Audience listening· l'écoute des audiences Qui sont vraiment vos audiences.

L'audience intelligence, ou intelligence des audiences, consiste à décrire un public à partir de ce qu'il fait en ligne : les comptes qu'il suit, les contenus qu'il partage, les marques et les médias qu'il consomme, les sujets qu'il recherche. Le résultat n'est pas une moyenne, mais une carte de communautés, chacune avec sa taille, ses passions et ses canaux.

Le terme recouvre ce qu'on appelle aussi analyse d'audience ou étude d'audience sur les réseaux sociaux. C'est aussi l'une des briques de la consumer intelligence, quand l'étude porte sur les consommateurs d'une catégorie. Chez Licter, nous parlons d'audience listening, l'une de nos six écoutes. La question de départ reste la même : qui sont vraiment les gens que vous voulez toucher, au-delà de ce que vous croyez savoir d'eux, et où les trouver ?

La consumer intelligence désigne l'étude des consommateurs d'une catégorie à partir de leurs traces en ligne : ce qu'ils disent des produits, ce qu'ils recherchent, les marques et les médias qu'ils suivent. Elle croise le plus souvent social listening, audience intelligence et données de recherche, pour répondre à une question de marché plutôt qu'à une question de marque. Les consumer insights en sont le résultat : ce que l'on retient de cette lecture pour décider.

Elle se distingue d'une étude de marché déclarative : personne n'est interrogé, on observe ce que des consommateurs réels font et disent, en continu. Chez Licter, une étude de consumer intelligence part d'une question, par exemple pourquoi une catégorie perd des clients ou ce qu'une cible attend d'un produit, choisit les sources qui y répondent, et se termine par des recommandations.

La mesure d'audience compte : combien de personnes ont vu une émission, visité un site ou suivent un compte. Les statistiques natives des réseaux sociaux en font partie : elles décrivent vos propres abonnés, avec quelques données d'âge, de sexe et de lieu. L'analyse d'audience répond à une autre question : qui sont ces gens, et que font-ils ailleurs que chez vous ?

Le social listening, lui, lit ce que les gens disent d'une marque ou d'un sujet. Les deux se complètent : l'un dit ce qu'on pense de vous, l'autre qui sont les gens et ce qu'ils aiment. Une même étude les croise souvent, par exemple pour savoir ce qu'une communauté repérée dans le panel dit de votre catégorie, et avec quels mots.

On part d'une audience de référence : vos clients, les abonnés de votre marque, ceux d'un concurrent, ou une population comme les 18-30 ans d'un pays. Le panel fait apparaître les groupes qui la composent, à partir de ce qu'ils suivent et consomment ensemble. On obtient en général cinq à huit communautés, assez distinctes pour qu'on puisse agir sur chacune.

Chaque communauté est ensuite mesurée. L'affinité dit à quel point elle aime votre marque ou votre catégorie. La pénétration dit quelle part d'entre elle vous touchez déjà. L'opportunité rapproche les deux : une communauté qui vous aime mais que vous touchez peu est souvent celle où le budget rapporte le plus. Le cas d'usage Segmenter vos profils cibles montre un livrable de ce type.

Un analyste lit ensuite ces groupes, les nomme et vérifie qu'ils ont un sens pour le marché. Un algorithme regroupe, il ne comprend pas pourquoi. Par exemple, une communauté de « sportifs » peut cacher des coureurs du dimanche et des triathlètes, qui n'achètent rien de la même façon et ne se parlent pas sur les mêmes réseaux.

D'abord, où mettre le budget. Une segmentation peut montrer que la cible du brief n'est pas celle où l'opportunité est la plus forte, et qu'une communauté oubliée aime déjà la marque sans l'acheter. Le choix des plateformes, des formats et des créateurs suit : on retient un créateur pour l'audience qu'il touche réellement, pas pour son nombre d'abonnés.

Ensuite, comment gagner un public nouveau. Le cas d'usage Rajeunir vos audiences compare la génération visée à la base actuelle, sujet par sujet et plateforme par plateforme, pour trouver les ponts entre les deux. Comparer vos audiences à celles d'un concurrent montre de la même façon ce qu'il touche et pas vous, et les angles pour aller chercher ces publics.

L'audience intelligence nourrit aussi la stratégie produit. Pour HP, aux États-Unis, nous avons construit pendant six mois une segmentation hybride, croisant données de panel et données des réseaux sociaux sur plus de 5 000 critères, complétée de user stories, pour segmenter des niches de consommateurs et renforcer la stratégie produit à partir d'études existantes.

Une étude d'audience décrit des comportements numériques. Elle lit mieux les publics actifs en ligne que ceux qui le sont peu, et certaines sources ne couvrent qu'une partie des réseaux : un outil fondé sur les données de Meta ne voit ni TikTok ni Twitch. Elle dit qui sont les gens et ce qu'ils aiment, pas pourquoi ils achètent ou renoncent à acheter.

