Comment L'Oréal utilise le social listening pour capter la voix du consommateur ?

« L'advocacy est en train de dépasser l'influence » : entretien avec Charles Besson, à la tête du social listening monde chez L'Oréal.

Charles Besson a lancé le social listening chez Coca-Cola en 2012, avant de rejoindre L'Oréal, un groupe de 90 000 personnes, où il pilote aujourd'hui le social listening à l'échelle mondiale. Dans cet épisode d'Audience First, il raconte comment on installe l'écoute dans une organisation aussi vaste, ce qu'il faut mesurer, et ce que l'IA change au métier.

Être consumer centric, avant tout

Pour lui, la raison d'être du social listening chez L'Oréal tient en une idée : comprendre les attentes des consommateurs, assez tôt pour y répondre.

« La motivation de L'Oréal à installer le social listening le plus rapidement possible, c'est qu'on veut être consumer centrique. Donc on veut vraiment se dire qu'on veut comprendre les attentes de la consommatrice et du consommateur pour être sûr qu'on répond à leurs besoins. »

06:00 dans l'entretien

Dans la beauté, le rythme impose cette vigilance : ingrédients, polémiques et tendances circulent vite, et des concurrents peuvent sortir un produit en quelques mois. Il faut donc détecter les tendances tôt.

Un complément aux études, pas un remplaçant

À son arrivée, les équipes études étaient réticentes : le social listening n'est pas représentatif, et certains imaginaient qu'il allait remplacer une partie des études. Le déclic est venu du jour où il a été présenté comme un complément.

« À partir du moment où on a réussi à dire : non, ça va venir en plus de ça, ça va venir ajouter des choses qu'on peut pas forcément voir par des études traditionnelles, ou simplement donner un autre angle. »

03:40 dans l'entretien

Mesurer juste : des KPI harmonisés et un sentiment en trois

Dans un groupe international, chaque outil arrive avec ses indicateurs maison. Sans harmonisation, impossible de comparer deux pays.

« Pour une société assez internationale par exemple, c'est l'enfer, parce que du coup on se retrouve, si on n'est pas harmonisé, à avoir 50 KPI différents qui veulent plus ou moins dire la même chose mais qui sont pas calculés pareil. »

08:36 dans l'entretien

Même exigence sur le sentiment : il refuse de fondre le neutre dans le positif.

« Ma grosse bataille chez L'Oréal quand je suis arrivé, ça a été de garder le sentiment séparé en trois, c'est-à-dire positif, négatif et neutre, parce que le neutre est pour moi plus intéressant que si on le merge. Si on arrive devant des gens en disant 98 % de sentiment positif, ça ne veut rien dire parce que c'est faux. »

12:35 dans l'entretien

Parler la langue des consommateurs

Dans la beauté, les gens citent rarement la marque : il faut trouver les mots qu'ils emploient. Son exemple le plus parlant vient de Chine.

« Un des produits phares chez nous en anti-âge skincare, ça va être Génifique, et ce sérum en Chine va s'appeler la petite bouteille grise ou la petite bouteille bleue. Et c'est clair que si on le sait pas, on a beau faire du listening depuis la France avec un outil, on a rien sur Génifique. »

27:07 dans l'entretien

Même constat pour les tendances : la technique de maquillage du « baking », partie d'Australie, a failli lui échapper faute de connaître le vocabulaire cosmétique de l'époque.

L'advocacy dépasse l'influence

« Je pense qu'aujourd'hui l'advocacy est en train de dépasser l'influence. »

14:39 dans l'entretien

Le social listening sert de plus en plus à identifier ces ambassadeurs, et à cartographier des communautés aux centres d'intérêt multiples plutôt que des cibles définies par un seul critère.

Déployer un outil auprès de milliers de personnes

L'Oréal a choisi son outil par un appel d'offres en bonne et due forme, avec des tests et un jury d'une dizaine de personnes. Le critère décisif : la simplicité.

« Quand on est 90 000 dans un groupe et qu'on va dire que l'outil va peut-être toucher 2 000 personnes, on peut pas avoir un truc trop trop complexe. Il faut quelque chose qui soit facile d'utilisation, sinon la personne revient pas. »

20:27 dans l'entretien

Pour l'adoption, il mise sur un réseau de champions formés en amont, et sur la démonstration par les cas d'usage.

« Pour moi il faut vraiment réussir à avoir un système de champions, qui est hyper important, où c'est des personnes qui vont vraiment en amont être formées, vont pouvoir découvrir l'outil, pouvoir voir les inconvénients, les avantages. »

21:28 dans l'entretien

En interne ou avec une agence

Les rapports courts se font désormais en interne. Les études de fond, longues et complexes, restent confiées à des agences, pour leur expertise et leur regard multi-secteurs.

« Mobiliser quelqu'un sur un deep dive pendant, je sais pas moi, 3 semaines, c'est pas rentable pour nous en fait chez L'Oréal de faire ça. Une agence oui, pas nous. »

41:02 dans l'entretien

Ce que l'IA change, et ce qu'elle ne change pas

« Quand j'en faisais, j'avais 2 000 mentions ; sur ces 2 000 mentions je faisais du sampling et j'allais regarder. Aujourd'hui tu as un million de mentions et tu as une IA générative qui en 2 secondes te fait 5 bullet points sur ce qui se dit. »

41:57 dans l'entretien

Mais l'humain reste indispensable. Il en veut pour preuve un outil interne de détection de tendances qu'il a piloté :

« Ce projet d'utiliser massivement du social listening pour détecter et prédire, sans l'humain il pouvait pas fonctionner. Et d'ailleurs c'est l'humain qui a fait qu'il n'a plus fonctionné, parce qu'à partir du moment où des gens ont arrêté de faire la modération de cet outil-là, la machine s'est déréglée. »

47:00 dans l'entretien

Le métier : un état d'esprit

« Le social listening, tu as pas besoin d'avoir fait d'études pour ça en fait, particulièrement. C'est juste un état d'esprit : pour moi c'est être curieux, aller chercher des trucs, c'est chercher des indices, avoir envie d'aller faire l'extra mile. »

47:45 dans l'entretien

Il rappelle enfin une limite saine : il n'y a pas de conversation sur tout, et un bon social listener sait aussi dire quand la donnée ne répond pas à la question.