pdj pharma partie lingway
DESCRIPTION
Dans le cadre de la Matinale Lingway, organisée le 9 Février avec notre partenaire image & dialogue consultants a eu la présentation d'une étude exclusive sur les thématiques et les tonalités qui circulent sur Internet à propos des médicaments mis sous surveillance par l'AFSSAPS. Parmi les thèmes abordés: - Comment se structure l'univers de la communication des produits pharmaceutiques sur Internet ? - Comment classifier et quantifier automatiquement le discours des internautes sur les produits pharmaceutiques ? - Peut-on analyser les différences de positionnement entre produits remboursés et non remboursés ? - Comment les nouveaux outils peuvent-ils aider à planifier la communication des laboratoires ?TRANSCRIPT
www.lingway.com
LINGWAY e-ReputationIndustrie pharmaceutique et
santé9 février 2012
Thèmes de cette réunion
- Comment se structure l'univers de la communication d es produits pharmaceutiques sur Internet ?
- Comment classifier et quantifier automatiquement le discours des internautes sur les produits pharmaceutique s ?
- Comment les nouveaux outils peuvent-ils aider à pla nifier la communication des laboratoires ?
Notre présentation
Méthodes et outils: Bernard Normier et Cécile Potier, Li ngway� Problématique
� La plateforme LINGWAY e-REPUTATION� Exemples et démonstrations
Cas d’utilisation : Paul Séassal et Olivier Guerin imag e & dialogue consultants� Les médicaments mis sous surveillance par l’ AFSSAPS, focus sur les
benzodiazépines� Les études réalisées par / pour nos clients ne pouvant être montrées pour des
raisons de confidentialité, cette étude de cas est réalisée par Lingway et I&D Consultants à des fins de démonstration
Qui sommes nous ?
Une société spécialisée sur l’analyse des données tex tuelles� Transformer une information non structurée en données utilisables par des logiciels
Une centaine de clients dans différents domaines� Les brevets, l’information scientifique et technique, les ressources humaines� AXA, Accor, Altran, Bull, La Poste, Manpower, etc.
Une offre e-Reputation lancée il y a un peu plus d’u n an� Clients directs : Toyota, Ministère de la Culture, AXA, Union Latine, etc.� Agences: image & dialogue consultants, Occurrence, Touchvibes, LAWW etc .
Ce que nous ne sommes pas� Des spécialistes de l’industrie pharmaceutique (certains de nos clients le sont)� Des conseils en stratégie: notre rôle s’arrête au recueil et l’analyse des données
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e-Réputation: un enjeu incontournable
Selon plusieurs études concordantes :
Les 3/4 des français sont des internautes
Les 3/4 des internautes consultent Internet avant d’a cheter un produit
La moitié des internautes consultent les avis des aut res avant de choisir un produit
Une idée simple
Il « suffit » d’ observer ce qui se dit sur Internet pour avoir une perception de l’opinion des consommateurs, électeurs, influenceurs,…
Cette information est gratuite et spontanée
Donc on pourrait passer progressivement d’un modèle d’études basé sur les sondages à un modèle basé sur l’observation d’Internet et des réseaux sociaux
Mais une réalisation (très) complexe
Que faut-il surveiller ?� Qu’est-ce qu’un échantillon représentatif sur Internet ?
Comment analyser les contenus ?� Informations hétérogènes, non structurées, difficiles à identifier,
récupérer, trier, analyser
Faire « à la main » n’est plus possible� Ou alors on est obligé de réduire à quelques centaines ou milliers de
messages, non significatifs
Donc il faut analyser de très grands volumes d’informa tion et se faire aider par des logiciels � Notamment pour identifier des « signaux faibles »
Ce qui est possible avec Lingway e-Reputation
Où en parle t-on ?� Dans quels médias ? Quels réseaux sociaux ? Quel sites ?� Quels blogs ? Quels forums ?
De qui parle t-on ?� Quelles marques, produits, personnes, sociétés ?
De quels sujets ?� Quelles thématiques ? Quelle actualité ? Quelles offres ?
Qui parle ?� Quel internaute ? Quel bloggeur ? Quel journaliste ?
Quels jugements ?� Quels avis ? Quelles recommandations ? Quelles tonalités ?
Pages et messages
non structurés
Transformation en données structurées personnes, lieux, marques, thèmes, tonalités,
avis, etc.
Analyseurs sémantiques =
Logiciels + dictionnaires
Base de données de
textes enrichis et structurés
MOTS CLES
Liste de sourceswww.xxx.com…
Analyse du contenu: exemple sur un forum
Contenu analysé, structuré automatiquement
Principes de la démonstration
Le logiciel propose de nombreuses possibilités de paramétrage.
Pour cette démonstration:• Sourcing
• La liste des 77 médicaments surveillés par l’Afssaps
• Une extension aux benzodiazépines et associés
• Pas de sourcing sur les noms de laboratoires, pathologies, etc.
