Réseaux Sociaux

Comment exploiter pleinement les médias sociaux grâce à l’analyse de contenu

De nos jours, avec l’émergence des big data (bases de données digitales volumineuses), de l’intelligence artificielle et de l’Internet des Objets, les hommes n’ont jamais fait autant confiance aux machines.

D’une part, la société devient de plus en plus complexe dans sa digitalisation et sa gestion des médias sociaux. D’autre part, elle devient davantage dépendante des machines pour penser et prendre des décisions primordiales. Tout en prenant en compte ce nouveau paradigme, comment pouvons-nous gérer et reprendre à nouveau le contrôle?

Les données sont les nouvelles ressources naturelles

En 2012 déjà, Facebook gérait un volume de 500 terabytes de données, 300 millions de photos, 2.6 billions de « likes » et 2.5 billions de contenus téléchargés, chacun sur une base journalière. Nous devenons de plus en plus dépendants des plateformes de médias sociaux pour accéder aux informations et partager celles qui nous importent. Cette situation ne va faire que s’intensifier!

Dans un tel contexte, Facebook, Twitter, Instagram et Pinterest vont logiquement continuer à monétiser leurs services. L’expérience créée sur leurs plateformes sera de plus en plus conçue sur mesure en fonction de leurs besoins et ce grâce aux nouvelles technologies basées sur les big data.

Le saviez-vous ? Facebook utilise déjà vos données personnelles pour prédire votre personnalité avec plus de précision que vos amis proches et votre famille. Chaque « like », partage, suivi et commentaire représente, par accumulation, un volume de données qui en dit long aux prestataires de services digitaux sur ce que vous aimez ou détestez, quel sera votre prochain achat ou encore quelle cause ou marque vous soutenez. De plus, toute action que vous entreprenez sur un moteur de recherche ou un navigateur va plus que probablement être reliée à votre profil social, laissant derrière vous une longue traînée d’empreintes digitales qui sera utilisée et mise à profit pour détecter la probabilité de votre prochaine démarche.

Big data… Le chaos?

90% des données mondiales furent créées endéans les cinq dernières années. De ces données, seulement 20% sont efficacement structurés, les 80% restants étant du contenu non-structuré provenant de différentes sources telles que des photos Instagram, des vidéos YouTube et des articles de médias sociaux. Ce contenu reflète principalement ce que les personnes font, pensent, disent et ce qui les intéresse. La capacité de stocker, gérer et analyser ce volume de données volumineuses, dans le but d’acquérir des connaissances approfondies sur ce que vous êtes, représente donc une valeur ajoutée énorme pour les professionnels du marketing.


D’une part, la société devient de plus en plus complexe dans sa digitalisation et sa gestion des médias sociaux. D’autre part, elle devient davantage dépendante des machines pour penser et prendre des décisions primordiales.


Comment structurer cet océan de données?

Le jour où votre association ou organisation sera capable d’analyser et d’utiliser 100% de ces données sera un jour à marquer d’une pierre blanche ! Pour accomplir cet objectif, les associations peuvent utiliser l’analyse de contenu pour comprendre la nature du contenu créé, son utilisation ainsi que le contexte dans lequel il est publié. Les analyses de contenu concernent toutes les données non-structurées et peuvent ainsi être mises à profit pour faire ressortir les tendances présentes dans les données structurées en apportant des connaissances précieuses.

L’objectif est d’offrir l’information pertinente à la bonne audience sur les plateformes adéquates et au bon moment pour accomplir le bon objectif. Grâce aux analyses de contenu et aux perspectives en temps réel qu’elles procurent, votre association sera capable de prendre des décisions marketing plus éclairées. La maîtrise correcte d’un ensemble de données ou big data vous ouvrira également les portes du paradis digital : une stratégie basée sur l’intelligence sectorielle ainsi que la connaissance approfondie des nouvelles tendances et besoins du marché.

Il ne s’agit pas de produire davantage de contenu mais du contenu plus qualitatif !

Malheureusement, la plupart des organisations ou associations n’ont qu’une vague connaissance de ce que l’usage des médias sociaux peut leur (r)apporter. Elles créent des pages sur Facebook, Twitter et LinkedIn et s’évertuent à mesurer leur « succès » en comptant le nombre de « likes », partages ou tweets que leurs publications remportent. Aussi impressionnants que ces chiffres peuvent paraître, ces « vanity metrics » (indicateurs séduisants mais trompeurs) ne contribueront pas à vous fournir les données pertinentes et nécessaires à vos campagnes marketing, en ce inclus votre retour sur investissement, la création de nouveaux revenus ou bénéficiaires/clients.

Savoir qui lit quel contenu, quand et comment, à quelle fréquence celui-ci est partagé, le nombre de clics, l’emplacement des visiteurs… n’est plus suffisant. Vous devez aussi vous préoccuper de savoir si votre contenu apporte une valeur ajoutée à votre audience, tout en vérifiant qu’il serve l’objectif qui lui a été attribué. Les données vous permettant de comprendre pourquoi tel contenu mène à tel résultat vous aidera à créer des informations plus pertinentes et favorisera ainsi votre croissance.


Comprendre votre secteur et le futur de votre stratégie médias sociaux ? Avec les analyses descriptives, prédictives et prescriptives

Pendant de nombreuses années, différentes études ont essayé de comprendre comment associations et organisations se comportaient dans la gestion des données qui leur étaient disponibles. C’était l’ère des analyses descriptives. Le but était de répondre à la question « que s’est-t-il passé précédemment ? ».

