DOSSIER DU MOIS
# Social listening : best practices et pièges à éviter (volet 2)
Jocelyn Munoz - Deep Opinion

« Le social listening est d’abord et avant tout de l’intelligence humaine »

Jocelyn Munoz
Co-fondateur de Deep Opinion

21 Déc. 2022

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Avec l’interview de Jocelyn Munoz, co-fondateur de Deep Opinion, nous vous proposons le regard d’un spécialiste de l’e-réputation, dont la société élargit progressivement son champ d’intervention, suite notamment à son intégration au sein du Groupe Ifop. Il partage sa vision des spécificités de ces outils et des potentialités qu’ils offrent, exemples à l’appui. Et nous livre également ses convictions quant aux clés essentielles pour en faire le meilleur usage possible. 

MRNews : Vous avez co-crée Deep Opinion avec Assaël Adary, le président d’Occurrence. Quel est votre périmètre d’interventions ? 

Jocelyn Munoz (Deep Opinion) : Historiquement, notre premier domaine est celui de l’e-réputation. Cela recouvre l’alerting en temps réel, la détection des signaux faibles, la compréhension de phénomènes sociaux, politiques, médiatiques, sur des secteurs d’activité ou plus largement autour d’une entreprise ou d’une organisation donnée. En lien avec celui-ci, nous intervenons également dans la gestion de crise. Nous sommes à même de réagir très vite pour évaluer l’importance de celle-ci, avec une échelle à la fois simple et précise. Le second, qui nous vient de notre lien étroit avec Occurrence, est l’analyse et le benchmark de la performance des comptes digitaux. Le troisième enfin est le champ de l’insight. Potentiellement, cela recouvre tous les sujets sur lesquels les gens s’expriment via le digital. Il est donc extraordinairement large, des enjeux de citoyennetés jusqu’à la sortie du dernier iPhone.

L’intégration au sein du Groupe Ifop cette année change-t-elle ce champ d’intervention ? 

Celle-ci est très récente. Mais elle nous a déjà amenés à travailler sur des approches hybrides extrêmement intéressantes. En particulier avec la mise en œuvre d’un baromètre de suivi de l’opinion des Français vis-à-vis des coupures de courant. L’idée étant de comparer ce que dit le grand public versus différentes populations, de décideurs, de journalistes ou de militants. 24 heures après une coupure, nous sommes à même de cerner ce dont ces publics parlent, et d’identifier quels acteurs sont plus particulièrement incriminés. 

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Cette intégration m’amène aussi à être plus vigilant dans l’usage du mot Opinion ! (rires). C’est vraiment LE domaine d’expertise de l’Ifop, nous devons le respecter, c’est parfaitement naturel. Nous sommes réalistes — et nous devons le rester — sur la portée des données que nous exploitons. Instagram, Tik-Tok, ce sont des espaces ouverts. Les utiliser ne permet pas de connaître l’opinion, mais les conversations digitales des gens, c’est ce qui nous intéresse et c’est un objet d’études passionnant en soi.

Nous sommes réalistes — et nous devons le rester — sur la portée des données que nous exploitons. Instagram, Tik-Tok, ce sont des espaces ouverts. Les utiliser ne permet pas de connaître l’opinion, mais les conversations digitales des gens, c’est ce qui nous intéresse et c’est un objet d’études passionnant en soi.

Outre le fait de se focaliser sur les conversations des gens, quelles sont les autres différences essentielles entre le Social Listening et les études dites « classiques » ?

La principale, c’est la quantité. Nous venons par exemple d’achever une analyse pour le groupe La Poste. Nous nous retrouvons en l’espace de 4 mois avec un corpus de 138 000 mentions. C’est l’équivalent de 138 000 réponses à des questions ouvertes à traiter ! C’est à la fois une mine d’information, mais aussi un énorme défi — bien plus organisationnel et analytique que technique —que de faire parler ces données. Le paradoxe est qu’une dose importante d’analyse humaine est essentielle. Bien sûr, les outils nous aident pour mettre en place des règles, avec des analyses booléennes. Mais il y a un monde entre une requête toute simple, avec un deux mots clés, et une requête complexe de 10 lignes. Les outils n’ont pas d’intelligence propre. Il faut être vigilant, ne pas tomber dans les pièges du « full-quanti » en se reposant trop sur eux. L’intelligence humaine est incontournable pour analyser les thématiques des conversations, détecter les signaux faibles, comprendre la qualité de l’engagement ou tout simplement détecter l’ironie. Bien appréhender la tonalité des échanges reste notamment un challenge, les outils sont encore peu fiables sur ce point, surtout en langue française. 

