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Le-réputation à lheure de la  surcharge informationnelle :comment faire de la veille en 2012 ?
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Structurer l’information                                                                 L’adresser au bon                ...
Comment mettre enplace la surveillancede son e-réputation ?
Comment transformer            (à peu près)ceci                 en cela ?
Définir le périmètre      du bilan initial  Où                             Quand       Quelle typologie de sources et des ...
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Un bilan initial global
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Le suivi au quotidien :
Méthode
1. Analyse des                          besoins• Objectif : traduire un besoin en stratégie de  recherche opérationnelle• ...
2. Présentation d’un                        rapport                     intermédiaire• Objectif : rendre compte de la réal...
3. Discussion et               affinage des besoins• Objectif : faire coïncider les besoins et la  réalité de l’informatio...
4. Rapport d’étude       final
5. Mise en place d’un suivi et accompagnement au         quotidien
Auto-promo éhontée
Proxem• Editeur de logiciels d’analyse sémantique pour  l’entreprise  – 2007: création, R&D intensive pendant 3 ans  – 201...
Eglantine Schmitt                           @egschmitt                     egs@proxem.com         eglantine.schmitt@gmail....
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L’E-Réputation à l’heure de la surcharge informationnelle (par Eglantine Schmitt)

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Églantine Schmitt, Chargée de communication chez Proxem, introduit un sujet en vogue actuellement : l'e-réputation et la veille en 2012.

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  1. 1. Le-réputation à lheure de la surcharge informationnelle :comment faire de la veille en 2012 ?
  2. 2. Au programme1. Introduction : le web, l’e-réputation, la vie, le reste2. Le recours à la technologie : qu’est-ce que l’analyse sémantique ?3. Veille : bilan vs suivi4. Méthode5. Auto-promo éhontée
  3. 3. Comment la e-réputation a changé le monde (au moins)
  4. 4. Web 2.0 et big data : une révolution socio- technique• En passant du Web 1.0 au Web 2.0, la révolution numérique a transformé les usages du web et la façon dont les êtres humains interagissent les uns avec les autres• Les internautes interagissent entre eux, publient, participent, créant des dynamiques qui changent profondément le rapport à l’information et à la communication• Big data : des milliers de milliards d’adresses web Volume estimé du seul web visible (indexé par Google)• Nouvelles pratiques d’études et de data mining• Enjeu : transformer la big data en smart data
  5. 5. Internet, c’est #lesgens (révolution sociale)• Le consommateur 2.0 s’informe et s’exprime – Il est devenu infidèle, opportuniste, économe, zappeur, responsable et complexe• Il a des exigences nouvelles – Il « en veut pour son argent » – Il refuse d’être une simple cible passive des messages marketing et publicitaires – Il ne veut plus être sollicité n’importe comment pour n’importe quoi• Les réseaux sociaux l’ont rendu acteur et porte-parole de sa consommation (enquête Deloitte & Touche, US, 2007) – 62% des internautes lisent les avis conso sur les fiches produits – 10% des lecteurs d’avis modifient leur comportement d’achat suite à cette lecture• L’entreprise doit s’adapter à cette évolution – Montrer son écoute active de ces nouvelles demandes – Les transformer en produits et services adaptés
  6. 6. Collecter sur le web, c’est compliqué (révolution technique)• Un objet en perpétuelle évolution qui produit – de nouvelles informations (en permanence) – de nouvelles URL / pages (très fréquemment) – de nouveaux sites (fréquemment) – de nouveaux domaines de 1er niveau (rarement)• Il manque un protocole qui permettrait dêtre notifié des nouveautés sur une thématique donnée – Apparition dune sorte de Google Alert ? – Norme (W3C) ou standard (géant du Web) ? – Même si ce protocole apparaissait, tout ne serait pas indexé (directives robots.txt) – Règlementation des données personnelles• Le droit à loubli numérique est théorique – archive.org
  7. 7. Nous n’avons accès qu’au web surfaciqueLe web surfacique (ouvisible) est constitué detoutes les pages indexéespar les moteurs derecherche(~50 000 000 000 depages ?)
  8. 8. Personne n’est d’accord
  9. 9. Personne n’est d’accord (bis)
  10. 10. Qu’est-ce qu’on rate ?• 10 à 100 fois plus de volume que le Web visible• 90% du web profond serait accessible gratuitement – Bases de données spécialisées – Sites de vente en ligne et de petites annonces – Sites de messagerie et de chat – Bibliothèques en ligne, articles scientifiques• Meilleure qualité de contenu ? – Grand nombre de sites proposés par des professionnels dans chaque secteur• Causes de non-indexation du contenu – Format ou taille du document – Site protégé par mot de passe – Directive robots.txt – Page orpheline... (Ouaiiis ! J’ai casé l’image de l’iceberg !)
