So­cial da­ta et mé­thodes hy­brides d’études mar­ke­ting

La so­cial da­ta pour ob­ser­ver, les mé­thodes clas­siques pour ex­tra­po­ler : l’ave­nir des études est dans l’hy­bri­da­tion

Le Nouvel Economiste - - La Une - FA­BIEN HUMBERT

Les “so­cial da­ta”, ou don­nées so­ciales en bon fran­çais, sont en train de ré­vo­lu­tion­ner le monde des études mar­ke­ting et po­li­tiques, de trans­fi­gu­rer ces bons vieux son­dages d’opi­nion. Mais au fait, de qquoi don­née so­ciale est-il le nom ? À pre­mière vue, il s’agit d’une no­tion fourre-tout, puisque tout ce qui se trouve sur le web est sus­cep­tible de ren­trer dans son champ d’ac­tion : post sur les ré­seaux so­ciaux (Fa­ce­book, Twit­ter,…), like, simple log, blog, com­men­taire, fo­rum… Du mo­ment que ce­la a été mis en ligne par un in­ter­naute, et non par une marque ou un par­ti po­li­tique. Tant et si bien que cer­taines agences ont La so­cial da­ta est une no­tion fourre-tout, puisque tout ce qui se trouve sur le web est sus­cep­tible de ren­trer dans son champ d’ac­tion : post sur les ré­seaux so­ciaux, like, simple log, blog, com­men­taire, fo­rum… com­plè­te­ment dé­lais­sé les études clas­siques au pro­fit des nou­velles mé­thodes de re­cueil et d’ana­lyse de ces conte­nus. Pour rap­pel, “par­mi les tech­niques clas­siques, la mé­thode quan­ti­ta­tive ap­porte la

cau­tion de la re­pré­sen­ta­ti­vi­té, elle per­met de don­ner un ar­gu­ment sta­tis­tique à l’étude, ex­plique An­na Oua­lid, di­rec­trice so­cial me­dia re­search chez Opi­nionWay. La mé­thode qua­li­ta­tive aide quant à elle à ap­pro­fon­dir les ré­sul­tats ob­te­nus par l’ap­proche quan­ti­ta­tive, elle ap­porte de la nuance, de la chair au

pro­pos”. Dé­sor­mais l’un ne va pas sans l’autre. Mais de­puis quelques an­nées, l’ana­lyse de ces don­nées re­cueillies sur In­ter­net vient concur­ren­cer les pra­tiques tra­di­tion­nelles des ins­ti­tuts de son­dages. “Au­jourd’hui, il n’y a pas au ni­veau mon­dial chez Kan­tar-TNS, un client qui n’ait pas uti­li­sé du so­cial da­ta sur une pro­blé­ma­tique ou une autre”, es­time Sté­phane Mar­cel, chief ex­per­tise of­fi­cer chez Kan­tar-TNS. La grande dif­fé­rence entre une étude uti­li­sant la com­bi­nai­son quan­ti­ta­tif-qua­li­ta­tif, et une étude uti­li­sant la don­née so­ciale, c’est qu’avec les mé­thodes clas­siques, ce sont les son­deurs qui choi­sissent les ques­tions à po­ser, et sou­vent même les ré­ponses. Les don­nées ain­si ré­col­tées sont dites “sol­li­ci­tées”, alors que celles ré­col­tées via une ap­proche “so­cial da­ta” se­ront “non sol­li­ci­tées”. “Les études stra­té­giques ba­sées sur le so­cial da­ta sont dans la dé­cou­verte, car il s’agit de voir le monde avec les yeux du pu­blic cible, de tra­vailler d’après ce qu’il a pro­duit spon­ta­né­ment, ex­plique Dioul­dé Char­tier-Bef­fa, la di­ri­geante de D’cap Re­seach. Ce­la

res­semble un peu à l’eth­no­gra­phie, on ob­serve les gens dans leur en­vi­ron­ne­ment na­tu­rel, on re­garde com­ment les gens in­ter­agissent.” Ce­la per­met aux marques de se po­ser des ques­tions aux­quelles elles n’au­raient pas spon­ta­né­ment pen­sé. Mais contrai­re­ment aux études clas­siques qui se ré­fèrent à un échan­tillon ex­tra­po­lable à l’en­semble de la po­pu­la­tion cible, les don­nées so­ciales ne se­ront pas tou­jours re­pré­sen­ta­tives, puis­qu’il s’agit sou­vent de don­nées pro­duites par des pu­blics de “spé­cia­listes”. En ef­fet, tout le monde ne pu­blie pas des avis sur les ré­seaux so­ciaux ou les fo­rums. “Les gens qui vont s’ex­pri­mer sur une maque ou un pro­duit sont en gé­né­ral des ex­perts, du moins au­to­pro­cla­més, d’un su­jet, es­time Dioul­dé

