Easy Tech #27 - LinkedIn un produit comme les autres
Analyse d'une plateforme fascinante
Salut à toi,
J’espère que tu vas bien 😃
Aujourd’hui, on va creuser un peu un sujet dont j’ai parlé dans le Product Café #1 avec Anna et Axel : LinkedIn.
Pour les plus pressés, voici le résumé :
→ Un réseau social comment ça marche : on va regarder un peu l’histoire des réseaux sociaux et voir en quoi ça a évolué avec Internet et le digital
→ Comprendre le fonctionnement des réseaux, avec plusieurs concepts clés comme les effets de réseau, l’offre et la demande ou le cycle d’évolution des produits à réseau (démarrage à froid, croissance, douves)
→ Retour sur LinkedIn avec l’analyse de LinkedIn et de ce que la plateforme est devenue ces dernières années
→ Le futur de LinkedIn en tant que banque de CV en ligne et en tant que réseau social avec du contenu.
Avant de démarrer
Voici ce que je fais :
→ J’aide des start-ups sur leurs enjeux strat et produit en tant que CPO part time.
→ J’aide de plus grosses structures, PME à grands groupes, sur leurs enjeux pour maximiser l’efficacité de leurs produits et de leurs outils digitaux.
→ Je peux échanger avec toi sur des sujets Product / Stratégie / LinkedIn… ou autres ! Tu peux me dire ici si ça t’intéresse.
→ Je donne de la visibilité aux entreprises et aux initiatives de tout type, via le sponsoring de cette newsletter.
Si un de ces sujets t’intéresse, tu peux me contacter directement en répondant à cet email.
Un réseau social comment ça marche ?
Histoire
Si on prend une définition littérale, un réseau social n’a rien de numérique ! Ça peut exister dans bien d’autres contextes et avec moins de technologie. On pourrait le définir comme “un ensemble de personnes qui entretiennent des liens, dans un groupe qui a un sens”.
→ Ensemble de personnes : renvoie à un aspect assez quantitatif, il faut du monde pour un réseau ! Il y a un effet de masse. Les personnes désigneraient les noeuds / ronds au sein d’une représentation sous forme de graphe comme ci-dessus.
→ Les liens : c’est ce qui relie les personnes, les lignes pointillés entre les ronds. Quand on est au sein d’une famille, ce sont les liens de filiation, sororité etc… qui relient les personnes. Sur un arbre généalogique, ce sont les petits traits entres les membres de la famille.
→ Un groupe qui a du sens : ces personnes ne sont pas réunies là par hasard. Ça paraît évident pour une famille. Cela pourrait aussi être les habitants d’un village. Les employés d’une entreprise. Bref, les personnes et les liens qui les animent entre elles, ne sont pas le fruit du hasard.
Il y a eu de nombreuses recherches sur ces sujets depuis longtemps. Un anthropologue nommé Dunbar a notamment défini une règle intéressante
“Chaque humain ne peut pas entretenir une relation humaine stable avec plus de 150 personnes.”
(Source)
En extrapolant, Dunbar a émis l’hypothèse que la taille maximum de tout groupe d’humain (donc de tout réseau) devait être inférieure à 150 personnes au risque de menacer la cohésion et la cohérence de l’ensemble.
Les médias sociaux
Pourtant de nos jours, lorsqu’on parle de réseaux sociaux, on pense tout de suite à des applications en ligne, sur le web, qui permettent des échanges sur la base du contenu créé par des utilisateurs. (Source)
En fait, on mélange l’outil, comme LinkedIn, Facebook ou Instagram, de ce qu’il permet de créer : un réseau social tel que défini plus haut.
