Imaginez cette question d’un sondage : « Sur une échelle de 1 à 5, veuillez nous dire si vous diriez de ce contenu qu’il vous a plu, qu’il vous amène à en discuter et que vous en avez parlé à un ami ».

Un étudiant en marketing qui formulerait un tel type de question se verrait automatiquement attribuer une mauvaise note. Il faut toujours séparer les variables étudiées en plusieurs questions pour obtenir un résultat qui peut être interprété de manière éclairante.

Cela parait évident, et pourtant nous faisons tout l’inverse en mesurant le taux d’engagement.

Il y a de cela quelques mois, j’avais déjà évoqué les nombreux biais qui rendaient le calcul du taux d’engagement imprécis pour ne pas dire inexact.

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Je suggérais en fin d’article une formule qui permettait d’éliminer ces biais, mais qui a l’inconvénient de nécessiter l’accès aux données privées de la Page Facebook. Certains lecteurs m’ont fait remarquer, à juste titre, que cette formule rendait du coup tout comparatif avec d’autres Pages impossible. J’avoue ne pas avoir eu de réponse satisfaisante à cette objection jusqu’à il y a peu. Je recommandais à l’époque de continuer à utiliser la formule « classique » du taux d’engagement pour du benchmark, très biaisée mais au moins biaisée de la même manière pour tout le monde.

Après réflexion, je crois que le taux d’engagement doit tout simplement disparaitre d’un benchmark concurrentiel entre Pages.

Pourquoi? Parce que le taux d’engagement agrège des variables trop disparates pour être agrégées.

Reprenons la question du tout début de l’article. « Sur une échelle de 1 à 5, veuillez nous dire si vous diriez de ce contenu qu’il vous a plu, qu’il vous amène à en discuter et que vous en avez parlé à un ami ».

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Voilà ce que nous essayons de mesurer avec cette formule du taux d’engagement. Cela n’a pas de sens.

Prenons l’exemple d’une marque célébre : KFC

kfc-engagement-facebookLa Page Facebook de KFC a connu début janvier de cette année une croissance notable de son nombre de « Personnes qui en parlent » car elle a en effet vu un surcroit de commentaires durant la période. Le taux d’engagement de la marque a ainsi fortement progressé.

Les concurrents ont donc dû être dépités de voir leur taux d’engagement stagner et celui de KFC s’envoler. S’ils s’en sont tenus au strict taux d’engagement, certainement. S’ils n’en n’ont pas pris compte alors ils devaient plutôt être satisfaits.

Un aperçu plus rigoureux de l’activité de début janvier sur la Page Facebook de KFC révèle une réalité beaucoup beaucoup moins glorieuse que ne laisse penser son taux d’engagement.

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La Page Facebook de KFC a une forte activité communautaire, certes, mais il s’agit en très grande partie de commentaires très négatifs pour la marque ou de spams !

Moins d’engagement est parfois souhaitable

On peut penser, à la vue de l’exemple précédent, que KFC aurait préféré avoir un taux d’engagement bien plus faible!

Le taux d’engagement est ainsi dangereux dans un benchmark car il agrège des variables très (trop) disparates :

  • Les mentions « j »aime », signe d’affinité, qui ont une valeur positive.
  • Les commentaires, signe de conversation qui peuvent avoir une valeur aussi bien positive que négative.
  • Les partages, signe de recommandation, qui ont globalement une valeur positive.

C’est la raison pour laquelle les statisticiens n’apprécient guère les résultats issus de données agrégées ou pire, les « notes ». Elles masquent trop souvent la réalité et leur interprétation est difficile pour ne pas dire impossible.

De plus, si certaines Pages ont des objectifs de communication, d’autres ont des objectifs de service client. La différence de volume d’engagement est ainsi significatif et il serait donc peu pertinent de comparer ces Pages Facebook sur ce critère.

Comment comparer son engagement avec celui de ses concurrents ?

C’est finalement assez simple. Il suffit de séparer les trois valeurs de l’engagement : « Affinité », « Conversation » et « Recommandation » afin de comparer ce qui est comparable.

En se basant sur le nombre de likes sur les posts, il est ainsi aisé d’identifier les marques qui ont posté le contenu le plus apprécié par les utilisateurs de Facebook.

De même, le nombre de commentaires indiquera les Pages qui ont su créer le plus de conversation, qu’il soit positif ou négatif.

Enfin, les partages permettront d’identifier les marques qui ont généré le plus de recommandations sur la plateforme.

C’est de cette manière que nous avons structuré notre module de benchmark au sein de notre solution d’analytics Facebook. Cela permet, selon nous, d’avoir une vision beaucoup plus impartiale de l’activité.

Qu’en pensez-vous ?

Au sujet de Stéphane Allard

Stéphane ALLARD est co-fondateur de Wisemetrics, solution d’analytics pour Pages Facebook ().
Après 7 ans d’expériences chez des éditeurs de logiciels, Stéphane a créée une agence dédiée aux buzz/médias sociaux en 2003, revendue et 2007 et qu’il a quitté en 2010 pour créer Wisemetrics.
Il rédige des conseils et des analyses sur les metrics Facebook sur le blog de Wisemetrics.
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