USE CASE

Transport

Les villes collectent de plus en plus de données. Leur exploitation permet désormais d’optimiser la circulation des transports urbains, d’anticiper une grève et d’améliorer le quotidien des usagers.

Connaître l’impact d’une grève sur l’image de la marque sur les réseaux sociaux, et anticiper les risques

Pour qui ?

Réseau de transport en Ile de France

Quels résultats ?

La mise en place de process d’analyse des sentiments sur les réseaux sociaux a permis de comprendre l’impact d’une grève sur leur image et de pouvoir ainsi mieux appréhender les moments de crise. Désormais, leur stratégie est d’anticiper les grèves en aménageant une page consacrée aux moments de crise de manière à améliorer le temps de réponse sur les messages négatifs. Le modèle a également permis de quantifier l’impact d’une grève sur le client mais aussi de détecter d’autres facteurs ayant un impact sur leur image. Enfin, il a permis de mettre en évidence d’autres topics intéressants et critiques (ex : alerte à la bombe),
masqués dans la masse des messages liés à la grève.

Comment ?

Historisation et analyse plus fine du trafic
1. Intégration de données externes liées aux sentiments
voyageurs
2. Score de sentiments et évolution dans le temps,
wordcloud, thèmes, classification, LSA (Latent Semantic
Allocation), LDA (Latent Dirichlet Allocation)…
3. Calcul des gains en équivalent temps plein

nos autres use cases

La diversité de nos expériences nous permet aujourd’hui de pouvoir répondre à de nombreuses problématiques métier. Notre ambition est de démocratiser nos solutions à tous les secteurs d’activité et toutes les tailles d’entreprise.

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Nous vous accompagnons dans votre transformation par la Data et sur toute la chaine de valeur, du Big Data à la Data Science