Point de vue: Twitter, nouvel acteur incontournable de la relation client ! Mythe ou réalité ?

Point de vue: Twitter, nouvel acteur incontournable de la relation client ! Mythe ou réalité ?

Point de vue, Stéphane, Superviseur : Twitter, nouvel acteur incontournable de la relation client ! Mythe ou réalité ?

 

Facebook pour la relation de vie privée, Twitter pour celle avec les marques

Les réseaux sociaux font désormais partie intégrante de notre quotidien. Ils ont modifié les règles d’échanges au sein du cadre familial mais également au-delà…

Dans ce monde toujours plus connecté, les besoins de proximité et d’instantanéité sont omniprésents, c’est pourquoi les marques ont dû s’adapter à ce nouveau contexte ; la relation client passe désormais aussi par les réseaux sociaux, depuis l’accompagnement de la réflexion d’achat jusqu’au service après ventes.

Sur l’ensemble des « canaux » propres aux réseaux sociaux, Twitter est sans nul doute l’un des plus adapté à cette nouvelle donne en matière de gestion de la relation client. On y retrouve l’instantanéité et « l’authenticité » (1) via la TimeLine mais également la possibilité d’avoir des échanges privés. Cette instantanéité est apportée par la longueur limitée des messages (280 caractères max sur la TimeLine(2)), la possibilité d’intégrer des images, des émoticônes ou encore des liens ; Twitter permet de retrouver le mode « SMS/Chat ».

Pour les marques, l’exploitation du contenu des échanges (encore appelés tweets) ouvre des possibilités de gestion de la relation à leurs clients en temps réel :

- Un client qui a une question, qui est mécontent, qui vient exposer ses griefs sur cet espace public peut être géré directement, par une réponse publique ou encore au travers des messages privés
-L’analyse des commentaires/réponses suite à une publication ou bien une communication permet d’avoir une vision instantanée du « ressenti » client et, si nécessaire, d’ajuster rapidement une stratégie de communication

Une exploitation de premier niveau facilitée par la DataScience et l’OpenSource

De nombreux acteurs proposent des solutions payantes packagées permettant d’exploiter et de suivre son fil d’actualités ; Cependant il est assez simple de créer, à l’aide de logiciels open source, des outils « home made » d’analyse.

                        Les données

Twitter met à disposition ses données au travers d’APIs : Standard (free), Premium (€€) et Entreprise (€€€) (3). L’API « standard » permet déjà de faire des analyses de premier niveau pertinentes qui peuvent améliorer la gestion de la relation client.

Des outils open source type R (ou encore Python) proposent des packages (TwitteR par exemple) qui permettent de requêter les API Twitter. On peut ainsi récupérer le contenu des tweets ainsi que les informations associées selon plusieurs critères (4), et les intégrer dans un format facilement exploitable.

L’API standard ne conserve qu’un historique de 8 à 10 jours, ce qui implique un travail en amont d’identification des besoins et de stockage de l’information pour réaliser des analyses avec un minimum de profondeur d’historique. On ne pourra pas ainsi pas immédiatement réaliser une analyse de tweet sur les 6 derniers mois ;)

                        Le data-management

Le traitement des tweets, s’il s’inspire fortement des techniques classiques de textmining, présente tout de même quelques points d’attention. En effet, la similitude entre Tweet et SMS, la présence de contenu non textuel mais porteur d’information émotionnelle (émoticône notamment) impliquent des traitements spécifiques en terme de data-management afin d’isoler les différentes composantes, nettoyer et rendre le texte exploitable.

Les principales étapes sont :

  1. Identification des émoticônes et transcodification en sentiments
  2. Identification via les caractères spéciaux des auteurs/références (@) et des thématiques (#)
  3. Elimination de la ponctuation, des liens et des images
  4. Suppression des stopwords (mots sans valeur ajoutées du type : le, la , et …)
  5. Lemmatisation, c’est-à-dire regroupement des mots de mêmes radicaux ensemble (exemple : nettoyage, nettoyant, nettoyé seront associés à nettoyer)

Ce séquencement permet d’obtenir un contenu épuré et standardisé, propice à la réalisation des traitements analytiques.

Les outils open sources offrent également des solutions via des packages permettant ce nettoyage ainsi que la lemmatisation. Ainsi avec R, grâce aux expressions régulières et à la library tm, on réalisera facilement les étapes de data-management de base (1 à 4). Pour la partie lemmatisation, il faudra passer par un outil tiers comme TreeTagger qui s’interface avec R via la library KorPus(5).

