Et si les marques pouvaient interroger leurs clients sans les faire revenir ?

Listen Labs crée des doubles numériques à partir d'entretiens réels pour simuler les réactions de consommateurs aux produits, prix et campagnes.

Avant de modifier un prix, de diffuser une campagne ou de présenter un nouveau produit, une entreprise cherche généralement à comprendre comment son public réagira. Les études traditionnelles peuvent nécessiter plusieurs jours de recrutement et d'entretiens, un délai peu compatible avec les décisions prises quotidiennement par les équipes marketing. Listen Labs propose une autre méthode avec Listen Twins, un système qui crée des doubles numériques de personnes réellement interrogées. Chaque modèle représente un participant précis et s'appuie sur ses réponses, ses motivations et les informations recueillies pendant un entretien approfondi. Les entreprises peuvent ensuite soumettre leurs propositions à un panel de plus de 100 jumeaux numériques et obtenir des réactions individuelles en quelques secondes, accompagnées d'explications et de références aux entretiens originaux. Un double numérique par personne interrogée

Les études de marché utilisent depuis longtemps des personas pour représenter différents profils de consommateurs. Construits à partir d'observations, d'entretiens ou de données statistiques, ces portraits synthétiques permettent de résumer les caractéristiques d'un public. Ils peuvent toutefois masquer des divergences importantes entre des personnes partageant le même âge, la même profession ou les mêmes habitudes d'achat.

Listen Twins repose sur une représentation individualisée. Plutôt que de demander à un modèle de langage d'incarner un consommateur moyen, la plateforme constitue un double numérique pour chaque participant à une étude. Deux personnes appartenant à la même catégorie démographique peuvent ainsi produire des réponses différentes, conformément aux préférences et aux expériences exprimées pendant leurs entretiens respectifs.

Cette approche s'appuie sur l'activité historique de Listen Labs, spécialisée dans les études qualitatives réalisées avec des enquêteurs IA. L'entreprise dispose d'un réseau de recrutement qu'elle présente comme comprenant plus de 50 millions de personnes vérifiées. Pour constituer un panel, elle sélectionne des participants selon les critères définis par son client, puis mène des conversations approfondies afin de recueillir leurs motivations, leurs comportements déclarés et leurs critères de décision.

Les informations obtenues servent à construire les modèles individuels. Ceux-ci peuvent également être enrichis avec des données clients, des études précédentes et des éléments de contexte propres à l'entreprise. Les jumeaux sont développés pour un usage particulier et ne sont pas, selon Listen Labs, partagés avec d'autres clients. Tester un prix, une publicité ou un argument commercial

L'interface permet de présenter aux jumeaux numériques différents supports : descriptions de produits, propositions de prix, messages publicitaires, concepts, noms de marques ou campagnes complètes. Les modèles produisent leurs réactions séparément, puis la plateforme rassemble les réponses pour faire apparaître des tendances et des divergences.

Une entreprise peut, par exemple, confronter deux argumentaires commerciaux avant une campagne. Certains jumeaux peuvent réagir favorablement à la promesse de qualité, tandis que d'autres privilégient la simplicité, le prix ou les garanties proposées. L'équipe peut ensuite examiner les réponses par segment, plutôt que de s'appuyer uniquement sur une préférence moyenne.

Le même principe s'applique aux lancements de produits. Une démonstration vidéo peut être soumise au panel pour comprendre quels éléments suscitent de l'intérêt, quelles objections apparaissent et si le message donne envie d'en savoir davantage. Listen Labs présente notamment ces simulations comme un moyen de préparer des campagnes, de tester des récits de marque et d'orienter des décisions produit.

Les réponses restent des prédictions de réactions déclarées, produites à partir d'entretiens antérieurs. Une personne qui affirme vouloir réserver une démonstration ou acheter un produit ne passera pas nécessairement à l'acte. Le système ne mesure donc pas directement les ventes ou les conversions futures. Chaque réponse peut être reliée à l'entretien original

L'une des fonctionnalités centrales de Listen Twins concerne la traçabilité. Une réponse ne se limite pas à une phrase générée par le modèle : l'utilisateur peut ouvrir le profil du jumeau, consulter son explication et retrouver les citations de l'entretien humain sur lesquelles elle repose.

Cette organisation permet notamment de vérifier si une réaction découle d'une préférence explicitement exprimée. Si un participant avait indiqué accorder une importance particulière au service après-vente, le jumeau peut mobiliser cette information lorsqu'il évalue une nouvelle offre. Le chercheur peut ensuite consulter le passage original pour apprécier la pertinence du rapprochement.

Chaque réponse s'accompagne également d'un score de confiance. Lorsque les informations disponibles ne permettent pas de formuler une prédiction suffisamment étayée, le modèle peut signaler son incertitude et répondre qu'il ne sait pas.

Ces mécanismes rendent les simulations plus faciles à examiner qu'une réponse produite par un persona générique. Ils ne garantissent toutefois pas que l'interprétation du modèle reflète parfaitement les intentions de la personne interrogée. Une même citation peut être pertinente dans un contexte et beaucoup moins dans un autre, en particulier lorsque la question porte sur un produit ou une situation jamais abordés pendant l'entretien. Un taux de correspondance de 93 % annoncé par Listen Labs

Listen Labs revendique une précision moyenne de 93 % entre les réponses de ses jumeaux et celles des personnes qu'ils représentent. L'entreprise indique procéder à une validation lors de la création de chaque modèle : une partie de l'entretien est retenue à l'écart de son entraînement, puis utilisée pour comparer les réponses du participant réel avec celles de son double numérique.

Cette procédure cherche à vérifier que le