NORWALK (Connecticut) le 18 septembre 2013 – C’est une chose de détecter les messages d’un client sur Twitter et de déterminer (avec précision) si celui-ci est content ou frustré - mais ensuite que faire avec cette information?

Les outils d’écoute des médias sociaux actuellement sur le marché facilitent la veille et l’analyse de millions de conversations sur Facebook, Twitter, YouTube, LinkedIn, ainsi que dans les blogues et les communautés virtuelles. Toutefois, utiliser cette information pour conclure des ventes ou améliorer la satisfaction de la clientèle demeure un processus manuel qui nécessite beaucoup de temps.

Des chercheurs de Xerox (NYSE:  XRX) travaillent sur une plateforme d’analyse automatisée de données qui montre aux ordinateurs comment déterminer de façon plus précise le sentiment véhiculé par les commentaires (contentement, colère, confusion) pour ensuite acheminer rapidement cette information à la personne ou à l’équipe appropriée. L’automatisation aide les entreprises à réagir plus promptement aux données sur les clients et de façon beaucoup plus pertinente.

« Lorsque les humains doivent intervenir et évaluer le contexte d’un message affiché sur Twitter ou réacheminer un article, cela ralentit le processus et réduit la valeur globale des données provenant des médias sociaux, » affirme Tong Sun, qui dirige le laboratoire d’analyse de données du Centre de recherche Xerox de Webster  dans l’état de  New York. «Nous pilotons une plateforme qui laisse les ordinateurs faire le gros du travail.»

Les progrès réalisés en matière d’automatisation et de précision pourraient aider un agent d’assistance à la clientèle à régler un problème avant qu’une crise ne survienne et permettre à un directeur commercial de tirer pleinement parti d’un événement en temps réel dans le marché. Lors d’un récent projet pilote, des entreprises ont été capables de réagir aux commentaires en quelques heures plutôt qu’en quelques jours ou semaines.

« Des études ont démontré que réagir rapidement à un problème soulevé dans les médias sociaux augmente la satisfaction des clients, » souligne Mme Sun. «Et nous savons qu’il faut cibler les bons clients et les bonnes communautés pour qu’une campagne de marketing soit plus rentable.»

Fonctionnement

De nombreux outils de veille des médias sociaux actuellement sur le marché utilisent une approche simple axée sur des mots clés pour déterminer le sentiment d’un commentaire en ligne. Il est donc difficile de cerner le sarcasme ou la formulation abrégée. Pour comprendre le contexte avec précision, des chercheurs de Xerox possédant de l’expertise en exploration de texte, apprentissage automatique et modélisation prédictive ont créé une plateforme d’analyse qui extrait le sentiment rapidement et avec précision en l’analysant dans le contexte de conversations continues. La plateforme peut ensuite évaluer, prioriser et transmettre le contenu à la meilleure personne ressource (un agent ou une équipe de vente ou de marketing) pour qu’elle puisse régler un problème ou saisir une occasion.

Déjà à l’essai auprès de plusieurs clients, cette technologie est actuellement disponible dans les offres du Service d’assistance à la clientèle Xerox  et elle sera également offerte aux entreprises de vente et marketing de nombreux secteurs, notamment les services financiers, les télécommunications et la vente au détail.