Définir sa cible marketing et construire ses personas : les 5 erreurs à éviter

Définir sa cible marketing et construire ses personas : les 5 erreurs à éviter

Définir des personas efficaces est une étape cruciale pour réussir ses stratégies de communication. Pourtant, de nombreuses entreprises tombent dans des pièges courants qui limitent la précision, la créativité et l’impact de leurs actions marketing. Ces écueils, souvent liés à des méthodes traditionnelles dépassées, empêchent d’exploiter pleinement le potentiel des données digitales. Dans cet article, nous passons en revue les principales erreurs à éviter pour construire des personas performants et aligner vos campagnes sur les véritables attentes de vos audiences.

Erreur n°1 : Se limiter à un brainstorming pour construire ses personas

La méthode traditionnelle consiste souvent à organiser des ateliers en interne ou avec des agences créatives pour définir des personas à partir de suppositions ou d’intuitions.

Les limites de cette approche :

  • Personas trop vagues : Ils restent dans les généralités et n’apportent aucune valeur stratégique concrète.
  • Personas trop détaillés : Le surplus d’informations rend leur exploitation difficile pour les équipes.
  • Personas déconnectés : Sans validation sur le terrain, ces profils idéalisés ne reflètent pas la réalité des consommateurs.

En travaillant avec certaines marques, j’ai parfois vu des brainstormings accoucher de descriptions comme : « Marie, 32 ans, aime le yoga et achète des produits éco-responsables. » Ce type de persona, bien qu’élégant sur le papier, n’offre aucune véritable orientation stratégique.

Erreur n°2 : Limiter ses personas à des données socio-démographiques

De nombreux marketeurs s’appuient sur des informations comme l’âge, le sexe, le revenu ou le niveau d’études pour etayer leur personas. Certes, ces données sont faciles à collecter, mais elles ne suffisent pas à comprendre les motivations et comportements des audiences.

Les limites de cette approche :

  • Vision trop simpliste : Les données socio-démographiques ne capturent pas les motivations profondes ou les comportements spécifiques.
  • Campagnes peu efficaces : Les décisions d’achat dépendent davantage de valeurs, de modes de vie ou d’intérêts que de la seule tranche d’âge ou du revenu.

Il m’est arrivé de travailler pour une marque premium qui ciblait « les jeunes cadres urbains entre 25 et 35 ans ». En analysant le comportements en ligne de leurs audiences, nous avons découvert que leurs publics étaient bien plus variés, et les comparant avec les audiences de leurs concurrents directs, on avait identifié qu’ils avaient un intérêt beaucoup plus fort pour les animaux de compagnie et en particulier leurs chiens, que les audiences de leurs concurrents directs. C’est quelque chose que nous n’avions pas du tout imaginé dans la réflexion créative, et qui a permis de créer une connexion immédiate avec leurs audiences cibles, et leur différence sur le marché.

Erreur n°3 : Idéaliser sa cible en confondant le positionnement de marque avec le profil de ses consommateurs

C’est une erreur fréquente : certaines marques confondent leur univers de marque avec celui de leurs acheteurs. Elles projettent leurs propres valeurs sur leurs cibles, créant des personas totalement déconnectés de la réalité.

Les limites de cette approche :

  • Déconnexion avec la réalité : Cette idéalisation empêche la marque de comprendre qui consomme réellement ses produits et pourquoi.
  • Stratégies marketing mal alignées : Les campagnes et messages s’adressent alors à une audience fictive, laissant de côté les véritables consommateurs.
  • Opportunités manquées : En ne ciblant pas les véritables acheteurs, la marque passe à côté d’occasions d’élargir son marché et d’optimiser ses performances.

Il m’est arrivé de travailler avec une marque de mode et de parfums, dont les valeurs étaient ancrées dans un style hype et pointu, décrire sa cible comme des personnes privilégiant le luxe et l’alternatif. Pourtant, une analyse des discussions en ligne m’a révélé (en mois de 10 minutes) un tout autre tableau : le produit phare de la marque, comme leur parfum, est en réalité plébiscité par une audience grand public, en l’occurrence il s’agissait d’internautes qui partageaient leur liste de Noël en placent ce parfum entre une PlayStation, une paire de Nike et le dernier jeu FIFA.

Erreur n°4 : Ignorer les communautés d’intérêt et les comportements en ligne

Les communautés d’intérêt en ligne sont des groupes où les individus se réunissent autour de passions communes, de questions spécifiques ou de préoccupations partagées. Ces espaces, comme les forums, les groupes Facebook, Reddit, ou même des hashtags sur Twitter, regorgent d’insights précieux sur les comportements, préférences et besoins des audiences.

