dimanche 10 septembre 2017

En 2017, le text mining pour mieux connaitre ses clients



La fouille de texte, communément appelée text mining, ouvre de nouvelles perspectives aux compagnies désireuses d’optimiser l’expérience client ou de gagner en performances marketing. Avec des algorithmes toujours plus puissants et des analystes aux spécialités plus pointues, il est dorénavant possible d’affiner ses connaissances sur les besoins des consommateurs et cela de manière plus objective et directe. Retour sur un domaine qui est en train de révolutionner le marketing!



"Le tournant est en train de s’opérer"


Depuis quelques années, nous vivons un changement majeur dans le monde digital, particulièrement tout ce qui concerne de près ou de loin le traitement de la Big Data. Avec l’avènement de l’intelligence artificielle (I.A) et une quantité de données à analyser de plus en plus pléthorique, les outils dont nous disposons évoluent en conséquence et permettent de mieux appréhender les nouveaux défis auxquels les compagnies doivent faire face.

En effet, les consommateurs bénéficient désormais de plusieurs canaux où ils peuvent exprimer leurs opinions, leurs expériences ou leurs besoins de manière instantanée : réseaux sociaux (facebook, instagram, twitter), médias sociaux (blogs, youtube…), forums, formulaires. Ces plateformes de collecte de données étant nombreuses et variées, se pose dès lors la problématique de leur intégration aux CRM des compagnies dans un agrégat d’analyse globale.

Selon Eric Schmidt, célèbre patron de Google, nous générons tous les 2 jours autant d’informations que tout ce que l’humanité a généré avant 2003. Face à ce flux sans précédent, le défi des entreprises et d'exploiter au mieux cette data qui représentent une mine d'or, pour peu qu'on ait les outils et les connaissances nécessaires pour les mettre en valeur.

L’analyste marketing Gerald Schultz nous a confirmé cette tendance de fond qui est en train de bouleverser le monde du marketing en général et celui de la connaissance client en particulier : "Nous assistons depuis quelques années à une croissance à deux chiffres, voire à trois chiffres, des données texte collectées. Les départements marketing ont vite compris qu’il fallait revoir l’intégralité de leur stratégie s’ils veulent relever ce nouveau défi et rester compétitifs. On peut dire que le tournant est en train de s’opérer et que le marketing est entré de plain-pied dans l’ère de la big data".




Les champs d’application


Le text mining, fouille de texte pour les non initiés, ne date pas d’hier. Des entreprises connues comme Google ou Yahoo l’utilisent depuis des décennies dans leurs moteurs de recherche au point qu’il soit devenu partie intégrante de leur business model. Par contre, en ce qui concerne le marketing et l’analyse de l’expérience client, son emploi en est encore à ses balbutiements et nécessite davantage de recherche et développement pour exploiter au maximum ses potentialités. Cela dit, la combinaison de la sémantique linguistique, des statistiques et des algorithmes informatiques donne déjà des résultats probants. Plusieurs entreprises ont en effet intégré le text mining dans leur EFM (entreprise feedback management) afin d’avoir un temps de réaction quasi instantané et s’adapter aux fluctuations continues des avis des consommateurs. Les banques et l’industrie hôtelière sont particulièrement friandes de ce genre de services, vu l’impact direct et l’influence que cela engendre sur leur politique marketing. Il en va de même pour le domaine du commerce en ligne, du transport ou de la sécurité qui y ont recours en permanence.

PME & TPE : les oubliés du text mining


Si les grandes compagnies intègrent le text mining dans leurs outils marketing au point de devenir aujourd’hui indispensable, l’équation se révèle un peu plus compliquée pour les petites structures comme les PME ou TPE. En cause, un manque de moyens et/ou de ressources qui les empêche de faire le grand saut. Les priorités des PME et TPE ne sont en effet pas les mêmes que pour les grandes entreprises, et on les voit mal engager à temps plein un analyste spécialisé dans le domaine de la fouille de texte, ou même s’équiper d’un logiciel dédié à cause des investissements en temps et en argent que cela requiert. Heureusement, il est toujours possible d’externaliser le service et de le confier à des entreprises spécialisées telles qu’Edictalis. Cette option permet d’offrir une alternative aux TPE/PME, en attendant le jour où les outils d’analyse de données textuelles se démocratisent et deviennent à la portée de tout un chacun.

Ce que le text mining va apporter dans un futur proche


Pour le moment, chaque projet faisant appel au text mining nécessite au préalable une étape de cadrage dans lequel l’entreprise (ou toute autre organisation) détermine ses objectifs en définissant des mots-clés ou des expressions cibles, tout en précisant sur quelle plateforme la collecte devra avoir lieu (chat, mails, formulaires, réseaux sociaux, etc..). Ceci permet de ratisser dans un champ sémantique assez large et de fournir une analyse ciblée avec une pertinence optimale. Les outils de text mining ne sont pas tous les mêmes, certains étant plus adaptés que d’autres pour un projet donné. Il ne faut pas oublier non plus le rôle central de l’analyste qui doit gérer le processus tout au long de la chaine, du cadrage à l'aiguillage logiciel en passant par l’interprétation et la contextualisation de l’analyse.

Là où cela deviendra intéressant, c’est quand l’intelligence artificielle (IA) prendra le relais de manière plus marquée avec un apprentissage automatisé et un auto-codage poussé. Il ne s’agira plus alors de décortiquer simplement les sentiments exprimés sur les réseaux sociaux ou les forums, mais d’accompagner, voire dans certains cas d’anticiper les tendances grâce à une analyse structurelle et globale de l’ensemble des données.

Outre ses domaines de prédilection que sont le marketing commercial et les logiciels, le text mining connaitra à n’en pas douter un développement exponentiel dans une myriade d’applications : la sécurité, le biomédical, les médias en ligne, le monde académique, les sciences humaines, etc….
Pour le moment, une catégorisation se basant sur des expressions longue traine à la place des mots clés a déjà apporté une nette amélioration quant à l’efficacité du processus d’analyse. En effet, les nouveaux outils modernes ne se limitent plus à identifier les mots compilés dans un dictionnaire de sélection, mais privilégient la sémantique pour filtrer l’information tout au long de la chaine, selon les besoins et les exigences de chaque donneur d’ordre.

Le text mining n’en est qu’à ses débuts, mais l’aide qu’il apporte, notamment aux entreprises, est déjà énorme et son importance ne cessera de croître au fil du temps.


Auteur : Said A. (Edictalis)

5 commentaires:

  1. Je pense que selon le domaine d'activité, le taux ''d'accurency'' varie. Par exemple pour l'expérience client, rien de mieux que le choix de réponses, même si là encore, son champ d'action est limité, surtout au niveau qualitatif et prédictif. Vous pouvez consulter mon blog à ce sujet

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    1. Bonjour Melissa. Pouvez-vous nous communiquer l'adresse de votre blog, vous ne l'avez pas inclus dans votre profil.

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  2. Une TPE n'a pas les moyens pour recruter, et des fois même pas pour investir dans un logiciel dédié au text mining. C'est une niche je pense pour les start-up qui veulent investir dans le domaine, et pourquoi pas faire un SAas?

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  3. Oui Benoit. D'ailleurs le text mining en SaaS existe déjà. On pense notamment à Meaningcloud (ex Textanalytics) et Clarabridge.

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  4. Il faut pas oublier le cadrage. Si vous avez la mauvaise cible ou si vous n'utilisez pas les bons outils, vous êtes mal. Integrer le client dans le processus de cadrage est INDISPENSQBLE.

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