Réputation des entreprises à l'heure des données non structurées à haute fréquence

La réputation a toujours été un des actifs les plus importants d'une entreprise. Dans un monde de plus en plus connecté, et dans lequel l'information circule très vite et touche un très grand nombre de personnes, elle est souvent soumise à rude épreuve. Cet impact grandissant des réseaux sociaux représente donc une nouvelle menace pour les entreprises et leur réputation. Mais les données non structurées issues des réseaux sociaux représentent aussi de vraies opportunités d'estimation et de contrôle de la réputation en temps réel. Twitter ou Facebook par exemple, sont chaque jour le théâtre de nombreuses discussions et polémiques autour des entreprises. La masse d'informations ainsi créée peut être utilisée pour approximer les mouvements de réputation d'une entreprise. La réputation est en continuel mouvement. Pourtant, les organismes spécialisés qui proposent des mesures de la réputation, comme l'Institut de la Réputation ou Fortune Magazine, ne fournissent que des estimations annuelles de la réputation des entreprises multinationales. Les données non structurées issues des réseaux sociaux apparaissent comme les plus à même de fournir des informations en temps réel. À travers cette recherche, nous avons créé un outil d'analyse qui permette de mesurer en temps réel la réputation d'une entreprise sous 9 clés: (1) l'innovation, (2) la gestion des individus, (3) la responsabilité sociale et environnementale, (4) les investissements à long-terme, (5) la compétitivité, (6) l'utilisation des actifs, (7) la solidité financière, (8) la qualité de l'exécutif et (9) la qualité des produits et services) et de fournir un score de réputation en utilisant les données non structurées et à haute fréquence issues du réseau social Twitter. Nous avons appliqué cet outil à tous les messages publiés sur Twitter concernant les entreprises du S&P500 sur une période de 5 mois. L'utilisation d'un modèle de logit ordonné a permis de montrer que l'outil valide l'hypothèse mise en avant dans la littérature de corrélation positive entre la réputation d'une entreprise et son cours de bourse (Chun 2005). Les résultats montrent que cet impact n'est toutefois pas direct et qu'un délai de quelques heures à quelques jours, dépendamment de la clé de réputation analysée, est nécessaire pour voir apparaître les conséquences d'un mouvement de la réputation sur le cours en bourse d'une entreprise. À partir de ces analyses, des stratégies d'investissements sur les marchés boursiers ont été proposées, permettant d'optimiser les opportunités de gain en fonction des jours de la semaine et des types d'industries visés au travers des 9 clés de la réputation. Nous avons aussi appliqué notre outil d'analyse de la réputation à deux cas particuliers : (1) la sortie de l'Apple Watch et (2) le scandale Volkswagen. Les résultats issus de ces deux études mettent en évidence les délais de répercussion d'une variation de la réputation sur le cours de bourse d'une entreprise. Ces études de cas montrent qu'il est possible pour une entreprise multinationale de suivre sa réputation en temps réel à condition que le nombre de tweets la concernant soit suffisamment grand.