Comment tirer profit de la Social Intelligence dans votre business ? 8 étapes à connaître

Comment tirer profit de la Social Intelligence dans votre business ? 8 étapes à connaître sur les données de la business intelligence pour améliorer votre stratégie marketing et la prise de vos décisions d'affaires

L'intelligence des médias sociaux émerge comme une approche innovante pour comprendre les clients, les marchés et les concurrents afin d'éclairer la prise de décision des entreprises, mais l'intelligence sociale n'est pas facile à réaliser.

Récemment, j'ai beaucoup posté sur la façon d'obtenir de meilleures idées à partir des conversations sur les médias sociaux en analysant plutôt le comportement des consommateurs que des rapports analytics.

Il est temps d'exiger plus de l'analyse des données social media

Nous sommes actuellement dans une période de transition importante en matière d'intelligence sociale, une période où les idées doivent être exploitables pour atteindre les objectifs de l'entreprise, et pas seulement pour rendre compte des résultats marketing.

La question est, comment tirer profit des données provenant de l'intelligence sociale ?

J'ai développé huit étapes pour atteindre le meilleure intelligence sociale. Ces étapes cassent les mythes de l'analyse des médias sociaux et ils suivent le nouveau business model qui repose sur la compréhension et l'exploitation du comportement pour un avantage concurrentiel.

Identifier la demande par l'analyse du comportement. Voici comment.

Les 8 étapes pour tirer profit de l'intelligence sociale

1. Privilégiez les données qualitatives plutôt que quantitatives

Les médias sociaux sont animés par des personnes qui publient sur leurs pensées, leurs sentiments et leurs expériences, des personnes qui mettent en valeur leur créativité et leurs connaissances. Ce sont également des personnes qui se connectent autour d'intérêts communs et de valeurs partagés.

Nous ne pouvons pas mesurer tous ces mots et comportements en se basant sur des nombres et pourcentages uniquement - les médias sociaux ne sont pas des données quantitatives mais qualitatives.

Ne vous laissez pas berner par de jolies visualisations - remettez en question l'intention derrière les chiffres.

2. Insights vs Analytics

Les outils de médias sociaux ont changé la perception de ce qu'est un aperçu, réduisant généralement la perspicacité à un simple point ou fait de données. L'intelligence des médias sociaux n'est pas une série d'analyses qui peuvent être recherchées en cliquant sur un bouton.

Rappelez-vous que la valeur des données des médias sociaux réside dans les pensées, le comportement et l'intention. Exigez davantage des données - personnalisez-les et interrogez-les pour générer des renseignements exploitables.

3. Analyse des données

Donc, l'intelligence des médias sociaux ne consiste pas simplement à mesurer des paramètres de données - nous parlons plutôt de trouver des insights clés provenant de votre business. Vous ne pouvez trouver cette idée qu'en manipulant et en segmentant les données de votre marché.

Ne comptez pas sur des métriques prédéfinies; cherchez à comprendre pourquoi ces pensées et pourquoi ces comportements spécifiques se produisent.

4. Pourquoi et non Quoi

Si vous voulez vraiment profiter des avantages de l'utilisation des données sociales dans la prise de décision des entreprises, alors vous ne pouvez pas vous concentrer sur  quoi, vous devez comprendre le pourquoi. Les médias sociaux sont guidés par le comportement, et si vous comprenez pourquoi ce comportement se produit, vous pouvez l'exploiter à votre avantage. Le pourquoi vient de comprendre le contexte et le comportement et ne pas simplement rapporter ce qui s'est passé.

5. Le contexte et non le buzz

Les tableaux de bord sont utiles pour comprendre les volumes de conversations, mais ils manquent un élément important : le contexte de ces conversations. Les nuages de mots sont utiles pour comprendre les sujets de conversation de haut niveau, mais ils manquent le contexte de la conversation entourant le mot-clé.

Pour générer de la business intelligence, le contexte de ce que les gens font et disent a beaucoup plus d'importance que le volume de la conversation.

6. Comportement vs Engagement

L'engagement n'est qu'une partie de l'histoire. Il y a beaucoup, beaucoup d'outils sur le marché qui signaleront l'engagement, mais ils ne vous expliqueront pas l'histoire complète de ces engagements. Alors comment réussir à les reproduire dans ce cas ?

Les médias sociaux sont guidés par le comportement. Les nouvelles tendances sociales, la perturbation numérique sont causées par des nouveaux changements de comportements. L'intelligence des médias sociaux cherche à comprendre le pourquoi de ces nouveaux comportements - alors ne vous contentez de mesurer simplement l'engagement, ce ne vous aidera pas à prendre de bonnes décisions dans vos affaires.

7. Une vision humaine vs Algorithme

Une bonne compréhension ne viendra pas d'un algorithme - un algorithme ne fournit que des résultats et des métriques. Vous avez besoin d'une vision humaine pour combiner l'analyse des médias sociaux avec les théories comportementales afin d'interpréter correctement les données et de créer une intelligence utile et exploitable.

8. Savoir analyser vos données chiffrées

À quoi sert un rapport avec beaucoup de résultats ? À quoi cela sert de savoir que vous avez 100 nouveaux abonnés, ou qu'un message a suscité plus d'engagement qu'un autre, ou que vous avez reçu 50 000 nouvelles mentions ? Vous devez comprendre pourquoi cela est arrivé et comment en tirer le meilleur parti la prochaine fois. Ne vous contentez pas des rapports qui ne vous donnent que des résultats - exigez un rapport qui vous explique pourquoi ils se sont produits et comment.

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Sashi, C.M. (2012). Customer engagement in buyer-seller relationships, and social media, Management Decision, Vol. 50, No. 2, pp 253-272. Online Access: http://www.academia.edu/5090676/Customer_engagement_buyer-seller_relationships_and_social_media