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[Dossier] Réseaux sociaux : comment tirer profit du Social Big Data

Les réseaux sociaux génèrent d’immenses quantités de données. Découvrez le lien entre les réseaux sociaux et le Big Data, et la façon dont les entreprises peuvent tirer profit de ces données. 

Les données sont la spécialité des réseaux sociaux. Grâce à la tendance des utilisateurs à partager de nombreuses informations, les réseaux sociaux collectent en effet de très nombreuses données. Cette large quantité de données reflète la façon dont les gens interagissent entre eux. Au centre de ces interactions, on retrouve des informations précieuses sur ce que les individus et la société considèrent important. Le volume de données, combiné à la vitesse rapide de flot des données qui caractérisent les réseaux sociaux, représentent l’essence du Big Data.

En utilisant les outils analytiques sur les données des réseaux sociaux, les entreprises peuvent aller au-delà des simples mécaniques d’interactions et permettent de voir la façon dont le contenu de ces interactions peut affecter les performances du business et son image de marque. Les analyses de contenu permettent aux entreprises de dégager des informations actionnables à partir des messagers postés par les utilisateurs. Par exemple, les outils analytiques peuvent être programmés pour pister le sentiment négatif ou positif au sujet d’une marque, lesquels peuvent représenter une menace pour la réputation ou le chiffre d’affaires de l’entreprise.

Le Big Data et les réseaux sociaux au service du marketing

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Dans toutes les industries, les entreprises trouvent le Big Data des réseaux sociaux utile pour analyser les marchés et prédire le comportement des clients. En 2012, Jay Parikh, vice-président de l’ingénierie chez Facebook, a révélé que le célèbre réseau social supporte plus de 500 terabytes de données chaque jour, 300 millions de photos, 2,6 milliards de likes et 2,5 milliards de contenus mis en ligne. Toutes ces données sont traitées en quelques minutes et donnent à Facebook des indices sur les réactions des utilisateurs et la capacité de modifier son offre en fonction.

Par ailleurs, le fait d’associer du contenu aux données démographiques sur l’âge, le sexe, le statut marital, la localisation géographique, le niveau de revenu, l’éducation, ou la propension des utilisateurs à acheter certains produits permet à l’entreprise de mieux comprendre les personnes à qui elle a affaire. De telles analyses révèlent également le succès des publicités au sein des différents segments de clients. Ce point est très bénéfique puisqu’il permet aux annonceurs de réagir en temps réel et d’ajuster leurs campagnes pour augmenter les revenus. L’analyse des données de réseaux sociaux collectées par un retailer peut par exemple révéler que les femmes célibataires entre 25 et 35 ans seront probablement intéressées par un discount sur de l’équipement sportif.

En se basant sur cette information, le retailer peut décider de cibler les personnes avec des offres de réduction via Twitter, Facebook et les autres réseaux. Si les analyses montrent que les réactions et les commentaires sont mauvais, l’offre peut être redéfinie pour améliorer les performances.

De nombreuses entreprises apprécient la nature puissante des réseaux sociaux pour les interactions personnalisées avec les clients. La personnalisation de produit existait avant les réseaux sociaux, mais la portée et la granularité offerte par ces plateformes sont d’un tout autre niveau. Grâce aux outils d’analyse des réseaux sociaux, les entreprises peuvent prendre décisions data-driven dans la minute.

Par ailleurs, les outils d’analyse des réseaux sociaux permettent aux entreprises de percevoir la subtilité des mots contenus dans les données non structurées pour y découvrir des informations pleines de sens pour guider leurs décisions et leurs actions. L’analyse de données statistiques telles que les impressions par post, la distribution d’audience, les interactions sur mobile contre celles sur PC, les réponses telles que les retweets, les taux de clics sur les URL intégrées, et l’historique de transactions, permettent à une entreprise de mesurer l’efficacité de sa stratégie sur les réseaux sociaux pour promouvoir l’image de sa marque et augmenter la fidélité des clients.

Grâce au Big Data, il est également possible de profiter d’informations sur le rôle joué par les utilisateurs au sein des groupes de réseaux sociaux. Les utilisateurs avec un grand nombre de followers peuvent être considérés comme des personnes influentes. En surveillant ces personnes, une entreprise peut surveiller les tendances dans les conversations et même prendre à part à ces conversations.

Comment exploiter les données des réseaux sociaux ?

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Les données des réseaux sociaux sont non structurées, et nécessitent des compétences analytiques pour être exploitées. Selon Tamara Dull, directrice des technologies émergentes chez SAS Best Practices, pour tirer profit de ces données, il est important de « penser grand, et de commencer petit ». Les entreprises doivent examiner les problèmes auxquels elles font face pouvant être résolus par les données. Une fois les questions les plus importantes déterminées, il faut décider quelles sources de données sont les plus adaptées pour y répondre.

