• Ecrit par Sully Capron
• Tagged as Santé

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La révolution numérique, marquée par l'omniprésence de la technologie et des médias sociaux, a engendré une transformation profonde du paysage marketing. Elle a apporté de nouvelles opportunités, mais aussi de nouveaux défis. L'une des évolutions les plus notables est la profusion de données générées par les consommateurs eux-mêmes. Cette masse de données non structurées se compose de récits d'expériences, de problèmes à résoudre, d'échanges de conseils, d'avis sur des marques ou des produits, et bien d'autres formes de contenu textuel, visuel ou sous forme de vidéos.

Les marketeurs, tout comme les chercheurs en marketing, sont fascinés par ces données en raison de leur volume considérable et de leur authenticité. Cependant, elles présentent un défi de taille : leur fragmentation et leur nature non structurée. Comment, alors, exploiter cette matière première riche en potentiel pour en extraire des insights pertinents ? Comment transformer ces données brutes en informations qui éclairent les décisions stratégiques en marketing et en affaires ?

C'est précisément le sujet que nous abordons dans cet article. Nous vous proposons de découvrir une approche innovante pour générer des insights à partir de ces données non structurées. Cette méthode se distingue par son agilité, sa rapidité et son coût relativement faible, la rendant ainsi accessible pour répondre à des problématiques marketing spécifiques. Elle peut également servir de complément aux dispositifs plus complexes de veille sur les médias sociaux. Vous apprendrez comment tirer parti de cette abondance de données pour prendre des décisions éclairées en marketing et ainsi rester compétitif dans un monde en constante évolution.

DE LA DONNEE A L'INSIGHT : LE PROCESSUS FONDAMENTAL DE TRANSFORMATION.

Avant de plonger dans l'analyse des données textuelles, il est essentiel de définir le cadre de la problématique. C'est un peu comme tenter de résoudre un immense puzzle sans avoir la photo de référence. Pour réussir cette mission en apparence impossible, il faut cadrer la problématique en se posant des questions essentielles : Quels sont les enjeux de la marque ? Quel problème commercial doit être résolu ?

Le choix des données à utiliser.

La génération d'insights à partir de données textuelles brutes repose sur la collecte de verbatims issus des consommateurs. Cette matière première peut être obtenue à partir d'une variété de sources. Parmi les méthodes couramment utilisées figurent la recherche sur le web informel, la netnographie, et l'exploration de données issues du service client de l'entreprise. De plus, les extraits provenant d'études qualitatives antérieures peuvent s'avérer précieux, car ils permettent aux consommateurs de s'exprimer en profondeur sur des sujets qui vont au-delà de la problématique de l'étude initiale.

L'élément essentiel dans la gestion de ces données est de rester fidèle aux paroles des consommateurs, c'est-à-dire de transcrire leurs commentaires avec une précision absolue. Cela implique de préserver chaque mot tel qu'il a été exprimé par les consommateurs. Si le travail s'effectue à l'échelle internationale et que plusieurs langues sont impliquées, il est impératif de garantir une traduction aussi précise que possible.

Il est crucial de noter qu'à cette étape, aucune sélection drastique n'est réalisée. Cela signifie qu'il n'y a pas de tri minutieux des verbatims, car il est impossible de prédire quels commentaires se révéleront significatifs pour la génération d'insights. La véritable richesse réside dans la diversité des sources et des profils des consommateurs, bien plus que dans la quantité brute de données collectées. Cette approche favorise une vue d'ensemble qui peut donner naissance à des insights riches et pertinents.

La génération d'insights.

La génération d'insights à partir de données brutes constitue un processus organique et créatif. Cette méthode se distingue par l'absence d'une évaluation préalable des données, ce qui permet de libérer le potentiel de ces informations non structurées. L'ensemble du processus commence par le regroupement des données en fonction de leurs similitudes. Cette étape révèle des points de vue communs parmi les consommateurs, permettant ainsi de détecter des tendances, des préoccupations partagées ou des motifs récurrents.

Ces éléments, une fois identifiés, sont ensuite soigneusement organisés pour créer une vision d'ensemble cohérente et significative. Imaginez cette phase comme un puzzle où les pièces commencent à s'assembler pour former un motif distinct. Les données sont triées, classées et agencées de manière à créer une représentation significative et compréhensible de la réalité étudiée. Cette vision prend alors la forme d'insights, révélant les facettes essentielles de la problématique ou du sujet en cours d'analyse.

