Dans le domaine du marketing, il est essentiel de comprendre l’opinion des consommateurs et d’évaluer l’impact des campagnes. Dans le domaine de l’influence, cela est d’autant plus vrai que les médias sociaux offrent la possibilité de commenter les publications et de réagir avec des réactions ou des emoji. Fonctionnalité essentielle à l’essor des réseaux sociaux et des communautés, les commentaires représentent un volume astronomique de données à traiter. Or, ils sont une variante décisive dans la mesure du succès, ou de l’échec, d’une campagne d’influence. C’est là qu’intervient l’analyse de commentaires, une pratique révolutionnaire pour les professionnels du secteur.
Dans cet article, nous explorons les coulisses de l’analyse des sentiments en explorant ses aspects techniques rendus possibles grâce à l’intelligence artificielle. Nous dévoilerons également le fonctionnement et les usages de la fonctionnalité de Stellar Tech qui permet une évaluation approfondie de vos campagnes d’influence sur les réseaux sociaux.
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Qu'est-ce que l'analyse de commentaires ?
L’analyse de commentaires, que l’on retrouve parfois sous l’appellation “analyse des sentiments”, est un processus qui consiste à examiner et à comprendre les opinions, les sentiments et les réactions des consommateurs exprimés sur les médias sociaux, les forums et d’autres canaux en ligne. Ce type d’analyse permet d’extraire des informations utiles à partir de commentaires afin de prendre des décisions éclairées en ne se limitant plus seulement aux indicateurs quantitatifs.
En effet, grâce au machine learning, il est aujourd’hui possible d’analyser les sentiments des consommateurs à l’égard d’une marque ou d’un produit, ce qui offre une mine d’information exceptionnelle pour les professionnels du marketing. Ainsi, l’analyse des sentiments permet, via le traitement du langage naturel, de détecter les émotions dans un texte, en l’occurrence ici au niveau des commentaires sous les publications. L’analyse des commentaires est alors notamment utilisée pour monitorer les feedbacks clients ou pour surveiller la réputation en ligne d’une marque sur les réseaux sociaux à partir des publications qui la mentionnent mais également en surveillant les commentaires sur les publications des influenceurs, les marques peuvent obtenir des informations précieuses sur leur réputation en ligne. Cette connaissance leur permet de réagir rapidement aux problèmes émergents et de prendre des mesures correctives pour préserver leur image de marque.
Quelles sont les utilisations de l'analyse de commentaires pour les campagnes d’influence ?
L’objectif principal de l’analyse de commentaires est de découvrir ce que les communautés pensent d’une marque, d’un produit ou d’une campagne spécifique, et d’utiliser ces connaissances pour améliorer les stratégies de marketing d’influence. Plus précisément, l’analyse de commentaires permet de:
- Identifier les influenceurs pertinents : L’analyse de commentaires permet aux spécialistes du marketing d’identifier les influenceurs dont les publications génèrent des réactions positives de la part de leur audience cible. En examinant les commentaires sur les publications des influenceurs, les marques peuvent évaluer leur impact réel et leur adéquation avec leur image de marque. Ainsi, vous pouvez mieux évaluer vos partenariats et construire des collaborations sur le long terme avec les créateurs dont l’impact est le plus positif sur leurs communautés et sur votre audience. Vous vous concentrez alors là où la relation a du sens au yeux de votre cible.
- Mesurer l’engagement avec plus de précision : Grâce à l’analyse de commentaires, les professionnels du marketing d’influence peuvent évaluer l’engagement des utilisateurs avec le contenu publié par les influenceurs. Les rapports de campagne de base incluent le nombre de mentions, de partages, de commentaires et de likes, fournissant ainsi des données tangibles pour mesurer l’efficacité des campagnes. Mais désormais, on ne se limite plus au taux d’engagement ou aux simples données sur la visibilité de la campagne. On intègre alors à son analyse des éléments de langage et l’usage de mots-clés ou d’emoji afin de mesurer plus précisément l’appréciation de la campagne, du produit ou de la marque.
- Découvrir l’appréciation de vos produits et de votre marque : en faisant l’inventaire des termes utilisés par les abonnés, en mesurant le nombre de fois qu’ils sont utilisés ou qu’un emoji est sélectionné, nous pouvons déterminer plus aisément et précisément l’appréciation du produit et/ou de la marque qui sont mis en avant dans la campagne, et donc dans les publications et contenus des influenceurs.
- Détecter les intentions d’achat : en traquant les commentaires et la fréquence d’utilisation de certains termes, nous sommes en mesure de découvrir les intentions d’achat. En effet, des questions ou des réactions sur un produit, ses caractéristiques, sa disponibilité témoignent d’une volonté d’acquisition.
- Permettre une compréhension approfondie des performances : En intégrant l’analyse de commentaires, les rapports de campagne conduisent à une compréhension approfondie des performances. Les points forts et les faiblesses des publications des influenceurs sont alors mis en avant, ce qui permet aux marketeurs d’ajuster leur stratégie en conséquence.
- Identifier des opportunités et des tendances émergentes : L’analyse de commentaires aide également les professionnels du marketing d’influence à identifier les opportunités et les tendances émergentes. Ils peuvent repérer les sujets les plus discutés dans leur industrie, les préoccupations des consommateurs et les attentes changeantes du public, leur permettant ainsi de façonner leurs campagnes en conséquence.
Les coulisses de l’intégration de l’analyse des commentaires dans les rapports de campagne sur Stellar Tech
Chez Stellar Tech, plateforme de marketing d’influence, nous avons récemment intégré une fonctionnalité d’analyse de commentaires à notre plateforme. Voici les dessous de l’implémentation de cette fonctionnalité révolutionnaire pour vos rapports de campagnes.
Nous avons entrepris depuis plusieurs mois un chantier IT pour mettre au point cette nouveauté. Jusqu’alors, les rapports de campagnes s’appuyaient uniquement sur une analyse quantitative des résultats : les différents outils de marketing d’influence affichant les résultats de la campagne en termes de KPI. Cependant, l’utilisateur n’a pas la possibilité de mesurer les sentiments de l’audience vis-à-vis de la campagne : comment a-t-elle réagi face au contenu ? De manière positive ou négative ? A-t-il suscité un buzz positif ou négatif ? Ces données pourraient pourtant témoigner du succès ou de l’échec d’une campagne.
Chez Stellar, nous avons la conviction que l’avenir des rapports de campagne se situe dans les indicateurs qualitatifs. Nous avons alors investi pour offrir à nos clients la possibilité d’analyser les commentaires de leurs influenceurs. Ainsi, pour chaque campagne, nous pouvons faire ressortir les sentiments positifs et négatifs, les mots-clés et les emojis les plus utilisés, etc.
Pour faire simple, Stellar Tech utilise le machine learning et l’intelligence artificielle pour que les algorithmes puissent tracker, prédire et classer des données. Pour cette fonctionnalité d’analyse des commentaires, les algorithmes Stellar Tech se sont entraînés et éduqués sur plus de 198 millions de commentaires pour déterminer si un commentaire est positif, neutre ou négatif.
Dans un secteur aussi dynamique que le marketing d’influence, l’analyse de commentaires est devenue une nécessité pour les professionnels qui cherchent à obtenir un avantage concurrentiel. En comprenant les tenants et aboutissants de cette pratique et en intégrant des fonctionnalités d’analyse de commentaires, comme nous l’avons fait sur notre plateforme SaaS, nos clients peuvent améliorer leurs stratégies de marketing d’influence, augmenter leurs résultats et renforcer leur collaboration avec les influenceurs.
