Professionnels des RP, du marketing et de la pub : reprenez le contrôle avec le AI engine de Talkwalker! Avec tout ce temps gagné, vous pouvez enfin vous concentrer sur l’utilisation de la donnée afin d’en extraire des insights pertinents pour votre business.
Boostez la création de contenu - en sachant exactement comment engager votre audience
Maximisez votre impact en ciblant les audiences les plus pertinentes pour votre marque, avec du contenu marketing plus adapté
Améliorez votre expérience client - en ayant un oeil sur toutes les conversations sur votre marque, en tenant en compte du sentiment qui leur sont liées
Les applications marketing du AI Engine sont pratiquement illimitées, et créerons de l’impact ainsi qu’un ROI financier tangible pour votre marque pendant de nombreuses années.
Pendant de nombreuses années, les opérateurs booléens ont été une partie intégrante du social listening. Et dans certains outils comme Quick Search, les booléens ont encore toute leur place.
Cependant, ils ont parfois leurs limites :
Une bonne compréhension du social listening est nécessaire pour créer des requêtes pertinentes
Il est possible de négliger certaines données si votre requête booléenne est trop précise
Vous pouvez vous retrouvez avec trop de mentions hors sujet si votre requête est trop large
Vous pouvez passer plusieurs jours à ajuster et tester vos booléens afin de s’assurer que vous couvrez toute la data dont vous avez besoin
Nos modèles personnalisés boostés à l’IA suppriment le besoin de faire des ajustements compliqués, pour donner des résultats plus précis, et opérationnels en environ 30 minutes.
Vous avez bien lu.
Notre donnée la plus précise se crée en seulement 30 minutes ! Et sans aucune compétence technique. Quand on vous disait que c’était révolutionnaire ...
Jetons-y un oeil …
Prenons l’exemple d’Apple. Une des plus grosses entreprises au monde, avec plus de 102 millions de mentions ces 12 derniers mois. Si c’était la marque que vous souhaitez monitorer, ce serait très compliqué de lui créer une requête booléenne.
Le mot Apple est utilisé dans de très nombreux contextes. Iphone Apple, Apple TV, Macbook Apple, Homepods Apple etc … Et caetera.
Et il en est de même pour les mentions hors-sujet. Apple le fruit, l’arbre, le nom de célébrité, la couleur et ainsi de suite.
Pour nettoyer ce type de données, il faut donc beaucoup d’huile de coude.
Monitorer ce type de mentions, tout en réduisant le nombre de hors-sujets, prend beaucoup de temps.
Avec une simple requête, nous recueillons 2 millions de résultats en 7 jours, mais avec une précision de seulement 90%. (Cela peut sembler beaucoup mais c’est pourtant 200 000 résultats hors-sujets).
Avec le temps, vous arriverez à créer des booléens qui vous permettront de préciser vos résultats. Mais cela prend du temps, car vous devez constamment revoir la qualité des données, et constamment réajuster les booléens en conséquence. Chaque amélioration compliquera toujours plus vos booléens, et vous finirez avec une requête de ce type ...
Même avec une requête de ce type il n’est pas possible d’avoir la certitude de collecter la donnée la plus pertinente dont vous avez besoin. Ou que le projet est 100% clean. Pour cet exemple, nous avons collecté 1,7 millions de résultats sur 7 jours. Donc oui, nous avons amélioré la précision à 93% mais nous avons perdu de nombreuses mentions pertinentes en cours de route.
Talkwalker est le pionnier de l’intégration de l’intelligence artificielle dans le social listening. Les nouveaux modèles personnalisés utilisent le traitement automatique du langage naturel, une importante puissance de calcul et le deep learning pour analyser et interpréter d’énormes quantités de données.
Avec une configuration minimale, vous pouvez utiliser le pouvoir de l’IA et du machine learning afin d’automatiser la segmentation de la donnée. Et c’est simple comme
bonjour ...
ou pas !
Et continuez à cliquer ! Plus vous classifiez de mentions, plus la barre de progression va se remplir. Une fois remplie, cliquez sur “entraîner”.
Le Talkwalker AI Engine apprend en quelques secondes, et applique ensuite votre classification à toute vos données en temps-réel. Vous pouvez aussi y appliquer vos modèles personnalisés pour sauvegarder votre data !
Vous pouvez désormais utiliser le temps gagné pour dénicher des insights pertinents pour votre marque.
Dans le cas de l’exemple Apple cela nous a seulement pris 30 minutes pour classifier les mentions pertinentes de la marque dans le AI engine !
Un temps gagné énorme par rapport à la méthode utilisant les booléens. Et plus de 100 000 mentions supplémentaires avec une précision de 99,5%.
