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Analyse qualitative des Tweets : la nécessité d’un outil de veille nouvelle génération

La Veille Twitter

Pour de nombreuses entreprises et acteurs, la veille sur les réseaux sociaux et notamment sur Twitter, est devenue primordiale pour alimenter leur stratégie marketing. Mais face au volume gigantesque de données générées, le problème du traitement se pose désormais pour le veilleur.

Comment collecter les données et procéder à une analyse rapide et efficace à une telle échelle ? 

 

Mieux qu’une étude de marché classique, Twitter s’avère être une vaste base de données marketing, dont le principal atout est la spontaneité des propos exprimés. Pour un service commercial, la plateforme offre l’opportunité de capter ce qui préoccupe vraiment les prospects. Mais il permet aussi de faire du ciblage marketing, de surveiller son e-réputation… 

Utilisé par près de la moitié des entreprises françaises, l’outil de microblogging compte aujourd’hui plus de 250 millions de comptes actifs dans le monde, et est en plus en expansion continuelle. Loin devant les blogs traditionnels et les forums, il est devenu un très puissant canal d’expression des internautes.

Sur Twitter, on échange sur tous les sujets, passions, métiers, on exprime ses points de vue, ses besoins, ses envies, ses insatisfactions, dans la minute… Les internautes  commentent des émissions de TV ou de radios en live. Aucun évènement local ou planétaire n’échappe désormais à Twitter : 672 millions de tweets ont été échangés pendant la coupe du Monde de Football 2014 et chaque rebondissement (…) a été l’objet d’une intense activité. 

Twitter est un puissant outil de viralisation

La plateforme sociale fournit un grand nombre de données qu'une entreprise pourrait exploiter pour imaginer un nouveau service, élaborer un produit et évaluer les sentiments du consommateur à l’égard de son offre. L’analyse des tendances de recherche obtenues sur Google a déjà été exploitée comme une source d’insight intéressante, mais elle n’offrira jamais le même potentiel que les données échangées sur Twitter : les utilisateurs de Twitter « disent beaucoup » – parfois bien plus et de manière bien plus libre qu’ils ne le feraient dans le cadre d’une étude de marché classique.

À la différence des études marketing, les questions et les réponses sont spontanées car avant tout, elles ne sont pas sollicitées.

Elles ne sont du coup pas non plus orientées par les conditions de l’interview, par la logique induite par la structure du guide d’entretien ni par la subjectivité de l’enquêteur. En analysant les contenus partagés par le biais des tweets, il est même possible d’établir des profils thématiques d’internautes très précis et détaillés. Lorsque l’étude porte sur des milliers, ou des centaines de milliers de tweets, cette capacité s’avère nécessaire en termes de ciblage et elle permet des analyses croisées très instructives.

Twitter est en plus un puissant outil de viralisation. Les contenus, images et vidéos s’y diffusent comme une traînée de poudre… C’est donc un instrument incontournable en termes de veille stratégique, pour surveiller son e-réputation et suivre les effets positifs et négatifs de la publication d’un contenu. Le réseau social permet de savoir ce qui créée un good buzz où un bad buzz en un clin d’œil ! Il permet aussi d’en comprendre les tenants et les aboutissants et de repérer les éléments de langage permettant de « toucher sa cible », pour pouvoir notamment rebondir efficacement en cas de crise.

 

 

Pour pouvoir analyser ces données volumineuses rapidement, sans que l’analyse perde en qualité, il faut procéder à des regroupements automatisés intelligents. Cependant, le volume de données et la pertinence des regroupements posent problèmes.


Aujourd’hui, des thématiques comme le cloud computing ou la big data enregistrent par exemple plus de 10 000 tweets par jour. Les émissions télé phares comme la finale de The Voice sur TF1 suscitent un nombre de réactions de l’ordre de 6 000 tweets/minute. Les grandes enseignes comme Coca-Cola génèrent quant à elles quelques 200 000 tweets de fans – et de détracteurs – par semaine. Cette masse d’information représente forcément un intérêt pour les parties prenantes.