Les limites de cette approche :

  • Manque de pertinence : Les campagnes ignorent les véritables préoccupations et intérêts des cibles.
  • Opportunités manquées : Ces communautés peuvent révéler des niches ou des usages inattendus des produits.

Malheureusement, certains marketeurs négligent ces communautés et se privent ainsi de données comportementales riches. Ils restent enfermés dans une analyse traditionnelle ou se limitent à des données superficielles issues de questionnaires ou d’études de marché classiques. Une marque de sport pointue avec laquelle j’ai travaillé ciblait les clients qui achetaient principalement ses produits pour la pratique d’un sport en particulier (je ne peux malheureusement pas la citer). En plongeant dans des discussions Instagram et Reddit, et en analysant leurs centres d’intérêts communs, nous avons découvert que leur communauté utilisait ces articles comme accessoires de mode, dans un contexte lifestyle urbain. En ignorant cette réalité, ils passaient à côté d’une opportunité majeure de mieux positionner leurs produits.

Erreur n°5 : Négliger l’influence des médias et des contenus consommés par les audiences

Pour bien comprendre ses audiences, il est essentiel d’analyser les médias et contenus qu’elles consomment : blogs, réseaux sociaux, podcasts, chaînes YouTube, émissions de télévision, ou encore sites spécialisés. Ces sources d’information et de divertissement permettent d’apporter un angle supplémentaire à la compréhension des personas, en dévoilant des facettes parfois inattendues de leurs personnalités et centres d’intérêt.

Les limites de cette approche :

  • Manque de profondeur dans les personas : Ignorer ces données prive les personas d’un élément crucial, celui des références médiatiques qui influencent leurs opinions et leurs comportements.
  • Opportunités manquées : Ne pas identifier ces canaux revient à passer à côté de partenariats stratégiques qui pourraient apporter une visibilité massive auprès des cibles finales.

Je me souviens qu’une enseigne de restauration dépensait des sommes importantes dans la conquête de cibles familiales. En réalité, l’un de leurs profils les plus importants quantitativement passait une grande partie de son temps à consulter des sites de gaming et à regarder des émissions d’e-sport. Pourtant, ni le gaming ni l’e-sport ne faisaient partie des considérations initiales de la marque. Quelle belle opportunité à considérer !

La solution pour créer des personas à la fois inspirants et performants : les études d’Audience Insights 

Chez Digital Insighters, nous croyons que la compréhension précise et approfondie des audiences est la clé d’une stratégie marketing réussie. En nous appuyant sur l’exploration des communautés en ligne et l’analyse des données digitales, nous aidons nos clients à dépasser les approches traditionnelles pour construire des personas riches et nuancés. Ces personas intègrent non seulement des données socio-démographiques essentielles, mais aussi les centres d’intérêt, les comportements et les médias consommés par leurs cibles.

Contrairement aux méthodes basées sur des hypothèses ou des projections, notre approche repose sur des données réelles issues des comportements des internautes sur le digital : cela ne s’invente pas.

Mieux encore, les insights que nous révèlent les internautes et leurs comportements sont souvent de véritables pépites pour les créatifs. Leurs centres d’intérêt et habitudes, souvent inattendus et surprenants, offrent une matière idéale pour penser out-of-the-box et concevoir des campagnes innovantes et impactantes. Mais ces données ne se contentent pas d’inspirer la créativité : elles permettent aussi d’optimiser le targeting des campagnes pour garantir un ROI amélioré. Et ça, ça n’a pas de prix. Nous l’avons testé et approuvé avec succès auprès de nos clients, qui bénéficient d’une approche marketing à la fois précise, inspirante et rentable.

En identifiant ces opportunités au sein des données digitales, nous transformons la connaissance en action et offrons à nos clients des stratégies marketing connectées à la réalité et véritablement performantes.

Vous souhaitez en savoir plus sur comment utiliser la digital intelligence pour vous aider à comprendre vos cibles ? Contactez nous !

Social Listening : Analystes Humains vs Agents IA en 2025

Social Listening : Analystes Humains vs Agents IA en 2025

Aujourd’hui marque le deuxième anniversaire de ChatGPT, une occasion de faire le point sur son impact et celui des LLM ou des « agents IA » dans notre domaine du social listening. Un secteur dans lequel j’ai baigné depuis plus de 15 ans. L’IA fascine et intrigue, mais elle est souvent source de confusion pour nos clients, prospects et partenaires. Nombreux sont ceux qui présentent ses capacités comme magiques et inédites, or, il est temps de lever le voile sur quelques idées reçues et de démystifier ce qui relève parfois d’un discours « bullshit ».

