Communication / Relations publiques

IA Langage et Analyse

IA et discours de marque : positionnement par l'analyse textuelle

Client & problématique

La direction de la communication d'un industriel du secteur de la chimie décide de recourir aux technologies NLP pour explorer en profndeur son patrimoine éditoriale. Objectif : renouveler le discours de la marque grâce à une analyse sémantique fine de données textuelles substantielles pour mieux identifier des territoires d’expression différenciants.

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Données & actions menées

Les données analysées : 12M de mots

400 K conversations collectées sur X, actus en ligne, blogs et forums, auxquelles se sont ajoutées une partie du patrimoine éditoriale de la marque. Au total, plus de 12 millions de mots ont constitué le socle d’une analyse objectivée du discours de la marque comparé à celui de 5 concurrents.

Une approche technologique sur mesure

Grâce à la création de modèles de classification conçus par machine learning, des thématiques structurantes ont été identifiées, puis regroupées en clusters comparés. Les territoires d’expression de la marque les plus pertinents ont ainsi pu être cartographiés et confrontés à ceux des concurrents.

Des résultats concrets pour la direction de la communication

Les enseignements issus de cette analyse ont permis de définir des métriques exploitables par la direction de la communication. Ces indicateurs sont désormais pilotables sur l’ensemble des canaux de la marque, et garantissent cohérence éditoriale et prise de parole maîtrisées.

Bénéfices client

Objectivation de la structure du discours de la marque facilitant la mise en place d'une stratégie éditoriale et d'un Tone of Voice fondée sur des données tangibles. Une identité de marque forte et différenciante pour mettre un terme aux intuitions approximatives et aux discours hétérogènes basés sur des éléments de langage trop souvent convenus et sans véritable aspérité.

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Les données analysées : 12M de mots

400 K conversations collectées sur X, actus en ligne, blogs et forums, auxquelles se sont ajoutées une partie du patrimoine éditoriale de la marque. Au total, plus de 12 millions de mots ont constitué le socle d’une analyse objectivée du discours de la marque comparé à celui de 5 concurrents.

Une approche technologique sur mesure

Grâce à la création de modèles de classification conçus par machine learning, des thématiques structurantes ont été identifiées, puis regroupées en clusters comparés. Les territoires d’expression de la marque les plus pertinents ont ainsi pu être cartographiés et confrontés à ceux des concurrents.

Des résultats concrets pour la direction de la communication

Les enseignements issus de cette analyse ont permis de définir des métriques exploitables par la direction de la communication. Ces indicateurs sont désormais pilotables sur l’ensemble des canaux de la marque, et garantissent cohérence éditoriale et prise de parole maîtrisées.

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