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J’ai déjà eu l’occasion de vous parler de social scoring et des indicateurs-clés des médias sociaux que l’IAB tente de standardiser. Hasard du calendrier, ce ne sont pas deux mais trois approches différentes qui viennent d’être proposées ces derniers jours. Du très quantitatif au très qualitatif, la diversité de ces approches nous permet d’y voir un peu plus clair dans cette pratique encore méconnue.

Tiens d’ailleurs, puisque j’y suis, voici comment je pourrais définir les social media analytics : “La mesure, la collecte et l’analyse de données d’usages et de comportements des internautes au sein des médias sociaux dans le but d’optimiser une stratégie ou une présence”. Cette discipline repose sur des outils, des indicateurs-clés et des méthodes d’analyse. Les pratiques de social media analytics sont assez proches de celles employées pour les web analytics mais moins focalisées sur les chiffres (quoi que, ça dépend des vendeurs).

Approche Altimeter : Beaucoup de chiffres et d’outils

La première méthodologie que je vous propose d’étudier est celle de l’Altimeter Group (dont la réputation n’est plus à faire) associé à l’auteur de Web analytics Demystified (une référence dans la profession) : Social Marketing Analytics. Cette méthodologie décrit dans les détails un certain nombre d’indicateurs de performance (KPIs) exploités par les solutions du marché.

Exemple d'indicateurs de performance sur les médias sociaux

Les auteurs de la méthodologie ont regroupés ces indicateurs par objectifs :

• Démarrage de conversations (”Foster Dialog“) : Part de voix, taux de participation et taux d’engagement ;
• Sollicitation des avocats (”Promote Advocacy“) : Taux d’activité des avocats, influence relative et impact ;
• Facilitation de l’entre-aide (”Facilitate Support“) : Taux de résolution, temps de résolution et satisfaction ;
• Stimulation de l’innovation participative (”Spur Innovation“) : Nombre de suggestions, tonalité des sentiments et impact.

L’influence des pratiques de web analytics est clairement perceptible dans cette méthodologie qui repose avant tout sur les outils de mesure et sur une approche très quantitative. Idéale pour celles et ceux qui se retrouve avec une solution dans les pattes et veulent l’exploiter de façon industrielle.

Approche McKinsey : Quoi ? Qui ? Où ?

Autre approche mais centrée sur la propagation virale, celle proposée par McKinsey : A new way to measure word-of-mouth marketing. L’auteur de l’article a identifié trois formes de bouche-à-oreille : Les témoignages (ceux qui ont vécu une expérience ou testé un produit), les relais (ceux qui pointent vers un témoignage) et les cautions (les “célébrités” qui s’affichent avec un produit). Faire le distingo entre ces trois formes de bouches-à-oreilles est une des clés de la compréhension et de l’analyse des social media analytics.

La méthodologie de McKinsey repose sur la notion de Word-of-mouth Equity qui est fonction de trois critères :

• Le contenu du message (”What?“) qui fonctionne mieux quand il est question de données factuelles sur un produit / service plutôt que de données émotionnelles (qui ont moins de chances d’être relayées en bouche-à-oreille) ;
• Le porteur du message (”Who?“) qui va conditionner l’attention que l’on porte et est en rapport direct avec la crédibilité de celui qui s’exprime ;
• Le media qui sert à véhiculer le message (”Where?“) car il est important de pouvoir sortir du lot et actionner un levier de proximité (certains supports sont saturés comme Facebook et Twitter, d’autres sont plus propices comme les forums).

La notion de word-of-mouth equity par McKinsey

Même si l’auteur ne se prononce pas sur une méthode arithmétique de mesure, il a le bon sens de rappeler que l’importance de ces trois critères varie en fonction du secteur d’activité (Le “Quoi ?” est plus important pour les produits high-tech, le “Qui ?” est plus important pour les produits bancaires  /financiers…).

Approche Forrester : Les objectifs avant les outils

Terminons avec la méthodologie proposée par Forrester : Three Steps To Measuring Social Media Marketing. Dans son rapport, l’auteur explique que les marketeux s’intéressent trop aux indicateurs quantitatifs (qui sont les plus faciles à collecter) et qu’il faut avant tout exploiter les indicateurs en rapport avec les objectifs d’une présence ou d’une campagne.

