Comment le Text Mining améliore le marketing ?

Le Text Mining : définition

Le Text Mining peut être défini comme une technique permettant l’automatisation du traitement de gros volumes de contenus textuels. Cette technique, qui allie les domaines de la linguistique, de la sémantique, des statistiques et de l’informatique, est employée pour mener des études marketing, des études de satisfaction, effectuer de la veille, ou encore dans le cadre de la social intelligence. Le Text Mining est utilisé pour identifier et extraire des sujets et tendances majeurs dans un ensemble de textes, mais également déterminer des domaines abordés principalement, ou encore analyser les sentiments et les émotions. Le Text Mining est également employé pour effectuer de la veille.

Utilisé notamment dans le marketing, le Text Mining repose sur une technique d’analyse sémantique permettant de traiter des données disponibles au format numérique. Les techniques du Text Mining sont de plus en plus employées pour analyser quasiment en temps réel un corpus de contenus textuels, permettant entre autres la détection de signaux faibles lors de la gestion d’une crise.

Sur internet, le Text Mining peut être employé pour analyser le contenu de mails entrants, afin d’en extraire les principales demandes. Les techniques de Text Mining se révèlent également particulièrement utiles pour analyser les avis clients et les propos tenus par ces derniers sur les réseaux sociaux et autres pages web. Lorsque les conversations sont transformées en contenus textuels via des techniques d’analyse vocale, le Text Mining peut également s’appliquer au domaine des centres d’appel.

Le contexte actuel de Big Data, propulsé par l’essor d’internet, fait exploser les volumes de textes disponibles pour une analyse, ce qui contribue à des résultats toujours plus pertinents.

Le Text Mining au service du marketing

Le Text Mining se révèle particulièrement utile dans le cadre d’études marketing, afin de permettre à une entreprise ou marque de mieux cibler les attentes de sa clientèle. En effet, face à la démultiplication des sources ainsi que la croissance des avis clients sur les médias sociaux, savoir décrypter les messages des consommateurs est désormais crucial pour les entreprises. Un enjeu auquel le Text Mining permet de répondre.

En ce qui concerne les réseaux sociaux, ces derniers ont contribué à la libération de la parole des consommateurs, qui peuvent partager aisément leurs expériences clients, donner leurs avis et exprimer leurs besoins. Comment exploiter au mieux ces informations qui se révèlent être des mines d’or pour les entreprises ? Le Text Mining offre aux secteurs marketing la possibilité de connaître, presque en temps réel, l’opinion des consommateurs au sujet de leur marque, produits ou services. Les techniques de Text Mining permettent également aux sociétés de se situer vis-à-vis de leurs concurrents ou bien dans le cadre d’un marché en particulier. Le Text Mining est ainsi essentiel dans l’Enterprise Feedback Management (EFM), science permettant l’analyse en temps réel des retours clients, afin d’agir pour satisfaire rapidement ces derniers.

De nombreuses expériences menées dans le domaine de l’EFM ont démontré la puissance du Text Mining. Pour exemple, l’utilisation récente par une banque française de techniques de Text Mining afin de comprendre comment les internautes s’exprimaient à propos de leurs produits et services. Les résultats se sont révélés particulièrement intéressants pour le secteur marketing, puisque l’étude a démontré une mauvaise compréhension des termes bancaires employés par les clients. La banque a ainsi pu ajuster la terminologie employée dans ses campagnes publicitaires, sur ses sites internet ainsi que sur les médias sociaux. Les chargés de clientèle sont également dorénavant formés pour utiliser la bonne sémantique auprès de leurs clients.

De manière générale, les textes rédigés par les internautes sont particulièrement subjectifs et porteurs de leurs opinions. Ces données reflètent le monde réel que doit réussir à capter une entreprise dans ses campagnes marketing. Les données textuelles issues de grands sites tels que Amazon.com ou bien Allociné.com, par exemple, sont plutôt faciles à analyser. En revanche, les contenus en provenance de sites à forte audience comme des blogs ou autres sites dédiés à un univers précis s’avèrent parfois plus compliqués à analyser. Le Text Mining est alors d’une grande aide dans l’exploitation de ces contenus, qui bien qu’ils soient plus complexes à analyser, s’avèrent fort pertinents car généralement plus détaillés. Quant aux données textuelles issues des médias sociaux, elles sont porteuses d’une très grande valeur. En effet, couplées aux informations en provenance d’une base CRM, elles permettent aux entreprises de compléter leurs connaissances client, notamment en termes d’intérêts et de position sociale. Les opportunités de telles études sont alors très vastes pour les entreprises, si toutefois elles sont en mesure d’extraire les informations exploitables afin de les transformées en enseignements pertinents.

Qu’est-ce qu’une analyse textuelle efficace ?

L’extraction et l’exploitation de données textuelles issues des médias sociaux, par exemple, sont des tâches très chronophages et complexes, parfois décourageantes. La technologie et le recours aux techniques de Text Mining s’avèrent alors salvateur, toutefois elles n’apportent pas à elles-seules toutes les réponses. Alors, quelles sont les conditions sine qua non pour mener à bien une analyse textuelle ?

Dans un projet de Text Mining, la phase de cadrage s’avère notamment déterminante. Il s’agit avant toute chose d’identifier précisément les sites et médias sociaux à analyser, en fonction des informations qu’une entreprise souhaite recueillir, afin de déterminer les bons mots-clés à capter. Tout l’enjeu de cette phase étant de retenir un champ sémantique suffisamment large pour capter le sujet, tout en étant assez précis pour obtenir des réponses pertinentes.

Les entreprises doivent ainsi prendre leur temps pour établir un cadrage efficace, puisque cette phase débouchera sur le choix du bon outils de Text Mining. En effet, les solutions de Text Mining sont nombreuses sur le marché et n’apportent pas les mêmes résultats. De même, les possibilités offertes par ces outils sont complexes. Il est donc impératif qu’une société se questionnent sur ses besoins réels avant de choisir un logiciel de Text Mining : sur quels éléments l’analyse textuelle doit-elle se concentrer (émotion, contenu, …) ? Comment les résultats doivent-ils être partagés ? Etc.

Par la suite, le rôle de l’analyste en charge de l’analyse des données issues du Text Mining est primordial. Ce dernier doit ainsi intervenir tout au long du processus, dès la phase de cadrage du projet. Il doit être capable d’aiguiller son entreprise dans le choix des bons logiciels et algorithmes, tout en veillant à une analyse correcte des données récoltées dans un contexte donné.

Les débouchés du Text Mining sont de toute évidence particulièrement vastes et les entreprises ont réellement besoin d’être accompagnées sur ce marché, afin d’opter pour les bonnes technologies de Text Mining, appropriées à leurs besoins. C’est pourquoi elles ne doivent pas hésiter à se faire accompagner par des professionnels si elles ne disposent pas en interne d’analystes suffisamment formés.

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