Ce qui rend cette méthode particulièrement intrigante, c'est qu'elle autorise la génération d'insights sans qu'une évaluation préalable ou une hiérarchisation des données soit nécessaire. Cette approche spontanée est fructueuse, car elle permet d'éviter les biais et les a priori qui peuvent résulter d'une sélection préliminaire des données. Au lieu de suivre un chemin rigide dicté par des hypothèses préconçues, les marketeurs ont l'opportunité de laisser libre cours à leur intuition, leur créativité et leur empathie envers les consommateurs. Ces qualités, de plus en plus essentielles dans le domaine du marketing, sont mises à contribution pour éclairer la réflexion stratégique et apporter une nouvelle perspective à la résolution de problèmes.

Ainsi, la génération d'insights à partir de données brutes transcende les méthodes conventionnelles en offrant une approche plus souple et créative. Cette méthodologie encourage une exploration plus profonde et une compréhension plus nuancée des besoins et des comportements des consommateurs. Elle renouvelle la vision du marketeur, en lui permettant d'aborder la prise de décision stratégique de manière plus authentique et innovante.

DES INSIGHTS EN PHASE AVEC LA REALITE DES CONSOMMATEURS.

Un défi majeur inhérent à la méthode de génération d'insights à partir de données non structurées réside dans le caractère empirique des données initiales. Contrairement aux études conventionnelles, où l'on établit des protocoles stricts et où l'on cible des échantillons spécifiques, cette approche embrasse une diversité de données qui peut sembler aléatoire à première vue. Chaque verbatim des consommateurs est un morceau du puzzle, et il peut sembler que les données utilisées sont extrêmement variées, voire parfois contradictoires. Il peut être difficile pour un marketeur habitué à la rigueur méthodologique des études traditionnelles de se familiariser avec cette approche empirique.

Cependant, il est essentiel de comprendre que la nature empirique des données est une caractéristique intrinsèque de cette méthode et qu'elle n'est pas un inconvénient, mais plutôt un atout. L'objectif central de cette approche n'est pas de rechercher des réponses définitives ou de valider des hypothèses prédéfinies, mais plutôt de créer une représentation cohérente d'une réalité complexe et en constante évolution. Chaque insight généré à partir de données textuelles non structurées est considéré comme "vrai" dans la mesure où il est issu d'un processus rigoureux de compilation, de tri, de classement et d'organisation des données. Cependant, il convient de souligner que chaque insight ne parlera qu'à un segment particulier de la cible.

Pour les marketeurs, la tâche consiste à évaluer le potentiel de chaque insight et à déterminer à quel segment de la cible il correspond le mieux. Il s'agit d'une étape essentielle pour orienter les décisions marketing et maximiser l'impact des insights. Ainsi, il est recommandé de tester les insights à l'aide d'une méthodologie quantitative. Cela permet de mesurer et de qualifier le pourcentage d'adhésion de la cible à chaque insight, offrant ainsi une perspective claire sur lesquels ont le plus grand potentiel commercial.

Cette méthodologie quantitative fournit des informations précieuses sur les insights qui sont les plus pertinents pour la prise de décision marketing. Elle aide à identifier les insights susceptibles d'influencer positivement la cible et d'orienter les actions de l'entreprise. En fin de compte, cette étape de test permet de prioriser les insights et de déterminer ceux qui méritent d'être pleinement exploités dans les stratégies marketing et commerciales. Ainsi, bien que le caractère empirique des données puisse sembler complexe, il représente une opportunité unique d'exploration et de découverte pour les marketeurs, ouvrant la voie à des idées novatrices et à des approches marketing plus ciblées.

UNE APPROCHE ADAPTEE AUX ENJEUX MARKETING ACTUELS.

L'identification d'insights à partir du web informel s'avère particulièrement pertinente dans le cadre de démarches exploratoires, où l'objectif est de sonder les consommateurs sans préjuger des réponses possibles. Cette méthode rompt avec la distinction traditionnelle entre les fonctions d'analyse et de réflexion stratégique, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives pour les équipes marketing.

Contrairement aux études traditionnelles, qui suivent généralement un schéma bien défini et visent à valider des hypothèses prédéfinies, l'approche basée sur les données non structurées est beaucoup plus flexible. Elle ne cherche pas à confirmer des idées préconçues, mais plutôt à explorer le terrain en quête d'insights émergents. Cette démarche exploratoire est essentielle dans un contexte où les consommateurs sont de plus en plus complexes et diversifiés, et où l'environnement évolue constamment.

