Speaker #0Imaginez que votre entreprise possède une information que personne d'autre ne possède. Vous connaissez l'évolution des comportements de vos clients, les produits qu'ils recherchent, les demandes qui progressent, les sujets qui inquiètent, les régions où les usages changent, les moments où les comportements basculent. Toutes ces informations existent déjà quelque part dans votre entreprise, dans vos ventes, vos réservations, transactions, recherches, appels ou études. Et pourtant, la plupart restent enfermés dans de jolis tableaux de bord que personne en dehors de l'entreprise ne verra jamais. Alors, la vraie question est peut-être celle-ci. Et si certaines de vos données pouvaient devenir des histoires. Bonjour à toutes et à tous, je suis Florian Grimaud et bienvenue dans l'Instant Marketing Communication, une production de l'agence Albatros Conseil. Aujourd'hui, nous allons parler de Data PR, un terme qui peut sembler un peu technique, mais l'idée est assez simple. Utiliser des données, des études, des baromètres, des observatoires ou des informations propriétaires pour produire une matière suffisamment intéressante pour devenir un sujet médiatique. Mais attention, la data PR ne consiste pas à commander un sondage pour trouver un joli pourcentage à mettre dans un communiqué de presse. Elle ne consiste pas non plus à produire un chiffre spectaculaire pour obtenir quelques retombées pendant trois jours. La vraie data PR commence lorsque l'entreprise transforme Ce qu'elle sait en informations utiles pour les autres, pour les journalistes, pour leur audience et parfois pour tout le marché. Bienvenue dans ce nouvel épisode de l'instant marketing communication. Commençons par casser une première idée reçue. Data PR ne signifie pas automatiquement sondage. Un sondage ? de faire partie de la TATAPR. Mais ce n'est qu'une possibilité. Une entreprise peut travailler à partir de données transactionnelles, de recherches effectuées sur son site internet, de demandes clients, de réservations, de ventes, de pannes, de prix, d'usages, de comportements, de données territoriales ou évidemment d'une étude réalisée spécialement sur un sujet. Ce qui compte, ce n'est pas la nature de la donnée. Ce qui compte, c'est ce qu'elle permet de comprendre. Imaginons que votre entreprise analyse 2 millions de transactions. Mais ce chiffre ne constitue pas encore un sujet. La question est, qu'est-ce que ces 2 millions de transactions nous apprennent ? Est-ce qu'un comportement est en train de changer ? Une catégorie progresse-t-elle brutalement ? Existe-t-il une différence entre générations, entre régions, entre villes et zones rurales ? Un usage disparaît-il ou un autre apparaît-il ? C'est là que la donnée commence à devenir intéressante. Parce qu'elle ne décrit plus simplement une activité. Elle révèle une évolution, une tension, un paradoxe, un changement. Un chiffre est une donnée. Un écart est souvent le début d'une histoire. Et surtout, je poserai toujours cette question. Qu'est-ce que ces données permettent de comprendre ? Parce que si la réponse est « pas grand-chose » , alors nous n'avons probablement pas encore un sujet média. Il faudra partir de la question journalistique. C'est probablement l'une des erreurs les plus fréquentes. Une entreprise décide de lancer une étude. Elle réunit les équipes et la première question devient « Qu'est-ce que nous allons demander à notre institut de sondage ? » Moi, je commencerais un peu plus haut. Quelle question le marché se pose-t-il ? Quelle question la société se pose-t-elle ? Quelle évolution mérite d'être documentée ? Qu'est-ce qui est en train de changer ? Qu'est-ce qui est en train... de faire débat. Qu'est-ce qu'il manque aujourd'hui pour comprendre un sujet ? Ensuite seulement, nous pouvons construire Les questions. Une bonne data pair ne commence pas par un questionnaire. Elle commence par une question à laquelle le marché n'a pas encore de bonne réponse. Ça, ça change complètement la logique. On ne produit plus une étude pour parler de l'entreprise. On produit une information parce qu'elle mérite d'exister. Premier format. C'est évidemment l'étude. Une étude peut permettre de comprendre un phénomène à un instant donné. Ce que pensent les Français d'un sujet. Comment les