L'équipe marketing du client prenait ses décisions sur la base d'études de marché trimestrielles et d'intuitions. Les tendances de consommation, elles, évoluaient en temps réel sur les réseaux sociaux, nouveaux segments de consommateurs, ruptures d'habitudes, changements de perception. Le temps que l'information remonte par les canaux traditionnels, la concurrence avait déjà bougé. Sans outil capable de récolter, analyser et scorer ces signaux à grande échelle, le client restait structurellement en retard sur son marché.
Détection des tendances sur les réseaux sociaux
Dans un marché où les comportements consommateurs changent plus vite que les cycles de décision, un client avait besoin d'anticiper les tendances au lieu de les subir. Nous avons construit la plateforme qui transforme le bruit des réseaux sociaux en signaux actionnables.
Problématique
Solution
Ce que nous avons construit
Nous avons déployé une équipe de 2 Data Scientists et 1 Data Engineer pour concevoir une plateforme complète de détection de tendances en temps réel.
Étape 1 — Data Lake et pipelines de collecte. Mise en place d'une infrastructure de collecte automatisée capable d'ingérer un très grand volume de données issues des réseaux sociaux en continu : textes, images, métadonnées, interactions.
Étape 2 — Analyse de texte et d'images. Développement d'algorithmes NLP et de computer vision pour comprendre le contenu des publications : thématiques abordées, produits mentionnés, visuels associés et contexte d'usage.
Étape 3 — Analyse de sentiment et scoring. Chaque signal détecté est scoré en fonction de sa vélocité, de son volume et du sentiment associé. Le système distingue un bruit passager d'une tendance émergente réelle.
Étape 4 — Application de visualisation. Développement d'une interface en ReactJS et VueJS qui permet à l'équipe marketing de suivre les tendances en temps réel, de filtrer par segment et de déclencher des actions directement depuis la plateforme.
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