Il ne s’agit plus seulement d’accumuler de nombreuses données, mais de réellement comprendre pourquoi certaines actions fonctionnent et comment les reproduire. Pour ce faire, il est nécessaire de comprendre les métriques à prendre en compte, au-delà des simples likes et commentaires. Il faut prendre en compte le moment de la journée pendant lequel les usagers sont engagés, le profil de l’audience et le temps passé à regarder des médias tels que des vidéos.

Les branches informatiques des entreprises ne sont plus les seules à avoir accès à ces données. Elles étaient jadis chargées d’assembler les informations pertinentes et de les ordonner au sein d’un environnement lisible et sécurisé. Une fois les données nettoyées, les analystes commençaient à travailler. Désormais, les marketers souhaitent avoir accès aux données nettoyées et analysées directement.

Qu’apportent réellement les données des réseaux sociaux ?

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Les canaux basiques permettent d’obtenir des informations basiques. Pour mélanger les canaux, il est toutefois nécessaire de déployer des outils de diagnostic plus sophistiqués. L’intégration est la clé. Tous les réseaux sociaux sont dotés d’APIs pouvant être utilisées par les informaticiens pour obtenir des données.

Ainsi, les entreprises développent des stratégies de plateformes en utilisant les outils d’intégration des sites qu’elles souhaitent suivre. Elles souhaitent rattacher les données à leur système informatique en place, lier ces signaux clients à leur base de données. Chaque action effectuée en ligne par un client, comme un achat, une visite de site web ou une recherche, est un signal pouvant être lié aux précédents achats de ce client. Cette fusion peut indiquer la propension d’un client à acheter quelque chose. C’est ce signal précis que cherche à trouver l’entreprise.

De nos jours, les réseaux sociaux offrent la possibilité de regarder en avant et en arrière simultanément. Les entreprises qui parviennent à regarder dans ces deux directions tirent profit de cette possibilité et agissent plus rapidement.

Quels sont les réseaux sociaux à surveiller en priorité ?

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En fonction de l’objectif que l’entreprise souhaite atteindre grâce aux réseaux sociaux, les réseaux sociaux à surveiller en priorité diffèrent. Chaque plateforme à ses forces et ses faiblesses. Deux questions doivent être posées : quelle est l’audience ciblée, et quels réseaux sociaux fréquente cette audience. Il suffit ensuite d’utiliser le réseau social le plus populaire auprès de cette audience.

Ainsi, les marketers B2B utilisent davantage Twitter que Facebook. Ils apprécient également LinkedIn, permettant de cibler des postes et des entreprises spécifiques. YouTube est également de plus en plus attractif, car les clients potentiels visionnent des vidéos au sujet de produits ou de services qui les intéressent.

En revanche, un retailer spécialisé dans le maquillage, par exemple, devra surveiller en priorité Snapchat et Facebook pour atteindre une audience plus jeune. Une entreprise spécialisée dans la vente de logiciels aura plus d’intérêt à se pencher sur LinkedIn. Les marques doivent déterminer le bon mélange de canaux en fonction de leur activité.

En tous les cas, il existe une différence entre les quantités de données fournies par ces différentes plateformes. Les canaux plus matures tels que Facebook fournissent de meilleures métriques d’engagement. Depuis peu, Snapchat propose également davantage de données dans un effort de monétisation de sa plateforme.

La guerre des données sociales

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Depuis le début de l’ère des réseaux sociaux, les différentes plateformes se livrent une guerre des données pour attirer les entreprises. Toutefois, le marché est en train de se consolider. Microsoft a racheté LinkedIn, Facebook a racheté Instagram. Au fil du temps, une meilleure intégration entre les plateformes facilitera la collecte, le traitement et le suivi des réseaux sociaux.

Les data analytics peuvent désormais aider les marques à identifier les rouages du succès, à produire des informations utiles et à ne plus dépendre d’une forme d’intuition. Les réseaux sociaux comptent désormais parmi les réseaux publicitaires les plus ciblés.

Les réseaux sociaux de plus en plus intrusifs grâce au Big Data

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Alors que Facebook, Twitter, Instagram et Pinterest continuent à monétiser leurs plateformes, il semble que le Big Data permettra encore plus de personnalisation dans le futur. Une étude publiée par des chercheurs des Universités de Cambridge et Stanford démontre que Facebook peut utiliser les données pour prédire la personnalité d’une personne mieux que ses amis proches et sa famille. Chaque like, partage, demande d’amitié et commentaire est une donnée pouvant permettre aux réseaux sociaux de dévoiler ce que vous aimez ou n’aimez pas, de prédire vos actions, les causes que vous supporterez, les marques dont vous serez fans et ce que vous serez tentés d’acheter.

De même, chaque action effectuée sur les navigateurs internet ou les moteurs de recherche est très souvent reliée à vos profils sur les réseaux sociaux et laisse derrière elle une longue empreinte numérique pouvant être utilisée pour anticiper vos faits et gestes. Cette situation tend à s’amplifier à mesure que l’utilisation des réseaux sociaux s’intensifie pour l’accès aux informations et le partage.

 

 

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