"Nous privilégions le visible, l'incrusté, le personnel, le narré et le tangible ; nous méprisons l'abstrait"— Nassim Nicholas Taleb, auteur de “The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable.”
Récemment, on peut dire que plusieurs cas d'événements « Black Swan », avec le recul, ont pu être évités. Par exemple, considérons l'essor des médias sociaux et ses impacts sur la politique. Au début des médias sociaux, il y avait des signaux faibles qui ont potentiellement influencé les campagnes politiques et l'opinion publique. Ces événements incluent l'ingérence étrangère et la prise d'assaut du Capitole des États-Unis en 2021.
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Basée sur la croyance erronée que les cygnes noirs n'existaient pas, la théorie du "cygne noir" est une métaphore qui décrit un événement qui surprend, a un effet significatif et est souvent rationalisé de manière inappropriée après coup. Ces signaux faibles qui ont contribué aux événements “black swan” n'ont pas été largement reconnus ou mis en œuvre, et les médias sociaux ont gagné en puissance, conduisant finalement à ces événements.
La théorie du cygne noir a des implications importantes pour la prise de décision et la gestion des risques, suggérant que des événements imprévisibles pourraient avoir un impact significatif sur les entreprises à l'échelle d’une industrie tout entière. En étant conscients de ce concept, les individus et les organisations peuvent se préparer à être plus résilients face aux événements inattendus et aux perturbations.
Pour atténuer, prévenir ou même capitaliser sur les impacts des événements “black swan”, les marques doivent mesurer l’environnement et être à l'écoute des signaux faibles sur les réseaux sociaux.
1. Signaux faibles : sont-ils des prédicteurs de changement ?
Tout comme les « traces à peine perceptibles anticipant un tremblement de terre », les signaux faibles sont des indicateurs subtils et précoces de tendances émergentes ou de changements dans les franges de l'opinion publique. Comme les gens ne parviennent pas à reconnaître les signaux faibles au premier coup d'œil, ils peuvent éventuellement prendre de l'ampleur et entraîner des disruptions importantes.
Les signaux faibles révèlent des problèmes potentiels ayant un impact sur vos pratiques commerciales, vos opérations ou votre paysage industriel. Les signaux faibles soulignent les possibilités pour les entreprises de réagir lorsqu'on regarde au-delà des connaissances existantes et des activités commerciales immédiates et que l'on considère les domaines périphériques et adjacents à améliorer.
Certes, les signaux faibles cachés au sein de médias sociaux ne sont pas facilement discernables par les méthodes traditionnelles d'observation et d'analyse et peuvent nécessiter une perspective et point de vue différent pour être reconnus. Ce n'est qu'en passant au peigne fin des centaines de conversations que nous pourrons former une mosaïque à partir d'éléments d'information sur les réseaux sociaux.
La détection de signaux faibles nécessite une approche plus nuancée et holistique de l'analyse, compte tenu de la complexité et du bruit de vos données. Ces signaux faibles ont tendance à ne pas être remarqués, ignorés ou mal compris malgré leur impact, peut-être en raison d'un manque de sensibilisation, de préjugés ou d'une analyse préliminaire. En tant que tels, des signaux faibles conduisent à des opportunités manquées ou à une incapacité à anticiper les risques potentiels, entraînant un événement “black swan”.
2. Gagnants et perdants : comment les marques réagissent aux signaux faibles
Netflix : gérer les vulnérabilités à l'avance
Au début des années 2000, Blockbuster était l'acteur dominant de l'industrie de la location de vidéos, avec des milliers de magasins à travers les États-Unis. Netflix était une petite startup qui proposait la location de DVD par courrier, un concept nouveau et peu conventionnel à l'époque.
Bien que Netflix ne détienne alors qu'une fraction de la part de marché de Blockbuster, il a reconnu un signal faible : la popularité croissante d'Internet et de la technologie de streaming. Netflix a investi dans le développement de sa plateforme de streaming en ligne, permettant aux clients de regarder des films et des émissions de télévision instantanément sur leurs appareils sans attendre que les DVD arrivent par la poste.
En revanche, Blockbuster n'a pas reconnu le signal faible. Au lieu de cela, il s'est concentré sur ses magasins physiques, avec ses coûts élevés pour l'immobilier et les frais généraux. En conséquence, lorsque le streaming est devenu la forme dominante de consommation de médias, Blockbuster n'a pas pu s'adapter assez rapidement et a déposé son bilan en 2010. Pendant ce temps, Netflix est devenu l'acteur dominant de l'industrie, avec plus de 200 millions d'abonnés dans le monde.
Dans ce cas, la reconnaissance par Netflix du signal faible et sa réponse proactive lui ont permis de faire face à la vulnérabilité de l'industrie traditionnelle de la location de vidéos bien en amont. En revanche, l'incapacité de Blockbuster à reconnaître le signal faible l'a rendu vulnérable aux mutations.
COVID-19 : Rétrospectivement, était-ce si surprenant ?
