Sur les réseaux sociaux, le marketing doit combiner les critères de sélection

Par 18 août 2010
Mots-clés : Future of Retail

Pris en compte simultanément, les graphiques qui rassemblent les internautes sociaux en groupes plus ou moins homogènes permettent d'élaborer des panels d'utilisateurs plus pertinents, selon l'université de Irvine.

Pour proposer aux internautes sociaux des recommandations pertinentes, et affiner des messages publicitaires déjà fortement personnalisés, les méthodes d'échantillonnage marketing consistant à s'intéresser uniquement aux relations d'amitié ne sont pas suffisantes, affirme une équipe de chercheurs de l'université californienne de Irvine. Afin de rendre ces techniques plus pertinentes, il est nécessaire d'élargir leur champ d'application. Les scientifiques ont ainsi mis au point une méthode, baptisée "multigraph sampling", qui consiste à combiner plusieurs graphiques pour générer des groupes de personnes susceptibles de partager les mêmes goûts.
Analyser conjointement plusieurs paquets de données
Selon les chercheurs, en croisant ainsi plusieurs paquets de données (et donc en brassant les centres d'intérêts des internautes) l'avantage est de pouvoir former de nouveaux panels représentatifs d'internautes (et de prospects potentiels). En dehors des combinaisons classiques qui ne faisaient que prendre en compte comme critères constitutifs que le lien direct c'est-à-dire l'interconnexion existante entre deux internautes donnés. Avec cette nouvelle approche, un individu n'ayant aucun ami sur le réseau social ne passe pas forcément inaperçu, et peut très bien être repairé et sélectionné en fonction des commentaires qu'il laisse, ou des messages qu'il poste en ligne.
Des tests effectués sur une plate-forme musicale
Les algorithmes conçus par les chercheurs incluent en effet des liens directs entre les nœuds (les internautes), mais aussi indirects. Comme l'appartenance à un même groupe, la participation à un même événement, l'utilisation de mêmes applications, etc. Pour tester leur méthode, les scientifiques américains se sont penchés sur la plate-forme musicale Last.fm - qui permet aux internautes sociaux d'écouter de la musique et d'échanger des commentaires en ligne. Selon les résultats, la méthode mise au point permet de rassembler des utilisateurs a priori isolés, pour lesquels les approches conventionnelles fondées sur un seul graphique n'étaient pas efficaces.

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