Donc même si LinkedIn regroupe des millions / milliards de personnes, ça n’est pas un réseau pour autant. Ou alors, un très très grand réseau (un réseau macro). En effet, LinkedIn peut correspondre à la définition plus haut :
→ Un volume important de personnes, en l’occurence tout à fait puisqu’il y a des millions / milliards d’utilisateurs
→ Des interactions entre ces personnes, sachant que tout le monde n’interagit pas avec tout le monde, mais il y a bien en effet des interactions
→ Un groupe qui a du sens, puisque les personnes qui sont présentes sur LinkedIn ont certes des attentes différentes, mais ils partagent des éléments communs 1️⃣ avoir accès à Internet ; 2️⃣ avoir partagé en ligne leur CV ; 3️⃣ utiliser LinkedIn comme outil pour sa carrière professionnelle.
On voit tout de même que le nombre d’utilisateurs de LinkedIn paraît bien grand par rapport au nombre de Dunbar évoqué plus haut. On pourrait peut-être parler plutôt d’un réseau de réseaux.
En tout cas, pour la suite de cette newsletter, je considèrerai comme synonyme les médias / plateformes sociaux des réseaux sociaux qu’ils permettent de créer.
Modéliser les réseaux
Les effets de réseau
Il faut comprendre un concept central au coeur des réseaux / médias sociaux. C’est ce qu’on appelle “les effets de réseau”.
Pour faire simple, une application, un logiciel ou un produit présente des effets de réseau lorsque :
+ il y a d’utilisateurs dessus, + les utilisateurs individuels récupèrent de la valeur
LinkedIn, Instagram, Facebook, Pinterest… toutes ces plateformes obéissent à cette règle.
→ LinkedIn : s’il y a plus de monde, j’ai plus de chance que la boîte de mes rêves soit présente dessus, ce qui augmente mes chances d’y être recruté ;
→ Instagram / TikTok : s’il y a plus de monde, j’ai plus de chance de voir du contenu (photo ou vidéo) qui m’intéresse et qui soit personnalisé selon mes goûts ;
→ Reddit : s’il y a plus de monde, j’ai plus de chance qu’il y ait des échanges animés sur les sujets qui me passionnent.
Ce n’est pas un concept uniquement lié aux réseaux sociaux ! Ça marche également pour les marketplaces / places de marché :
→ Uber : plus il y a chauffeurs, plus ça me permet d’en trouver un rapidement
→ Amazon : plus il y a de vendeurs de produits, plus les prix vont être tirés à la baisse et plus la concurrence va pousser ces vendeurs à bien bosser.
L’offre et la demande
On voit apparaître un élément intéressant dans cette conceptualisation. Les choses ne sont pas purement symétriques en termes d’utilisateur.
Si je prends l’exemple d’Uber, il y a en fait 2 types d’utilisateurs :
→ Les chauffeurs
→ Les passagers
Si le nombre de chauffeurs augmente trop par rapport au nombre de passagers, alors les chauffeurs n’arriveront pas à trouver de courses, ils risquent donc de s’en aller.
Si le nombre de passagers augmente également trop, alors les passagers risquent également de ne pas trouver de chauffeurs pour les transporter.
Bref il y a un mécanisme d’offre et de demande.
Pour avoir plus de valeur côté chauffeur, il faut que le nombre de passagers augmente.
Pour avoir plus de valeur côté passager, il faut que le nombre de chauffeurs augmente.
On garde toutefois le principe : + il y a d’utilisateurs, + il y a de valeur. En effet, si le nombre de chauffeurs et de passagers augmente à peu près symétriquement, on va réussir à apporter de la valeur à ces deux types d’utilisateurs.
Pour les réseaux sociaux, il y a également ce mécanisme d’offre / demande :
→ Offre = les créateurs de contenu
→ Demande = les consommateurs de contenu
Plus il y a de créateurs de contenu, plus j’ai de valeur car j’ai plus de chance de voir des contenus qui correspondent à mes centres d’intérêt. En revanche, pour qu’il y ait de plus en plus de créateurs de contenu, il faut qu’il y ait un nombre suffisant de consommateurs de contenu (le “public”).
