Les erreurs courantes d'analyse d'audience et la manière de les éviter

Une analyse précise de l'audience est l'épine dorsale de toute stratégie marketing réussie. Cependant, de nombreux spécialistes du marketing commettent des erreurs courantes qui peuvent conduire à des conclusions erronées et à des campagnes inefficaces. Voici les erreurs les plus fréquentes en matière d'analyse d'audience et comment les éviter.

1. Commencer par une mauvaise définition du public

Erreur : Ne pas appliquer de filtres lors de la définition de votre public.

Explication : La première étape de toute analyse d'audience consiste à définir l'audience. Bien qu'il n'y ait pas de "mauvaise" définition de l'audience en soi, il est essentiel d'être pleinement conscient de ce que vous analysez. Chaque donnée que vous recueillerez dépendra entièrement de votre contribution, il faut donc toujours garder à l'esprit les biais potentiels.

Exemple : Si vous analysez les fans de Tesla, le simple fait de sélectionner le centre d'intérêt "Tesla" peut générer un grand nombre de données non pertinentes en raison de la large qualification des centres d'intérêt sur des plateformes telles que META.

Solution : Affinez toujours la définition de votre public. Par exemple, ajoutez un deuxième niveau d'intérêt comme "voiture électrique OU véhicules électriques" pour vous assurer que vous capturez des personnes réellement intéressées par Tesla en tant qu'entreprise. De même, lorsque vous utilisez des outils comme Audiense Insights, pensez à ajouter des filtres tels que les personnes qui suivent le PDG, d'autres comptes liés à la voiture électrique ou des mots-clés comme "Tesla" ou "EV".

En savoir plus sur la création de segments d'audience précis à l'aide d'Audiense.

2. Fixation d'un mauvais point de repère ou d'une mauvaise base de référence

Erreur : L'utilisation d'un critère de référence incorrect qui fausse les résultats.

Explication : L'importance des repères dans l'analyse d'audience ne peut être sous-estimée. Dans les outils qui utilisent l'analyse comparative, le point de référence dicte les informations à mettre en évidence. La définition d'un mauvais point de référence peut conduire à des malentendus.

Exemple : Si vous analysez un public cible composé de supporters de football britanniques et que vous fixez le point de référence au niveau mondial, vos résultats représenteront davantage la population britannique que les supporters de football.

Solution : Alignez votre point de référence sur votre objectif d'analyse. Pour connaître le comportement des supporters de football britanniques, fixez le point de référence à la population britannique. Pour comparer les supporters de football britanniques et américains, fixez le point de référence aux supporters de football américains.

Consultez notre guide sur l'établissement de critères de référence efficaces en matière d'analyse d'audience.

3. Erreur dans la hiérarchie de l'information

Erreur : Commencer par les types de données les moins prioritaires.

Explication : Dans les outils d'analyse d'audience, les différents types d'informations, tels que la segmentation, les intérêts et les sujets, ne sont pas tous égaux. Il est essentiel de commencer par le bon type de données pour éviter de faire des généralisations à partir de données aberrantes.

Exemple : Dans Soprism, il faut commencer par la segmentation pour comprendre l'audience dans son ensemble. La segmentation comprend des profils créés pour fournir une compréhension générale, comme des informations sur la personnalité et le style de vie.

Solution : Commencez par la segmentation pour comprendre le public de manière générale, puis approfondissez les critères d'intérêt pour plus de détails. Le fait d'utiliser d'abord les critères et les sujets peut conduire à généraliser à partir de points de données atypiques. Dans Audiense Insights, commencez par les bio-mots-clés et les onglets des influenceurs et des marques, car la segmentation et d'autres informations sont souvent déduites de ces sources. Les bio-mots-clés représentent des données de haute qualité car ils sont déclarés par les membres de l'audience.

Découvrez comment les les bio-mots peuvent améliorer votre connaissance du public.

4. Ne pas prendre en compte l'ensemble de la situation

Erreur : Se concentrer sur des critères ou des segments uniques.

Explication : Pour obtenir la meilleure analyse de l'audience, il faut considérer les résultats dans leur ensemble plutôt que de manière isolée. Une erreur fréquente consiste à se concentrer sur un seul critère, un seul segment ou un seul compte, ce qui conduit à une vision monolithique de l'audience.

Exemple : L'analyse d'un public américain peut révéler des intérêts tels que "cours d'anglais", "enseignement des langues" et "tests d'anglais", ainsi que des chaînes de télévision espagnoles et un segment "Latino culture lover". Ces éléments d'information suggèrent que l'audience cible pourrait avoir récemment déménagé aux États-Unis, même si cela n'est pas explicitement mentionné.

La solution : Examinez les résultats de manière globale. Regroupez différents éléments d'information pour comprendre l'audience de manière globale. À l'inverse, évitez de supposer qu'un seul point de données définit l'ensemble du public. Par exemple, la présence d'un seul homme politique de gauche dans les premiers résultats n'indique pas nécessairement que l'audience est de gauche.

5. Ne jamais mettre à jour ses données

Erreur : S'appuyer sur des données obsolètes.

Explication : Les données relatives à l'audience clé peuvent changer de manière significative au fil du temps. Il n'est pas conseillé d'organiser des campagnes sur la base d'un seul rapport datant d'un an. Les tendances au sein d'un marché peuvent changer radicalement, même d'un trimestre à l'autre.

Solution : Mettez régulièrement à jour votre analyse de l'audience, idéalement une fois par mois. Cela vous permet de suivre l'impact de vos campagnes, de comprendre les éléments fondamentaux du public qui restent constants et d'anticiper les changements significatifs du marché.

6. Ne pas garder un œil critique sur les données

Erreur : Rejeter les données qui contredisent vos connaissances.

Explication : Il arrive que les données que vous recevez ne correspondent pas à votre connaissance du marché. L'erreur serait de rejeter les données d'emblée ou d'ignorer vos idées. Il est essentiel d'enquêter sur les divergences.

Solution : Étudier les divergences entre les données et la connaissance du marché. Posez-vous la question :

• La définition de votre public est-elle exacte ou peut-elle être améliorée ?
• S'agit-il d'un seul élément d'information qui diffère, ou tout est-il différent ?
• Y a-t-il eu un événement ou une nouvelle récente susceptible d'avoir influencé les données ?

Faites confiance aux données, mais aussi à vos connaissances. Cherchez des explications aux résultats inattendus et n'hésitez pas à poser des questions si vous avez des difficultés avec votre analyse.

En évitant ces erreurs courantes d'analyse de l'audience, vous obtiendrez des informations plus précises et des stratégies de marketing plus efficaces. N'oubliez pas que la compréhension de votre audience est un processus continu qui nécessite une définition minutieuse, une analyse comparative, une analyse globale, des mises à jour régulières et une réflexion critique.

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