 

Twitter est un canal d'expression

 

Analyser ces données en peu de temps, tout en saisissant avec finesse la variété, la richesse et le sens profond des opinions exprimées, constitue un véritable défi. En effet, comment faire pour décider des bases sur lesquelles regrouper les données sans y passer des heures voire des journées ? Pour cela, il faut une technologique capable d’effectuer des regroupements automatisés intelligents autour de centaines de milliers de thématiques dispersées.

 

Les données doivent être rassemblées par groupes d’affinités en termes de sujets discutés, et qui plus est, ces groupes doivent présenter un volume de données suffisamment bas pour permettre de restituer des signaux faibles (annonciateurs de futures tendances), et en même temps suffisamment élevés pour permettre un accès synthétique au contenu - savoir en quelques coups d’œil ce qui est dit, sans avoir à parcourir les verbatim. 

 

Et ces regroupements de mots-clés doivent être pertinents. Car même si une technologie s’avère capable d’assister les analystes dans le regroupement de données Twitter, comment garantir leur qualité sans l’intervention d’un expert ? Généralement, les résultats doivent être analysés par des personnes ayant la connaissance métier nécessaire, car il s’agit parfois de décrypter des informations obscures pour les non-initiés. Cela peut constituer une véritable difficulté lorsque la veille est externalisée ou que l’on ne dispose pas de l’expert métier, d’autant que les rapports de veille doivent être remis dans des délais très courts.

 


Les outils de veille Twitter actuels sont en ce sens insuffisants. L’outil de veille nouvelle génération doit passer d’une logique purement quantitative à une logique qualitative, et proposer un tableau de bord de suivi adapté aux nouveaux besoin d’exploitation des contenus.


Evidemment, les veilleurs n’ont pas attendu 2014 pour se doter d’outils perfectionnés pour s’attaquer à la déferlante de datas. À la fin des années 2000, des outils de social media monitoring se sont développés, sous forme d’imposants tableaux de bords, permettant aux veilleurs de suivre en temps réel toute une série de données quantitatives : pics de tweets, nombre de retweets, volume d’influenceurs…

 

Grace à ce type d’outil, le veilleur peut détecter des variations, mesurer la performance de ses actions autour de mots-clés paramétrés en amont, programmer des alertes… Mais il ne peut pas analyser en détail les attentes des followers Twitter ; ce qui créé l’adhésion, suscite l’envie, saisir en détail les besoins, les facteurs bloquants... Et même s’il parvenait à collecter ces données, l’analyste se trouverait de toute manière dans l’incapacité de les traiter, vu leur volume et leur variété. 

 

Il y a quelques années, ce type d’outil de monitoring suffisait aux entreprises. Mais aujourd’hui, les veilleurs se retrouvent face à un nouveau besoin : celui-ci ne doit plus se cantonner à la simple comptabilisation statistique. Le dashboard Twitter de demain doit pouvoir analyser tout les contenus de tweets et établir directement des analyses qualitatives, de manière à pouvoir les délivrer sur une période courte et permettre une prise de décision et la mise en œuvre d’actions rapides – le tout, pour un faible coût de traitement.

 Twitter est un outil de veille efficace


La veille sur Twitter basée sur une analyse qualitative des données, peut donner lieu à de nombreuses actions stratégiques et solutions opérationnelles, dont certaines inédites jusque-là.

 

Contrairement à ses prédécesseurs, le nouvel outil de veille Twitter présente un intérêt pour tous les acteurs et tous les départements d’une entreprise : marketing, communication, RH, service client et bien entendu service commercial… Ils peuvent notamment permettre de :

 

Détecter les nouvelles tendances et centres d’intérêts : les cibles d’une marque y émettent spontanément des avis, que les veilleurs sont en mesure de s’approprier plus rapidement que la concurrence. Ils peuvent le faire d’autant mieux qu’ils disposent des éléments de langage adéquats. Pour les obtenir, le veilleur doit mettre en place une stratégie de social listening autour de mots-clés génériques associés aux thématiques clés. 

