Par analyse faciale, vocale ou textuelle, un nombre croissant d’outils proposent de détecter les sentiments des consommateurs pour enrichir l’expérience client et optimiser la transformation.
L’analyse des émotions des clients fait figure de nouvelle frontière pour les professionnels du commerce et du marketing dans l’objectif de proposer une Expérience Client toujours plus riche et personnalisée. En détectant par reconnaissance faciale, vocale ou textuelle, les sept émotions universelles que sont la joie, la tristesse, la colère, la peur, la surprise, le mépris et le dégoût, une marque entre en empathie avec le consommateur comme le fait naturellement un vendeur dans une boutique. Elle peut ainsi ajuster son message pour, in fine, augmenter ses ventes.
Affectiva, pour l’automobile
Dotée d’une plateforme de deep learning associant détection faciale et analyse vocale, l’américain Affectiva s’est fait connaître pour son offre dédiée à l’industrie automobile. Affectiva Automotive AI permet aux constructeurs automobiles et à leurs équipementiers de mesurer l’humeur et les réactions des occupants d’un véhicule afin de proposer une expérience de transport personnalisée tout en renforçant la sécurité routière. La solution estime les niveaux de distraction et de fatigue du conducteur à travers les marqueurs faciaux révélateurs de la somnolence (fréquence de fermeture des yeux, bâillement…). Elle se présente sous forme d’une technologie conçue pour les systèmes embarqués ou les périphériques de type caméra.
Affectiva commercialise aussi une solution pour mesurer les réactions émotionnelles d’un panel de consommateurs face à une annonce, une vidéo, ou une émission de télévision. Une troisième offre s’adresse aux chercheurs d’université ou de laboratoires privés qui souhaitent analyser le comportement humain face à une situation donnée.
Amazon Rekognition, les images et les vidéos
Amazon Web Services propose une API qui s’applique à toute image ou fichier vidéo stocké sur Amazon S3. Aux côtés de la détection des émotions, Rekognition est aussi taillée pour l’identification faciale ou encore la détection de contenu inapproprié. L’API décèle si une personne a les yeux ouverts, porte des lunettes ou une barbe et dans quelle tranche d’âge elle se situe. Dans le cas d’une vidéo, un système d’horodatage suit l’évolution des sentiments du sujet dans le temps.
Datakalab, une techno française
Start-up française spécialisée dans le face coding, Datakalab propose aux marques de détecter les émotions des consommateurs et de croiser ces données « émotionnelles » aux données transactionnelles afin d’apporter de la chaleur à leur expérience client. Datakalab a notamment développé une solution basée sur Tealeaf, l’outil d’analyse de l’expérience client d’IBM. Il mesure les niveaux d’attention et d’engagement émotionnel pendant le parcours d’un client sur un site. Cela suppose toutefois que l’utilisateur accepte d’être filmé en direct. Une méthode qui se heurte à un taux d’acceptation relativement faible en France, de l’ordre de 30% selon un des cofondateurs cité par Les Echos. La startup revendique SNCF, TF1, Mr Bricolage ou LVMH parmi ses références.
IBM Watson Tone Analyzer, le décryptage des verbatims
Précurseur dans le domaine de services cognitifs, IBM Watson propose différentes APIs dont une dédiée à la vision par ordinateur (Visual Recognition) pour étiqueter et classer des images, des objets ou des visages. Plus original, Watson Tone Analyzer analyse l’émotion dans le langage écrit. Une entreprise peut utiliser ce service pour identifier automatiquement le ton des demandes formulées par ses clients afin d’y répondre en conséquence. Champs lexical, expressions utilisées, occurrence de mots-clés… La manière dont une personne s’exprime à l’écrit dit beaucoup d’elle. Dans le domaine de l’analyse de texte, IBM a racheté en 2015 la startup AlchemyAPI dont la technologie de vision par ordinateur vient enrichir sa plateforme.
Imotions, le neuromarketing à la rescousse
Imotions se différence des autres solutions par son approche. Orientée neuromarketing, sa plateforme intègre et rassemble les données des divers dispositifs mesurant l’état émotionnel (eye tracking, expression faciale) et les signaux corporels (électroencéphalographie, électrocardiogramme…). Elle les consolide pour dresser le profil comportemental d’un individu. Elle interopère avec plus de 50 biosenseurs : casques, caméras capteurs… Imotions peut être utilisée pour tester l’accueil réservé à une publicité ou à un nouveau produit. Cette start-up danoise créée en 2005 compte Unilever et Procter & Gamble comme références.
Kairos, le visage comme carte de fidélité
Fondée en 2012, Kairos développe une offre d’API de reconnaissance faciale pour le commerce et le marketing. Cette start-up de Miami propose notamment une solution pour enrichir l’expérience client en magasin. Identifiant les consommateurs dès leur entrée dans les boutiques physiques, elle estime leur sexe, leur âge, et leur état émotionnel dans l’optique de personnaliser leur parcours. Kairos propose d’intégrer son dispositif à un programme de fidélité incitant le client à prendre des selfies. Grâce à ce dispositif, un marchand peut créer des promotions particulièrement ciblées et connaître la composition démographique de sa clientèle sur une journée ou une semaine. Le visage devenant une carte de fidélité, les vendeurs sont alertés dès qu’un client VIP franchit le seuil du magasin.
Microsoft Azure API Visage, l’analyse du visage
Microsoft Azure propose un catalogue de services cognitifs de vision par ordinateur, de reconnaissance vocale et d’analyse linguistique. Parmi eux, on trouve l’API Visage dédiée la reconnaissance des émotions. Elle calcule un score de confiance. Exemple : ce visage exprime la joie à 20% et la surprise à 80%. Azure propose de tester en ligne sa solution en uploadant une photo ou en indiquant l’adresse URL correspondante. Avec son API Vision, Google Cloud propose une solution très proche de détection de l’état émotionnel avec, là aussi, une démonstration en ligne.
Realeyes, les panels consommateurs
Start-up londonienne créée en 2007, Realeyes s’adresse aux professionnels du marketing qui mènent des focus groups pour mesurer la perception du marché sur une marque, un produit ou un message promotionnel. Sa solution analyse les émotions que ressentent les panelistes en regardant une publicité ou une vidéo à partir des expressions de leurs visages. Après environ trois heures de traitement, Realeyes délivre son rapport sous forme de graphiques décrivant seconde par seconde le niveau d’engagement émotionnel, selon un score de 1 à 10. Les données sont segmentées selon l’âge, le sexe ou les caractéristiques démographiques.
Vokaturi, l’émotion passe aussi par la voix
Lancée en 2016, la start-up danoise Vokaturi propose un logiciel de reconnaissance des émotions par la parole. Développée par un professeur de l’université d’Amsterdam, sa technologie à base de deep learning calcule le pourcentage de probabilité pour cinq états émotionnels que sont le bonheur, la tristesse, la colère, la peur et un état d’esprit neutre. Aux côtés de ses versions payantes qui offrent des fonctionnalités et un taux de reconnaissance étendus, Vokaturi propose une version open source sous licence GPL à des fins de tests.
Source : journaldunet.com
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