DossierGestion et optimisation des données marketing

5 - Web Analytics et social marketing

Le pilotage de la stratégie digitale requiert, de la part des entreprises, d'adopter des outils de Web Analytics pour décortiquer les résultats, optimiser les campagnes et gérer leur présence sur les réseaux sociaux.

La chasse aux fans ayant ses limites, c'est la place des interactions avec eux, mesurée par leur score d'engagement, qui intéresse les marques. L'exemple du secteur automobile, très présent sur Facebook, montre que l'accumulation de fans ne garantit pas l'interaction réelle. Selon Page Karma, BMW France est la marque la plus populaire (386 695 fans) devant Audi France, Citroën France, Mini France et Mercedes-Benz France. Mais si on s'intéresse au niveau d'engagement des internautes, là, surprise, c'est Peugeot qui arrive en tête devant Mercedes-Benz France et Audi France. Ces trois constructeurs rassemblent des communautés plus engagées que les autres, avec des fans qui réagissent aux publications, par exemple à la veille du Mondial de l'automobile, via des "like", des commentaires et des partages. Peugeot domine avec 13 publications de fans en moyenne par jour. On le voit : réunir des fans ne suffit pas, encore faut-il les rendre actifs, les inciter à s'abonner à des newsletters, à cliquer sur des liens, à partager des contenus, etc. Et pour gagner en efficacité, une marque doit disposer des outils pour analyser sa présence sociale.

Web Analytics & big data

Les outils de Web Analytics permettent de mesurer les actions engagées et d'apporter les correctifs éventuels. À l'heure du big data, ils deviennent incontournables. Les sources de données se multiplient et les volumes enflent. S'il y a un secteur qui dispose déjà d'une expérience en la matière, c'est celui des télécommunications, familier du brassage de données. SAS, spécialisé dans la mise en place de solutions de Business Analytics, a annoncé, en septembre, accompagner certains opérateurs de télécommunications - comme Claro au Brésil et au Chili ou Telecom Italia en Italie - dans leur relation client. Avec SAS® Analytics, les opérateurs peuvent cibler le public le plus sensible à chacune de leurs offres marketing. SAS® Customer Link Analytics regroupe des fonctionnalités d'analyse et de représentation du réseau entre les individus, de tableaux de bord et de reporting. La solution améliore l'efficacité des ventes croisées et incitatives. La possibilité de visualiser les liens entre les clients au sein des communautés sociales permet aux opérateurs d'identifier les abonnés les plus influents. Les entreprises peuvent donc améliorer la segmentation de leurs marchés, mieux cerner quand et comment cibler les "influenceurs", tester leurs campagnes et lancer de nouveaux produits et services. " Les utilisateurs ayant une forte activité sur les réseaux sociaux ont une influence sur les décisions d'achat des autres membres, explique Serge Boulet, directeur marketing et communication de SAS France. SAS Customer Link Analytics a prouvé sa valeur quant à l'identification de ces clients essentiels à la stratégie de développement des ventes. En évaluant les besoins des leaders d'influence, les professionnels du marketing peuvent s'adapter plus rapidement aux évolutions de leurs attentes et de leurs goûts, ainsi qu'à la dynamique du marché. En proposant, par exemple, des versions d'essais de leurs offres aux segments leaders, les entreprises peuvent analyser la vitesse à laquelle s'étend leur influence, et ainsi garantir et mesurer le succès des offres en question. "

Au-delà des solutions d'analyse comportementale, SAS aide les entreprises à identifier les inter-relations au sein d'une communauté et à repérer les activités et contributions liées à leurs produits et services sur les réseaux sociaux. " SAS Customer Link Analytics nous permet de comprendre le comportement de nos clients et les liens existant entre eux, afin que nos efforts de CRM pour la rétention de nos clients et de vente incitative donnent leurs meilleurs résultats ", témoigne Elisabetta Ripa, directrice en charge du marché de la téléphonie mobile pour le grand public chez Telecom Italia.

Web Analytics : des mesures quantitatives et qualitatives

Les outils de Web Analytics se déclinent en une série d'instruments de mesure développés par différents types d'acteurs. Dans leur ouvrage Le webmarketing, publié chez Dunod (octobre 2011), Thomas Faivre-Duboz, Raphaël Fétique et Antoine Lendrevie en dressent la segmentation suivante :

• Les outils de mesure quantitativepermettent de mesurer les audiences et de scruter le comportement des internautes pendant leur surf sur le Web. La mesure quantitative comprend la mesure user centric, basée sur des panels qui permettent de comparer les sites selon leur audience (Médiamétrie/Nielsen Netrating), et l'adserving, basé sur les données site centric, via des cookies placés chez les internautes. Parmi les outils site centric, ceux de Web Analytics mesurent la performance d'un site (audience, origine du trafic, actions réalisées, etc.). La tendance semble être au rapprochement entre user centric et site centric. Sur ce marché, il existe une offre gratuite (la plus connue étant celle de Google Analytics) et des outils plus sophistiqués (AT Internet, Nedstat, Webtrends, etc.). Avec le marketing social, de nouvelles solutions apparaissent pour mesurer l'activité sociale des internautes et suivre leur parcours sur les applications mobiles.
• Les outils de mesure qualitative complètent les informations recueillies. Il peut s'agir de questionnaires en ligne (CRMMetrix) ou d'études qualitatives (réalisées par des instituts comme Toluna, Init Marketing).

Enfin, des prestataires se spécialisent dans l'analyse sémantique des commentaires déposés par les internautes sur les réseaux sociaux et dans les études sociales. " Les études des médias sociaux permettent de dégrossir un sujet au sens large et les études classiques viennent apporter des précisions, commente Anne-Cécile Guillemot, cofondatrice et directrice du pôle études de Dynvibe, spécialisé dans la veille stratégique sur les médias sociaux. Les deux sont complémentaires. Avec les premières, il est possible de savoir ce que les clients disent des marques et des produits pour en faire une analyse de l'image de la marque ou du marché, sonder la satisfaction client, etc. L'intérêt est de disposer d'éléments qui ne sont justement pas générés dans un contexte d'études, mais spontanément. "

Vidéo : Veille et analyse des réseaux sociaux : l'usage des technologies sémantiques