[Tribune] Les pièges à éviter lors de la mise en place de sa Social Room

Le but d'une Social Room ? Surveiller ce qu'il se passe en ligne à l'aide de grands écrans et de nombreux dashboards. Des KPIs à foisons, une belle dataviz, un support technique fiable et votre force de persuasion seront-ils suffisants pour faire de cette opération un succès ?

1er piège à éviter : Ne compter que sur un seul outil

Responsable marketing, Digital Manager ou Directeur de Communication, vous n'êtes peut-être pas rompus à l'exercice de la veille sur les réseaux sociaux mais vous pensez, à juste titre, qu'il est essentiel de surveiller les conversations en ligne citant votre marque et vos concurrents. Vous avez peut-être déjà entendu parler d'outils de social listening ou de data analyse, comme il en existe de nombreux sur le marché (Talkwalker, Brandwatch, Digimind, Meltwater, Netbase etc...) et vous vous dites que c'est probablement un bon point de départ de votre Social Room.

Après un benchmark de plusieurs semaines, de nombreuses réunions et quelques devis, votre choix est fait : vous sélectionnez un prestataire capable de paramétrer l'outil pour vous. Il va en effet vous accompagner pour déterminer les mots-clés et créer la requête qui permettra à l'outil de social listening de crawler les contenus sur le web citant votre marque ou celle de vos concurrents.

Après quelques semaines d'utilisation, l'un de vos collègues du département community management fait le bilan de la dernière campagne de communication. Problème : ses chiffres sont bien plus élevés que ceux annoncés par votre outil de social listening. Vous vous dites qu'il y a une faille dans l'outil...

Il est en effet très courant que d'une plateforme à l'autre, les chiffres annoncés ne sont pas identiques. De la même manière, certaines données internes à votre propre marque seront difficiles d'accès pour un outil de veille externe. Par exemple, les community managers, admins de la page Facebook ou Instagram du groupe, disposent d'un plus grand nombre de données en raison de la limitation de l'accès externe aux API de ces différents réseaux sociaux. Des solutions existent (gestion des tokens, paramétrage de pages etc..) mais le premier constat qui peut être dressé est celui de la nécessité d'associer les données internes à l'entreprise (que l'on appelle les données propriétaires) aux données externes (obtenues grâce au social listening).

Toutefois, des variations sur le volume des données externes peuvent encore être constatées selon les sources. Pourquoi ? Chaque outil de social listening réalise en temps réel un crawling du web en fonction des différentes requêtes réalisées par l'ensemble de ses clients. Certains outils seront plus performants sur Twitter, d'autres sur les forums ou encore sur la presse en ligne. L'ensemble de toutes les recherches effectuées constituent la backdata de chaque outil. Ainsi, lorsque l'on cherche à extraire des données sur un ou deux ans d'historique, c'est cette base de données qui est consultée. L'exhaustivité sur le web n'existe pas. Chaque outil est complémentaire et dispose de sa propre base de données en fonction des requêtes formulées par ses clients.

La quantité de contenus produits en ligne chaque seconde est telle que prétendre à l'exhaustivité lorsqu'il s'agit de crawler le web relève du mythe. Dès lors, il est aisé de comprendre qu'aucun outil ne pourra fournir des chiffres identiques. Sans démultiplier les abonnements, il est important de se laisser la liberté nécessaire pour pouvoir changer d'outil en cas de besoin. Le meilleur moyen d'évaluer la pertinence d'une solution sur votre secteur étant de pouvoir la tester avant de souscrire à un quelconque abonnement. Un logiciel peut en effet s'avérer tout à fait pertinent sur un sujet donné et fournir beaucoup moins de résultats dans un autre domaine d'activité.

2ème piège à éviter : Faire l'impasse sur l'analyse qualitative

Volume des conversations, part de voix, pourcentage de tonalité, indice de viralité, Net Promoter Score, Earned Media Value... tous les KPIs sont disponibles. Des moyennes, des pourcentages, des taux, votre direction ne jure que par les chiffres et vos Dashboards sont là pour répondre à ces attentes.

Pourtant lorsqu'il s'agit de formuler une recommandation, un plan d'action ou une stratégie, les chiffres sont d'un bien maigre secours. Et lorsque l'on vous questionne sur les raisons qui expliquent la progression en part de voix de votre concurrent, vous vous retrouvez quelque peu démunis. Il faut alors « plonger ses mains dans la data » pour pouvoir extraire de véritables insights. La première étape est bien entendu de lire et d'analyser un échantillon de verbatims pour comprendre la manière dont les internautes s'expriment.

Par exemple, parmi tous ces verbatims, isolez les 5 publications les plus virales, analysez leur contenu et si vous constatez qu'ils proviennent tous d'Instagram, qu'ils utilisent le même champ lexical et qu'ils sont publiés par des comptes à grande audience, il s'agit donc probablement d'une campagne d'influence marketing. Vous constatez désormais que votre concurrent a enregistré une progression à deux chiffres de sa part de voix sur les réseaux sociaux lors des 3 derniers mois, mais vous savez aussi comment.

