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Voir loin, Viser juste

Text Mining

Analyse statistiques des données textuelles

Pour analyser, expliquer et comprendre certains comportements, nous avons , depuis toujours, priorisé les analyses quantitatives au détriment des analyses qualitatives souvent jugées plus exploratoires.

Or nos clients plus matures sont devenus aussi plus loquaces et ont envahi la toile de leurs avis/commentaires.

Cette nouvelle ère digitale, portée en marketing, par ce qu’on appelle le Big data, a redonné une place importante à certaines données délaissées : les avis, les verbatims de nos clients.

Le Text Mining est une branche du Data Mining, il consiste en l’analyse statistiques des données textuelles.

Des technologies linguistiques permettent de passer du texte à un vecteur numérique. Il est ensuite possible d’appliquer les mêmes algorithmes qu’en Data Mining (par exemple : ACP, K-means, clustering, arbres binaires, …)

Le Text Mining consiste en l’analyse linguistique, statistiques et sémantique pour en extraire les informations pertinentes.

Objectif

Etude de satisfaction : analyse des questions ouvertes

Souvent délaissée et placée en fin de questionnaire, la question ouverte est peu exploitée, alors qu’elle peut être une vraie mine d’informations.

L’analyse de Text Mining permet ainsi :

  • D’approfondir les motifs d’insatisfaction des clients en apportant des tranches de vie du contrat.
  • D’apporter des axes d’amélioration concrets.
  • D’améliorer le questionnaire quantitatif

Etude de notoriété : analyse de l’image client

Généralement représentée via un nuage de mots, l’analyse de Text Mining permet de faire une analyse de l’image de l’enseigne et celles des concurrents à travers une segmentation de clientèle.

 

Etude de clients mystères : analyse des appels mystères

Les études de clients mystères sont un véritable outil de management pour les équipes commerciales et un baromètre pour les équipes qualité.

L’analyse de Text Mining permet en complément d’analyser le discours commercial afin de pouvoir l’améliorer à travers plusieurs aspects et variables définies.

 

Ecoute web : analyse des avis clients

Le Web est envahi depuis plusieurs années par des sites d’avis qui ne cessent de voir le jour. Le consommateur donne son avis sur tout.

Véritable influenceur auto-proclamé, il surfe sur la vague du 2.0 voire 3.0 et ne se contente plus de dire s’il aime ou n’aime pas. Mais il dit pourquoi et argumente car il sait que son avis compte.

Armé de son smartphone dernier cri, il photographie, filme, partage et commente tout, tout le temps de manière quasi instantanée pour alimenter sur la toile son public.

L’analyse de Text Mining permet d’analyser tous ces contenus afin d’en sortir des axes d’améliorations concrets pour les enseignes.

Découvrez un exemple de Text Mining dans notre brochure !