Pendant des décennies, les virologues ont mis en garde contre l'émergence de maladies zoonotiques pouvant affecter l'homme, comme le virus du SRAS qui provient des chauves-souris et la grippe porcine des porcs. Une épidémie issue d'un marché vendant des animaux vivants a été identifiée comme un facteur de risque important, le tourisme de masse, l'urbanisation et la croissance démographique accélérant la vitesse et l'intensité de la propagation du virus à travers le monde.
Dans ce contexte, la récente épidémie qui a pris naissance dans un marché vendant des animaux vivants était, en un sens, quelque peu prévisible. Cependant, ces types d'avertissements sont souvent négligés et ignorés, malgré les signaux faibles faisant subtilement allusion aux changements futurs qui sont actuellement présents mais qui sont facilement manqués. Le COVID-19 a entraîné une fermeture sans précédent de nombreux marchés du travail, avec plus de 225 millions d'emplois perdus dans le monde depuis 2020, les marques étant contraintes de restructurer leurs effectifs ou de fermer définitivement.
Nordstrom : un avantage concurrentiel
Un exemple spécifique est le cas de Nordstrom. Ce détaillant américain a utilisé les signaux faibles des médias sociaux pour détecter une opportunité émergente sur le site de scrapbooking numérique Pinterest. L'entreprise a remarqué que ses produits suscitaient un intérêt considérable sur Pinterest, avec plus de quatre millions d'abonnés.
Nordstrom a commencé à afficher des articles Pinterest populaires dans deux de ses magasins de la région de Seattle pour capitaliser sur cet engagement en ligne. Lorsque les premiers résultats ont été encourageants, le détaillant a déployé le test plus largement. Nordstrom a également développé une application en magasin pour ses vendeurs afin de faire correspondre les articles populaires sur Pinterest avec les objets de son inventaire. Ce niveau de proactivité a permis à Nordstrom de tirer parti du signal faible de Pinterest et de créer un nouveau canal de vente, générant des résultats tangibles.
En étant à l'écoute des signaux faibles, Nordstrom a pu repérer une opportunité émergente et prendre des mesures bien à l'avance.
3. Maîtriser l'art de capter les signaux faibles
Recueillir des signaux
Premièrement, les entreprises doivent activement recueillir des signaux provenant de diverses sources, y compris la surveillance et les discussions sur les réseaux sociaux, tout en notant les anomalies ou les observations. Cette étape nécessite une observation et un suivi continus de mots-clés spécifiques pour identifier les signaux faibles potentiels.
Interpréter les signaux
Deuxièmement, un professionnel dédié de votre organisation doit interpréter ces signaux avec précision. Cette étape implique une évaluation minutieuse du contexte derrière les données et des interactions entre les différentes voix, en tenant compte de multiples perspectives. De plus, l'identification des modèles et des tendances émergentes pourrait indiquer des développements futurs potentiels pour votre entreprise.
Mettre en oeuvre des signaux
Enfin, les entreprises doivent mettre en œuvre ces signaux en les catégorisant et en cherchant des moyens de les développer davantage. Cette étape peut impliquer de réfléchir à de nouveaux produits ou services que les entreprises et les marques pourraient développer sur la base de ces signaux ou d'explorer de nouveaux marchés et des partenariats potentiels.
Prochaines étapes pour adopter les signaux faibles
"La gestion des risques et l'amélioration de la sécurité peuvent être optimisées si un signal faible peut être identifié au bon moment. Il est plus facile de prendre des mesures correctives dans les premiers stades"
Ahti Salo, Professeur d'analyse des systèmes, Université Aalto
Pour que les entreprises restent compétitives à long terme, elles ne doivent pas seulement réagir aux changements récents, mais aussi adopter une approche proactive. Cette approche consiste à repérer les signaux faibles, à y répondre et à effectuer au plus vite des ajustements stratégiques. Il est crucial de surveiller l'évolution de ces signaux faibles et de comprendre leurs connexions et leurs changements plus larges. Cependant, le tri manuel des données à travers de nombreux articles de presse, messages des médias sociaux et activités des concurrents pour identifier les signaux faibles peut être fastidieux. Pour accélérer le processus d'identification, les équipes de marketing et de stratégie peuvent utiliser des logiciels de social listening pour accélérer le processus d'identification afin de repérer, scanner, surveiller et rationaliser le processus.
Le Social listening implique le suivi et l'analyse des conversations en ligne, des mentions et des commentaires sur diverses plateformes de médias sociaux et sources Web. Cette technologie permet aux entreprises de suivre les besoins, les préférences et les opinions des clients en temps réel, fournissant un flux continu d'informations qui peuvent aider les entreprises à identifier les signaux faibles et à réagir en conséquence.
Le logiciel basé sur l'IA de Digimind analyse les données des médias sociaux pour identifier les modèles, les tendances et les problèmes émergents qui peuvent ne pas être immédiatement visibles à l'œil humain. En utilisant le traitement du langage naturel (NLP), l'analyse des sentiments et le regroupement (clustering) de sujets, Digimind peut aider les entreprises à donner un sens à leur paysage en ligne, à identifier les signaux faibles potentiels et à adopter une approche proactive pour rester pertinentes dans leur secteur.
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