On estime que l’internaute moyen passe un quart de son temps sur les sites de médias sociaux chaque année. Avec plus de 400 millions de tweets par jour et 10 millions d’applications Facebook (et de plus en plus), la frontière sociale évolue à un rythme alarmant – et avec elle vient de manière exponentielle plus de données de votre public cible. Selon Gleanster Research (voir Deep Dive « Leverage de l’expertise des données sociales pour maximiser la valeur de l’écoute sociale »), 85 % des spécialistes du marketing de marque pensent que les médias sociaux sont essentiels à la stratégie marketing. Il s’avère qu’il n’est pas si difficile d’engager les consommateurs sur les réseaux sociaux ; tout le monde peut créer une présence de marque sur les réseaux sociaux.
La difficulté consiste en fait à établir des relations avec les clients et à offrir des expériences de marque engageantes, ce qui exige de la compréhension, de la compréhension, du jugement, de l’interprétation et, surtout, de l’écoute. Comme l’a dit le philosophe grec Épictète, « Nous avons deux oreilles et une bouche pour pouvoir écouter deux fois plus que nous parlons. » Cela n’est nulle part plus important que dans le domaine des médias sociaux, où les options, les désirs, les désirs et les besoins des consommateurs sont facilement disponibles. Mais c’est une chose d’écouter, et c’en est une autre d’interpréter et de réagir de manière appropriée – l’analyse, c’est-à-dire, exige souvent un ensemble de compétences entièrement différent. Les marques sont devenues de plus en plus adeptes de l’écoute sociale, ce qui signifie que les données existent, mais qu’en faites-vous une fois que vous les avez ? Quelles compétences sont nécessaires pour extrapoler une stratégie et des décisions commerciales significatives à partir de données sociales ?
Aujourd’hui, la technologie peut certainement alléger le fardeau de l’analyse des données sociales. Les technologies d’écoute sociale extrapolent des informations issues de la surveillance en temps réel et de l’apprentissage automatique. Ils fournissent des tableaux de bord, des analyses d’audience, des graphiques interactifs et des rapports personnalisés. Certains outils sont même équipés de linguistique informatique et de traitement de texte naturel pour exploiter des données sociales non structurées. Mais il s’avère que la technologie n’est qu’une partie de la solution. Selon les organisations les plus performantes qui ont signalé la croissance des revenus la plus élevée et des augmentations marquées de la qualité et de la quantité d’informations exploitables dérivées des données sociales, la technologie doit également être complétée par des experts qualifiés pour être vraiment utile. En fait, 91 % des spécialistes du marketing les plus performants ont indiqué que la participation d’experts en données sociales était l’un des deux principaux moteurs de valeur pour maximiser le retour sur investissement dans les plateformes d’écoute sociale. Parfois, cette expertise peut provenir de ressources internes, mais plus des deux tiers des Top Performers se sont appuyés sur des experts tiers d’agences et de consultants pour les aider à découvrir les aiguilles dans la botte de foin à l’intérieur des montagnes de données sociales non structurées.
Faire du Big Data petit
Tout ce discours sur les mégadonnées fait certainement rouler les yeux. Mais le big data n’est pas seulement un mot à la mode, c’est un terme qui définit un problème très réel auquel chaque entreprise est confrontée avec les données sociales. Le volume de données client que l’organisation moyenne collecte augmente à un rythme exponentiel. Sa croissance est si rapide qu’elle dépasse rapidement la capacité d’une base de données à centraliser et à gérer les données, ce qui rend de plus en plus difficile le traitement des informations à partir des données sociales. Les données sociales créent une source infinie de données structurées et non structurées qui peuvent être très difficiles à analyser. Bien sûr, les idées sont là ; les acheteurs parlent de leurs préférences, expériences, comportements et affinités sur les réseaux sociaux. Mais ces données doivent être extraites du bruit, un peu comme un diamant est extrait du charbon. Et comme les diamants, ce qui sort du sol est d’abord rugueux et laid. Il faut un tailleur de diamants qualifié pour transformer la pierre en une pierre précieuse. Il faut également un œil d’expert pour interpréter les bits de données qui émergent dans les plateformes d’écoute sociale et les transformer en stratégie marketing et en insights. Encore une fois, l’objectif est de favoriser des relations à long terme avec les clients.
Figure 1 : Un cadre simple pour extraire les informations du Big Data
Vérification de la technologie, et maintenant ?
Ce qui est bien avec la nouvelle génération de technologies d’écoute sociale, c’est qu’elles ont pratiquement éliminé les conjectures et les analyses statistiques ennuyeuses qui feraient autrement courir les spécialistes du marketing de marque. Aujourd’hui, les outils sont conçus pour être utilisés par les utilisateurs professionnels, pour une bonne raison. Les informations dérivées des technologies d’écoute sociale ne sont utiles que lorsqu’elles sont mises en contexte. Cela signifie que vous n’avez pas besoin d’informaticiens ou de statisticiens hautement qualifiés pour extrapoler des informations commerciales vraiment puissantes à partir des données des médias sociaux. Voici quelques idées sur ce qu’il faut rechercher lors de l’embauche de ressources pour prendre en charge l’écoute et l’analyse sociales :
- Quelqu’un qui a de l’expérience dans l’industrie ou est/était un acheteur précédent. La personne qui interprète les informations sur les médias sociaux pour votre entreprise doit avoir une connaissance approfondie du secteur et de la proposition de valeur du produit. Ils n’ont pas besoin d’être statisticiens ou hautement techniques. L’expérience et la connaissance du ou des publics cibles seront inestimables pour les conclusions qu’ils tireront des données.
- Quelqu’un qui est curieux et aime résoudre des énigmes. Les données sociales regorgent de lueurs. Les lueurs sont de petits morceaux de données qui peuvent être reliés entre eux pour développer une tendance ou un aperçu plus large. Les réponses ne sont pas toujours évidentes, notamment en ce qui concerne les données non structurées. Vous voulez des gens qui aiment le sudoku, des gens qui ont faim de défis et qui veulent toujours chercher plus de sens dans les problèmes.
- Quelqu’un qui veut la fermeture et se soucie de la satisfaction du client. L’analyse des médias sociaux ne consiste pas seulement à déterminer les tendances de haut niveau, elle consiste également à surveiller les problèmes. La plupart des plateformes d’écoute sociale utilisent l’analyse des sentiments pour alerter rapidement les utilisateurs des clients mécontents ou des problèmes des clients, de sorte que le responsable doit avoir une bonne relation avec les ventes, le service et peut-être même l’informatique pour résoudre les problèmes des clients avec des résolutions satisfaisantes.
Types d’écoute sociale
Selon l’étude Gleanster Deep Dive « Leaving Social Data Expertise to Maximize the Value of Social Listening », les Top Performers effectuent quatre niveaux d’analyse au sein des données sociales, et certains sont plus courants que d’autres :
- 96% des Top Performers effectuent une analyse au niveau de l’entreprise/de la marque : suivez les sentiments positifs, neutres et négatifs au niveau de l’entreprise/de la marque.
- 68 % des plus performants effectuent une analyse des produits et des niveaux de service : effectuez une analyse des sentiments par produits et services, en identifiant les principaux défenseurs et détracteurs.
- 34 % des Top Performers effectuent une analyse au niveau des fonctionnalités et des aspects : affinez le sentiment en ce qui concerne les attributs spécifiques de la marque, du produit et du service.
- 27% des Top Performers effectuent une analyse au niveau du segment de consommation : classifiez les données sociales selon des schémas de segmentation démographiques, psychographiques et autres pour affiner le segment en fonction du comportement du public.
