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.
Social Panels est la fonctionnalité d'analyse d'audience principale de Brandwatch Consumer Research. Elle vous permet de créer de vastes panels de recherche personnalisés composés de millions d'auteurs en ligne ou de groupes niches de parties prenantes, de décomposer vos données par segment d'audience, ou même de créer des requêtes pour effectuer des recherches sur toutes les discussions d'un public cible.
L'ampleur et la flexibilité des Social Panels les rendaient déjà uniques sur le marché du social listening. Mais nos dernières mises à jour changent la donne pour les utilisateurs qui mènent des études de marché et d'audience dans Brandwatch. Vous pouvez désormais :
Prenons Tesla comme exemple pour voir comment ces nouvelles fonctionnalités de Social Panels peuvent être utilisées pour effectuer des analyses d'audience encore plus avancées. Tesla est une marque dont parlent de nombreux publics différents, dans de nombreux environnements différents.
Tesla est une marque automobile, mais également une marque technologique. C'est une marque pionnière dans le domaine du développement durable, ce qui en fait également une marque politique. C'est également une marque souvent mentionnée lors de discussions qui ne portent pas nécessairement sur la marque en elle-même.
Cette marque illustre clairement l'importance d'avoir une meilleure compréhension des conversations à son propos par des segments audiences très spécifiques. Dans un océan de discussions générales, aller à l'essentiel devient indispensable pour identifier des insights pertinents capables d'éclairer des décisions data-driven.
Et c'est là que les Social Panels interviennent.
Tout d'abord, nous devons créer les panels du profil d'auteurs que nous souhaitons. Prenons :
Ces cinq premiers groupes sont relativement faciles. Nous pouvons créer des panels de qualité à l'aide d'une recherche biographique, car ces personnes s'identifient souvent elles-mêmes. Nous pourrions bien sûr élargir notre recherche, mais pour l'instant, disons que nous sommes satisfaits des personnes que nous avons trouvées.
Que diriez-vous maintenant de panels plus complexes ?
Pour créer ces panels, nous allons avoir besoin d'une approche différente. Une recherche biographique ne suffira pas. Nous pouvons commencer par créer une requête pour collecter toutes les mentions de Tesla sur le Web.
Une fois que nous avons toutes ces données, nous pouvons affiner la recherche pour taguer toutes les discussions dans lesquelles les auteurs parlent spécifiquement d'être propriétaire ou conducteur d'une Tesla. Dans Brandwatch, nous disposons de tous les opérateurs booléens pour créer un tag à la recherche de discussions telles que : (((Je OR j'ai) AND (conduis OR acheté OR possède)) NEAR (tesla OR "cybertruck" OR "cyber truck" OR "modèle 3"))
Ensuite, si nous filtrons notre tableau de bord avec ce tag, nous obtenons un ensemble de discussions avec des auteurs sur de nombreuses plateformes différentes à propos du fait d'être propriétaire d'une Tesla. Et en un clic, nous pouvons transformer tous les auteurs de ce tableau de bord en un nouveau Social Panel.
Mais les choses sont encore plus compliquées pour les défenseurs et les détracteurs. Nous pourrions filtrer nos données par sentiment, mais cela risque de poser problème. De nombreuses personnes peuvent mentionner Tesla dans un post globalement négatif ou positif dont le sentiment ne vise pas la marque Tesla. Certains sont peut-être de grands fans du "PDG de Tesla" Elon Musk. Certains sont peut-être des détenteurs d'actions Tesla déçus de la chute de valeur de leur portefeuille.
Heureusement, nous disposons de tous les outils d'analyse basés sur l'IA de Brandwatch pour cibler les bonnes discussions, afin de créer les meilleurs et les plus pertinents panels qui soient. Dans ce cas, nous utiliserons Custom Classifiers, notre outil de machine learning qui entraine un modèle de classification personnalisé en faisant glisser et en déposant des mentions dans différentes catégories.
Cela nous permet de répartir les discussions en catégories, avec d'un côté les posts neutres ou qui ne sont pas pertinents, d'un autre côté les posts positifs ou négatifs mais qui ne sont pas liés à Tesla, et enfin ce que nous voulons : des posts positifs ou négatifs sur la marque elle-même.
Nous pouvons à nouveau filtrer notre tableau de bord selon ces deux dernières catégories pour créer nos deux derniers panels.
Nous pouvons maintenant revenir à notre requête originale relative à la marque et diviser les discussions en fonction des panels que nous avons identifiés.
Nous pouvons ainsi acquérir une compréhension beaucoup plus nuancée de la façon dont les différents publics parlent de notre marque. Nous pouvons établir un tableau des volumes dans le temps pour chaque panel afin de savoir à quel moment un public donné discute de la marque.
Iris, l'assistante IA de Brandwatch, est très utile dans ce cas, car elle détecte et explique les pics de conversation pour chacun de ces Social Panels. Par exemple, Iris a identifié le gros pic comme étant les défenseurs de la marque qui parlent de Tesla. Le pic est causé par ce post qu'Elon Musk a partagé en août qui est relayé par ce segment d'audience.
Iris est très utile pour identifier des pics comme celui-ci, que l'œil humain n'aurait pas vu. Par exemple, le pic A détecté ici fait partie des discussions des investisseurs. Il s'agit d'un volume beaucoup plus faible, car le panel de personnes est plus restreint. Il devient plus évident si l'on supprime quelques panels.
Si nous demandons à Iris de résumer ce pic, nous pouvons voir qu'elle a identifié un ensemble d'activités au sein de cette communauté centrées sur le rapport de résultats du deuxième trimestre de Tesla.
Nous pouvons utiliser ce suivi par panel pour identifier les moments d'opportunité et de risque pour la marque, pour aller à l'essentiel et zoomer sur les tendances au sein des publics qui nous intéressent le plus.
En plus du suivi dans le temps, nous pouvons explorer et comparer la façon dont chacun de ces panels parle de la marque. Nous pouvons par exemple trier les discussions par mots clés via la fonction Rules, pour segmenter les conversations par sujets de discussion qui nous intéressent.
Dans Brandwatch Consumer Research, vous pouvez associer les Social Panels à ces catégories, ou à toute autre segmentation de données, et ce, avec une flexibilité totale, afin de créer des rapports qui révèlent des insights et des data stories intéressantes.
Ici, par exemple, nous pouvons voir que les écologistes sont plus susceptibles de parler de Tesla dans le cadre du développement durable, tandis que les investisseurs parlent plus de prix, et que les défenseurs de la marque et les propriétaires parlent de l'esthétique et du design des voitures Tesla.
Pour chacun de ces sujets, nous pouvons analyser et comparer la façon dont chaque public s'exprime, mieux comprendre comment les messages s'adressent à ces publics clés et apprendre à mieux interagir avec eux sur des sujets importants.
Nous pouvons également regarder les panels que nous avons créés de plus près pour comprendre tout ce qu'ils nous racontent, même lorsqu'ils ne parlent pas de Tesla.
Cela nous permet de développer des personas cibles détaillées ou de mieux comprendre les défenseurs ou les détracteurs de notre marque, afin de créer des stratégies de marketing et de communication plus personnalisées pour les cibler.
Réservez une démo dès aujourd'hui pour en savoir plus sur la façon dont Brandwatch Social Panels peut vous aider à mieux comprendre les publics qui vous intéressent.
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