Social Media Intelligence : Notre approche centrée "solutions"

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Il y a deux mois déjà, nous lancions notre tout nouveau site web. Plus qu'une refonte complète, le nouveau linkfluence.com intervient en parfaite illustration de notre nouvelle approche centrée “solutions”, que nous avons développée en équipe et avec nos meilleurs clients, après mon arrivée il y a quelques mois. Je voulais justement revenir sur les raisons de ce changement de stratégie et surtout les changements qu’elle implique

 

Les acteurs du social listening ont fait de grandes promesses sans formuler de cas d'usage concrets

Arrivé récemment sur la scène du social listening, j'ai été étonné de la façon dont se présente la filière. Promettre de connaître davantage vos clients et votre marché, c'est louable, c'est osé et c'est ambitieux. J'adhère à cette idée. Mais au-delà de ça, il a beaucoup été question du quoi (le contenu social/ les données sociales) et du comment (le big data/l'IA) plutôt que du pourquoi à l'origine de cette promesse initiale.

En discutant avec de nombreuses marques utilisatrices d'outils variés de social listening, j'ai appris qu'un élément pourtant crucial faisait défaut : les cas d'usage concrets du social listening. Évidemment, le social listening est devenu une pratique courante pour beaucoup de marketers. Ils recueillent des données et disposent de mesures qu'ils peuvent analyser ou rapporter. Ils bénéficient, à bien des égards, d'une meilleure compréhension de leurs clients/prospects, c’est un fait. Mais bon nombre d'entre eux se demandent également : « et après ? »

Quelles actions concrètes peuvent-ils entreprendre grâce à la social data ?

Et puis, certaines analystes telles que Jessica Liu et Arleen Chien, de l'entreprise Forrester, ont observé que :

« Dans notre bilan Forrester Wave™ des plateformes de social listening datant de 2016, il est apparu que cette technique ouvrait de grandes perspectives, mais son apogée reste à venir. Nous retenons toujours notre souffle en 2018 ».

Dans ce même article, Barry Levine remarque que :

« Au-delà de la détection d'anomalies, les plateformes n'offrent généralement que peu de moyens d'agir sur les données ».

Aux yeux de beaucoup de marques, le secteur du social listening pèche encore à expliciter et concrétiser des cas d'usage.

L'évolution de l'accès aux données a engendré la nécessité de reconsidérer des attentes irréalistes

Aux débuts du social listening, il n'y avait pas de règles. Aussi, de nombreux intervenants ont-ils défini de fausses attentes. Le social listening proposait de tout savoir de chaque consommateur. En travaillant avec quelques centaines de milliers de données échantillonnées issues d'études de marché, la technique promettait aux marques un ensemble complet de données sur tout.

Cela ne devait pas arriver, et cela n'arriva pas… car le social listening n’a pas besoin de promettre autant pour prouver toute sa valeur. Que les choses soient claires : la social media intelligence n’est pas là pour épier vos clients.

Et encore moins maintenant, après les changements de l'API Instagram qui ont suivi le scandale Facebook-Cambridge Analytica et l'application du RGPD l'année dernière. Les données sociales auxquelles peuvent accéder les plateformes de social listening ont bien évolué.

Finie la promesse à la Big Brother de connaître tous vos clients sans aucune restriction.

Au contraire, il existe désormais un accès aux données plus viable et plus durable, à la fois mieux encadré et plus riche que ce que la précédente méthode était en mesure de proposer.

Cela comprend le contenu public d'influenceurs destiné spécifiquement à être répandu à grande échelle, les entreprises de toutes tailles ou les consommateurs moyens faisant entendre leur voix et disposant de ce que l'on appelle aujourd'hui une micro-influence, sans oublier les publications inconnues recueillies de façon anonyme.

Les médias sociaux demeurent le plus grand focus group au monde, pour mettre en lumière des insights consommateurs utiles, malgré le fait que les plateformes aient limité l'accès aux données sociales et surpris le secteur tout entier. En d'autres termes, il est inutile d'avoir accès à chaque publication pour déceler les préférences du consommateur et les tendances émergentes.

