AUDIT DE E-REPUTATION Société XXX.

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1 AUDIT DE E-REPUTATION Société XXX

2 Contexte et objectifs Périmètre géographique : France
Période : Etude menée entre le 20 Avril 2011 et le 11 Mai 2011 Marques étudiées : XXX Méthode d’analyse – Méthodologie de l’étude Statistiques générales sur les secteur XXX – Base de donnée étudiée Extraction des conversations concernant la société XXX Extraction des conversations concernant les différents produits de la société XXX Analyse des extractions Mapping des communauté Analyse des mapping Extractions des wording généraux et par marques Analyse des wording Extraction des tendances Analyse des tendances Recommandations Exemple d’expérience sociale au sein du gorupe XXX

3 Présence institutionnelle
Méthodologie Marque Marque + Clients + Internautes Objet de l’étude Image souhaitée Image Réelle Présence institutionnelle Présence sociale Analyse Ajustements

4 Méthodologie La présence sociale est le regroupement de l’ensemble des discussions et conversations existantes sur internet faisant l’objet de près ou de loin à la société XXX ainsi qu’aux produit que la marque commercialise. Q/A

5 Méthodologie de l’étude
Phase de recherche des conversations sur le secteur d’activité Analyse générale Extraction des conversations concernant la marque Analyse des extractions - Définition des mots clé - Définition des filtres Données quantitatives Données qualitatives Définition des mots clé Définition des filtres XXX Concurrents Données quantitatives Données qualitatives Tendances Communautés Influences Mapping Wording

6 Statistiques générales Le secteur XXX dans les médias sociaux

7 Statistiques générales Les assurances dans les médias sociaux

8 Statistiques générales
5000 conversations agrégées dans les 6 derniers mois Moyenne approximative de 190 conversations par jours sur le secteur d’activité XXX

9 Extraction générale Société XXX, par semaines
En moyenne, XXX fait l’objet de 1,67% des conversations totales. Mots clés utilisés : « XXX » « XXX », « XXX », « XXX ».

10 Extraction générale XXX, par mois
En moyenne, XXX fait l’objet de 12,5 conversations influentes par mois En moyenne, XXX fait l’objet de 1,67% des conversations totales.

11 Extraction ciblée Produit Y de la société XXX, par semaines
En moyenne, Y fait l’objet de 0,71% des conversations totales. Mots clés utilisés : « Y », « YY ».

12 Extraction ciblée Y, par mois
En moyenne, Y fait l’objet de 5,3 conversations influentes par mois En moyenne, Y fait l’objet de 0,71% des conversations totales.

13 Comparaison des extractions
Y Z X Y Z

14 Extraction des concurrents TTT
En moyenne, TTT fait l’objet de 2,8 conversations influentes par mois En moyenne, TTT fait l’objet de 0,37% des conversations totales.

15 Extraction des concurrents UUU
En moyenne, UUU fait l’objet de 11,6 conversations influentes par mois En moyenne, UUU fait l’objet de 1,72% des conversations totales.

16 Comparaison des extractions concurrentes directes

17 Classement des présences
X Y X Z Y T Z T U U V V Z W Z Z K K Mise en garde : Le résultat « X » peut être biaisé par l’orientation de certaines requêtes qui ont été faites, orientées «XXX », dans le but de trouver les sources d’informations. Le score véritable se rapproche de 0,6.

18 Mapping des communautés
Le mapping est une méthode de représentation graphique des communautés étudiée. Son utilisation offre plusieurs avantages : Visualisation simple de l’organisation des communautés Identification des groupements de blog solidaires (appelés « clusters »). Les bloggeurs regroupés en clusters sont solidaire par de la transmission d’information, souvent sous la forme de liens entrants et sortants. Identification et localisation des blogs influents dans les communautés Visualisation des mécanisme de diffusion des informations Ces informations sont utiles dans une démarche de tentative de modification de l’image de marque. Les mappings suivants représentent dans un premier temps la communauté globale étudiée, puis des zoom sur les clusters principaux et secondaires identifiés: 3 clusters principaux 4 clusters secondaires Les isolés