Char­tier-Bef­fa. Par exemple les gens qui vont s’ex­pri­mer sur des trai­te­ments contre l’hé­pa­tite sont soit des ma­lades, soit des proches de ma­lade, soit des per­son­nels mé­di­caux, qui se re­trouvent dans des lieux pré­cis, des

sites de dis­cus­sion dé­diés.” Ce sont à mi­ni­ma des per­sonnes en­ga­gées, et qui connaissent dé­jà la marque ou le su­jet. Cette spé­ci­fi­ci­té des pro­duc­teurs de don­nées so­ciales peut tout à fait être un atout pour les clients des son­deurs. Ain­si un la­bo­ra­toire phar­ma­ceu­tique qui veut connaître en dé­tail l’opi­nion des an­ti-vac­cins n’uti­li­se­ra pas la mé­thode qua­li­ta­tive qui consiste sou­vent à réa­li­ser des en­tre­tiens in­di­vi­duels ou en pe­tit groupe. Par contre, il pour­ra étu­dier les sites In­ter­net, les fo­rums et les blogs de ce pu­blic. Autre dif­fé­rence entre

les deux mé­thodes, les don­nées so­ciales sont dites “in­fluen­cées”,

ou “in­fluen­çantes”. “Lors­qu’un son­deur in­ter­roge des per­sonnes se­lon la mé­thode qua­li­ta­tive-quan­ti­ta­tive, celles-ci ne sont pas au cou­rant des ré­ponses des autres par­ti­ci­pants à l’étude, ex­plique Sté­phane Mar­cel. Alors que dans la so­cial da­ta, on peut lire les opi­nions des autres puis­qu’elles sont pu­bliées sur web, et donc être in­fluen­cé par elles.” Là en­core, ce­la peut être un avan­tage ou un in­con­vé­nient.

L’uni­vers des don­nées so­ciales s’agran­dit chaque jour un peu plus. Il y a de plus en plus d’uti­li­sa­teurs, et d’uti­li­sa­teurs pro­lixes, de sites, de conte­nus… Mais si ces don­nées se trouvent par­tout et sont fa­ci­le­ment ac­ces­sibles, pour­quoi faire ap­pel à des spé­cia­listes pour les

ré­col­ter ? “Le prin­ci­pal dé­fi, c’est la re­pré­sen­ta­ti­vi­té. Les gens s’ex­priment sur le web, par­tagent leurs ex­pé­riences, mais la dif­fi­cul­té c’est de trou­ver l’ex­pé­rience qui in­té­res­se­ra le client sur une pro­blé­ma­tique don­née, dans un champ don­né, au mi­lieu de l’im­men­si­té du web. Et de sa­voir de quelle po­pu­la­tion, de quelle cible, cette ex­pé­rience est re­pré­sen­ta­tive”, ex­plique Dioul­dé Char­tier-Bef­fa. Trou­ver les bonnes per­sonnes qui s’ex­priment sur les bons sites et sur les bons su­jets n’est pas ai­sé, de même que d’ex­traire des don­nées uti­li­sables car per­ti­nentes. C’est pour­quoi les équipes d’ana­lystes des don­nées so­ciales, comme celle de D’cap Re­seach, peuvent être com­po­sées à la fois d’in­for­ma­ti­ciens ca­pables de conce­voir des al­go­rithmes de re­cherche, de spé­cia­listes du mar­ke­ting, et de spé­cia­listes des sciences so­ciales. De plus, toutes les don­nées so­ciales ne sont pas fa­ciles d’ac­cès. Il y a par­fois des bar­rières. De même, on ne peut pas en­core ré­pondre à toutes les ques­tions via les don­nées so­ciales. “Par exemple, il y a des pro­duits/marques dans cer­tains pays pour les­quels les consom­ma­teurs ne disent rien, ou n’ont rien à dire. Cer­tains uni­vers comme le tou­risme, les loi­sirs, les tech­no­lo­gies sont très in­ves­tis, mais d’autres le sont moins, comme les pro­duits ali­men­taires en grande dis­tri­bu­tion, pré­vient

Sté­phane Mar­cel. Et si dans l’ab­so­lu c’est pos­sible, faire ap­pel uni­que­ment à de la don­née so­ciale pour­rait abou­tir par­fois à une vi­sion par­tielle et par­tiale.”

