Social Media Analytics tips

Le mois de janvier est bientôt terminé, 2019 est déjà bien installé et comme tout marketeur qui se respecte, vous avez probablement passé de longues heures à décortiquer vos données 2018. Parmi toutes ces données à analyser, mesurer le succès de votre activité sur les réseaux sociaux est certainement le point le plus touchy à aborder.


Pourquoi ? Ce sont des plateformes (qui ne vous appartiennent pas) à qui vous confiez vos contenus, ce qui complique la mesure de la performance. Vous allez en effet vous servir à la fois des données fournies par les plateformes sociales ainsi que celles de votre outil digital analytics. L’autre difficulté, malheureusement d’actualité, est de pouvoir utiliser en toute confiance les données fournies par Facebook, Twitter et consorts. L’actualité 2018 était particulièrement riche en scandales et autres failles de sécurité. On se rappelle notamment de l’affaire Cambridge Analytica, des difficultés de Facebook à fournir des données fiables, ou encore de la purge de faux-comptes du côté de Twitter. La vigilance est donc de mise ! Nous évoquons régulièrement sur ce blog les problématiques d’indépendance des plateformes et notamment celle qui consiste à être à la fois « juge et partie » : les outils dans lesquels vous investissez de l’argent en publicité (search, display, remarketing…) ne sont probablement pas les mieux placés pour vous fournir les données liées à leur performance. Léger conflit d’intérêt…


Voici quelques conseils afin de vous aider dans vos analyses social media. Il est peut-être un peu tard pour votre reporting 2018, alors autant partir sur de bonnes bases pour 2019 !


Focalisez-vous d’abord sur les data des réseaux sociaux

Chaque plateforme dispose d’une section analytics qui vous propose des indicateurs et vous permet de les exporter. 

  • Facebook dispose du plus grand nombre de métriques, mais attention à ne pas tout prendre pour argent comptant. Le réseau social fait régulièrement son mea culpa sur les chiffres approximatifs fournis aux entreprises (par exemple, les vues de vidéos sponsorisées sur lesquelles de nombreux annonceurs ont misés ces derniers mois).  
  • Twitter fournit les métriques principales mais elles sont moins facilement exploitables : données incomplètes à l’export, difficultés à sortir un fichier utilisable sur Excel, périodes d’analyses trop courtes… 
  • LinkedIn revient de loin sur la partie analytics mais s’améliore de jour en jour depuis son acquisition par Microsoft : de plus en plus de données sont disponibles et exploitables en dehors du réseau social. 

Chaque plateforme dispose de sa propre API qui vous permettra d’exploiter les data où bon vous semble. Pour les utilisateurs de l’Analytics Suite, ces données sont facilement intégrables à un tableau de bord grâce à l’import de données externes. Pratique pour croiser vos données social media avec les data de votre site web / app mobile. Si vous débutez avec les APIs et que vous souhaitez gagner du temps, pensez à utiliser des outils tiers comme Hootsuite ou Buffer qui vous généreront des tableaux de bord prêt à l’usage, basés sur lesdites API. Enfin, pensez à exporter ces données régulièrement car selon les métriques et les réseaux sociaux, certaines données ne sont tout simplement plus disponibles au bout d’un certain temps. 

Quelques analyses intéressantes peuvent s’appliquer à tout secteur d’activité (ensuite, c’est à vous de compléter en fonction de vos objectifs et de votre audience !) : 

  • Nombre net de nouveaux abonnés (évitez le nombre d’abonnés brut, il s’agit d’une vanity metric qui vous donnera simplement une idée de la taille de votre audience et fera joli sur vos reportings car son nombre ne fera en principe qu’augmenter…). 
  • Engagements et taux d’engagements : like, retweet, partage, commentaire, clic, mention… le signe ultime qui vous indique qu’un internaute à interagi avec votre post. Une valeur sure. 
  • Impressions : à répartir entre les impressions naturelles et les impressions payées. Pro tip : Facebook fournit également les impressions virales, engendrées par l’engagement d’un internaute sur votre publication. 
  • Vues de vidéos : l’erreur de débutant serait de prendre le nombre de vues total fourni par les plateformes qui comprend l’intégralité des vues sans distinction de durée. Préférez des indicateurs plus qualitatifs, comme le nombre de vues de vidéos à 50% ou de 15 secondes par exemple, et basez vos analyses de CPV (coût par vue) sur ce nouveau nombre de vues. Votre ROI risque d’en pâtir mais l’analyse sera plus juste ! 
 La mesure de l’engagement est un bon point de départ pour votre analyse, comme le montre cette étude State of Social publiée par Buffer en janvier 2019. Mais ne vous arrêtez pas en si bon chemin…

