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Kantar repense le rôle de l'humain et de la machine pour renforcer la création d'insights
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Alors qu’elle commence à bien intégrer les process de certaines verticales comme le retail ou les transports, l’intelligence artificielle, l’intelligence artificielle commence seulement à irriguer les métiers du market research. Un enjeu crucial à une époque où nous sommes confrontés à des volumes de données toujours plus conséquents à traiter et à analyser, notamment dans le cadre des datasets sociaux. Roman Ptaszynski, Manager Social & Search Projects et Olivier Auroy, Managing Director, ont partagé avec les participants du HUBDAY Future of Social Marketing & Business, comment Kantar implémente et utilise ces technologies qui vont révolutionner les métiers de l’intelligence marketing, grâce à des cas détaillés.
- La donnée sociale est une donnée authentique et extrêmement riche mais elle pose beaucoup de défis : elles sont en silos, non structurées, et non contextualisées. Et elles cassent le paradigme classique du market researcher, qui d’habitude est celui qui pose les questions : “Là, on ne pose plus de questions, il y a juste de la donnée extrêmement riche qui arrive.”
- Pour donner de la valeur aux données sociales, il faut répondre à plusieurs problématiques : le volume, pour réussir à “essorer ces données”, le temps pour “aller plus vite dans la capacité à interagir avec les données”, et l’intégration de plusieurs sources, entre sources sociales elles-mêmes, et autres sources, search ou quanti par exemple. L’enjeu ? “Monter en pertinence et en capacité de création de valeur.”
- Pour y répondre, Kantar a mis en place STAN, une boîte à outils IA, qui utilise notamment le machine-learning et les statistiques appliquées. Le but est d’aller de l’insight à la valeur, comme “un tapis roulant qui irait du point A, la donnée brute, au point B, l’insight”.
- STAN a pour mission d’unifier, enrichir, structurer et projeter les données sociales dans un univers à la logique 360 et centralisée. Roman Ptaszynski termine sa démonstration avec un cas client au Royaume-Uni, et un dataset de 2,4 millions de données à traiter.
- Pour Kantar, un tryptique data / humain / technique doit s’établir autour de l’objectif client. Et dans celui-ci, la technique ne remplace pas l’humain, mais elle l’augmente.
- Olivier Auroy, Managing Director, a ensuite évoqué les apports du social imaging : au moment où 67% des Gen Z se connectent dès le matin via leur smartphone et où le look, like, click, buy s’impose, l’analyse des images sociales prend pour les marques désormais tout son sens.
- Plusieurs cas sont analysés par Olivier Auroy, notamment Barbie, Lush ou Ikea. Kantar a ainsi étudié pendant une semaine les remontées d’images associées au hashtag Ikea, puis a trié par clusters. Surprise : un cluster énorme a émergé autour des activités de restauration du distributeur de meubles.
- Funfact ! Kantar doit éliminer environ 2% de chats dans toutes les remontées d’images User Generated Content, quelque soit le sujet étudié !
Rédactrice : Carolina Tomaz
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