Les plateformes d’écoute sociale sont un outil important à utiliser. Elles pourraient même être considérées comme la nouvelle façon de faire des analyses de veille médiatique pour les marques. Sceptique? Saviez-vous qu’une fois que vous avez défini vos requêtes pour suivre les conversations publiques en ligne sur votre marque, les données peuvent être mesurées quotidiennement? À partir de ces données, vous pouvez tirer des conclusions extraordinaires sur votre marque et sur la façon dont elle interagit avec votre auditoire et le grand public. Ces apprentissages, comme l’analyse des sentiments ou les nuages de conversations, peuvent fournir des avantages compétitifs très puissants. Vous pouvez tirer encore plus de valeur en suivant également les conversations et les sentiments autour de vos concurrents et de leurs produits.
Les données issues des plateformes d’écoute sociale sont essentielles pour l’analyse de votre marque.
Les PDG qui ne comprennent pas les médias sociaux et les mégadonnées vont disparaître d’ici 10 à 15 ans.
Tullio Siragusa, Will Data Science Forever Change Branding Strategies?, Data Science Central
En d’autres termes, si vous ne maîtrisez pas ce type de données, vos concurrents finiront par vous écraser avec.
Gardez à l’esprit qu’il faudra donner du temps à vos équipes d’analytics pour maîtriser la courbe d’apprentissage associée aux données d’écoute sociale. Développer des requêtes pertinentes et sophistiquées pour tirer les bonnes analyses de ces plateformes demande de l’expérience et des compétences. Mais attention : plus vous attendez, plus vous serez derrière la concurrence.
À l’opposé, de nombreuses entreprises et agences investissent une fortune dans des plateformes sans avoir une bonne équipe d’analytics et de science des données pour les utiliser. L’outil finit ainsi par ramasser la poussière, comme c’est le cas avec tant d’autres outils technologiques brillants. Avez-vous déjà vu un propriétaire de Ferrari avec un permis temporaire?
Quant à ceux qui apprennent à utiliser ces plateformes de manière adéquate, ils peuvent commencer à construire des frameworks d’analytics plus complexes pour les marques, tels que les réseaux de graphiques pour mesurer la taille et l’impact des réseaux d’influenceurs pour votre marque ou vos concurrents.
Par exemple, que se passe-t-il si vous êtes un détaillant et que vous découvrez que la marque de votre concurrent principal sur les médias sociaux se trouve à une distance courte (disons 50 liens) d’un influenceur populaire sur Instagram? Ne voudriez-vous pas que vos planificateurs médiatiques ou vos équipes de médias sociaux tendent la main à cet influenceur pour explorer d’éventuelles opportunités d’intégration de publicité ou de marketing de contenu?
Ceux qui connaissent Alex Pentland, créateur du MIT Media Lab qui a développé la discipline de la Physique Sociale basée sur le big data provenant des activités sur les médias sociaux, seront peut-être familiers avec la notion de flux d’idées (Idea Flow). Ce concept implique un peu de mathématiques et beaucoup de données. Utilisé intelligemment, il peut être appliqué aux données brutes d’écoute sociale pour identifier les véritables moteurs de vos marques ou des marques concurrentes. Armés de cet outil, vos équipes média et de marketing de contenu peuvent commencer à développer des stratégies pour influencer les influenceurs et générer un flux d’idées positives autour de votre marque.
C’est exactement ce que notre équipe d’analytique et de data science chez Adviso fait, en soutien à nos planificateurs média et nos équipes de marketing de contenu.
D’ailleurs, si vous souhaitez en savoir plus sur la façon dont la science des données peut tirer parti des informations issues des médias sociaux, vous devriez suivre Mike Wu Ph.D, un ancien biophysicien devenu scientifique de données, anciennement avec Lithium Social Analytics. Un must!