Big Data

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Big Data
Big data et Marketing: alliance parfaite?
Swiss Marketing Vaud
Silvia Quarteroni, Experte NLP
Lausanne, 10 mars 2015
AGENDA
Big data et Marketing: alliance parfaite?
1. Le “Big data” en deux mots
2. Big data et traitement du langage naturel (NLP)
3. Quelques exemples concrets
I. Analyse des réseaux sociaux
II. Veille des news
4. Conclusions
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LE “BIG DATA” EN DEUX MOTS
…Ou plutôt en quatre “V”
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BIG DATA ET TRAITEMENT DU LANGAGE NATUREL (NLP)
Le cinquième “V”: Value
■ Le “Big Data” nous offre l’opportunité de travailler avec des grands volumes de
données non structurées, où le contenu est en langage naturel
 Pages web, réseaux sociaux, blogs, …
■ Grâce au traitement automatique du langage naturel (NLP - natural
language processing), nous pouvons appliquer des méthodes statistiques
pour:
1. Analyser les contenus
2. En extraire des informations
3. Faire des prédictions
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BIG DATA ET TRAITEMENT DU LANGAGE NATUREL (NLP)
Le cinquième “V”: Value
■ L’analyse du langage naturel ouvre de nouvelles perspectives marketing:
 Le cinquième “V” du Big Data est sa valeur commerciale (Value)!
■ Exemples de questions que nous pouvons adresser:
 Quels sont les produits/sociétés suisses les plus discutés sur Twitter?
 Quel rapport entre le lieu des bloggers et leur opinion sur un
produit/société?
 Dans quelles régions faut-il intensifier
une campagne marketing?
 Quelle est la catégorie d’age la plus
prometteuse pour la publicité?
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QUELQUES EXEMPLES CONCRETS
NLP et réseaux sociaux
■ Sentiment analysis: identifier la polarité (positive/negative/neutre) des textes
 Utile pour Twitter, vente en ligne, commentaires des consommateurs, news
■ Prediction automatique du sexe et de l’age des utilisateurs via les tweets
 Utile pour dériver des infos démographiques et les croiser avec les CRM
■ Identification du type de message/acte de dialogue (affirmation, commentaire,
question, suggestion, …)
 Utile pour détecter les “publicités”/“recommandations”, cibler les
commentaires (p.ex. pour analyser les opinions), etc.
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QUELQUES EXEMPLES CONCRETS
Prediction automatique de sexe et age sur Twitter
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QUELQUES EXEMPLES CONCRETS
Age et sentiment des tweets sur Bastian Baker
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QUELQUES EXEMPLES CONCRETS
Profilage des utilisateurs sur Twitter: “Bastian Baker”
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QUELQUES EXEMPLES CONCRETS
Entités mentionnées dans les tweets contenant “swissleaks”
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QUELQUES EXEMPLES CONCRETS
Le rapport mensuel Secutix
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QUELQUES EXEMPLES CONCRETS
Vaut-il mieux écrire des tweets ou les retweeter?
■ Engagement des utilisateurs vs type d’activité (tweet, réponse, retweet)
Type of activity
01/01/14 – 01/07/14
3500
3000
2500
2000
2593
1500
248
408
1774
1000
500
1001
29
321
32
249
Case 2
Case 3
0
Case 1
original tweets
replies
retweets
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QUELQUES EXEMPLES CONCRETS
Veille sur les news
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QUELQUES EXEMPLES CONCRETS
Veille sur les news
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CONCLUSIONS
■ Les technologies autour du “Big Data” offrent des nouvelles
opportunités et challenges au marketing
 Volume, variété, etc. nous invitent à penser différemment
■ Grâce à l’analyse du contenu (natural language processing), il est
possible d’interroger les données non structurées
 Buts: analyser le présent et prévoir les comportements futurs
 Exemples: analyse des réseaux sociaux (opinions, entités,
profilage des utilisateurs), analyse de news
■ Et prochainement?
 Analyse d’image pour mieux connaitre les utilisateurs (photos)
 Systèmes intéractifs et analyse de l’audio (call centers)
 Extension de l’NLP à plusieurs langues
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Comment commencer?
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■ Une infrastructure technique
■ Des spécialistes pour accompagner votre expertise métier
■ Une démarche agile et adaptée à votre contexte
Débuter de suite et simplement:
■ 1ère étape: On vient faire le point avec vous sur les possibilités et les voies à
explorer.
■ 2ème étape: on implémente ensemble le(s) 1er POV (Proof Of Value)
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QUESTIONS
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Thank you.
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