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Gestion et animation de communautés en ligne: Les réseaux sociaux et le Big Data

Les réseaux sociaux et les Big Data

Pourrions-nous tirer profit des réseaux sociaux si les Big Data n’existaient pas?

Les réseaux sociaux ont révolutionné l’ère dans laquelle nous vivons. Du contact social au point de vente mobile, leur utilisation prend de plus en plus d’ampleur dans la vie quotidienne des consommateurs. Afin de rejoindre leur communauté, les entreprises mettent en œuvre une stratégie diversifiée, regroupant des expertises de plus en plus pointues.

L’avancement de la technologie joue un rôle très important dans la réactivité des entreprises face à leurs consommateurs. Les données produites par ces derniers proviennent principalement des réseaux sociaux, endroits où l’on partage le plus d’informations sur notre vie privée, nos activités courantes, nos loisirs, les personnes que l’on fréquente, les concerts auxquels on assiste, et bien plus encore.

En 2021, on recensait plus de 4,2 milliards d’utilisateurs des réseaux sociaux à travers le monde, et ce nombre croît d’environ 13% par an depuis (source). Cela représente près de 53% de la population mondiale. Mais pour tirer profit de ces informations, les entreprises doivent être en mesure de comprendre et de classifier les données des consommateurs en amont de leurs décisions organisationnelles, afin de baser finalement leurs efforts et leurs stratégies sur le bon consommateur final (aussi appelé persona cible). La gestion d’une communauté en ligne sans l’utilisation des Big Data est donc limitée.

« Les médias sociaux présentent des utilisateurs diversifiés, une énorme capacité de données et une influence rayonnante. Ils jouent un rôle clé dans les opérations commerciales, y compris l’optimisation de la conception des produits, le ciblage des consommateurs et la réalisation du marketing de marque. D’une part, les consommateurs échangent des expériences d’achat via les médias sociaux, fournissant ainsi des retours d’expérience réels aux marques.

Pendant ce temps, les intérêts des consommateurs, leurs attitudes envers la vie et leurs habitudes de consommation sont capturés pour le marketing de précision. D’autre part, le partage spontané d’informations via les plateformes facilite le marketing des produits, ce qui garantit non seulement l’authenticité des informations, mais aide également à améliorer l’image de marque et la notoriété de la marque, tout en réduisant les coûts marketing.« 

Agrawal, R., & Schuster, A. (2013). Big Data and Analytics: Strategic and Organizational Impacts. Information Systems Frontiers, 15(2), 209-213.

– Journal of Retailing and Consumer Services, May 2023, 103299

Mais que faire lorsque nos consommateurs partagent ces informations sur les réseaux sociaux traditionnels tels que Facebook, Instagram et autres ? Cette information est-elle facilement accessible pour les dirigeants d’entreprise qui souhaiteraient y accéder ? Devraient-ils et devront-ils se fier à des partenaires externes ?

L’exemple de Nike

Nike est un bel exemple d’une entreprise qui utilise intelligemment les réseaux sociaux. En effet, l’entreprise a saisi l’opportunité d’offrir à sa clientèle une application où se retrouvent une communauté de sportifs et de clients de l’entreprise. Elle crée en quelque sorte son propre réseau social interne, dans le but d’en tirer profit.

Sur le site web de l’entreprise, on décrit l’application de la façon suivante 

L’application Nike est votre destination quotidienne pour le monde du sport. Découvrez des histoires inspirantes, des conseils d’experts, des produits innovants et une communauté mondiale, le tout au même endroit. Scannez le code pour commencer.

Nike. (s.d.). Nike App. Récupéré sur https://www.nike.com/ca/nike-app

En collectant les données de ses consommateurs, Nike est désormais en mesure de réaliser son objectif d’offrir une expérience client encore plus personnalisée à chacun. Pour délivrer cette proposition de valeur, il ne suffit pas de collecter les données, mais aussi de les analyser, les catégoriser et les distinguer. Une fois ce processus terminé, l’entreprise est en mesure de donner une voix à ces données et donc de planifier ses efforts marketing et de vente en fonction des informations qu’elle en tire.

Nike rapporte que près de 20% de son chiffre d’affaires provient de son commerce en ligne et donc de ses ventes B2C, c’est-à-dire en s’adressant directement au consommateur. Ce sont donc des milliers de consommateurs qui produisent en temps réel des données à analyser et à traiter pour l’entreprise.


Selon Gandomi et Haider, il est impossible de définir un seuil minimum pour qu’un volume de données soit considéré comme Big Data, car les industries diffèrent quant à la manière dont une donnée de même taille est gérée, c’est-à-dire les ressources qu’elle requiert pour être utilisée par l’entreprise. Pour être catégorisées comme Big Data et offrir la meilleure expérience client, les données récoltées par Nike doivent notamment être analysées en temps réel. 

– Gandomi, Haider (2014). «Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics», sciencedirect, International Journal of Information Management

 

Avec cette application et grâce à l’intégration des Big Data, Nike peut participer activement à la gestion et à l’animation de sa communauté en ligne.

Et donc la question se pose : Pourrions-nous tirer profit des réseaux sociaux si les Big Data n’existaient pas ? Dans le cas de l’entreprise Nike, il serait difficile d’en extraire une information claire, puisque la principale catégorisation des données collectées par Nike grâce à son application concerne les données non structurées. La communauté de clients et d’amoureux de la marque partagent sur celle-ci un mélange de photos, de groupes de personnes, de statistiques, de parcours de course, de programmes d’entraînement et bien plus encore.

Ce type de données, représenté par des textes, des images, des vidéos et des audios, est difficile à interpréter et à analyser par un ordinateur. Ainsi, Nike s’appuie sur le Machine Learning et l’Intelligence Artificielle, entre autres, pour interpréter ces données. Cela permet de ne pas faire de ces données des « perishable data », c’est-à-dire des données qui peuvent difficilement être utilisées par l’entreprise pour mieux aligner ses efforts stratégiques, peu importe l’objectif visé.

Puisque les Big Data doivent être analysées en temps réel, et que les réseaux sociaux sont essentiellement une source infinie de données créées en temps réel, il serait laborieux, voire impossible, de tirer profit des réseaux sociaux si les Big Data n’existaient pas. 

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