De la programmation de posts, au reporting en passant par la gestion des interactions sur les réseaux sociaux, comment l'IA vous aide à mieux comprendre et engager vos audiences.
La maturité digitale de l’entreprise est une préoccupation partagée par tous les acteurs du marché.
Comme beaucoup de nouveaux marchés révolutionnés par la technologie, le social listening a eu des difficultés à se forger une identité propre. Aussi appelé gestion e-réputation, suivi de buzz, veille des médias sociaux ou encore social monitoring, même les fournisseurs ont du mal à démocratiser un vocabulaire autour de la social media intelligence.
Ça n’a rien de surprenant pour une industrie qui change aussi vite et aussi souvent que celle de la social media intelligence ; surtout si l’on considère que les 5 dernières années ont vu émerger de nombreux nouveaux cas d’utilisation et d’applications pour la social data.
Ce qui autrefois était le rôle d’un seul marketeur chargé de surveiller les mentions d’une marque et les scores automatisés du sentiment exprimé, est devenu une opération menée par l’ensemble de l’entreprise, avec plusieurs équipes, intervenants et processus visant à extraire une quantité croissante d’informations tirées des conversations en ligne.
Beaucoup de nos activités sont interdisciplinaires. Nous agissons désormais sur des domaines comme la sécurité, la stratégie d’entreprise et implémentons les nouvelles technologies que nous avons apportées dans ces domaines. Il existe diverses nouvelles façons intéressantes d’aborder la data et les technologies d’intelligence en open source.
Il existe de nombreuses applications marketing pour la social data dont mesurer son e-réputation, ses campagnes ou le marketing d’influence. Cependant, on parle désormais d’un futur glorieux pour les médias sociaux dans des domaines aussi inattendus que la finance et la sécurité.
Prenons le cas d’une des plus grandes entreprises média au monde. Ayant payé une somme à 8 chiffres pour obtenir les droits de diffusion exclusifs d’événements sportifs, l’écosystème libre du web social représente pour elle une menace potentielle de ces droits.
Pour y faire face, l’annonceur a mis en place un système d’alertes pour surveiller la mise en ligne de clips sportifs sur des sites tels que YouTube et Instagram, dans le but d’identifier les violations éventuelles de copyright et d’établir un contrôle strict permettant de maximiser le coût de l’exclusivité.
Détecter ce contenu rapidement permet à la marque de collaborer avec les réseaux pour supprimer les publications avant qu’elles ne se propagent, réduisant ainsi le risque d’être perçue comme des « vigiles » de l’internet.
Ceci n’est pas un cas isolé. Il s’agit là d’une pratique répandue ; celle qui vise à démocratiser la data au sein de l’entreprise. La data devient une denrée de plus en plus demandée.
Par exemple, une banque américaine a donné à son équipe de sécurité la responsabilité de surveiller des sites de partage de fichiers anonymes comme PasteBin pour détecter les cyber-attaques qui pourraient lui être dommageables. Les internautes qui échangent des informations de cartes de crédit sont observés de près, et les plans des hackers sont souvent déjoués au stade de la planification.
Ce genre d’utilisation de la social data n’est même pas pris en compte à l’ère de la veille des médias sociaux.
Les marques ont une influence sur l’orientation de l’outil via leurs utilisations intelligentes. De nombreux cas d’utilisation n’avaient même pas traversé l’esprit des ingénieurs lorsqu’ils ont créé ce type de plateforme. Les marques elles-mêmes sont devenues des catalyseurs d’innovation. »
En opérant aux limites des capacités des plateformes de social listening, certaines entreprises utilisent la social data pour la gestion de chaîne d’approvisionnement en localisant des conversations à travers des réseaux logistiques pour améliorer les opérations.
D’autres entreprises essaient même de comprendre la relation entre la social data et les performances financières: leurs analystes examinent les chiffres à la loupe pour déterminer si la signification cachée de ce qui se dit en ligne a un impact sur les variations du cours de l’action boursière. Nous n’en sommes pas encore là, mais écarter complètement cette possibilité serait une erreur.
Le graphique ci-dessus est tirée d’une recherche menée par Altimeter en 2015.
Plus d’une quinzaine de départements investissent désormais dans des équipes dédiées ou impliquées dans les efforts social media de l’entreprise. Tout comme c’était déjà le cas pour les données clients, la social data est désormais traitée sérieusement par l’ensemble de l’entreprise (ou est en passe de). De cela a découlé de nombreux nouveaux cas d’utilisation.
Et le nombre de cas d’utilisation n’est pas la seule nouveauté dans l’histoire récente de la social media intelligence. Même les cas d’utilisation les plus simples ont évolué et sont devenus plus nuancés et sophistiqués.
Identifier et classer ces cas d’utilisation reste un tâche délicate, et il n’existe pas encore de consensus. Cependant, de manière générale, les principaux objectifs de la social data peuvent être répartis en 13 domaines distincts.
