Analyse des médias sociaux : écouter, analyser, agir

Les plateformes de médias sociaux, de Facebook à Google+ en passant par LinkedIn et Twitter, ne constituent pas une communication à sens unique - ou du moins ne devraient pas être utilisées de cette manière. Mais parfois, cette impression peut naître lorsque les entreprises s'orientent uniquement en fonction du nombre de commentaires sur leurs présences, du nombre de likes ou de followers. Ici, la devise olympique n'est pas valable : "Participer, c'est tout, il y aura bien quelqu'un qui se manifestera auprès du service commercial". Si l'on se contente d'utiliser les nouveaux canaux de communication de cette manière, on laisse en friche le véritable potentiel.
 
Les commentaires et les publications sur les plates-formes de médias sociaux sont l'une des principales possibilités pour les clients de s'exprimer sur les produits et les services des entreprises. Et ces possibilités peuvent être exploitées de manière approfondie. Petit à petit, les entreprises découvrent le trésor de données que représentent les médias sociaux. Mais elles constatent rapidement que l'on a affaire ici à un flot inconcevable de données produites presque quotidiennement par les clients et les prospects - des blogs aux commentaires en passant par les likes et les tweets contenant des informations importantes sur le comportement, l'opinion, les souhaits et les besoins des utilisateurs. Les directeurs marketing et les responsables de la gestion de la relation client, du service clientèle et du développement des produits ont fort à faire pour filtrer ce qui est vraiment important pour leur entreprise.
 
Quels sont les domaines du marketing, du service clientèle ou de la vente qui profitent le plus des analyses des médias sociaux ? Les commentaires des clients sont-ils une source d'inspiration pour l'amélioration des produits ? Peut-on en déduire des indications sur les tendances de consommation ? Le feed-back des clients fournit-il des idées pour de nouveaux produits ? Une atteinte à l'image de marque se dessine-t-elle lentement ? Les analyses des médias sociaux offrent un aperçu révélateur de la satisfaction des clients qui ne peut pas être obtenu par des méthodes conventionnelles comme les études de marché ou les groupes de discussion. Les analyses des médias sociaux fournissent davantage de contexte sur le comportement des clients, car ceux-ci expliquent leur comportement avec leurs propres mots - et parfois de manière très émotionnelle.

Quelques exemples pour illustrer l'importance du contexte :
 
- Un produit récemment lancé se vend très bien : fait-il également ses preuves lors de son utilisation par le client ? Est-il recommandé ou critiqué ?
- Un centre d'appels remplit ses objectifs de performance en termes de temps d'attente, de durée des appels, etc : Les clients se sentent-ils bien traités et de manière professionnelle ou ont-ils l'impression qu'on se contente de les envoyer balader ?
- Le taux d'attrition des clients a atteint un niveau historiquement bas : est-ce parce que les clients sont vraiment satisfaits ou parce qu'il n'existe pas de meilleures alternatives sur le marché ? Compte tenu de l'influence de ceux qui utilisent les canaux de médias sociaux, la connaissance des possibilités d'influencer positivement la satisfaction des clients joue un rôle énorme. Pour résumer en une formule simple : Il suffit d'une poignée de clients satisfaits ou insatisfaits pour convaincre un grand nombre de personnes. Et lorsqu'une shit-storm s'annonce, il faut réagir très vite pour éviter que l'image de marque ne soit durablement endommagée.
 
La planification et la gestion de campagnes, par exemple, sont des domaines d'application attrayants pour les analyses des médias sociaux. Lorsque les entreprises lancent une campagne sur Facebook - par exemple des codes de réduction que l'on peut obtenir en "aimant" simplement une page - il est important de mesurer le succès de l'action. Les outils conventionnels d'analyse des médias sociaux enregistrent le nombre de likes qu'une action promotionnelle a générés. Cette information est tout à fait importante pour le gestionnaire de la campagne. Cependant, ce chiffre ne dit rien sur le chiffre d'affaires réel, sur le nombre de likes qui se sont transformés en commande réelle et sur les produits qui ont été achetés avec le code de réduction. De telles informations ne sont disponibles que lorsque les analyses des médias sociaux sont reliées à des analyses de gestion d'entreprise cohérentes à l'échelle de l'entreprise.

