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Hot Take : Les données et le marketing d'influence ont un impact direct sur les enjeux liés à la diversité

19/10/2021

La journée internationale de la beauté était l'occasion de réfléchir aux implications sociales des normes de beauté.

Les industries comme la beauté, la mode et les soins corporels ont longtemps été pointées du doigt pour le manque de diversité et d'inclusion dont elles faisaient preuve - mais certaines marques ont amorcé un changement et les consommateurs l'ont bien remarqué. Non seulement les consommateurs demandent aux marques de respecter la diversité, mais de nouvelles données démontrent qu'ils recherchent et soutiennent des créateurs issus de la diversité (et les marques avec qui ils collaborent).

La diversité est clairement bénéfique pour tous, alors pourquoi est-elle si difficile à mettre en place ?

Les algorithmes des réseaux sociaux, biaisés à leur insu ?

« La beauté est dans les yeux de celui qui regarde. » Cet adage - qui exprime toute la force et toute la subjectivité de la beauté - a-t-il toujours lieu d'être, à l'heure des algorithmes et des réseaux sociaux ? 

Selon certains chercheurs, la réponse est non.

Des plateformes comme TikTok revendiquent une approche en réseau car elles suggèrent à leurs utilisateurs des comptes à suivre : « les utilisateurs qui suivent le compte A suivent également le compte B, donc si vous suivez A, vous serez probablement intéressés par le compte B. » Cependant, selon Marc Faddoul, chercheur à la Berkeley School of Information de l'Université de Californie et spécialisé dans l'IA et la désinformation, ces types d'algorithmes risquent de créer ce qu'il appelle un « biais de couverture ».

« Le filtrage collaboratif peut également reproduire tout type de biais dans le comportement des utilisateurs. Les personnes qui ont tendance à suivre des profils d'adolescents blonds ont tendance à suivre toujours plus de profils d'adolescents blonds. En ce sens, c'est un peu déterminé d'avance. »- Marc Faddoul

En d'autres termes, les algorithmes tels qu'ils existent aujourd'hui peuvent en fait limiter l'expression et la découverte de créateurs issus de la diversité.

Les données propres au marketing d'influence sont-elles, elles aussi, biaisées ?

Les marques qui collaborent avec des influenceurs ont moins de risque que les données qu'elles recueillent soient biaisées.

Cependant, quand elles recherchent des influenceurs qui « correspondent à l'image de leur marque » et qui « ont le bon look » ; tous ces aspects qualitatifs en lien avec le processus de validation des influenceurs les exposent au risque de perpétuer les préjugés. Et, cette vision étroite d'éléments qualitatifs pourrait même être perpétuée par les données.

Comme le dit la data scientist Cathy O'Neil, les données peuvent être utilisées pour reproduire les préjugés humains.

« Par conséquent, le racisme est le plus négligé des modèles prédictifs. Il est alimenté par une collecte de données aléatoires et des corrélations douteuses, renforcé par des inégalités institutionnelles et pollué par un biais de confirmation. » - Cathy O'Neil, Weapons of Math Destruction

Comme Marc Faddoul, Cathy O'Neil souligne que si nos prédictions sont uniquement basées sur des données issues d'anciennes collaborations réussies, ce sont toujours les mêmes personnes qui correspondront au modèle de ces données passées - soit principalement des blancs, principalement des hommes, principalement des riches.

Lorsque vous combinez un biais algorithmique avec des prédictions fondées sur des préjugés, il en résulte des données qui sont intrinsèquement biaisées.

Étant donné que la plupart des industries commencent tout juste à s'intéresser aux enjeux de diversité, les influenceurs racisés y voient de nouvelles opportunités. Le problème est que l'intérêt des marques pour les personnes issues de la diversité est si récent que les influenceurs racisés ne disposent pas de la même quantité de données de performances historiques que leurs homologues blancs. Ainsi, si une marque, par exemple, se base sur l'historique des performances des publications sponsorisées pour choisir un partenaire, les influenceurs racisés peuvent se trouver désavantagés par rapport à ceux qui bénéficient d'un historique « prouvé » de publications sponsorisées très performantes. Partant de ce constat, une marque a moins de chance de travailler avec des influenceurs racisés, et proposera une rémunération inférieure aux créateurs racisés pour un même contenu livré.

