A l’instar du customer listening pour lequel le textmining est largement utilisé, comment le datamining est utilisé pour écouter le bruit autour de la marque et renforcer la connaissance client ?

Zoom sur le datamining

Le datamining, littéralement traduit par fouille de données est une composante du big data. En 2017, 15 zettabits représentaient le volume de données stockées dans le monde. Avec le flux de données généré chaque jour, les entreprises en produiront davantage à l’horizon 2020 et ces chiffres augmenteront de manière exponentielle. Au-delà de stocker ces données dans des datawarehouses fiables et sécurisés, le datamining a pour mission de les exploiter. La donnée devient information dès lors qu’elle est positionnée dans un contexte. Comment utiliser les retours clients pour les mettre en valeur et les transformer en connaissance client actionnable ou en savoir ?

L’appel des moteurs de recherche et réseaux sociaux

Le datamining peut s’avérer particulièrement utile pour évaluer les retours des clients. Plus efficace et rapide à collecter que l’organisation d’une table ronde ou un focus group, les nouvelles technologies aident les entreprises à compiler les avis des clients sur leur entreprise et/ou leurs produits. C’est ce qu’on appelle le social media analytics.

A titre personnel et pour exemple, tout internaute a déjà probablement consulté Google dans le cadre de la recherche d’un restaurant. Afin de se faire une première idée sur l’établissement et sa qualité, mais également sur ce qu’on y sert, l’accueil, la rapidité du service ou encore le rapport qualité-prix ; quelques clics suffisent pour aiguiller l’internaute selon ses critères de recherche. Pour ce faire, différents indicateurs permettent de faire converger ces données, également accessibles sur le réseau social Facebook – via une page Commerce local. On y trouve notamment : les likes, commentaires et posts des utilisateurs de la plateforme. Plus intéressants qu’une simple note évaluée grâce à une échelle de une à cinq étoiles, les verbatims relatent une expérience client (heureuse, neutre ou malheureuse) à un instant t. Ces feedbacks clients ont deux fonctions. D’une part ils permettent à la marque de se positionner face à un produit de sa gamme, suite à un lancement produit ou si le produit est mature, dans la perspective de le faire évoluer par exemple. D’autre part ils ont pour vocation d’aider les internautes entre eux, afin qu’ils se fassent une idée du produit en se basant sur différents critères : solidité, texture, esthétisme ou encore saveur…

Dans les deux cas, le datamining rend service aux entreprises et aux consommateurs lors d’une recherche ou dans le cadre de l’activation d’un processus d’achat, évolution ou lancement produit. Les données ainsi collectées représentent une valeur inestimable pour les entreprises, qui s’appuient sur ces dernières pour détecter de nouvelles tendances ou encore asseoir leur notoriété de marque ou produit.