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Analyse d’audience : Lutter contre la Haine 2.0

Communiquer sur les réseaux sociaux n’est pas une mince affaire, même en 2019. Alors que 2 Français sur 3 se disent irrités par la publicité en ligne (source : IFOP), les dépenses en publicité digitale ne cessent pourtant d’augmenter (source : E-Marketing).

Alors comment optimiser votre prise de parole sur les plateformes sociales, dans un contexte de saturation des audiences ?

Notre réponse chez The Metrics Factory : mieux connaître votre audience et repérer les personnes qui disent du mal de vous (ceux qu’on appelle les « haters ») pour pouvoir les exclure de vos communications.

Mais, qui sont ces haters ?

Les haters sont des utilisateurs qui vont s’exprimer avec un discours de haine envers votre marque. Ils vont faire ce que l’on appelle du « trolling » c’est-à-dire qu’ils vont essayer de nuire à votre marque et de créer des polémiques. Comme on dit « haters gonna hate » alors pourquoi continuer de parler à une audience non réceptive qui va attaquer votre marque ?

Pourquoi dépenser de l’argent pour afficher une publicité auprès d’une audience qui vous déteste ?

Pour illustrer le savoir-faire de The Metrics Factory dans l’analyse d’audience et l’optimisation de l’achat média, nous avons pris l’exemple d’une marque du secteur bancaire puisqu’il s’agit d’un secteur particulièrement touché par ce phénomène.

1ère étape : L’analyse d’audience grâce à un outil de listening

La première étape consiste à utiliser un outil de social media listening afin d’écouter et de surveiller les conversations autour de votre marque.

Brandwatch, Talkwalker, Linkfluence, Digimind, Synthesio… Il existe aujourd’hui une multitude d’outils de veille ! On utilise généralement ces outils pour surveiller la e-réputation d’une marque en raison de leur capacité à faire remonter toutes les fois où celle-ci est mentionnée sur les réseaux sociaux, les sites de médias, d’actualité en ligne, les blogs et forums, etc.

Si nous prenons l’exemple du Crédit Mutuel, on observe que la marque a été mentionnée plus de 52 000 fois en ligne, avec la majorité des mentions (70%) provenant de Twitter. En effet, Twitter étant LA plateforme de l’instantanéité, elle est largement utilisée par les utilisateurs pour des requêtes ou plaintes de type SAV :

En plus du volume de mentions, nous allons nous intéresser en particulier à une fonctionnalité que proposent les outils de listening : l’analyse de la tonalité (ou sentiment analysis).

Cette fonctionnalité va permettre d’associer à chaque mention, une tonalité d’expression : est-ce que quelqu’un parle en bien de votre marque (mention positive), en mal (mention négative), ou s’agit-il d’une mention sans positionnement (mention neutre) ?

Concernant le Crédit Mutuel, on observe que les mentions sont majoritairement neutres, c’est-à-dire qu’elles apportent de la visibilité à la marque mais ne vont ni faire sa promotion, ni la dénigrer.  

On observe également 10% de mentions positives et 12% de mentions négatives, auxquelles nous allons nous intéresser plus en détail.

2ème étape : la segmentation d’audience

La deuxième étape consiste à segmenter l’audience afin d’identifier des segments spécifiques d’utilisateurs à exclure de vos campagnes ou à adresser grâce à des ciblages ultra précis.

Pour pouvoir arriver à une segmentation précise des haters nous allons conserver uniquement les personnes qui disent du mal du Crédit Mutuel sur Twitter (puisqu’il s’agit de la plateforme qui délivre le plus de données et sur laquelle les haters s’expriment largement).

Une fois que nous avons cette base d’utilisateurs / de haters, nous utilisons un outil de segmentation qui nous permet de partager l’audience en différentes communautés à l’aide de critères différenciants (socio-démographie, intérêts, biographies, hashtags utilisés).

Nous obtenons alors 5 segments au sein des haters du Crédit Mutuel, que nous qualifions en fonction de leurs caractéristiques :

Ce graphique de co-occurrences représente la répartition des différents segments de haters au sein de l’audience du Crédit Mutuel. Plus les cercles sont nombreux et plus le segment est présent dans l’ensemble de l’échantillon. Quant à la surface des cercles, plus elle est importante, plus les profils des utilisateurs sont interconnectés.

La segmentation nous permet ensuite de dresser des portraits fins de ces haters à partir de critères socio-démographiques, de leurs comportements (les médias et influenceurs qu’ils vont suivre, les hashtags qu’ils emploient), de leurs biographies… Et d’obtenir des insights forts sur ces différentes communautés.

Si nous prenons l’exemple des “Fintech experts”, il s’agit d’un segment composé à 80% d’hommes, âgés entre 35-44 ans et vivant majoritairement à Paris.

Ces utilisateurs s’intéressent à la finance, à l’économie et aux nouvelles technologies. Ils vont donc consommer des médias en lien avec ces domaines et suivre des pages telles que BFM Eco, BpiFrance, La Tribune ou encore la French Tech.

Ils seront de ce fait plus sensibles à ces thématiques et seront plus enclins à exprimer leur mécontentement relatif à des problèmes d’ordre technologique (panne du site internet, de l’application, etc.).

Ils se définissent d’ailleurs comme appartenant au milieu de la finance, de l’entrepreneuriat et des nouvelles technologies.

3ème étape : traduire cette segmentation en ciblage média et capitaliser pour une stratégie cross-plateformes

Après avoir dressé un portrait fin de chaque segment d’audience, il nous suffit d’importer cette liste dans la console Twitter Ads pour créer une audience personnalisée (tailored audience).

L’audience personnalisée est un ciblage très puissant qui permet de cibler ou d’exclure une audience spécifique, à l’aide d’une liste d’utilisateurs. Un process encore peu utilisé par les annonceurs. Pourtant cette méthode permet une réelle optimisation de l’investissement publicitaire en limitant les retombées négatives grâce à l’exclusion des personnes qui ont déjà dit du mal de votre marque et qui présentent donc un risque.

Pour aller encore plus loin dans la stratégie d’optimisation des ciblages, nous vous proposons chez The Metrics Factory de capitaliser sur cette segmentation d’audience Twitter au travers des autres consoles publicitaires.

Il est par exemple possible de traduire cette segmentation en ciblage Facebook Ads, en fonction des insights (comportements, intérêts, etc) que nous avons pu observer.

Il est important de garder à l’esprit que les utilisateurs ne fonctionnent pas en silos sur les réseaux sociaux. Un utilisateur de Twitter peut être également présent sur Facebook, Instagram ou encore LinkedIn (bien que les usages des plateformes puissent différer).

Voilà donc une bonne manière d’optimiser votre investissement média et d’améliorer la qualité de votre audience sur toutes les plateformes sociales, en excluant de vos prises de parole, l’ensemble de vos haters.

L’analyse d’audience peut également répondre à d’autres besoins.

Voici 2 autres pistes d’optimisation possibles :

  • L’analyse des promoteurs : il s’agit cette fois-ci d’analyser et de segmenter les utilisateurs qui disent du bien de votre marque pour leur proposer un contenu spécifique (une offre commerciale par exemple).  L’audience étant plus réceptive, elle sera plus simple à activer.
  • Cannibalisation des audiences concurrentes : analyser l’audience de vos concurrents pour les activer en média et gagner des parts de marché.
Sarah Berge
Sarah est Consultante chez The Metrics Factory, spécialisée dans le secteur banque / assurance.

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