L’auteur a ainsi identifié six catégories d’indicateurs (User reach, User impact, Volume of participation, Quality of participation, Volume of energy et Quality of energy) qui sont plus ou moins bien adaptés aux objectifs d’une présence / campagne sur les médias sociaux (écoute, dialogue, stimulation, support, co-création) :

Compatibilité entre indicateurs et objectifs

Il est donc primordial de définir en amont les objectifs d’une présence sur les médias sociaux et d’exploiter les indicateurs qui sont les plus pertinents. Ainsi, si votre objectif est d’améliorer l’image de marque, il est inutile de prendre en compte le nombre de citations.

Les leçons à retenir des pratiques de web analytics

Je serais bien incapable de vous recommander une approche par rapport à l’autre, les 3 sont intéressantes et à prendre en compte. Il semblerait néanmoins que les avis convergent pour dire que la stratégie (objectifs) doit passer avant la technologie (les outils) et qu’il n’y a pas de solution universelle (chaque cas est différent).

Ceci étant dit, j’attire votre attention sur trois enseignements très importants des pratiques de web analytics qui devraient vous aider dans la mise en place de pratiques de social media analytics :

• Les indicateurs ne sont pertinents que dans la durée (seuls les changements et/ou écarts vous apprennent des choses) ;
• Ne vous contentez pas de budgeter l’abonnement et la mise en place d’un outil, le plus gros du travail est dans l’interprétation (qui ne peut pas être fait par un algorithme) ;
• Les données et interprétations ne valent rien si elles ne sont pas partagées et assimilées par les différents services d’une entreprise (communication, production, vente, direction générale…), la restitution de ces données au travers d’un tableau de bord de même que la pédagogie pour bien comprendre les indicateurs sont essentielles.

Voilà, j’espère que maintenant vous y voyez un peu plus clair et que vous avez les cartes en main pour initier et développer des pratiques de social media analytics en interne (dois-je vous rappeler qu’il serait absurde de les sous-traiter à une agence ?).

Razorfish vient de publier un nouveau livret blanc sur le social marketing (Fluent) où il est question d’une nouvelle variante de social scoring (le “Social Influence Marketing Score“, SIM) : Fluent, the Social Influence Marketing Report.

La première partie de ce livret blanc est plutôt banale (toujours les mêmes chiffres et réflexions sur les “nouveaux” consommateurs devenus hermétiques aux publicités traditionnelles et qui s’informe sur les médias sociaux) et présente une énième définition des “nouveaux influenceurs” :

Trois types d’influenceurs sont présentés ici :

• Les influenceurs-clés qui sont reconnus par la communauté comme des experts au travers de leurs blogs / tweets ;
• Les influenceurs sociaux qui s’expriment au travers de leur social graph (Facebook…) ;
• Les influenceurs connus qui sont dans le cercle privé d’un acheteur potentiel (famille, ami proche…) et qui sont le plus à même de participer à une décision d’achat.

Mais la partie qui nous intéresse le plus est celle qui concerne le social scoring, thème que j’ai déjà eu l’occasion d’aborder plusieurs fois sur ce blog (Mon social score est de 93, et alors ? et Social scoring : le Saint Graal des médias sociaux) et qui visiblement plait toujours autant à la profession (What’s Your Brand’s Social Score?).

Shiv Singh présente ainsi une nouvelle formule permettant d’évaluer l’implication d’une marque au sein des médias sociaux et surtout de comparer cette implication avec les autres marques du secteur. Ce score est fondé sur le  “Net Sentiment” pour la marque et pour le secteur (qui lui même est évalué en fonction de l’analyse sémantique des conversations) :

• Net Sentiment = (Positive + Neutral Conversations – Negative Conversations) / Total Conversation
• Sim Score = Net Sentiment for the Brand / Net Sentiment for the Industry

Voici un exemple avec le calcul du SIM Score de General Motors :

GM a donc un SIM Score de 5 qui peut être comparé avec les autres acteurs de l’industrie automobile :

Et on peut même calculer les écarts entre les parts de voix offline et online :

Bon… tout ça commence à faire beaucoup de chiffres, donc beaucoup d’approximitations et interprétations. Je me demande si l’effort à fournir pour collecter / compiler / calculer / analyser tout ces chiffres n’est pas une perte de temps. Je me doute bien que les annonceurs ont besoin de chiffres pour justifier des budgets mais là nous sommes à la limite de ce qu’il est possible d’industrialiser (donc dans des ordres de coûts raisonnables) et ce qu’il faut produire à la main (donc avec un budget conséquent).

