées et projetées sur le graphique que nous appelons “”l’Insights Map”. Cette cartographie offre une première vue globale de l’intégralité du corpus, un découpage de thèmes déjà quantifiés (en pourcentage du corpus total) et nommés selon leurs termes les plus représentatifs.
Cette exploration révèle déjà de grandes tendances et d’éventuels signaux faibles. Il est bien entendu possible, voire recommandé, de lire une partie des verbatims les plus représentatifs, pour compléter sa compréhension.
L’exploration en profondeur repose quant à elle sur deux principales fonctionnalités : la visualisation de corrélations sémantiques entre plusieurs thématiques et l’extraction d’idées à fort potentiel d’innovations, que nous appelons “idées excentrées”. Un graphique sous forme de radar vient, à la consultation des verbatims les plus représentatifs d’un thème, révéler les liens qu’il entretient avec d’autres thèmes. Il guide ainsi l’exploration vers un contenu pertinent et permet de découvrir des enseignements non verbalisés par les contributeurs.
La fonctionnalité d’extraction d’idées “excentrées” repose, pour sa part, sur un autre principe : les idées les plus éloignées du consensus sont plus singulières. Cette singularité peut contenir un potentiel d’innovation.
Que faire des enseignements obtenus ?
Comme suggéré précédemment par le processus d’analyse en surface, puis en profondeur, il est possible de choisir le niveau d’investissement consacré à l’analyse, soit en fonction du temps dont on dispose, soit en fonction du type de livrable souhaite. En d’autres termes, une analyse en surface permet d’identifier de grandes tendances, de réaliser un premier reporting, d’identifier les premiers enjeux soulevés lors d’un projet. Une analyse plus approfondie et plus exhaustive permettra d’explorer les insights les plus pertinents de chaque thématique.
Ces technologies sont d’autant plus utiles qu’elles permettent de détecter des insights sur un très gros volume de verbatims (plusieurs milliers) pour le coût d’un brainstorming physique avec une dizaine de participants…
Tester des concepts et innover : avec ou sans IA ?
La démarche participative est vertueuse en soi. Le fait de laisser les parties prenantes s’exprimer directement via des discussions en ligne “guidées / thématisées” est une bonne manière de limiter les biais du questionnement client traditionnel. La marque qui veut écouter l’avis de ces clients ne va plus créer les questions et les réponses pour faciliter l’analyse coûte que coûte, elle peut enfin se permettre d’ouvrir des grands sujets, des questions très ouvertes et multi-dimensionnelles, et de laisser les participants (clients, prospects, consommateurs, collaborateurs), s’exprimer avec leurs propres mots, sur les sujets qui leurs semblent prioritaires, à optimiser, à corriger. L’IA vient simplement réduire l’effort et les délais nécessaires (donc les coûts) à l’analyse d’importants volumes de données non structurées. Elle permet de “lire entre les lignes”, et retrouver les verbatims précis associés à chaque thématique, pour mieux les comprendre… ou les creuser !
Si vous voulez plus d’informations sur l’IA FANVOICE, n’hésitez pas à nous contacter !
Rejoignez les marques connectées à leurs clients et collaborateurs
Nous sommes à votre disposition pour échanger sur notre univers des communautés
LES ACTUALITÉS SIMILAIRES
VOIR TOUT LES ACTUALITÉS
Oct 2024
Actualités
La co-création : une stratégie d’innovation clé pour accélérer la croissance de votre entreprise
Les projets d'innovation font souvent face à des défis majeurs, notamment une stratégie marketing défaillante et un manque de pertinence vis-à-vis des besoins du marché, conduisant à un taux élevé d'échecs pour les start-ups créatives. Dans un monde dans lequel seuls 10 % des projets d'innovation parviennent à se distinguer, une refonte de nos approches s'impose. Avec plus de 30 000 nouveaux produits lancés chaque année, il est alarmant de constater que 95 % d'entre eux rencontrent un destin funeste, comme le souligne Clayton Christensen de la Harvard Business School.Or, Imaginez un monde où les frontières entre consommateurs, employés et partenaires se dissipent pour laisser place à une collaboration fructueuse : c'est la magie de la cocréation ! Dans cette aventure palpitante, les entreprises plongent au cœur des besoins des consommateurs, tandis que ces derniers trouvent un espace pour exprimer librement leurs opinions et recevoir des produits et des ...
