Nextérité est une agence qui aide ses clients à mettre en place des solutions marketing sur mesure et automatisées pour améliorer leurs performances.
Spécialiste de la manipulation de données massives, Nextérité combine big data et sémantique pour offrir des insights à ses clients pour optimiser leur prise de décision stratégiques.
En 2015, Nextérité est approché par un établissement public administratif. En charge de l’organisation des transports publics en Île-de-France, ce client souhaite mettre en place un système utilisant les réseaux sociaux pour détecter rapidement et en temps réel les perturbations l’ensemble du réseau.
Des consommateurs mieux informés et plus exigeants
Grâce aux médias sociaux, le grand public accède à une quantité incommensurable d’informations.
Mieux informés et plus conscients de leur pouvoir, les consommateurs sont désormais plus exigeants sur les services qu’ils reçoivent ; les transports publics n’échappent pas à la règle.
Mais si les médias sociaux ont rendus les consommateurs plus exigeants, ils offrent également une plateforme idéale pour s’exprimer de manière publique sur son expérience avec une marque, un produit ou un service.
@RERA_RATP il est 9h50 et à Torcy le #rera dir. Paris… est plein ! L’info incident #ratp n’était même pas affichée en gare… Nul…
— SlyTheSly (@_SlyTheSly_) 17 juillet 2015
Il permettent également de fédérer les individus entre-eux. Ainsi, il existe désormais une communauté active de voyageurs qui échangent via tweets interposés sur l’état du trafic.
Ces données représentent une véritable mine d’or pour les organismes de transport pour identifier retards, accidents, panne, etc.
#RERA accident grave de voyageur. Reprise l’entrée du traffic de Paris vers Boissy et Marne la Vallée
— pierre edelman (@PierreEdelman) 30 novembre 2015
Mettre à profit une masse de voyageurs connectés
Afin de satisfaire la demande de son client, Nexterité devait trouver un moyen de :
- trouver et regrouper les tweets relatifs aux transports en commun de la région parisienne
- évaluer la pertinence des mentions trouvées en temps réel, en éliminant le spam
- mettre en place une architecture flexible permettant d’effectuer facilement des changements
La difficulté principale résidait dans la masse et la diversité des informations à traiter.
Chaque jour en Île de France, plus de 8 millions de déplacements en transports en commun sont organisés à travers 5 différentes formes de transport, 916 stations et/ou gares et 183 communes et villes.
Afin de l’aider dans sa démarche, Nextérité a choisit Brandwatch pour identifier et récolter les données sociales indispensables à la construction de son prototype.
Séparer les opinions personnelles du bruit de fond
En utilisant le système avancé de création de requêtes de Brandwatch Analytics, Nexterité a instantanément accès aux tweets postés par les voyageurs, en temps réel.
Grâce aux fonctions Rules et Categories, les tweets sont automatiquement filtrés et catégoriser à partir d’une liste de critères lexicaux et sémantiques pour s’assurer de leur pertinence mais aussi, et surtout, pour qu’ils exploitables par le client final.
C’est là qu’intervient le logiciel de l’agence, NextAlert, qui va faire tout le travail d’analyse sémantique pour distinguer les messages vides des réels insights.
Cartographier les perturbations en temps réel
En combinant la puissance et la rapidité de recherche de Brandwatch, à l’analyse sémantique de NextAlert, Nextérité a réussi à mettre en place une réelle innovation.
Cette carte des perturbations des transports publics francilien en temps réel, démontre véritablement la valeur des données sociales pour ce client.
Désormais mieux informé et plus efficace, ce client peut améliorer :
- la communication et la prise en charge des perturbations
- la coordination des équipes en charge des opérations
- la prise de décisions basée sur des faits
Fort de ce succès, l’agence compte appliquer ce concept à d’autres domaines d’activité et vient de lancer ce service sur Twitter : @Next_Alert.
« Les interfaces sont simples, intuitives et puissantes. Grâce à Brandwatch, nous avons pu développer rapidement un concept qui nous a permis de gagner le projet de notre client. »
Dorel Berger, Directeur Technique – Nextérité
Les données issues des médias sociaux représentent une excellente opportunité pour les entreprises au service du public d’améliorer leurs prestations.
Téléchargez l’étude de cas client pour découvrir en détail comment Nextérité a mis en place cet outil innovant.