dirigeants réagissent à une transformation. Comment les consommateurs modifient leur comportement. C'est une photo. Elle peut être très forte, très intéressante et produire un vrai moment médiatique. Mais une photo reste. Une photo. Si vous voulez raconter le mouvement, il faut répéter la mesure. Alors vous l'aurez compris, le deuxième format, c'est le baromètre. La puissance du baromètre vient de la répétition. Même sujet, même méthode, ou méthode suffisamment stable, à intervalles réguliers. Une fois, vous obtenez un niveau. Deux fois, vous obtenez une comparaison. Trois fois, vous commencez à obtenir une tendance. Et progressivement, vous pouvez raconter un mouvement. Plus 8%, moins 2%, une accélération, un retournement, une rupture, un retour à la normale. Une étude photographique a marché. Un bon baromètre commence à raconter son mouvement. Et ça, c'est très puissant pour un journaliste. Parce qu'un chiffre... Isoler peut être intéressant, mais une évolution est souvent encore plus facile à raconter. Troisième niveau, l'observatoire. Là, nous changeons encore de dimension. Un observatoire ne consiste pas seulement à publier un chiffre une fois par an. Il consiste à occuper durablement un territoire de connaissances. Mobilité, tourisme... Emploi, formation, habitat, consommation, transition énergétique ou bien entrepreneuriat. Vous publiez des données, puis des analyses, puis des évolutions, puis des comparaisons. Et progressivement, l'entreprise peut être identifiée comme une source sur ce sujet. Le baromètre peut créer une actualité. L'observatoire peut construire une autorité. Je vous propose maintenant de prendre un cas réel particulièrement intéressant. Je vais citer la société Indeed. On pourrait voir Indeed simplement comme une plateforme d'emploi. Des entreprises publient des oeuvres, des candidats les recherchent. Mais regardons ce que cela signifie en matière de données. Indeed observe un volume considérable d'offres d'emploi, l'évolution des recrutements, les métiers recherchés, les salaires annoncés et différents comportements liés au marché du travail. Ces informations peuvent être agrégées et anonymisées pour produire des analyses, des tendances et des indicateurs du marché de l'emploi. Et plutôt que de garder uniquement ces informations dans ces tableaux de bord internes, Indeed a développé le Hiring Lab, une structure qui transforme ces données en analyse du marché du travail. Le Hiring Lab publie notamment des données et des méthodologies permettant de suivre l'évolution des offres d'emploi sur différents marchés. Et là, nous avons exactement le basculement dont nous parlions. Indeed ne dit plus seulement Venez chercher un emploi sur notre plateforme. L'entreprise peut aussi dire, voilà ce que nous observons sur le marché du travail. La data PR devient puissante lorsque les données produites par l'activité de l'entreprise commencent à intéresser des personnes qui ne s'intéressaient pas forcément à l'entreprise elle-même. Et surtout, la démarche s'inscrit dans le temps, des données régulières, une méthodologie. documentés, des économistes qui analysent les tendances, des séries comparables. Le Highline Lab indique aussi que ces travaux sont repris par de grands médias internationaux et qu'ils échangent avec des institutions comme la Banque Centrale Européenne, le FMI ou l'OCDE. Et ça, c'est probablement l'un des niveaux les plus élevés que puisse atteindre une stratégie de data pair. La marque n'essaie plus seulement d'obtenir une retombée médiatique, elle construit une infrastructure de connaissances autour de son marché. C'est... Le niveau ultime de la data PR. Parfois, les meilleures données existent déjà. Et c'est là que le sujet devient très business. Parce que beaucoup d'entreprises pensent immédiatement qu'il faut acheter une étude. Eh bien, pas forcément. Une chaîne hôtelière possède des données de réservation, une marketplace des données de recherche. Un assureur des données de sinistre, un réseau automobile, des données d'entretien, une entreprise de formation, des informations sur l'évolution des demandes et des compétences, un site d'e-commerce sur les comportements d'achat. Toutes ces données peuvent potentiellement devenir de la matière éditoriale, à condition évidemment de respecter