La so­lu­tion de l’hy­bri­da­tion

Si les don­nées so­ciales ont en­core des li­mites, ce­la n’em­pêche pas

les spé­cia­listes de faire ap­pel à elles, par­fois sans l’aide des autres mé­thodes d’études. No­tam­ment pour re­cueillir à chaud les pre­miers com­men­taires sur une cam­pagne pu­bli­ci­taire à la té­lé. Dès lors que la ra­pi­di­té du feed­back est im­por­tante, la so­cial da­ta est utile. Mais le plus sou­vent, les don­nées so­ciales sont uti­li­sées pour ve­nir en ren­fort des mé­thodes tra­di­tion­nelles, et in­ver­se­ment. “L’ave­nir des études passe par la com­bi­nai­son des da­ta is­sues de l’in­ter­ro­ga­tion et de l’ob­ser­va­tion des usages”, es­time An­na Oua­lid, qui a créé la di­rec­tion So­cial Me­dia Re­search d’Opi­nionWay en 2015. Me­dia­mé­trie ou Kan­tar TNS uti­lisent cette hy­bri­da­tion des don­nées de­puis plu­sieurs an­nées dé­jà pour réa­li­ser leurs études mar­ke­ting et

leurs son­dages. “Par exemple, une en­tre­prise qui vient de lan­cer un pro­duit va scru­ter le net pour sa­voir ce qu’on en dit, com­ment il est re­çu, mais il peut ar­ri­ver que très peu de gens s’ex­priment sur votre pro­duit, ou que seul ceux qui ont une vi­sion né­ga­tive du pro­duit le fassent. Le bi­lan se­ra à la fois né­ga­tif et biai­sé,

ex­plique Sté­phane Mar­cel. Pour évi­ter ces écueils, on va vé­ri­fier ces ré­sul­tats avec d’autres pro­to­coles plus clas­siques.” Et dé­jà, le fu­tur de l’hy­bri­da­tion des mé­thodes clas­siques et so­cial da­ta est en train de s’écrire. Pour les spé­cia­listes, l’idée est de pas­ser d’une lo­gique de col­lecte, de veille, à une lo­gique plus ana­ly­tique qui né­ces­site de com­bi­ner l’in­tel­li­gence hu­maine et l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle. Et la ren­contre est fer­tile. “Sur cer­taines études com­pre­nant du so­cial da­ta, nous uti­li­sons dé­jà des pro­to­coles de ma­chine lear­ning, ou ap­pren­tis­sage

au­to­ma­tique des ma­chines” ré­vèle ce­lui-ci. Autre do­maine des pos­sibles in­ves­ti­gué par les spé­cia­listes des études mar­ke­ting : quit­ter le champ des seules don­nées tex­tuelles pour in­ves­tir le champ de l’image et de la vi­déo.

Les don­nées so­ciales sont dé­sor­mais uti­li­sées seules pour son­der les in­ter­nautes. Elles se sont af­fran­chies des mé­thodes clas­siques en prou­vant que pas ou peu de champs d’ap­pli­ca­tion leur échap­paient. C’est pour­tant bien l’hy­bri­da­tion entre so­cial da­ta et études qua­li­ta­tives et quan­ti­ta­tives qui de­vient la norme. Ce ma­riage heu­reux voit les so­cial da­ta ap­por­ter leur ori­gi­na­li­té et leur ra­pi­di­té à la re­pré­sen­ta­ti­vi­té et à la puis­sance d’ana­lyse des études clas­siques.

“Les études ba­sées sur la so­cial da­ta res­semblent un peu à l’eth­no­gra­phie, on ob­serve les gens dans leur en­vi­ron­ne­ment na­tu­rel, on re­garde com­ment les gens in­ter­agissent.” Dioul­dé Char­tier

Bef­fa, D’cap Re­seach.

“L’ave­nir des études passe par la com­bi­nai­son des da­ta is­sues de l’in­ter­ro­ga­tion et de l’ob­ser­va­tion des usages.”

An­na Oua­lid, Opi­nionway.

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