Alors que les médias sociaux sont essentiels pour fournir un marketing et un service client exceptionnels, l’extraction d’informations sur l’industrie et les clients se limite souvent à la réputation de la marque et à l’évaluation du sentiment des utilisateurs. Jusqu’à présent, l’identification de l’intention à partir de données créées par l’homme – telles que les réseaux sociaux, les blogs, les articles de presse et les discussions – nécessitait d’embaucher un groupe de scientifiques des données pour rédiger des requêtes pour vous à temps plein.
Cette approche manuelle de l’analyse n’est ni évolutive ni rentable. À l’ère plus intelligente et plus simple de l’analyse des données des médias sociaux, les marques et les spécialistes du marketing doivent aller au-delà des bases de l’analyse des sentiments positifs, négatifs ou neutres.
Plutôt que de simplement revendre et licencier données sociales, le traitement et l’analyse de celles-ci sont l’élément sur lequel de nombreuses entreprises technologiques se concentrent désormais, selon un récent rapport de 451 Research. Une approche programmatique de l’automatisation est la seule voie viable et économique pour permettre des informations plus approfondies pour davantage d’organisations et d’entreprises.
Avec le nouveau lancement VEDO Intent de DataSift, l’accès à l’apprentissage automatique des données sociales peut être mis à la disposition des masses. Le nouveau produit permet aux personnes non techniques de l’organisation de créer facilement des classificateurs avancés basés sur l’apprentissage automatique pour leur organisation sans avoir besoin d’un doctorat. Les clients de DataSift utilisent la plate-forme pour accéder aux données de plus de 20 réseaux sociaux et fournisseurs d’informations.
Avec l’apprentissage actif, VEDO Intent apprend à mesure que les publications sont classées manuellement en catégories telles que diatribe, rave, intention d’achat ou désabonnement. La plate-forme construit dynamiquement un modèle basé sur l’apprentissage automatique pour d’abord suggérer, puis automatiser entièrement, la classification en temps réel de millions de publications pour faire apparaître des informations qui auraient auparavant été cachées.
« Les données sociales ont évolué », explique Tim Barker, Chief Product Officer chez DataSift. « Tout le monde, des institutions financières aux Nations Unies, s’y réfère et nous avons reconnu que les gens ont besoin d’informations exploitables et nuancées à partir des données sociales pour mieux comprendre l’humeur et l’intention de leur public. »
La nouvelle plate-forme de l’entreprise classera automatiquement les données sociales en fonction de leur signification, aidant les utilisateurs à les transformer en données utiles d’application, de produit ou de service, et permettant aux entreprises de mieux comprendre :
- Quels produits les gens envisagent d’acheter
- Dans quelle mesure vos clients sont-ils satisfaits ou vulnérables au désabonnement ?
- L’efficacité potentielle des programmes de marketing sur les marchés cibles
- Ce qui génère les meilleurs avis
Même en aidant à déterminer si cela vaut la peine d’être un sponsor de la Coupe du Monde de la FIFA. S’appuyant sur plus d’un billion d’éléments de données sociales, d’actualités et de blogs, c’est la puissance de l’apprentissage de la prise de décision automatisée pour les masses.