la confidentialité et la protection des données. C'est pas moi qui vais vous dire le contraire. Mais ce que je constate, c'est que certaines entreprises dépensent beaucoup d'argent pour produire des études. Maintenant, soyons un peu plus sévères. Parce que vous avez probablement déjà vu ce type d'études. Une entreprise veut parler de son produit. Elle commande un sondage, puis elle construit des questions qui vont progressivement l'amener à obtenir le chiffre. qu'elle espérait. Et quelques semaines plus tard, le communiqué de presse titre 87% des Français souhaitent. Et quelle coïncidence ! Ce qu'ils souhaitent correspond exactement à ce que vend l'entreprise. À ce moment-là, le problème n'est pas le sondage. Le problème est que nous utilisons la donnée comme une caution publicitaire. Une étude conçue pour Confirmer ce que la marque voulait déjà dire ne produit pas de connaissances, elle produit une caution. Une bonne data PR doit pouvoir répondre à des questions très simples. Combien de personnes ? Quelle période ? Échantillon ? Population ? Périmètre ? Quelle méthode de collecte ? Quel billet possible ? Et lorsque nous utilisons des données propriétaires, même exigence. Combien de transactions ? Sur quelle période ? Sur quel territoire ? Ces données représentent-elles le marché ou simplement vos propres clients ? Cette distinction est essentielle parce qu'un réseau qui représente une partie du marché ne peut pas présenter ses comportements clients comme s'il représentait automatiquement toute la population. Une donnée spectaculaire sans méthodologie solide produit peut-être un titre, elle ne construit. pas une source crédible. Et j'irai même un peu plus loin. Plus vous voulez que votre donnée devienne une référence, moins vous pouvez demander aux autres de simplement vous croire sur parole. La méthodologie ne doit pas être cachée derrière la communication. Elle fait partie de la valeur de la donnée. Une donnée devient plus facilement une référence lorsque ceux qui l'utilisent peuvent comprendre comment elle a été construite. Alors là, il faut aussi accepter que la donnée puisse nous contredire. Et ça, c'est probablement l'un des meilleurs tests de sérieux. Vous lancez une étude et le résultat n'est pas celui que vous espériez. Que faites-vous ? Vous enterrez le chiffre ? Vous cherchez uniquement une sous-population qui confirme votre intuition ? Vous reformulez la conclusion ? Ou vous acceptez que la réalité soit différente ? de ce que vous imaginez. Parce que si le résultat doit être décidé avant la collecte des données, nous ne le sommes plus dans une étude. La crédibilité commence lorsque l'entreprise accepte que la donnée puisse parfois lui répondre autre chose que ce qu'elle voulait entendre. Une bonne data pair doit donner de la matière aux journalistes. Alors, pourquoi les données peuvent-elles être... aussi intéressante pour les médias parce qu'elle donne de la matière Une bonne étude peut fournir un chiffre principal, une évolution, une comparaison, une surprise, une différence générationnelle, ou bien même une différence régionale, une tendance sectorielle, une citation d'experts. Autrement dit, le journaliste ne reçoit pas uniquement un communiqué de presse, il reçoit plusieurs portes d'entrée vers le sujet. Une bonne date APR ne donne pas seulement une information au journaliste, elle lui donne plusieurs façons de raconter cette information. Aussi, une bonne étude doit pouvoir produire plusieurs histoires. C'est là que la conception devient vraiment stratégique. Imaginons une étude qui génère un seul chiffre intéressant. Vous avez peut-être un communiqué de presse. Maintenant, imaginons une étude qui permet d'avoir un angle national, un angle régional, un angle par âge, un angle par secteur. un angle, je ne sais pas, des usages ou un angle économique. Là, tout d'un coup, vous n'avez plus un communiqué de presse, vous avez une plateforme éditoriale. La meilleure étude n'est pas celle qui produit un bon communiqué de presse, c'est celle qui contient suffisamment de matière pour produire plusieurs histoires. Il y a un point que je voulais souligner, c'est que justement le régional peut être beaucoup plus puissant qu'on ne l'imagine. Prenons un baromètre national. Le résultat moyen est intéressant. Mais