Le social analytics, ou analyse des réseaux sociaux, est la pratique qui consiste à collecter, mesurer et interpréter les données issues des réseaux sociaux pour évaluer la performance d’une présence de marque et orienter les décisions de communication.
Le dispositif s’appuie sur plusieurs familles de données. Les statistiques natives des plateformes décrivent les comptes et les publications : portée, impressions, interactions, abonnés. Les données des campagnes payantes ajoutent la dépense et les résultats publicitaires. Les données de trafic suivent enfin les visites et les conversions générées sur le site. L’analyse consolide ces sources, les rapporte aux objectifs et les compare dans le temps ou entre réseaux.
Ses composantes principales sont un référentiel d’indicateurs, dont le taux d’engagement, une méthode de collecte, souvent par l’interface de programmation de chaque plateforme, un tableau de bord et une lecture qualitative des contenus. Les définitions varient d’un réseau à l’autre : une impression ou une vue ne se compte pas partout de la même façon.
Le social analytics se distingue du social listening, qui écoute les conversations publiques au-delà des comptes de la marque, et de la social data intelligence, qui croise les données sociales avec d’autres sources de l’entreprise. Certaines organisations y incluent l’écoute : le terme désigne alors toute l’analyse des social data. Il sert aux responsables des réseaux sociaux, aux équipes de communication et aux agences pour rendre compte de leur action et ajuster la ligne éditoriale.
Beaucoup de bilans sociaux décrivent une activité : publications, abonnés gagnés, interactions. Ils répondent rarement à la question de la direction : que rapporte cette présence ? Nous recommandons de distinguer deux niveaux. Les indicateurs d’activité servent à l’équipe qui publie. Les indicateurs de contribution, comme les visites qualifiées ou les demandes de contact issues des réseaux, servent à la décision budgétaire. Un bilan qui ne contient que les premiers ne permet pas d’arbitrer.
Les statistiques natives sont calculées par les plateformes elles-mêmes, selon des règles qu’elles peuvent modifier. Une rupture dans une série vient parfois d’un changement de définition, pas d’un changement de comportement. Le nombre d’abonnés mesure un potentiel, pas une audience : seule une partie d’entre eux voit chaque publication. Selon nous, la portée et les clics par publication renseignent mieux sur la performance éditoriale que le total d’abonnés. Pour l’effet commercial, la mesure se fait sur le site, pas dans la plateforme.
Les statistiques fournies par une plateforme ne sont pas neutres juridiquement. Dans son arrêt C-210/16 du 5 juin 2018, la Cour de justice de l’Union européenne a jugé que l’administrateur d’une page fan sur Facebook est conjointement responsable avec Facebook du traitement des données des visiteurs. Son communiqué de presse n° 81/18 précise que ces statistiques anonymes, obtenues par l’outil Facebook Insights, reposent sur des cookies. Nous recommandons de documenter l’usage de ces statistiques avec le délégué à la protection des données.
Le livre blanc gratuit d’Advalians aide à décider d’arrêter, d’ajuster ou d’accélérer chaque action, à partir de chiffres vérifiés et d’un tableau d’indicateurs partagé.
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Le social analytics mesure la performance de vos comptes et de vos publications ; le social listening écoute les conversations publiques, y compris celles qui ne vous mentionnent pas directement. Le premier répond à la question « nos contenus fonctionnent-ils ? ». Le second répond à « que dit-on de nous, de nos concurrents ou de notre secteur ? ». Les sources diffèrent : statistiques des plateformes d’un côté, collecte de publications publiques de l’autre. Commencez par le social analytics si votre enjeu est éditorial. Ajoutez l’écoute si la réputation ou la veille concurrentielle pèsent dans vos décisions.
Partez des objectifs de l’entreprise, puis retenez trois à cinq indicateurs par objectif, pas davantage. Organisez le tableau en deux étages :
Écrivez la définition de chaque indicateur dans une annexe. Gardez la même période de comparaison d’un mois à l’autre. Le nombre de trois à cinq indicateurs est un repère que nous proposons, non une norme.
Mesurez-le sur le site, pas dans les plateformes. Ajoutez des paramètres de campagne à chaque lien publié, puis suivez dans l’outil de mesure d’audience les visites, les conversions et le chiffre d’affaires issus de chaque réseau. Cette mesure sous-estime l’effet réel : un internaute peut découvrir une marque sur un réseau et revenir plus tard par un moteur de recherche. Pour approcher cet effet, comparez plusieurs modèles d’attribution ou suivez les recherches sur le nom de la marque pendant les campagnes. Présentez le résultat comme une fourchette, pas comme un chiffre unique.
La plus fréquente consiste à comparer des chiffres calculés selon des règles différentes. Une vue, une impression ou une interaction ne se comptent pas de la même façon sur tous les réseaux. Une plateforme peut aussi changer sa définition en cours d’année. Autres erreurs : additionner les interactions de plusieurs réseaux, présenter les abonnés comme une audience, ignorer les comptes ou les interactions artificiels. Pour les éviter, notez la source et la définition de chaque indicateur, signalez toute rupture de série dans le bilan et comparez chaque réseau à son propre historique.
Les statistiques natives suffisent tant que vous gérez peu de comptes et que le bilan reste mensuel. Un outil de consolidation se justifie quand plusieurs besoins apparaissent : réunir de nombreux comptes ou plusieurs marques, conserver un historique homogène, produire des tableaux de bord sans ressaisie. Avant d’acheter, vérifiez quelles données l’outil récupère réellement. Il dépend des interfaces ouvertes par chaque plateforme, qui ne livrent pas toujours les mêmes indicateurs que l’interface native. Testez-le sur un mois de données et comparez ses chiffres avec ceux des plateformes.
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