Les études de marché, un secteur à disrupter ?
RB - L’industrie des études a vu émerger de très grands joueurs sur la partie logicielle (Qualtric, SurveyMonkey, Medallia etc.) et on compte toujours les géants dont les noms sont connus de tous (IPSOS, GFK, Nielsen etc.). Mais la partie échantillonnage (ou “sampling”) reste le talon d’Achille de cette industrie. En d’autres termes, il existe de très bons “chercheurs” types consultants, de très bons logiciels pour configurer les questionnaires et analyser les réponses mais la matière première - les personnes qui répondent aux sondages - n’a pas innové depuis 20 ans.
On constate ce gap en posant une question simple : qui parmi les lecteurs d’ÉcranMobile est inscrit sur un panel consommateur? Probablement pas ou peu. En revanche, qui parmi les lecteurs est inscrit sur au moins un réseau social? Probablement l’immense majorité.
C’est en se posant cette question qu’on comprend le positionnement de Potloc : utiliser la puissance des réseaux sociaux pour aller chercher des répondants aux sondages.
Il y a de nos jours plus de 4 milliards de personnes qui y sont actives, ce qui en fait le plus grand panel consommateur au monde. Utiliser les réseaux sociaux pour obtenir des répondants à ses questionnaires permet un ciblage virtuellement sur l’ensemble de cette population mais aussi une géo-localisation extrêmement fine en fonction des besoins. De plus, tout comme dans le cadre de l’achat en ligne versus en magasin, les participants trouvent un certain confort à répondre aux enquêtes d’opinion sur leur écran mobile via leur plateforme de réseau social préférée.
La disruption apportée par Potloc est d’aller là où les gens se trouvent. Le visuel ci-dessous explique assez bien cette évolution naturelle.
RB - L’industrie des études a vu émerger de très grands joueurs sur la partie logicielle (Qualtric, SurveyMonkey, Medallia etc.) et on compte toujours les géants dont les noms sont connus de tous (IPSOS, GFK, Nielsen etc.). Mais la partie échantillonnage (ou “sampling”) reste le talon d’Achille de cette industrie. En d’autres termes, il existe de très bons “chercheurs” types consultants, de très bons logiciels pour configurer les questionnaires et analyser les réponses mais la matière première - les personnes qui répondent aux sondages - n’a pas innové depuis 20 ans.
On constate ce gap en posant une question simple : qui parmi les lecteurs d’ÉcranMobile est inscrit sur un panel consommateur? Probablement pas ou peu. En revanche, qui parmi les lecteurs est inscrit sur au moins un réseau social? Probablement l’immense majorité.
C’est en se posant cette question qu’on comprend le positionnement de Potloc : utiliser la puissance des réseaux sociaux pour aller chercher des répondants aux sondages.
Il y a de nos jours plus de 4 milliards de personnes qui y sont actives, ce qui en fait le plus grand panel consommateur au monde. Utiliser les réseaux sociaux pour obtenir des répondants à ses questionnaires permet un ciblage virtuellement sur l’ensemble de cette population mais aussi une géo-localisation extrêmement fine en fonction des besoins. De plus, tout comme dans le cadre de l’achat en ligne versus en magasin, les participants trouvent un certain confort à répondre aux enquêtes d’opinion sur leur écran mobile via leur plateforme de réseau social préférée.
La disruption apportée par Potloc est d’aller là où les gens se trouvent. Le visuel ci-dessous explique assez bien cette évolution naturelle.
Des études qui reposent sur les capacités de ciblage des plates-formes programmatiques ?
RB - Grâce aux réseaux sociaux, on bénéficie d’un ciblage fin mais qui n’est pas sans challenge. Effectivement, il ne suffit pas de poster un questionnaire sur Facebook pour avoir un échantillon représentatif: il faut réussir à composer des échantillons équilibrés tout en écrasant au maximum les biais inhérents aux réseaux sociaux. C’est ce que nos équipes de R&D ont développé depuis 7 ans.
Pour donner un exemple simple : les plateformes de réseaux sociaux vont, par définition, pousser les publicités auprès des cibles ayant la plus grande propension à y répondre (pour l’exemple, admettons les femmes entre 20 et 25 ans). Néanmoins, dans un sondage, il est indispensable de constituer un échantillon équilibré incluant le bon nombre de femmes, d’hommes, les différentes tranches d’âges, les différents niveaux de revenus, la localisation géographique etc. C’est ce que la technologie Potloc permet : s’assurer de constituer des échantillons représentatifs, quelle que soit la cible.
Concrètement, en quoi ces études « mobile first » surclassent-elles les précédentes ?
RB - S’il est vrai qu’aujourd’hui la majorité des connexions se font sur mobile, notre approche ne dépend pas du support utilisé (tablet, desktop…). Ce qui fait la qualité et la pertinence de nos études c’est d’aller chercher les gens là où ils passent le plus de temps. Les réseaux sociaux permettent également d’obtenir des échantillons très rapidement, en quelques jours seulement.