 
Les analyses des médias sociaux seules ne suffisent pas

Le feed-back des médias sociaux ne fournit pas à lui seul une image complète. D'autres systèmes internes qui enregistrent les interactions avec les clients contiennent également des informations complémentaires importantes. Par exemple, les informations sur les appels d'offres perdus provenant des systèmes d'information de vente peuvent révéler des déficits de produits. Lorsque les clients déposent une réclamation pour des produits défectueux ou non conformes, les informations sont souvent enregistrées dans les applications du service d'assistance ou du centre d'appels. Les idées d'amélioration des produits peuvent être contenues dans les résultats d'enquêtes ou d'analyses de groupes de discussion réalisées par des sociétés d'études de marché externes. De telles données ne sont pas accessibles aux outils d'évaluation des médias sociaux classiques ou faits maison - et c'est une raison essentielle pour laquelle il est si important de combiner les analyses des médias sociaux avec les systèmes de Business Intelligence et de CRM/ERP existants afin d'obtenir des résultats optimaux.
 
La première étape consiste à saisir correctement la diversité des entrées, des posts et des commentaires provenant des différents canaux de médias sociaux. Les fonctions d'analyse des sentiments et des opinions (Sentiment-analyse), telles que WebFocus Social Media Analytics d'Information Builders, offrent une solution. La base technique est constituée par le Wand-Taxonomy- Server (www.wandinc.com), qui met à disposition un vocabulaire multilingue pour l'analyse automatique de textes d'opinions et d'attitudes. L'objectif est de déterminer la tonalité des contributions (positive, négative, neutre). Les fabricants de biens de consommation, par exemple, s'intéressent aux opinions et aux attitudes des personnes intéressées et des clients à l'égard de leurs propres produits, mais aussi de ceux de leurs concurrents.

Mise en réseau avec l'analyse commerciale

Dans un deuxième temps, ces données non structurées doivent être préparées de manière à pouvoir être mises en relation avec les données disponibles en interne - et il s'agit généralement de données clients. Cela permet par exemple de déterminer quels produits et services un client (insatisfait) a achetés auparavant. La valeur réelle des analyses des médias sociaux ne résulte que d'une mise en relation des données externes et internes, c'est-à-dire d'une analyse de l'impact sur l'entreprise des commentaires et des opinions des personnes intéressées et des clients sur les canaux des médias sociaux : Par exemple, un nombre accru de commentaires ou de tweets est-il le résultat direct d'une campagne de vente ou d'une action publicitaire spécifique ? Quel est l'impact des sentiments positifs et négatifs sur le chiffre d'affaires ? Le soutien de Facebook contribue-t-il à réduire les coûts du service clientèle et de l'assistance ? Les clients qui postent particulièrement souvent sont-ils plus fidèles ? Y a-t-il des différences entre les opinions et les émotions des clients sur les canaux de médias sociaux et celles des clients qui atteignent une entreprise par le biais d'un centre d'appel ou d'un courrier électronique ?
 
Le point crucial : l'analyse des données provenant des canaux de médias sociaux ne doit pas être effectuée indépendamment des informations disponibles en interne. Elle doit faire partie d'une stratégie d'analyse commerciale plus large qui combine, corrèle et compare les données des médias sociaux avec les données clients provenant d'une multitude d'autres sources. Le contenu des médias sociaux à lui seul ne fournit pas une image complète des attitudes et des opinions des clients. Les données des médias sociaux ajoutent une nouvelle dimension à l'analyse commerciale qui, combinée à d'autres sources, fournit une image plus précise des souhaits, des opinions et des comportements des clients et met en évidence l'impact de ces actions et de ces sentiments sur le succès de l'entreprise. Pour atteindre cet objectif, il faut des plateformes BI performantes qui permettent de collecter, de traiter, de consolider et d'analyser efficacement ces grandes quantités de données, quels que soient leur emplacement, leur format et leur volume.

Giuseppe Scattarreggia