Sommaire
Après avoir défini une zone géographique, une langue, une période, et des plateformes à monitorer, il faut au préalable définir avec le client ce qu’il souhaite réellement capter comme mentions et conversations :
- La e-réputation globale de sa marque (qui peut être plus ou moins présente, et donc exposée sur le web)
- La veille spécifique de ses produits ou services (lancements, gammes, SAV, questions, avis…)
- Le suivi de ce qui se dit sur l’entreprise, ses filiales, et ses dirigeants
- La surveillance des prises de paroles internes de ses salariés, ex-salariés, dirigeants, et les fuites
- La détection et l’analyse de ses influenceurs / médias par plateforme
- Le benchmark de ses concurrents et le calcul de la part de voix de sa marque dans son environnement
- La mesure ou l’analyse de ses campagnes de communication sur une période donnée (grand public, RP, marque-employeur, marketing, etc.)
Les sujets de veille étant nombreux, le tri des données a donc une importance capitale pour mener à bien ce type de missions. Nous avons chez IDAOS, sur la base de notre expérience, segmenté ce tri sur trois niveaux :
Le tri machine en veille e-réputation
Les outils de veille doivent tous être paramétrés au préalable. À partir des requêtes configurées, l’outil ne fait remonter que les mentions qu’on lui a demandées, en interprétant des mots-clés et des associations de mots-clés pour aspirer l’ensemble des mentions nécessaires à l’analyse.
Le tri manuel en veille e-réputation
Un tri manuel est nécessaire avant d’envoyer un reporting à un client car les requêtes configurées ne permettent pas toujours d’éradiquer l’intégralité du bruit. Prenons l’exemple de Vichy, gamme de crèmes et de soins, qui souhaiterait savoir tout ce qui se dit sur sa marque. Les radars pourraient alors remonter des informations sur les pastilles Vichy ou encore sur le régime de Vichy. Un passage manuel est donc nécessaire pour supprimer tout ce qui est hors sujet et non éradiquable en requête et passer en favoris ce qui nous intéresse.
Le tri stratégique en veille e-réputation
Il est important, une fois qu’il ne reste que les mentions pertinentes, de leur donner une tonalité. Les différents outils de veille en mettent une selon leurs propres règles, mais il peut arriver que selon la demande du client ou autre il y ait des erreurs ou des oublis. C’est d’ailleurs un enjeu de R&D pour ces outils de veille qui les a amenés à créer des postes de Data Scientist au sein de leurs structures. Pour le moment en tout cas, les mentions ironiques par exemple sont encore mal détectées. Il est dont important de corriger manuellement les tonalités de mentions mal interprétées. Ce tri va permettre au client d’être averti dans un délai très court des mentions négatives ou mitigées, afin d’anticiper éventuellement une crise au sein de son entreprise.
