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  1. Datatainment - De l’émotion à la personnalisation
  2. Datatainment - La customisation de l’expérience TV

2Datatainment – La récolte de données des téléspectateurs

UNE-N°2-DATATAINMENT

Depuis son existence, la télévision aura été de paire avec le culte de l’audience, Saint Graal de tous les programmes de Télévision, et par-dessus tout des producteurs. Ce culte de l’audience est témoin de l’arrivée abondante de séries TV américaines et des programmes de TV réalités, contrôlés directement par des majors américains. Ces audiences mesurées par Nielsen outre Atlantique et par Médiamétrie dans l’Hexagone, régulent le marché de la publicité TV et celui de la création, d’une réelle importance pour les acheteurs d’espace médias que sont les annonceurs et par-dessus tout les revenus pour les chaînes de télévisions.

Pour TF1, la réussite d’une programmation annuelle représente plus de 60% de son chiffre d’affaire direct en publicité. Lorsque l’on parle d’éclatement de l’audience, la menace n’est pas tant la perte de spectateurs sur divers écrans, mais plutôt l’éclatement des revenus qui guette les grandes chaînes. Face à des pure players de plus en plus agiles et Digital Natives comme Netflix, le risque est grand de voir les revenus des chaînes diminuer rapidement.

En France cette audience reste encore aujourd’hui mesurée par un panel représentatif de la population française. Alors que l’on parle d’éclatement d’audience – notamment grâce au second écran et à l’émergence de concurrents comme Youtube et des nombreuses chaînes proposées par les boxs ADSL – il devient compliqué de juger 60 millions de potentiels spectateurs sur un simple panel constitué d’environ de 5 000 foyers, soit plus de 11 600 individus âgés de 4 ans et plus.

La pluralité des comportements devant la télévision est par conséquent un vrai problème pour analyser la performance et la réception d’un programme par le public. Cependant, grâce à l’émergence d’outils d’analyse de plus en plus performants sur les réseaux sociaux, il est désormais possible de mieux analyser cette réception du programme et de prendre en considération de nouveaux indicateurs nés à l’heure de l’expérience second écran.

DES INDICATEURS FIABLES ET RÉGULIERS GRÂCE AUX RÉSEAUX SOCIAUX
Le digital a apporté son lot d’indicateurs de mesure statistique en temps réel. Les acteurs du petit écran se voient dès lors obligés de définir et retenir de nouveaux éléments pour analyser la réussite d’un programme, ce qui complique la donne à l’échelle globale. Selon chaque problématique et chaque marque-programme il est important de définir des KPI liés spécifiquement aux médias sociaux, et à leur concept ou scénario ainsi que son horaire de diffusion. En effet l’abondance des outils d’analyses permet une gestion et un recueil de plus en plus poussé grâce aux API des réseaux sociaux. Ces données, parfois « trop » abondantes se nomment alors les « vanity metrics ».

Ainsi, des entrepreneurs se spécialisent dans ce recueil et cette analyse des données créées sur les réseaux. Leur objectif consiste tout simplement à détecter les opportunités et à dresser des diagnostics pouvant aider les chaînes et producteurs à affiner la création et la diffusion des programmes pour optimiser cette audience digitale / TV.

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Pour Sébastien Lefebvre fondateur de Mesagraph, le datatainment ne s’arrête pas là ; il devient important de définir une stratégie d’analyse en amont, si une chaîne souhaite que ses données aient un poids sur l’optimisation de la performance d’un programme. « Pour les chaînes, il faut souvent redéfinir le cadre et avoir une vue globale, alors qu’elles ont souvent une approche des objectifs relativement similaires de ceux des marques sur les réseaux sociaux, on essaie de leur faire comprendre que l’approche comparative est la meilleure en TV.

Cependant la neutralité, l’avis positif et l’avis négatif ne suffisent plus forcément à définir la performance et compléter l’analyse brute des données récoltées. « De notre côté nous analysons de nombreuses données que nous jugeons pertinentes, comme le  nombre de tweets et le débit qui donne un poul de l’émission ce qui permet de définir des moments intense d’émotion. Nous allons aussi plus loin en essayant de définir des influenceurs via une analyse socio-démo, ce que ne propose pas twitter de base avec  les profils. Enfin nous positionnons notre offre comme une analyse média avec les calculs de retweet, d’activité et surtout d’impression, qui nous permet de définir le reach du programme »

Il est important pour ces outils d’offrir une sur-couche de visualisation couplée à un algorithme puissant qui puisse traiter des données de plus en plus nombreuses, et  surtout détecter des utilisateurs et spectateurs selon leur influence. L’entreprise Bluefin Labs, récemment acquise par Twitter – pour développer le Nielsen Social TV ratings – et issu du Medialab du MIT, propose déjà un outil répondant en partie à ce besoin de la profession. Il est appelé « TV Genome ».


DES DONNÉES TRAITÉES QUI RÉVÈLENT DE NOUVELLES OPPORTUNITÉS
Prêt de 80% des internautes sont inscrits sur un réseau social, et plus d’1/5 a déjà commenté des programmes de télévision au cours du dernier mois. Ces données partagées par les « TV-nautes » et traitées par des agences comme Mesagraph sont analysées sémantiquement par des outils grâce auxquels les professionnels peuvent naviguer au travers des champs lexicaux définissant des humeurs et des points clés (moment clefs épisodes, personnages détestés…) Comme vu précédemment, des outils comme « TV Genome » peuvent servir aussi à détecter la pertinence de certains spectateurs et le lien qui les rapproche. Au-delà de ce recueil et de cette analyse, il reste essentiel pour les acteurs, de proposer des conjectures à tous ces résultats et d’opérer un maillage direct au programme.

