L’analyse des médias sociaux est la pratique consistant à recueillir des données à partir de sites Web de médias sociaux et à analyser ces données à l’aide d’outils d’analyse des médias sociaux pour prendre des décisions commerciales. L’utilisation la plus courante de l’analyse des médias sociaux consiste à exploiter le sentiment des clients pour soutenir les activités de marketing et de service à la clientèle.
La première étape d’une initiative de veille sur les médias sociaux consiste à déterminer à quels objectifs commerciaux les données recueillies et analysées profiteront. Les objectifs typiques comprennent l’augmentation des revenus, la réduction des coûts du service à la clientèle, l’obtention de commentaires sur les produits et services et l’amélioration de l’opinion publique sur un produit ou une division commerciale en particulier.
Une fois les objectifs commerciaux identifiés, les entreprises doivent définir des indicateurs clés de performance (ICP) pour évaluer objectivement les données d’analyse commerciale.
Métriques à suivre
Les métriques commerciales dérivées de l’analyse des médias sociaux peuvent inclure l’engagement des clients, qui pourrait être mesuré par le nombre de suiveurs pour un compte Twitter et le nombre de retweets et de mentions du nom d’une entreprise. Avec la surveillance des médias sociaux, les entreprises peuvent également examiner le nombre de personnes qui suivent leur présence sur Facebook et le nombre de fois où les gens interagissent avec leur profil social en partageant ou en aimant leurs publications.
Des types plus avancés d’analyse des médias sociaux impliquent l’analyse des sentiments. Cette pratique fait appel à des algorithmes d’apprentissage automatique sophistiqués de traitement du langage naturel qui analysent le texte d’un post sur les médias sociaux d’une personne à propos d’une entreprise pour comprendre le sens de la déclaration de cette personne. Ces algorithmes peuvent créer un score quantifié des sentiments du public envers une entreprise sur la base des interactions sur les médias sociaux et donner des rapports à la direction sur la façon dont l’entreprise interagit avec les clients.
Outils populaires
Il existe plusieurs types d’outils d’analyse des médias sociaux pour analyser les données non structurées trouvées dans les tweets et les posts Facebook. En plus de l’analyse de texte, de nombreux outils d’analyse des médias sociaux de niveau entreprise récolteront et stockeront les données. Certains de ces outils proviennent d’acteurs de niche, tandis que les fournisseurs de logiciels d’analyse d’entreprise plus traditionnels offrent des progiciels dédiés à l’intelligence des médias sociaux.
Comme davantage d’analyses de médias sociaux reposent sur l’apprentissage automatique, des plateformes ouvertes populaires comme R, Python et TensorFlow servent d’outils d’analyse de médias sociaux.
Importance de l’analyse des médias sociaux
Il y a une énorme quantité d’informations dans les données des médias sociaux. Dans les décennies passées, les entreprises payaient des sociétés d’études de marché pour sonder les consommateurs et mener des groupes de discussion afin d’obtenir le type d’informations que les consommateurs publient maintenant volontiers sur les plateformes publiques de médias sociaux.
Le problème est que ces informations sont sous forme de texte libre et de langage naturel, le type de données non structurées que les algorithmes d’analyse ont traditionnellement. Mais avec les progrès de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle, il est devenu plus facile pour les entreprises de quantifier de manière évolutive les informations contenues dans les messages des médias sociaux.
Cela permet aux entreprises d’extraire des informations sur la façon dont le public perçoit leur marque, sur le type de produits que les consommateurs aiment et n’aiment pas et, de manière générale, sur l’évolution des marchés. L’analyse des médias sociaux permet aux entreprises de quantifier tout cela sans avoir recours à des sondages et à des groupes de discussion, moins fiables.
