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Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Analyse automatique d’émotions pour l’optimisation de campagnes d’e-mails en français

Résumé

Les campagnes d’e-mail sont stratégiques pour optimiser la relation entre une entreprise et ses clients. Ainsi, éviter que les informations et sollicitations soient ignorées ou considérées comme une nuisance apparaît comme une nécessité. Dans cet article, nous nous intéressons au texte des newsletters et aux émotions et opinions qu’il exprime. Plus particulièrement, nous cherchons à évaluer comment ces dernières peuvent influer sur les indices de performance (taux d’ouverture et taux de clics) des campagnes de newsletters. Nous décrivons d’abord le jeu de données en français que nous avons constitué. Ensuite, nous explorons les paramètres et les plongements (embeddings) représentant les émotions du contenu textuel pour estimer l’importance de leur relation avec les performances de la campagne. Nous cherchons enfin si nos représentations émotionnelles du texte permettent de prédire les performance des campagnes.

Mots clés

Fichier non déposé

Dates et versions

hal-03981781 , version 1 (10-02-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03981781 , version 1

Citer

Alexis Blandin, Farida Saïd, Jeanne Villaneau, Pierre-François Marteau. Analyse automatique d’émotions pour l’optimisation de campagnes d’e-mails en français. TextMine '22 - Atelier sur la Fouille de Texte, Conférence EGC (Extraction et Gestion des Connaissances) 2022, Jan 2022, Blois, France. pp.67--77. ⟨hal-03981781⟩
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