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Quel est l’avenir de la radio?

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L’espoir que nous avions il y a quelques années de voir les jeunes auditeurs habitués aux applications mobiles et au streaming revenir à ce qu’on appelle la consommation linéaire, a disparu (voir notre dernier article sur les habitudes de consommation de la radio). Nous sommes actuellement dans une période de transition, comme l’a souligné le CEO de la BBC dans un récent discours, et nous ne savons pas exactement quelle en sera l’issue. L’incertitude est maximale quant à l’avenir de la radio.

Le saut de plage : le cœur du problème

La consommation non linéaire se répand comme une traînée de poudre parmi les jeunes générations (voir notre article précédent) et si vous voulez garder les auditeurs sur votre fréquence, l’unique possibilité est de leur donner la possibilité de sauter (skip) les parties de programme et morceaux qui ne leur conviennent pas.

La prochaine fois que vous êtes en voiture avec un jeune de la génération Y ou Z, observez attentivement sa rapidité à changer de chaîne si quelque chose ne lui convient pas. C’est fascinant et effrayant à la fois.

Délivrer le bon contenu au bon public

Selon Andrew Scott (chef de la radio et de la musique à la BBC) il y a 3 facteurs clés pour atteindre l’objectif ultime de toute entreprise de médias: « le bon contenu au bon public ».

  1. la compréhension profonde de votre public (genre de musique préféré, moments de consommation, adéquation entre le type de contenu et le moment)
  2. la compréhension profonde du contenu : catégoriser votre contenu en fonction du genre et de l’artiste est très insuffisant. Vous devez inclure beaucoup plus de métadonnées. Peu d’entre vous connaissez probablement Pandora, une radio en ligne qui est sans doute LE modèle en matière de recommandation de contenu. Cette startup a une équipe de 10 personnes qui passe ses journées à écouter tous les morceaux et à les catégoriser selon 450 critères ! Comme vous pouvez le constater cela va bien au-delà du genre et de l’artiste.
  3. une réflexion profonde sur la stratégie en matière de recommandation : avoir accès à la technologie n’est plus le problème. Des algorithmes prêts à l’emploi existent sur le marché. Trouver le juste équilibre entre l’aspect éditorial et l’usage qui est fait de ces algorithmes est par contre un défi beaucoup plus compliqué qu’il n’y paraît.

Les difficultés rencontrées par la BBC

Dans cette période de transition, la BBC fait face à plusieurs challenges:

  • Le Single Sign-On (SSO) a été une clé indispensable pour pour pouvoir analyser les  habitudes de consommation. Pourtant, 4 ans après avoir implémenté le BBC ID12, seuls 5% des utilisateurs sont enregistrés.
  • Contenu: la BBC dispose de 57 stations de radio différentes. Dans ces conditions, faire tenir autant de contenu dans un service qui ait encore du sens pour le consommateur devient une gageure.
  • Diviser un contenu linéaire en segments homogène, ayant du sens pour l’utilisateur,  est également un véritable défi
  • Chaque radio a sa propre identité. Personnaliser et mélanger les contenus peut sembler un but louable pour jeter des ponts entre les marques, mais encore faut-il que les auditeurs fidèles à une marque en accepte le principe.
  • Chaque radio peut se reconnaître par sa couleur sonore, caractéristique de la programmation, et qui doit donc être prise en compte dans le cadre des recommandations vers l’auditeur.

Conclusion

Les technologies de type Big Data peuvent certainement aider personnaliser les interactions. Les évolutions technologiques (DAB +, Radio hybride) permettront de mieux répondre dans le futur aux changements de comportements qui sont déjà observables. La radio hybride en particulier, tirant partie du DAB+ et de la technologie IP, est la seule qui semble actuellement permettre de livrer des informations sur le comportement des consommateurs autrement que via le web.

Cependant les métadonnées attachées au contenu devront être pertinentes. Cette architecture de métadonnées est particulièrement cruciale et dépasse la simple catégorisation de genre et d’origine. Des critères beaucoup plus subtils doivent être pris en compte pour livrer des recommandations pertinentes. Rappelez-vous des 450 variables utilisées par Pandora pour classifier le contenu.

Pour finir un projet Big Data de ce type nécessitera de nombreuses itérations pour parvenir à un résultat final cohérent. Un grand projet de type « Big Bang » est voué à l’échec. Il faut absolument prévoir des livrables de taille raisonnable et sur lesquels vous pouvez apporter des améliorations au fur et à mesure.

 

Image: Shutterstock
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Auteur: Pierre-Nicolas Schwab

Pierre-Nicolas est Docteur en Marketing et dirige l'agence d'études de marché IntoTheMinds. Ses domaines de prédilection sont le BigData l'e-commerce, le commerce de proximité, l'HoReCa et la logistique. Il est également chercheur en marketing à l'Université Libre de Bruxelles et sert de coach et formateur à plusieurs organisations et institutions publiques. Il peut être contacté par email, Linkedin ou par téléphone (+32 486 42 79 42)

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