Comment mesurer l’engagement sur les médias sociaux ?

Dans le cadre de la Social Media Week (du 13 au 17 février 2012), j’ai eu l’opportunité d’assister à la conférence donnée par l’agence Rapp sur un thème qui agite le petit milieu des médias sociaux depuis quelques mois : comment mesurer l’engagement sur les médias sociaux ?

Sur le fond de la conférence, j’ai noté l’effort pédagogique des intervenants (David Rouseelle (@davidrouselle) et Stéphane Gazzo (@stephanegazzo)) pour exposer la problématique en reprenant les chiffres issus d’études récentes et pour expliquer l’intérêt de Tag Commander et de Ideal Analytics.

Tag Commander permet de taguer les contenus qu’une entreprise maîtrise, et ainsi de suivre à la trace les actions des internautes sur ces contenus. L’encapsulation d’autres tags au sein de méta-tags promet une simplification du travail des SI. Cependant, pour une grande entreprise disposant d’un parc d’une centaine (voire bien plus) de sites Web construits sur des technologies diverses, l’intégration d’un tag Tag Commander suppose un lourd travail, et donc un budget SI à allouer, à mettre en regard des gains escomptés par le déploiement de la solution.

Ideal Analytics offre une solution de reporting permettant d’intégrer diverses sources de données. La démonstration faite en séance a permis à l’assistance de se faire une idée de l’intérêt du produit sur un jeu de données factices. Néanmoins, sauf à avoir manqué d’attention à un moment de l’exposé, je n’ai pas vu de démonstration de la valeur ajoutée apportée par cette solution.

Les intervenants ont enfin exposé une méthode de scoring de l’engagement d’un consommateur avec une marque en attribuant des points aux actions réalisées par le consommateur. Comme tout système de scoring, la question est de savoir comment l’approche proposée résiste aux effets du temps, et surtout comment le score (à supposer qu’il soit légal), peut-il améliorer les ventes ?

Pour en avoir le cœur net, il serait intéressant de mettre en place une expérience (mais qui la financerait ?) permettant de valider le modèle : une seule marque, un échantillon de consommateurs exposés aux contenus personnalisés tenant compte de leur score d’engagement, et le reste de la population de consommateurs continuant à être exposés aux dispositifs déjà en place. Après une durée suffisante (à estimer par des statisticiens), nous devrions pouvoir observer une différence de comportement d’achats des consommateurs exposés aux contenus personnalisés, toutes choses égales par ailleurs. Il ne reste plus qu’à trouver la marque prête à tenter l’expérience !

Reste enfin une question de fond : comment mixer les données clients (celles que le client a autorisées qu’une entreprise les stocke et les utilise) et les traces laissées par les clients (celles liées au passage des clients sur des sites ou à leurs actions sur les médias sociaux) ? Et comment assurer que ce mixage soit légal ? La mesure de l’engagement sur les médias sociaux, telle que proposée par les intervenants, repose en effet sur la réponse à cette question.

Sur la forme de la conférence, j’ai été surpris du peu d’engagement avec le public présent dans la salle : très peu de questions, quasiment pas de commentaires. Et malheureusement, aucune utilisation du fil Twitter de la Social Media Week (hashtags #smw12 et #smwparis) par les conférenciers. Pourtant des débats s’y tenaient et auraient pu être réutilisés pour susciter la discussion dans la salle. L’engagement sur les médias sociaux se mesure, et peut aussi s’utiliser pour animer une conférence.

De la théorie à la pratique, il reste encore pas mal de travail. Et l’exploitation des traces laissées par un consommateur pose question. Imaginons par exemple que New Balance cherche à mesurer l’engagement des marathoniens vis-à-vis de ses différents modèles de runnings. Il suffirait de récupérer le listing des arrivants d’un marathon, et de passer en revue les photos prises pendant la course par les photographes officiels, pour identifier les coureurs qui portent des New Balance. En s’associant avec les distributeurs d’un marché (par exemple la France), New Balance pourrait aussi exploiter les tickets de caisse traçant les achats de ses modèles de chaussures. Et en surveillant les publications des marathoniens sur les médias sociaux, New Balance pourrait enfin identifier le meilleur moment pour proposer ses nouveaux modèles à ses clients fidèles (par exemple dans les semaines qui précèdent leur prochain marathon au moment où ils peaufinent leur préparation et cherchent à optimiser leur matériel). S’agit-il là d’un scénario utopiste ou d’une réalité vers laquelle nous allons ? Les entreprises arriveront-elles ainsi au jour à mesurer réellement l’engagement d’un consommateur pour lui offrir au bon moment et au bon endroit le bon produit ? Les gigantesques volumes de données générés par nos activités en ligne en fournissent théoriquement les moyens. Reste à voir comment passer à la pratique.

PS : de manière totalement imprévue, j’ai eu la chance de m’asseoir à côté de Béatrice Duboisset (@DuboissetB) bien connue dans le milieu des experts es médias sociaux. Il se trouve que nous nous connaissons sans le savoir depuis 27 ans, ayant fréquenté le même collège puis le même lycée au même moment. Le monde est décidément très petit !