data émotionnelle

Estimé à 123 millions de dollars cette année, le marché de la data émotionnelle atteindrait les 3,8 milliards en 2025

Une solution pour améliorer les produits des marques

Ces statistiques ont été révélées par l’institut d’étude Tractica. Mark Beccue, analyste dans cet institut, explique que les logiciels destinés à analyser et détecter les émotions permettent aux marques d’améliorer la qualité de leurs produits. Selon lui, ils seront également en mesure de comprendre et de se mettre à la place des consommateurs.      

Utilisée dans le monde de la publicité, la data émotionnelle est également prisée dans les secteurs du retail, de la santé, du gaming et des services professionnels. Le développement du marché des logiciels d’analyse d’émotions est actuellement favorisé par un accès élargi à la data et le succès de l’intelligence artificielle.

Ces logiciels seront ainsi nécessaires dans la réalisation du support, du produit, dans l’expérience client et la R&D ou Recherche et Développement. Cette démarche est divisée en trois phases dont la recherche fondamentale, la recherche appliquée et le développement. Avant de lancer un produit, les fabricants doivent en effet le soumettre à une phase de développement puis le tester par la suite. Celle-ci consiste à mettre en application les techniques ainsi que les découvertes constatées lors de la recherche appliquée. Ces dernières doivent être adaptées aux objectifs commerciaux de l’entreprise.

Les éditeurs et startups ayant investi dans ce concept

Microsoft et IBM font partie des éditeurs qui ont développé la data émotionnelle. L’API Emotion de Microsoft permet de reconnaître les émotions d’une personne ou d’un groupe de personnes sur des images ou des vidéos par rapport à un contenu donné. L’image à analyser est sélectionnée puis un cadre de forme rectangulaire englobe le visage pour détecter les émotions dégagées par celui-ci. Avant cela, une expression faciale dans une image est prise en tant qu’entrée.

Ainsi, les émotions comme la peur, le mépris, la neutralité, le dégoût, la surprise, la colère, le bonheur ou la tristesse se traduisent de façon universelle et transculturelle par des expressions faciales spécifiques. Ces émotions peuvent être détectées grâce à une fonctionnalité appliquée aux vidéos qui extraient leurs trames pour les transférer par la suite vers l’API. 

En 2016, IBM a présenté deux API de son intelligence artificielle Watson lors de la conférence Interconnect de Las Vegas. Le Tone Analyzer reconnaît 9 tonalités sur trois axes dont le style d’écriture, l’inclination sociale et les émotions exprimées. Quant à l’Emotion Analysis, elle permet de comprendre les émotions exprimées en analysant du contenu extérieur à une entreprise tel qu’une session de chat avec un client. Cette deuxième API sert également à surveiller les réactions des internautes sur les médias sociaux suite à la diffusion d’une information.

La startup américaine Affectiva a enregistré pendant deux ans plus d’1,5 milliards de réactions émotionnelles qui ont été utilisées comme base pour la création de son logiciel. Pour tester la réaction des consommateurs face à la diffusion de réclames, différentes entreprises publicitaires utilisent ce logiciel. Unruly, un acteur expert dans les technologies employées dans la publicité digitale, s’est associé avec Affectiva pour proposer l’outil Unruly EQ™. Se basant sur des tests audio, neurologiques et biométriques, ce dernier est employé par les marques pour optimiser l’impact commercial et émotionnel de leurs publicités.   

Data émotionnelle : Le saviez-vous ?

Affectiva a été fondée par Rana-el-Kaliouby ainsi que des chercheurs du MIT ou Massachusetts Technology Institute ou Institut de technologie du Massachusetts expert en technologie et science. Lors d’une interview pour le New York Times, la directrice générale de la startup Rana-el-Kaliouby a tenu à souligner que leur logiciel n’enregistre pas les vidéos montrant les expressions analysées par ses algorithmes.    

Il faut savoir que la data émotionnelle provient de l’expression anglaise « Feel Data ». Elle rassemble les données des consommateurs organisées par réactions affectives et peut être mesurée de façon physiologique. Dans ce cas, le professionnel en marketing tient compte des changements visibles sur l’organisme d’un consommateur sous l’effet d’une humeur, d’un sentiment ou d’une émotion.  

La data émotionnelle peut être également mesurée par le biais de la retranscription des émotions du consommateur à l’oral, à l’écrit ou sous forme d’émoticônes notamment sur les réseaux sociaux. À partir des enregistrements, des questionnaires ou d’une netnographie, le spécialiste en marketing peut procéder à l’analyse des données. 

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