Nous avons réalisé cette enquête extrêmement ciblée à la fois géographiquement et dans le profil des personnes interrogées. Elle concernait le personnel hospitalier canadien affecté aux patients Covid. Nous sommes allés chercher 500 médecins et infirmiers, à travers tout le Canada, pour comprendre quelle était leur réalité. Un ciblage si fin dans un laps de temps si court est simplement impossible en utilisant les méthodes traditionnelles (téléphone, panel, focus group etc.)
La fin annoncée des cookies (et la volonté de miser sur des cohortes) pourrait-elle réduire votre capacité de ciblage et la pertinence de vos études ?
RB - Absolument pas. Nos algorithmes de sourcing ne s’appuient pas sur les cookies. Chaque étude est nouvelle: nous interrogeons aussi bien les parents résidant à Brooklyn dont les enfants souffrent de dyslexie, que les ingénieurs automobiles allemands travaillant sur les moteurs électriques.
Chaque cible et chaque enquête est unique et se base sur les informations que nous avons à notre disposition sur les 20 plateformes sociales que nous utilisons (Facebook, Snapchat, LinkedIn etc.)
2022 sera une année d’élection présidentielles. Souhaitez vous en profiter pour démontrer la pertinence de votre outil en nous annonçant dès aujourd’hui le gagnant ?
RB - Nous avons pour l’instant fait le choix stratégique de ne pas encore nous attaquer aux sondages politiques. Il s’agit d’un marché relativement petit, comparé à celui des grandes entreprises et ce n’est donc pas un focus pour l’instant.
D’ici deux ans néanmoins il est probable que nous nous penchions sérieusement sur le sujet car les dernières élections (Etats Unis ou ailleurs) ont bien prouvé qu’il était temps de renouveler la façon d’interroger les citoyens et de redonner confiance dans les sondages.
RB - Grâce aux réseaux sociaux, on bénéficie d’un ciblage fin mais qui n’est pas sans challenge. Effectivement, il ne suffit pas de poster un questionnaire sur Facebook pour avoir un échantillon représentatif: il faut réussir à composer des échantillons équilibrés tout en écrasant au maximum les biais inhérents aux réseaux sociaux. C’est ce que nos équipes de R&D ont développé depuis 7 ans.
Pour donner un exemple simple : les plateformes de réseaux sociaux vont, par définition, pousser les publicités auprès des cibles ayant la plus grande propension à y répondre (pour l’exemple, admettons les femmes entre 20 et 25 ans). Néanmoins, dans un sondage, il est indispensable de constituer un échantillon équilibré incluant le bon nombre de femmes, d’hommes, les différentes tranches d’âges, les différents niveaux de revenus, la localisation géographique etc. C’est ce que la technologie Potloc permet : s’assurer de constituer des échantillons représentatifs, quelle que soit la cible.
Concrètement, en quoi ces études « mobile first » surclassent-elles les précédentes ?
RB - S’il est vrai qu’aujourd’hui la majorité des connexions se font sur mobile, notre approche ne dépend pas du support utilisé (tablet, desktop…). Ce qui fait la qualité et la pertinence de nos études c’est d’aller chercher les gens là où ils passent le plus de temps. Les réseaux sociaux permettent également d’obtenir des échantillons très rapidement, en quelques jours seulement.
Nous avons réalisé cette enquête extrêmement ciblée à la fois géographiquement et dans le profil des personnes interrogées. Elle concernait le personnel hospitalier canadien affecté aux patients Covid. Nous sommes allés chercher 500 médecins et infirmiers, à travers tout le Canada, pour comprendre quelle était leur réalité. Un ciblage si fin dans un laps de temps si court est simplement impossible en utilisant les méthodes traditionnelles (téléphone, panel, focus group etc.)
La fin annoncée des cookies (et la volonté de miser sur des cohortes) pourrait-elle réduire votre capacité de ciblage et la pertinence de vos études ?
RB - Absolument pas. Nos algorithmes de sourcing ne s’appuient pas sur les cookies. Chaque étude est nouvelle: nous interrogeons aussi bien les parents résidant à Brooklyn dont les enfants souffrent de dyslexie, que les ingénieurs automobiles allemands travaillant sur les moteurs électriques.
Chaque cible et chaque enquête est unique et se base sur les informations que nous avons à notre disposition sur les 20 plateformes sociales que nous utilisons (Facebook, Snapchat, LinkedIn etc.)
2022 sera une année d’élection présidentielles. Souhaitez vous en profiter pour démontrer la pertinence de votre outil en nous annonçant dès aujourd’hui le gagnant ?
RB - Nous avons pour l’instant fait le choix stratégique de ne pas encore nous attaquer aux sondages politiques. Il s’agit d’un marché relativement petit, comparé à celui des grandes entreprises et ce n’est donc pas un focus pour l’instant.
D’ici deux ans néanmoins il est probable que nous nous penchions sérieusement sur le sujet car les dernières élections (Etats Unis ou ailleurs) ont bien prouvé qu’il était temps de renouveler la façon d’interroger les citoyens et de redonner confiance dans les sondages.