Marketing d’influence |
Identifier les influenceurs et développer une relation personnalisée avec eux et/ou les ambassadeurs de marque. |
Détection et gestion de crise
|
Mesurer la perception d’une marque et rester alerte quant à tout développement négatif potentiel. |
Mesure de campagne |
Comprendre les performances d’une opération marketing. |
Insights consomateurs |
Développer ses connaissances et sa compréhension des clients existants et potentiels. |
E-Réputation et gestion de marque |
Mesurer la perception d’une marque et rester alerte quant à tout développement négatif potentiel. |
Intelligence marché & concurrentielle |
Récolte d’informations sur les activités des concurrents, l’opinion de leurs clients, et sur le marché en général. |
Stratégie produit |
Utiliser les commentaires des consommateurs existants et potentiels pour orienter le développement de nouveaux produits. |
Social selling |
Tirer profit de la segmentation et d’autres méthodes pour identifier des clients potentiels sur les médias sociaux et y vendre. |
Strategie de contenu |
Observer les comportements du public pour optimiser sa stratégie de contenu y compris la recherche SEO et les campagnes social media. |
Social media command center |
Créer un espace visuellement attrayant pour mener des campagnes et travailler avec les données en temps réel. |
Service client |
Suivi des demandes et plaintes des clients en ligne, pour y répondre de façon rapide et adaptée (via les partenaires). |
RH, employee advocacy, compliance |
Gérer les processus liés à l’utilisation des médias sociaux par les employés de façon interne et externe. |
Bien évidemment cette liste n’est pas exhaustive et n’est pas représentative de l’ensemble des applications possibles pour la social data. Cependant elle permet de mieux visualiser les manières dont les entreprises peuvent utiliser la social data à l’échelle de leur organisation toute entière.
Les organisations peuvent-elles utiliser ce tableau comme check-list pour les aider à devenir une entreprise social media intelligente ? Oui et non. Suggérer qu’établir un programme pour chacune de ces 13 utilisations équivaudrait systématiquement à une augmentation des profits pour les entreprises serait réducteur (surtout si l’on considère le contexte dans lequel chacun de ces cas d’utilisation pourrait être employé).
Il existe de nombreuses théories et guides de bonnes pratiques pour chacun d’eux. De plus, chaque entreprise a des moyens financiers et humains différents à investir pour progresser dans ces directions, comme celui d’un service clientèle en ligne par exemple. De toute évidence, ça n’est pas un processus binaire.
Alors que peut-on faire pour proposer un système permettant aux entreprises de comprendre leur maturité digitale face à la socia data ? Un aspect important si l’on prend en compte des recherches de McKinsey qui révèlent que chaque initiative adoptant une technologie d’analytics marketing résulte par une augmentation de 0,39 % des profits.
Un modèle qui gagne du terrain auprès des marketeurs et des évangélistes de la social data est une approche plus en profondeur de chaque cas d’utilisation, répartie en quatre étapes de sophistication.
Le niveau Basique correspond aux premières incursions d’une marque dans un programme particulier, avec un budget et des éléments limités.
Le niveau Intermédiaire peut être utilisé pour démontrer une approche plus sérieuse et structurée, avec des ressources dédiées plus importantes.
Peu de marques dépassent le niveau Avancé, mais certaines y fonctionnent avec confiance, en particulier en Amérique du Nord et au Royaume-Uni. Ce niveau de maturité reflète une implémentation innovante, avec un investissement dédié et soutenu par des résultats commerciaux réels.
Enfin, le niveau Précurseur fait référence aux entreprises qui repoussent les limites du possible pour chaque cas d’utilisation, en explorant le futur de la social data et en innovant véritablement dans ce domaine.
Ces quatre étapes peuvent être utilisées pour évaluer la maturité d’une entreprise pour chacun des 13 cas d’utilisation fondamentaux. Les nuances pour chacun des domaines peuvent varier d’une entreprise à l’autre, mais les principes sont universels.
