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L intelligence artificielle au service des études de marché

Voici ce que l'intelligence artificielle peut apporter aux experts en études de marché – en entreprise ou indépendants. De quoi rester optimiste...

Lorsque l’intelligence artificielle (IA) a commencé à être représentée au cinéma, les réalisateurs attiraient souvent l’attention sur ses différentes conséquences négatives éventuelles : voitures autonomes qui nous prennent au piège (Minority Report), assistants virtuels qui se retournent contre nous (2001, l’Odyssée de l’espace), robots qui nous réduisent en esclavage ou encore excès de personnalisation qui débouche sur la naissance de sentiments amoureux pour des algorithmes (Her).

Cependant, si Hollywood s’est montré essentiellement inquiet à propos de l’IA, ce n’est pas le cas des analystes qui réalisent des études de marché. En interrogeant 250 d’entre eux au début de l’année 2018, nous avons enregistré les résultats suivants :

  • 93 % voient dans l’IA une opportunité pour leur secteur.
  • 80 % estiment que l’IA aura des effets positifs sur le marché.

En outre, globalement, c’est souvent le département recherche d’une entreprise qui est le plus grand partisan de l’IA. En témoigne Google qui a rebaptisé son centre de recherche Google AI.

De même, le Président Emmanuel Macron ne semble pas particulièrement inquiet par l’IA, bien au contraire. En mars 2018, dans une interview donnée à Wired, celui-ci déclarait au contraire : « Je veux que la France soit le pays où l’on mettra en place cette nouvelle vision de l’intelligence artificielle sur une base interdisciplinaire. »

En engageant 1,5 milliard d’euros et en lançant le nouveau hashtag #AIforhumanity, Emmanuel Macron a inscrit la France au cœur du débat sur l’intelligence artificielle.

Voyons donc pourquoi les experts en études de marché – en entreprise ou indépendants – ont raison de se montrer optimistes face à la révolution de l’IA. Voici ce que celle-ci peut leur apporter dès à présent et à l’avenir…

Analyser les réponses en langage naturel sur les différents canaux

Pour beaucoup, il est compliqué de suivre le rythme de tous les e-mails, et presqu’impossible de traiter manuellement des centaines de milliers de réponses à des enquêtes en langage naturel, des commentaires sur les réseaux sociaux et d’historiques de centre d’appels.

L’IA permet d’explorer ces millions de mots et d’en tirer des enseignements sur les avis, sentiments et attentes des clients, grâce à de puissantes analyses textuelles. Le traitement du langage naturel et l’analyse de sentiments, appliqués automatiquement à des dizaines de milliers de commentaires, permettent de dégager clairement des tendances et de déterminer l’opinion prédominante, le tout en temps réel. Il devient ainsi plus facile de traiter et d’exploiter efficacement la formidable quantité de données collectées.

Poser des questions complémentaires

Il est possible de créer des algorithmes afin de poser des questions complémentaires aux participants à une enquête auxquelles on n’aurait peut-être jamais songé, en fonction de ce que l’algorithme a appris des personnes interrogées précédemment. Cela permet essentiellement d’approfondir les réponses des clients, sans avoir à prévoir toutes celles qui sont possibles ni à définir soi-même des cheminements complexes. Le processus de collecte de données prend alors la forme d’une conversation, ce qui se révèle bien plus efficace pour recueillir des informations auprès des participants.

Trouver plus rapidement des participants (en faisant en sorte que ce soit les bons)

Il ne sera pas nécessaire d’attendre d’avoir collecté les données pour tirer parti de l’IA. En effet, les analystes voient l’utilité d’y recourir bien en amont. Par exemple, elle peut servir à analyser un panel plus vaste de participants, en éliminant ceux qui ne correspondent pas aux critères afin d’établir une présélection optimisée des candidats potentiels.

Exploiter les données déjà collectées antérieurement

Xavier Oliel, DG France de Qualtrics

Xavier Oliel, DG France de Qualtrics

Dans leur hâte à utiliser l’IA pour optimiser les enquêtes et la collecte des données, nombreux sont ceux qui négligent la masse considérable de données préexistantes, que ce soit dans les archives de l’entreprise ou dans le domaine public. En effet, l’IA aide à dégager la valeur de ces données opérationnelles (« O-Data ») que certains professionnels pourraient avoir écartées comme étant de l’histoire ancienne mais qu’il est possible de combiner à ses propres données d’expérience (« X-Data ») afin d’en tirer de précieux enseignements.