Mar 2018
Crowdsourcing & co-création
Comment l’analyse sémantique propulse l’innovation
marketing et aide à comprendre les foules ?
Dans le domaine du marketing, la croyance en la toute-puissante Data s’affirme avec force : on veut tout automatiser, tout optimiser, tout décrypter et tout personnaliser grâce à des algorithmes et de la Big Data. Du coup, les marques font face à une explosion du volume de données “non structurées” qu’elles doivent classifier, et analyser pour visualiser ce qui les aidera à prendre les bonnes décisions. Automatiser, oui, mais sans intelligence ? Peut-on analyser efficacement les données textuelles de manière automatique ?Dans le cadre de projet participatifs, comme des “campagnes” de co-création ou des tests de concepts, les marques récoltent des données textuelles, des images, des abréviations et émoticônes. Ces contenus non-structurés n’échappent pas au besoin d’analyse. Comment les traiter ? Le Traitement Automatique des Langages (TAL) est une solution. Cette technique permet depuis une plus d’une quarantaines d’années d’automatiser la ...
Juin 2018
Crowdsourcing & co-création
Quand le Machine Learning devient un incontournable détecteur de tendances !
Le Machine Learning ou apprentissage automatique révolutionne la connaissance client en brassant l’immensité du big data pour en tirer des corrélations et des déductions singulières, jamais envisagées par les marketeurs. Et si le marketing devenait une science exacte ? Le Machine Learning, détecteur de tendances :L’un des usages réussis en marketing du Machine Learning est sa capacité à mesurer scientifiquement ce que le consommateur pense et perçoit des marques à tout moment. Il est capable d’identifier des nouveaux segments de marché, de nouvelles tendances, de percevoir l’arrivée de signaux faibles en temps réel, etc. Au regard de ces enjeux et opportunités, les Directions Marketing investissent massivement dans l’Intelligence Artificielle. Selon un récent rapport de l’ODC (International Data Corporation), les dépenses des Directions Marketing en logiciels d’IA ont explosé dans le monde et représentent 360 millions de dollars en 2016. Ce ...
Juin 2018
Data Intelligence
IA & Marketing : la promesse de la data intelligence ! (Part 2)
L’Intelligence Artificielle fait partie comme le Big Data ou la Blockchain de ces concepts technologiques que l’on évoque bien plus qu’on ne comprend vraiment. Les notions à la base de l’IA restent très floues, et on a encore du mal à comprendre comment cela fonctionne concrètement. Comprendre l’IA, oui mais…L’intelligence artificielle est, en tout cas un concept chargé d’affect qui touche à l’essence de l’humain et soulève logiquement autant d’espoirs que de craintes. En imitant l’homme dans l’imaginaire collectif, la technologie peut pour certains, assister l’humain et le soulager, et, pour d’autres, le remplacer et l’aliéner. C’est un peu comme le problème du verre à moitié plein ou à moitié vide. Il faut tout d’abord comprendre que la notion d’intelligence dont on parle dans l’IA est, pour l’instant du moins, focalisée sur un processus unique, qui cherche à reproduire les mécanismes du raisonnement humain sur une ...
