Rachat de Unify par Reworld : Faire progresser votre rédaction avec la data

Les medias numériques sont en perpétuelle compétition pour capter l’attention de leurs lecteurs dans un marché compétitif et en mutation constante. Cette bataille pour l’attention est au coeur du métier de journaliste et de son rôle d’informer le public.

Comme nous le montre le rachat du groupe Unify par Reworld, l’adoption des meilleures pratiques autour de la donnée n’est plus un “nice-to-have” et les medias qui font l’impasse sur le sujet risquent de perdre leur indépendance.

Intégrer des statistiques au coeur de l’éditorial

L’idée d’intégrer les analytics au coeur des décisions éditoriales et de la stratégie globale a commencé avec des startups américaines comme Gawker, Huffington Post et Buzzfeed depuis plus d’une décennie. Face à ces nouveaux acteurs agressifs et la place de plus en plus importante des moteurs de recherche, les rédactions “historiques” adoptent l’analytics éditoriale comme le New York Times, le Wall Street Journal aux US et le Guardian au UK. Les rédactions françaises, jusque là protégées par la barrière de la langue ont moins été mises en danger par ces innovations et commencent à suivre la tendance. Cependant ces changements sont bien souvent trop lents et mettent en danger le business model des media.

Des grandes rédactions comme le Guardian aux plus petites comme Quartz, il existe une variété d’approches des plus pragmatiques aux plus ambitieuses ainsi que de nombreuses sources de données pour aider aux optimisations quotidiennes ou à la stratégie long terme. Dans tous les cas la personnalisation a pour but d’optimiser les métriques principales de l’entreprise. La définition de ces métriques est donc au centre du succès de l’adoption de l’analytics éditorial.

Intégrer la data n’est pas synonyme de baisse de qualité éditoriale

L’optimisation en temps réel du contenu ou de l’organisation des sites web ou applications mobiles poursuit la volonté de créer du contenu de qualité qui pourra attirer une audience plus engagée sur le long terme. Comme le montrent le NYT ou le Guardian, intégrer la data dans les décisions éditoriales n’est pas synonyme de compromis sur la qualité du contenu.

Tirer toute la valeur de la donnée, une approche pluridisciplinaire

Pour tirer toute la valeur de la donnée, les meilleures rédactions travaillent sur trois dimensions : les équipes, la culture et les outils. C’est sur ce modèle que BeTomorrow structure son approche. Nous adoptons une méthode itérative qui permet à la rédaction et aux équipes support de progresser de façon incrémentale.

Les leaders constituent des équipes dédiées pluridisciplinaires (product, marketing, édito) et leur fournissent les outils les plus adaptés. Ils encouragent une culture d’expérimentation et d’innovation afin d’atteindre les objectifs de la rédaction.

Culture, équipe et outils sont tous les trois piliers d’une stratégie data efficace.

Par exemple, le Financial Times a créé une stratégie d’engagement d’audience destinée à amener du trafic qualifié sur le site et optimiser l’engagement de cette audience sur et en dehors du site. Le résultat de cette stratégie est une transition d’une culture historique papier, où les articles sont envoyés en fin de journée, vers une création de contenu basée sur les comportements de l’audience. Les articles sont adaptés et envoyés pendant les pics de trafic. Ce changement nécessite d’associer à la rédaction des experts data et SEO, et de fournir les données d’audience aux outils journalistiques comme le CMS.

BeTomorrow conseille une stratégie où la data informe les décisions et permet d’atteindre les objectifs globaux sans jamais perdre de vue les valeurs humaines et éditoriales de la rédaction.

Identifier les symptômes d’une rédaction de niveau intermédiaire

Les données sont largement disponibles dans les entreprises intermédiaires. Les leaders se différencient par leur capacité à tirer des enseignements et prendre des décisions basées sur ces données.

Une entreprise de niveau intermédiaire présente généralement les caractéristiques suivantes :

👉 Les propriétés numériques remontent beaucoup de données dans différents outils marketing, publicitaires et analytics (souvent des dizaines de tags sur la page d’accueil).

👉 Les données sont collectées tout azimut sans consolidation et sans capacité d’unification d’identité, de renommage ou de consolidation.

👉 Les capacités d’analyse permettent de comprendre ce qui se passe dans le produit sans pouvoir rentrer dans le détail.

👉 Les équipes produit, marketing et métier ont accès à de la donnée mais ont besoin d’analystes pour en tirer de véritables enseignements. Cela crée un goulot d’étranglement qui rend les activités exploratoires impossibles.

Accélérez votre adoption de la data pour passer au niveau expert avec BeTomorrow

Notre intervention se fait de façon itérative en commençant par une démocratisation de l’accès à la donnée dans toutes les équipes : marketing, produit, éditeurs, business.

Les équipes sont responsabilisées pour prendre des décisions basées sur la data. Elles sont amenées à comprendre ce qui se passe dans le produit et les facteurs qui influencent ces tendances.

Par exemple, au niveau intermédiaire nous pouvons mesurer le niveau moyen de rétention sur une ouverture d’application. Au niveau avancé nous pouvons isoler les actions fortement corrélées avec la rétention, mesurer des rétentions plus précises (lecture de contenu par ex.) ou encore comparer les actions des power users par rapport aux utilisateurs casuals.

👉 Les équipes produit ont besoin de mesurer et analyser en détail le succès des fonctionnalités livrées, le comportement des utilisateurs sur le site pour identifier les facteurs clés d’engagement ou encore créer et maintenir des cohortes en fonction des préférences des utilisateurs.

👉 Les équipes marketing doivent pouvoir agir en temps réel sur les campagnes d’engagement, analyser le succès des notifications push, proposer des tests A/B et mesurer l’impact de leurs campagnes sur l’engagement et la rétention (pas seulement l’acquisition).

👉 Les équipes éditoriales doivent avoir une boucle de feedback sur la performance des contenus. Tout en gardant la liberté éditoriale, il est crucial de comprendre quels contenus et quels formats engagent plus les lecteurs et de savoir en temps réel quand un article déclenche un engouement pour pouvoir créer des articles de fond sur le sujet.

Accélérer sur la donnée, c’est accessible

Les outils et les méthodes sont disponibles et relativement simples à mettre en place. Ce qui ralentit généralement l’adoption sont la culture et l’inertie des équipes techniques face à un projet qui semble gargantuesque. En adoptant une approche itérative qui permet d’accumuler rapidement les succès, on assure une adoption rapide des meilleures pratiques.

Si vous souhaitez une évaluation du niveau de maturité de votre équipe et un plan d’action personnalisé, prenez contact directement avec moi : https://marcallaire-betomorrow.youcanbook.me