S’il suffisait hier d’acheter une base de données qualifiée et grossièrement segmentée à qui envoyer sa campagne, les temps ont changé. Aujourd’hui, il est indispensable de comprendre réellement les attentes de ses cibles, avant même de concevoir des messages finement segmentés.

Traditionnellement, pour mieux connaître leurs consommateurs, les marques font appel aux études quali/quanti ou au planning stratégique des agences. Sondages, interviews & mindmaps : tout un programme ! Mais un vrai casse-tête quand il s’agit de prendre des décisions rapides…

Prendre de bonnes décisions, à moindre frais

Comment faire alors pour bien segmenter ses messages marketing sans disposer d’insights qualitatifs proposés par les études ? L'équation semble insoluble, dès lors que le facteur monétaire doit rester constant ? Et si la réponse résidait dans les dernières avancées technologiques de la social intelligence ?

Ici, pas question de repérer les 3 meilleurs tweets de la semaine précédente : l’objectif est de comprendre le sens de millions de conversations en ligne au sens large : presse, forums, reviews, réseaux sociaux... aucun canal ne doit être épargné !

“Vous n’allez pas nous faire croire que le social listening, c’est de l’étude de marché 2.0 ? “ Non, en effet. En revanche, l’analyse de la social data couplée avec les méthodologies de l’étude de marché, c’est la garantie d’avoir une compréhension 360° de vos consommateurs… en deux mots, c’est la Social Intelligence !

En bon marketeur, vous ne croyez que ce vous pouvez voir ? Prenons alors l’exemple de ces campagnes qui ont fleuri récemment avec un succès non négligeable. Leur secret ? Miser sur la social data pour cibler ses consommateurs et ainsi leur adresser le bon message au bon moment. À la clé, des indicateurs de performance édifiants et un ROI époustouflant.

Exemples : 

• AirAsia Holidays Quickies : +11% de ventes en ligne pour la compagnie aérienne, grâce à cette campagne de promos bien ciblées pour des séjours courts, avec une activation omnicanale sur l’ensemble de l’Asie du Sud-Est
   
• Heineken Green Room : 15% de notoriété auprès des 18-55 ans en France, et 30% auprès des 18-55 ans intéressés par la musique, pour cette marque média créée en 2009, dont les codes ont été définis via une analyse fine des leviers d’engagement autour de contenus en ligne axés sur la musique et les festivals.
• Louis Vuitton x Virgil Abloh : +30% de CA générés en 2018 grâce à l’impact de Virgil Abloh et de sa nouvelle collection streetwear pour Vuitton. Pas de marketing classique, mais un vrai ciblage efficace des millennials fans de street wear.

Si ces campagnes marchent bien sur la durée (sur l’année), cela montre bien que nos amis du marketing ont réussi à associer l’expertise de l’étude de marché (bonne connaissance du marché) avec les exigences marketing (le bon message au bon moment, aux bonnes cibles) afin d’exploiter des données sociales qualitatives.

Concrètement, comment la marque peut s’inspirer de ces succès ?

1. Assurez-vous d’avoir un set de données “clean”, comme les marketeux disent souvent. À savoir des jeux de données dont le bruit a été éliminé efficacement. Spam, publicités, bots, porno et autres offres d’emploi incongrues autour des sujets que vous cherchez.
    
2. Exploitez des metrics fiables, sur lesquelles vos dirigeants peuvent s’appuyer avec confiance lors de leur prise de décision. On se souvient forcément avec émotion du Diesel Gate de Volkswagen qui aurait agité et enragé plus de “70% des fans de voiture du monde entier” sur la toile… laissant pourtant cet acteur encore et toujours n°1 des ventes !
    
3. Sauter dans le grand bain de l’analyse de texte ! Et si le pont entre marketing et études de marché résidait dans les derniers algorithmes de traitement du langage (NLU) et des images  (computer vision) récemment poussés par Google et Facebook ? Associés avec des données qualitatives et clean, ces petits bijoux du deep learning permettent à quiconque de catégoriser instantanément des conversations de consommateurs pour identifier des vrais sujets d’attention, et bien sûr des comportements émergents. 
    
4. Faites-vous conseiller… par un robot ! Et s’il existait un assistant pour venir vous pointer directement les résultats les saillants, les croisements de données les plus remarquables…  Non, vous ne rêvez pas ! Ces technologies d’analytics automation existent ! Mais si, vous connaissez sûrement déjà les modules chiffrés de Google Analytics (Insights), ou de Salesforce (Einstein Analytics) et d’IBM (Watson)…

 “Mais avez-vous entendu parler de Signals ? “

Pas besoin d’être Google pour faciliter la vie des équipes marketing ! Vous en rêviez, Synthesio l’a fait en mettant sur le marché un nouveau module de détection automatique de tendances basé sur de jolies données sociales bien clean et bien activables !

La social intelligence n’est qu’au début d’une nouvelle aventure

Demain, la grande nouveauté, c’est que la social intelligence ira au-delà du marketing. Grâce aux nouvelles avancées technologiques (NLU, computer vision), elle parvient déjà à se focaliser sur la compréhension fine (et rapide) des consommateurs et des marchés, et permet ainsi de prendre des décisions stratégiques.

Mais son périmètre n’est de fait défini que par les données que ses algorithmes peuvent traiter. En ingérant des données de collaborateurs, d’analystes financiers ou même de chercheurs en thermonucléaire, la social intelligence peut s’adresser à tous les départements de l’entreprise, des directions RH aux labs d’innovation, en passant par les équipes M&A et bien sûr à tous les dirigeants. Avec sa nouvelle rengaine : les bonnes décisions, au bon moment, par les bonnes personnes. Et bien sûr avec les bonnes données et les bonnes méthodologies !