1,8 million de mention. 99,5% de précision.
En 30 minutes.
Le nouveau modèle personnalisé boosté à l’IA est au premier rang de notre recherche en IA, et ouvre de nouvelles possibilités en termes d’analyse de données. Vous pouvez créer de nombreuses catégories pour y classifier votre donnée, vous aidant ainsi à solutionner une variété de problèmes comme :
Et si vous pouviez surveillez un aspect spécifique de votre produit? Ou juste une des marques de votre société?
Et que se passe-t-il lorsque vos consommateurs décrivent votre marque de plusieurs façon différentes ?
Marina de Tavira has had a long theater career and is soon to be seen in Alfonso Cuarón’s “Roma.” She has recently appeared in the series “Ingobernable” for Netflix and “Falco” for Amazon https://t.co/NibFXKCIGf pic.twitter.com/UtQyW77W32
— Variety (@Variety) August 21, 2018
Avec le Talkwalker AI Engine, vous pouvez classifier de nombreux produits ou fonctionnalités afin de les comparer plus facilement.
Par exemple Amazon est une marque mondiale avec avec des centaines de différentes marques et produits. Monitorer une telle marque vous donnera une vision globale des mentions. Mais en ajoutant des segmentations comme Amazon Prime Video ou Amazon Kindle, Amazon peut détecter comment chaque éléments de sa marque est perçue.
Cette méthode est bien plus efficace que les booléens, car on retrouve souvent des posts avec des mentions des différents produits. Vous pouvez ainsi entraîner le AI Engine afin de classifier les produits prioritaires, afin de vous donner une vision plus en détails de votre marque.
En utilisant le Tallkwalker AI Engine pour segmenter les différents produits Amazon, il est clair qu’Amazon Prime Video est plus populaire avec 3x plus de mentions que le Amazon Kindle. Les professionnels du marketing ont désormais des insights plus précis quant aux produits qui sont plus ou moins populaires, et ainsi définir des stratégies marketing plus efficaces.
Vous pouvez utiliser le Talkwalker AI Engine pour se concentrer sur des points spécifiques. En reprenant l’exemple d’Amazon, nous voyons que la société a fait face à deux crises pendant le Amazon Prime Day cette année
Problèmes techniques
Grève dans toute l’Europe
Vous pouvez entraîner le AI engine pour catégoriser les mentions du Amazon Prime Day, afin que la société puisse suivre la situation. L’agilité du moteur d’IA signifie qu’un tracking précis peut être mis en place rapidement, permettant aux équipes de surveiller l’évolution des conversations en temps-réel. Votre stratégie de gestion de crise est ainsi mieux planifiée, en priorisant les problèmes qui sont les plus dangereux pour votre image de marque.
Un seul mot-clé, Deux problèmes. Les deux faciles à surveiller et à catégoriser avec le AI engine
L’analyse de sentiments de Talkwalker est basée sur les dernières avancées en termes d’IA, délivrant une précision de 90%. Mais il y a des contextes dans lesquels une analyse de sentiment entraînée sur des critères personnalisés peut s’avérer être une vraie valeur ajoutée pour votre marque.
Par exemple, notamment si vous engagez régulièrement la conversation sur des sujets délicats pour susciter une prise de conscience.
L’analyse de sentiment peut être entrainée afin de convenir à vos besoins. Au lieu de segmenter les mentions par catégories, vous pouvez entraîner le AI Engine avec le sentiment du post. Cela vous aide à surveiller les sujets très chargés émotionnellement avec plus de précision. Et si vous avez déjà modifié le sentiment de votre projet par le passé, cela sera pris automatiquement en compte lors de la création d’un modèle de sentiment. Vous gagnez encore plus de temps.
Talkwalker parle régulièrement de la gestion de crise. Notre analyse de sentiment de base peut labelliser des mention en tant que négatives, mais nous pouvons entraîner le Talkwalker AI Engine à faire la part des choses.
— Talkwalker (@Talkwalker) March 28, 2018
Talkwalker parle régulièrement de la gestion de crise. Notre analyse de sentiment de base peut labelliser des mention en tant que négatives, mais nous pouvons entraîner le Talkwalker AI Engine à faire la part des choses.
Et bien plus encore Et c’est pas fini ! Le Talkwalker AI Engine va continuer à évoluer avec avec l’objectif de vous aider à créer les meilleurs projets avec la meilleure data, sans effort. Moins de temps passé sur l’analyse, pour optimiser la création de stratégies à valeur ajoutée grâce des insights pertinents pour votre marque. Vous attendez quoi? Ce n’est pas de la science fiction. Pour entrer dans le futur, maintenant, demandez votre démo gratuite.