Avec de l'expérience, les entreprises peuvent organiser en interne des sessions d'insightment. Ces sessions rassemblent des équipes de travail composées de 2 à 4 personnes, chacune apportant des compétences et des perspectives complémentaires. Les équipes sont autonomes pour la compilation, l'analyse et la production d'insights et de conclusions stratégiques. Cette méthodologie agile est à la fois rapide à mettre en œuvre et économique, car les données nécessaires sont souvent facilement accessibles sans nécessiter de préparation particulière.

L'un des avantages majeurs de cette méthode est l'appropriation des résultats par les équipes internes. Les personnes impliquées dans le processus d'insightment sont directement investies dans la création des insights et comprennent leur origine. Cela favorise une intégration plus fluide et naturelle des conclusions dans les réflexions stratégiques. Les marketeurs se trouvent ainsi au cœur du processus de consumer intelligence, où leur intuition, leur créativité et leur compréhension des consommateurs sont pleinement sollicitées.

Cette approche est un exemple parfait de l'évolution des rôles du marketeur moderne. Elle encourage une plus grande implication des professionnels du marketing dans la recherche, l'analyse et la production d'insights, soulignant l'importance croissante de la pensée créative et de l'empathie envers les consommateurs. En fin de compte, elle favorise une réflexion stratégique plus agile, réactive et centrée sur le consommateur, autant d'éléments cruciaux pour réussir dans un environnement commercial en constante évolution.

En conclusion, à l'ère de la révolution numérique et de l'omniprésence des médias sociaux, la génération d'insights à partir de données textuelles non structurées représente un atout stratégique majeur pour les marketeurs. Cette méthode permet de transformer une abondance de données créées par les consommateurs en informations pertinentes et exploitables pour orienter les décisions marketing et commerciales.

La première étape cruciale consiste à cadrer la problématique, à définir clairement les enjeux de la marque et les problèmes commerciaux à résoudre. Une fois cette base établie, les données textuelles issues des consommateurs peuvent être collectées à partir de diverses sources, telles que le web informel, la netnographie, le service client de l'entreprise, ou des extraits d'études qualitatives antérieures. La clé de cette phase est de retranscrire fidèlement les propos des consommateurs, mot pour mot, tout en garantissant une traduction précise si plusieurs langues sont impliquées. À ce stade, il est essentiel de ne pas effectuer de sélection drastique, car la diversité des sources et des profils des consommateurs est plus précieuse que la quantité brute de données.

La génération d'insights à partir de ces données brutes se révèle être un processus organique et créatif. Elle se distingue par l'absence d'une évaluation préalable des données, ce qui permet de libérer le potentiel des informations non structurées. Les données sont regroupées en fonction de leurs similitudes, révélant ainsi des points de vue communs parmi les consommateurs. Ces éléments sont ensuite soigneusement organisés pour créer une vision d'ensemble cohérente. Cette méthode offre l'avantage de permettre la génération d'insights sans les biais ou les a priori qui pourraient découler d'une sélection préliminaire des données. Elle encourage les marketeurs à exploiter leur intuition, leur créativité et leur empathie envers les consommateurs, des qualités de plus en plus cruciales dans le domaine du marketing moderne.

L'un des principaux défis réside dans le caractère empirique des données initiales, qui peuvent sembler aléatoires et contradictoires. Toutefois, il est essentiel de comprendre que cette approche vise à créer une représentation cohérente d'une réalité complexe et en constante évolution. Chaque insight généré à partir de données textuelles non structurées est "vrai" s'il a été créé avec rigueur. Cependant, il est impératif de déterminer à quel segment de la cible il correspond le mieux. Les insights doivent donc être testés avec une méthodologie quantitative pour évaluer leur potentiel commercial et leur adhésion auprès du public cible.

Enfin, cette méthode d'identification d'insights à partir du web informel est particulièrement adaptée aux démarches exploratoires, où l'on souhaite sonder les consommateurs sans préjuger des réponses possibles. Elle remet en question la distinction traditionnelle entre les fonctions d'analyse et de réflexion stratégique, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives pour les équipes marketing. Les entreprises peuvent même organiser des sessions d'insightment en interne, encourageant une plus grande implication des professionnels du marketing dans la recherche, l'analyse et la production d'insights. Cette approche agile favorise une réflexion stratégique plus centrée sur le consommateur, plus réactive et mieux adaptée à un environnement commercial en constante évolution.

En fin de compte, comprendre les données textuelles pour révéler des insights marketing est une approche innovante qui place le consommateur au cœur des décisions marketing, encourage la créativité, et offre une compréhension plus profonde et nuancée des besoins des consommateurs. Elle représente un puissant outil pour naviguer dans le paysage marketing moderne et demeurer compétitif dans un monde en constante mutation.

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