Idée reçue #1 : Remplacer les analystes Social Listening par l'IA c'est facile

En réalité : remplacer un analyste social data par de l’IA générative peut paraître envisageable… si votre sujet d’analyse est limité et que l’enjeu de précision n’est pas primordial. Cependant, dans les faits, les modèles d’IA actuels manquent de nuance et de contexte. Ils se comportent parfois comme des « jeunes recrues » : trop confiants ou, au contraire, hésitants, particulièrement face aux subtilités de la culture web.
Les LLM, dont ChatGPT, présentent des limites techniques majeures que nos clients découvrent souvent trop tard :

  • Déconnexion de l’actualité : La mise à jour du modèle conditionne sa capacité à interpréter les tendances émergentes. Sans les dernières actualités du marché, des communautés en ligne et plus généralement de politique nationale ou internationale, il est facile de manquer des phénomènes culturels ou langagiers. Imaginez comment la dissolution de l’Assemblée nationale, l’élection de Trump ou un nouveau record Olympique de Léon Marchand affecte l’ambiance des conversations qu’un humain comprend immédiatement. De son côté l’agent IA sera perdu.
  • Le search de ChatGPT n’est qu’une illusion : A grande échelle, aucune IA s’embête à aller chercher le contexte à chaque fois, et dans nos métiers, c’est véritablement incontournable. Aujourd’hui c’est principalement un problème lié aux coûts car faire des recherches consomme beaucoup de tokens.
  • Évolution du vocabulaire : Entre néologismes et mutations du langage, les LLM accusent un retard. Il est difficile de suivre le rythme lorsque de nouveaux mots apparaissent chaque mois, notamment dans les communautés jeunes et dynamiques. Faites le test en sélectionnant des expressions nouvelles et des mèmes, puis demandez à ChatGPT, Gemeni et Grok. Ils ont beaucoup de mal à vous expliquer « je pleure sur le poulet » ou auront des réticences à vous expliquer ce mème ci-dessous. Pourquoi ? Car soit l’IA ne reconnait pas les présidents sur l’image et perd donc le contexte nécessaire, soit elle reconnait Zelensky et s’autocensure pour ne pas parler de guerre en Ukraine.
Illustration showing how different AI models respond to the prompt: 'Explain this meme.' The meme features a photo of French President Emmanuel Macron and Ukrainian President Volodymyr Zelensky. Macron is shown saying, 'The EU strategic autonomy plus the EPC can resiliently build a joint trust for future endeavours,' while Zelensky replies, 'Bro, we just need weapons...' The image contrasts responses from three AI models: 'Gemini' refuses to analyze, citing limitations on political discussions; 'Grok 2' provides a detailed description without identifying the individuals, explaining the contrast in formality and pragmatism between the two characters; and 'ChatGPT 4.0' correctly identifies Macron and Zelensky, explaining the contrast between strategic rhetoric and a direct request for military aid

Là où l’IA est efficace en Social Listening : Nos expériences montrent que l’IA excelle dans l’analyse de documents structurés traditionnellement (articles, comptes rendus parlementaires, etc). Ces documents bien formatés ne nécessitent pas d’interprétation subtile, laissant le champ libre à des analyses fiables et rapides.

Idée reçue #2 : La data est là, prête et facile à analyser par une IA

En réalité : Bon courage pour être exhaustif et en confiance… car c’est la guerre entre les géants du web qui coupent tous les accès faciles à la data. Les outils bien installés sur le marché du Social Listening ont les meilleurs accès et couverture de data. Les accès aux data qualitative deviennent silotés grâce à des partenariats exclusifs entre médias et acteurs de l’IA.

Alors que les géants de l’IA tels OpenAI, Microsoft, Google, Meta, Nvidia, Anthropic, XAi etc assument publiquement se concurrencer sur des sujets comme l’accès à l’énergie nucléaire ou aux GPU. Cet affrontement stratégique sur la data fraîche et pertinente culturellement est très très discret.

  • Couverture limitée des données : TikTok, Instagram, Reddit ou les nouveaux canaux où les jeunes publics s’expriment ont de la data super fraiche et intéressant. Mais ils encadrent l’accès à la data jalousement. Impossible de centraliser plusieurs canaux de grande influence sur vos consos, privant l’analyse automatisée des nuances nécessaires.
  • Formats visuels : C’est très dur d’avoir un bon oeil pour les posts visuels et ceux en texte. Les modèles multimodaux sont encore en développement, mais il leur manque la capacité de capter des informations visuelles à grande échelle et de les intégrer au texte. Or, les mèmes, les vidéos courtes et les images façonnent la conversation sur les réseaux sociaux. Donc un agent IA se prive de tout ça.
    Limites de mémoire : Les volumes de données et les briefs détaillés épuisent rapidement les capacités de mémoire des LLM (aussi appelé “context window”). Les RAG (Retrieval-augmented Generation), rendant difficile une analyse exhaustive des verbatims, surtout quand il faut repérer spontanément des signaux faibles et différents.

