L’analyse du sentiment des consommateurs n’est pas un sujet tape-à-l’œil ou un concept époustouflant, mais l’importance de ces outils dans les entreprises est de plus en plus brûlante. Sans évaluer le sentiment des consommateurs, les entreprises peuvent se précipiter vers une solution, recherchant un problème au lieu de répondre aux demandes des clients.
La confiance des consommateurs est un indicateur économique du bien-être, souvent présenté statistiquement. La confiance des consommateurs a le pouvoir de transformer les paysages financiers. Le sentiment des consommateurs peut créer une économie lorsqu’un chanteur bien-aimé est en tournée ou détruire une plateforme de médias sociaux qui a perdu de vue sa base démographique, par exemple. Les tendances du marché immobilier sont un autre indicateur de la confiance des consommateurs.
Cela a commencé dans les années 1940 et 1960 avec respectivement l’indice du sentiment des consommateurs du Michigan et l’indice de confiance des consommateurs. À l’époque, la confiance des consommateurs était plus difficile à mesurer et s’appuyait sur des enquêtes, des groupes de discussion et des études de marché. Les premières analyses prenaient beaucoup de temps, demandaient beaucoup de travail et n’étaient pas toujours fiables en raison d’erreurs humaines. La révolution numérique a changé tout cela. Avec l’invention d’Internet et l’essor des médias sociaux, les indices de confiance des consommateurs ont davantage accès aux opinions des consommateurs avec des commentaires en temps réel. Des outils logiciels ont été introduits pour analyser et émettre mon opinion.
Les enquêtes visant à obtenir de l’argent, souvent sous la forme de cartes-cadeaux et d’autres récompenses, étaient incroyablement courantes. Les grandes entreprises ont fourni des enquêtes aux entreprises et analysé les données. Cette méthode fonctionne mais son coût est prohibitif pour la plupart des petites entreprises. (Divulgation complète : l’auteur a participé à des enquêtes en ligne début 2010.)
Lorsque l’IA est entrée en scène, l’apprentissage automatique et l’IA ont complètement transformé les données sur le sentiment des consommateurs. Des modèles linguistiques étendus (LLM) et d’autres avancées de l’IA ont été utilisés pour comprendre rapidement et précisément les émotions, les préférences et les tendances des consommateurs. Les startups uniformisent désormais les règles du jeu pour que les petites et moyennes entreprises puissent accéder aux données sur le sentiment des consommateurs. Les sites Web suivent les tendances, les listes des « meilleurs des meilleurs », et bien plus encore.
Qlay Technologies, basée au Japon, est une startup qui bouleverse le secteur de la confiance des consommateurs. Les fondateurs Tomofumi Nakata et Tokumasa Yamashita ont lancé Qlay Technologies à Tokyo après s’être rencontrés dans le cadre d’un programme de mise en relation des co-fondateurs organisé par un capital-risqueur. Ensemble, forts de leur vaste expérience en tant que consultants, ils ont créé une startup qui propose Qlay, un outil d’analyse générative du sentiment des consommateurs alimenté par l’IA.
Qlay intègre des données en langage naturel provenant de diverses sources, telles que les réseaux sociaux, les sites d’avis et les sites de commerce électronique, et utilise les LLM pour générer un rapport permettant aux entreprises de biens de consommation de mieux comprendre les sentiments des consommateurs à l’égard de leurs produits et de leurs marques. Les startups comme Qlay Technologies font preuve de plus d’agilité et de créativité pour répondre aux besoins du marché que les grandes entreprises. La capacité de s’adapter et de répondre aux défis crée des licornes de startups, et c’est précisément l’objectif des fondateurs de Qlay.
Tomofumi Nakata est né à Singapour et a grandi au Japon et aux États-Unis. Il a étudié dans un lycée japonais de premier plan avant de fréquenter Harvard aux États-Unis. Nakata s’est spécialisé en production cinématographique avant de passer aux statistiques. Là, il a acquis des connaissances pratiques en inférence causale statistique, qui ont contribué à l’introduction de l’IA dans sa stratégie commerciale. En rejoignant McKinsey & La société Nakata a contribué de manière significative à Tokyo et aux États-Unis. La maîtrise du japonais et de l’anglais de Nakata a facilité une communication efficace au sein du cabinet. Reconnu pour son habileté à interpréter les données de marché, à discerner les avantages concurrentiels et à analyser les études de consommation, Nakata a excellé dans l’élaboration de stratégies de croissance personnalisées en tirant parti à la fois d’informations quantitatives (par exemple, issues d’études de marché) et d’informations qualitatives (par exemple, entretiens et ethnographies) et a prouvé qu’il était un atout stratégique dans le domaine du conseil.
Tokumasa Yamashita est né en Côte d’Ivoire et a grandi en Zambie. Il a déménagé aux États-Unis en 1993 pour poursuivre ses études secondaires lorsque le reste de sa famille est retourné au Japon. Après avoir obtenu son diplôme d’un lycée public du New Jersey, Yamashita a fréquenté le Massachusetts Institute of Technology (MIT) et a obtenu son BS en sciences et ingénierie électriques. Au MIT, il a travaillé comme assistant de recherche de premier cycle pour le groupe d’apprentissage et de systèmes intelligents du laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle.
Yamashita a développé un mélange équilibré de compétences en ingénierie et en commerce. Il a débuté sa carrière en tant qu’ingénieur logiciel chez Citigroup Global Markets Japan, où il s’est concentré sur le développement de systèmes financiers et de trésorerie pour l’entreprise. Il a évolué vers un rôle axé sur la finance, rejoignant PAG en tant qu’analyste des acquisitions pour leur division de capital-investissement immobilier. Plus tard, il est devenu consultant en gestion chez Deloitte pour conseiller les sociétés de capital-risque les plus importantes du Japon dans les secteurs de l’énergie et du ferroviaire. Alors que Yamashita explorait ses propres idées de startup après avoir quitté Deloitte, il a rencontré Nakata fin 2022. Ils ont cofondé Qlay Technologies l’année suivante.
Qlay offre aux entreprises un moyen plus rapide de répondre aux données du marché. Traditionnellement, l’analyse des données pouvait prendre un mois ou plus. Avec Qlay, vous saisissez le nom du produit et obtenez des informations sur les consommateurs. Grâce à l’IA générative, Qlay exploite ces données en quelques minutes. « Je crois en l’automatisation de tâches qui ne doivent pas nécessairement être effectuées par des personnes. Mon objectif est de libérer les gens des « tâches » afin que chacun puisse se concentrer sur la « réflexion » », a déclaré Nakata à propos de Qlay.
C’est exactement ce que Qlay Technology offre à ses clients : la capacité de se remettre à réfléchir et à réagir. Grâce à des outils basés sur l’IA qui aident à suivre la confiance des consommateurs, l’entreprise peut répondre à la demande et connaître une croissance continue.
Crédit d’image : Qlay.AI