BASIQUE |
INTERMÉDIAIRE |
AVANCÉ |
PRÉCURSEUR |
|
|---|---|---|---|---|
MARKETING D’INFLUENCE |
Promotions payantes et autres activités promotionnelles rudimentaires autour des grands influenceurs en ligne | Identification d’influenceurs spécifiques de l’industrie et consolidation des relations avec Des personnes clés | Approche cross-channel, avec un programme d’influenceurs continu online et offline avec un système de mesure | Campagne de brand advocacy CRM intégrée au programme d’influence online et offline |
DÉTECTION ET GESTION DE CRISE |
Surveillance active des mentions négatives sans système en place pour répondre aux crises | Mise en place d’alertes intelligentes et personnalisées pour comprendre les changements dans les données qui indiquent une crise potentielle. Protocole de communication d’urgence en place | Surveillance intelligente des crises potentielles par catégorie de produits, avec un système d’alertes pertinentes. Protocole de gestion de crise inter-départemental en place | Surveillance complète du sentiment et de catégories de données avec un processus sophistiqué. Protocole d’escalation des crises en place avec des simulations régulières. |
MESURE DE CAMPAGNE |
Surveillance du nombre de mentions de la marque pendant et après les campagnes, peut-être aussi en relation avec des hashtags et des campagnes spécifiques | Recherches en amont pour adapter le contenu d’une campagne. Comparaison des résultats social media obtenus avec les campagnes précédentes | Les intentions d’achat ou données similaires sont intégrées dans les mesures de campagnes. La social data est combinée à d’autres données dont celles de web analytics, pour une meilleure compréhension des performances de chaque campagne et de leur ROI | Comprehension poussée du ROI des campagnes provenant de différents datasets et objectifs effectifs. Ajustement en temps réel des campagnes en fonction de la data récoltée. |
Les organisations souhaiteront peut-être développer leurs propres modèles et les adapter à leurs caractéristiques verticales spécifiques, mais, fondamentalement, elles devraient pouvoir réfléchir à leur propre niveau de maturité en conformité avec le marché.
Ainsi, la maturité digitale n’est pas seulement une question du nombre de cas d’utilisation adoptés, ni de la sophistication des cas d’utilisation déjà en place, mais plutôt de la profondeur et de l’étendue de la maximisation de la social data au sein d’une organisation.
De plus en plus d’équipes et de départements accèdent à des insights grâce à la social data ce qui est inhérent à ce modèle.
Les entreprises qui réussissent sur le plan social media, ont plus qu’une page Facebook et un community manager. Il est désormais impératif d’avoir un nouveau business model avec une approche intégrée à travers toutes les opérations de l’entreprises.
Ainsi, il est donc possible de juger de la maturité digitale d’une entreprise toute entière face à la social data. Encore une fois, bien que l’exécution et la structure des programmes autours de la social data diffèrent d’une entreprise à une autre, la plupart seront en mesure de visualiser leurs progrès à l’aide d’un référentiel commun.
D’après le social business report publié par la Carroll School of Management de l’université de Boston en 2014, professeur Jerry Kane estime que le seul indicateur de mesure valable de la maturité d’un projet social media est la compréhension de sa complexité et de son adoption dans toute l’entreprise ce qui « demande une sophistication plus importante dans plusieurs domaines numériques ».
Alors que ce rapport a démontré que les entreprises commencent à obtenir de la valeur à partir de leurs initiatives social media, cette valeur est directement liée à la maturité social data de l’entreprise. Cependant, le principal facteur pour établir la maturité d’une entreprise dans ce domaine était de savoir si et comment elle utilise et analyse les données… en d’autres termes, la clé du succès n’est pas nécessairement directement liée à l’activité de l’entreprise sur les médias sociaux, mais implique également son utilisation des données et des analyses qu’elle en tire.
| INFORMEL | FORMEL | INTÉGRÉ | INTÉGRÉ | |
|---|---|---|---|---|
| ACCÈS | Un seul département ou plusieurs départements de manière déconnectée | 2 ou 3 departments | 4 ou plus | Accès généralisé à toute l’entreprise |
| MESURES | Les mesures sont basées sur le volume, sans benchmark | Les mesures social media sont mises en relation avec les résultats globaux, avec quelques benchmark | Les mesures social media sont examinées dans le contexte de l’entreprise toute entière, et benchmarkées avec d’autres données internes et externes | Toutes les mesures social media sont mises en relation avec les résultats commerciaux et les benchmark pertinents |
| DATA | Données issues des médias sociaux uniquement | Social data uniquement | Social data et autres données marketing observées en tandem | Social data combinée aux données de l’entreprise pour obtenir des business insights |
| GESTION SOCIAL MEDIA | Contrôle centralisé limité. La gestion des médias sociaux peut être sous-traitée | Contrôle centralisé | Contrôle coordonné avec accès décentralisés | Contrôle géré à travers toute l’entreprise. Mise en place de formations et d’un code de conduite |
| CAS D’UTILISATION | 1 ou 2 cas d’utilisation basiques | 2 à 5 cas d’utilisation intermédiaires | 5 à 10 cas d’utilisation avancés | Une grande variété de cas d’utilisation précurseurs |
Par exemple, la compréhension de la social data dépend de ce à quoi elle est comparée, et à quels autres ensembles de données elle est combinée. La portée et la disponibilité de la social data au sein de l’entreprise sont aussi un bon indicateur de maturité digitale.
Le futur est déjà là, mais il n’est pas encore accessible à tout le monde.
Comme dans une compétition sportive, les règles sont les mêmes pour tous mais certains sont meilleurs que d’autres. Alors que certaines marques explorent et s’épanouissent, particulièrement dans les secteurs de la grande consommation, des médias, de la distribution et de la finance, d’autres restent sur la touche.
Comme nous ont montré les précédentes phases de disruption technologique, rester immobile et observer ce qui se passe est la tactique la plus dangereuse.
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