Reste désormais à trancher la manière de contrer cette campagne de communication concurrente : faire vous aussi une campagne d'influence ? Répliquer avec d'autres moyens ? Si la réponse finale reste entre vos mains, vous avez dorénavant toutes les cartes pour juger correctement de la situation. Les chiffres, seuls, sans analyse humaine qualitative et approfondie, n'auraient pas permis d'extraire ces insights déterminants.

3ème piège à éviter : Faire confiance à l'Intelligence Artificielle

Imaginez : ce matin, l'outil de social listening a détecté une hausse des conversations positives de l'ordre de 12 %. Pas d'opération de communication spécifique aujourd'hui, vous vous demandez d'où peut bien provenir cette hausse. L'idée de partager l'information au département communication vous traverse l'esprit, mais vous savez qu'il ne faut pas faire l'impasse sur l'analyse qualitative. Vous vous penchez alors sur les données, et vous avez bien fait.

Au lieu de conversations positives, vous remarquez des tweets moqueurs, citant votre marque de façon ironique. Comment se fait-il que l'outil les ait qualifiés en conversations positives ? Voilà les limites de l'intelligence artificielle. À l'heure actuelle, un logiciel n'est pas encore capable de saisir le second degré, le contexte, l'ironie ou le sens de l'humour. L'humour est pourtant le premier vecteur de diffusion de l'information sur les réseaux sociaux. Ce n'est donc clairement pas un élément à négliger lors de l'analyse de la data.

Le taux d'erreur lors de la qualification automatique de la tonalité est compris entre 20 % et 50 %. Une erreur de tonalité de l'ordre de 20 % à 50 % peut complètement changer un classement entre des marques, biaiser les analyses et pousser à prendre les mauvaises décisions stratégiques. Sans vérification humaine de la qualification automatique, il est donc toujours indispensable de prendre du recul vis-à-vis des chiffres communiqués par l'outil.

4ème piège à éviter : Sous-estimer le bruit

Vous prenez désormais des pincettes avec l'intelligence artificielle et savez qu'une analyse qualitative manuelle est nécessaire avant d'émettre des recommandations stratégiques issues directement des dashboards. Malgré un paramétrage affiné de l'outil et un filtrage renforcé pour exclure les contenus de type « spam », vous constatez qu'il y a toujours des informations non pertinentes dans les résultats. Vous pensez malgré tout que ce bruit doit être minoritaire.

Attention toutefois, car si vous preniez le temps d'analyser une à une ces conversations, vous pourriez constater que le pourcentage de données non pertinentes n'est peut-être pas si minoritaire. Bien sûr cela va dépendre du sujet analysé, mais que valent des décisions stratégiques basées sur des KPIs comprenant 65 % de bruit ? 65 % : c'est la proportion de bruit constatée par Groupe 361 sur les données fournies par les outils de social listening. Et ce, malgré l'intelligence artificielle et un paramétrage optimisé.

Trier manuellement toutes ces données représente un temps considérable. Il est toutefois possible de confier ce travail à un prestataire externe. Dans le cas contraire, il sera toujours nécessaire de prendre du recul et des pincettes lors de la lecture de dashboards basés sur des données qui n'ont pas été corrigées manuellement.

5ème piège à éviter : Allouer des ressources pour un projet one shot sans considérer les implications à moyen-terme

Après quelques mois d'utilisation, vous constaterez peut-être que les écrans LCD n'auront plus qu'une fonctionnalité esthétique. Tout le monde se sera alors habitué à leur présence malgré leur emplacement stratégique. Car même si les dashboards sont automatisés, il faudra bel et bien mettre de l'humain derrière cette ingénierie pour que les données transmises puissent être véritablement exploitées. Vous l'avez compris, la mise en place d'une Social Room sans équipe dédiée aurait peu de sens.

Si le but de la Social Room est bien de surveiller sa E-réputation, cela ne constitue pas un objectif en soi. De la même manière, dédier une équipe sans assigner d'objectifs précis apporterait peu de valeur. Dans quel but souhaitez-vous surveiller votre E réputation ? Si une crise est détectée via ces canaux, avez-vous les ressources pour réagir ? avec quels leviers et quels process ? Si une opportunité est détectée grâce aux dashboards, auriez-vous la possibilité de la saisir ? Comment les services marketing vont-ils exploiter les indicateurs qui leur seront transmis ? Une Social Room ? And so what ? C'est tout l'enjeu auquel il est nécessaire d'apporter une réponse avant d'allouer des ressources techniques, des ressources humaines sur un projet qui s'inscrit dans la durée. Anticipée correctement, la mise en place d'une Social Room peut véritablement se positionner comme un élément central et moteur des départements marketing, communication et digital.

Vous avez désormais toutes les cartes en main pour mener à bien la mise en place de votre Social Room. Vous savez qu'il est important de croiser plusieurs sources de données, d'analyser qualitativement un échantillon de conversations, de prendre du recul sur les analyses fournies par l'intelligence artificielle et si possible, de corriger manuellement les données et le bruit des publications non pertinentes.

Ces étapes sont chronophages et demandent l'expertise de vrais professionnels. Vous pourrez vous appuyer sur l'aide d'une agence experte qui saura vous accompagner sur ce type de projet. N'hésitez pas à contacter l'AACC pour toute question.

Tribune de Lise Duchatel, Manager Social Listening, agence Groupe 361, membre de l'AACC.