Le cycle de vie des produits à effets de réseau
Les produits se basant sur des effets de réseau obéissent à une modélisation particulière en fonction du nombre d’utilisateur que ceux-ci ont. Un livre très intéressant The Cold Start Problem l’explique.
Ce qui suit est un résumé de l’ouvrage, pour ceux qui veulent en savoir plus, j’avais fait un carrousel sur le sujet il y a quelques mois.
Le démarrage à froid
C’est cette phase qui donne son nom au livre. Pour imaginer ce que veut dire l’auteur par démarrage à froid, il faut s’imaginer les vieilles voitures qui avaient du mal à démarrer quand il faisait froid. On devait tourner plusieurs fois la clé dans le contact. Voire il y a plus longtemps, on devait parfois relancer manuellement avec une petite manivelle.
L’analogie fonctionne bien ici parce que les effets de réseau vont jouer contre nous lorsqu’on lance le produit.
C’est un point contre-intuitif !
Depuis plusieurs années, il y a eu un essor de plusieurs réseaux sociaux et des modèles marketplace qui se basent sur ce type d’effets de réseau. Or ce que nous dit Andrew Chen l’auteur du livre, c’est que devoir reposer sur les effets de réseau est un handicap dans les premières phases de vie du produit. Ça deviendra ensuite un atout mais pas au début.
Pour une raison simple. Pour “lancer la machine”, il faut avoir suffisamment de personnes côté offre et côté demande. Mais tant qu’on n’arrive pas à dépasser une masse critique, les effets de réseau vont jouer contre nous. Ça ne va pas être : “+ il y a d’utilisateurs, + j’ai de valeur” mais plutôt “- il y a d’utilisateurs, - c’est intéressant”.
Reprenons l’exemple d’Uber : côté chauffeur, s’il n’y a pas assez de passagers, ça n’est pas intéressant pour moi de m’inscrire sur l’application. Mais en tant que passager, le fait qu’il n’y ait pas assez de chauffeur me désincite également à m’inscrire. Ce qui en retour désincite encore + les chauffeurs. C’est un cercle vicieux.
Et c’est pour ça que la première phase est particulièrement délicate et s’appelle le démarrage à froid.
Je ne vais pas trop m’attarder sur les recommandations mises en place pour dépasser cette phase. Pour citer deux éléments :
→ Se focaliser d’abord sur l’offre même si ça n’est pas rentable : donc dans l’exemple d’Uber, ça reviendrait à surpayer les chauffeurs pour sécuriser une masse suffisante de chauffeurs et donner envie aux passagers
→ Se focaliser sur des petits réseaux au démarrage : des réseaux dits atomiques. Pour Uber, cela veut dire de ne pas se focaliser sur un territoire trop étendu ! La France, trop dur. Une région comme l’Île de France, pas facile non plus. En revanche une ville comme Paris, pourquoi pas pour démarrer.
La croissance
Une fois cette phase de démarrage à froid finalisée, la plateforme commence à grossir et avec ça arrive son lot de problème.
Une fois que la dynamique est lancée, ça peut avoir l’air positif : de plus en plus d’utilisateurs côté offre et demande. Pour autant, cela implique de délivrer de manière significative derrière notamment pour éviter de retomber dans la phase du démarrage à froid.
Une difficulté principale liée à l’atteinte de cette étape est le fait que le volume d’offre et de demande rend plus difficile de proposer un service qui soit personnalisé et réponde efficacement au besoin des utilisateurs.
En corollaire, le volume fait également qu’il est de plus en plus difficile de contrôler les utilisateurs ce qui augmente les risques de fraude ou de comportements malveillants.
Prenons l’exemple de YouTube. Une fois la mécanique lancée, il y a eu de plus en plus de vidéos postées et de plus en plus de personnes qui les regardaient. C’est là que les deux problèmes se matérialisent :
→ Dans cette masse de vidéos, il est peu probable que moi en tant que visionneur, je trouve LA bonne vidéo. Je risque plutôt d’être submergé d’informations.
