Diouldé Chartier-Beffa et
Frédéric Lefebvre-Naré

Directrice-fondatrice,
et directeur scientifique (Net Conversations)

Côté annonceurs, il semblerait que les choses soient en train de bouger, avec une accélération dans la mise en pratique de l’écoute du web. Qu’est-ce qui explique cela selon vous ?

Les aspects économiques ne sont certainement pas neutres. L’intérêt pour l’écoute du web n’est pas nouveau : on en parlait déjà il y a quinze ans. Mais on obtient désormais des éclairages très intéressants pour des coûts raisonnables. Par ailleurs, le marché a mûri : on a abandonné cette idée que tout ce qui vient du web est nécessairement gratuit ou sans valeur.

Il y a sans doute un autre aspect décisif. Pour résumer les choses, les pionniers ont surtout traité la question de l’e-reputation ; le champ d’application est beaucoup plus large aujourd’hui.

Précisément, évoquons ce champ : quels sont les grands types d’éclairage, quelles sont les grandes applications possibles de l’écoute du web ?

On peut distinguer trois grandes familles d’éclairage. La première correspond à la détection d’insights. L’écoute du web permet de saisir ce que les gens vivent, d’identifier les problèmes qu’ils rencontrent dans un champ donné, par exemple la mobilité, ou la santé, ou quelque champ que ce soit à partir du moment où il est sujet d’échanges, de conversations. On est sur le même terrain que les approches ethnographiques, mais avec un complément majeur : pouvoir observer et même mesurer la dynamique des conversations. Observer non seulement ce que disent spontanément les gens sur un sujet donné, mais aussi la façon dont c’est commenté, validé, enrichi par les autres.

J’imagine que la réputation des marques est la deuxième grande famille ?

Tout à fait ! Il s’agit bien des analyses de réputation, mais sans le petit e devant ! Il ne s’agit pas de savoir ce que disent les « influenceurs », mais d’identifier et d’analyser ce que se disent les gens entre eux au sujet des marques. On observe ainsi comment interagissent les différentes thématiques d’expression qui apparaissent sur un sujet ou une marque. On peut aussi mettre en parallèle les réactions spontanées et la matière éditoriale : quels sont les thèmes abordés par les gens, en comparaison avec ceux développés par les journalistes. C’est ce que nous faisons actuellement pour Autolib par exemple.

Il y a enfin un troisième grand sujet, celui des études d’expérience clients : en particulier, quels sont les problèmes concrets que rencontrent les gens à l’usage d’un produit ou d’un service, dans une perspective de satisfaction ou de service après-vente.

Quelle est la spécificité de votre approche dans cette écoute du web ?

A l’origine, il y a une démarche de recherche initiée depuis plus de trois ans au sein d’un collectif, sous l’impulsion de Françoise Frisch[1] et Frédéric Lefebvre-Naré[2]. Ces travaux ont permis de définir une méthodologie et de l’expérimenter avec succès avec PSA. Lorsque tout a bien fonctionné en mode manuel, nous sommes passés à l’étape de l’industrialisation, en développant un logiciel, qui permet de réaliser ces études rapidement et à un coût raisonnable. D’CAP Research s’est rendu propriétaire de cet outil, qui s’appelle Net-Conversations®.

Le grand principe de l’outil consiste à échantillonner des conversations qui ont lieu sur internet. On « carotte » ainsi les matériaux disponibles sur le web selon une démarche d’échantillonnage rigoureuse, documentée et reproductible, en partant d’un brief études. Cette entrée réellement « études » manquait, à notre sens, sur le marché de l’écoute du web. Notre objectif est la représentativité : qu’est-ce que les messages publiés en ligne nous disent de ce qui se passe dans le monde réel ? Il faut bien se doter d’outils spécifiques pour aller chercher cela : on cherche une expression qui affleure, mais qui représente quelque chose de beaucoup plus profond.

Vous vous intéressez donc à tout le web ?

Absolument ! C’est un point clé. Pour les pionniers, le web était d’abord et avant tout perçu comme un endroit d’influence. On s’intéressait donc tout particulièrement aux « influenceurs » : à ceux qui parlaient le plus fort. Ce n’est pas notre perspective, qui consiste à écouter l’ensemble des gens « ordinaires » qui s’y expriment.