Ce qu'il faut retenir, plutôt, c'est que le social listening est fait pour durer. Non pas en espionnant les gens -au sens large- avec le vague espoir de tomber sur des pépites, mais en favorisant certains cas d'usage qui restent à définir par les grands acteurs du social listening, du moins s’ils veulent continuer à se rendre utiles pour les marketers et leur prise de décision, aussi concrète et utile puisse-t-elle être.

L'Intelligence Artificielle : Un moyen, pas une fin

Pour constater le décalage entre la promesse et la réalité du social listening, il suffit également de regarder la manière dont est employée la technologie, et l'IA, tout particulièrement.

L'IA, c'est le terme à la mode pour les entreprises technologiques. Si certaines catégories de produits n'en sont qu'en phase de mise en place de l'IA et que d'autres prétendent vaguement l'utiliser, le social listening peut avoir recours à l'IA de façon très positive.

L'IA apprend en analysant les données. Elles abondent grâce au social listening et fournissent aux systèmes de machine learning et de deep learning le carburant dont ils ont besoin. J'irais même jusqu'à dire qu'au sein de l'espace MarTech', le social listening est probablement l'un des secteurs où l'IA est la plus mise à contribution.

Les plateformes de social listening sont en mesure de détecter des logos ou des personnes dans des images, qu'il s'agisse de soirées en boîte de nuit ou de courses de voiture, de déceler n'importe laquelle des sept émotions humaines de base, de mettre en évidence les sujets des conversations... Le tout à grande échelle, avec une exactitude statistique satisfaisante, ce qui se révèle très utile lorsqu'il s'agit de traiter des centaines de millions de nouveaux contenus quotidiens. Plus de détails dans la synthèse de notre équipe d'experts en IA.

Le problème majeur, c’est que l'IA s'est développée majoritairement sur les possibilités dont disposaient les ingénieurs, plutôt que sur des besoins précis du marché.

Chez Linkfluence, l'IA n'est pas une fin mais un moyen de répondre aux questions de nos clients.

 

Le modèle hybride de Linkfluence nous offre l'opportunité unique de mettre à profit notre propre technologie pour nos clients, et de déterminer les cas d'usage de social data les plus utiles et les plus pratiques

Travailler avec des grandes marques mondiales nous a conféré un avantage : ces marques perçoivent dans la social data un potentiel que le digital marketing n'entrevoit pas. Pour elles, le social marketing est plus qu'une simple réponse à chaque tweet les concernant. C'est une fenêtre ouverte sur les préférences du consommateur et sur les tendances émergentes.

En bon éditeur de logiciel, c'est en observant nos clients utiliser notre plateforme que nous apprenons. À la différence des autres acteurs de notre marché cependant, nous avons remarqué qu'en leur offrant l’accès à des services de recherche par une équipe de plus de 100 analystes et data scientists locaux, les données sociales pouvaient avoir bien plus d'impact et, plus important encore, être bien plus exploitables.

Avoir travaillé sur des centaines de briefs de diverses marques au cours de ces dernières années nous a permis d'explorer les utilisations avancées de la social data afin de répondre à des questions essentielles pour nos clients. Qu'il s'agisse de décider d'une stratégie marketing, de budgets publicitaires, des choix d'influenceurs, du mix média, du positionnement d'une marque ou d'une innovation produit, la social data représente la voix du consommateur.

Dans chaque cas, l'une de nos équipes de recherche se penche sur le problème spécifique d'un client et nous déterminons si et comment des données sociales peuvent nous venir en aide. Si c'est le cas, nous produisons alors un rapport par le biais de Radarly afin de répondre aux questions de notre client.

