Analyse des podcasts de Springcast : que disent les chiffres ?

analyse des podcasts springcast
C'est l'une des questions les plus fréquemment posées depuis le lancement de Springcast 2.0... Qu'est-ce qu'un téléchargement ? Qu'est-ce qu'un téléchargement unique ? Quelle est la différence ? En d'autres termes... Que disent les chiffres ?

Partager ce message

Dans cet article, je vais vous expliquer les différentes statistiques que vous pouvez trouver dans la plateforme Springcast.

Voulez-vous simplement savoir ce que signifie une certaine métrique ? Naviguez ensuite vers "métriques" via la table des matières ci-dessous.

Vous voulez avoir une bonne compréhension du fonctionnement de nos analyses ? et comment nous obtenons nos données ? Alors lisez l'article en entier.

Cet article a été publié le 26 août 2021 et sera mis à jour au fur et à mesure des changements apportés à notre suite analytique. 

Dernière modification le 26-08-2021.

Contenu de l'article

Voulez-vous passer directement à l'explication des métriques ? Alors, jetez un coup d'œil à La métrique

Podcasts et analyses

Bien que le podcast lui-même existe depuis plus de 20 ans, l'analyse des podcasts n'en est qu'à ses débuts. Jusqu'à il y a quelques années, vous ne pouviez vraiment voir que le nombre de téléchargements d'une émission ou d'un épisode de podcast.

Ces dernières années, à mesure que les gens prenaient leur podcast au sérieux, les analyses ont pris de l'importance et le système d'évaluation de la qualité des podcasts est devenu un outil indispensable. animateurs de podcasts offrent plus de statistiques. Par exemple, vous pouvez voir à quelle heure de la journée les gens écoutent et quels jours.

Chez Springcast, nous pensons un peu différemment de l'hôte de podcast moyen. Alors que l'hôte moyen a une formation d'animateur ou de podcasteur, nous avons une formation en marketing de contenu et en communication. C'est pourquoi notre suite analytique est l'une des plus avancées du secteur.

Ce qui rend la tâche particulièrement difficile, c'est le manque d'uniformité des données disponibles que nous recevons de parties telles que Spotify et Apple. Au moment de la rédaction de cet article, Apple ne partage pas de données étendues et nous ne pouvons qu'afficher les téléchargements et, par exemple, l'utilisation de l'application Apple Podcasts, alors que nous recevons des données étendues de Spotify (en tant que partenaire officiel de Spotify) via un lien API (Nov. 2021).

Et puis il y a la norme IAB, qui a développé une norme pour un reporting uniforme aux annonceurs. Malheureusement, cette norme n'est pas la plus précise à l'heure où nous écrivons ces lignes. C'est pourquoi nous avons délibérément décidé de ne pas obtenir de certification pour le moment.

Mais de toute façon... nous essayons de présenter tout cela de manière aussi uniforme que possible dans votre suite d'analyse des podcasts

La métrique

Téléchargements

Chaque fois qu'un fichier audio est appelé, nous enregistrons un téléchargement. Même si c'est la même combinaison personne/appareil. Par exemple, si quelqu'un écoute à nouveau le jour suivant, il est compté ici à nouveau.

Des auditeurs uniques

Les auditeurs uniques peuvent être considérés comme une personne. Sur la base d'un certain nombre de caractéristiques, nous pouvons déterminer assez précisément si quelqu'un a déjà écouté. Ainsi, si quelqu'un écoute un épisode pour la deuxième fois, il n'est pas comptabilisé ici. *

Durée d'écoute moyenne

Si quelqu'un écoute votre épisode dans l'écosystème de Springcast**, nous pouvons voir exactement où il se trouve. La durée d'écoute moyenne est donc une moyenne de ce que nous appelons le taux d'achèvement.

Call-to-Actions

Avez-vous ajouté un appel à l'action à votre podcast ? Cette mesure reflète ensuite la fréquence à laquelle ce lien a été cliqué. Nous obtenons ces données des auditeurs qui écoutent via l'écosystème Springcast**.

Pourcentage de personnes écoutées

Ce graphique à barres montre combien d'auditeurs ont écouté un certain pourcentage. Par exemple, 10 personnes ont écouté 15% et 100 personnes ont écouté 90%. Nous obtenons ces données des auditeurs qui écoutent via l'écosystème Springcast**.

Écoute de la section

C'est en fait une représentation plus précise du pourcentage d'écoute. Tu peux voir dans le graphique où les gens ont abandonné. Nous obtenons ces données auprès des auditeurs qui écoutent via l'écosystème Springcast**.

En pause

Dans ce graphique, vous pouvez voir où les gens font une pause. Les points de pause peuvent vous donner un aperçu des endroits où les gens pourraient prendre une note, rechercher quelque chose ou quelque chose de similaire. Nous obtenons ces données des auditeurs qui écoutent via l'écosystème Springcast**.