19 Mapping des communautés

20 Les clusters principaux

21 Les clusters secondaires

22 Les « isolés » Les isolés

23 Cluster 1

24 Cluster 2

25 Cluster 3

26 Cluster 4, 5, 6 et 7

27 Les influenceurs

28 Analyse conversationnelle Le concept « wording »
Le « wording » représente l’agrégation des termes les plus employés dans les conversations influentes. Plusieurs metrics se rattachent à un wording : L’occurrence moyenne des termes Le nombre de sources moyen employant des termes du wording dans les conversations Le nombres de conversations moyen dans lesquelles sont présents les termes du wording D’un wording on peut extraire sont score général de pertinence. Ce score général peut s’assimiler comme étant un score de pertinence des informations fournies par le nuage de mots. Dans la suite du document, 3 wording (général, positif, négatif) ont été générés et analysés, pour chacune des « marques » suivantes : XXX

29 Wording XXX - Général EXEMPLE

30 Wording XXX - Négatif EXEMPLE

31 Wording XXX - Positif EXEMPLE

32 Metrics des wording

33 Analyse des wording Aspects positifs
Connaissance des filiations avec YYY et ZZZ Connaissance générale du groupe : Directeur général Connaissance de l’existence d’une application iPhone Appréciation des offres « YYY » (y , x) Appréciation de l’extension de l’offre proposée par Z Aspects négatifs Connaissance partielle sur les domaines de compétences du groupe (assurances récolte, santé, dommages et automobile uniquement) Comparaisons des concurrents U et T, K, R et P Aucune mention de la filiale J Beaucoup de mentions concernant le prix (coût, prix, cher, frais, payer, pertes, montant, euro) Des retours d’expériences de clients non satisfaits (remboursement, litiges, arrêté, résilié)

34 Analyse des wording Produit P
Aspects positifs Appréciation de la réactivité de la marque face au fait F Connaissance de la filiation avec le groupe XXX Appréciation de l’extension de l’offre proposée par Y aux clients (offre T) Appréciation de la possibilité de souscrire en ligne Aspects négatifs Forte présence des vidéos canular téléphonique Comparaisons avec les concurrents X, Y, Z, T, U, V Présence de retours clients non satisfaits (litiges, résilier) Beaucoup de discussions autour des tarifs (coute, prix, cher) Fait à analyser : Le mot « SSSS » revient souvent.

35 Tendances Les « tendances » représentent la tonalité des propos ou contenu trouvé sur Internet concernant la marque. Elles sont classées en 3 catégories : Positives Négatives Neutres Comme vu lors de l’entretien du 15 Avril dans les locaux du XX, et confirmé par les résultats de l’étude, la présence ou non du « S » à la fin du mot « marque(s) » change les résultats. Les deux cas sont donc analysés pour l’analyse des tendances sur le mots clé « Marque(s) ».

36 Tendances - MARQUES

37 Tendances - MARQUES

38 Analyse des tendances Sources principales des tendances positives :
Web général : Sites institutionnels, Blog généraux sur le secteur d’activité Sources principales des tendances neutres : Comparateurs de produit P en ligne Site d’offres d’emplois Blogs généraux sur les XXX Sources principales des tendances négatives : Site de vidéo en streaming : Youtube, Dailymotion, Vimeo Blogs de particuliers Microblogs (Twitter) Forums : Discours d’expériences clients non satisfais (exp contre XXX sur : ou

39 Recommandations CONFIDENTIEL

40 Q/A INFORMATION VS DISCUSSION Inversion TOP-DOWN / BOTTOM-UP XXX
Sites web XXX Q/A CLIENTS / PROSPECTS

41 Plan d’action proposé Phase 1 : *** *** Phase 3 : *** *** *** ***

42 Plan d’action possible
Phase Objectif Moyens Gain 1 *** -*** 2 3

43 Compagnie d’assurance confidentielle
Nos références Compagnie d’assurance confidentielle

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