IBM souligne qu'avec la prévalence des médias sociaux « la nouvelle d'un excellent produit peut se répandre comme une traînée de poudre. Et les nouvelles concernant un mauvais produit, ou une mauvaise expérience avec un représentant du service clientèle, peuvent se propager tout aussi rapidement. Les consommateurs demandent désormais aux entreprises de tenir les promesses de leurs marques et partagent leurs expériences avec leurs amis, leurs collègues et le grand public. »

L'analytique des médias sociaux aide les entreprises à faire face à ces expériences et à les utiliser pour :

• Repérer les tendances liées aux offres et aux marques
• Comprendre les conversations : ce qui est dit et comment c'est reçu
• Déterminer le ressenti des clients à l'égard des produits et des services
• Jauger la réponse aux médias sociaux et aux autres communications
• Identifier les fonctions à forte valeur ajoutée d'un produit ou d'un service
• Découvrir ce que disent les concurrents et leur efficacité
• Cartographier la façon dont les partenaires et les canaux tiers peuvent affecter les performances

Ces informations peuvent être utilisées non seulement pour faire des ajustements tactiques, comme répondre à un tweet de colère, mais aussi pour prendre des décisions stratégiques. En fait, IBM constate que l'analyse des médias sociaux est désormais « au cœur des discussions sur la façon dont les entreprises développent leurs stratégies ».

Ces stratégies affectent toute une série d'activités commerciales :

• Développement de produits - L'analyse d'un agrégat de messages Facebook, de tweets et de commentaires sur les produits Amazon peut fournir une image plus claire des points sensibles des clients, de l'évolution de leurs besoins et des fonctions souhaitées. Les tendances peuvent être identifiées et suivies, afin de façonner la gestion des lignes de produits existantes et de guider le développement de nouveaux produits.
• Expérience client - Une étude d'IBM a révélé que « les organisations passent d'une activité axée sur les produits à une activité axée sur l'expérience ». L'analyse comportementale peut être appliquée à l'ensemble des canaux sociaux, afin de tirer parti des micro moments pour ravir les clients et accroître leur fidélité et leur valeur de durée de vie.
  Image de marque - Les médias sociaux sont peut-être le plus grand groupe de discussion du monde. Le traitement du langage naturel et l'analyse du ressenti permettent de surveiller en permanence les attentes positives ou négatives, afin de préserver l'intégrité de la marque, d'affiner son positionnement et de développer de nouveaux attributs de marque.
• Analyse concurrentielle - Il est toujours essentiel de comprendre ce que font les concurrents et comment les clients réagissent. Par exemple, un concurrent peut indiquer qu'il renonce à un marché de niche, créant ainsi une opportunité. Ou encore, un pic de mentions positives pour un nouveau produit peut alerter les organisations sur les perturbateurs du marché.
• Efficacité opérationnelle - Une analyse approfondie des médias sociaux peut aider les organisations à améliorer la façon dont elles évaluent la demande. Les enseignes et les autres peuvent utiliser ces informations pour gérer les stocks et les fournisseurs, réduire les coûts et optimiser les ressources.

La première étape d'une analytique efficace des médias sociaux consiste à définir un objectif. Les objectifs peuvent aller de l'augmentation des revenus à l'identification des problèmes de service. À partir de là, il est possible de sélectionner des sujets ou des mots-clés et de définir des paramètres tels que la plage de dates. Les sources doivent également être précisées : réponses à des vidéos YouTube, conversations sur Facebook, arguments sur Twitter, critiques de produits Amazon, commentaires de sites d'information. Il est important de sélectionner des sources pertinentes pour un produit, un service ou une marque donnés.

En général, un ensemble de données sera établi pour soutenir les objectifs, les sujets, les paramètres et les sources. Les données sont récupérées, analysées et rapportées par le biais de visualisations qui les rendent plus intelligibles et facile à manipuler.

Ces étapes sont typiques d'une approche générale de l'analytique des médias sociaux, qui peut être rendue plus efficace par les fonctionnalités des plateformes d'analytique des médias sociaux.

• Les technologies de traitement du langage naturel et d'apprentissage automatiqueidentifient les entités et les relations dans les données non structurées, c'est-à-dire les informations qui ne sont pas pré-formatées pour fonctionner avec l'analytique des données. La quasi totalité du contenu des médias sociaux n'est pas structurée. Ces technologies sont essentielles pour obtenir des informations significatives.
• Segmentation est un besoin fondamental dans l'analytique des médias sociaux. Elle catégorise les participants aux médias sociaux en fonction de la géographie, de l'âge, du sexe, de l'état civil, du statut parental et d'autres données démographiques. Elle permet d'identifier les personnes influentes dans ces catégories. Les messages, les initiatives et les réponses peuvent être mieux adaptés et ciblés en comprenant qui interagit sur les sujets clés.
• L'analyse comportementale est utilisée pour comprendre les préoccupations des participants aux médias sociaux en leur attribuant des types de comportement tels que utilisateur, recommandeur, utilisateur potentiel et le détracteur. Comprendre ces rôles permet de développer des messages et des réponses ciblés pour répondre, changer ou détourner leurs perceptions.
• L'analyse du ressenti mesure le ton et l'intention des commentaires sur les médias sociaux. Elle fait généralement appel à des technologies de traitement du langage naturel pour aider à comprendre les entités et les relations, afin de révéler des attributs positifs, négatifs, neutres ou ambivalents.
• La part de voix analyse la prévalence et l'intensité des conversations concernant la marque, les produits, les services, la réputation et plus encore. Elle permet de déterminer les questions clés et les sujets importants. Elle permet également de classer les discussions comme positives, négatives, neutres ou ambivalentes.
• L'analyse de regroupement peut permettre de découvrir des conversations cachées et des informations inattendues. Elle établit des associations entre des mots-clés ou des phrases qui apparaissent fréquemment ensemble et en déduit de nouveaux sujets, questions et opportunités. Les personnes qui fabriquent le bicarbonate de soude, par exemple, ont découvert de nouvelles utilisations et de nouveaux débouchés grâce à l'analyse de regroupement.
• Les tableaux de bord et les tableaux de visualisation, les graphiques, les tableaux et autres outils de présentation résument et partagent les résultats de l'analytique des médias sociaux, une capacité essentielle pour communiquer et agir sur ce qui a été appris. Ils permettent également aux utilisateurs de saisir plus rapidement le sens et les perspectives et d'approfondir des résultats spécifiques sans avoir besoin de compétences techniques avancées.