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Christine Balagué Université Lille 1-LEM CNRS 8179 Le Cercle du Marketing Prédictif 03 07 2008 Du flou au net, du marketing conversationnel aux réalités.

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1 Christine Balagué Université Lille 1-LEM CNRS 8179 Le Cercle du Marketing Prédictif Du flou au net, du marketing conversationnel aux réalités transactionnelles: du vent ou des ventes?

2 Christine Balagué Université Lille 1-LEM CNRS 8179 Se tourner vers un marketing de la conversation: les précurseurs Pour Jim Stengel (Global Marketing Officer Procter & Gamble) : nFin 1990: nLes modèles classiques de marketing sont « morts » nIl est nécessaire de: ndévelopper de nouvelles tactiques de conversations avec les consommateurs, nsengager davantage avec les consommateurs n17 juin 2008 (Fortune): The biggest thing going on with U.S. consumers is that they want to trust something. They want to be understood, they want to be respected, they want to be listened to. They don't want to be talked to. It's trust in the largest sense of the word. People really do care what's behind the brand, what's behind the business. They care about the values of a brand and the values of a company. We can never forget that. We can never be complacent about that.

3 Christine Balagué Université Lille 1-LEM CNRS 8179 Les marchés sont des conversations A powerful global conversation has begun. Through the Internet, people are discovering and inventing new ways to share relevant knowledge with blinding speed. As a direct result, markets are getting smarterand getting smarter faster than most companies.

4 Christine Balagué Université Lille 1-LEM CNRS 8179 Des conversations qui favorisent les marques « Si aujourdhui la marque Coke Zéro a atteint 90 % de notoriété, lance Michel Gotlib, Directeur Communication Marketing de Coca-Cola France, cest parce que les consommateurs en parlent et dialoguent : as-tu goûté ce nouveau produit ? Quen penses-tu ? Les marques ont la capacité de provoquer des conversations qui vont ensuite se prolonger sans elles entre les consommateurs. Lenjeu pour les marques est donc de réussir à susciter ces conversations, puis de trouver la bonne approche pour y prendre part sans jamais être intrusif et en apportant si possible de la valeur ajoutée. » Car les conversations qui se nouent sur internet sont de nouveaux facteurs dinfluence, où se forge lopinion des consommateurs.

5 Christine Balagué Université Lille 1-LEM CNRS 8179 Le nouveau défi aujourdhui: analyser les conversations nLe nouveau défi des entreprises: écouter les conversations, participer, solliciter, influer et orienter ces conversations. nLes clients sont devenus des "promoteurs" ou des "détracteurs«, de vrais ambassadeurs. nLa discussion de la marque avec sa communauté de clients est une clef du marketing actuel nLe monde de la pub/com est en pleine mutation (mkg de permission, interactif versus mkg massif et de répétition).

6 L Linformation non structurée (courriels, documents divers, pages Web, etc.) représente environ 80 % des informations dune entreprise contre 20 % dinformations dites structurées telles que des bases de données en comptabilité, outils de gestion de la relation client, etc. information non structurée (courriels, documents Linformation dans les entreprises est non structurée Christine Balagué Université Lille 1- LEM CNRS 8179

7 1.« Les innovations se situeront du côté de l'interface utilisateur, du data mining. » 2. « Ce qui me ferait clairement baver d'envie, ce sont les labos de recherche de Microsoft Research, où les équipes sont des visionnaires à temps plein, dédiant leurs journées à la reconnaissance vocale, aux techniques d'apprentissage automatique, aux tests logiciels. » Discours de départ de Bill Gates de Microsoft Zdnet 26/06/08 Les défis de demain

8 Christine Balagué Université Lille 1-LEM CNRS 8179 Objectif: optimiser la qualité de linteraction nLa qualité des expériences de communication et déchange est lun des déterminants majeurs de la construction, du développement et du maintien de la relation-client (Salerno 2005; Abbes 2007) nInteraction avec les call centers: nComposantes rationnelle, émotionnelle et symbolique nMesure les émotions

9 Christine Balagué Université Lille 1-LEM CNRS 8179 Le processus découte nModèle en 3 phases (Khoel, 2008) n Ecoute passive auditive n Ecoute active empathique n Ecoute consensuelle assertive Christine Balagué Université de Lille 1 Professeur vacataire à HEC Le Cercle du Marketing Prédictif 22 Mai 2008

10 Christine Balagué Université Lille 1-LEM CNRS 8179 Caractéristiques de lécoute en télévente Particularités de lécoute dans une vente par téléphone Eléments pris en compte Ecoute verbaleMots, phrases, sens des mots Besoins, attentes, objections Ecoute non verbaleVoix, sourire, silence, émotions (non prise en compte du langage corporel, gestuel, facial, du regard : éléments non présents par rapport à une vente en face à face) Ecoute activeQuestionnement, reformulation Ecoute « cadrée »Durée de lappel, disponibilité, script, « culture client » du centre dappels Ecoute « transcrite »Prise de note, saisie base de données

11 Christine Balagué Université Lille 1-LEM CNRS 8179 Des outils plus techniques danalyse des conversations (1) Text Mining, ou fouille de données textuelle, consiste à transformer un objet "texte« en un objet "tableau", "arbre" ou "graphe" à l'aide de traitements syntaxiques et/ou sémantiques puis à appliquer des techniques de data mining sur cet objet formalisé. 1.Les attendus sont généralement : Le résumé automatique L'indexation automatique La génération d'index L'extraction dinformation et la cartographie de concepts La classification automatique Le rapprochement entre textes 2.Valorisation de linformation: Trouver les concepts et la nature des sentiments Les relations entre les différents concepts 3. Sur données massives

12 Christine Balagué Université Lille 1-LEM CNRS 8179 Des outils plus techniques danalyse des conversations (2) nLétiquetage morpho-syntaxique: 3 étapes 1. Segmentation: La segmentation divise un texte en phrases et les phrases en mots. Les unités qui en résultent sont appelées des chunks, indifféremment quil sagisse de mots ou de ponctuations. 2. Létiquetage: Létiqueteur morphosyntaxique pourvoit chaque mot dun texte de sa description morphosyntaxique, cest-à-dire de sa catégorie grammaticale (nom, verbe, conjonction) et de sous étiquettes (par exemple : masculin-féminin, singulier- pluriel, 2 e personne du singulier) ou bien sémantique (par exemple : entreprise, prénom). 3. Désambiguisation

13 Christine Balagué Université Lille 1-LEM CNRS 8179 Exemple de text mining « I have found support services to be very helpful, friendly and courteous »

14 Christine Balagué Université Lille 1-LEM CNRS 8179 Des méthodes dobservations nNetnographie nCommunautés virtuelles nForums nBlogs nEthnographie nObservation réelle des consommateurs

15 Christine Balagué Université Lille 1-LEM CNRS 8179 Conclusion Du flou au net, du marketing conversationnel aux réalités transactionnelles: des ventes et pas du vent!


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