La principale différence (avec les études « classiques »), c’est la quantité. Nous venons par exemple d’achever une analyse pour le groupe La Poste. Nous nous retrouvons en l’espace de 4 mois avec un corpus de 138 000 mentions. C’est l’équivalent de 138 000 réponses à des questions ouvertes à traiter ! C’est à la fois une mine d’information, mais aussi un énorme défi — bien plus organisationnel et analytique que technique —que de faire parler ces données. Le paradoxe est qu’une dose importante d’analyse humaine est essentielle.

La seconde grande différence tient à la rapidité à laquelle on peut disposer des données, et ce pour des coûts accessibles — je parle bien spécifiquement de la collecte —, ce qui autorise une immense réactivité. En quelques heures, vous pouvez obtenir un aperçu intéressant des tenants et aboutissants autour d’un sujet donné, qu’il s’agisse d’un nouveau produit, d’un concurrent, ou de tout ce qui prête motif à des discussions en ligne. Pour une vision plus claire et une analyse plus poussée, il faudra évidemment s’y attarder plus longuement, mais cela permet d’avoir rapidement de premières pistes.

La seconde grande différence tient à la rapidité à laquelle on peut disposer des données, et ce pour des coûts accessibles — je parle bien spécifiquement de la collecte —, ce qui autorise une immense réactivité.

Pouvez-vous nous partager quelques exemples de projets pour illustrer la valeur ajoutée spécifique du Social Listening ?

Oui, bien sûr. On peut par exemple citer l’investigation que nous avons menée pour la Fédération française des Diabétiques. Cet acteur communique en ligne auprès des personnes concernées par cette pathologie, mais ressentait le besoin de mieux les connaître. Nous avons eu l’idée d’identifier 500 d’entre elles, et d’extraire, avec nos lignes de code en python, les derniers tweets qu’ils avaient émis. Cela nous a donné un corpus d’un million de posts, que nous avons analysés à la fois qualitativement, via des grilles sémantiques, et quantitativement. Et nous avons pu ainsi avoir une vision extrêmement riche et précise, sur leur profil avec une proportion importante de geeks, sur la nature des informations qu’elles relayaient — en particulier sur l’insuline et la santé —, la prégnance de Netflix. Et pu repérer un certain nombre d’influenceurs. Cette approche, qui consiste à observer un écosystème en ligne, peut être déployée partout où il y a un enjeu d’une meilleure connaissance des cibles. Nous sommes en train de le faire par exemple dans l’univers Luxe-Beauty, avec l’objectif de mieux cerner ce dont parlent les influenceurs, de quels objets, et quelles tendances cela révèle ! On peut créer des suivis barométriques, ce qui renforce encore la puissance des éclairages. Et bien sûr les coupler avec des études d’opinion ou d’image.

Peut-être un ou deux exemples sur des problématiques de veille ?

C’est la composante majeure de notre activité, nous avons donc énormément de cas. Mais on peut évoquer le dispositif que nous avons mis en place pour les Aéroports de Paris. Nous réalisons et diffusons une newsletter quotidienne, auprès du Top 200 du groupe. Tous les jours, ces personnes reçoivent un mail, avec trois actualités du groupe ou du secteur aérien, ainsi qu’une publication dans un mode un peu décalé, et deux actualités sur des univers connexes. La philosophie de ce dispositif est de permettre au top management de s’approprier la façon dont les actualités se propagent en ligne, de mieux cerner celles qui ont un impact ou au contraire n’en ont pas. Et tout simplement de les informer de ce qui se passe sur un secteur particulièrement passionnant parce qu’étant à la croisée de beaucoup de problématiques du moment. Nous avons par exemple mené une analyse sur les échanges en ligne suite à la décision de réduire le nombre de vols à Amsterdam-Schiphol, ce qui était une première pour un grand aéroport occidental. C’était très éclairant pour eux.

Un autre exemple est celui du système d’alerting que nous réalisons pour un groupe industriel de la filière nucléaire, Orano. 

On est là aussi sur un univers très exposé aux enjeux d’opinion…

Tout à fait. L’expertise d’Orano, c’est la gestion de l’ensemble du cycle du combustible nucléaire, de l’extraction d’uranium jusqu’au recyclage des combustibles issus des centrales. Dans ce cas précis, et c’est pour cela qu’il me semble intéressant de l’évoquer, il s’agit d’un alerting 100% humain. Des équipes dédiées sont en charge de celui-ci chez nous, tous les jours, de neuf à dix-neuf heures, tous les jours. Elle lit toutes les mentions sur tous les réseaux sociaux, pour détecter d’éventuelles sujets crisogènes. C’est quasiment incontournable dans un univers aussi complexe et sensible. La moindre information peut avoir des conséquences si elle est fortement relayée. Cet alerting se couple avec des dispositifs de gestion de crise si nécessaire. Ainsi que des analyses mensuelles, pour recenser les actualités qui ont le plus circulé, appréhender l’impact des différentes prises de parole de l’entreprise, et plus globalement les thématiques de discussion les plus présentes.

