4 astuces pour lancer votre programme de social intelligence

Un expert Synthesio partage les meilleures pratiques des programmes de social intelligence et les erreurs à éviter .

Synthesio a récemment organisé un webinaire rassemblant quatre dirigeants de marques qui ont partagé leurs meilleurs conseils pour lancer et développer un programme de social intelligence, ainsi que leurs points de vue sur le rôle de l'IA - et ce à quoi elle sert vraiment... ou pas !
Nous vous encourageons à visionner le replay complet ici (une courte inscription est requise). Mais pour vous mettre en appétit, voici quelques points essentiels à retenir et à souligner. Si vous venez de lancer ou de revoir votre programme de social intelligence, ils constituent une excellente checklist.

Et si vous êtes curieux de savoir comment la connaissance des consommateurs basée sur l'IA se concrétise sur le terrain, la dernière section sur le rôle de l'IA donne de bonnes indications sur l'impact massif que des technologies comme le NLP et l'apprentissage automatique ont/auront sur les programmes d'insights et de marketing des marques quel que soit leur type ou leur taille.

Conseil #1 : sachez quel problème résoudre en priorité

Sachez quel problème vous essayez de résoudre. Il existe une multitude de cas d'utilisation de l'écoute sociale et de l'AICI ! Rien que dans ce webinaire, nous avons entendu des leaders partager un large éventail d'utilisations de la social intelligence, notamment : la compréhension de l'audience et du marché, le monitoring de la marque et de sa santé, et la communication de crise. Sans oublier la création/performance du contenu, l'analyse des conversations et la compréhension des grandes inconnues. Dans l'ensemble, le groupe s'est accordé sur le fait que les données sociales sont particulièrement précieuses pour "répondre au pourquoi", et qu'elles se révèlent souvent au moment où le marché évolue ou que la société change.

Conseil #2 : positionnez le social comme un outil permettant d'enrichir, et non de remplacer, les insights consommateurs

Les données sociales fournissent des informations et un contexte uniques. Pourtant, ce n'est qu'une partie de votre univers de données ! Nos invités ont partagé un large éventail de conseils pour positionner les données sociales et obtenir le soutien de votre hiérarchie pour le lancement d'un nouveau programme de social intelligence, notamment :

  • Faites le point sur vos besoins en échangeant avec les futurs utilisateurs.
  • Lorsque vous choisissez de nouveaux outils, faites d'abord un audit technique pour recenser les caractéristiques et les capacités des outils existants.
  • Pilotez ce que vous pouvez voir grâce à la social intelligence, en fonction des principaux cas d'utilisation.
  • Soyez honnête quant aux limites des données sociales et à la manière dont elles complètent d'autres sources (comme les données d'enquêtes).
  • Soyez réaliste quant aux conversations sur votre marque et au volume de mentions auquel vous devez vous attendre.
  • Ne supposez pas que les utilisateurs connaissent les analytics !

Conseil #3 : favoriser l'adoption par la réutilisation et la répétition

Comme toute initiative basée sur la technologie, il est essentiel de passer des early-adopters aux utilisateurs lambda pour générer un retour sur investissement pour votre programme de veille sociale. Nos invités ont partagé quelques conseils pour atteindre ce point de bascule, où le social devient une partie intégrante de la boîte à outils de compréhension du consommateur :

  • Présentez vos insights sociaux dans leur contexte, en les comparant à d'autres sources.
  • Permettez aux experts de créer les premières requêtes et les premiers filtres, puis de les capturer/promouvoir dans une "bibliothèque de requêtes" - afin que d'autres utilisateurs puissent les utiliser comme point de départ.
  • Centrez votre analyse sur le sujet (par exemple, sur les perceptions des véhicules électriques par les consommateurs) plutôt que sur les canaux ou les données.
  • Formez vos utilisateurs à comprendre quelles sont les données disponibles, et comment/quand/pourquoi elles doivent être utilisées (pour quelles questions).

Conseil #4 : investissez dans l'IA mais ne surestimez pas ce que les machines peuvent faire seules

Synthesio promeut la valeur des "équipes homme-machine" depuis qu'elle a rejoint la famille Ipsos. Oui, comme l'a dit notre groupe d'experts, l'IA joue un rôle déterminant pour vous aider à trouver les questions que vous ne saviez pas poser ; elle est aussi très utile pour faire ressortir les inconnues et pour nettoyer et traiter de grands ensembles de données.

Mais on peut s'inquiéter de la façon dont un outil d'IA ou un robot a trouvé une réponse (l'Explainable AI aborde ce point), et avec des volumes de données de plus en plus importants, on peut se demander si l'IA pourra s'adapter. Nos invités se sont accordés sur le fait que le topic-modeling est impressionnant (nous sommes d'accord !), mais que pour mettre les choses en contexte, comprendre de fines nuances, ou interpréter les différents rôles que jouent les consommateurs (êtes-vous un consommateur ou un influenceur), nous avons toujours besoin de recourir à des équipes humaines.

Pour en savoir plus, cliquez ici pour vous inscrire et accéder au replay de notre discussion.

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