SAP Social Media Analytics by NetBase Dominique Blanc Business Architect SAP Thomas Dutreive Student Diploma / Consulting Sales SAP
500 millions de tweets par jour 1,184 millions d'utilisateurs 100 millions de blogs, spécialisés ou non 2014 SAP (Schweiz) AG. All rights reserved. 2
Social Media Intelligence La valeur du Data Mining The average consumer mentions specific brands over 90 times per week in conversations with friends, family, and coworkers. Keller Fay, WOMMA, 2010 53% of people on Twitter recommend companies and/or products in their Tweets, with 48% of them delivering on their intention to buy the product. ROI Research for Performance, June 2010 2014 SAP (Suisse) SA. All rights reserved. 3
Caractéristiques d analyses de ces données non-structurées Précis Analyse du ressenti, mais aussi des émotions, des comportements et du degré d'enthousiasme Temps réel Analyse des sentiments exprimés sur les réseaux sociaux à la vitesse de Google Intelligible Le traitement du langage naturel (TLN) permet de collecter des informations riches et pertinentes 2014 SAP (Suisse) SA. All rights reserved. 4
Le Ressenti - Analyse en temps réel des réseaux sociaux Moteur de traitement du langage naturel J en J'en une... veux veux une Ça me fait Ça mal yeux... me aux fait yeux n'a pas d'autonomie n'a assez pas d autonomie offre peu de de offre jeux mode à peu à la la + 7 commentair + 500 autres 7 500 autres! mode commentaires Le moteur de traitement du langage naturel filtre et analyse les émotions (ce que les consommateurs aiment ou n'aiment pas), les comportements (ce qu'ils recherchent, achètent, ou rendent), l'intensité de leurs émotions et leur ressenti. 2014 SAP (Suisse) SA. All rights reserved. 5
Cas d'utilisation Promotion, lancement ou suivi des campagnes Veille concurrentielle Gestion des risques et des marques Amélioration du service rendu au client Amélioration des ventes (cross & up-sell) Etc. 2014 SAP (Suisse) SA. All rights reserved. 6
SAP Media Analytics - Modèles de Solutions Best-practices disponibles: Analyse de Marque Analyse des Concurrents / de Compétitivité Suivi de problèmes Analyse de Campagne Analyse de lancement produit Tableaux de bord configurables par l utilisateur 2014 SAP (Suisse) SA. All rights reserved. 7
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SAP Media Analytics - Modèles de Solutions Best-practices disponibles: Analyse de Marque Analyse de Compétitivité Suivi de problèmes Analyse de Campagne Analyse de lancement produit Tableaux de bord configurables par l utilisateur 2014 SAP (Suisse) SA. All rights reserved. 11
Détails techniques & fonctionnels
Présentation conceptuelle Médias Sociaux Moteur de traitement du langage naturel Analyse approfondie Analyse grammaticale Lexiques et filtres propres à chaque secteur Basé sur le cloud Plus de 100 serveurs Entrepôt d'informations sociales 20 milliards de documents Historique sur 12 mois Plus de 70 serveurs Interface de programmation de services Web NetBase Tableaux de bord Mesures sociales clés Sujets de conversation Comparaisons et tendances Hébergement sur les serveurs SMA Atelier Définition des sujets Désambiguïsation Exportation d'excel Outils d'analyse Comparaisons Création de scorecards 2014 SAP (Suisse) SA. All rights reserved. 13
Traitement du langage naturel à des fins de précision Problème : quel ressenti peut-on inférer de ces 2 phrases? «L'iPhone n'a jamais été performant.» «L'iPhone n'a jamais été aussi performant.» Solution : traitement du langage naturel 2014 SAP (Suisse) SA. All rights reserved. 14
L'atout de SAP Social Media Analytics : la compréhension du langage Traitement du langage naturel Je sais que Listerine tue les germes parce qu'il fait mal. Marque Caractéristique positive Motif Outils d'analyse du texte Je sais que Listerine tue les germes parce qu'il fait mal. Marque Terme négatif Recherche de mots clés Terme négatif Terme négatif Je sais que Listerine tue les germes parce qu'il fait mal. Mot-clé Mot-clé Mot-clé Mot-clé Mot-clé Mot-clé 2014 SAP (Suisse) SA. All rights reserved. 15
Comprendre toutes les opinions exprimées sur les médias sociaux Orthographe modifiée Abréviations Orthographe modifiée tro bi1 prcq j'm mr6 Abréviations amha auc. id. mdr slt Expressions branchées chanmé trop fort excellent ouf Fautes d'orthographe le/les son/sont Fautes d'orthographe ou/où courantes de/d'eux/2 2014 SAP (Suisse) SA. All rights reserved. 16
Atelier de définition & Tableau de Bord de résultats Atelier Tableau de Bord Configuration et mise en service Analyse approfondie Affichage de l' analyse Analystes: Création de sujets Configuration de tableaux de bord Analyse approfondie Utilisateurs (Analyse et suivi) : Mesures médias sociaux-clés Tous les concurrents Au fil du temps À l'aide des sujets de conversation 2014 SAP (Suisse) SA. All rights reserved. 17
Des données valides, disponibles en un clin d'œil Ressenti Comment ma marque est-elle perçue? Buzz Combien de personnes partagent ce sentiment? Niveau d'enthousiasme Quel est leur ressenti réel? Notoriété / Concurrents Nouveaux produits Anciens/nouveaux produits Problèmes Veille Tendances Sujets de conversation Qu'est-ce qui motive les échanges?? 2014 SAP (Suisse) SA. All rights reserved. 18
Démonstration pratique Définition un sujet Définition d un thème illustration dans un tableau de bord
Conclusions
Conclusions SAP Social Media Analytics permet une analyse de ce qui se dit sur le Web: Précise En temps réel Intelligible SAP SMA permet de suivre: Campagnes Produits & lancements Marques & concurrents Problèmes & service aux clients Des Best Practices existent comme aide à la mise en place 2014 SAP (Suisse) SA. All rights reserved. 21
Chaque samedi le WSJ édite une analyse basée sur Netbase 2014 SAP (Suisse) SA. All rights reserved. 22
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Merci Contact: Dominique Blanc SAP Suisse SA T: +41 58 871 74 90 M :+41 76 369 99 13 2014 SAP (Schweiz) AG. All rights reserved.