Là où l’IA performe pour du Social Listening : De nos expériences, si vous avez déjà toute la data et avez besoin d’une vision rapide et très large, c’est très performant. Ca sert à l’inspiration et la réflexion sur des pistes à explorer plutôt que la prise de décision business.

Idée reçue #3 : L’IA va faciliter l’adoption des néophytes

En réalité : Un chatbot IA peut sembler utile, mais pour un néophyte, l’outil présente un « fossé de compétence ».

  • Avoir envie d’y retourner : L’expérience nous montre que c’est une question de culture au sein de l’organisation. Si l’employé n’a pas pris les réflexes de consulter, même manuellement, les conversations en ligne sur sa marque, son produit, son domaine. Il n’y aura pas d’effet miracle en parlant à un chatbot.
  • Savoir repérer un lièvre : Les utilisateurs inexpérimentés dans la lecture de données sociales sont souvent incapables de vérifier la qualité des insights générés automatiquement. Il y a 18 mois, les premières IA pouvaient sortir des énormités (parfois même des insultes !) mais maintenant les erreurs sont plus subtiles mais toutes aussi graves.

À l’inverse, des analystes humains savent ajuster et interpréter les résultats. L’IA dans le social listening peut augmenter le volume d’insights, mais il ne faut pas confondre quantité et qualité.

Conclusion : L’IA, un accélérateur de volume, mais pas de vision

Depuis une décennie, notre mission est de transformer des données en insights actionnables pour nos clients. L’IA a indéniablement fait évoluer le paysage, et chez nous, nous l’utilisons déjà pour gagner du temps sur les tâches à faible valeur ajoutée. Mais attention : confier entièrement ses analyses à une IA, c’est risquer de manquer de finesse et de pertinence.

Ce que nous constatons aujourd’hui, c’est que l’IA, aussi puissante soit-elle, n’a ni l’expérience métier, ni le recul nécessaire pour saisir les nuances culturelles ou les signaux faibles qui émergent sur des réseaux sociaux en constante mutation. Notre rôle est justement d’apporter ce regard critique et de mettre en perspective ces outils. La commodité des insights de masse ne remplacera pas la profondeur d’analyse qui repose sur une compréhension fine des enjeux clients.

L’IA, en somme, est un accélérateur de volume, mais elle n’est pas encore prête à livrer seule des insights réellement exploitables pour les marques les plus exigeantes. Chez nous, elle s’intègre comme un levier parmi d’autres, au service de l’intelligence stratégique, sans jamais la supplanter.
Demain l’analyste ne sera pas face à une seule IA mais deviendra le manager de plusieurs agents IA. Avec chacun leurs forces, faiblesses et vocabulaire plus ou moins à la page.

Détection des Tendances TikTok : Le Cas Picard

Détection des Tendances TikTok : Le Cas Picard

Si l’augmentation rapide de ses téléchargements et de sa renommée est remarquable, la route de TikTok pour se hisser au sommet des réseaux sociaux a été jalonnée de défis, jusqu’à devenir la première application non-Meta à franchir le cap des 3 milliards de téléchargements. Mais ce qui retient particulièrement l’attention, c’est l’intégration de TikTok dans la vie quotidienne des consommateurs, un phénomène que nous nommons aujourd’hui « l’effet TikTok ».

 

Tendances TikTok : un impact important sur l’économie européenne

TikTok a démontré à maintes reprises son rôle significatif dans les phases de découverte, de considération et d’achat auprès des consommateurs. Cet impact économique s’observe tant au niveau des grandes entreprises que des petites et moyennes entreprises (PME). En effet, TikTok a été particulièrement influent pour les PME, ayant contribué 4,8 milliards d’euros aux économies de cinq pays européens majeurs (Allemagne, France, Italie, Pays-Bas et Belgique) en 2023. Depuis son introduction en Europe en 2018, TikTok a connu une expansion rapide, atteignant plus de 134 millions d’utilisateurs mensuels au sein de l’Union européenne.

En France, son impact a été particulièrement marquant, avec une contribution de 1,4 milliard € au PIB et à 12 500 emplois.

