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Dark social : gérer les partages invisibles

Le dark social est une mine d’or potentielle dont il est complexe de mesurer la valeur car il s’agit des partages de contenus hors réseaux sociaux (applications de messagerie telles Facebook Messenger et Whatsapp, mails). Il brouille les pistes des diffuseurs (marques, entreprises, organisations…) qui ne peuvent en collecter et exploiter les data afin d'affiner leur stratégie marketing et SocialMedia. 84 % des partages se feraient ainsi en privé. A l'ère du conversationnel, les chatbots et le machine learning permettent d'y nouer des relations nouvelles.

Dans le top 5 des applications les plus utilisées en France, selon le dernier rapport App Annie, Facebook Messenger et Whatsapp figurent en tête de peloton. Des milliards d’utilisateurs, notamment les millenials et la génération Z, ont adopté ces messageries pour échanger des infos avec leurs proches.

84% des partages se font en privé

Plutôt que de partager publiquement un article intéressant, par exemple lu sur le blog éditorial d'un site web ou consulté sur un média, via les boutons dédiés à cet effet, le dark social consiste à copier-coller l’URL directement sur d’autres canaux (applications de messagerie, mails…) pour un envoi en privé. Nous sommes tous coutumiers de cette pratique dont la qualification sous le terme de dark social a été popularisée par le journaliste Alexis C Madrigal. Elle génère un trafic invisible qui n’est pas des moindres : 84% des partages de contenus se feraient ainsi (source Hub Institute - janvier 2017 et Talkwalker - avril 2017) ! Chiffre à prendre avec mesure et à relativiser…

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source Radium One

Dans les outils d’analyse, comme Google Analytics, cette audience est mal attribuée. Prenons une publication Ouest Médias : la diffusion de l'URL sur Facebook Messenger ou Whatsapp, par un tiers vers l'une de ses relations, va générer une visite en retour, par clic du lien transmis, sur le site de l'agence digitale. Le destinataire initial du lien, auteur du clic, est comptabilisé comme une source directe. Pourtant, ce visiteur est venu non en tapant le lien dans son navigateur mais via un partage hors réseaux sociaux…

Difficile, dans ce cas, de tracer les flux avec précision. En janvier dernier, Business2Community donnait quelques astuces pour déceler l’origine de certaines sources… mais l’interprétation est souvent complexe voire biaisée.

Les Chatbots et le machine learning pour appréhender le dark social

Marques et médias exploitent aujourd’hui ce phénomène. Ainsi, le témoignage de Thomas Rudelle (Axa France) est riche en enseignements. Il montre comme le dark social s’intègre dans les logiques de travail chez cet assureur pour lequel les plaintes de clients seraient adressées « à plus de 80% par le biais de Facebook Messenger ». L’entreprise utilise la messagerie chinoise WeChat pour traiter ces situations, au cas par cas, avec un robot conversationnel qui répond de façon personnalisée 24 h/24.

La marque va donc là où se trouve l’utilisateur pour nouer une relation nouvelle et directe. Astucieux ! Même si, comme le relevait Maxime Baumard d’IAdvize (Les tendances digitales 2018), l’humain reste essentiel dans l’expérience utilisateur et la pertinence réside dans une combinaison humain/robotique. Un juste équilibre à trouver.