Big Data - Comment tirer parti du Big Data pour ses réseaux sociaux ? - 20 avril 2017

Comment tirer parti du Big Data pour ses réseaux sociaux ?

Mélanie Harouel Chargée de projet éditorial Web @Powertrafic

La notion de Big Data n’est pas récente, mais elle prend aujourd’hui une dimension nouvelle avec l’essor d’Internet et du e-commerce. Les données générées sur le Web contribuent largement à alimenter ce Big Data. Les réseaux sociaux y sont notamment pour beaucoup…

La quantité de données collectées est aujourd’hui exponentielle. Pour preuve, les données stockées augmentent quatre fois plus vite que l’économie mondiale. Alors quitte à stocker ces données, autant les utiliser. Bien analysées, elles s’avèrent très utiles pour orienter sa stratégie digitale, en particulier sur les réseaux sociaux.


Les meilleurs pratiques de l’influence marketing

reech_v1Comment identifier les meilleurs influenceurs ? Comment structurer le partenariat ? Quelle rémunération définir ? C’est pour répondre à ces questions que Reech a rédigé un guide de survie dans cette jungle de l’influence qui recense les 12 meilleures pratiques. Reech accompagne ses clients en les aidant à faire émerger des ambassadeurs et générer des conversations et de la visibilité autour des produits ou services d’une marque.


Les Social Big Data, ou comment les réseaux sociaux génèrent des données massives

Il est de coutume de définir le Big Data selon trois critères :

  • Le volume de données exponentiel ;
  • La variété de données stockées ;
  • La vitesse de synchronisation des données.

Appliquée aux réseaux sociaux, cette définition prend tout son sens. Si l’on prend pour exemple Facebook, ce ne sont pas moins de 500 téraoctets de données générées par jour. Et ce chiffre, divulgué par Jay Parikh, remonte à 2012. Les données issues de Facebook prennent des formes variées (données comportementales, publications, commentaires, photos, etc.) qui sont mises à jour en temps réel. À l’époque, alors que les utilisateurs étaient quasiment moitié moins nombreux, Facebook représentait déjà:

  • 2,7 milliards de Likes ;
  • 2,5 milliards de partages ;
  • 300 millions de photos postées.

Imaginez un peu aujourd’hui…

Peut-on exploiter toutes les données ?

On l’a vu, les données peuvent prendre de nombreuses formes. Aussi, elles ne sont pas toutes exploitables en l’état. Dans le Big Data, il faut bien distinguer deux types de données :

  • Les données structurées : ce sont celles qui répondent à une logique de classement et d’organisation ;
  • Les données non structurées : elles proviennent des photos, des vidéos ou encore des textes publiés sur les réseaux sociaux.
Le Data-Marketing – Julien Hirth

Les données non structurées ne sont en l’état pas encore toutes exploitables, à moins d’avoir des solutions d’analyse dédiées ayant recours à des technologies de text-mining, machine-learning, graph-learning, etc. Pour le moment, c’est donc sur les données structurées qu’il faut se concentrer.

Que nous apprennent les Social Big Data ?

Sur un réseau social, et sur Internet plus généralement, chaque internaute laisse une trace de son passage. C’est ce que l’on appelle l’empreinte numérique. Sur les réseaux sociaux, on recense parmi les données structurées :

  • Des données déclaratives (prénom, nom, âge, sexe…) ;
  • Des données comportementales liées à l’usage des réseaux sociaux (habitudes de connexion, interactions, engagement…).

L’étude des « traces » laissées un peu partout par les internautes permet de cerner leur personnalité et leurs préférences. Ainsi, il est possible de savoir ce qu’un internaute aime ou n’aime pas, et de prédire ce qu’il aimera. Grâce à une analyse approfondie des Social Big Data, les entreprises présentes sur les réseaux sociaux peuvent cibler la bonne personne, au moment le plus opportun, en lui proposant une offre améliorée et personnalisée.

Comment exploiter les données disponibles ?

Affiner la connaissance client

Les réseaux sociaux fournissent une mine d’informations sur chaque utilisateur. Des simples données démographiques et géographiques aux données comportementales, elles permettent de bien identifier vos clients et les personnes intéressées par votre marque. Ainsi, vous pouvez « catégoriser » vos clients par ordre d’importance en fonction de leur profil. En croisant votre base de données clients avec les données des réseaux sociaux, vous serez en mesure de segmenter votre clientèle selon leur fidélité, leur engagement, leur influence et leurs habitudes d’achat (segmentations PGM et RFM). Il est important d’avoir une vision à 360° de vos clients.

Mesurer et gérer son e-réputation

On a beaucoup parlé des données concernant les internautes, mais il ne faut pas oublier que le Big Data collecte aussi des informations sur votre entreprise. Grâce aux réseaux sociaux, vous pouvez mesurer votre notoriété et votre réputation. Sur Twitter par exemple, vous pouvez surveiller tout ce qui se dit de vous grâce aux mentions et hashtags. La gestion de l’e-réputation est nécessaire si l’on veut améliorer sa notoriété, mais aussi son offre.

Data-marketing : le bon usage du Big Data sur les réseaux sociaux

Proposer des offres personnalisées et ciblées

La connaissance client acquise va vous servir de base pour personnaliser votre offre afin de répondre aux attentes de vos abonnés et clients.

  • Proposez des offres qui répondent à leurs besoins ;
  • Diffusez-les par le biais de campagnes publicitaires ciblées (grâce aux options de ciblage proposées par les réseaux sociaux) ;
  • Communiquez avec eux au bon moment en fonction de leurs préférences de connexion…

Les opportunités offertes par les réseaux sociaux en termes de ciblage et personnalisation sont nombreuses !

Cibler de nouveaux prospects

Les données Big Data ne vont pas seulement servir à améliorer la relation que vous avez avec vos abonnés existants. Elles vont également vous permettre de trouver de nouveaux prospects. Sur Facebook, par exemple, vos campagnes publicitaires peuvent atteindre des personnes susceptibles d’être intéressées par votre offre. Grâce aux options de ciblage et à des formats publicitaires adaptés (audiences personnalisées, audiences similaires), vous pouvez atteindre les personnes qui ont déjà été intéressées par votre marque ou celles qui ont les mêmes centres d’intérêt que vos abonnés.

audience-similaire-2

Mesurer l’efficacité d’une stratégie Social Media

Parmi les données disponibles sur les réseaux sociaux, il y a aussi celles qui concernent vos actions. Il est indispensable de mesurer et analyser les retombées statistiques de vos publications et des campagnes publicitaires engagées. La portée, l’engagement, les impressions, le taux de clics sont quelques exemples de KPIs qu’il faut prendre en considération. Cela vous permettra d’ajuster votre stratégie à venir en conséquence.

Trouver les ambassadeurs de votre marque

La connaissance client issue des Social Big Data est aussi un bon moyen de trouver les ambassadeurs de votre marque. Les personnes les plus engagées, fidèles et influentes, seront vos meilleurs ambassadeurs. C’est aussi pour cela qu’il est important d’identifier des profils clients/abonnés. Parmi eux se trouvent des porte-paroles potentiels.

Le Big Data représente une source d’information précieuse pour fonder votre stratégie digitale sur les réseaux sociaux. Mais encore faut-il savoir identifier les données les plus pertinentes et surtout les utiliser à bon escient. Il est indispensable de voir au-delà des données en prenant le temps de les comprendre et de les analyser dans leur contexte, sans quoi vous ne pourrez pas tirer parti du Big Data sur vos réseaux sociaux.

Enregistrer

S'abonner à la newsletter
Laisser un commentaire