TikTok s’est révélé être un outil essentiel pour les entreprises françaises désireuses de se redresser après les défis engendrés par la pandémie COVID-19, aidant ainsi les entreprises de toute taille à accroître leur visibilité, à se développer et à renouer avec une croissance économique.

 

Le cas Picard : des tendances TikTok à la rupture de stock

Les utilisateurs de TikTok partagent fréquemment des contenus, entraînant un flux continu de produits qui deviennent « la prochaine grande tendance ». Être capable d’identifier un produit, voire un secteur entier, qui devient viral sur TikTok peut entraîner une hausse significative des ventes, une reconnaissance accrue de la marque et même des innovations produits pertinentes. Un enchaînement continu de ces tendances peut également favoriser l’expansion de la marque, la nature virale de la plateforme alimentant sa dynamique de croissance.

En France, Picard en est un parfait exemple, ayant déjà observé une augmentation notable de ses ventes grâce à « L’Effet TikTok » pour divers produits depuis 2021. En écoutant les retombées autour de l’enseigne, on identifie de nombreux cas où des produits ont capté l’attention des utilisateurs de TikTok.

Par exemple, en octobre 2022, TikTok a été essentiel dans le succès fulgurant de la grande madeleine de Picard. Ce produit, qui a rapidement séduit le public, a gagné en popularité grâce à une série de vidéos qui le mettaient en avant. La plateforme étant inondée de contenus “testant” la madeleine, certaines vidéos ont atteint des millions de vues, ce qui a eu un impact direct sur les ventes : la grande madeleine s’est écoulée à un rythme effréné, entraînant des ruptures de stock dans plusieurs points de vente.

La capacité de TikTok à transformer un produit simple, mais de qualité, en un véritable phénomène de consommation grâce à un effet boule de neige est impressionnante. Néanmoins, pour en maximiser les bénéfices, il est essentiel de détecter ces tendances le plus tôt possible. Les exploiter pour optimiser les stratégies marketing et les chaînes de distribution permet à la marque de démultiplier leur impact ; tant sur le comportement d’achat des utilisateurs, qui se précipitent pour acquérir et partager leur expérience, que sur les conséquences après la disparition de la tendance.

 

@poopiblh Réponse à @S`´º Maxi madeleine Géante à partager !! Fourrée caramel beurre salé ✨ #food #dessert #caramel #madeleine #foodies #folie #miam #fyp ♬ son original - Poopi Blh

 

Une Histoire de Fromages : des Opportunités Manquées ?

@simplekeysha Oh mon dieu @Picard Surgelés vous etes trop forts #burrata #foodtok #foodlover #pourtoii ♬ son original - Keysha

Picard a pu tirer parti de la détection d’une tendance sur TikTok avec le lancement de sa gamme italienne « Ciao Italia ». Malgré l’engouement généré autour de cette gamme, nous voyons que l’enseigne a seulement capitalisé sur la visibilité offerte par la viralité d’un des trois produits. La burrata al forno était le produit initialement mis en avant par la marque et est devenue une sensation sur TikTok, grâce à une vidéo virale où la créatrice poopiblh partage son expérience gustative, actuellement visionnée par plus d’un million de personnes. Les contenus liés à ce produit ont généré 1,8 million de vues et 88,7 K de likes, avec plus de 11,5 K de partages et 577 commentaires.

Cependant, la folie autour de la gamme « Ciao Italia » ne s’est pas arrêtée à ce seul produit. Bien que le contenu relatif à la burrata al forno soit très visible, les gnocchis farcis à la stracciatella ont aussi capté l’attention du public. Les vidéos associées à ce produit ont été vus plus de 3,9 millions de fois, engendrant plus de 235,6 K de likes. Cette tendance TikTok a été fortement relayées et commentées : 1,1 K de commentaires et 82,9 K de partages, doublant ainsi les métriques du produit mis en avant par l’enseigne au minimum (vues et commentaires) et obtenant sept fois plus au maximum (likes et partages).

Or ces « gnocchis » n’ont fait qu’une simple apparition dans une des vidéos de l’enseigne, et l’autre produit populaire de la campagne, les boules de mozzarella à la truffe, qui a aussi généré un fort intérêt sur TikTok, n’a pas du tout été exploité.

Ne pas inclure ces produits dans la communication officielle sur TikTok constitue une occasion manquée. Une meilleure mise en lumière des tendances TikTok les plus populaires permet d’amplifier l’enthousiasme autour des produits, maximiser l’engagement des consommateurs et contribuer à l’augmentation des ventes.

