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Salon Big Data : les neurosciences au service de la connaissance client

Retour d'expérience Data Marketing et BtoC

Par Joshua Mifsud Consultant DataScientist chez Margo

27/03/2018

Les Margos étaient présents sur le salon Big Data organisé les 12 et 13 mars derniers à Paris. Découvrez notre retour sur la conférence « Facial Coding : détecter les émotions pour tester de manière objective l’appétence des clients pour un produit. » avec les interventions de Laurent Bliaut – Directeur Général Adjoint Marketing et R&D pour le Groupe TF1 et d’Anne-Marie Gaultier – présidente Datakalab.

Datakalab est une entreprise de la « brainTech » spécialisée dans le conseil en marketing. Son objectif est d’analyser les émotions d’un consommateur en réaction  à une publicité ou à un programme télévisuel dans le but de fournir des KPIs et d’améliorer la communication autour d’un produit. Le projet est basé sur un croisement des théories de neurosciences, de la computer vision et du Deep Learning.

Aujourd’hui, les data transactionnelles ou digitales ne permettent pas de comprendre clairement les motivations et les actions des clients et individus. Pour Laurent Bliaut et Anne-Marie Gaultier, 90 % des actions et des décisions d’achat sont conduites par les émotions. De plus, dans le milieu audiovisuel, l’émotion est en général fortement corrélée avec l’engagement du consommateur.

Une autre approche consiste à cartographier les émotions d’un consommateur sur un lieu, par exemple dans un magasin, où il est possible de tester différents agencements et leurs impacts sur l’émotion du consommateur. De même, Datakalab a évalué le bien-être des clients d’un hôtel en fonction des différents endroits où ils se situaient au sein du complexe.

Afin de classifier l’émotion d’une personne, 3 outils sont utilisés chez Datakalab :

  • Un bracelet connecté permettant de mesurer le rythme cardiaque, la micro-sudation ou encore la température, pour récupérer les caractéristiques d’une émotion.
  • Le Voice stress Test : pour caractériser l’humeur d’une personne en étudiant les nuances de sa voix
  • Le facial coding, basé sur la détection des micro-expressions du visage (commissures des lèvres, sourcils qui montent/descendent, narines resserrées), il en existe 42 au total ! Autant de caractéristiques qui peuvent être envoyées en entrée d’un réseau de neurones profonds.

facial Coding Datakalab

Les études démontrent qu’il y a une réelle différence entre l’émotion que l’on distingue automatiquement et celle que déclare l’individu, d’où la nécessité d’effectuer des sondages de façon automatique (à l’inverse des sondages déclaratifs) pour avoir une approche plus fine des performances d’une publicité ou d’un programme.

Cette classification des émotions utilise des réseaux de neurones récurrents (LSTM), bien que les intervenants aient été plutôt évasifs face à cette question. De même,aucun résultat n’a été donné sur les performances des algorithmes de classification.

Perspectives d’utilisation dans le secteur du retail :

L’exploitation des données liées aux sentiments et émotions d’un consommateur en est encore à ses balbutiements. Pour autant, le marché grimpe en flèche avec un chiffre d’affaires qui devrait doubler d’ici deux ans pour les éditeurs de logiciels de classification d’émotions.

Les perspectives sont nombreuses dans le secteur du retail. Pour les marketers, c’est un outil qui permettrait de tester un nouveau packaging (que ce soit dans l’alimentaire, la mode ou le luxe) afin de prévoir son impact émotionnel sur le consommateur. Sur un point de vente, il serait possible d’améliorer l’expérience client en détectant rapidement la confusion chez un consommateur qui fronce les sourcils. Une alerte pourrait être envoyée automatiquement à un employé qui viendrait alors à son aide.  Les plateformes de ventes en ligne pourrait également utiliser cet outil pour revoir le design d’un site et l’expérience utilisateur (UX).

C’est un procédé qui est bien moins onéreux qu’un sondage classique et qui se révèle plus efficace, en dévoilant des traits inconscients de l’humain.


Par Joshua Mifsud Consultant DataScientist chez Margo
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