• Twitter, Forums, blogs, presse en ligne
Focus sur les verbatims• Un document est « découpé » en autant de passages que de citations de
médicaments
• Chaque commentaire constitue un document
• Chaque intervention dans un fil de discussion constitue un document
• >> objectif : une analyse fine au niveau de chaque médicament, une appréciation de l’impact en fonction du nombre de citations
1 – Où en parle t-on ?(les sources)
Quels médias ?, Quels réseaux sociaux ?
Quels sites ? Quels blogs ?
Quels forums ? etc.
Nature des sources
AnnuaireBlog (généraliste , spécialisé ) + commentaires
Media (généraliste , spécialisé )
Forum (généraliste , spécialisé ) + fils de discussions
Organisation ou entreprisePresse (nationale, régionale, spécialisée)
Réseaux sociaux (Twitter, facebook)
Sites d’avis ( Ciao, … )
Webzine (généraliste , spécialisé )
Domaines des sources
AutomobileBusinessDiversEconomie FinancesEnvironnementHi-tech
LoisirsModeMusiquePeoplePolitique et SociétéSantéSciences
Les reprises, la propagation de l’influence
Sur Twitter� Le RT ( re-tweets ) multiplient l’impact du tweet original� Dans cette étude, chaque RT compte autant que le tweet
original� C’est un paramétrage du système
Forums� La « longueur » d’une discussion est un indice de son impact� Chaque intervention est comptée
Blogs et sites de presse� Les commentaires sont un indice important de l’importance du
texte initial
DEMONSTRATION : QUELLES SOURCES ?
Où en parle t-on ?
Où en parle-t-on ?
2 - De qui parle t-on ?(les acteurs)
Quelles marques , quels médicaments ? Quels laboratoires ?
etc…
L’identification des noms propres
Ou « entités nommées »
Grâce à des listes ( « thesaurus »)� De sociétés� De médicaments� De pathologies
Grâce à des règles contextuelles� Parce qu’on ne peut pas tout prévoir dans les listes� Le chiffre d’affaires de Blablabla SA a augmenté de…� Le pdg de la sociéré Blablabla a annoncé que…
DEMONSTRATION : DE QUI PARLE T-ON ?
Pharma: de quels médicaments parle-t-on?
3 - De quels sujets parle t-on ?(LES THEMES)
Sur des thèmes connus (grille d’analyse)Sur des thèmes « découverts »
La grille d’analyse
Ou « plan de classement »
Organisée de façon hiérarchique
Chaque thématique est décrite par un ensemble de termes qui deviennent des questions au moteur sémantique
La mise à jour se fait en temps réél
Des alertes et des outils de diffusions peuvent êtr e associés.
Les thèmes découverts « à la volée »
Basé sur un extracteur de groupes nominaux
Permet d’identifier des thématiques émergentes
Les thèmes ainsi découverts peuvent être recatégorisés dans des thématiques spécifiques àl’application considérée.
Par ailleurs, le moteur sémantique permet de faire des recherches sur n’importe quel thème nouveau
DEMONSTRATION : DE QUOI PARLE T-ON ?(LES THEMES)
Quelles thématiques associées à une marque ou produit ?
Quels thématiques associées à un sujet donné ?
4 – Quelles opinions ?(Thèmes / Tonalités)
Quels avis ?Quelles recommandations ?
Quelles tonalités ?
L’analyse des tonalités suppose une analyse linguistique fine
DEMONSTRATION :
QUELLES TONALITES ?QUELS AVIS ?
QUELLES RECOMMANDATIONS ?
Quelles tonalités sur quels produits ?
Quels avis liés au Subutex ?
Le point fort de LeR = l’analyse linguistique des co ntenus
Un accès facilité aux données primaires� Tous les résultats sont vérifiables
Expansion sémantique multilingue basée sur � Des dictionnaires généraux et spécialisés très complets dans de
nombreuses langues
Extraction des entités nommées� Déjà connues ou découvertes par le système
Catégorisation automatique� Sur des thématiques connues ou découvertes par le système
Calcul automatique des tonalités� A la pointe de l’état de l’art
Mais aussi, toutes les fonctions standard pour gérer la veille
Niveaux de prestations
Accès à la plateforme� Mode SaaS
Paramétrage et support� Périmètre de la veille, mot-clés, filtrage, etc.
Veille externalisée� Rapports réguliers� Quotidiens, hebdomadaires, mensuels
Tarification
Accès à la plateforme� Abonnement 12.000 euros par an
Incréments� en fonction des volumes > 100.000 « remontées »� En fonction du nombre de langues suivies� En fonction du nombre d’utilisateurs
Services et support� Formation, paramétrage� Veille externalisée en fonction du périmètre à surveiller
Des questions ?
Avant de passer à la présentation de l’étude de cas ?
Etude de cas: les 77 médicaments mis
sous surveillance par l’AFSSAPS