IBM lance ses premiers services de Twitter Analytics

Le groupe lance une série de services pour analyser les données issues du site de microblogging. De quoi aider les grandes entreprises à prendre de bonnes décisions en matière de relation client.

En octobre dernier, IBM annonçait la signature d'un partenariat avec Twitter. Il devait permettre au géant informatique américain d'intégrer à ses solutions d'analyse en mode cloud, notamment basées sur la technologie Watson, les données issues du site de microblogging. C'est désormais chose faite. IBM lance en effet ce 17 mars une série de services cloud de Social Analytics intégrant les données de Twitter. Une centaine de clients auraient déjà exprimé leur intérêt pour cette offre.

Les solutions dévoilées se présentent sous la forme d'une série de services cloud de plateforme (PaaS). Ils permettent de créer des applications d'analyse sociale reposant sur le PaaS Bluemix, ou encore d'injecter les données Twitter dans le service Hadoop de ce dernier dans une logique de Big Data. En s'adossant à Watson Analytics, ils donnent aussi la possibilité de créer des tableaux de bord d'analyse prédictive, ou encore des applications de curation ou de data visualisation.

Réduire le churn et optimiser ses ventes

Derrière l'analyse de l'activité Twitter, "l'enjeu est d'être en mesure de détecter les signaux faibles", note IBM. Pour relever ce défi, le groupe indique combiner le traitement des informations issues du site, portant sur une marque ou un produit par exemple, avec l'analyse de données tierces - aussi bien publiques (comme la météo par exemple) qu'internes à l'entreprise (données de vente, de stocks....). 

"Les corrélations entre avis/commentaires de clients dans les tweets, suivi des défections et événements extérieurs, comme la météo, sont un moyen d'améliorer les modèles de churn, et ainsi de réduire la perte de clients ", commente IBM qui pointe déjà plusieurs exemples d'applications concrètes. "Nos modèles d'analyse peuvent par exemple établir un lien entre des avis négatifs, sur un restaurant par exemple, et un turn over important du personnel." 

Autre secteur cible évoqué par Big Blue : la mode. "L'analyse psycholinguistique des données Twitter produites par les blogueurs et influenceurs dans la mode combinée avec des informations de ventes et de marché peuvent permettre notamment de comprendre pourquoi des produits se vendent mieux que d'autres", détaille Glenn Finch, Global Leader of Big Data & Analytics au sein IBM Global Business Services.

IBM / Twitter