  11. 11. Fuck yeah Venn diagram! • Actif d’une marque, constitué par l’ensemble des conversations et opinions exprimées sur le • Surveillance des faits web à propos de cette visibles sur le web autour marque d’un sujet • Cela inclut les avis• Qui fait quoi ? Qui parle de quoi ? consommateurs laissés sur les • Véracité : identifier des faits nouveaux et vérifiables sur un Veille E-réputation produits, les discussions sur les forums et réseaux sociaux sujet bien déterminé. (Facebook, Twitter), et de • Identification de la source manière générale, tout message • Facteur de confiance dans public concernant une marque l’auteur de l’information et son environnement • Ensemble fortement hétérogène, • Ensemble des actions que va déployer une construction intellectuelle à marque pour investir, développer et influer partir d’éléments disparates ? sur son e-réputation • Stratégie qui consiste à générer des contenus et des échanges entre les internautes et la marque • Objectif de cette stratégie : Community • Enrichir les discours existants afin de générer (ou accroître) l’image positive de management la marque sur le web • Susciter un sentiment positif auprès du public visé
  12. 12. Comment faire le tri etcomprendre quelque chose ?
  13. 13. L’analyse sémantique• Les technologies servant à l’analyse sémantique sont directement issues de la recherche en Intelligence Artificielle• Text Mining : comprendre le sens des phrases (ie en dépassant les limites du mot clé) en séparant le bon grain de livraie• Data Mining : classifier des documents, les regrouper par affinité, les hiérarchiser
  14. 14. Analyse sans sémantique• je tenais à féliciter la caissiére Céline pour son accueil chaleureux et souriant du samedi 16 février malgré la foule incroyable ce jour la, elle a su faire abstraction de cela et garder le sourire et la bonne humeur. FELICITATIONS• Style SMS, fôtes d’orthographe, CAPITALISATION, formules de politesse…
  15. 15. Analyse sans sémantique• je tenais a feliciter la caissiere celine pour son accueil chaleureux et souriant du samedi 16 fevrier malgre la foule incroyable ce jour la, elle a su faire abstraction de cela et garder le sourire et la bonne humeur. felicitations• Avantage : huître = huitre, mangé = mange… (tolérance aux petites fautes d’accentuation)• Inconvénient : pâté=pâte, Total=total, maïs=mais…
  16. 16. Analyse sans sémantique• je tenais a feliciter la caissiere celine pour son accueil chaleureux et souriant du samedi 16 fevrier malgre la foule incroyable ce jour la, elle a su faire abstraction de cela et garder le sourire et la bonne humeur. felicitations• Avantage : moins de mots à traiter• Inconvénient : prépositions, négations, ponctuations portent des informations perdues ici
  17. 17. Analyse sans sémantique• je tenais a feliciter la caissiere celine pour son accueil chaleureux et souriant du samedi 16 fevrier malgre la foule incroiable ce jour la, elle a su faire abstraction de cela et garder le sourire et la bonne humeur. felicitations• Avantage : investissement = investir = investisseur, chine = chinois…• Inconvénient : sourire = souris, cheval=chevalet…
  18. 18. Analyse sans sémantique• je tenais a feliciter la caissiere celine pour son accueil chaleureux et souriant du samedi 16 fevrier malgre la foule incroiable ce jour la, elle a su faire abstraction de cela et garder le sourire et la bonne humeur. felicitationsa
  19. 19. Analyse sans sémantique• je tenais à féliciter la caissiére Céline pour son accueil chaleureux et souriant du samedi 16 février malgré la foule incroyable ce jour la, elle a su faire abstraction de cela et garder le sourire et la bonne humeur. FELICITATIONS [ abstract, accueil, bon, caiss, celin, chaleur, fair, felicit*2, fevri, foul, gard, humeur, incroi, jour, samed, souri*2, su, ten ]
  20. 20. Analyse sans sémantique[ exploit, system ]• …les exploiteurs du système… …le système d’exploitation… …des exploits systématiques… …ce système est un exploit… …les exploitants de ce système…• Objectif : « meilleure » analyse sémantique !
  21. 21. Analyse sémantique Analyse linguistique Web sémantique
  22. 22. Créer de l’information• Comment passer de la « big data » à la « smart data » ? • La big data correspond à de très grands volumes de données, proches de l’exhaustivité • …mais « données » ne veut pas dire information !• L’analyse sémantique tire de la big data une vision globale du sens exprimé par les internautes • Eliminer les résultats non pertinents • Synthétiser l’information utile • Automatiser l’analyse des documents • Faire des stats et des infographies pour votre patron
  23. 23. Structurer l’information L’adresser au bon destinataire CEO Communication des Mouvements, mutations, dirigeants départs de dirigeants Direction marketing & Direction de la Direction des ressourcesDirection financière Direction juridique Direction logistique/DSI commerciale communication humaines Déménagement, rénovation Activité boursière CRM Gestions des brevets Publicité Politique salariale siège social Activité financière : levées de Pricing Procès Brand management Politique de recrutement Infrastructure physique fonds, achats, fusions… Analyse comptable (bilan, Offre commerciale Affaires & scandales Communication interne Licenciements Infrastructure informatique résultats) – analyses Communication B2B Discussions et activité des Actionnariat Fidélisation Livraison (partenaires, fournisseurs) partenaires sociaux Développement international Communication de crise RSE Approvisionnement Evolutions et tendances Causes : sponsoring, mécénat, sectorielles humanitaire Alertes, rappels produits
  24. 24. Comment mettre enplace la surveillancede son e-réputation ?
