Capter les émotions des consommateurs et les utiliser comme n’importe quelle autre donnée marketing. Une nouvelle étape bientôt franchie dans l’exploitation du big data. Le Feel data ou, en français, analyse des émotions, la mesure des sentiments et des ressentis des consommateurs.

Les émotions guident beaucoup les choix des clients et c’est pourquoi le Feel data devient de plus en plus important dans les stratégies marketing des marques.

Savoir ce que ressent un consommateur devant une publicité ou lorsqu’il achète un produit, ces données dites émotionnelles ou «Feel Data » intéressent de plus en plus les marques, qui cherchent à les capter et les analyser.

ð Une nouvelle étape dans l’exploitation du big data avec l’agrégation de donnés comportementales utilisées pour mieux cibler les campagnes de publicité.

Ainsi, en février 2016, Facebook a équipé son bouton « Like » de six émojis : la joie, la tristesse, l’étonnement, la colère, le rire…. ceci afin d’avoir une connaissance encore plus précise de ses utilisateurs et de leurs réactions face à différents contenus.

ð Des informations que le réseau social peut ainsi exploiter dans le but de personnaliser le fil de chaque internaute en fonction de ses préférences.

L’ambition de ces « feel data » analystes : analyser les émotions des consommateurs devant une publicité, un produit ou un service, pour déterminer en utilisant des outils neuroscientifiques , comme le bracelet connecté , quelles sont les couleurs, les éléments contextuels, et autres caractéristiques à améliorer pour rendre optimale une publicité.

Un tableau de bord permet de visualiser en temps réel  émotions ressenties par les clients.

« L’objectif est de renverser le marketing pour que les consommateurs impulsent par leurs émotions les futurs services et produits des marques », souligne Nicolas Delattre de Datakalab.

Face à un message publicitaire, ces données émotionnelles permettront de mieux le calibrer et de l’adapter au «profil émotionnel du client» !

ð L’émotion devient alors une donnée mesurable.

Plusieurs outils sont utilisés pour « mesurer » et comprendre les émotions des consommateurs.

On trouve par exemple, l’oculométrie ou « Eye-tracking » qui permet de mesurer la taille de la pupille.

Ou encore, on place une personne munie d’un bracelet connecté face à un contenu audiovisuel.

Ce dernier va permettre de mesurer l’intensité émotionnelle que ressent le consommateur face à différentes situations et à différents stimuli.

Autre utilisation du bracelet connecté, le bracelet qui permet de filmer un consommateur en magasin et suivre son parcours.

Le bracelet permet de mesurer les différents niveaux de stress qu’a pu rencontrer le client et ainsi comprendre, en discutant avec lui par la suite, à quoi cela était dû.

Les services relation client et le SAV sont aussi très intéressés par les émotions que ressentent les clients : En arrivant à détecter si le client est mécontent, stressé ou heureux, ils vont pouvoir répondre en conséquence et ainsi avoir une relation privilégiée avec le client.

L’analyse des émotions a toutefois ses limites, en effet, il n’est pas encore possible de connaitre en temps réel les émotions du consommateur.

Les entreprises ont donc un temps de retard quand elles agissent auprès du client, notamment pour la relation client.

Des premières expérimentations

Plusieurs marques ont été séduites par cette technologie comme : Monsieur Bricolage, PMU, M6, La Française des jeux, Nestlé, Yves Rocher.

Chez Disneyland Paris, la Feel Data a permis de mettre en évidence le manque d’impact d’un futur spot auprès des adolescents afin d’y remédier par un nouveau film modifié en conséquence.

Demain, on peut, ainsi, rêver d’affiches communicantes qui s’adaptent aux émotions des passants…

Mais les ambitions sont encore plus grandes : « A plus long terme, notre volonté est de partager ces connaissances pour améliorer d’autres domaines que celui du marketing : dans le monde de l’art, des médias, de l’architecture afin que ces Feel Data puissent servir à toute la société », indique Nicolas Delattre de Datakalab.