On prend donc tout ce qui concerne le sujet d’étude que l’on peut trouver via Google, sans a priori. En pratique, les sources utiles sont, pour la plupart, des forums, des blogs ou des journaux en ligne. Les pages publiques de Facebook sont également dans le champ. De fait, on s’aperçoit que pour des approches de type insights et expériences d’usages, les forums procurent la matière la plus riche, avec le plus grand nombre de témoignages sur la vie réelle. Sur les études de réputation, les journaux en ligne seront plus présents dans le corpus analysé car les commentaires sur ces sites représentent une grande partie du matériau.

Comment procédez-vous à ce carottage ? Par des mots-clés ?

Ce qui détermine notre façon de procéder, c’est de rentrer par un sujet. Par exemple le vaccin contre le papillomavirus, qui a été le sujet de notre toute première étude. Ou bien la question de savoir comment les Français perçoivent le coût de la mobilité (le sujet que nous a confié la Direction de la Prospective de PSA). A chaque fois, il s’agit bien d’un sujet clair, mais avec de multiples entrées, et c’est une des spécificités majeures de l’approche : on entre ainsi sans préjuger des communautés auprès desquelles on va recueillir de l’information. En cela, notre outil se différencie des approches études classiques, qui obligent à définir de manière assez étroite la cible que l’on va interroger. Elles débutent avec un « qui » pour ensuite chercher du contenu auprès de cette cible. A l’inverse, Net-Conversations® entre par la problématique et découvre les individus qui s’expriment sur le sujet. Concernant la mobilité, on va écouter aussi bien des passionnés d’automobiles que des personnes en affinité avec l’écologie… C’est le sujet qui définit le « qui ». Cette méthode d’échantillonnage, nous l’avons éprouvée, testée, et finalement « encapsulée » dans un logiciel d’extraction, qui a été développé spécialement par Odile Cohu[3].

Mais comment traite-t-on les informations ?

Les traitements classiques reposent sur quatre grands principes. Il y a ce qu’on appelle l’analyse des sentiments : est-ce que l’on parle de vous en bien ou en mal ? Il y a la mesure des volumétries et de leurs évolutions. Il y a la reconnaissance : est-ce que ce message qui apparaît est nouveau ou pas ? Et il y a enfin les outils linguistiques, avec les nomenclatures, les analyses de langage. Notre approche Net-Conversations® repose sur un autre principe encore : celui d’une classification non supervisée de texte, en anglais du « text clustering ». Le principe est de découvrir dans une masse de textes des thématiques latentes, sans aucune spécification a priori. C’est exactement ce que l’on fait dans les analyses de contenu en études qualitatives, à ceci près que nous utilisons des logiciels, qui font cela très efficacement. Cette méthode de traitement ne demande aucune connaissance préalable de la langue, ce qui nous permet de traiter selon la même approche des textes dans différentes langues.

Qu’en ressort-il in fine ?

Cela apporte à nos clients une analyse structurée de ce que les gens ordinaires expriment en parlant entre eux sur un sujet donné : on voit clairement quels sont les thèmes, quels sont les discours émergents, et comment ils se hiérarchisent et s’articulent, selon quel système global. Tout cela sans aucune directivité, en ne faisant qu’écouter ! Et on découvre aussi le non explicite : beaucoup de non-dits, d’évocations implicites, au travers des associations de mots ou de termes.

Il en ressort des matériaux qui ont une forte valeur d’ « insight ». Ce terme est beaucoup utilisé, mais il s’applique très bien ici, puisqu’il s’agit de révéler des choses qui ne se voient pas à l’œil nu quand on surfe sur internet. Tous les clients ou presque ont fait l’expérience de mettre un stagiaire sur le web pour essayer de capter des choses, avec le même constat à l’arrivée : celui de la difficulté à produire du sens. Notre recherche s’est précisément focalisée sur ce point : comment produire du sens. Avec de la méthode et un outil adéquat, cela est parfaitement possible. C’est d’ailleurs l’aspect scientifique de notre démarche R&D : nous affranchir des biais de l’observateur avec un traitement qui fait saillir un éclairage qui n’est pas le produit de la subjectivité. Si on reproduit l’expérience, on obtiendra bien le même résultat.

