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Crowd Testing et analyse sémantique : accélérateurs d’innovations

Fanny Bouisse
Date de création :
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De plus en plus d’entreprises font appel à des panels de beta-testeurs pour valider leurs innovations avant d’industrialiser un produit ou de faire un lancement grand public. Quand les panels s’agrandissent et quand les feedbacks se font on-line, on parle de CROWD TESTING. Voyons comment ce CROWDSOURCING appliqué aux tests devient encore plus puissant à l’aide de l’analyse sémantique… blog Une pratique dans l’air du temps : Nous vous en parlons régulièrement, de nombreuses entreprises ont misé sur cette nouvelle approche impliquant des groupes d’individus volontaires ou rétribués. L’initiative de BUTAGAZ va exactement dans ce sens : des innovations de la marques ou de ses startups partenaires sont régulièrement soumises à l’appréciation de clients. La marque présente le concept, le prototype ou le produit fini, qu’il s’agisse d’un produit physique ou d’un service en ligne (applis…), puis demande à sa “communauté de testeurs” de réagir. Les “beta-testeurs” publient leurs feedbacks, remontées d’irritants, suggestions d’améliorations, ou les anomalies détectées… La démarche est applicable sur tout le cycle de vie du produit ou du service d’ailleurs :

  • Test de concept : des marques comme SEB ont testé l’appétence de nouvelles démarches servicielles dans le food en ouvrant des “crowdstorming” auprès de cuisiniers du quotidien (voir notre article sur SEB). La démarche peut être publique, privée ou “under cover”.
  • Test de prototype / co-construction : ici les testeurs convergent vers des fonctions / évolutions prioritaires, ou des usages qu’ils explicitent davantage. Cette phase est idéale pour tester un design, un coloris, un nom ou imaginer des accessoires complémentaires. Les startups LUNII et WEENECT ont utilisé cette démarche pour améliorer leurs prototypes (via la plateforme participative grand public LE GARAGE DE BOB / ZAGATUB). La voie de “la foule” a confirmé des directions à prendre et fait émerger des améliorations à intégrer en termes d’expérience-produit.
  • Beta-test produit / test de pré-série : la marque DIRECT ASSURANCE a impliqué ses clients en 2015 dans la co-création de son produit “assurance auto connecté” YOUDRIVE, puis 500 clients ont été invités à partager leurs feedbacks et idées d’amélioration sur la V1 du produit avant un lancement publicitaire. Cette démarche a notamment permis à la marque de détecter des moteurs et freins d’adhésion, de prioriser une roadmap d’évolution et de confirmer que son produit était 100% prêt pour un usage grand public, en l’état (voir notre article sur YOUDRIVE).

Le Text Mining : un gadget en plus ? OK, le recueil d’idées massif, rapide et en temps réel est un vrai accélérateur de validation ou d’amélioration de l’innovation, mais l’analyse sémantique dans tout ça ? A vrai dire, tout est dans le titre ! Qui parle de “crowd…” (la foule) parle de dizaines, centaines, parfois des milliers de feedbacks récoltés. A titre indicatif, la campagne menée par FANVOICE pour SEB a récolté 4400 feedbacks, et une telle quantité de verbatims n’est pas simple à “trier à la main”. Ici le TEXT MINING peut vite devenir un outil de choix pour “lire entre les lignes” et aider la marque à mieux comprendre les attentes communes des participants aux tests. Il permet de catégoriser les feedbacks (ex : thématiques les plus abordées), et des statistiques peuvent en être déduites : “60% des feedbacks plébiscitent tels types de fonctions pour faciliter l’expérience”. Il permet aussi de distinguer des groupes de verbatims à observer en priorité (utile quand il faut traiter plus de 500 idées et commentaires) : “70% des testeurs ont un avis positif sur le produit. Les 30% d’avis négatifs détectés se focalisent à 80% sur la fonction X jugée peu pratique…”. Des alertes sémantiques peuvent également être programmées : dans ce cas, l’analyse sémantique peut être un outil d’animation ou d’accélération du time to market. Pas la peine d’attendre la fin des tests pour analyser les feedbacks et réagir. Par exemple, durant le test, si le mot “bug” est détecté, un workflow de notification pourrait être enclenché… Loin d’être un gadget, cet outil accèlère le décryptage des feedbacks lorsque l’expérience est complexe ou lorsque l’on fait appel à des panels “grand public” hétérogènes. 3 avantages incontestables :

  • Rapidité : un crowd-testing permet de faire réagir des dizaines de testeurs sans les faire bouger de chez eux, de limiter les temps nécessaire à la retranscription des feedbacks, etc…
  • Neutralité / Diversité : le crowtesting est une alternative aux tests en “vase clos”. En effet, faire tester son innovation par 10 “collègues-friend-&-family” acquis à votre cause ne suffit pas forcement à faire émerger tout ce qui ne va pas. La diversité des profils de testeurs est un vrai levier.
  • Continuum marketing : le fait d’impliquer des panels de clients dans vos tests est un acte militant (transparence / écoute) figurez-vous, et potentiellement une nouvelle étape clé dans l’adoption du produit. J’approuve le concept, donc le produit sera fait pour moi. Je valide le proto, donc il sera à mon goût. Je le teste avant tout le monde, donc je me sens privilégié, j’en parle autour de moi…

garagdebob  

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