Elle travaille sur des groupes, jamais sur des individus : c'est une garantie pour la vie privée, et une limite pour qui voudrait viser une personne précise. Enfin, un regroupement statistique sans lecture reste un tableau. C'est pourquoi nous croisons l'audience intelligence avec le social listening, la recherche ou vos études existantes.

Un persona classique naît souvent en atelier : quelques entretiens, des données de vente, et ce que l'équipe croit savoir de ses clients. Il décrit une personne type, avec un âge, un métier et des motivations supposées. Utile pour aligner une équipe, il reste déclaratif, et il vieillit vite, parce que personne ne le confronte aux données.

L'audience intelligence part dans l'autre sens : du comportement observé vers le portrait. Elle ne cherche pas une cliente type, mais les groupes réels qui composent une audience, et ce qui les distingue. Par exemple, un même public peut réunir des parents pressés, des passionnés de cuisine et des sportifs, qui n'attendent pas la même chose. Des personas en sortent, mais bâtis sur des critères mesurés.

Charles Besson, à la tête du social listening monde chez L'Oréal, le dit à sa façon dans notre podcast Audience First : « l'advocacy est en train de dépasser l'influence ». Pour une marque, cela revient à chercher des communautés aux centres d'intérêt multiples, et les ambassadeurs qui les animent, plutôt qu'une cible définie par un seul critère.

Les deux termes se recoupent. La customer intelligence part le plus souvent de vos propres clients et de vos données : achats, service client, CRM. La consumer intelligence, elle, regarde toute la catégorie, clients ou non.

En pratique, les meilleures études croisent les deux : vos données disent qui achète, la conversation et les audiences disent pourquoi, et ce que font ceux qui n'achètent pas encore. C'est ce croisement que nous construisons avec vous, sans jamais travailler sur des profils individuels.

Le socle, c'est un panel comportemental tiré des réseaux sociaux, où 5,66 milliards d'utilisateurs actifs publient (68,7 % de la population mondiale), décrits par plus de 7 000 critères, dont les centres d'intérêt, le régime média, les affinités de marque et la sociodémographie. Ces données sont agrégées et anonymes : on lit des groupes, jamais une personne. Elles décrivent ce que les gens font déjà, sans questionnaire, donc sans biais de déclaration.

À ce socle s'ajoutent la conversation publique, pour savoir qui parle de vous et de votre catégorie, et la recherche, pour savoir ce que chaque communauté cherche. Vos propres données, comme un fichier clients ou une étude existante, peuvent être croisées si vous le souhaitez, mais elles ne sont pas nécessaires pour une première segmentation.

Plusieurs familles d'outils coexistent. Les statistiques natives des réseaux décrivent vos abonnés, plateforme par plateforme. Les outils d'analyse d'audience, comme SoPrism, racheté en 2022 par Audiense, profilent n'importe quelle audience à partir de données agrégées : centres d'intérêt, affinités, géographie. Les plateformes de social listening, enfin, décrivent ceux qui parlent d'un sujet.

Aucun ne suffit seul. SoPrism lit Facebook et Instagram, pas les autres réseaux, et il dit qui sont les gens, pas ce qu'ils disent. Nous le croisons donc avec une plateforme d'écoute comme Talkwalker, avec Social Blade pour suivre abonnés et vues, ou avec Meta Ads pour voir les publicités en cours des concurrents. Notre page SoPrism détaille ces limites.

Une première étude répond à une question précise : qui compose notre audience, où se trouve l'opportunité, comment toucher une nouvelle génération. Une première lecture prend une dizaine de jours, du cadrage à la restitution ; une analyse d'écart complète entre deux audiences demande plutôt deux à trois semaines.

Mais une audience bouge : de nouveaux créateurs émergent, une plateforme prend la place d'une autre, une communauté se déplace. Relire régulièrement les mêmes communautés montre si un plan média a vraiment changé quelque chose. Dans notre offre Social Insights, les études d'audience alternent avec les lectures de campagne et les benchmarks, selon les questions du trimestre.

Avec une agence ou un cabinet d'audience intelligence, vous n'achetez pas un accès à un outil de profilage, mais une réponse à une question de marketing. Le choix des sources, la définition des audiences à comparer, la lecture des communautés et la recommandation sont pris en charge par des consultants, qui lisent eux-mêmes ce qu'ils ont configuré.

Licter est un cabinet indépendant de social data intelligence : nous opérons SoPrism et 18 autres outils sans en être l'éditeur, et nous choisissons la source selon la question. Pour un marché étranger, la lecture est confiée à des analystes qui parlent la langue et connaissent le marché. Le plus simple pour commencer : un échange de trente minutes avec un consultant.