Détection et analyse des émotions : les nouveaux usages marketing

Le marketing de l’émotion n’est pas nouveau, ni même récent. Cela fait de nombreuses années que les publicitaires cherchent à provoquer des émotions et que les commerciaux performants prennent en compte ces mêmes émotions dans le cadre des actions de vente ou de relation client en jouant notamment sur l’empathie.

Cependant, avec les progrès du neuro-marketing entendu au sens large du terme et avec les nouveaux terrains d’expression des émotions que constituent les médias sociaux, le marketing des émotions semble pouvoir emprunter désormais de nouvelles voies. Depuis quelques mois, les annonces et présentations sont nombreuses dans le domaine. Ce petit billet est l’occasion de faire un point partiel sur ces potentielles nouvelles applications marketing  basées sur l’analyse et la détection des émotions.

Le ciblage émotionnel
Le ciblage émotionnel est une pratique publicitaire par laquelle on cherche à toucher une audience au moment ou elle éprouve une émotion jugée comme favorable à la réception du message. Il peut également s’agir d’adapter le message à l’émotion détectée. La pratique était déjà utilisée dans le domaine de la publicité TV / radio avec la notion de contexte programme, mais elle trouve de nouvelles applications sur les réseaux sociaux en utilisant les émojis, les likes et leurs variations et le champ lexical des publications. Elle connait également de nouvelles applications en TV et pourrait un jour être utilisée sur les assistants vocaux de type Google Home ou Amazon Echo. Pour plus de détails voir ciblage émotionnel et ciblage émotionnel TV.

Émotion et efficacité publicitaire
Il s’agit ici de mesurer l’efficacité émotionnelle de messages publicitaires. La technique est essentiellement utilisée pour le format vidéo en TV ou Internet, mais elle peut également s’appliquer pour des visuels. Les nouvelles formes de mesure de l’efficacité émotionnelle deviennent plus accessibles par l’utilisation des expressions faciales qui peuvent être détectées et analysées par le biais d’une webcam ou par des écrans DOOH équipés de caméras. La mesure de l’efficacité émotionnelle n’est alors théoriquement plus réservée à des post-tests réalisés en laboratoire ou par voie de questionnaires. Techniquement, il devient même possible d’envisager dans un futur proche des techniques d’optimisation automatiques de type CDO basées sur les performances émotionnelles. Pour plus de détails voir analyse de l’expression faciale et facial coding / decoding.

L’émotion comme indicateur de satisfaction
Le grand distributeur américainWalmart teste actuellement la détection des émotions par le biais des caméras disposées en points de vente. Basée sur l’intelligence artificielle Watson développée par IBM, l’idée est de détecter des insatisfactions / satisfactions avant le passage en caisse et des les relier éventuellement aux données de sorties de caisse. Une insatisfaction pourrait, par exemple, donner lieu à un traitement spécifique lors du passage en caisse. Outre la détection des émotions par facial decoding qui est maintenant relativement bien calibrée, la principale difficulté semble être la nécessité de distinguer les états émotionnels provoqués par l’expérience shopping des émotions liées à une situation personnelle ou à une communication sur le téléphone (voix, sms, etc.). La mesure de la satisfaction par les émotions détectées en points de vente semble pour l’instant encore très expérimentale.
Voir l’article source.

La mesure des émotions en centres d’appels
Il s’agit ici d’utiliser l’analyse vocale pour détecter l’émotion de l’appelant. Le premier usage consiste à détecter une émotion au niveau d’un SVI pour orienter les appels. La colère ou l’énervement peut par exemple être utilisé pour prioriser la prise en charge ou pour orienter des appelants vers des conseillers spécialisés. La détection des émotions peut également être utilisée à posteriori dans le cadre des appels enregistrés dans une logique de quality monitoring et de formation. Dans ce cas, la détection des émotions peut s’appliquer à l’appelant, mais aussi au conseiller. Bien que la pratique soit plus rare, elle peut également s’appliquer aux appels sortants. La mesure de l’émotion effectuée à posteriori au niveau d’un centre d’appels peut être basée sur l’analyse des intonations ou sur les éléments textuels traités automatiquement.

Veille et réputation émotionnelles
Le dernier domaine d’usage des émotions abordé dans ce billet est celui de l’analyse réputationnelle effectuée sur les médias sociaux et autres avis clients. Les solutions de social listening essayent d’affiner les traitements pour aller au delà d’une « simple » analyse des sentiments vert / rouge et tentent d’identifier et de classer les émotions. Dans ce cadre, la détection de la colère ou de la peur peut permettre d’affiner les processus et dispositifs de détection de crise.

Comme les exemples d’applications évoqués ci-dessus le montrent, la détection et l’analyse des émotions ouvrent de nouvelles voies pour le marketing. Il va cependant convenir d’aller au delà des effets de mode et d’annonce logiquement utilisés par les prestataires spécialisés et montrer l’impact réel de tels dispositifs et pratiques.

Bertrand Bathelot


 
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