→ Pour YouTube, il est difficile de modérer toutes les vidéos et tous les contenus produits. Aussi, le risque augmente d’avoir des vidéos ne répondant pas aux conditions générales de la plateforme (contenu sexuel, violent etc.)
La solution à ce stade est dans le problème nous dit Le Cold Start Problem. Il faut utiliser la data générée comme opportunité d’être plus efficace et plus automatique. Donc concrètement :
→ Mettre en place des recommandations personnalisées de vidéo pour s’assurer que les utilisateurs aient toujours le bon niveau de valeur
→ Mettre en place des mécanismes de détection des vidéos inappropriées afin d’en limiter le volume (modération par les utilisateurs à la Wikipédia ou par algorithme).
Les douves
Une fois que cette phase de croissance est passée et que les fondamentaux ont été mis en place pour réussir à ne pas être submergé par la croissance de la plateforme, on atteint un palier, une situation plutôt confortable appelée “les douves” (the moat).
Les douves renvoient à ce fossé autour des châteaux au Moyen-Âge qui en protégeait les habitants. Sans douves, c’était plus facile pour l’ennemi d’attaquer une place forte. Pour les produits à effet de réseau, l’analogie des douves sert à traduire le fait qu’une fois le leadership obtenu, il est très difficile de se faire déloger.
Cela tient à deux raisons :
→ Quand on a beaucoup grossi et bien rendu durable le modèle de croissance, les effets de réseau jouent à fond pour nous. On a plein d’utilisateurs, ils ont plein de valeur ; donc ils ont envie d’en parler autour d’eux, ce qui fait venir encore plus d’utilisateurs.
→ En symétrique, les effets de réseau du démarrage à froid jouent à plein pour les potentiels compétiteurs ! Ils doivent réussir à enclencher cette masse critique et donc les effets de réseau vont à leur encontre. D’autant plus qu’un leader / compétiteur bien établi est présent. Imaginez lancer un concurrent de LinkedIn ou Uber aujourd’hui…
Maintenant que ces précisions méthodologiques ont été effectuées, reprenons notre analyse de LinkedIn.
LinkedIn dans tout ça
Histoire de LinkedIn
Une banque de CV en ligne
LinkedIn est fondée en 2002 par d’anciens salariés de Paypal notamment Reid Hoffman. L’ambition est de créer un réseau professionnel en ligne, une sorte de banque de CVs digitaux.
En 4 ans, l’entreprise devient rentable grâce aux services proposés à savoir :
→ Publicité : de la même manière que Facebook, on peut faire des pubs pour son entreprise et les personnes qui consultent LinkedIn les verront
→ Abonnements : mode premium qui existe encore aujourd’hui, avec différents avantages pour étendre son réseau plus facilement
→ Services de recrutement : possibilité pour les recruteurs d’accéder à plus d’informations que le commun des mortels (moyennant rémunération)
À l’époque ça n’est pas la seule entreprise ! Il y avait Viadeo qui était une sorte d’alternative française à LinkedIn. Ceci dit la plateforme n’a pas réussi à tenir la longueur jusqu’au bout et c’est finalement LinkedIn qui s’est imposé comme seul leader.
Ça ressemble un peu à ce qu’il s’est passé côté vidéo avec YouTube / Dailymotion (alternative française de YouTube).
Le rachat par Microsoft
En 2016, LinkedIn est racheté par Microsoft qui va faire évoluer pas mal de choses sur la plateforme.
Un point particulier qui doit être mis en avant, et qu’on a pu constater, c’est que les aspects sécurité ont été extrêmement renforcés. Avant le rachat par Microsoft c’était assez facile de “scrapper” LinkedIn (= créer des petits automates pour qu’ils récupèrent plein d’informations sur la plateforme).