Si l’on prend l’exemple du vaccin contre le papillomavirus…

Sur ce vaccin, les laboratoires étaient bien conscients du conflit entre la thématique de la prescription (ce qu’il faut faire pour se protéger) et la thématique de l’opposition au vaccin (les effets secondaires notamment). Quand on regarde ce qui apparaît sur internet, on voit très vite, à l’œil nu, un autre élément clé, qui est ce triangle Fille – Mère – Gynécologue. Le logiciel, lui, a découvert une quatrième thématique, celle de l’intégrité physique : une piqûre cela fait mal, surtout quand on n’a pas été vacciné depuis longtemps. C’est banal, c’est évident, tellement banal que l’on était passé à côté. Du coup, cela permet de relativiser, de faire la part des choses entre certains débats qui sont sur-médiatisés, et d’autres débats non évoqués et pourtant très présents. C’est bien cette mécanique qui permet de faire émerger des insights.

L’étude sur la mobilité a également découvert des éléments à côté desquels on serait passé avec des approches plus habituelles. Il arrive souvent que l’étude démarre sous un angle, par exemple celui de l’innovation, et qu’à l’arrivée, l’annonceur obtienne des éclairages sur sa marque qu’il n’imaginait pas pouvoir obtenir.

C’est une démarche qui est donc à la fois qualitative et quantitative ?

Oui, et c’est bien le paradoxe : on part de façon très ouverte, plus ouverte encore que dans la plupart des études qualitatives, qui obligent à définir a priori le « qui on interroge », et à l’arrivée on se retrouve avec des chiffres. On construit une base de données, exactement comme on le fait dans le cadre d’une étude quantitative, avec des messages et des éléments de caractérisation, y compris sur les personnes qui s’expriment (en termes de genre, de petits/moyens/gros intervenants, et de positionnement de la personne sur le sujet).

Qu’entendez-vous par cet aspect de « positionnement » ?

C’est un élément très intéressant. Sur un sujet donné, les gens indiquent souvent « en tant que quoi » ils s’expriment. S’agissant de la mobilité, ils disent s’ils parlent en tant que conducteur ou passager… Ou en tant que pères ou mères, sur d’autres sujets. Cela permet de repérer les différentes parties prenantes par rapport à un thème, de les quantifier, et bien sûr de comparer les thématiques de leurs différents discours. Dans l’exemple du vaccin, il y a bien sûr les filles, les mères, les médecins qui s’expriment, mais aussi les petits amis, qu’on ne s’attendait pas à voir. Par contre, nous n’avons pas trouvé les pères. Le « qui s’exprime » est bien un résultat de l’étude : on voit clairement qui dit quoi.

Cette approche vient-elle en complément ou en substitution des études « classiques » ?

Elle peut tout à fait venir en complément. C’est le cas par exemple dans le cadre de l’observatoire que nous venons de lancer : l’Observatoire Système D dont l’objet est de mettre en évidence les solutions de débrouille des Français financièrement contraints (ce que font les gens, quelles stratégies ils développent pour s’octroyer des espaces de liberté). Dans ce cas-là, nous couplons l’écoute du web avec un volet d’entretiens ethnographiques en profondeur.

Mais nos clients l’utilisent souvent seule en tant que telle, parce que les autres approchent peinent à répondre à la question qu’ils se posent. C’est le cas en particulier pour toutes ces problématiques pour lesquelles l’on sait que l’on n’obtiendra pas la réponse en interrogeant explicitement les gens. Sur le thème de la mobilité évoqué plus haut, le fait de rentrer frontalement par la question du coût génère un biais trop important. Il y a ainsi un réel intérêt à le traiter dans une approche très large, très ouverte : la question du coût est-elle évoquée par les gens ? Comment ? …

En réalité, ces problématiques pour lesquelles l’interrogation explicite est moins intéressante que le bouche à oreille spontané sont nombreuses. La seule vraie limite de ce type d’outil porte sur le champ de l’étude : il faut que ce soit un sujet dont les gens parlent sur le web. Et nous constatons que sur presque tous les sujets qui nous sont proposés, il y a énormément de matériaux valables sur le web. Tous ces matériaux représentent autant d’opportunités pour les entreprises de mieux répondre aux attentes des consommateurs.

