Marketing de l’influenceur

Marketing de l’influenceur

J’ai eu la chance d’assister récemment au retour d’expérience d’une mission menée par une équipe de Soft Computing pour un opérateur de télécom mobile.

L’objectif était d’identifier des prescripteurs puis de tester les techniques du marketing relationnel pour exploiter leur capacité de prescription afin de générer du Chiffre d’Affaires additionnel. Compte tenu du caractère innovant de ce type de démarche, il m’a paru intéressant d’en partager ici les grandes lignes ainsi que quelques enseignements que nous avons pu tirer de cette expérience concrète.

Des analyses à la croisée des associations et du textmining

Le datamining dans ses applications marketing est principalement utilisé pour scorer ou segmenter des clients afin de trouver des cibles de communication. Cette approche néglige dans l’analyse les interactions comportementales entre individus ciblés ou non, ce que les hommes de l’art appellent le marketing viral.

L’essor des réseaux sociaux chamboule les pratiques traditionnelles du datamining. Certes, les volumes de données restent dans les mêmes ordres de grandeur que ce que le datamining traite habituellement lorsqu’il s’attaque à des tickets de caisse ou des logs internet. En revanche, les réseaux sociaux présentent deux caractéristiques spécifiques : des relations très nombreuses et très complexes comparées aux traditionnelles relations entre produits achetés ou vus par exemple et une forte proportion de données textuelles qui peuvent caractériser les relations entre individus.

Ces spécificités ont poussé à l’émergence d’outils de datamining spécialisés dans la visualisation et l’analyse des réseaux. Voici quelques exemples d’outils : Rapidnet, un outil open source, SAS social media analytics, Nodexl , un petit addon excel gratuit pour représenter des réseaux et Kxen, un module d’analyse des réseaux sociaux.

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