Vérifiez et affinez l’analyse Social media dans l’outil web analytics

L’objectif ultime de votre présence sur les réseaux sociaux dépasse certainement l’accumulation de likes et de commentaires, n’est-ce pas ? Votre solution digital analytics va maintenant prendre le relai.

Tout d’abord, n’accordez pas trop d’importance aux clics enregistrés sur vos publications. Ils ne reflètent pas la réalité d’une visite sur votre site ou d’une session sur votre app. Faites le test : comparez le nombre de clics d’une publication avec le nombre de visites provenant de cette publication sur votre outil d’analytics. L’écart constaté est généralement de l’ordre de 20%, dans le meilleur des cas. C’est bien entendu lié à la nature de la métrique : un clic est bien différent d’une visite !

BudgetClics (source LinkedIn)Visites (source Analytics Suite)Coût par clicCoût par visite
300€79423,8€ 7,1€

Exemple bien réel sur une publication LinkedIn sponsorisée en décembre 2018. La visite vous coûtera bien plus cher que le clic.

Vous avez l’habitude de regarder le nombre de visites et de conversions de vos publicités directement sur Facebook Business Manager, Twitter Ads ou LinkedIn Ads ? Vos audiences sont basées sur les pixels que vous avez installés sur votre site ? Attention, il se peut qu’une partie de votre audience utilise un outil type Adblock ou Ghostery pour bloquer les traqueurs des réseaux sociaux (mais pour votre solution d’analytics préférée, il existe une solution !). Résultat : vos données sont incomplètes et votre analyse biaisée. Le réflexe à adopter : utiliser une solution analytics tierce pour vérifier les clics et conversions de vos campagnes social media. En pratique un simple marqueur de campagne xtor suffira.


Isolez le trafic naturel du trafic payant sur votre outil d’analytics

Vous l’avez surement lu et constaté, la portée des publications sur les différents réseaux sociaux est en très nette baisse ces dernières années. De plus en plus d’entreprises ont recours aux posts sponsorisés pour donner de la visibilité à leurs publications, ne serait-ce que pour atteindre une audience qui semblait acquise (non, tous vos abonnés ne verront pas votre dernier post !). L’avantage, c’est bien entendu d’être visible auprès de vos personas et d’étendre votre audience au-delà de vos abonnés. Il est donc nécessaire de distinguer le trafic naturel du trafic payé dans vos analyses afin de calculer votre retour sur investissement. La solution pour les utilisateurs de l’Analytics Suite : utiliser une source naturelle personnalisée pour votre trafic naturel et déclarer une ou plusieurs campagnes de publicités pour votre trafic payant. Vous pourrez ainsi analyser la pertinence du trafic et la contribution à l’effort de conversion de ces deux sources distinctes.

Trafic naturel VS trafic payé sur l'Analytics Suite
Pro tip : utilisez les Custom Metrics sur l’Analytics Suite pour obtenir la part du trafic naturel VS. trafic payé sur vos tableaux de bord !

Habituellement sous-exploité, le reporting social media n’en reste pas moins un défi très intéressant à relever pour le digital marketer. C’est un exercice qui combine exploitation de données tierces et internes, maîtrise de plusieurs plateformes avec des métriques spécifiques et bonne connaissance de vos objectifs business pour lui donner du sens.



Crédits photo :

Elena Koycheva, Unsplash

Author

Alexis intègre AT Internet début 2014 après un Master en Communication Digitale et Community Management. Passionné par les réseaux sociaux et la publicité en ligne, il est également en charge de l'automatisation marketing. Geek accompli, il s'efforce de rester à l’affût des dernières nouveautés sur les médias sociaux et les nouvelles technologies.

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