De plus en plus d'entreprises réalisent l'importance des médias sociaux pour leurs stratégies commerciales. Les données issues des réseaux sociaux sont comme toutes les autres données collectées par votre entreprise, elles ne sont tout simplement pas organisées et proviennent généralement de différents canaux. Cependant, aujourd’hui les entreprises devraient commencer à voir les réseaux sociaux comme une autre source de données qualifiées pour leur business intelligence.
L’avantage de cette stratégie est simple, en recueillant et en analysant les données des réseaux sociaux avec le reste des data issues de votre Business Intelligence, vous aurez une meilleure idée de qui sont vos consommateurs, et s’ils achètent ou non vos produits et services. Il est essentiel d'aller plus loin dans l’analyse des informations telles que "Les ventes de produits X au Moyen-Orient sont plus élevées", qui sont trop globales et pas contextualisées.
En effet, les données sociales peuvent expliquer pourquoi le produit X se vend si bien au Moyen-Orient et peuvent même vous aider à détecter les tendances précoces qui aideront à déterminer le développement des produits ou les bons messages pour les commercialiser. Dans ce sens la Business Intelligence aidera à la représentation visuelle de ces données, il deviendra donc ainsi plus facile d'identifier ces tendances.
En revanche, le manque de connexion entre les données sociales avec vos autres bases de données peut provoquer :
Vous aurez une meilleure vision de vos clients et prospects uniquement si vous cartographiez les interactions que vous avez avec eux sur les réseaux sociaux grâce aux adresses compilées au sein de votre CRM en les remettant ainsi dans le contexte des relations existantes.
En principe, nous pouvons dire qu'avec l'aide des outils de surveillance appropriés et des data générées par les réseaux sociaux (par exemple au niveau des interactions), vous obtenez immédiatement un accès direct et “actionnable” aux idées majeures sur les comportements des consommateurs : si vous ne profitez pas de cette possibilité, alors oui, vous allez perdre des parts de marché.
Ce n'est pas la seule raison pour laquelle il est important d'intégrer les réseaux sociaux dans votre ensemble de données :
Les conversations générées sur les réseaux sociaux sont spontanées et les commentaires sont quasi instantanés. En revanche, bon nombre des autres sources de données couramment utilisées, telles que les rapports sur les points de vente / les transactions et les enquêtes auprès des clients, sont décalées dans le temps.
Désormais, il est plus facile pour les marques de profiter de l'immédiateté des commentaires sur les réseaux sociaux pour mesurer le succès de leurs produits, de leurs services ou de leur campagnes de communication. Cette immédiateté permet à son tour de faire un retour sur l'information contenue dans une campagne existante, de l'optimiser et d'ajuster les offres actuelles, ou d'alimenter le processus de planification pour les futures campagnes.
L'accès à des données plus précises en temps réel permet de rendre les décisions plus agiles et plus personnalisables, de sorte qu’elles répondent aux besoins et aux préoccupations des clients le plus rapidement possible : grâce à cela les clients seront sans aucun doute satisfaits et seront plus fidèles à la marque.
En plus de la rapidité de réponse, la pertinence et l'exactitude des données sont susceptibles d'être élevées. Les consommateurs ont tendance à parler plus honnêtement d'une marque ou de ses produits ou à exprimer leur mécontentement en cas d'incidents sur les réseaux sociaux.
Ces types d'informations ne peuvent pas être obtenus dans une enquête formelle structurée où les réponses sont par définition assistées et non spontanées...
En profitant de l'analyse des médias sociaux, il devient plus facile de surveiller la concurrence pour ainsi établir les opportunités et les menaces d’un segment de marché.
Le suivi des tendances et des comportements devient possible sur les réseaux sociaux grâce aux “analytics” qui vous aide à surveiller le comportement des consommateurs dans divers environnements online et ainsi déterminer quelles plates-formes sont les plus rentables et, par conséquent, guider le développement d'une stratégie marketing solide sur les réseaux sociaux.
Mais il y a aussi des mesures de monitoring plus avancées offertes par les outils de social media listening : volume de mentions, sentiment, sujets principaux, auteurs et émetteurs les plus populaires, mots les plus utilisés, influenceurs, etc. Sans oublier les indicateurs métier : ventes totales, nouveaux clients acquis, coût par transaction, nombre de clients potentiels qualifiés, nombre de problèmes de service client résolus, etc…
Les données pertinentes sont donc spécifiques pour chaque entreprises, elles dépendront alors des objectifs à atteindre. Voici quelques exemples :
L’avantage principal de l'intégration de vos données sociales dans votre business intelligence est la possibilité de personnaliser les données comme vous le souhaitez.
Les données sur les médias sociaux doivent être «standardisées» afin qu'elles aient une structure commune. Les termes et expressions doivent être conformes à un glossaire commun, pour lequel les outils de social listening sont également utiles. Stocker ces informations dans le temps permet différents types d'analyse, soit en temps réel ou simplement pour des périodes définies.
Comme nous l'avons mentionné précédemment, nous choisissons des KPIs alignés sur les objectifs commerciaux afin qu'ils puissent aussi être analysés avec des KPIs plus traditionnels tels que le ROI et les marges bénéficiaires pour associer les actions sur les réseaux sociaux au volume des ventes, aux augmentations ou diminutions de revenus et autres mesures pertinentes.
Nous savons que la tâche peut sembler difficile, du fait de combiner à la fois des données qualitatives des réseaux sociaux avec des données quantitatives classiques hébergées dans les systèmes de Business Intelligence. Cependant, comme les données sociales deviennent de plus en plus importantes pour de nombreuses organisations, il est possible de les unir, en particulier avec les systèmes de Business Intelligence qui gèrent à la fois les données structurées et non structurées.