[1] Philosophe de formation, fondatrice de l’institut quali Synésis et initiatrice du contre-fichier Syntec, Françoise Frisch est actuellement Première Vice-Présidente du Conseil Economique, Social et Environnemental.

[2] Frédéric Lefebvre-Naré est le Directeur scientifique de Net-Conversations®.

[3] Odile Cohu est informaticienne, conceptrice de la Méthode Agile Sandrose.

Thomas Tougard

Directeur Général Adjoint

Pourquoi l’écoute du web est-elle devenue si indispensable ?

Il y a un fait objectif majeur, celui de l’explosion de l’usage des réseaux sociaux et des discussions sur le web. Avec l’implémentation de l’usage de ces réseaux sur les terminaux mobiles, toutes les conditions sont réunies pour une banalisation accélérée, qui ouvre des perspectives extraordinairement intéressantes pour les annonceurs et leurs études marketing.

L’intégration du Social Listening dans les outils d’étude est de notre point de vue un impératif ; cela participe à construire une interaction très riche et différente avec les consommateurs, et de se donner ainsi la possibilité d’améliorer considérablement la compréhension que nous avons d’eux, que ce soit dans leurs relations aux marques ou aux catégories de produits, ou bien encore aux actions marketing.

Comment définiriez-vous les grands usages possibles de cette écoute du web ?

La première famille d’utilisation est assez bien connue : il s’agit de l’e-reputation. Le principe fondamental est de gérer les risques qu’encourent les marques, avec un système d’information produisant des warnings lorsque des buzz négatifs voient le jour. On détecte très vite les risques d’un buzz négatif sur la marque ou ses produits, et celle-ci peut déclencher ainsi les actions correctrices, en faisant notamment appel à du community management et en ménageant les populations d’influenceurs. Rien de nouveau donc.

Avec l’influence grandissante du web sur les comportements d’achats, de fidélité ou électoraux, il y a un impératif évident de rapidité de réaction. Très récemment, l’observation du lancement d’une nouvelle génération de tablette, nous a permis de détecter des signaux faibles représentant potentiellement un risque majeur pour la réputation de la marque : des éléments faisant écho de phénomènes de surchauffe de l’appareil, et de publicité mensongère. Le fabricant est manifestement parvenu à contrer cela, grâce à un système de veille et une armée de community managers. Mais c’est très emblématique de la nécessité de réagir très très vite, et de se donner les meilleures chances d’obtenir un buzz positif et de contrer au plus vite les négatifs.

Mais l’écoute du web ne se réduit pas au seul suivi de l’e-reputation, ce serait trop réducteur !

Quels sont donc les autres grands usages ?

Cette écoute du web peut-être utilisée de façon très intéressante pour mesurer la performance des actions marketing, en particulier dans le cadre de campagne de communication media et hors media, avec un double éclairage quantitatif et qualitatif. Ces écoutes sont complémentaires aux techniques traditionnelles de post-tests, et les enrichissent en apportant une certaine granularité d’une part, et des éléments de signaux faibles d’autre part.

Mais il y a aussi un usage qui nous semble extrêmement intéressant, qui porte sur la détection de nouveaux insights, avec tous les champs d’innovation que cela ouvre pour les produits et les services, dans un contexte où l’innovation de rupture est devenue une sorte de Graal. Les industriels s’efforcent aujourd’hui plus que jamais d’identifier avant les concurrents les insights qui feront les innovations de demain.

Comment passe-t-on de l’écoute du web aux insights ?

