Comment la reconnaissance d'entité nommée (NER) aide les spécialistes du marketing à découvrir des informations sur la marque

Avec les tendances qui émergent chaque jour, les réseaux sociaux introduisant de nouveaux ajouts (bonjour, Threads !) - sans parler des métamorphoses de marque, comme le changement de marque de Twitter en X - les équipes marketing ne cessent de rattraper leur retard.

Rester agile semble intimidant et trouver des informations significatives à partir de conversations sociales et en ligne ininterrompues s'apparente à trouver une aiguille dans une botte de foin. Ajoutez à cela des budgets serrés et une main-d'œuvre limitée.

Heureusement, les techniques de marketing de l'IA telles que l'analyse des sentiments et l'apprentissage automatique (ML) permettent aux spécialistes du marketing de surmonter la réduction des bandes passantes et d'exploiter l'écoute sociale pour l'intelligence économique. Les outils d'IA extraient des points de données clés de milliers de conversations sociales sur plusieurs réseaux en quelques minutes, vous donnant des informations exploitables qui ont un impact sur la croissance et les revenus de votre marché.

Mais comment ces outils identifient-ils les informations pertinentes parmi le déluge de données contradictoires en ligne ? Comment identifient-ils les mentions de marque pour l'analyse concurrentielle ? Et comment distinguent-ils les individus, les entreprises ou les devises dans les données ?

Entrez : reconnaissance d'entité nommée (NER). Cette technologie d'IA de base fonctionne dans les coulisses pour alimenter les outils de marketing d'IA, de sorte que vous obtenez des mesures critiques basées sur les données à partir des données sociales et en ligne pour les décisions commerciales stratégiques.

Dans ce guide, nous décrivons ce qu'est le NER et comment il profite aux entreprises. De plus, partagez une liste de cinq outils avec la meilleure capacité NER.

Qu'est-ce que la reconnaissance d'entité nommée ?

La reconnaissance d'entités nommées est une sous-tâche de l'intelligence artificielle. Il est utilisé dans le traitement du langage naturel (TLN) pour identifier et extraire des informations importantes ou « entités » dans le texte. Une entité peut être un mot ou une série de mots tels que des noms de célébrités ou de villes célèbres ainsi que des données numériques telles que des devises, des dates et des pourcentages.

Le NER est utilisé dans les outils de marketing de l'IA pour repérer et catégoriser automatiquement les informations importantes dans les données afin d'effectuer des tâches telles que l'écoute sociale, l'exploration des sentiments ou l'analyse de la marque. Le NER est également crucial dans les moteurs de recherche, leur permettant de comprendre et de reconnaître les éléments clés des requêtes, puis de rechercher et de fournir des résultats pertinents.

Comment fonctionne la reconnaissance d'entité nommée ?

La reconnaissance d'entités nommées, ou segmentation d'entités, est une tâche d'IA qui permet l'analyse de texte et aide à la génération de langage naturel (NLG), une capacité couramment utilisée dans les chatbots, les agents virtuels et les moteurs de recherche.

Le NER est codé manuellement dans un modèle d'apprentissage automatique avec des données annotées pour entraîner le modèle à reconnaître des entités importantes à partir de données non structurées. Des balises manuelles sont créées afin que toutes les entités NER similaires soient classées dans une catégorie prédéterminée telle que « personnes », « lieux » ou « devises ».

Les fautes d'orthographe et les abréviations sont également codées pour aider à obtenir des résultats plus précis. Par exemple, les États-Unis peuvent être annotés comme les États-Unis d'Amérique, les États-Unis et les États-Unis

En moyenne, un outil d'IA compte plus de 7 millions d'entités NER. Plus le NER d'un outil est robuste, plus les résultats sont précis. Il permet à l'outil d'analyser des millions de points de données dans les commentaires, les publications sociales, les critiques, les actualités, etc. et d'identifier immédiatement les mots-clés pour l'analyse des données afin de révéler la santé de la marque ou les informations sur l'expérience client.

Par exemple, dans la phrase «Sprout Social, Inc. est classé n ° 2 sur la liste Fortune Best Workplaces in Chicago 2023 SM», NER identifie et classe Sprout Social en tant qu'entreprise, Fortune Best Workplaces en tant que catégorie de récompense, Chicago en tant que lieu aux États-Unis et 2023 comme année civile.

De cette manière, les outils alimentés par NER identifient des entités hautement pertinentes à partir de tonnes de données dispersées pour fournir des informations sur les concurrents, les données démographiques des clients et les tendances émergentes de l'industrie. Ceux-ci vous permettent de créer des stratégies de marketing axées sur les données et centrées sur le client qui peuvent améliorer votre retour sur investissement.

Quels sont les avantages commerciaux du NER ?

De nombreuses entreprises utilisent déjà l'IA et le ML pour l'informatique décisionnelle. Selon le rapport 2023 sur l'état des médias sociaux, 96 % des dirigeants conviennent que les technologies d'IA et de ML améliorent considérablement les décisions commerciales, et 87 % prévoient d'augmenter les investissements dans les technologies d'IA et de ML au cours des trois prochaines années.

Voici une ventilation de la façon dont NER permet cette transformation.

Meilleur support client

Selon le même rapport, 93 % des chefs d'entreprise prévoient d'augmenter les investissements dans les outils d'IA pour améliorer les fonctions de support client au cours des trois prochaines années.

Le NER est essentiel pour dynamiser les fonctions de service à la clientèle. Il aide un outil d'IA à catégoriser automatiquement les requêtes et les plaintes en identifiant des mots-clés (tels que des noms de marque ou des succursales), afin qu'ils soient mis en file d'attente et acheminés vers les équipes de service client concernées pour une assistance plus fluide.