maintenant, descendons au niveau des territoires. En Bretagne, le comportement est différent de celui observé en Ile-de-France. Dans les Hauts-de-France, une tendance progresse plus rapidement. En Provence-Alpes-Côte d'Azur, une autre se distingue. Et soudain, le journaliste local ne reçoit plus une étude sur les Français. Il reçoit une information sur son territoire, sur ses lecteurs, ses auditeurs, sur sa zone de diffusion. Une donnée nationale informe, une donnée locale peut immédiatement concerner. Le timing est une partie de la data pair. Une donnée peut être excellente et passer complètement inaperçue. Pourquoi ? Parce qu'elle arrive au mauvais moment. Une étude sur le tourisme juste avant les grands départs n'a pas la même valeur éditoriale qu'en novembre. Une étude sur les dépenses de Noël en décembre a plus de sens qu'en avril. Une étude sur la mobilité peut devenir particulièrement pertinente au moment des départs en vacances par exemple. La donnée ne change pas nécessairement, mais sa capacité à répondre à une question du moment change complètement. Alors, ça paraît évident et plein de bon sens, mais une bonne donnée au mauvais moment peut rester invisible. Une bonne donnée au moment où tout le monde se pose la question peut devenir une actualité. Autre levier, vous disposez d'une étude réellement forte. Vous pouvez envoyer le même communiqué de presse à 50 médias en même temps ou bien travailler un angle spécifique avec un média particulièrement pertinent. Une exclusivité, une avant-première, un embarquo, des données réservées sur une période courte. Attention, l'exclusivité ne transforme pas une mauvaise étude en bonne information, mais elle peut donner une valeur supplémentaire à une matière déjà intéressante. Ce qui paraît vraiment antinomique pour beaucoup d'entreprises et d'avanceurs, c'est que pour faire parler de la marque, il faut parfois parler d'autre chose que de la marque. Et voilà justement ce paradoxe très important. Si votre étude porte uniquement sur votre marque, votre produit, service et les raisons pour lesquelles les consommateurs devraient l'acheter, nous ne sommes plus très loin de la publicité. La bonne date APR commence souvent par un sujet plus grand que l'entreprise. Le tourisme, l'information, le pouvoir d'achat. Votre marque apporte la connaissance, elle apporte la donnée, elle apporte l'expertise. Mais elle accepte de ne pas être le sujet principal de chaque phrase. Imaginez maintenant que vous publiez votre baromètre chaque année à la même période. Première édition, quelques articles. Deuxième édition, les journalistes commencent à comparer avec l'année précédente. Troisième édition, certains commencent à se souvenir du rendez-vous. Quatrième édition, peut-être qu'un journaliste vous appelle quelques jours avant la publication pour demander. Vous avez les nouveaux chiffres. Et là, quelque chose a changé. Vous ne produisez plus seulement une opération de relation presse, vous avez construit un rendez-vous éditorial. Le vrai succès d'un baromètre commence vraiment lorsque les journalistes n'attendent plus votre communiqué de presse, mais commencent à attendre vos chiffres. Et si ce travail continue dans le temps, une autre transformation peut apparaître. Le journaliste... ne vous appelle plus seulement lorsque vous publiez votre étude, il vous appelle lorsque le sujet arrive dans l'actualité. Parce qu'il sait que vous disposez des données, parce qu'il sait que vous suivez le marché, parce qu'il sait que vous pouvez mettre un chiffre en perspective. Et maintenant regardons ce qui se passe avec l'intelligence artificielle. Produire un texte, un communiqué de presse devient de plus en plus facile pour certains. Résumer un sujet, faire une synthèse, produire une première analyse, tout ça devient accessible. Mais il y a une chose qu'une IA ne possède pas par magie. Vos ventes, vos ventes de la semaine, vos 2 millions de transactions Les demandes de vos clients, les réservations de votre réseau, les données de votre observatoire, votre historique sur 5 ans. Quand je travaille un dispositif de data pair, je pars de 6 questions. Première, quel territoire voulons-nous documenter ? Pas quel produit voulons-nous mettre en avant, non non, quel sujet ? pouvons-nous légitimement