La clé repose sur le fait que le partage d’expériences et de perceptions soit désormais devenu un réflexe pour une très large communauté d’individus, et ce sur une variété extraordinaire de sujets, parfois inattendus. Cela va de la politique à la réussite des vacances en passant par le fait de laver son linge avec telle ou telle contrainte. Le web constitue ainsi une mine largement sous exploitée, dont on peut tirer des éclairages réellement précieux à partir du moment où l’on développe et met en œuvre le savoir faire nécessaire.

Cela passe inévitablement par l’utilisation d’un software, qui permet de générer des alertes et de dégager des axes sémantiques. Ici rien de neuf à l’horizon, et la plupart des solutions techniques se ressemblent, et font appel au fameux « dashboard » (quantités, sources et sentiments). Mais au-delà de cette technicité, cela suppose aussi et surtout de disposer d’un savoir faire humain, et de déployer une très forte capacité d’analyse. Cela nous a amené à constituer une équipe dédiée à l’analyse du Social Listening, avec des collaborateurs qui ont acquis toutes les compétences et les réflexes nécessaires dans ce type d’exercice. Nous avons créé il y a quelques années une équipe centrale au sein d’Ipsos, qui a vocation à identifier et partager les best practices en matière de social listening, et à former les équipes Ipsos à travers le monde.

Peut-on évoquer plus précisément la façon dont se fait ce travail d’analyse ?

Le travail se fait en deux temps. Une première phase de recherche, organisée avec des mots clés, permet de récupérer de la matière via un logiciel dédié. Vient ensuite un travail itératif effectué par un analyste qui va produire un premier rapport brut avec des éléments quantitatifs et qualitatifs : qu’est ce qui se dit, et selon quels termes, quelles expressions.

Dans un second temps, ce rapport passe entre les mains d’un qualitativiste rattaché à un des domaines d’expertises d’Ipsos, selon la nature du sujet (innovation, publicité, communication corporate,…). Celui-ci va produire sa propre analyse, sa propre interprétation, en faisant les itérations nécessaires et en revenant si besoin aux conversations sources.

Cela nous semble réellement important d’avoir ce fonctionnement avec deux équipes scindées.

Cette méthode de travail en deux temps, est très représentative de la philosophie d’Ipsos par métier : ces outils d’écoute ne constituent pas des fins en soi, mais des opportunités pour enrichir le pilotage des marques, la compréhension des consommateurs, et alimenter les stratégies d’innovation et de communication.

Est-ce qu’il y a des catégories de produits ou de services pour lesquelles cette écoute du web est plus particulièrement intéressante ?

Il y a une richesse d’information particulière pour tous les produits ou services pour lesquels les consommateurs sont exposés à un risque assez et très élevé, et où ils cherchent donc à minimiser la probabilité d’une mauvaise surprise. Ce risque peut être de nature financière, par exemple dans le cas d’un investissement important comme l’achat d’une voiture. Les enjeux de santé peuvent également être fortement mobilisateurs, et susciter une matière très riche.

Dans d’autres secteurs, les conversations sur le web sont nombreuses, soit parce que le niveau d’implication est élevé, soit parce que l’on échange sur les forums des multitudes d’idées ou d’astuces et d’expérience: les produits cosmétiques, les produits high tech, les loisirs et les recettes de cuisine sont des bons exemples.

Mais ceci étant, le champ est très large. Dès lors que le consommateur rencontre des problèmes à résoudre, ou est en quête d’inspiration, et dès lors qu’il y existe une tension, même si cela ne concerne que les petits soucis du quotidien. Tapez « lavage à froid » sur votre moteur de recherche, vous serez surpris !

Auriez-vous un exemple en tête d’un éclairage apporté par ce web listening, et qui n’aurait pas été possible avec d’autres techniques ?

Le premier exemple qui me vient à l’esprit est celui d’un de nos clients dans l’univers de la santé. Les équipes marketing avaient constaté grâce à un outil de tracking une rapide dégradation de l’image d’une de leurs marques, sans avoir aucune piste d’explication  réellement convaincante. Une démarche de Social Listening a permis de mettre en évidence en très peu de temps que l’essentiel de cette dégradation provenait d’un buzz négatif autour d’un produit jugé comme suspicieux par une partie croissante de consommateurs, et relayé par des influenceurs actifs. La marque a donc pu rapidement corriger le tir, bien plus vite en tout cas que ne l’auraient permis des techniques d’études traditionnelles.