  25. 25. Comment transformer (à peu près)ceci en cela ?
  26. 26. Définir le périmètre du bilan initial Où Quand Quelle typologie de sources et des supports ? blogs, forums, réseaux sociaux Quelle cadre géographique et linguistiqueComment ? Quoi
  27. 27. Définir le périmètre du bilan initial Où Quand Sur quelle durée porte l’étude ? Jusqu’où faut-il remonter ? Etudie-t-on un phénomène qui a un ancrage dans le tempsComment ? Quoi
  28. 28. Définir le périmètre du bilan initial Où Quand Quel est le phénomène étudié ? Que veut- on savoir ? A quoi s’attend-on ? De quoi parlent les internautes ?Comment Quoi
  29. 29. Définir le périmètre du bilan initial Où est le sentiment exprimé Quand Quel ? L’internaute est-il positif, négatif ? Y a-t-il un problème grave, une urgence ?Comment Quoi
  30. 30. Un bilan initial global
  31. 31. Le suivi au quotidien : Mettre vos flux de données sous surveillance• Le bilan initial est un prérequis indispensable à la mise sous écoute des conversations• Il permet de définir un point de départ, un étalon pour comprendre et évaluer les évolutions ultérieures• Il s’agit ensuite de surveiller les flux identifiés, identifions les concepts et opinions exprimés, pour remonter en temps réel l’apparition d’un bad buzz ou d’une situation de crise
  32. 32. Le suivi au quotidien : 1. Voix du client• Qu’il s’agisse de mails, de retranscriptions orales ou téléphoniques, vos feedbacks clients représentent un volume considérable d’information à traiter• L’analyse sémantique permet d’avoir une vision globale des sujets et problèmes abordés et de répondre aux questions : – Quel est le problème le plus fréquent ? – Où y a-t-il un risque ? – Que puis-je améliorer dans mon produit ? – Quelle est la satisfaction globale ? – Etc.
  33. 33. Le suivi au quotidien : 2. Veille économique et stratégique• Avec l’avènement du web 2.0, la gestion et l’anticipation des crises est plus que jamais un enjeu stratégique de l’entreprise• En détectant les signaux faibles grâce à une technologie de clustering sémantique, on peut remonter rapidement les nouveaux sujets et l’évolution des volumes de conversation sur les sujets connus• On peut ainsi détecter, voire anticiper, les risques (sanitaires, juridiques) associés à une marque
  34. 34. Le suivi au quotidien : 3. Veille pour le community management• La surveillance des conversations autour d’une marque est une nécessité absolue pour tout community manager• L’analyse sémantique permet de suivre les conversations en ayant une vision globale des problématiques associées à la marque• On peut ainsi établir des KPI qualitatifs tels que la mesure du sentiment (positif ou négatif) associé à la marque ainsi que les concepts qui lui sont associés
  35. 35. Le suivi au quotidien :
  36. 36. Méthode
  37. 37. 1. Analyse des besoins• Objectif : traduire un besoin en stratégie de recherche opérationnelle• Méthode : – Bilan de connaissances de la problématique – Analyse des process de diffusion et d’appropriation de l’information – Définition d’un premier périmètre d’étude
  38. 38. 2. Présentation d’un rapport intermédiaire• Objectif : rendre compte de la réalité du terrain et du volume effectivement disponible• Méthode : – Collecte et analyse de l’information par nos outils – Analyse par un spécialiste des mécanismes d’opinion – Production d’un premier rapport macroscopique des lieux et sujets abordés
  39. 39. 3. Discussion et affinage des besoins• Objectif : faire coïncider les besoins et la réalité de l’information disponible• Méthode : – Comparaison entre les premières attentes et l’information effectivement disponible – Propositions de thématiques à creuser – Définition du cadre définitif de l’étude
  40. 40. 4. Rapport d’étude final
  41. 41. 5. Mise en place d’un suivi et accompagnement au quotidien
  42. 42. Auto-promo éhontée
  43. 43. Proxem• Editeur de logiciels d’analyse sémantique pour l’entreprise – 2007: création, R&D intensive pendant 3 ans – 2010: lancement d’Ubiq, clients grands comptes – 2011: levée de fonds, passage sur Windows Azure• Apprentissage rapide de nouveaux domaine• Partenariats
  44. 44. Eglantine Schmitt @egschmitt egs@proxem.com eglantine.schmitt@gmail.comhttp://socialmediabullshit.blogger.com Merci !
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