Avec l’émergence des big data, nous sommes entrés dans une nouvelle ère, celle des analyses prédictives, qui visent à répondre à la question suivante : « que va-t-il se passer dans le futur ? ». Néanmoins, l’avantage réel de l’analyse des données révèle tout son potentiel dans l’étape finale du traitement de l’information : les analyses prescriptives. Ce type d’analyse entreprend de répondre à la troisième question : « que fait-on maintenant » ? Elle vise à fournir des recommandations concernant les décisions clés à prendre, basées sur les résultats futurs escomptés.

Quelle est la différence entre ces trois types d’analyses et comment peuvent-elles impacter votre association ? En tout premier lieu, ces trois sortes d’analyses doivent coexister. Il n’y en pas une qui est meilleure que l’autre, elles sont justes différentes et toutes les trois nécessaires pour obtenir une vue d’ensemble de l’état des lieux digital de votre association ou organisation. Elles sont davantage consécutives l’une à l’autre et contribuent toutes les trois à optimiser votre processus décisionnel.

Les analyses descriptives concernent le passé

Les analyses descriptives aident les organisations à comprendre ce qui s’est produit dans le passé : ça peut être il y une minute ou il y a quelques années.
Elles traitent de la relation entre les bénéficiaires/clients et les services/produits tout en procurant une meilleure compréhension de l’approche à adopter dans le futur : apprendre des comportements du passé pour influencer les résultats futurs. L’analyse descriptive est importante pour déterminer quelles actions entreprendre dans les prochaines étapes, tandis que l’analyse prédictive est utile car elle peut être transformée en information indiquant le résultat futur probable d’une démarche entreprise.

Les analyses prédictives concernent le futur

Les analyses prédictives fournissent aux organisations et associations des connaissances exploitables, basées sur différents ensembles de données provenant de la méthodologie des big data : elles comprennent des contenus libres telles que les bénéfices engendrés ou les médias sociaux mais aussi des informations historiques et transactionnelles. Les modèles statistiques et algorithmes sont ensuite utilisés pour capturer les liens entre ces différents ensembles de données et fournir une estimation quant à la probabilité de résultats futurs. Dans cet objectif, une variété de techniques sont mises à profit, telles que l’intelligence artificielle, l’exploration des données, la modélisation ou la théorie des jeux.

Les analyses prédictives peuvent, par exemple, identifier un risque ou une opportunité future. Un exemple d’analyse prédictive est le fait de pouvoir prévoir la demande pour une certaine région ou un segment de consommateurs et d’ajuster la production en fonction. Avec l’analyse prédictive, il est important d’avoir un maximum de données. Davantage de données représente l’opportunité de meilleures estimations.


Les analyses prescriptives concernent les prévisions

L’analyse prescriptive représente l’étape finale dans la compréhension de votre association ou organisation. Elle traite non seulement de ce qui va se produire, quand et pourquoi ça va se produire, mais fournit également des recommandations utiles pour savoir comment réagir et mettre à profit les prédictions de l’étape 2.

L’analyse prescriptive n’en est encore qu’au stade des balbutiements. Elle a émergé en 2003 et demeure si complexe qu’il existe peu de bonnes pratiques sur le marché. Seulement 3% des organisations utilisent cette technique et d’une façon telle qu’elle n’est pas toujours à l’abri d’erreurs. Dans le rapport 2019 de Gartner « Hype Cycle of Emerging Technologies » (une courbe qui détermine le cycle de vie des technologies et permet de situer l’évolution de chacune d’entre elles), l’analyse prescriptive était mentionnée comme un déclencheur d’innovations qui prendra encore 5 à 10 ans pour atteindre un niveau de productivité pertinent.

L’analyse prescriptive utilise une combinaison de différentes techniques et outils tels que les sciences mathématiques, les algorithmes, l’apprentissage par les machines ou encore les techniques de modélisation informatique.

Les analyses prescriptives tentent de prévoir les résultats futurs de décisions actuelles pour ajuster ces dernières avant même qu’elles ne soient effectivement prises. Cela permet d’optimiser les processus décisionnels.

Que puis-je en retirer?

Voici les 4 bénéfices dont vous profiterez grâce à l’analyse de contenu :

  1. Elle permet de créer, à partir d’un ensemble de données non-structurées, du contenu « intelligible » par les machines, ce qui leur permet de relier celui-ci à d’autres données pour engranger davantage de connaissances.
  2. Elle améliore la récupérabilité des données grâce aux métadonnées sémantiques ajoutées au contenu.
  3. Elle aide les organisations à comprendre de quel contenu elles disposent ou ont besoin et surtout POURQUOI c’est le cas.
  4. Elle optimise la compréhension des causes agissant derrière les tendances et événements, ce qui ne peut être décelé par l’intelligence économique « traditionnelle ». Elle contribue donc à expliquer POURQUOI les choses se produisent en prenant en compte un ensemble de données et de contenus volumineux en temps réel.

L’analyse de contenu : au-delà de l’intelligence économique

Dans les années à venir, l’analyse de contenu sera de plus en plus indispensable pour optimiser vos connaissances des plateformes digitales, mettre en perspective vos contenus. Elle vous permettra ainsi d’offrir des expériences plus personnalisées sur vos médias sociaux et de prendre des décisions mieux informées, en tenant compte des résultats escomptés. En tant que telle, l’analyse de contenu va sans aucun doute impacter toute association ou organisation quelle qu’elle soit et les aider à devenir plus efficace et performante.

Merci d’avoir lu mon article. Si vous souhaitez en savoir davantage, cliquez ici.
Valérie Maus de Rolley, de l’équipe COMSA asbl.

À propos de Comsa

COMSA ASBL est un service à l’écoute des associations et des entreprises à finalité sociale afin de les aider à construire leur cheminement vers une communication efficace.

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