                        Les analyses

Une fois les données data-managées, nettoyées, structurées, on se retrouve dans un cadre classique d’analyse de corpus qui vise à mettre en évidence les principales thématiques que l’on retrouve dans les messages et à les associer à des notions de sentiments/polarités.

Ces analyses peuvent aller de simples comptages permettant la réalisation de nuages de mots basiques jusqu’à du clustering (supervisée ou non) permettant de classifier les tweets en groupes homogènes pour en faire du traitement différencié. A titre d’illustration, on peut ainsi appliquer aux matrices de termes, associant nombre d’occurrences d’un mot dans chaque document, la métrique tf-idf(7) avant de réaliser une analyse factorielle permettant de calculer de nouvelles coordonnées et de construire des nuages de mots dits « intelligents » (le positionnement des mots sur le plan dépend de leur « proximité » dans les documents et permet de faire ressortir les messages clés contenus dans les tweets). Encore une fois, des outils type R permettent de réaliser ces analyses à l’aide de packages adaptés.

De nouvelles possibilités de gestion de la relation client en temps réel

L’exploitation de ces données ouvre donc des possibilités de gestion de la relation client en temps réel :

- Sur les sujets d’insatisfaction clients : l’analyse de tweets permet d’identifier rapidement la teneur de la problématique et d’orienter le client mécontent vers le dispositif le plus adapté voire d’utiliser un chat bot pour répondre
- Sur les sujets de notoriété, de positionnement de marque, de ressenti clients : l’analyse globale des tweets permet de mesure la réaction de la communauté à une communication, à la sortie d’une nouvelle offre et d’adapter la stratégie de communication, en temps réel, aux réactions de la twittosphère

En conclusion, même si l’analyse du ressenti client sur le digital au travers des réseaux sociaux ne remplace pas encore les enquêtes de satisfactions « classiques », les marques les exploitent de plus en plus couramment aussi bien pour leur stratégie de relation client que pour le pilotage de la satisfaction et de l’image. A noter que chez certains acteurs du domaine bancaire et de l’énergie, ces indicateurs sont d’ores et déjà des révélateurs de la satisfaction suivis au quotidien par les décideurs.

Tweeter est donc devenu, pour les marques, un acteur incontournable de la relation à ses clients.

 

(1) Contrairement à Facebook, on ne peut supprimer une réponse postée en public

(2) 280 caractères depuis le 07/11/2017

(3) https://developer.twitter.com/en/pricing

(4) Mots clés, Hashtag, période de poste, popularité, twittos, …

(5) https://cran.r-project.org/web/packages/koRpus/vignettes/koRpus_vignette.pdf

(6) Rapport entre le nombre d’occurrence d’un terme dans un document et le nombre d’occurrence dans le corpus complet

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A PROPOS DE GROUPE ESTIA

Le Groupe Estia est un cabinet de conseil spécialisé dans la transformation des données en actifs.

Créé en 2010, il rassemble aujourd’hui 100 consultants experts de la donnée et de son exploitation à forte valeur ajoutée (data scientists, statisticiens, experts du décisionnel et experts fonctionnels) et génère 10m€ de CA.

Le Groupe Estia intervient auprès des directions métiers de plus de 30 clients grands comptes, dans tous les secteurs d’activités : Banques, Assurances, Distribution, Energie, Transports, Médias, Services,… Son objectif : faire des données un accélérateur business pour nos clients. Son intervention couvre l’intégralité du cycle de transformation et de valorisation de la data.

Notre gamme de services se décline en 6 offres : Pilotage des activités, Connaissance clients, Communication omnicanal, Modélisation à visée prédictive, Transformation vers une organisation data centrics, Gestion de projets data & nos expertises couvrent l’ensemble des problématiques data : CRM analytique, gestion de campagnes, datamining & webmining, business intelligence, conception d’outils, d’applications analytiques, d’algorithmes & de modèles,…

En 2017 la société accélère son développement en s’appuyant sur un nouvel actionnaire de référence, le groupe Consort NT intégrateur et opérateur de solutions et d’infrastructures (2 000 collaborateurs, 140m€ de CA, 6 pays). Le Groupe Consort NT et Groupe Estia proposent dorénavant une offre unique couplant technologies, infrastructures et capacités algorithmiques au service de la performance de leurs clients.

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