Le reste du livret blanc est composé d’article plus ou moins partisans (car rédigés par des personnes qui bénéficient fortement de l’implication des annonceurs dans les médias sociaux), mais il y a tout de même des notions intéressantes comme celle du “Last Quarter Mile” où les médias sociaux sont considérés comme le dernier kilomètre (le dernier maillon) entre une marque et ses cibles.

Encore une fois l’intention est bonne, mais ce score est beaucoup trop dépendant de la fiabilité des données de base, donc de l’écoute des médias sociaux (une pratique difficilement industrialisable). Ceci étant dit, la simplicité de la formule en fait ce que nous avons de mieux sur l’étagère…

Suite à un précédent billet publié sur le sujet (Social scoring : le Saint Graal des médias sociaux), il semblerait que nous nous dirigeons petit à petit vers une accumulation de social scores “fermés” qui pourraient peut-être nous conduire à un social score plus global.

Cette semaine ont ainsi été lancés deux outils de calcul du score social sur Twitter et Facebook par Hubspot, une agence spécialisée dans les outils de mesure dédiés aux médias sociaux.

Pour Twitter j’obtiens un score de 99,4 :

Mon social score sur Twitter

Pour Facebook je suis à 94 :

Mon social score sur Facebook

Et pour compléter cette analyse, je me réfère aux données d’URLmetrix :

Les statistiques de mon blog

Ici le score qui nous intéresse est le page rank (à 6). Mais comme il n’existe pas de blog avec un PR supérieur à 7 (je ne compte pas des faux blogs comme Techcrunch ou le Huffington Post) je me permet de pondérer ce score qui ramené sur une base 100 donne un 85,7.

Nous obtenons donc trois scores dont je fais la moyenne et j’obtiens un score moyen de 93.

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Bon… et alors ? Alors rien. Ces scores sont avant tout utiles pour flatter l’égo de ceux qui les calculent. Il n’y a pas de modèle mathématique fiable derrière, juste une base de données de l’ensemble des scores calculés. Nous sommes donc bien loin d’un outil avec une méthode de calcul fiable et surtout largement déployée (sur la totalité des membres).

Retour à la case départ, CQFD.

MàJ (22/01/2009) : Notez qu’il existe une certain nombre d’autres outils d’analyse comme PostRank, SocialMeter ou encore SocialScan (plus d’infos ici : Collection d’outils d’analyse de popularité et de référencement pour blog).

Le scoring est un élément clé du marketing (en et hors ligne), ce score est en effet un outil très efficace pour cibler une campagne en limitant le nombre de cibles (à celles qui ont un score minimum). Ceci permet d’améliorer mécaniquement le ROI (moins d’envoi = meilleur taux de réponse). Oui mais voilà, ce qui est valable (mesurable) sur les médias traditionnels ne l’est plus sur les médias sociaux. D’une part car les prescripteurs sont difficilement identifiables et d’autres part car de nombreux paramètres rentrent dans l’équation.

Avec l’avènement des médias sociaux le besoin de disposer d’outils de mesure fiables se fait de plus en plus ressentir à mesure que les initiatives gagnent en ampleur (plusieurs pays, une multitude de supports…). Voilà pourquoi calculer le scoring des utilisateurs des médias sociaux est un casse-tête sur lequel les spécialistes planchent depuis de nombreux mois. Le but ultime étant de pouvoir identifier à moindre coût et de façon fiable les socionautes (contraction d’internautes et de médias sociaux) qui présentent le plus gros potentiel et sont le plus à même de relayer une campagne.

À la recherche du Saint Graal

C’est dans ce cadre que le Symposium du WOMMA Measurement & Research s’est tenu en Novembre dernier, débattre autour des différents modèles d’évaluation existants. Quatre modèles ont ainsi été présentés :

• La Customer Value Matrix qui repose sur la Customer Referral Value en mettant l’emphase sur le recrutement de nouveaux clients et la réduction des coûts d’acquisition ;
• La NetPromoter Economics dont le principe est de favoriser l’adhésion de nouveaux consommateurs au travers d’un bouche à oreille positif et inversement de minimiser le départ de clients suite à un bouche à oreille négatif ;
• La Social Value of Opinion Leaders qui privilégie l’accélération du processus de vente grâce à l’action positive des influenceurs ;
• La Conversation Value Model qui mesure la valeur des conversations favorisant l’acte d’achat.