Juin 2018
Crowdsourcing & co-création
IA & Marketing : la promesse de la data intelligence ! (Part 1)
Dans le domaine du marketing, la data intelligence peut être sollicitée à tous niveaux, de la gestion des campagnes au suivi de la relation client, en passant par la veille concurrentielle, l’innovation et la gestion de l’e-réputation. Parallèlement, les consommateurs s’informent différemment et adoptent de nouveaux modes de consommation et d’achat, ils deviennent maîtres de leur consommation. Dans ce contexte, l’enjeu pour les marques est de toujours mieux cerner les tendances, les profils, les habitudes de consommation, pour d’une part anticiper les comportements par une connaissance plus fine, et d’autre part améliorer l’engagement client en répondant de manière plus ciblée et donc plus efficace, aux attentes. L’Intelligence Artificielle apparait clairement comme un élément disruptif majeur pour y répondre. Mais d’où vient l’IA ?Le terme « Intelligence Artificielle » a été utilisé pour la première fois en 1956, lors d’une ...
Jan 2019
Crowdsourcing & co-création
Co-créer avec les Calédoniens : le pari réussi de l’OPT-NC !
L’OPT-NC (Office des Postes et Télécommunications de Nouvelle-Calédonie) a lancé depuis quelques mois sa plateforme participative pour permettre aux Calédoniens de contribuer à l’amélioration de ses offres, de l’expérience client, et à la création des produits et services de demain. Adopter une démarche d’innovation collective pour créer la valeur de l’office de demain : c’est le pari qu’a fait l’OPT-NC en engageant ses clients à partager leurs idées sur sa plateforme OPT & VOUS. Dès le lancement de celle-ci, la première campagne affiche des résultats sans appel : Les Calédoniens sont prêts à co-créer…Comment ça marche ?La plateforme de crowdsourcing « OPT & VOUS » invite les clients de l’OPT-NC à participer à différentes étapes de la réflexion qui couvrent le cycle de l’innovation : Idéation : pour faire germer de nouvelles idées d’offres ou de services. > Co-création : pour impliquer les clients dans la ...
Juin 2019
Bêta-test
La voix, ce nouveau canal de la relation marques-consommateurs : découvrez un PoC R&D entre SEB et la startup française FANVOICE !
Smartphones, objets et enceintes connectés… Les consommateurs emploient de plus en plus la voix. Depuis le développement de Siri, Google Home ou encore Alexa d’Amazon, les assistants vocaux s’immiscent progressivement dans tous les secteurs et transforment la relation marques-consommateurs. Pas de doute, nous entrons dans l’ère de la voix ! Une disruption dans la relation homme-machine :Par leur fonctionnement naturel, les assistants vocaux s’imposent facilement comme de nouvelles interfaces, plus intuitives, et apportent de nombreux usages et fonctionnalités. Ils s’inscrivent dans les grandes tendances technologiques de fond (montée des plateformes online, IA, personnalisation, multiplication de terminaux, etc) et dans la lignée des transformations d’interfaces homme-machine, ce qui ne laisse aucun doute sur leur potentiel à modifier profondément les comportements et les usages. Une étude récente de Dashbot révèle la cristallisation de quatre grande ...
Juil 2019
Crowdsourcing & co-création
La co-création et le Machine Learning pour innover dans la Food : le pari réussi de SEB et de la FoodTech !
La co-création souffle un vent de liberté sur le monde quelque peu figé des études et de la recherche en marketing. Enquêtes, réunions qualitatives, baromètres et consort sont désormais chahutées par ces nouvelles stratégies marketing fruits de la co-création portées par le numérique qui érigent le mot « participation » en étendard. Etude participative online, communauté en ligne, crowdsourcing : tous découlent du concept de la co-création. Mais quelle valeur ajoutée dans les études ? Une stratégie payante pour améliorer la connaissance client :La co-création compte de nombreux avantages pour les marques. D’abord, elle impacte directement les pratiques et les processus d’innovation plus traditionnels. En effet, elle remet en cause les processus créatifs en externalisant la partie génération d’idées par exemple. Les propositions généralement faites en interne proviennent de l’extérieur stimulant ainsi la créativité. Cette méthode peut ...