Une approche qui, de par sa conception, impulse des résultats applicables tels que :

  • L'analyse des habitudes de consommation
    Nous avons permis à une grande marque de mode de découvrir qu'elle était très populaire auprès des étudiants japonais qui y dépensaient généralement leur premier salaire pour se récompenser, une information qu'aucune étude de marché traditionnelle n'aurait pu déceler, et que des campagnes publicitaires et des messages spécifiques peuvent par la suite développer.
  • L'identification de groupes cibles
    Grâce à nous, une maison de vins et spiritueux est parvenue à recenser sept communautés au sein de leur public cible de barmen et à identifier leurs besoins, une connaissance qu'elle continue d'exploiter aujourd'hui pour élaborer des contenus particuliers, des programmes de formation et des messages spécifiques.
  • La détection des tendances émergentes
    Pour l'une des principales entreprises alimentaires au monde, nous avons identifié les ingrédients populaires de demain, l'occasion d'ouvrir la voie au développement de nouveaux produits et d'optimiser le budget promotionnel des produits contenant ces ingrédients.

Ce modèle organisationnel nous rapproche des besoins du marché et nous permet d’identifier des besoins récurrents chez nos clients : autant de questions reproductibles, à forte utilité, qui nous permettent d'orienter notre feuille de route technologique en conséquence.

Les 6 solutions de social intelligence qui offrent aux marques mondiales de précieux insights exploitables

Ainsi donc, afin de tirer parti de ce modèle unique, nous avons choisi d'aller plus loin en créant les premières solutions hybrides de social intelligence, l'association de notre technologie de social listening et du savoir-faire de notre centaine d'analystes des données sociales et de data scientists.

 

Ce changement stratégique est rendu visible sur notre nouveau site web où notre offre s'articule autour d'une série initiale de 6 solutions :

Mais il ne s'agit pas simplement d'un habillage marketing. C'est également la façon dont nous travaillons avec nos clients qui évolue :

  • Évidemment, notre plateforme incluant Radarly, Linkfluence Search et Linkfluence API est toujours disponible en tant qu'offre autonome en libre-service. Nous avons pour objectif de responsabiliser nos clients face à l'utilisation de la social data, aussi notre plateforme englobe-t-elle des formations et des services professionnels assurant une adoption rapide des données sociales ainsi qu'un comportement emprunt de maturité à leur égard.
  • Nous continuons également de proposer des études ad hoc en réponse aux requêtes originales de nos clients. Leurs besoins spécifiques impulsent nos innovations et ouvrent la voie à des solutions futures qui ont vocation à devenir la norme.
  • Mais à présent, nous consacrons aussi une partie de nos ressources au développement progressif de ces solutions, d'un “proof of concept” initial jusqu’aux évolutions ultérieures. Nous prenons le temps pour définir et affiner les meilleures méthodes possibles pour ces solutions, et ajustons notre équipe en conséquence. Nous structurons également les données pour elles, à travers divers marchés et industries.

Cette approche centrée “solutions” offre à nos clients de nombreux avantages et nos réponses en termes de social intelligence sont à la fois :

  1. Actionables : ces solutions ont été conçues dans un but précis. Qu'il s'agisse d'optimiser le choix des influenceurs avec lesquels travailler, d'allouer un budget marketing, de concevoir une nouvelle campagne ou d'élaborer un message particulier, les solutions de social intelligence de Linkfluence répondent à des actions spécifiques au sein du cycle d'une stratégie marketing.
  2. Prédéfinies : bien qu'il soit tentant de croire que les données sociales répondent à toutes les questions, nos solutions de social intelligence définissent clairement ce à quoi elles entendent répondre, et de quelle façon.
  3. Clés en main : de l'obtention du bon type et de la juste quantité de social data (et oui, la même que les API actuelles des réseaux sociaux nous permettent de récolter) à l'exploitation des bons modèles d'IA, jusqu'à l'association avec la bonne forme d'expertise humaine, tout est conçu dès le départ et inclus. Ainsi, pas de risques d'adoption timide, de pièce manquant à l'équation ou de passer à côté du ROI promis par le recours à une technologie de social listening.

 

 

La social intelligence n’a longtemps été qu’une promesse du social listening. En associant la technologie IA et l'expertise humaine en un modèle hybride, Linkfluence a pu faire l'expérience directe des besoins des marques mondiales grâce aux données sociales. Ceci nous a permis d'identifier les cas d'usage du social listening les plus utiles et d'élaborer une approche résolument axée sur des solutions, afin d'y répondre.

Et nous avons considéré que tout cela méritait un nouveau site web.

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