See on Scoop.it – Dominique Choisel

Pour rester dans la thématique “ROI des médias sociaux” (sujet qui fait couler beaucoup d’encre, en témoigne le nombre de résultats Google sur la même requête), un article publié il y a de cela 2 jours sur le blog de Brian Solis par un blogueur invité -Jaap Favier- et intitulé “Calculate the ROI of Social Media“, qui a suscité pas mal de réactions outre Atlantique (+2000 partages mais assez peu d’écho en France) expose une théorie que l’on peut qualifier pour le moins d’inattendue !
Le post démarre avec une métaphore, celle du temps ! Selon l’auteur, l’argent que l’on dépense dans un bar avec ses amis à boire une bière (que l’on peut payer 5 fois moins cher en la dégustant chez soi) ne correspond pas au coût réel de la bière en question mais à celui de la “qualité” de la rencontre et surtout du temps passé dans l’endroit en question. Tout comme les bars (métaphore par ailleurs utilisée à plusieurs reprises par le passé, ici même il y a quelques années) les médias sociaux représentent également un endroit virtuel où l’on se rencontre avec ses amis/connaissances pour passer du “bon temps”… un temps qui, toujours d’après l’auteur, peut-être valorisé de façon tangible et monétaire.
Nos vacances, notre temps libre, nos sorties au restaurant… correspondent et sont très fortement corrélées à nos revenus (c’est un fait) mais selon certaines études (notamment celle de Pew Research), cela va plus loin: une heure passée avec ses amis donnerait autant de plaisir que si elle nous a été payé en salaire. Le rapport simpliste qui consiste donc à dire que le temps devient une monnaie d’échange et permet la valorisation de certains bien/services, n’est pas si absurde que cela, mais de là à arriver aux conclusions de l’auteur, y a un gap, attendez de lire la suite pour comprendre…
La métaphore continue, l’article compare Pinterest et autres Facebook/Twitter aux bars (des bars Online, versus ce qu’il appelle les bars Offline), les marques y assument le rôle de “serveurs” en servant aux clients leurs contenus… elle va même plus loin en faisant le parallèle avec la vraie vie: “Lucie arrive dans un bar avec un produit de la marque X, elle s’assoit dans avec un ami et commence à lui parler de son amour pour la marque X (partage de contenu en ligne), elle envoi donc un signal à cet ami qu’elle “aime” la marque X, un like sur ce contenu de la part de son ami, correspond à un “Elles te vont pas bien ces chaussures Lucie”… Vous nous suivez toujours ? ce n’est pas grave, nous nous arrêterons là pour l’analogie, son intégralité étant disponible sur l’article en question.
Ces interactions et visibilité que génère Lucie, sont bien évidemment bénéfiques pour la marque X, Jaap Favier cite d’ailleurs une étude de Rotterdam School of Management qui affirme que 7% des contacts de Lucie vont prêter attention à la marque et que 42% d’entre vont même vouloir acheter le produit. Tout cela pour dire qu’à chaque fois que Lucie et un de ses amis partagent ensemble un contenu/expérience de marque, ils investissent du temps et de la confiance, chaque “touchpoint” entre ces personnes représente de la valeur pour la marque, valeur qui peut-être autant positive que négative (tout dépend du sentiment attribué à ce contenu/expérience). Et qui dit valeur dit “argent”, ce temps passé peut-être valorisé donc comme la somme que le consommateur est prêt à dépenser, additionnez donc cette valeur qui résulte des milliers/millions de contacts réguliers entre internautes partageant et discutant autour d’une marque sur les médias sociaux et vous obtenez une valorisation tangible et monétaire de ce que les consommateurs sont prêt à payer pour votre marque ! Selon l’auteur, par définition, cette prime collective représente la montée en valeur de la marque (brand equity) et donc le retour sur investissement des médias sociaux ! Rien que ça.
Une fois que l’on a dit cela, l’équation devient mathématique et le calcul presque évident, Fort donc de ce constat, que l’on va pas remettre en cause pour le moment, Jaap Favier dévoile sa théorie:
ROI des médias sociaux = ROI du contact 1 + ROI du contact 2 +…..+ ROI du contact n.