Quelles sont les principales limites associées à cette écoute du web ?

Il y a une limite évidente : on obtient des éclairages qui sont représentatifs de ce qui est dit sur le web, ce qui ne représente naturellement qu’une partie de la réalité des conversations et des attitudes consommateurs dans une population cible donnée. Quid des attitudes de l’ensemble de cette population ? L’autre limite est qu’il s’agit d’une mesure passive, sans interactions entre la cible et l’analyste : on a donc pas la réponse à toutes les questions.

C’est bien ce qui nous amène à intégrer le Social Listening dans un ensemble plus complet, qui inclut naturellement les études dites « traditionnelles », en amont, en aval ou en parallèle.

Quels sont les conseils qu’il vous semblerait intéressant de donner aux annonceurs dans le bon usage de ces techniques ?

L’utilisation la plus commune et rassurante des outils de social listening, est la mesure de ’e-reputation. Mais il ne s’agit que de l’un des usages possibles du social listening.

L’analyse approfondie des discussions sur le web et les réseaux sociaux, offrent de nouvelles perspectives passionnantes pour mieux comprendre les consommateurs et les citoyens. Et il y a un réel enjeu à s’approprier cela.  Notre rôle est d’accompagner nos clients dans cette démarche, de façon progressive.

On peut par ailleurs considérer qu’il est dangereux pour une marque de faire l’impasse sur l’écoute du web lorsqu’elle s’intéresse à des cibles de moins de 50 ans. Et cela devient carrément suicidaire lorsque le cœur de cible a moins de 35 ans. Certains secteurs sont bien sûr plus concernés que d’autres.

Il faut enfin trouver le juste équilibre entre cette écoute du web et les techniques d’études traditionnelles, qui restent et resteront toujours indispensables, en particulier pour disposer des bons éléments de cadrage.

Virginie Barbieri

Co-fondatrice
et directrice générale

Vous êtes un tout nouvel acteur dans l’univers des études et du conseil marketing, spécialisé dans l’écoute du web. Quelles sont les spécificités de votre approche dans ce domaine ?

Pour utiliser un repère sans doute bien connu des lecteurs de Market Research News, Semantiweb n’est pas un acteur de plus dans le domaine de l’e-réputation ! Notre vocation principale est d’essayer de donner un décodage intelligent de ce que disent les internautes sur le web, et non de fournir de l’alerting sur de la citation de marque.

Notre activité s’inscrit dans ce que l’on appelle le plus souvent le Social Media Intelligence, avec des spécificités fortement liées à notre expérience sur www.same-story.com, dont le fait par exemple que nous nous intéressons principalement aux conversations échangées sur les forums internet.

Pour nous, c’est là qu’il y a le plus d’informations intéressantes, à la fois en volume et en valeur. On trouve à peu près 1 milliards de « posts », répartis sur environ 5000 forums en France. Ce qui est colossal. Le contenu produit y est particulièrement riche pour les marques puisque les internautes s’expriment sur ces espaces de manière régulière, anonyme et spontanée sur leur vie de tous les jours et donc sur leur manière de consommer. Voilà la vraie valeur !

Pas de Facebook, pas de twitter ?

Non, sauf cas très particuliers, comme les fan-pages sur Facebook. D’abord parce qu’il n’y a pas ou peu de production de contenus originaux sur ces médias, où l’activité des internautes consiste essentiellement à trier et à relayer de l’information. D’autre part, les internautes y communiquent à visage découvert (pas d’anonymat) et donc essayent de se montrer sur leur meilleur jour en se mettant en scène de manière « valorisante » . C’est la raison pour laquelle on comptabilise beaucoup de fans de marques statutaires (notamment luxe), et beaucoup moins de fans de produits de consommation quotidienne !

Nous étudions également les contenus produits sur les blogs, mais avec une certaine distance car une bonne partie d’entre eux sont de plus en plus commerciaux. Ils sont utilisés par les marques pour de l’échantillonnage, du test produit, ce qui peut donc induire des biais dans les contenus produits dans ces espaces.

