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Mar 2022
Data Intelligence
Intelligence Artificielle / IA
KPIs
Machine Learning
Comment utiliser l'IA sémantique FANVOICE ?
Pourquoi un algorithme d'analyse sémantique ?Les projets communautaires menés par nos clients permettent de collecter des centaines voire des milliers de contributions. Même si ces contributions sont déjà structurées par grands thèmes (4 à 6 en général) et même si elles peuvent être explorées rapidement par quelques tris pertinents (idées les plus commentées, idées contenant tel ou tel sujet, idées identifiées par le community manager en cours de projet), le corpus constitué présente plusieurs difficultés. Son volume implique un long travail d'analyse (plusieurs jours) et sa structure représente les sujets du clients (qui ne reflètent pas nécessairement ceux de la communauté). Découvrez ci-dessous la solution FANVOICE, proposée dès aujourd'hui à tous les utilisateurs de notre plateforme. Quelle technologie mise en œuvre dans notre IA sémantique ?Face aux difficultés d'analyse évoquées, FANVOICE a investi dans le développement d'un ...
Nov 2019
Dashboard
Data Intelligence
Etudes
Intelligence Artificielle / IA
KPIs
Machine Learning
Le dashboard de demain : data visualisation et storytelling
« Un bon croquis vaut mieux qu’un long discours ». L’adage napoléonien semble s’appliquer aussi au traitement des données. En la matière, le tableau de bord intelligent (appelé Dashboard) s’est imposé comme l’outil de prédilection de tout décideur marketing averti. Fini les semaines d’attente pour obtenir un simple rapport ! Les Directions Marketing les plus habiles ont recours à ces nouveaux tableaux de bord intelligents et partagés pour suivre et évaluer en temps réel l’efficacité de leurs campagnes et de leurs enquêtes d’études. Datamining, dataviz, rapports infographiques : les nouvelles technologies n’ont pas fini de révolutionner les usages… Quelle est l’utilité des dashboards pour le marketing et les études ?Le marché de la data a profondément évolué. Les informations et les données marketing sont de plus en plus stockées dans des machines qui souffrent de cet effet « boite noire » et demeurent finalement assez ...
Oct 2019
Bêta-test
Crowdsourcing & co-création
Data Intelligence
Etudes
Expérience client
Intelligence collective
KPIs
Machine Learning
NPS
Vous avez dit Expérience Client et NPS ?
Comprendre le client, répondre à ses exigences. Quel défi pour une marque si l’on considère le paradoxe entre le besoin du client d’être satisfait et son aversion pour toute tentative de s’immiscer dans sa vie privée pour mieux combler ses attentes ! Dans un contexte d’offre pléthorique, avec des produits et des services généralement satisfaisants, la véritable clé de la loyauté n’est plus la satisfaction. C’est désormais l’économie de l’expérience… L’économie de l’expérience marque une nouvelle étape de création de valeur. Le livrable est constitué d’émotions et de sentiments. Il s’agit de faire passer au consommateur un moment mémorable. Pour cela les marques utilisent leurs services comme une scène et leurs produits comme des accessoires pour engager le consommateur. Les produits et les services eux-mêmes passent au second plan au profit de l’expérience, que le consommateur trouve normal de payer beaucoup plus ...
Juil 2019
Crowdsourcing & co-création
Data Intelligence
Etudes
Food
Intelligence Artificielle / IA
Machine Learning
La co-création et le Machine Learning pour innover dans la Food : le pari réussi de SEB et de la FoodTech !
La co-création souffle un vent de liberté sur le monde quelque peu figé des études et de la recherche en marketing. Enquêtes, réunions qualitatives, baromètres et consort sont désormais chahutées par ces nouvelles stratégies marketing fruits de la co-création portées par le numérique qui érigent le mot « participation » en étendard. Etude participative online, communauté en ligne, crowdsourcing : tous découlent du concept de la co-création. Mais quelle valeur ajoutée dans les études ? Une stratégie payante pour améliorer la connaissance client : La co-création compte de nombreux avantages pour les marques. D’abord, elle impacte directement les pratiques et les processus d’innovation plus traditionnels. En effet, elle remet en cause les processus créatifs en externalisant la partie génération d’idées par exemple. Les propositions généralement faites en interne proviennent de l’extérieur stimulant ainsi la créativité. Cette ...
Jan 2019
Crowdsourcing & co-création
Data Intelligence
Etudes
Intelligence Artificielle / IA
Intelligence collective
Machine Learning
Co-créer avec les Calédoniens : le pari réussi de l’OPT-NC !
L’OPT-NC (Office des Postes et Télécommunications de Nouvelle-Calédonie) a lancé depuis quelques mois sa plateforme participative pour permettre aux Calédoniens de contribuer à l’amélioration de ses offres, de l’expérience client, et à la création des produits et services de demain. Adopter une démarche d’innovation collective pour créer la valeur de l’office de demain : c’est le pari qu’a fait l’OPT-NC en engageant ses clients à partager leurs idées sur sa plateforme OPT & VOUS. Dès le lancement de celle-ci, la première campagne affiche des résultats sans appel : Les Calédoniens sont prêts à co-créer… Comment ça marche ? La plateforme de crowdsourcing « OPT & VOUS » invite les clients de l’OPT-NC à participer à différentes étapes de la réflexion qui couvrent le cycle de l’innovation : Idéation : pour faire germer de nouvelles idées d’offres ou de services. > Co-création : pour impliquer les clients dans la ...
Juin 2018
Crowdsourcing & co-création
Data Intelligence
Etudes
Intelligence Artificielle / IA
Machine Learning
IA & Marketing : la promesse de la data intelligence ! (Part 1)
Dans le domaine du marketing, la data intelligence peut être sollicitée à tous niveaux, de la gestion des campagnes au suivi de la relation client, en passant par la veille concurrentielle, l’innovation et la gestion de l’e-réputation. Parallèlement, les consommateurs s’informent différemment et adoptent de nouveaux modes de consommation et d’achat, ils deviennent maîtres de leur consommation. Dans ce contexte, l’enjeu pour les marques est de toujours mieux cerner les tendances, les profils, les habitudes de consommation, pour d’une part anticiper les comportements par une connaissance plus fine, et d’autre part améliorer l’engagement client en répondant de manière plus ciblée et donc plus efficace, aux attentes. L’Intelligence Artificielle apparait clairement comme un élément disruptif majeur pour y répondre. Mais d’où vient l’IA ? Le terme « Intelligence Artificielle » a été utilisé pour la première fois en 1956, lors d’une ...