éclairer ? La deuxième question, quelles données pouvons-nous réellement posséder ou produire ? Données internes, sondages, études, analyses historiques, baromètres, observatoires. La troisième question, qu'est-ce qui peut devenir une histoire ? Une rupture, une évolution, un paradoxe, un phénomène émerge. Quatrième question, La méthodologie est-elle défendable ? Échantillon, période, périmètre, définition, limite et débit. Cinquième question, quel angle média pouvons-nous construire ? National, économique, régional, professionnel, consommation, société, générationnel. Et enfin, dernière et sixième question, comment allons-nous installer cette donnée dans le temps ? Un one-shot ? Un paramètre annuel ? Une publication trimestrielle ? Un observatoire permanent. Et surtout, je garde une question au-dessus de toutes les autres. Quelle connaissance utile sommes-nous légitimes à apporter ? Bien sûr, je regarde les retombées, le nombre d'articles, la qualité des médias, les citations, les interviews, les reprises de chiffres, les liens vers l'étude. Mais je ne m'arrêterai surtout pas à ça. Parce qu'une bonne data pair... doit aussi être mesurée dans le temps. La donnée continue-t-elle à être reprise ? L'étude est-elle citée six mois plus tard ? Le baromètre devient-il une référence ? Les journalistes nous appellent-ils davantage ? Nos experts sont-ils plus souvent sollicités ? Autrement dit, est-ce que nous avons simplement produit une campagne ou est-ce que nous avons commencé ? à construire un actif de réputation. Et pour terminer le raisonnement, je veux un dernier bloc très concret. Qu'est-ce qui tue une data pair ? Un résultat écrit avant l'étude ? Une méthodologie introuvable ? Un échantillon minuscule présenté comme une vérité universelle ? Des questions orientées ? Une marque présente dans chaque formulation. Des chiffres sans contexte. Une étude sans surprise. Un chiffre spectaculaire mais impossible à expliquer. Et puis, un baromètre annoncé comme un grand rendez-vous qui disparaît après sa première édition. Toutes les entreprises communiquent, toutes publient des messages, des contenus, des communiqués de presse, des prises de parole. Mais toutes ne possèdent pas une information que les médias ont besoin de connaître. Et c'est là que la data pair devient... particulièrement intéressante. Elle consiste à regarder ce que l'entreprise sait réellement du monde dans lequel elle évolue, ce qu'elle observe, ce qu'elle mesure, ce qu'elle peut documenter mieux que les autres. Puis, à transformer cette connaissance en matière suffisamment robuste pour être utile à quelqu'un d'autre. Pas un sondage prétexte, pas un chiffre fabriqué pour confirmer un argument commercial. Non. Pas une statistique spectaculaire sans méthode, mais une information originale, documentée, compréhensible et vérifiable, suffisamment intéressante pour mériter d'être racontée. Et peut-être que dans un monde où produire des contenus deviendra toujours plus facile, l'avantage ne sera plus seulement de savoir raconter une bonne histoire, il sera de posséder quelque chose de suffisamment. Vrai, original et utile pour que les autres aient envie de raconter cette histoire à votre place. Nous arrivons au terme de cet épisode de l'instant marketing communication consacré à la data PR. Si je devais vous laisser avec une seule question, ce serait celle-ci. Regardez votre marque, votre entreprise, vos clients, vos ventes, vos recherches, vos transactions. vos usages, votre historique. Et demandez-vous simplement qu'est-ce que nous savons que notre marché aurait intérêt à savoir. Pas pour vendre immédiatement un produit, mais pour aider à comprendre une évolution, à comprendre un comportement, à comprendre un marché ou une transformation. Parce que si vous trouvez cette donnée et si vous la documentez correctement, vous ne tenez pas peut-être pas seulement un sujet de relation presse, vous êtes peut-être en train de construire une source, et avec le temps, une autorité. Merci d'avoir écouté ce podcast. N'oubliez pas, si vous voulez développer votre business, vous devez investir dans une bonne stratégie de communication. Si vous ne le faites pas, vos concurrents vous remercieront. A très bientôt pour un nouvel épisode de l'instant marketing communication.
