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La co-création et le Machine Learning pour innover dans la Food : le pari réussi de SEB et de la FoodTech !

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machine learning - FanvoiceLa 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 améliorer les connaissances que la marque a de ses clients. Grâces aux interactions générées avec les parties prenantes, les marques ont dès lors la possibilité de comprendre les réels besoins de leurs cibles. D’un point de vue commercial, la co-création permet d’accroitre l’acceptation des nouveaux produits et services sur le marché puisqu’ils auront fait l’objet d’un dialogue avec la communauté. Le succès commercial étant davantage assuré, les coûts liés aux modifications éventuelles du produit suite à son lancement voire au taux d’échec au lancement seront ainsi limités. machine learning - Fanvoice  

Collecter des données de meilleure qualité et créer de l’engagement :

Ces outils d’un nouveau genre qui déclassent les habituels baromètres et questionnaires ont un trait fondamental en commun : une profonde et intrinsèque dimension collaborative. Cet aspect participatif au cœur du réacteur induit bien évidemment de nombreux et récurrents échanges entre la marque et les consommateurs participants. Cette itération permise par l’approche co-créative offre un habitacle d’observation riche idéal pour la marque ou l’annonceur qui se trouve alors au plus près du cœur de cible. Le rôle de producteur endossé par le consommateur dans l’évolution de l’offre servicielle et produit a montré une incidence non négligeable sur la qualité des réponses et la véracité des propos tenus par les sondés. En effet, le client fait état d’un engagement plus fort une fois plongé dans un univers de marque total et paramétrable permis par les nouvelles technologies du web. La marque parvient ainsi à améliorer ses connaissances client grâce au rôle privilégié de producteur octroyé au consommateur qui partage et échange volontiers sur ses perceptions et comportements dans ce contexte cadré et perçu comme valorisant. Les plateformes de co-création semblent porter la Voix du client plus haut que les outils traditionnels n’aient jamais pu le faire. Elles ont permis de fédérer des communautés en ligne et de contribuer aux études participatives online. La relation client s’enrichit considérablement et ce dans les deux sens. machine learning - Fanvoice  

Conjuguer différentes approches d’études qualitatives et quantitatives :

La co-création révèle des usages intéressants dans la possibilité de coupler une variété d’études traditionnelles entre elles. Elle ouvre la voie à une démarche globale dans les études marketing. Aux workshops et focus groups réalisés en présentiel s’ajoutent désormais les communautés en ligne tel un socle supportant d’autres méthodes de recueil de données. Questionnaires et enquêtes de satisfaction en ligne de mire, cette occasion d’alternance fait des émules côté instituts d’études. Au sein des annonceurs, la co-création et les études appellent au rapprochement. Des exercices de co-création ont montré que cet effort d’ouverture permet d’identifier au sein des annonceurs de nouvelles parties prenantes enclines à participer aux études qui se révèlent à haut potentiel en raison de leurs profil et parcours dans un cadre de réflexion dédié à l’innovation. C’est le choix qu’ont fait le Groupe SEB et la FoodTech de miser sur les solutions que propose la startup Française FANVOICE afin d’innover dans l’univers de la Food. Il s’agit précisément de conjuguer les outils de co-création et de Machine Learning de FANVOICE pour contribuer à la construction du système alimentaire de demain. machine learning - Fanvoice  

Co-créer avec les consommateurs dans la Food : Le pari réussi du Groupe SEB et de la FoodTech sur la plateforme FANVOICE !

Dans le cadre d’un projet d’innovation visant à construire un système alimentaire durable dans les prochaines années, le Groupe SEB et la FoodTech en partenariat avec la Métropole de Dijon souhaitent innover avec une approche d’écosystème en mettant le consommateur au centre de la décision et de la collaboration avec les bons acteurs (citoyens, startups, entreprises, chercheurs, etc). Ce projet vise à construire une première base communautaire et à faire émerger des idées de nouveaux produits et services digitaux pour accompagner les consommateurs dans leur alimentation, à partir du moment où ils achètent leurs produits bruts jusqu’au moment où ils les cuisinent en fonction de leurs besoins, préférences et régimes. C’est dans ce contexte que le Groupe SEB et la FoodTech ont lancé une campagne d’idéation sur la plateforme FANVOICE. L’appel à idées a été construit autour d’une question centrale posée « Mieux manger, et si on en parlait ? ». Le questionnement a été organisé en cinq grande catégories : la signification du « mieux manger », ce qui compte le plus, ce qui est préoccupant, les services qui simplifient la vie, et les contributions pour mieux manger demain. machine learning - Fanvoice La campagne a permis d’engager une communauté de consommateurs autour d’une discussion sur l’alimentation durable. Une campagne très conversationnelle et réussie, qui a permis de fédérer un noyau communautaire de 110 contributeurs et de récolter 708 idées et commentaires. machine learning - Fanvoice  

L’analyse des données textuelles grâce au Machine Learning chez FANVOICE :

Tous les verbatims récoltés ont été analysés via un algorithme d’analyse sémantique et statistiques qui s’appuie sur une technologie d’Intelligence Artificielle (Machine Learning), développé par la startup française FANVOICE. L’algorithme de FANVOICE procède à l’apprentissage automatique de ce corpus et génère un modèle appelé « insights Map » comme premier niveau d’analyse. Ce modèle permet de catégoriser et de quantifier l’ensemble des verbatim en clusters abordant des sujets, il identifie les zones de convergence formant les principales thématiques avec leurs poids et les corrélations entre elles, et il détecte les signaux faibles porteurs d’informations pertinentes. Une analyse complétée par nos experts des Insights pour construire une cartographie de l’alimentation durable de demain, s’appuyant sur les niveaux de perception, d’attentes, et de besoins de la communauté. Une étape cruciale pour identifier les insights marketing. machine learning - Fanvoice Ainsi, l’algorithme d’analyse sémantique & statistiques de FANVOICE permet d’être plus agile dans la manière d’exploiter les données, ce qui accélère le processus de production d’insights. De plus, il représente un gain de temps considérable pour le traitement des données par rapport à un usage hier encore manuel. Mais la pertinence des insights suscités devient l’avantage premier grâce à une utilisation concomitante d’analyses de nature sémantique et statistiques. machine learning - Fanvoice L’analyse de cette cartographie a aidé les équipes du Groupe SEB et de la FoodTech à valoriser les principales thématiques émergentes (avec leurs poids et les corrélations entre elles) et à les interpréter au prisme de la problématique adressée. Elle a aussi confirmé l’appétence de ce premier noyau communautaires à l’égard de la démarche participative et sa volonté de continuer à participer à d’autres projets autour de l’alimentation durable. En somme, un bilan très positif pour le Groupe SEB et la FoodTech avec une première base communautaire engagée autour de l’alimentation durable et une campagne à fort potentiel, qui a permis de faire émerger des opportunités de sujets et de projets à venir… machine learning - Fanvoice Chahina ait amara  

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