 

 

La détection rapide des tendances sur TikTok devient essentielle pour avoir un impact sur votre business

Elle permet aux marques de saisir des opportunités susceptibles d’optimiser leur stratégie marketing et communication multi-canal. Le cas d’étude Picard illustre bien que repérer les tendances est crucial pour mettre en place des actions pertinentes, tant sur les sites e-commerce, dans les points de vente que sur les réseaux sociaux.

Par ailleurs, les retours de la communauté engagée sur TikTok peuvent éclairer le développement des futures campagnes et l’innovation produit. Finalement, la majorité des entreprises et des secteurs ont intérêt à tirer parti d’un dispositif amélioré pour détecter les tendances sur les réseaux sociaux, et particulièrement sur TikTok.

 

Vous souhaitez en savoir plus sur les dispositifs permettant de détecter des tendances sur TikTok ? Contactez nous !

Social Data à l’ere des chambres d’écho : Perspective d’une analyste

Social Data à l’ere des chambres d’écho : Perspective d’une analyste

En 2024, l’influence des médias sociaux sur nos comportements ne fait aucun doute. Près de 64% de la population mondiale est active en ligne, évoluant dans un paysage numérique toujours en transformation. L’Insights Analyst joue un rôle crucial : il doit naviguer dans un océan de données issues des réseaux sociaux pour en extraire des informations pertinentes et exploitables, des insights précieux.

Mais attention : depuis le contenu que nous voyons, jusqu’aux commentaires qui apparaissent, les algorithmes qui façonnent nos expériences sur ces plateformes rendent essentiel de regarder au-delà de ce qui est présenté au premier coup d’œil.

 

Le défi des chambres d’écho et des perceptions biaisées

Imaginez-vous dans une salle aux miroirs, où chaque reflet renforce votre propre image. C’est ainsi que fonctionnent les chambres d’écho en ligne. Elles créent un environnement où nos opinions sont constamment amplifiées, donnant naissance à un phénomène psychologique trompeur : l’illusion que nos points de vue sont plus répandus qu’ils ne le sont réellement. Le résultat ? Une « illusion de la majorité » qui peut fausser notre compréhension de la réalité en ligne.

Pour comprendre véritablement le sentiment public, et comprendre les comportements des internautes, il est essentiel de comprendre ce biais des chambres d’écho qui influence l’émergence des tendances. Finalement les internautes analysés évoluent au sein de bulles déjà biaisées. Les analystes ne doivent pas se laisser emporter par ce même biais.

La quête d’une image fidèle des opinions en ligne

Les deux biais cognitifs majeurs sont: « l’illusion de la majorité » et « l’effet de faux consensus ».

L’illusion de la majorité est un phénomène psychologique qui pousse les individus à croire que leurs opinions sont plus partagées qu’elles ne le sont en réalité. Cet effet est renforcé par l’exposition quasi exclusive à des contenus similaires aux nôtres, créant ce que l’on appelle des chambres d’écho. L' »illusion de la majorité » peut fausser notre compréhension, les voix les plus fortes et les plus visibles donnant souvent l’impression d’être majoritaires alors qu’elles ne le sont pas réellement.

Au-delà des contenus que nous voyons dans nos feeds, les algorithmes des plateformes peuvent aussi cibler quels commentaires sont vus au sujet de ce contenu. C’est ce que l’on appelle « l’effet de faux consensus » : il nous conforte dans l’idée que nos opinions sont non seulement valides, mais aussi largement partagées, alors qu’elles sont souvent marginales. Notre dépendance aux réseaux sociaux crée une réalité filtrée par les algorithmes.

Cela peut ainsi donner l’impression aux internautes que certaines opinions ou tendances sont plus répandues qu’elles ne le sont réellement. Parfois un décideur marketing/communication qui n’emploie pas d’outils de social listening peut se retrouver piégé par ces biais.

Face à cette réalité « filtrée » comment obtenir une vision objective des opinions et des tendances en ligne ?

Pour mieux appréhender la perception réelle d’un sujet, qu’il s’agisse d’une campagne, d’un produit ou d’une opinion, il est essentiel de reconnaître que notre vision personnelle du sujet ne constitue pas une image complète ou précise de la globalité du sujet. L’illusion de la majorité peut faire passer n’importe quelle opinion pour une tendance dominante, mais cela ne signifie pas qu’elle reflète l’opinion majoritaire.

En tant que dirigeant d’organisation, ou professionnel des insights, du marketing, de la communication… il est crucial de prendre en compte ce biais, pour

  • remettre en question les récits rencontrés en ligne et rechercher activement des perspectives diverses
  • éviter de considérer chaque tendance sur les réseaux sociaux comme un phénomène culturel global touchant tout le monde.