Vous évoquiez votre expérience Same Story. En quoi a-t-elle nourri votre approche ?

Il y a 3 ans, nous avons effectivement lancé www.same-story.com, qui je m’empresse de le préciser, n’a rien à voir avec l’univers des études de marché.  Ce site a pour vocation de simplifier la recherche des internautes sur une problématique de vie personnelle en agrégeant tous les récits d’histoires vécues des principaux forums français, et en donnant des clés de lecture sur l’auteur du récit.

Pendant 3 ans, nous avons ainsi qualifié les profils des internautes qui s’expriment sur les forums en fonction des informations collectées par nos robots sémantiques : la situation personnelle (sexe, âge,…), la situation maritale, la situation familiale (le nombre et l’âge des enfants), l’univers d’habitation,.. . Et nous avons ainsi créé une base de données qualifiée de forumeurs sur l’univers personnel.

Puis, nous nous sommes aperçus que dans ces conversations des forums , il n’y avait pas que des histoires « personnelles ». Il était aussi question de marques, de produits, de services et surtout de manière de consommer .

Cela pouvait ainsi donc intéresser les marques pour saisir un certain nombre de tendances, et c’est ainsi qu’est né Semantiweb.

Ces informations sont venues s’intégrer dans votre base de données ?

Exactement. Nous avons progressivement généré et renseigné les univers de consommation des internautes : les équipements, les catégories de produits consommés, les enseignes fréquentées… Cela nous a permis de construire des clustering en fonction de la consommation, de l’univers des voyages, des télécommunications, et plus secondairement de l’univers de consommation culturelle.

Cette base est aujourd’hui constituée d’un million et demi de pseudos, ce qui est bien sûr assez conséquent, avec un principe d’étanchéité selon les forums.

Quel est le principe des analyses que vous proposez ?

Lorsque nous sommes sollicités par une marque sur une problématique, nous constituons d’abord un échantillon d’analyse. On isole un ensemble de conversations dont on s’assure qu’elles ont bien trait à la problématique grâce à une charte d’extraction, qui spécifie des mots clés, des expressions régulières ou synonymiques (Paris-Marseille pour dire TGV par exemple), et des exclusions. A l’issue de ce travail de nettoyage, nous utilisons des filtres sémantiques, qui permettent de dégager des angles conversationnels notamment par les co-occurrences de mots clés.

Notre logiciel va ainsi repérer et quantifier ces différents groupes, qui sont en fait des thèmes de conversations, et nous dire, par exemple, quel est le niveau de présence des aspects tarifaires associés à une marque ou à un produit. Des aller-retours sont parfois nécessaires pour que la vision soit la plus propre possible, avec des thèmes clairs et relativement étanches.

On sait ainsi clairement comment et dans quel contexte les internautes s’expriment sur un produit ?

Oui, mais on peut aller bien au-delà. La base de pseudos Sémantiweb nous permet aussi de disposer de référentiels précieux. Elle nous permet de dire quels sont les profils qui s’expriment sur quels sujets, et de voir jusqu’à quel point ils sont sur ou sous-représentés par rapport à une population générale.

Par exemple, qui sont les personnes qui parlent du petit déjeuner et sous quel angle.  Sachant que l’on peut encore enrichir cette vision en définissant ainsi des typologies d’internautes, qui sont soit spécifiques au sujet (par exemple, tous les personnes qui sont en situation de 1^ère fois utilisation ou consommation) soit transverses aux catégories de produits ou de services (par exemple les papas ou les mamans solos, ou les cyberacheteurs…

Votre base vous permet donc de relativiser le poids des différents thèmes de conversation …

Exactement. On voit par exemple que la thématique Prix est présente dans 20% des conversations associées à l’univers du transport. Si j’analyse les conversations associées à un produit plus précis, et que ce poids du Prix n’est pas de 20, mais de 30 ou de 50%, j’obtiens bien un éclairage précieux. Pour prendre un exemple complètement différent, dans l’univers du food, on peut s’étonner de découvrir un poids important du thème « régime», si l’on sait comparer ce poids pour différents produits ou marques, l’éclairage est alors plus intéressant. Cela permet de relativiser, et permet ainsi d’éviter de faire des erreurs d’appréciation importantes.