Plusieurs sites permettaient de faire ça comme Phantombuster (qui existe encore d’ailleurs). L’avantage ? On pouvait facilement envoyer beaucoup beaucoup beaucoup de demandes de connexion (autour de 100 par jour à une époque) ou aller se constituer une base de données pour aller chercher des clients, par exemple “tous les comptes LinkedIn de CEOs de banques”.
À partir de 2016 et depuis la tendance s’est confirmé : LinkedIn est extrêmement vigilant pour empêcher ce genre d’automatisations et d’utilisations de bots pour récupérer en masse de la donnée contenue sur la plateforme.
Globalement le rachat a été une excellente opération financière pour Microsoft. LinkedIn s’est fait acheter 26 Mds$ en 2016 et en 2018, il a généré 5 Mds$. J’imagine que ça a dû continuer à augmenter mais a minima en quelques années, Microsoft a rentabilisé son investissement au niveau financier. Par ailleurs, cela lui permet d’accéder à une quantité d’informations exceptionnelle sur le marché du travail.
Le coup de maître
Pourtant le rachat par Microsoft n’a pas été l’évolution marquante de ces dernières années pour LinkedIn. Je trouve que ce qui est le plus frappant quand on regarde les dernières années de la plateforme c’est : la transformation en un vrai réseau social avec du contenu lié au monde du travail.
Il y a plusieurs années, LinkedIn n’était “qu’une” banque de CV en ligne. Bon c’était déjà pas mal ! Mais entre 2015 et 2020, on utilisait LinkedIn quand on cherchait un emploi pour trouver les bonnes personnes à contacter, identifier des chasseurs de tête voire se renseigner un peu sur les entreprises. Et encore.
Bref LinkedIn était un produit dont l’utilisation était “peu fréquente”. Un peu comme le site des impôts ! Je gère mes impôts une fois par an. Le reste du temps je ne fais pas sur le site / sur ce produit qu’est impots.gouv. On utilisait LinkedIn tous les 2-3 ans dans le cadre d’une reconversion professionnelle, refaire son CV etc.
Mais à peu près depuis 2020, LinkedIn a mué pour devenir une plateforme de partage de contenus lié au monde professionnel (ou pas). Maintenant on va tous les jours sur la plateforme pour s’enrichir et échanger. Pas uniquement lorsqu’on veut changer de job !
Cette évolution est un vrai coup de maître puisque ça ne dévalorise pas la proposition de valeur initiale (= CV en ligne). Ça fait venir encore plus de personnes et donc encore plus de valeur. En outre, la création de contenus et les interactions sociales de la plateforme enrichissent d’autant plus les CVs “basiques” avec les études et expériences historiques. Si je prends mon exemple, mon profil LinkedIn est bien plus qu’un simple CV. On voit mes convictions, mes connaissances et tous les contenus que j’ai créé. C’est bien plus puissant qu’un simple inventaire de mes précédents employeurs.
Je vous conseille cet article de Reforge extrêmement intéressant qui analyse les produits “infrequent” (dont la fréquence d’utilisation est faible). Il détaille différentes stratégies pour faire grossir la base d’utilisateurs d’un produit qui a des interactions peu fréquentes avec ses utilisateurs (impots.gouv ou LinkedIn lorsqu’il était seulement un banque de CV en ligne).
Parmi les leviers, il y a notamment la partie “engagement” qui correspond un peu à ce qu’a fait LinkedIn pour augmenter la fréquence d’usage via la création de contenu qui permet d’avoir d’autres touch points avec les utilisateurs. Et les interactions…
Le futur de LinkedIn
En tant que “banque de CV” en ligne
Là-dessus, j’ai assez peu de doute que LinkedIn a un très gros avenir. Aujourd’hui LinkedIn possède un énorme monopole en la matière. C’est quasiment comme une carte d’identité professionnelle digitale. Si je rencontre quelqu’un dans un contexte professionnel, j’irai voir son profil LinkedIn.
