Les données, tout le monde en a, et beaucoup en parlent. Mais comment les valoriser ? C’est à la Cantine que le Social Media Club France nous proposait la semaine passée d’évoquer ce sujet avec, à nouveau, un panel au niveau riche et varié, de la recherche à l’appli !

 

Social media data, big data, nous ne sommes pas loin du serpent de mer du numérique. Signaux faibles, données utilisateurs, temps réel, le tout supposé, d’emblée, pertinent, marketable, facilitant... les conférenciers du soir, Franck Rebillard (Professeur à l’Université Paris III), Adrien Schmidt (Co-fondateur de Squid Solutions), Sébastien Lefebvre (Co-fondateur de Mesagraph) et Valérie Peugeot (Future Studies Project Manager chez Orange Labs) vont tenter de nous aider à y voir plus clair...

Le premier à se lancer, c’est le marchand. Sa valorisation, c’est de connaître précisément l’origine d’une visite et sa destination (voire son acte d’achat). Squid Solutions propose d’intégrer, dans une plateforme, les analytiques et métriques internes et externes à une entreprise. D’une part ses données CRM, son CA, ses ventes et autres analytiques propres, mais également les données issues des contenus générés par l’utilisateur (résultats d’une veille médias sociaux, ou données de trafic)

 

Squid Solutions : Big Data Analytics on the Cloud

 

Il est ainsi possible de connaître d’un coup d’oeil le poids des principaux référents d’un site : direct, campagnes de mailings, médias sociaux... puis d’affiner l’apport des différentes plateformes de chacune des catégories. La qualification de chaque visite est aussi liée au profil acheteur/prospect du visiteur.

 

Cette association de données ne concerne pas uniquement les sites d’e-commerce. Les sites d’annonces (immobilières) ou tout simplement les médias peuvent aussi bénéficier de ce type de tableau de bord plus précis que Google Analytics.

 

Autre « marchand », Mesagraph, qui propose de son côté une analyse des données Twitter que l’outil trouve, labellise (tague), évalue, classe et contextualise, par sujet. Un exemple à l’appui avec la télévision, un sujet au coeur de l’actualité avec la social TV (voir notre étude sur les tweets des débats présidentiels).

 

Le trafic de tweets autour peut ainsi être classé pour l’associer à une émission existante, en se basant sur les hashtags, mais pas seulement. Sont également pris en compte le contexte sémantique, les noms des acteurs/présentateurs, les déformations... Après un peu de nettoyage, il est alors possible de reverser les tweets (tous, ou une sélection) sur l’écran même de la télévision, c’est ce que propose par exemple Numericable.

 

La recherche académique, elle aussi, se pose des questions sur la valorisation des données. Les « digital methods » (Rogers, 2010) postulent ainsi que « Internet » est un terrain en soi, où il est possible de tirer des conclusions sur la réalité. On trouve ainsi l’étude de Leskovec et de son « meme tracker » qui analyse 1,6 millions d’articles par jour pour en extraire les sujets qui buzzent, les petites phrases fortement reprises. Une application connue : celle des petites phrases de la campagne présientielle américaine de 2008 dont nous vous laissons lire ci-dessous les meilleures saillies.

 

Most mentioned phrases during the 2008 U.S. presidential campaign.

 

Reste que cette visualisation impressionnante est biaisée. Les sources restent mal contrôlées : liste de blogs fournie par des partenaires privés, acceptation du flux de Google Actualités sans tri... Le contexte d’émission n’est pas pris en compte non plus et il est difficile de savoir si la petite phrase est commentée, citée, critiquée, louée...

 

Les digitals methods, qui se veulent la « nouvelle science des réseaux » doivent faire l’effort de combiner des méthodes scientifiques traditionnelles pour prétendre à des résultats valables ! A l’énormité des données offertes par le web, aux possibilités de visualisation grahpique et à l’automatisation des données permises doit correspondre une remise dans le contexte, des analyses qualitatives et une observation des acteurs et de leurs pratiques.

 

Dernier point de vue de la soirée pris en charge par Valérie Peugeot, en charge de la prospective pour Orange Labs, conclut la conférence par une présentation sur l’économie de l’intention. Elle constate une asymétrie entre l’utilisateur des médias sociaux et l’entreprise : les intentions de l’utilisateur sont captées, souvent, à son insu. Et, pour l’instant, la valorisation des donnés sociales sont pensées dans une économie en push uniquement.

 

Sortir de cette contradiction est-il possible ? Doc Searls, de Harvard, nous invite à acter la nouvelle figure du consommateur, qui doit être au centre de l’économie, en passant d’une économie du push à une économie du pull. Laissons les utilisateurs afficher leurs intentions, et faire ses appels d’offres (au lieu d’attendre une innovation de l’entreprise). Plutôt que d’essayer de capter l’attention de l’utilisateur, essayons de s’appuyer sur ses intentions. Deux exemples illutstrent cette tendance : eventful et teambuy.ca, deux sites qui agrègent les demandes (d’événements culturels, par ex) pour qu’ensuite des vendeurs proposent la solution la plus adpatée. On peut également penser à l’achat groupé de Groupon. Des clients potentiels se regroupent et crééent une demande.

 

 

La soirée s’avance et se conclut par une réflexion intense et éclairante sur le « VRM », pour Vendor Relationship Management. Imaginons un endroit où l’utilisateur stocke ses données numériques, mais où il peut aussi les enrichir, les partager, plutôt que des les savoir enfermées ici et là. Ce « personal data store » redonne la maîtrise de ses données, et c’est l’utilisateur qui autorise les autres à les utiliser. Plutôt que de taper « machine à laver » sur Google, je renseigne ou combine les données de mon store, et je le partage à plusieurs marchands, qui eux, me feront leurs offres. Pour l’entreprise, ce sont de meilleures données, plus ciblées, pour le consommateur, une meilleure offre qu’il n’aura pas à aller chercher dans la jungle des forums.

 

 

Cette nouvelle très belle conférence se conclut par des mises en garde sur une société de la data qui permet également une surveillance généralisée. A qui confierons-nous ce « personal data store » ? Facebook n’a t-il pas déjà pris une grande avance en ce sens, avec les polémiques fréquentes que l’on connaît ? La mine d’or de nos données ne restera pas inexploité, reste à y adjoindre les garde-fous ou contre-pouvoirs nécessaires.