Quelles sont les problématiques pour lesquelles cette forme d’écoute du web vous semble la plus pertinente ?

On obtient des « fonds de marque » très éclairants, qui mettent à plat tout ce qui se dit sur une marque donnée sur 4 ou 5 ans, avec la possibilité de le mettre en perspective avec d’autres marques. Qui parle, de quoi, avec quel vocabulaire, dans quel contexte. Cela donne aussi des matériaux très opérationnels, en mettant par exemple en évidence des questions que se pose le public et auxquelles il vaudrait mieux apporter des réponses dans le site de la marque.

L’autre éclairage le plus puissant est relatif à l’analyse des tendances, avec la possibilité de mettre en perspective un produit avec une grande tendance de consommation (le bio ou bien le home made par exemple). Est-ce que mon produit est plus ou moins associé aux conversations relatives au bio, ou aux économies que font les gens lorsque leur pouvoir d’achat baisse ? Et comment est-ce que cela évolue ? Dans le cas du bio par exemple, cette tendance est présente depuis déjà longtemps dans l’alimentaire, mais on peut identifier à quelles catégories cela se propage, et à quelle vitesse.

Quels avantages voyez vous dans cette approche, par rapport aux outils d’études « classiques » ?

La spontanéité des échanges et l’approche non structurée sont fondamentales. Elles permettent notamment de mettre en lumière des pratiques que les gens ne signaleraient sans doute pas ou peu via les outils d’études traditionnels. Par exemple le fait que certaines femmes utilisent en crème de visage des produits qui sont plutôt destinés à être utilisés pour le corps, parce que le différentiel de prix ne leur a pas échappé. Au fond, les gens peuvent exprimer sur le web des éléments qui peuvent paraître parfaitement secondaires, qui seront passés sous silence dans des cadres d’études traditionnelles et qui peuvent être capitales pour les annonceurs. On obtient ainsi des éclairages nouveaux sur les leviers et les motivations d’achat d’un produit, ou au contraire sur des raisons de non-achat, ou de « dé-consommation ».

Ce type d’écoute présente aussi un gros avantage pratique : on peut remonter dans le temps ! Nous avons le cas d’un annonceur qui constatait une baisse des ventes d’un de ses produits, sans avoir une bonne compréhension de ce phénomène. L’éclairage du web a permis de reconstruire a posteriori ce qui s’est dit sur le produit en question, quelle est la structure des conversations qui lui sont associées et la façon dont elle a évolué. Le même principe s’applique à la connaissance des marques. Si l’item X fait défaut dans un baromètre d’études classique, il n’y a plus rien à faire qu’à l’intégrer pour le coup d’après. Alors que l’analyse des conversations permet d’avoir la rétrospective.

Au global, notre valeur ajoutée est dans la structuration des contenus et surtout dans la mise en perspective. L’analyse est aussi bien sûr clé, et nos 15 ans d’expérience marketing chez l’annonceur nous sont très précieuses.

Voyez-vous des conseils importants à donner aux annonceurs dans l’usage de ces approches ?

Très clairement, il s’agit bien d’une méthodologie et d’une écoute complémentaire par rapport à ce qui existe aujourd’hui en termes d’outils d’e-réputation, d’études quali ou quanti. Il ne s’agit absolument pas d’un « annule et remplace ».

Cela veut dire aussi qu’il faut savoir utiliser ces matériaux en tenant compte en particulier du type de populations couvertes avec ces approches. On entend pas mal de contre-vérités sur le profil des personnes qui s’expriment sur le web, et la diversité est bien plus importante qu’on ne le croit. Néanmoins si presque tout le monde utilise aujourd'hui le web, tout le monde ne s’y exprime pas.

Il y a donc bien une certaine spécificité dont il faut tenir compte. Néanmoins la compréhension de la voix du web est essentielle pour les annonceurs et l’éclairage de Sémantiweb est aujourd’hui unique !