Gagner du temps dans la rédaction des rapports d’étude

Alors que les auteurs d’études de marché consacrent la majeure partie de leur temps à rédiger des rapports, l’IA peut également leur être utile dans ce domaine. Si l’on considère les résultats d’une enquête comme autant de données, cette approche est très pertinente. Un algorithme peut tout simplement apprendre à faire certaines suppositions et à établir des jugements à propos de ces données, puis générer un rapport. Il peut ainsi permettre de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée telles que l’établissement d’hypothèses, la validation des résultats produits par l’IA et leur communication aux partenaires ou aux clients.

Elimination du biais dans la collecte et l’évaluation des données

En tant qu’expert des études de marché, on sait que le préjugé constitue l’un des principaux risques pour l’intégrité des données, qu’il soit dû à l’orientation d’une première question ou à la mémoire sélective de certains participants à l’enquête. L’IA améliore la qualité des données en éliminant tout préjugé humain inconscient et en considérant tous les éléments sur un pied d’égalité comme de simples données. C’est là un parfait exemple de la façon dont l’IA aide les analystes à travailler plus intelligemment.

Se concentrer sur les aspects les plus gratifiants du travail (plutôt que sur les tâches administratives)

L’automatisation n’est pas une nouveauté : il suffit de regarder son ordinateur pour s’en convaincre. Cependant, celle-ci nous affranchit uniquement des tâches répétitives, qu’un ordinateur peut exécuter chaque fois de la même façon. Avec les technologies de l’IA et du Machine Learning, il devient possible de déléguer des tâches plus complexes qui n’en sont pas moins fastidieuses pour la majorité des analystes, par exemple l’adaptation locale des enquêtes pour différents pays ou bien le nettoyage des données.

Endiguer l’érosion ou le désengagement de la communauté

Pour une équipe interne d’analystes, des communautés ou des panels en ligne facilitent un dialogue constant avec les clients, faisant en sorte d’inscrire ces derniers au cœur de l’entreprise. L’IA peut aider à entretenir l’engagement, à réduire l’érosion et à améliorer la qualité des résultats. Dans ce but, elle s’appuie sur la modélisation prédictive, analysant des éléments tels que les connexions et la durée de visite afin d’identifier les membres risquant de faire défection. Il appartient ensuite à l’expert de les motiver à rester.

Réaliser une vaste recherche secondaire

Les entreprises, petites ou grandes, pratiquent la recherche secondaire (ou documentaire) lorsqu’elles s’intéressent à de nouveaux marchés, élaborent leur stratégie de tarification ou passent en revue leurs fournisseurs. Or celle-ci prend du temps et cède de ce fait souvent le pas à la recherche primaire. L’IA peut analyser des mines de documents en l’espace de quelques secondes et révéler des tendances et des thèmes parmi les données. En outre, en raison de la généralisation du numérique, de plus de plus de journaux, de revues et de rapports sont disponibles en ligne, par conséquent l’IA a du pain sur la planche.

Améliorer continuellement les enquêtes

Si l’on n’a pas besoin d’aide pour la rédaction des questions ni de conseils pour la conception des enquêtes, l’IA peut néanmoins intervenir pour assurer le contrôle final de qualité de ces dernières avant leur lancement et apporter une aide constante pendant la collecte des réponses. Grâce à l’IA, il est possible de découvrir les questions qui doivent être affinées ou souffrent d’un préjugé ou encore mettre à profit le Machine Learning (apprentissage automatique) afin d’optimiser les enquêtes en fonction des personnes ayant répondu précédemment.

En définitive l’intelligence artificielle se positionne comme la meilleure amie des marketeurs. En plus de leur faire gagner du temps, elle permet d’analyser des éléments difficilement perceptibles par l’humain seul, et ajoute de la valeur à l’analyse des résultats. Elle permet ainsi aux marketeurs de se concentrer sur la partie la plus humaine du travail : le contact avec les clients et prospects, et la prise de décision stratégique, en fonction des résultats obtenus grâce à l’aide des algorithmes IA.

Auteur : Xavier Oliel, DG France de Qualtrics

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(c) Ill. DepositPhotos

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