ROI du contact X = (Temps * Confiance * Sentiment *Revenue) de l’émetteur et du receveur
* Le temps est calculé en secondes de partage/interactions avec le contenu, le revenu sur la base du revenu par seconde de l’émetteur/receveur (en moyenne sur la base de statistiques sur l’âge des membres d’une communauté). La confiance elle étant mesurée par le niveau de connexion/liaison à l’émetteur (degré de séparation, ratio commentaires versus likes ou encore Retweets versus Reply…), plus l’émetteur est proche plus il est jugé “de confiance. Le nombre de contatcs est quant à lui calculé sur la base de chaque action/interaction (Le modèle complet de Jaap Favier est disponible en téléchargement sur le site de son agence, une partie “empirique” bient d’ailleurs illustrer le modèle à travers un calcul de ROI sur des campagnes passées notamment celles de Dove, Evian, Pepsi…)
Dans un monde digital où les standards de mesure restent préhistoriques (qu’on se le dise honnêtement, et je ne vous parle même pas des autres médias comme la TV) et n’ont clairement pas suivi l’évolution rapide du web , où la moindre nouveauté sonne comme une révolution, le modèle de Jaap Favier bouscule, dérange et intègre une dimension qui jusque là n’était pas prise en compte: la Brand Equity, ce capital de marque principalement défini par l’ensemble des comportements/attitudes des consommateurs vis à vis de cette même marque ! Cela a du sens, beaucoup de sens, lorsqu’on sait que la réputation d’une marque est façonnée de plus en plus par les conversations créées sur le web, que la marque est devenue ce que Google en dit et mais aussi et surtout ce que le conso en dit (et de façon encore plus visible et impactante sur les réseaux sociaux), on ne peut que prêter une oreille attentive à cette théorie ou du moins à l’hypothèse de départ…
Oui, car la suite, elle, est plus complexe, le modèle de Favier étant soumis à pas mal d’aléas et de biais, comme celui du temps passé sur une action, la définition du niveau de confiance (et du calcul du niveau de séparation complètement hypothétique), de la moyenne des revenus (surtout lorsqu’on n’a pas d’insights sur la communauté et qu’elle n’est pas associée à une marque), sur le sentiment (qui devra être traité par de l’humain car aucun outil ne permet de la pertinence sémantique aujourd’hui),…
Jaap Favier a passé une partie de sa carrière chez Forrester à faire de la recherche/études, on y apprend sans doute que poser des hypothèses est la base de toute théorie, sauf que la partie empirique de Favier sert à tout sauf à démontrer sa théorie, cela ne sert qu’à en donner un exemple d’application qui le sert (ce avec quoi j’ai beaucoup de mal), de même multiplier les hypothèses accroit fortement le biais et donc rend le calcul moins pertinent, je m’explique: pour arriver à la somme, faudrait encore identifier tous les touchpoints, une fois que l’on a fait ça faudrait arriver à estimer le temps passé, puis estimer le niveau de confiance, puis le sentiment (sur des volumes conséquents y a de quoi s’amuser)… cela fait beaucoup de variables pour une seule Equation.
Ce qu’a essayé de faire Jaap Favier c’est de valoriser toutes ces conversations, ces partages et ces recommandations qui se créent quotidiennement sur les réseaux sociaux et qui sont quasi impossibles à tracker “à la perf” (comme on le dit si bien sur le digital) et impossibles à lier directement à de la conversion/acte d’achat (même si l’on commence à voir des outils apparaitre et apporter un début de réponse).
Cette théorie a le mérite d’exister/lancer le débat, elle est clairement loin de faire l’unanimité, loin d’être très juste et encore moins complètement pertinente, ce modèle ne pourra certainement pas être le modèle de base permettant le calcul du ROI des médias sociaux, la Brand Equity est certainement un paramètre à intégrer mais clairement pas le seul, l’impact peut-être direct sur les ventes mais aussi indirect et agir ainsi sur la notoriété, l’image, la fidélisation, le recrutement, l’innovation, le média… et depuis le temps qu’on en parle, peut-être qu’un jour nous allons arriver également à définir un coût à l’engagement et faire des études pour pouvoir justement mesurer l’impact de cet engagement sur le comportement d’achat.
En recherche, des hypothèses sont posées et des biais sont assumées, une théorie est faite pour être retravaillée par d’autres, enrichie, réfutée, discutée… vous savez ce qu’il vous reste à faire pour faire avancer le débat…!

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