La startup Q°Emotion allie intelligence artificielle et sémantique afin de capter toutes les émotions que génère une marque. Des informations précieuses qui permettent ensuite d’améliorer l’expérience client et la relation client en perfectionnant ses services.
Si le nom de la startup Q°Emotion n’est pas facile à comprendre au premier abord, il prend vite du sens lorsqu’on en sait plus sur son domaine d’activités. Q°Emotion, c’est pour le quotient émotionnel, la capacité à capter ce que ressentent les autres. Lancée officiellement en juin 2015 par Matthieu Bruneteau de Gorsse, ancien de chez Lacoste et Grégoire Pfirsch, familier du marketing et de l’analytics, la jeune pousse s’est créée après un constat : dans le voyage notamment, il y a un décalage avec l’émotion générée par ce qui est propre à une destination (les paysages, la population, la cuisine, etc.) et l’émotion vécue dans les transports ou l’hébergement. La première étant souvent plus positive que la seconde. « Nous nous sommes dit qu’il y avait quelque chose à faire pour améliorer l’expérience, pour la rendre plus personnalisée et pour mieux répondre aux attentes », explique Grégoire Pfirsch. Pour cela, l’objectif était de récolter tous les feedbacks utiles pour qu’une marque puisse en tirer des enseignements.
Grégoire Pfirsch, co-fondateur de la startup.
L’utilisation de l’intelligence artificielle et de la sémantique
Pour arriver à capter toutes ces données, la startup s’est intéressée au cognitif, aux processus psychiques liés à l'esprit, notamment celui du langage. Aujourd’hui, Q°Emotion est capable, via un algorithme, d’analyser les données dites non structurées du langage, autrement dit les données difficilement exploitables par les entreprises qui ne disposent pas d’outil adéquat. La startup est capable de comprendre plus de 20 millions de mots et expressions. « Par exemple, si une personne utilise le mot aventure, nous sommes capables de comprendre si l’émotion penche plutôt du côté de la peur ou de la surprise », détaille Grégoire Pfirsch. Au-delà des mots, la technologie peut également comprendre le contexte grâce à l’analyse sémantique et l’utilisation d’émoticônes.
Les sources de données
Q°Emotion va chercher des informations à la fois publiques et privées. Pour la partie publique, l’algorithme regarde du côté des réseaux sociaux, des plateformes d’avis, des blogs ou sites spécialisés. Pour la partie privée, qu’on peut qualifier de « dark data », l’algorithme va chercher des informations du côté des questionnaires envoyés aux clients, des mails, des échanges privés sur les réseaux sociaux ou des appels téléphoniques.
Plusieurs niveaux d’interaction
Une fois ces données récoltées, Q°Emotion les classe en 6 émotions primaires : peur, surprise, dégoût, joie, tristesse et colère. Ces émotions sont universelles et sont les mêmes pour toutes les langues et culture. L’entreprise a ainsi une vue globale de ce que pensent ses clients sur un point particulier, que ce soit le plateau repas d’une compagnie aérienne ou l’accueil d’un hôtel. Il peut s'agir aussi de l'expérience vécue sur le Web. Tout ce qui est matière à être ressenti et commenté par un client peut-être évalué par l’entreprise. Avec ces informations, elle peut ainsi améliorer tel ou tel service ou au contraire mettre en avant ce qui génère des émotions positives fortes. Autre niveau d’interaction, celui de la relation client. Q°Emotion peut faire ressortir les avis les plus critiques ou les plus élogieux pour que l’entreprise puisse y répondre en personne.
Cas d’usage
La startup travaille principalement avec des professionnels du Tourisme et du Retail et comptabilise une dizaine de référence. Dans le Tourisme, elle a travaillé avec la Compagnie des Alpes et La Plagne et travaille actuellement avec la compagnie aérienne Corsair. Avec les stations de ski, la problématique était de comprendre ce que pensaient les voyageurs sur certaines activités et hébergements. Avec la compagnie aérienne, il s’agit d’améliorer l’expérience vécue par les voyageurs à l’aéroport mais aussi à bord de l’avion.
Perspective de développement
Pour faire son travail correctement, la startup travaille avec des entreprises qui génèrent un minimum de feedbacks. Elle vise donc les moyens/grands comptes. Aujourd’hui, son business model repose sur une offre d’abonnement. Plus il y a de données à traiter, plus le montant sera élevé. Q°Emotion cherche à lever 400 000 euros. Pour cela, elle est en contact avec des business angels et des fonds d’investissement. Ayant déjà un pied dans la Technopole de l’Aube, elle rejoindra bientôt l’incubateur Welcome City Lab à Paris.
Photo du slider : Jake Ingle