Ce monopole va être très dur à déloger pour deux raisons :
→ Déjà les effets de réseau évoqués plus haut “la douve” notamment
→ S’agissant d’un contexte professionnel, la douve est encore plus forte car il faut une crédibilité supplémentaire pour être vu comme un réseau de qualité
Bref ça ne veut pas dire que LinkedIn ne se fera pas détrôner. Mais ça risque d’être difficile de le concurrencer frontalement. À mon avis, si ça doit arriver, ça sera :
→ soit une énorme boîte qui se lance dans cette bataille (donc un GAFAM) mais ça serait un projet risqué et avec des plumes à perdre ;
→ soit un petit acteur qui va se nicher au démarrage sur un type de métier pour devenir un excellent réseau professionnel avant de grossir.
En tant que réseau social
L’analyse du dessus permet un peu d’éclairer les évolutions récentes de LinkedIn. Il y a trois aspects importants à avoir en tête.
Premièrement, on doit garder à l’esprit que LinkedIn est un réseau social jeune pour sa dimension création de contenu. Là où des plateformes comme Facebook, Twitter ou YouTube le font depuis bientôt 10 ans. LinkedIn ne le fait pas depuis plus de 3-4 ans.
Quelques éléments qui permettent de le voir :
Les “gros” créateurs ont des audiences qui sont très réduites par rapport aux autres plateformes. Par exemple, les plus gros créateurs de contenu français tournent autour de 100k abonnés là où sur YouTube on peut largement trouver beaucoup de youtubeurs avec plus de 500k abonnés. Même chose sur Instagram.
Les ratios entre les vues et le nombre de likes reste élevé par rapport à un Twitter. Sur LinkedIn, 1 like = 100 vues (en moyenne). Sur Twitter, 1 like = 1000 vues (en moyenne)
Il y a pas mal de choses qui bougent sur les fonctionnalités liées aux interactions et à comment les gens créent du contenu. Des “réactions” qui disparaissent. Des types de contenu aussi. L’offre premium dont le périmètre change… Il y a une belle intensité en termes d’expérimentation. C’est agréable à voir en tant que PM.
Deuxièmement, les évolutions d’algorithme ont toujours pour objectif d’assurer un bon équilibre entre offre et demande. Elles sont parfois brutales et parfois tout ne marche pas du premier coup. Mais l’idée est de s’assurer que l’offre de contenu est de qualité suffisante. Donc LinkedIn a une démarche assez radicale et “darwiniste”. Elle rend plus difficile le fait de créer du contenu (moins bonnes performances principalement) avec le rationnel que les meilleurs ou les plus motivés vont continuer à surnager et rester.
Je ne suis pas sûr que ça soit la meilleure stratégie car ça rend de plus en plus difficile avec le temps de se lancer. Ce qui veut donc dire qu’on risque de décourager des créateurs qui auraient pu apporter beaucoup de valeur en démarrant plus tôt.
Troisièmement, au gré des évolutions d’algorithme et à mesure qu’elle vieillit, il est à peu près inéluctable que les performances vont petit à petit devenir plus difficiles pour tout le monde et que les contenus vont se nicher de plus en plus. Quand on regarde Twitter, YouTube ou Instagram, c’est beaucoup plus dur de “percer” que ça ne l’est sur LinkedIn. Pour passer de 0 à 10k abonnés sur ces plateformes, ça prend beaucoup plus de temps et d’effort que ça en demande sur LinkedIn.
Il y a toujours des contre-exemples et des personnes qui vont bénéficier d’un report d’audience d’une plateforme vers une autre. Mais en moyenne, démarrer et grossir en termes d’audience y est bien plus difficile.
Conclusion
Merci de m’avoir suivi dans cette édition. J’espère que ça a été intéressant pour toi et que ça t’a appris des choses. On se retrouve la semaine prochaine 🙏
Bon courage pour la semaine 😃
Victor