Marketing viral, data mining et réseaux sociaux

Je suis tombé sur un article fort intéressant de Pedros Domingos qui s’intitule Mining Social Networks for Viral Marketing, dans le cadre de mon MBA en affaires électroniques que je suis en train de compléter à temps très partiel. Cet article m’a permis de mieux comprendre la notion de modèle de marketing prédictif, sans être obligé de me claquer la lecture d’algorithmes non intelligibles.

Marketing descriptif et marketing prédictif

Ce modèle fort intéressant vise à optimiser le potentiel viral du marketing grâce à la compréhension de la valeur d’un client à l’intérieur d’un réseau social. Contrairement aux modèles de marketing traditionnel qui sont descriptifs, l’originalité de ce modèle est qu’il est prédictif. Le coût d’acquisition d’un client n’est pas seulement calculé directement en fonction des profits générés par ses achats, mais aussi indirectement, en fonction des profits qui seront générés par les achats des membres d’un réseau qu’il influence. À la valeur du client est ajoutée la valeur de son influence à l’intérieur d’un réseau. Le but est d’arriver à prédire qu’elles sont les clients dont l’influence maximisera le plus les profits nets des campagnes de marketing.

Influence et marketing viral

Les deux principaux impacts de ce modèle sont :

1. qu’il existe des marchés pour lesquels le marketing viral n’est pas efficace, car le degré d’influence au sein du réseau n’est pas assez élevé; et
2. qu’il peut être payant d’investir son argent sur des consommateurs qui ont assez d’influence.

On dit d’un client qu’il a une forte valeur d’influence si

• il est fortement connecté dans le réseau (qu’il aime ou qu’il n’aime pas un produit);
• son influence est asymétrique (il influence plus qu’il est influencé);
• son réseau comprend des membres qui sont fortement connectés.

Jusqu’à maintenant, l’effet d’un client sur un réseau était difficilement quantifiable. Cette réalité est en train de changer grâce au data mining et à l’abondance des données disponibles sur les réseaux sociaux (big data). Les résultats de cette discipline émergente sont très prometteurs.

Voix du client, voie d’un réseau

Qu’est-ce que vous pensez d’un tel modèle? Pour ma part, ce que je trouve vraiment intéressant est qu’il est maintenant possible et probablement plus efficace pour les entreprises d’utiliser les médias sociaux sans même agir sur ceux-ci. Au lieu, par exemple, de mettre en place et de payer une ressource pour qu’elle assure la gestion d’un compte sur Twitter ou Facebook, une entreprise a peut-être plus à gagner (et moins d’argent à perdre) à utiliser la notoriété et le potentiel viral d’individus ciblés.

L’utilisation des médias sociaux n’est pas seulement une action directe de l’entreprise vers ses clients (B2C) mais peut aussi être une action indirecte de ses clients qui influencent d’autres clients (C2C). L’engagement des clients et leurs recommandations de produits ou de services aux membres de leurs réseaux sont souvent garants du succès d’une entreprise, surtout si l’étendue du réseau est assez vaste pour maximiser la portée de l’action. C’est en gros le résumé du web 2.0.

Mais d’être capable de prédire systématiquement qu’elle sera la portée virale d’un groupe d’individu ciblé sur la dynamique d’un réseau, ça relève presque du vaudou. D’autant plus que de telles prédictions pourraient être utilisées non seulement pour faire rebondir les chiffres d’affaires d’une entreprise, mais aussi pour faire sombrer celui de ses compétiteurs. Et qu’il serait maintenant possible de trafiquer la voix du client (Voice of the customer) par la voie d’un réseau, son imitation beaucoup moins onéreuse.

Consolez-vous si votre entreprise n’est pas populaire sur les médias sociaux. Grâce au marketing prédictif, vous pourrez bientôt externaliser la gestion de votre communauté sans même vous soucier de votre communauté.

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La pratique et la mesure de telles méthodes de marketing me fascinent vraiment. Si vous connaissez des personnes, des entreprises ou des chercheurs qui s’intéressent à la valeur d’un réseau, ou bien d’autres sources d’information à ce sujet, n’hésitez pas à m’en faire part.

L’image Letni pod vodou (underwater summer photo).jpg provient du wikimedia commons.