Quels sont les challenges d’utilisation des social media data pour analytics ?
Les plateformes de social media ont transformé la manière dont les clients et les marques interagissent et se connectent. En fait, elles sont considérées comme l’une des technologies les plus perturbatrices du 21e siècle. Leur capacité à présenter le sentiment et l’opinion des clients sous forme de données simples et mesurables en fait un outil de développement commercial extrêmement efficace.
Cependant, les programmes de surveillance des médias sociaux ne sont pas sans défauts. Il existe d’importantes limites pour interpréter avec précision les observations en ligne en informations exploitables pour les entreprises. Nous avons répertorié ci-dessous quatre de ces limites :
Des données impartiales : Les environnements informels des plateformes sociales encouragent les gens à utiliser des éléments familiers et personnels dans leur langage. Et assez souvent, cela dépasse la compréhension des programmes d’analyse de sentiment automatisés. Cela rend difficile pour eux d’interpréter le contexte et le sentiment avec lesquels la marque est discutée.
Les chiffres ne correspondent pas : Le nombre de “likes” sur la page d’une marque ne reflète pas précisément l’engagement réel ou les conversions. Mais comme ils se démarquent dans les profils des médias sociaux, la plupart des campagnes d’analyse se concentrent sur l’analyse et l’augmentation du nombre de “likes” de la page. Cela entraîne souvent un manque de retour sur investissement tangible, même pour les campagnes réussies.
L’image incomplète : Les contrastes entre les personnes au sein des écosystèmes des médias sociaux sont tout aussi remarquables que dans le monde réel. Alors que certains ont une voix active et interagissent de manière plus proactive, la plupart se contentent de naviguer. Les niveaux d’engagement peuvent également varier en fonction des caractéristiques démographiques et des campagnes. Alors que vous pouvez entendre des opinions plus vocales de la part du public plus jeune, la plus grande tranche démographique des personnes âgées peut choisir de rester silencieuse.
Pertinence et qualité des données : La qualité des données en ligne analysées est toujours une préoccupation pour les entreprises. Les plateformes de médias sociaux sont remplies de profils faux et en double. S’ajoutant à cela, les restrictions d’accès sur la plupart des profils rendent difficile leur vérification. De plus, les canaux sociaux fournissent très peu ou des informations inexactes sur le parcours de l’utilisateur.
La vérité est que le chemin des analyses des médias sociaux à la conversion est souvent compliqué et sans schémas clairs. Cela rend difficile pour les entreprises de trouver une utilisation pertinente des données d’analyse collectées et d’identifier les facteurs qui incitent les utilisateurs à se connecter avec la marque.
Malgré tout cela, les médias sociaux restent le moyen le plus efficace pour les marques de s’engager directement avec leurs clients finaux, de les comprendre et de savoir ce qu’ils veulent. S’ils sont utilisés de manière efficace, ils peuvent être un puissant outil pour les marques pour recueillir des données qui peuvent être utilisées pour développer des connaissances à long terme pour leur activité.
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