Est-ce que nous avons toujours besoin de panels statistiquement représentatifs, d’échantillons par CSP et de statistiques complexes pour analyser l’opinion dans tous les domaines de la vie économique et politique ? Si les grands groupes d’études continuent à miser sur ces approches complexes, la montée en puissance de nouveaux acteurs venus notamment du media social monitoring pourrait accélérer la transformation digitale d’un secteur pour l’instant encore peu bousculé par l’arrivée de nouveaux entrants comme Synthesio.
Synthesio profite des élections régionales pour souligner les tendances sur les réseaux sociaux
A coté des études, il y a des choses à apprendre de l’analyse des réseaux sociaux. C’est du moins ce que Synthesio a cherché à expliquer sur son blog, en profitant notamment du buzz des élections régionales sur les réseaux sociaux. Au delà des corrélations effectuées à l’occasion des élections, Synthesio tente de démontrer indirectement que pour un certain nombre de sujets l’écoute du bruit sur les réseaux sociaux pourrait permettre de se passer des études de marché traditionnelles. Sur son blog, la start-up constate que malgré une abstention assez élevée, les résultats ont été très largement commentés les lundi et mardi qui ont suivi le vote : 150 000 mentions au total sur les réseaux sociaux. Sur ce total de mentions, 120 000 sont directement liés à un parti. Des données que l’on pourrait retrouver dans des études classiques.
Synthesio, un des acteurs phares du logiciel en France
Spécialiste du social média monitoring (l’écoute des conversations sociales), Synthesio est une des start-up françaises phare du logiciel comme en témoigne sa levée de fonds de 20 millions de dollars auprès de Indirect. Sur un segment très concurrentiel (le Gartner recense 17 fournisseurs d’outils d’écoute des réseaux sociaux dans son étude), Synthesio écoute, selon ses termes, plus de 600 millions de sources sociales. Mais la start-up française propose aussi des solutions de mesure de ROI de campagne marketing sur les réseaux sociaux. Basés sur les technologies de machine-learning et de text-mining, les outils sont capables d’éliminer automatiquement l’information inutile (que l’on appelle le bruit) et de cibler directement le contenu-clé.
Un service qui est utilisé par les grandes marques pour mieux cerner leur présence sur les réseaux sociaux et qui demain, avec un minimum d’approche méthodologique, pourrait fournir un type d’information décisionnelle tout aussi pertinent que celui donné dans les études et les sondages traditionnels. Il sera juste nécessaire d’inventer de nouvelles méthodes de scoring, de confiance et d’interprétation dans les informations collectées.