Ces 4 modèles sont tous dérivés de la CLV (Customer Lifetime Value) et reposent à priori sur une approche scientifique rigoureuse. OK et alors ? La grande question que je me pose est la suivante : Existe-t-il un algorithme suffisamment robuste pour rester fiable quelque soit le contexte ? Ou formuler autrement : Le Père Noël existe-t-il ?

Soyons réaliste : tout comme il n’existe pas de recette miracle pour initier une dynamique virale, il n’existe pas de modèle mathématique viable pour mesurer le potentiel d’un influenceur, du moins dans un environnement “ouvert” (le web). Autant il est possible de mettre en oauvre des social score à usage interne (dans des environnements fermés comme le Karma de Plurk ou le feedback d’eBay) autant il me semble illusoir de vouloir scorer l’ensemble de la blogosphère ou des forums sur des critères neutres.

Et le Page Rank ?

Jusqu’à présent le seul scoring universel est celui de Google, le Page Rank, mais qui souffre de nombreux lacunes pour être exploitable à des fins de social marketing :

• Il manque de précision car sur une échelle de 1 à 10 (avec un palier critique à 6 où la plupart des “gros” blogs plafonnent) ;
• Il manque de transparence (impossible de savoir quelle est la formule exacte ni quand on lieu les mises à jour) ;
• Même s’il est public, ça reste une propriété privée (on ne peut pas prévoir ce que Google va en faire).

Bref, le Page Rank n’est pas la solution.

Privilégiez plutôt le travail de terrain

Ceci étant dit, cela ne veut pas dire qu’il n’existe pas de soluition, juste qu’elle n’est pas mathématique. Comprenez par là qu’il est tout à fait possible d’établir pour un contexte donné une short list d’influenceurs (ou de cibles) sur lesquels il est préférable de concentrer les efforts, mais l’établissement de cette liste est un processus purement subjectif qui repose avant tout sur une très bonne connaissance des sphères sociales et sur l’intuition.

Cartographier votre “écosystème social” (blogs, forums, réseaux sociaux…) est pour le moment la moyen le plus fiable d’identifier les influenceurs (les noeuds forts au sein de cet écosystème) évoluant dans votre infosphère. Non seulement il est indispensable que cette cartographie soir exhaustive mais en plus ele doit être très régulièrement mise à jour (pour détecter les “étoiles montantes” et les “départs de feu”).

Oui c’est une tâche très laborieuse, mais s’implanter au sein des médias sociaux est un processus long et complexe (au même titre que l’établissement d’un réseau de distribution) mais c’est un passage obligatoire pour pouvoir en tirer un maximum de bénéfice. Rassurez-vous, il n’est pas ici question de budget, mais plutôt de temps et d’énergie.

Conclusion

Encore une fois, je doute fortement qu’il existe un modèle mathématique universel pour le social scoring car les paramètres de l’équation sont spécifique à chaque secteur / marque / média social. Il est plus prudent de s’éloigner de cette approche scientifique pour adopter une démarche “terrain” qui repose plus sur l’observation et le feeling. Car après tout, observation et feeling ne sont-ils pas les armes préférés des entrepreuneurs agiles ? Vous pouvez toujours tenter une approche mathématique, mais cela risque de vous coûter de l’argent et du temps. Ors, comme le disait Cicéron : “L’argent c’est le nerf de la guerre” (comprenez par là que les budgtes vont être plus que sérrés en 2009, crise oblige) et comme le disait également Napoléon : “En temps de guerre, rien ne rattrape le temps perdu“. (wow, deux référence guerrières en une seule phrase !).

Moralité : Il n’est pas trop tard pour vous y mettre, tout ce dont vous avez besoin c’est de volonté et d’organisation. Deux ingrédients essentiels pour vous accompagner dans l’appropriation des médias sociaux, terrain d’expression si vaste mais tellement prometteur…