Une entreprise de voitures de luxe se démarque grâce à l'écoute sociale
Challenge
Une entreprise automobile doit des décennies de succès à sa compréhension inégalée des besoins de ses clients en matière de luxe. À mesure que les personnes ont commencé à parler de ses marques sur les canaux numériques, l'entreprise a décidé de se développer en écoutant ses clients et en communiquant avec eux sur les réseaux sociaux et d'autres canaux numériques.
Mais l'écoute sociale s'est avérée problématique pour l'une des marques de l'entreprise. Elle a eu du mal à obtenir des informations pertinentes en ligne, car le nom de la marque était aussi un nom commun. En conséquence, l'entreprise a obtenu un grand nombre de données non pertinentes dans ses rapports d'écoute, ce qui représente jusqu'à 10 % de la totalité de ses données. Pire encore, il n'existait aucun moyen simple de filtrer les données non pertinentes. Quelqu'un devait examiner et suivre manuellement les demandes complexes et nettoyer régulièrement les rapports afin d'obtenir des données précises et des informations exploitables. C'était un travail inefficace et exigeant beaucoup de main-d'œuvre. Mais sans cela, l'équipe passerait constamment à côté de contenus susceptibles de fournir des données et des informations précieuses.
L'entreprise avait besoin d'une solution automatisée qui lui permettrait d'identifier uniquement les conversations sociales pertinentes pour la marque, et d'éliminer le reste. Cela permet d'obtenir une vue complète de la perception du marché en ligne de la marque, y compris l'indice de confiance, la veille concurrentielle et le pourcentage de conversations en ligne liées à la marque.
Solution
L'entreprise a mis en œuvre AI Studio de Sprinklr pour supprimer les résultats d'écoute sociale non pertinents.
L'équipe a travaillé avec Sprinklr pour créer un modèle d'IA personnalisé qui prédit ce qui est pertinent pour la marque. Ce modèle de désambiguïsation leur permet désormais de recueillir uniquement les données relatives à la marque. Il s'agissait notamment de développer et de valider des modèles personnalisés de classification de texte par l'IA pour permettre aux équipes de filtrer et de classer les messages.
Bénéfices
L'entreprise a désormais accès à des données pertinentes et exploitables qui lui permettent de prendre des décisions cruciales en matière d'image de marque, d'activité et d'exploitation. Le modèle de désambiguïsation des marques a permis d'éliminer le travail manuel qui était auparavant nécessaire pour nettoyer les données.
Grâce à l'IA, l'entreprise a augmenté le nombre de canaux qu'elle suit à l'aide de l'écoute sociale pour inclure les canaux régionaux et les applications de messagerie. Trois mois seulement après la mise en œuvre, l'entreprise a pu enregistrer 30 millions de mentions sociales supplémentaires et a atteint une précision de 85 % dans l'identification et la suppression des mentions non pertinentes.
« L'évaluation de l'impact des réseaux sociaux sur notre marque dépend de la qualité des données, et Sprinklr nous a permis d'améliorer notre capacité à recueillir des données de qualité, propres et précieuses directement exploitables », explique le responsable mondial des réseaux sociaux de l'entreprise.