Nous avons par ailleurs énormément de cas de recherches d’insights. Quand un acteur prend une initiative, il peut être très intéressant d’étudier les conversations qu’elle génère. Quid par exemple de celle d’Air France de compenser en carbone tous les vols intérieurs, en plantant des arbres pour récupérer le CO2 émis. Un intervenant de l’univers du tourisme nous avait sollicités pour bien identifier les réactions que cela pouvait susciter. Il a pu ainsi intégrer des enseignements précieux à sa stratégie de réduction et de gestion de ses émissions de CO2. 

Au travers des différents cas que vous citez, on retrouve ce point que vous évoquiez précédemment, la composante humaine est essentielle. La technologie ne fait-elle pas gagner beaucoup de temps ? N’a-t-elle pas encore beaucoup à apporter ? 

L’intelligence et donc aussi le temps humain sont en effet décisifs, et leur importance est souvent insuffisamment prise en compte. Dans cette étude que j’ai évoquée sur la population des diabétiques, 3 ou 400 000 posts ont été lus ! La technologie a eu un effet considérable sur notre productivité. Mais il y a toujours lieu d’articuler l’analyse humaine et l’usage des outils, le « confort » qu’ils apportent pouvant être un piège. Ils peuvent inciter à chercher encore et toujours plus de productivité. Et à reproduire certaines mécaniques d’analyse, alors que la souplesse, la capacité à raisonner au cas par cas sont primordiales. L’intelligence artificielle, c’est un peu la chimère du web listening aujourd’hui, mais elle générera un jour des progrès énormes.

La technologie a eu un effet considérable sur notre productivité. Mais il y a toujours lieu d’articuler l’analyse humaine et l’usage des outils, le « confort » qu’ils apportent pouvant être un piège. Ils peuvent inciter à chercher encore et toujours plus de productivité. Et à reproduire certaines mécaniques d’analyse, alors que la souplesse, la capacité à raisonner au cas par cas sont primordiales. 

Il me semble également important de rester vigilant sur la dépendance que l’on peut avoir vis-à-vis des outils, mais aussi des plateformes. Nous venons d’animer un workshop avec des clients sur le devenir de Twitter. C’est un vrai sujet… De même qu’il peut y avoir un enjeu sur les accords entre ces plateformes et les outils de veille. Par exemple, ne pas pouvoir veiller Facebook limiterait drastiquement les possibilités d’études sur des continents comme l’Afrique.

Une dernière question enfin : quels conseils donneriez-vous spécifiquement à destination des équipes des annonceurs pour optimiser leur usage du social listening ?

Nous l’avons déjà évoqué, mais la prise de conscience de l’importance des composantes humaines est vraiment un point majeur. Avoir des outils — c’est souvent leur cas —, c’est bien. Mais s’il n’y a pas les ressources humaines pour les exploiter, c’est de l’argent dépensé inutilement. Nous n’encourageons pas nos interlocuteurs dans les entreprises à ne plus avoir d’outils. Au contraire, cela nous semble même une bonne chose pour eux d’être propriétaires de leurs données, et de pouvoir construire des historiques précieux. Mais il faut aussi disposer des budgets pour les exploiter efficacement, investir dans le temps humain que cela demande.

Avoir des outils, c’est bien. Mais s’il n’y a pas les ressources humaines pour les exploiter, c’est de l’argent dépensé inutilement. Nous n’encourageons pas nos interlocuteurs dans les entreprises à ne plus avoir d’outils (…). Mais il faut aussi disposer des budgets pour les exploiter efficacement, investir dans le temps humain que cela demande.

Je pense également, c’est un des mottos d’Occurrence depuis sa création, que l’agence de communication ne peut pas être juge et partie. Il est donc sain et productif pour l’entreprise de s’appuyer sur des compétences externes, neutres, pour analyser sa performance et identifier les pistes d’optimisation.

Si je travaillais côté annonceurs, j’essaierais de dégager un budget suffisant pour mener au moins quelques petites études prospectives. À partir de 5K€, on peut lancer des coups de sonde extrêmement riches d’enseignements. On peut bien sûr passer à des dispositifs plus complets et ambitieux si cela s’avère nécessaire, la souplesse étant un des grands avantages de ces études. 


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