Comment l'analyse de l'audience a permis à IBM de découvrir les événements incontournables pour les consommateurs

Le défi

En collaboration avec l'équipe Consumer Intelligence and Event Partnership d'IBM, Maven Road avait pour objectif d'aider IBM à déterminer quels événements sportifs et de divertissement suscitaient le plus d'intérêt et d'affinité chez ses clients. Il s'agissait également de déterminer si certains événements ne valaient pas la peine d'être poursuivis.

Déterminer l'affinité peut s'avérer décourageant lorsque l'on a affaire à un éventail apparemment infini de clients et de points de données. Maven Road a dû prendre un échantillon massif de données et lui donner un sens sans s'y perdre.

IBM essayait également de justifier ses dépenses pour les événements existants et d'en découvrir de nouveaux dans lesquels investir : il ne s'agissait pas de décisions à prendre à la légère en termes de ressources. Le fait que cette campagne ait été menée au milieu de la COVID-19 a également compliqué l'analyse, obligeant Maven Road à évaluer également l'affinité des événements virtuels par rapport aux événements en personne.

La solution

Maven Road avait besoin de données précises, en temps réel, provenant de dizaines (voire de centaines) d'événements IBM et d'un moyen rapide de les analyser.

C'est pourquoi ils se sont tournés vers Audiense. Maven Road a adopté une approche en trois étapes pour exploiter les données d'audience d'IBM et répondre aux questions les plus pressantes de la marque :

1. Construire un public cible pour l'analyse sur la base de paramètres spécifiques
2. Analyser les conversations de ces clients sur les médias sociaux en se basant sur des phrases et des termes spécifiques à l'événement pour déterminer l'affinité.
3. Effectuer une analyse plus approfondie de l'audience définie afin de découvrir d'autres affinités et intérêts pertinents pour la marque.