Comment les marques peuvent faire la différence

Ces problèmes sont difficiles à appréhender. Voici donc deux mesures à prendre et à intégrer dès maintenant dans vos stratégies de marketing d'influence.

Utilisez les données pour identifier les tendances, et générez de l'engagement grâce à la créativité, sans stéréotypes.

Les données sont un outil puissant pour faire émerger les tendances, mais la façon dont nous parlons de ces tendances est importante. Par exemple, lorsque l'on examine les données sur la catégorie des soins capillaires, les termes « couleur » et « blond » sont extrêmement fréquents. 

Plutôt que d'assimiler le blond au beau (ou de collaborer uniquement avec des influenceurs blancs sur cette tendance), orientez la conversation sur les techniques de coloration capillaire qui permettent à chacun d'exprimer son individualité.

Application de ce conseil : En 2020, le balayage était une technique de coloration très populaire dans les tendances. Un ensemble d'influenceurs à la fois racisés et blancs a surfé sur cette tendance, mettant en valeur leur beauté à travers la créativité de leurs coiffures.

Brisez le cercle des données biaisées en misant sur les influenceurs racisés.

Nous savons déjà que les influenceurs issus des minorités ont un impact potentiel fort. À l'heure actuelle, ce qui les freine pour émerger, c'est le manque de ressources, le manque d'historique en matière de données de performance et le manque d'accès. Les marques qui investissent pour aider les créateurs sous-représentés pourront se targuer de prendre part aux enjeux sociaux actuels, et cet impact positif se reflètera forcément sur leurs propres objectifs commerciaux.

« 76 % des membres de la génération Z pensent que la diversité et l'inclusion sont des sujets importants dont les marques doivent se saisir. »

Les spécialistes du marketing à tous les niveaux peuvent, avec l'expertise qui est la leur, aider facilement les influenceurs racisés à utiliser les données à leur avantage. Dans la collaboration, aidez-les à comprendre et à appréhender la stratégie de la plateforme, l'optimisation des performances et les bonnes pratiques en matière d'algorithmes. Pour cela :

  • Inspirez-vous de la campagne créée par la marque Degree, #BreakingLimits. Dans le cadre de cette initiative, Degree a embauché un panel diversifié d'influenceurs et s'est engagée à les encadrer et à investir dans des programmes « dans leur propre communauté qui leur permettent d'inspirer d'autres créateurs ».
  • Découvrez des influenceuses tendance comme Lizeth Ramirez or Deborah Bland dont l'audience est de plus en plus vaste toutes plateformes confondues, et aidez-les à monétiser leur popularité. 

Tout est dans les données : Les données montrent que les influenceurs issus des minorités ont un impact majeur. Parmi un panel de 150 influenceurs ayant une audience principalement composée de personnes issues des minorités (noires, hispaniques ou asiatiques), nous avons constaté que depuis la résurgence du mouvement Black Live Matter (de juin 2020 à juin 2021), le Brand Vitality Score (VIT)* par influenceur est de 2000 sur le contenu beauté. Ce score est nettement plus élevé que le score habituel des méga-influenceurs beauté (entre 1 à 5 millions d'abonnés), qui en moyenne obtiennent un score VIT d'environ 600 par influenceur.

*Le Brand Vitality Score VIT) [AB1] est la première métrique créée uniquement pour mesurer la performance d'une marque parmi le contenu des influenceurs. Elle a été conçue pour mesurer des éléments importants comme la visibilité (portée du contenu), l'impact (engagement généré) et la confiance dans la marque (qualité du contenu sur l'image de marque).


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