Datakalab étend la mesure des émotions aux sites e-commerce

Publié par Clément Fages le | Mis à jour le
Datakalab étend la mesure des émotions aux sites e-commerce
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Datakalab, start-up spécialisée dans la mesure des émotions en réaction à des contenus (publicités, conférences), annonce aujourd'hui depuis le CES de Las Vegas étendre son activité à l'analyse des sites e-commerce en collaboration avec IBM Tealeaf.

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La start-up Datakalab, qui cherche à quantifier et qualifier les émotions pour les transformer en data exploitables, vient de dévoiler depuis le CES de Las Vegas Datakalab Website, une solution de détection des émotions destinée aux sites e-commerce. Cette solution, qui exploite l'expertise de Datakalab en matière de "facial coding", soit la détection des micro-expressions du visage et leur association à des émotions grâce à l'intelligence artificielle, a été développée en collaboration avec IBM ces six derniers mois, dans le cadre de la participation de Datakalab à la "Scale Zone" de l'entreprise américaine.

"Grâce à sa solution de reconnaissance et d'analyse faciale, Datakalab est capable d'identifier les niveaux d'attention et d'engagement émotionnel pendant le parcours des clients sur le site. Ces métriques comportementales sont croisées avec les données collectées par IBM Tealeaf sur toutes les interactions des visiteurs du site (clic, remplissage de champ de saisie, déplacement de la souris...)", détaillent les deux entreprises dans un communiqué.

"Un e-commerçant pilote sa stratégie produit en fonction de metriques comme le taux de clic ou le temps passé sur les pages. Désormais il pourra intégrer la donnée émotionnelle à sa prise de décision. Quels sont les produits qui provoquent les plus fortes réactions ? Quels sont les "magic moments" ou les "pain points" du parcours sur site ? Mais aussi quel est l'âge ou le sexe des internautes. C'est à ces questions que nous voulons répondre, nous explique Xavier Fisher, chief product officer chez Datakalab. Mais il est plus simple d'associer une réponse émotionnelle au moment précis d'une publicité qui sera la même pour tous, que de l'associer avec précision à un site qui offre une multiplicité de parcours possibles. D'où notre association avec IBM Tealeaf. Nous allons synchroniser les data set des deux solutions pour contextualiser les émotions observées."

Après des premiers essais concluants réalisés pour le compte d'Eram, la start-up espère séduire ses autres clients retailers, et pourquoi pas s'attaquer au marché américain. C'est tout l'enjeu de la Scale Zone d'IBM, comme le rappelle Marie-Noëlle Muller, vice-présidente industrie et communications chez IBM France, qui a été par ailleurs le coach de la start-up au sein du programme : "Le but de cet accompagnement est de servir de marche-pied à l'international pour des start-up ayant déjà une solution viable, mais aussi d'apporter l'agilité et l'esprit start-up à une entreprise comme IBM, dans une démarche de co-création." De son côté, Patrice Dau, qui dirige la BU Watson customer engagement chez IBM, salue l'ajout de ce volet émotionnel à l'offre Tealeaf, tout en se gardant d'évoquer une offre commune : "Datakalab Website reste une boîte noire du côté d'IBM, et nous collaborons sur l'intégration en parallèle de nos deux solutions qui vont désormais permettre de collecter l'ensemble des données comportementales relatives à la navigation sur site."

Déjà commercialisée, Datakalab Website se base encore sur un panel de consommateurs recrutés en partie via des e-mailings adressés aux clients existants des retailers. De l'aveu de Xavier Fisher, la start-up travaille au développement d'un plug-in Javascript qui permettra d'ici les six prochains mois de recruter en temps réel un internaute visitant un site marchand.

MaJ : Quand Éram teste ses performances e-commerce via les données émotionnelles

Grâce à la solution Datakalab Website, l'enseigne Éram a pu analyser les émotions des internautes naviguant sur son site e-commerce, selon un cas présenté sur le salon Big Data ce 11 mars 2019, en présence de François Feijoo, CEO de l'enseigne. Pendant 10 jours en janvier, Datakalab a filmé 2000 clients volontaires d'Éram lors de leur navigation sur le site e-commerce de l'enseigne. "Nous avons 400 000 secondes de vidéos à traiter, soit une dizaine de millions d'images. Nous pouvons facilement en tirer un "état moyen ou normal" pour chaque individu, et observer les pages ou les produits du site qui attire l'attention ou provoque une émotion et donner un score d'émotion pour ces éléments", a expliqué Xavier Fisher, rappelant que près de 90% des achats étaient d'abord motivés par une réaction inconsciente liée aux émotions. Éram a ainsi appris que les produits ayant une "valeur de page" comprise entre 15 et 40 euros, ou que les produits couleur camel étaient ceux qui provoquaient le plus d'émotions positives en janvier. De là l'enseigne peut faire du A/B testing sur son site, ses newsletters ou ses catalogues pour améliorer l'expérience de ces clients.

Pour aller plus loin :

Comment Éram fait venir ses clientes en magasin ?

E-mail, SMS ou display programmatique : François Aspe, directeur e-commerce et marketing client d'Éram, fait le point sur la stratégie drive-to-store mise en place par l'enseigne avec Numberly (ex-1000mercis).

Études: la fin des sens interdits

Bardé de capteurs ou dans une simulation virtuelle, le panéliste du futur voit ses cinq sens mis à contribution: plus que son avis, ce sont ses données comportementales et émotionnelles qui nous intéressent.

Comment trouver sur quelles émotions construire vos campagnes ?

À l'occasion de l'édition 2019 de la Journée Nationale des Etudes organisée par l'Adetem, McDonald's, le groupe TUI et la régie de Mondadori sont venus témoigner de leurs efforts pour décrypter les émotions de leurs clients et lecteurs, et utiliser ces insights comme leviers de performance.

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