NER permet également l'automatisation du marketing et aide à personnaliser et à optimiser les réponses du service client pour un impact maximal. Par exemple, les réponses suggérées de Sprout aident les équipes d'assistance à répondre plus rapidement aux questions fréquemment posées sur Twitter. NER alimente les algorithmes d'analyse sémantique de l'outil pour comprendre les messages de manière contextuelle, identifier les sujets et les thèmes à l'aide de mots-clés, puis suggérer les réponses les mieux adaptées.

Expérience client améliorée

La reconnaissance des entités nommées vous aide également à trouver des détails critiques dans les données sur l'expérience client afin d'augmenter la satisfaction des clients tout au long du parcours d'achat.

Dans Sprout, NER identifie et suit les mots-clés que vous définissez, y compris les hashtags et les @mentions, dans un large éventail de sources d'écoute sociale telles que Reddit, Glassdoor et YouTube. Capturez ce dont les clients parlent et quelles sont leurs préférences pour identifier comment vous pouvez améliorer votre marque.

Ces informations sur la marque sont également bénéfiques pour l'ensemble de l'organisation, en informant la publicité ciblée, les améliorations de produits et un contenu social plus attrayant.

Veille concurrentielle précise

Les algorithmes NER identifient et suivent les concurrents pour des références concurrentielles et des indicateurs de performance clés (KPI) à partir des données client et marché. Par exemple, dans Sprout, vous pouvez suivre et analyser simultanément des marques concurrentes et leur contenu en fonction de plusieurs KPI tels que le volume, le type, la fréquence ou l'utilisation de hashtag avec des rapports de concurrents et des outils d'écoute.

Ces informations fournissent un guide stratégique pour créer de meilleures expériences de marque, du maintien de la part de marché à la personnalisation de votre messagerie pour un meilleur engagement du public.

Informations sur le sentiment de la marque grâce à l'écoute sociale

Quarante-quatre pour cent des dirigeants conviennent que l'une des utilisations les plus importantes des outils d'IA et de ML consiste à comprendre les commentaires des clients en temps réel grâce à l'analyse des sentiments.

Les algorithmes NER permettent l'analyse des sentiments dans les données d'écoute sociale en extrayant des entités importantes des commentaires directs, des mentions de marque et d'autres contenus générés par les utilisateurs. Cela vous permet de mesurer ce que les clients aiment de votre marque et les points à améliorer.

Le NER est également essentiel dans le suivi de la réputation de la marque. Il aide les outils d'IA à identifier les mentions négatives de la marque au fur et à mesure qu'elles se produisent dans les commentaires sociaux et les DM. Cela permet à votre équipe d'être proactive et de se concentrer sur la prise d'actions pertinentes pour résoudre les problèmes plutôt que de passer du temps à surveiller manuellement la santé de votre marque.

Résumés percutants du texte

Le NER est largement utilisé dans toutes les industries pour identifier les entités importantes dans les mots-clés, les sujets, les aspects et les thèmes dans les sources textuelles afin de fournir des résumés percutants. Ces sources textuelles comprennent des articles de presse, des podcasts, des documents juridiques, des scénarios de films, des livres en ligne, des états financiers, des données boursières et même des rapports médicaux.

Les résumés de ces sources peuvent servir à des fins stratégiques telles que la gestion de la réputation de la marque, l'analyse de l'expérience du patient (PX) ou l'évaluation des performances financières d'une entreprise au fil du temps.

Comment la reconnaissance des entités nommées aide l'écoute sociale

L'écoute des médias sociaux peut être écrasante, surtout si vous devez rechercher manuellement des milliers de commentaires et de publications pour obtenir régulièrement des informations importantes sur la marque et les produits.

Les outils d'écoute sociale basés sur l'IA, comme Sprout, surmontent ce défi en utilisant des technologies comme NER. Ces algorithmes identifient automatiquement les mots clés dans les conversations sociales et les discussions sur les réseaux sociaux afin que les tâches d'IA telles que l'analyse des sentiments et l'apprentissage automatique puissent tirer des informations commerciales significatives des données d'écoute.

Par exemple, le générateur de requêtes de Sprout utilise NER pour suivre les conversations sociales autour de votre marque. NER identifie et catégorise les données d'écoute sociale avec des mots-clés que vous avez prédéterminés (noms de marque, noms de produits, sujets)—même des noms mal orthographiés—dans les coulisses.

Ainsi, il aide le générateur de requêtes à trier des millions de points de données et à renvoyer uniquement les messages correspondant à votre requête. Il alimente également un filtre anti-spam pour affiner davantage les données.

L'écoute sociale peut avoir de nombreux points de données contradictoires, mais le regroupement d'entités et le regroupement sémantique le surmontent en supprimant les données redondantes. Cela vous permet de voir de manière contextuelle la fréquence à laquelle les messages avec un mot-clé particulier se produisent. Ceci est essentiel pour que les équipes de support client identifient les plaintes courantes concernant les produits et services.

Stimulez la croissance grâce à l'écoute sociale alimentée par le NER

En associant des capacités supérieures d'intelligence de marque basées sur l'IA à une expérience conviviale, le pouvoir est directement entre les mains des spécialistes du marketing. Le NER et l'écoute sociale vous permettent d'obtenir des informations en temps réel pour garder une longueur d'avance sur vos concurrents et fidéliser davantage vos clients.

Utilisez l'écoute sociale pour puiser dans les pensées non filtrées de votre public et obtenir des informations sincères sur votre marque, vos produits et services, ainsi que sur vos concurrents. Téléchargez cette feuille de triche d'écoute sociale pour identifier vos objectifs d'écoute et utiliser les données sociales pour développer l'ensemble de votre entreprise.

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