2. > Qui sommes nous ?
Une société spécialisée sur l’analyse des données textuelles
Transformer une information non structurée en des données utilisables par des
logiciels
En se basant sur les technologies d’analyse du langage
Dans différents domaines
Les brevets, l’information scientifique et technique
Le recrutement ( CV, offres d’emploi )
La veille et la e-Reputation
Une centaine de clients
Toyota, Ministère de la Culture, Agences Marketing, Etudes, Communication.
AXA, Accor, Bull, La Poste, etc.
3. e-Réputation: un enjeu incontournable
Selon plusieurs études concordantes, en gros:
Les 3/4 des français sont des internautes
Les 3/4 des internautes consultent Internet avant
d’acheter un produit
La moitié des internautes consultent les avis des
autres avant de choisir un produit
4. Une idée simple
Il « suffit » d’ observer ce qui se dit sur Internet
pour avoir une perception de l’opinion des
consommateurs, électeurs, influenceurs,…
Cette information est gratuite et spontanée
Donc on pourrait passer progressivement d’un
modèle d’études basé sur les sondages à un
modèle basé sur l’observation d’Internet et des
réseaux sociaux
5. Mais une réalisation (très) complexe
Que faut-il surveiller ?
Qu’est-ce qu’un échantillon représentatif sur Internet ??
Comment analyser les contenus ?
Informations hétérogènes, non structurées, difficiles à identifier,
récupérer, trier, analyser
Faire « à la main » n’est plus possible
Ou alors on est obligé de réduire à quelques centaines ou
milliers de messages, non significatifs
Donc il faut analyser de très grands volumes
d’information et se faire aider par des logiciels
Notamment pour identifier des « signaux faibles »
6. Ce qui est possible avec LINGWAY e-Reputation
De qui parle t-on ?
Quelles marques, produits, personnes, sociétés ?
De quels sujets ?
Quelles thématiques ? Quelle actualité ? Quelles offres ?
Où en parle t-on ?
Dans quels médias ? Quels réseaux sociaux ? Quel sites ?
Quels blogs ? Quels forums ?
Qui parle ?
Quel internaute ? Quel bloggeur ? Quel journaliste ?
Quels jugements ?
Quels avis ? Quelles recommandations ? Quelles tonalités ?
7. Deux exemples
L’actualité politique
Presse en ligne, Twitter, Facebook, etc.
Les médicaments mis sous surveillance par
l’AFSSAPS
Blogs et Forums
Tous les exemples qui suivent sont produits
avec Lingway eReputation AVANT
REVISION
8. Pages et
messages
non
structurés
Transformation en données structurées
Analyse du contenu: personnes, lieux, marques,
thèmes, tonalités, avis, etc.
Analyse des liens : réseaux d’influences, de
Analyseurs sémantiques
=
personnes, de sites, etc
Logiciels + dictionnaires
Base de
données de
textes
enrichis et
structurés
35. 10 points forts de LINGWAY e-Reputation V2.0
Indexation temps réél
Recherche avec expansion sémantique multilingue
Extraction de métadonnées, entités nommées, thèmes
Analyse linguistique des tonalités et avis
Outils de classement automatique ou assisté
Aide à la lecture
Alertes, Annotations, tagging
Cartographie
Exports multi-formats, listes de diffusion
Gestion des dictionnaires
36. Tarification
Accès à la plateforme
Abonnement 12.000 euros par an
Incréments
en fonction des volumes > 100.000 documents
En fonction du nombre de langues suivies
En fonction du nombre d’utilisateurs > 3
Services et support
Quelques jours pour paramétrer une application
37. Niveaux de prestations
Accès à la plateforme
Mode SaaS
Ou licence sur site
Paramétrage et support
Périmètre de la veille, mot-clés, filtrage, etc.
Veille externalisée
Rapports réguliers
Quotidiens, hebdomadaires, mensuels