Qui est concerné ?

  • le Community Manager
  • le Responsable Innovation Marketing
  • le Planneur stratégique

Identifier le buzz dès qu’il émerge : grâce aux mots-clés correspondant aux sujets caractéristiques, le veilleur peut suivre l’évolution du bruit sur le Web autour d’un service, d’un produit ou d’une thématique. Si un bad buzz vient à émerger, le veilleur est alerté grâce à l’indicateur de sentiment et peut facilement repérer l’émergence des points qui suscitent la polémique. Il peut réagir avant que le bruit ne se propage et organiser sa réponse à partir des éléments de langage de ses détracteurs. S’il s’agit d’un good buzz, ces éléments seront d’autant plus utiles pour la prise de parole.

Qui est concerné ?

  • le Community Manager
  • le Responsable Marketing
  • le Customer Satisfaction Manager

Analyser le sentiment autour d’un produit : en utilisant les mots-clés citant le nom de marque comme périmètre d’écoute, le veilleur peut obtenir immédiatement une première indication du sentiment associé. Il peut ainsi évaluer l’agrément d’un produit, et mesurer son évolution dans le temps. Sur l’interface, il peut également facilement en connaître l’origine : en un clic, le veilleur accède à tous les tweets pour chaque sujet, classé en catégorie « positif » ou « négatif » et peut bénéficier d’une vision à la fois macroscopique et microscopique.

Qui est concerné ?

  • le Responsable Marketing
  • le Customer Satisfaction Manager
  • le Chef de Produit

Effectuer du ciblage publicitaire : grâce à cet outil, il est aussi possible de constituer un inventaire des utilisateurs de comptes Twitter sur mesure, autour d’une problématique bien définie.

 Qui est concerné ?

  • le Media Planneur
  • le Community Manager

Récolter des insights consommateurs pour alimenter un lancement produit : par rapport au focus group, l’outil de veille permet une analyse plus étendue et plus riche, mais aussi plus fine, et surtout plus rapide. Il est possible d’obtenir une étude à la fois qualitative et quantitative approfondie, autour d’un marché, d’une problématique ou d’un produit, sans recourir aux réunions de consommateurs. Exprimée librement, la parole des cibles est recueillie à grande échelle et instantanément. Les services concernés peuvent ainsi bénéficier d’insights consommateurs d’une grande finesse et nourrir agilement leur réflexion.

 Qui est concerné ?

  • le Responsable Etudes
  • Le Responsable Marketing
  • le Chef de Produit

Piloter une émission TV, un événement : en paramétrant l’outil à des intervalles de temps très courts, il est possible de surveiller les réactions de l’audience tout au long de l’évènement : ce qui plaît et ne plaît pas au cours de l’émission et surtout, savoir pourquoi. Dès le lendemain matin, le média ou la chaîne dispose d’un rapport concis et facilement interprétable de l’agrément du téléspectateur au fil de l’émission. Grâce à cet outil, il est possible d’effectuer des ajustements, de rebondir sur les « mini-buzz » on peut créer des contenus associés, ou mettre en œuvre une stratégie de communication sur les réseaux sociaux en adéquation avec la demande.

 Qui est concerné ?

  • le Community Manager
  • Le Responsable du Marketing des programmes
  • le Responsable éditorial
  • le Responsable des Relations publiques

Orienter la prise de parole d’une marque : l’outil de veille nouvelle génération est capable de mettre en évidence toutes les thématiques stratégiques pour le positionnement d’une marque. En dégageant des thèmes parfois insoupçonnés, il permet d’aiguiller une prise de parole on et off-line ingénieuse.


Twitter présente aussi un intérêt pour tous les départements de l'entreprise

 

 

Face à ce nouveau type de demande, Synomia développe, en collaboration avec des chercheurs du CNRS, une technologie d’analyse sémantique depuis maintenant plus de 10 ans. L’agence conseil est parvenue à résoudre les problématiques clés de l’analyse qualitative à grande échelle des données textuelles.


Martin Grosjean Co-Fondateur et Directeur Général de Synomia

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