La sphère française est déjà finement analysée par l’équipe de Mesagraph afin de dégager des insights comportementales et des opportunités pour les producteurs, diffuseurs et même annonceurs. Pour ces derniers, il existe déjà des opération liants données sociales et contenus du programme. Par exemple l’opération « Betting bad », permet après synchronisation avec un réseau social, de parier sur le futur de la série. Le dispositif compte déjà des dizaines de milliers de participants, ce qui nous permet de constater l’engagement d’un tel public autour d’une série et du live. Il s’agit là d’une vraie opportunité pour les annonceurs d’analyser leur public et de se positionner lors de la diffusion.

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Par conséquent, les séries qui réussissent à immerger dans un univers profond d’histoire seront celles où les internautes permettront l’accès le plus important à leurs données. Dans cette masse d’informations créées par la série et les spectateurs. il est important alors pour les producteurs et diffuseurs, de définir des « Meta-data » qui serviront aussi les annonceurs, en regroupant des informations clefs des scénarios et « call to events » qui permettrons de mieux comprendre l’impact du programme sur les réseaux sociaux, et la répercussion des partages sur l’audience. On peut d’ores et  déjà parler de rapprochement entre les métiers de Data Scientist et de Scénariste, pour voir émerger un certain « Data-Scenarist ».

LA SOLUTION, GAGNANTE ASSOCIER OUTILS ET INSTITUTS

Avec le lancement de son étude sur la « Social TV », l’institut Médiamétrie met le pied de la convergence TV – Social et se confronte à un nouveau territoire qui est celui des API et de la sémantique 2.0. Le premier volet de cette étude lancée cet été, analyse les dispositifs sociaux des chaînes en France et à l’international et dresse le panorama des équipements, des usages et des audiences.  La force de ce modèle réside dans l’analyse du lien entre l’audience TV de plus de 70 000 programmes et le nombre de commentaires qu’ils ont générés sur les réseaux sociaux.

Toutefois, tous les programmes ne sont pas commentés sur les réseaux sociaux, et tous les segments de populations n’y sont pas encore strictement présents. Par exemple pour le show de Cyril Hannouna, “ Touche pas à mon poste » on voit une vraie corrélation entre partage social en augmentation de téléspectateur. Avec l’ouverture d’un service plus spécialisé par Twitter dès cette année, on pourra bientôt affiner l’analyse selon les chroniqueurs qui parlent, ce qui pourrait être pertinent pour décider de la construction et le format de l’émission.

Le monde des données et études statistiques semble aujourd’hui plus que jamais complémentaire avec ces nouveaux acteurs qui réussissent à proposer des études qualitatives, très poussées et véridiques sur les sentiments en temps réel des programmes. Ce qui semble déjà prometteur c’est que ces nouvelles données semblent profiter aux acteurs historiques des médias dans la lutte pour rendre compétitif leurs espaces publicitaires.

DES SPECTATEURS DISPERSÉS POUR UNE ATTENTION DÉMULTIPLIÉE

Comme présenté depuis le début, le Téléspectateur, avec bientôt 4 devices par foyer, peut facilement consulter sa série préférée sur sa tablette, son écran d’ordinateur, et même sa future télévision connectée. Grâce à tous les indicateurs mis en place au travers des lecteurs intégrés dans les applications « second écran » par les grandes chaînes, on peut aujourd’hui analyser plus finement l’attention des spectateurs.

Malheureusement, les applications second écran d’aujourd’hui ne semblent pas toutes percer et trouvent leur place plus dans l’accompagnement de programme que dans l’immersion, en mesure de retenir et engager le spectateur. Les grands majors recherchent bien plus qu’un simple traitement des interactions sociales et cela dans le but de proposer des expériences enrichies et implicantes.


Mediametrie / Eurodata TV – International TV… par CrossVideoDays
Selon Amandine Cassi, responsable des études chez Eurodata, conférencière lors des Cross-Vidéo Days 2013, il existe déjà une profusion d’applications pour maximiser la rétention des téléspectateurs sur une même chaîne. Le problème de fond est que le positionnement des grandes chaînes est bien trop souvent généraliste, ce qui les oblige à proposer des applications ou des plates-formes parfois globales avec peu de spécificités et d’expériences poussées. Le modèle qui semble ainsi le mieux marcher n’est autre que l’application second screen dédiée au programme et non à la chaîne. Nous pouvons citer par exemple l’application Story Sync, déployée par AMC pour la série The Killing.

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Ce modèle d’expérience proposé aux téléspectateurs les plus engagés se révèle prometteur à la fois pour les annonceurs et leur portefeuille média. En effet, l’opportunité pour les marques est ici de mieux définir quel programme et placement correspondra à leur cœur de cible. Cela permet aux annonceur de maximiser l’impact de leur film publicitaire, le coût et les partages réalisés autour de celui-ci, à condition que la création soit au rendez-vous. C’est aussi une occasion pour les marques de proposer des opérations de récoltes opt-in avec un meilleur taux de conversion, comme ce fut le cas avec les expériences menée sur l’application Shazam.

On assiste donc à la naissance d’un écosystème de la Social TV, où la part de la big data et de l’analyse des données récoltées sur les médias sociaux permettraient de proposer des opérations mieux ciblées – grâce à des programmes mieux calibrés et plus à l’écoute de leur public. Cette évolution permettra aux annonceurs du petit écran d’avoir une efficience de leur achat media et de trouver des téléspectateurs pour relayer leur message au travers d’expériences plus poussées sur second écran.

En temps de crise pour des annonceurs qui sont en recherche de retour sur investissement et des créateurs toujours à la peine pour boucler leur budget, une analyse plus fine et complète du public via les réseaux sociaux semble être l’une des solutions pour résoudre des problèmes jusque-là latents.

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