Mute/unmute

Dans ce graphique, vous pouvez voir où les gens mettent en sourdine ou non. Ces moments peuvent vous donner un aperçu des endroits où les gens pourraient temporairement abandonner. Nous obtenons ces données des auditeurs qui écoutent via l'écosystème Springcast.**

Avance rapide et retour en arrière

Dans ce graphique, vous pouvez voir où les gens avancent et reculent rapidement. Ces moments peuvent vous donner un aperçu des endroits où les gens pourraient trouver des parties du podcast intéressantes à réécouter ou moins intéressantes et les sauter. Nous obtenons ces données des auditeurs qui écoutent via l'écosystème Springcast**.

* Si plusieurs personnes du même réseau internet écoutent en même temps, elles peuvent être filtrées à tort et comptées comme un seul auditeur. Pour les podcasts qui sont beaucoup écoutés en interne, ce n'est donc pas la mesure la plus fiable.

** Écosystème Springcast : auditeurs qui écoutent via le lecteur intégré ou via le site web du podcast.

Comment nous obtenons nos données

La première chose que vous devez savoir est que nous distinguons les sources de données suivantes :

  1. Sources de données natives
  2. Sources de données des partenaires
  3. Sources de données externes

Sources de données natives sont des lecteurs que nous avons construits nous-mêmes, comme le lecteur intégré, le site web de podcast et par exemple nos applications internes de podcast. Ici, nous avons un accès complet à toutes les données (à l'exception des données personnelles des auditeurs, car nous ne faisons pas cela ;)).

Sources de données des partenaires sont des sources de parties externes avec lesquelles nous avons un lien. Ces partenaires, qui comprennent actuellement SpotifyIls nous donnent accès à un vaste ensemble de données. Nous n'avons tout simplement pas accès à tout, et nous devons donc nous contenter de ce qui est mis à notre disposition.

Sources de données externes sont des sources que nous identifions. Nous voyons qu'ils vont chercher votre contenu sur nos serveurs et le servent aux auditeurs, mais ce sont les seules données que nous recevons. En fait, nous ne voyons que la plate-forme qui récupère votre contenu, l'appareil ou l'application utilisé(e) et des éléments tels que l'heure à laquelle la demande est effectuée.

A propos de notre intégration de Spotify

Springcast est un concédant de licence officiel de Spotify, ce qui signifie que nous avons une intégration avec Spotify. Cela signifie que nous pouvons obtenir des statistiques de la plateforme par le biais d'un lien, mais que nous disposons également d'un outil appelé Connexion API, afin que les changements soient mis à jour en temps réel chez Spotify. Un blog contenant plus d'informations sur ce lien suivra prochainement.

Fiabilité des données

Il est bon de savoir que rien ne vaut des données 100% précises. Nous avons plusieurs facteurs à prendre en compte pour déterminer si quelqu'un est un auditeur unique, ou quelqu'un qui recommence un épisode. 

L'un de ces facteurs est, par exemple, l'adresse IP. Nous n'enregistrons pas l'adresse IP pour des raisons de confidentialité, mais nous convertissons l'adresse IP en un code crypté. Nous utilisons ce code pour déterminer si un téléchargement effectué peu après un autre téléchargement provient du même auditeur ou d'un nouvel auditeur. 

Ce n'est qu'un des 10 facteurs que nous prenons en compte, mais malgré ces 10 facteurs, il peut arriver qu'une personne soit injustement non prise en compte ou accidentellement prise en compte une seconde fois.

Nous avons le Norme IAB pour les podcasts utilisé comme point de départ et étendu plus loin, car un certain nombre de nouvelles technologies n'ont pas été identifiées dans cette norme qui amélioreraient sa précision. C'est également l'une des raisons pour lesquelles nous ne sommes pas encore certifiés par l'IAB.

Notre feuille de route analytique

Notre suite analytique est déjà l'une des plus complètes au monde, et nous ne faisons que commencer 😉 . 

Nous sommes occupés à travailler avec divers partenaires pour élargir l'ensemble des données des sources partenaires afin de fournir plus de précision, mais aussi continuer à investir dans les sources natives.

Parce que nous pensons qu'une analyse fiable et de qualité est l'une des pierres angulaires sur lesquelles l'avenir du podcasting doit être construit. Parce qu'en comprenant mieux comment les auditeurs interagissent avec le contenu, les créateurs de contenu seront en mesure d'améliorer leur contenu.

Intégration de Spotify

Nous travaillons actuellement sur l'intégration avec Spotify, qui nous permettra d'ajouter toute une série de mesures uniques à la suite analytique. Des mesures qu'aucun autre hôte au monde ne propose.

Cela peut sembler un peu pompeux, mais pensez-y comme une combinaison de passion et d'ambition 😉 .

Si vous avez des souhaits concernant Podcast Analytics, n'hésitez pas à nous en faire part. Et... Bon podcasting !

Nico Oud

Nico Oud

Un entrepreneur avec une mission. Une mission pour aider les entrepreneurs à atteindre leurs objectifs. En tant que coach d'entreprise, je partage mes plus de 20 ans d'expérience et, avec Springcast, j'aide les entrepreneurs à diffuser leur message par le biais de podcasts. J'écoute et je produis aussi beaucoup de podcasts.

Plus de contenu