Qu'est-ce qu'un outil de social listening ?

A l’heure actuelle, les entreprises ont pris conscience des opportunités offertes par les médias sociaux. La question « comment mettre en place une stratégie efficace » est régulièrement soulevée. Si vous avez fait une recherche Google en quête d’informations, vous avez pu remarqué la récurrence de ces conseils :

Etre à l’écoute de son environnement, de ses consommateurs
Identifier les médias sociaux plébiscités par vos consommateurs
Faire une veille
Mesurer les retombées de vos actions

Comment être à l’écoute de ses consommateurs, faire de la veille et mesurer vos actions ? La solution réside dans la mise en oeuvre d’une stratégie de social data intelligence. Et je parle bien de stratégie : mettre un outil de social listening en place ne suffit pas, mais ce n’est pas le sujet du jour 😉

Aujourd’hui, nous vous proposons de revenir aux bases de la Social Data Intelligence pour aborder les questions les plus courantes que nous voyons sur les outils de social listening.

Qu’est ce qu’un outil de Social Listening ?

Aussi appelé outil de social media monitoring, outil de social media analytics, outil de social media intelligence

Un outil de social listening est une technologie qui permet de collecter des données issues des médias sociaux, de structurer ces données et de fournir un certain degré de contexte et d’analyse. Les outils de social listening vont extraire le texte, les images, les URLs et toutes autres données disponibles provenant des sites web, des sites médias, des blogs, des forums et des réseaux sociaux.

Un outil de social listening, comment cela fonctionne ?

Collecte de données et indexation

Les outils de social listening vont aspirer les sites web (appelés sources) pour récupérer les contenus et informations du site. L’aspiration se fait en temps réel pour certains sites web (Twitter notamment), à intervalle plus distancé pour d’autres (une fois par jour par exemple). Ils vont ensuite les indexer dans une base de données. Le processus d’indexation va notamment permettre de retrouver rapidement les données stockées. Grâce à des interfaces simples, vous pouvez donc réaliser des recherches de mots-clés ou d’expressions qui iront récupérer les données.

Ce processus est relativement similaire au moteur de recherche comme Google : des sites web sont agrégés et grâce à vos recherches, basées sur des mots-clés, Google vous fournit les articles ou liens qui correspondent. Bien entendu, la description ci-dessus est simplifiée, le processus est en réalité plus complexe.

Chaque plateforme de Social Listening a développé ses propres crawlers (qui vont permettre de récupérer les données sur un site) ou fait appel à des entreprises tierces. Elles ont également négocié avec les réseaux sociaux pour accéder à leur données.

Quelles sont les données que peuvent récupérer un outil de social listening ?

Segmentation des sources et du type de données

Les données collectées par les outils de social media monitoring sont dépendantes des sources (ou sites web). En effet, chaque type de sites va fournir des données différentes. On retrouvera l’ensemble des textes (qu’ils prennent la forme d’un tweet, d’un article etc.), des images ou vidéos et les données contextuelles à ce texte (auteur de la publication, date, géolocalisation…).

Quelles sont les sources qu’il est possible de monitorer ?

Les sites médias / d’actualités / les blogs

Il s’agit ici des données textuelles provenant des articles / des posts. Le nom de l’auteur, la date de publication, les commentaires associés à cet article sont également collectés.

Les forums

Les posts sur un forum et les données contextuelles associées : discussion dans laquelle le post est publié, date de publication…

Les sites d’avis

Vous vous en doutez, ce sont les avis qui sont collectés.

Twitter

Ce sont les tweets et leur contenu qui sont collectés : texte, URLs, images ou vidéos. Le nom de l’auteur et le compte Twitter associé, le nombre de followers, la date de publication, la géolocalisation (si elle est disponible ou activée par l’utilisateur) constituent d’autres données qu’il est possible de récupérer.

Autres réseaux sociaux (Instagram, Facebook, LinkedIn, Tumblr, Youtube…)

Le texte lié aux images, le nom de l’auteur, le compte associé, les hashtags…

Sachez cependant que certains réseaux sociaux, notamment Facebook et Linkedin, restreignent l’accès à une partie de leur données.

Ainsi, sur Facebook, seuls les contenus issus des pages (posts de la page, commentaires…) pourront être intégrés. En mars 2015, Facebook a néanmoins lancé Topic Data, un accès à une partie des statuts utilisateurs, et ce, de manière anonymisé.

Certaines plateformes vous proposeront l’ensemble des sources, d’autres seulement quelques unes. C’est pourquoi, lorsque vous choisissez un outil de social listening, il est important de comprendre comment les données sont collectées et quelles sont les données auxquelles vous aurez accès avec leurs outils.

Après la collecte et l’indexation, que se passe-t-il ?

L’analyse de la donnée

L’intégralité des outils de Social Listening spécialisés proposent un traitement automatique des données collectées. Ce traitement permet d’analyser les données textuelles et d’en tirer des informations de contextes ou de sens.

Pour se faire, les outils ont mis en oeuvre le traitement automatique du langage naturel (Natural Language Processing en anglais – NLP). Wikipédia en donne la définition suivante : « Le traitement automatique du langage naturel ou de la langue naturelle (abr. TALN) est une discipline à la frontière de la linguistique, de l’informatique et de l’intelligence artificielle, qui concerne l’application de programmes et techniques informatiques à tous les aspects du langage humain. »

En d’autres termes, il s’agit pour les outils d’analyser automatiquement les mots, les phrases, la ponctuation qui sont utilisés dans les articles média, les tweets, les posts instagram, les commentaires sous une vidéo… pour vous permettre de mieux les rechercher au sein de l’outil et obtenir des informations sur le contenu de ces textes.

Prenons un exemple !

Champ d’application du NLP : l’analyse du sentiment

L‘analyse du sentiment est le champ d’application le plus connu au sein des outils de Social Listening. L’analyse du sentiment est la capacité à extraire un ressenti d’un texte (généralement positif, négatif ou neutre) en fonction des mots et du type de langage utilisé.

Ci-dessous, vous pouvez voir un texte associé à un post Instagram issu d’une recherche sur les mentions du jeu vidéo « Crash Bandicoot ». Une fois les données collectées, l’outil va ensuite « lire » la phrase, les mots pour identifier un sentiment exprimé. Sachez que de plus en plus d’outils prennent également en compte les emojis pour évaluer ce sentiment.

Ici, l’expression « une bonne soireé » et les émojis « 😀 » et « <3 » permettent à l’outil de classifier ce post comme étant positif pour le jeu Crash Bandicoot.

Les contenus issus des médias sociaux produisent des millions de données et ce volume ne va qu’en grandissant. A la façon d’un moteur de recherche, les technologies de social listening aggrègent des données provenant des différents types de sites web et des réseaux sociaux. Les capacités d’analyse développées par ces outils sont dès lors devenus indispensables pour fournir des informations utiles aux entreprises. Mais un outil de social listening seul ne suffit pas. Il doit être configuré pour aller chercher les données pertinentes à vos problématiques, les graphiques doivent être analysés, les informations obtenues mises en perspective…

Nous espérons que les outils de social listening n’ont plus de secret pour vous !