Les tendances peuvent être utiles pour concevoir des produits ou des campagnes de pub, mais pour les exploiter efficacement, il est nécessaire d’identifier les communautés en ligne spécifiques d’où elles émergent.

Certaines personnes choisissent de garder le silence en ligne sur des sujets controversés, alors que d’autres expriment leur opinion sur des thèmes plus ou moins sensibles. S’appuyer sur un faux consensus est un risque pour les marques. Cela peut rapidement passer d’un simple malentendu à une véritable crise de réputation.

Les dirigeants d’organisations et les professionnels du marketing ne devraient pas supposer que ce qu’ils observent reflète les perceptions de l’ensemble de leur public cible au risque de créer des campagnes qui manquent leur objectif. Pour créer lien authentique avec la cible d’une marque, il est crucial d’aller au-delà des apparences en menant des études approfondies sur les différentes communautés.

Dépasser les chambres d’écho : une méthode holistique 

Pour relever ces défis, j’utilise une méthode en trois volets conçue pour capturer l’essence véritable des discussions en ligne. Il est essentiel de dépasser les chambres d’écho et de combiner différentes sources d’analyse. Voici une méthode structurée en trois volets qui permet de mieux comprendre l’ensemble des conversations et des perceptions :

 

01. Analyse des conversations en ligne :

  • Suivre les tendances dans le temps : identifier ce qui a fonctionné ou non, et pourquoi.
  • Examiner les indicateurs clés : analyser non seulement la portée, l’engagement et le volume de publications, mais aussi le ton, le contenu et les émotions derrière chaque échange.
  • Explorer les données démographiques des auteurs : elles fournissent des informations précieuses sur les communautés liées à des thèmes spécifiques, même si cela ne présente qu’une partie d’un ensemble plus large.

02. Comprendre l’audience et les communautés en son sein :

  • Segmenter pour personnaliser : Utiliser les données comportementales pour adapter vos messages et offres, en créant un lien plus profond avec chaque communauté ou groupe.
  • Identifier les opportunités : En explorant des segments sous-représentés, on peut non seulement étendre la portée mais aussi innover en fonction des attentes spécifiques de ces publics.
  • Renforcer la fidélité : Une approche granulaire et ciblée vous permettra d’améliorer la pertinence de vos contenus et de bâtir une communauté fidèle autour de votre marque.

03. Exploiter les modèles de recherche :

  • Anticiper les besoins non exprimés : Analyser les comportements de recherche (sur les moteurs de recherche) pour détecter les lacunes dans votre offre ou les questions non résolues.
  • Comprendre les « audiences silencieuses » : Ces consommateurs qui interagissent peu ou pas avec la marque, mais qui recherchent de l’information sur les moteurs, peuvent fournir des informations essentielles sur leurs préoccupations et leurs attentes.
  • Etre proactif : Exploiter ces insights permet d’anticiper les tendances émergentes et de prendre des décisions stratégiques avant vos concurrents.

Nous sommes convaincus que c’est en combinant ces 3 approches de manière holistique que l’on peut obtenir la vision la plus complète

L’équilibre est la clé. En combinant une vue d’ensemble des internautes avec une analyse fine des personnalités en ligne – y compris les discussions, les communautés, et les recherches – tout en tenant compte du contexte du monde réel, nous pouvons obtenir une image plus précise de la réalité des consommateurs et des parties prenantes.

Cette approche holistique permet d’aller au-delà du bruit généré par les groupes les plus visibles en ligne. Elle offre aux marques la possibilité de se connecter avec les audiences silencieuses, dont les voix sont souvent noyées dans le tumulte des médias sociaux.

En fin de compte, c’est cette compréhension nuancée et contextualisée qui permet aux marques de développer des stratégies qui résonnent véritablement avec leur public, tout en naviguant habilement dans les eaux parfois troubles des médias sociaux.

 

Si votre marque souhaite une vue équilibrée et complète des sujets d’intérêt affectant son organisation, et qui reflète mieux la complexité et la diversité de l’expérience de ses communautés en ligne, vous pouvez nous contacter. Nous proposons un accompagnement de vos équipes d’experts en appliquant notre approche holistique.

Comment la fake news de Vincent Flibustier sur CrowdStrike est devenue virale ?

Comment la fake news de Vincent Flibustier sur CrowdStrike est devenue virale ?

