Qui ?
Fabien Poulard, Fondateur Associé de Dictanova (en photo avec son équipe) et Cyrille Chaudoit, directeur social media et innovations marketing de G et A Links.
Quoi ?
Une démonstration en direct de l'intérêt des big data appliquées au marketing prédictif, à l'occasion de la cérémonie Miss France 2013. Pour la seconde année, les équipes de Dictanova ont réussi à prédire la gagnante à l'avance, à partir des tweets des spectateurs. Les conversations autour des spots de pub et des annonceurs seront décryptées vendredi prochain à l'occasion d'un petit déjeuner, à la manière de Blufinlabs.
Comment ?
- Quels ont été les temps forts de l'émission sur les réseaux sociaux cette année ?
Fabien Poulard : La soirée en elle-même a été un grand temps fort sur Twitter validant une fois de plus la pertinence de la plate-forme pour le commentaire d'évènements en temps réel et affirmant le besoin des téléspectateurs de vivre leur programmes de manière "sociale". Au total plus de 400.000 tweets ont été échangés autour de l'émission alors que l'année dernière nous n'en avions collecté que 60.000. Ces données révèlent également la bonne pénétration du réseau Twitter en France cette année.
Nous avons pu capturer deux grands temps forts concernant les Miss lors de l'émission : l'annonce des premières éliminations et de la gagnante : Miss Bourgogne. Un autre temps fort de l'émission fut l'apparition de Jamel et de Gad Elmaleh qui ont su totalement détourner les sujets de discussion reléguant les Miss à des rôles de figurantes.
Il est également intéressant de noter une sorte d'essoufflement de l'audience à partir de 23h45 environ. Certains tweets critiquent notamment le fait que l'émission s'éternise. Seule l'annonce de la nouvelle Miss France permettra de repasser au-dessus du taux moyen de tweets par minute.
-Vous avez réussi à prédire la gagnante à l'avance : comment avez-vous fait ?
Fabien Poulard : Nous avons cherché à définir, sur la base de notre expérience de l'année passée, ce qui plaisait aux gens concernant les différentes Miss et qui avait un impact sur l'issue de l'élection. Et visiblement ça fonctionne assez bien. Celle-ci s'est dessinée dès 23h mais nous n'avons officiellement fait une prédiction qu'à minuit : nous avons proposé un classement des cinq premières qui s'est avéré correct à l'inversion de Miss Martinique et Miss Nord-Pas-de-Calais près. Notre prédiction a reposé sur l'analyse du contenu même des discussions plutôt que sur des données quantitatives brutes. Ainsi, nous nous sommes concentrés en particulier sur les tweets qui parlaient des Miss, en ignorant ceux qui faisaient référence à l'émission, au jury ou tout autre chose. Chaque tweet a été analysé à l'aide de nos algorithmes afin d'alimenter un modèle par Miss mêlant des éléments concernant sa notoriété, son sex appeal, sa personnalité, sa féminité ainsi que le nombre d'encouragement ou de moqueries à son égard. Ces différents éléments ont ensuite été consolidés selon une formule entraînée sur l'élection de l'année dernière pour donner un score par Miss... qui nous a permis de calculer un classement.
- En quoi la technologie utilisée était-elle innovante, par rapport à d'autres solutions de monitoring de conversations ?
Cyrille Chaudoit : De nombreux outils de Social Media Monitoring mesurent les mentions de marque et proposent une approche simplifiée de "sentiment analysis". Mais une tonalité "positive" ou "négative" n'apprend finalement pas grand chose au lecteur sur les motivations profondes d'un consommateur qui prend la parole. Avec Dictanova, on va bien plus loin dans la compréhension de l’opinion publique. Le quanti n’est pas une fin en soi mais une étape préalable et incontournable pour analyser le fond du discours internaute et en tirer des conclusions directement interprétables. L’innovation réside dans leurs algorithmes d’analyse sémantique, scientifiquement conçus par ces jeunes docteurs en Traitement Automatique du Langage Naturel. Là où il fallait quelques heures à plusieurs chargés d’études chevronnés, il ne faut que quelques secondes de calcul à Dictanova pour comprendre avec finesse des conversations.
- Quels enseignements une marque peut-elle tirer d'une telle étude ?
Cyrille Chaudoit : Une marque peut écouter en temps réel ce que son marché dit d'elle, de ses produits, voire de sa concurrence, pour ensuite détecter très simplement les instants décisifs à partir desquels l’opinion de ses consommateurs bascule, comprendre pourquoi, et mieux cibler ses actions correctives. A plus long terme, en analysant en masse et sur la durée les opinions émises spontanément, la même marque sera en mesure de modéliser avec précision le comportement de ses clients. C’est un tournant dans la compréhension du processus décisionnel du consommateur.
- Pensez-vous vraiment que l’on puisse tendre vers une forme de marketing prédictif ?
Cyrille Chaudoit : Le marketing prédictif est loin d’être encore une réalité même si le sujet fait beaucoup parler ces temps-ci. Pour l’exemple, il ne faut pas oublier que lors de l’élection de Miss France, de nombreux paramètres auraient pu nous donner tort sur le pronostic. Au premier rang desquels, le vote du jury... A l'avenir, une émission de TV pourrait s’en inspirer pour revoir le rythme de son conducteur et un annonceur pour mieux choisir ses écrans pub. Un comportement donné, identifié en ligne et s’étant traduit par une action concrète (like sur Facebook, visite du site, lead, achat...) pourrait être favorisé par la marque pour le reproduire plus souvent. Mais il restera toujours une place pour le libre arbitre !
