Définition : Big data textuelles

Dans un contexte marketing, la notion de « big data textuelles » fait généralement référence aux énormes volumes de données textuelles disponibles sur Internet et pouvant donner lieu à différentes formes d’analyses au service des marques. Les big data textuelles peuvent être générées par des sources externes à la marque (réseaux sociaux, espaces de commentaires, avis externes, etc.) ou par ses espaces plus ou moins contrôlés (comptes sociaux, communauté de marque, service de support en ligne, feedback management, etc.)

Les données ou data textuelles étaient pré-existantes au développement des usages Internet (courriers de réclamation, études, etc), mais le développement du digital a provoqué une explosion des volumes de textes et des possibilités d’accès aux sources externes publiques (réseaux sociaux). C’est cette évolution que traduit l’usage de « big data textuelles ».

Ces big data textuelles sont généralement utilisées par le biais d’analyses sémantiques, d’analyses des sentiments, voire d’analyse des émotions. Ces études peuvent donner lieu à de nombreuses utilisations de natures différentes (veille, gestion de crise, étude d’image, etc.).

Les big data textuelles sont analysées et exploitées par le biais du text mining.

Un exemple d’analyse sémantique des données textuelles pour identifier les sources d’insatisfactions clients (crédit image Proxem) :

analyse-donneestextuelles