Le 19 juillet 2024, une mise à jour défectueuse du logiciel de sécurité de CrowdStrike a provoqué le crash de 8,5 millions d’ordinateurs sous Windows. Cela a entraîné la plus grande panne informatique de l’histoire. Cette coupure a touché divers secteurs à l’échelle mondiale, perturbant surtout les compagnies aériennes, les banques, les hôpitaux et les services gouvernementaux. Le préjudice financier est estimé à au moins 10 milliards de dollars.

D’après Cirium, qui se présente comme « la source la plus fiable au monde en matière d’analyse aéronautique », 5 078 vols, soit 4,6 % des vols programmés ce jour-là, ont été annulés à l’échelle mondiale.

 

Mais c’était quoi le bug en fait ?

Rapidement, sans rentrer dans les détails trop techniques, la mise à jour de CrowdStrike a entraîné l’entrée des ordinateurs dans une boucle de redémarrage. L’erreur a été identifiée en quelques heures et un correctif a été déployé, mais celui-ci est assez complexe à réaliser pour une personne dont ce n’est pas le métier.

Un utilisateur Windows subissant le problème CrowdStrike

Un sentiment de panique généralisé

Tout cela a engendré un climat de panique en ligne, avec des entreprises et des employés incapables d’accéder à leurs outils de travail. A titre de comparaison en seulement 24 heures, on a compté 2,3 millions de conversations, soit un peu moins que le nombre de discussions qu’il y a eu en une semaine autour des JO de Paris 2024, qui s’élève à 2,8 millions.

Mentions CrowdStrike & Paris 2024

Dans ce contexte, Vincent Flibustier tweete une fake news ajoutant au chaos

L’absence de communication claire a exacerbé les tensions, ajoutant à la confusion générale et à la sensation de chaos numérique. Et c’est sur cette situation que Vincent Flibustier, formateur en citoyenneté numérique et spécialiste en « fake news », a réussi à surfer. Avec son photo montage, il a fait croire que c’était son premier jour chez CrowdStrike et qu’il venait de faire une mise à jour avant de prendre son après-midi.

Sur X, les internautes ont spéculé sur les causes de ce bug

Dans ce climat de panique totale, mêlant manque d’information, tension et blague, sa fake news s’est propagée rapidement sur X, notamment auprès des internautes peu suivis / non influenceurs. Seuls deux comptes avec plus d’abonnés qui lui (300K et 200K) ont relayé son post, ce qui ne peut justifier à lui seul l’ampleur de l’écho en ligne.

Lui-même donne plusieurs raisons expliquant pourquoi cela a fonctionné :

  1. Aucun coupable n’a encore été désigné.
  2. Le coupable apparent est perçu comme « idiot ».
  3. Les gens ont besoin d’informations inédites.
  4. La fake news est écrite en anglais pour une plus large diffusion, et surtout c’est une communauté qui ne sait pas qui il est.
  5. Détournement de l’attention avec les doigts de nain, ce qui fait qu’on se concentre moins sur le mauvais déroutage.
  6. Le biais de confirmation : « L’information me plaît, elle est donc vraie ».
  7. La fake news est poussée par une communauté qui sait que c’est une blague.

Et c’est certainement le fait d’avoir communiqué en anglais qui a contribué à faire de cette publication un véritable buzz. En effet, les mentions émises depuis les États-Unis représentent plus de la moitié des conversations sur le sujet, suivis par les mentions émises depuis la Turquie et le Japon.

Part des mentions sur CrowdStrike
Part des mentions sur la publciation de Vincent Flibustier

On retrouve une audience similaire chez les internautes ayant relayé le tweet de Vincent Flibustier par citations ou retweet. Près de la moitié proviennent des États-Unis, suivis du Japon, puis de la France, sa communauté.

Quid de la réaction de CrowdStrike ?

À la suite de cet évènement, l’entreprise a cherché à être la plus transparente possible sur ce qui est arrivé en publiant un long rapport détaillant ce qui a mal tourné et pourquoi. Elle s’est engagée à améliorer ses méthodes de test pour éviter de futures erreurs et offre. Ce rapport est mis en avant en haut de leur site, accompagné d’un message d’excuse du CEO de CrowdStrike, George Kurtz.

En revanche, il n’est pas certain qu’il ait été judicieux de mettre en avant les bons d’achat de 10 dollars de crédits Uber Eats offerts aux employés pour le « travail supplémentaire » fourni pour aider les clients de CrowdStrike. D’autant plus que certains de ces bons d’achat étaient invalides…

La gestion de crise de CrowdStrike souligne l’importance de la réactivité en ligne. C’est ainsi que chez Digital Insighters nous décryptons les événements marquants, en remontant les origines de l’événement en ligne pour mieux en comprendre les mécaniques, afin de pouvoir réagir en adéquation.