« Gestion de crise : anticiper plutôt que réparer en surveillant les signaux faibles »

Il est un domaine où la veille des réseaux sociaux revêt un caractère de haute sensibilité : la détection des risques. Or, une surveillance précoce et continue des signaux faibles permet de passer de la gestion de la crise à son anticipation pour s’y préparer, voire l’éviter.

Pourquoi doit-on repérer les signaux faibles sur les réseaux sociaux ? Quels outils Bloom propose-t-il pour les surveiller et mieux anticiper les crises ?

 

 

CONSOMMATION & TENDANCES

Pourquoi surveiller les signaux faibles participe à la rentabilité de votre activité ?

Lors du déclenchement d’une crise, l’entreprise doit agir rapidement et a posteriori afin de réparer les dommages causés à sa réputation et sa rentabilité, affectées au moins à court terme. Or, cet impératif mobilise des énergies qui seraient autrement consacrées au développement productif de l’entreprise.

Afin de les préserver, il existe une stratégie plus efficace : se concentrer sur l’anticipation plutôt que la gestion de crise, en développant une connaissance approfondie de leur contexte, de leur mécanique et des acteurs impliqués, pour agir à temps.

Le contrôle des risques s’inscrit dans le temps long. Leur analyse efficace repose sur une écoute précoce des communautés pour détecter les signaux faibles. Plusieurs paramètres sont à prendre en compte :

  • un signal faible se développe dans une communauté restreinte, composée de participants engagés et motivés, s’exprimant beaucoup et souvent. Les émotions exprimées en feront un signal faible à caractère positif ou négatif ;

 

  • si le signal faible est négatif (lexique utilisé, analyse des émotions), on qualifie le niveau de risque associé ;

 

  • un risque apparaît quand le phénomène s’amplifie : la communauté grossit, l’engagement et la motivation augmentent. Le signal devient fort.

Mieux anticiper les crises grâce à des moyens d’écoute performants

Bloom s’appuie sur de puissants outils pour surveiller l’évolution des signaux faibles.

1. Déceler les sujets et les communautés porteurs de signaux faibles négatifs

La première étape consiste à collecter des données sur le secteur concerné, autour de termes spécifiques pour observer les sujets sociétaux ou éthiques dans les conversations.

Grâce à l’inférence sociale et sémantique, (article sur l’inférence, ici) les algorithmes de la plateforme enrichissent les mots-clés décrivant ces sujets sensibles. Ils cernent les mots associés pour comprendre la tonalité de la conversation, parfois insoupçonnée mais visible dans le débat. Ils isolent aussi les sous-communautés et les sous-sujets.

Les algorithmes de Bloom enrichissent les mots-clés décrivant ces sujets sensibles. Ils cernent les mots associés pour comprendre la tonalité de la conversation, parfois insoupçonnée mais visible dans le débat. Ils isolent aussi les sous-communautés et les sous-sujets.

L’analyse est approfondie grâce à la datavisualisation et l’analyse des émotions :

  • la visualisation par graphes de nœuds conversationnels pour déterminer :

 

  • l’importance d’une conversation “centrale”, signal fort, par rapport à des conversations périphériques, signaux faibles, qui lui sont néanmoins reliées ;

 

  • les cooccurrences, soit les mots utilisés ensemble dans les échanges et leur fréquence. Ils contextualisent les conversations.

 

  • le Power Index, outil de mesure interne de Bloom. Il profile les communautés en analysant les émotions, positives ou négatives. Ses KPI spécifiques évaluent :

 

  • leur motivation, soit l’intensité de leurs interactions ;

 

  • la force de l’engagement de la communauté, exprimée sur chaque publication (partages, commentaires…) ;

 

  • les émotions exprimées et la propension de certaines thématiques à déclencher des émotions négatives (peur, colère, tristesse ou déception).

 

  • les acteurs actifs, moteurs du débat ;

2. Quantifier les données traitées pour déterminer le niveau d’intensité du risque

3 types de données sont quantifiées :

  • les mots, gravitant autour du signal faible, sont triés par taux d’engagement. Ils évoquent un intérêt de la communauté ;

 

  • le type d’acteurs en présence : consommateurs, influenceurs, médias, ONG… Leur motivation et le rôle qu’ils pourraient jouer en cas de communication de crise (connecteur “ambassadeur” avec d’autres communautés) ;

 

  • la distanciation par rapport à la marque : la marque est-elle citée dans les conversations autour des signaux faibles ?

 

En ordonnant ces différents indicateurs, on établit l’ordre prioritaire des sujets et communautés dont il faut surveiller l’évolution et anticiper les risques.

Rappelons qu’un signal fort peut receler un potentiel de crise, s’il évolue d’une manière inattendue. Un signal faible négatif peut devenir une opportunité et un avantage concurrentiel s’il est bien géré. Les signaux faibles peuvent aussi naître dans un contexte positif et être source d’opportunités.

Cette connaissance affinée des sujets sensibles fait ensuite l’objet de recommandations par les experts Bloom, pour aider les entreprises à prendre de meilleures décisions stratégiques.

 

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