Ecouter les conversations sur Twitter avec Proxem

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Les solutions Proxem aident les décideurs à effectuer les bons choix dans un monde complexe. Pour cela, la plateforme Proxem analyse les données du web et des réseaux sociaux et en extrait en temps réel une information pertinente et synthétique.

Comment écouter sur Twitter ? Quelles meilleures pratiques mettre en place pour monitorer les conversations, anticiper, comprendre et agir ? Réponses avec François-Régis Chaumartin, CEO de Proxem.

Sur Twitter, comment écouter ?

Parce qu’il permet de réagir très rapidement à un évènement, Twitter est devenu le pouls de l’actualité mondiale : dès qu’une thématique, une personnalité, un évènement, deviennent actif ou prennent de l’ampleur, on observe immédiatement une accélération et une augmentation du volume des tweets qui s’y rattachent. C’est donc une source secondaire très précieuse par rapport à n’importe quel type d’actualité, et donc une source éminemment pertinente pour la veille en tout genre.

Le pendant de cette sensibilité à l’actualité, c’est qu’il y a beaucoup de contenus qui sont générés “à chaud”, et pas forcément intéressants : il faut donc avoir une bonne couverture de ce que l’on surveille, et filtrer efficacement les flux Twitter afin d’extraire l’information pertinente et transformer les indicateurs quantitatifs en indicateurs qualitatifs. C’est ce que permet de faire notreplateforme d’analyse sémantique, qui filtre, regroupe et qualifie automatiquement l’information.

Comment anticiper ?

Le propre du futur, c’est qu’il est imprévisible ! Il est donc difficile d’anticiper ce dont il sera fait. Ce que l’on fait en général, lorsqu’on fait de l’analyse prédictive, c’est qu’on observe le présent, les tendances actuelles et leurs évolutions, et qu’on essaie de repérer les tendances nouvelles qui sont en train de se développer et qu’on n’avait pas anticipées.

Pour donner un exemple concret dans le domaine de la relation client, nos systèmes ont permis de voir apparaître la demande pour des produits hallal bio en grande surface grâce à une catégorisation fine des types de produits vendus dans la grande distribution. Cette demande n’existait pas auparavant et nous l’avons détectée dès son apparition parce que nos systèmes sont capables de s’approprier rapidement des concepts nouveaux avec une technologie brevetée de catégorisation universelle.

Quelle part accorde votre outil à l’analyse humaine ?

La machine n’a pas vocation à remplacer l’humain : c’est un outil, c’est-à-dire quelque chose qui prolonge et augmente ce que l’humain est capable de faire. L’humain met toujours la touche finale à ce que peuvent produire nos solutions ; néanmoins l’objectif est qu’il s’épargne tout le travail à faible valeur ajoutée qui précède cette touche finale.

L’analyse de Twitter a permis de faire apparaître un certain nombre de corrélations entre des évènements “du monde réel” et des volumes de tweets : des chercheurs ont ainsi étudié les cours de la bourse, les projets de crowdsourcing, le succès des films sortis en salle, etc., à partir de Twitter.

Cependant ces analyses restent assez superficielles car elles ne font qu’observer l’évolution du volume de tweets d’un point de vue quantitatif : nos solutions permettent au contraire de qualifier automatiquement l’information en déterminant les thématiques et la tonalité qui s’en dégagent. On peut ainsi suivre les grandes tendances mais aussi faire des regroupements et identifier les signaux faibles peu après leur apparition.

Quelles « meilleures pratiques » sur Twitter conseilleriez-vous aux annonceurs ?

Depuis quelques années, nous avons observé dans les entreprises B2C le développement des rapports de synthèse concernant Twitter et les médias sociaux en général. Ces rapports tentent d’agréger le plus de données possibles mais on ne voit pas toujours apparaître de conclusions claires.

Nous recommandons donc de combattre cette « peur de manquer » que l’on comble en accumulant du volume, de chercher plutôt à faire apparaître des informations pertinentes dans ces rapports. Cela passe à nos yeux par la définition préalable d’indicateurs concrets comme par exemple :

• le nombre de tweets associés à du risque juridique ;
• un certain pourcentage de témoignage négatifs à ne pas dépasser ; l’une des difficultés ici consiste à ne pas céder à la panique quand on rencontre 1000 tweets négatifs d’un coup; en effet, ils peuvent être émis par juste un petit groupe de personnes motivées, hostiles à une marque, une entreprise, une personnalité politique…
• l’association à des thématiques spécifiques comme la confiance, l’innovation, le développement durable, etc.

Cela permet de mesurer à tout moment et de façon explicite où en est l’entreprise par rapport à ces indicateurs. Les entreprises peuvent ainsi construire des tableaux de bords concrets destinés au pilotage et à la prise de décision, et positionner l’analyse de Twitter à un niveau stratégique pour l’entreprise.

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Un article de notre dossier Twitter & Marketing

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(c) ill. Shutterstock – Girl listening with her hand on an ear