Big Data, l’émotion du client à portée de main des entreprises
Le terme « Big Data », devenu très en vogue ces dernières années, semble porter la promesse d’une révolution à venir dans le domaine des systèmes d’information.
Ce concept s’oriente autour de trois axes principaux :
- le « volume », c’est-à-dire la quantité sans précédent de données générées chaque jour. On estime que 90% des données disponibles aujourd’hui dans le monde ont été générées ces deux dernières années.
- la « variété » des données disponibles : variété des sources de données (systèmes d’information, réseaux sociaux, plateformes de vente en ligne, blogs) et variété des formats de données : structurées ou non-structurées (texte, image, vidéo, flux RSS).
- la « vélocité » des données : leur rapidité d’évolution, de renouvellement et de transmission
L’avènement du Big Data ainsi que l’émergence de solutions permettant de capter et d’analyser de tels volumes de données, apparaît désormais comme une véritable mine d’or à portée de main des entreprises. Dans le domaine de la gestion de la relation client, la multiplication des points de contacts entre clients et marques, sur internet ou sur des applications mobiles par exemple, explique l’accroissement de la quantité de données disponibles.
La révolution des émotions
La révolution qui se profile dans le domaine de la gestion de la relation client ne réside pas simplement dans le volume de données à traiter, mais aussi dans l’acquisition et l’analyse d’un nouveau type de données, les données dites «émotionnelles ». En effet, on estime que le comportement d’un client est en grande partie du à ce qu’il ressent suite à un stimulus. Cette émotion peut expliquer sa réaction dans une situation donnée et influer sur la volonté d’acheter ou non un produit par exemple. L’analyse de données émotionnelles permettant d’identifier le ressenti du client face à un message publicitaire, il sera possible à terme de mieux calibrer le message, de l’adapter au profil émotionnel du client.
Quelles données émotionnelles peut-on recueillir aujourd’hui ?
Différentes méthodes émergentes permettent de récolter et analyser ces données telles que des logiciels d’imagerie faciale : qui analysent les émotions humaines à partir de l’expression du visage. Des données de ce type peuvent facilement être récoltées dans le cadre de panels de consommateurs ou encore à plus grande échelle sur Internet en publiant des contenus incitant l’internaute à se laisser filmer par sa webcam. Cette technologie peut mesurer le degré de réponse émotionnelle face à un contenu publicitaire et donc à terme aider à anticiper le comportement de l’internaute.
Dans la même optique, le NPL, (Natural Language Processing) c'est-à-dire l’analyse du langage naturel, promet de révolutionner la capture de données émotionnelles grâce à l’avènement de solutions permettant d’analyser, au travers d’algorithmes, les données textes issues d’Internet par exemple. Le NLP a notamment permis de mener des études d’opinion publique en analysant, grâce à des publications issues des réseaux sociaux et sites de presses, le ressenti des habitants en matière de transports publics dans les villes de Paris et Toulouse. Le NLP promet aux entreprises dans les années à venir de pouvoir traduire en termes de données émotionnelles exploitables dans la gestion de la relation client, tout contenu lié à leur marque et publié par des clients sur Internet.
Quels impacts dans la gestion de la relation client ?
La démocratisation des solutions de collecte et d’analyse de grands volumes de données, ainsi que l’apparition de nouveaux types de données, va induire un changement dans la gestion de la relation client. Grâce aux données émotionnelles il sera désormais possible, en se basant sur des faits, d’établir de manière scientifique des stratégies de communication visant à influencer le client en adaptant le message commercial à ses émotions. La possibilité d’influencer le comportement du client, voire de le prédire, amènera les entreprises à réfléchir sur la manière dont elles veulent transformer leurs clients. Le message marketing des marques ne s’adaptera plus au client, mais adaptera le client à la marque.
Depuis l’avènement du web collaboratif, le client lambda est devenu ambassadeur ou détracteur potentiel d’une marque. Il tient tribune sur les réseaux sociaux, blogs et plateformes d’achats en ligne où il s’adresse directement à des milliers de personnes. Grâce à l’analyse à grande échelle de données émotionnelles pertinentes, les marques pourront désormais identifier ces clients et adapter leur message afin d’influencer ces porte-paroles influents.
