Comment suivre les tendances et les sujets émergents grâce au social listening : leçons tirées des Fashion Weeks SS27

L’analyse des tendances via le social listening constitue l’un des moyens les plus clairs de distinguer les changements structurels du bruit éphémère. Le social listening consiste en la collecte, le filtrage et l’analyse systématiques des conversations publiques (mentions, portée, auteurs, hashtags, part de voix) sur les plateformes sociales. Lorsqu’elle est réalisée à l’aide de requêtes structurées, de périodes d’analyse bien délimitées et de recoupements avec les chiffres de fréquentation confirmés, il devient un outil précis pour identifier les tendances à tous les niveaux de granularité.

Les quatre Fashion Weeks printemps-été 2027 (New York, Londres, Milan, Paris – de septembre à début octobre 2026) ont constitué un terrain d’expérimentation quasi idéal. Des calendriers très chargés, un afflux mondial de célébrités, la création rapide de hashtags et des changements géographiques marqués ont généré des millions de points de données. L’analyse ci-dessous repose exclusivement sur des mentions collectées via Onclusive Social et Onclusive Monitor, des listes confirmées des invités au premier rang, ainsi que des ensembles de requêtes sur les marques et les célébrités développés pour la saison.

Pourquoi l’analyse des tendances via le social listening excelle dans la détection

Les Fashion Weeks génèrent deux réalités parallèles : les défilés physiques et les conversations qui les entourent. La couverture médiatique traditionnelle et les conversations sur les réseaux sociaux décrivent rarement la même semaine. L’analyse des tendances via le social listening rend cette divergence mesurable et transforme le volume, la vélocité et la concentration en indicateurs précoces.

Principaux avantages du suivi des tendances via le social listening :

• Le volume et la portée révèlent ce dont discutent réellement les grandes communautés.
• La part de voix parmi un ensemble défini de marques ou de personnalités révèle la concentration par opposition à la fragmentation.
• Les classements des hashtags (basés sur les valeurs maximales par hashtag plutôt que sur des sommes cumulées) mettent en évidence les associations qui dominent des périodes spécifiques.
• Les extraits quotidiens permettent de repérer l’accélération et la propagation d’une ville à l’autre.
• Le recoupement des leaders des réseaux sociaux avec la présence confirmée au premier rang permet de distinguer le bruit des fans de la présence réelle.

L’ensemble de ces éléments permet d’identifier de manière cohérente les tendances détectées via le social listening au fil des périodes successives.

La méthodologie : mise en place et itération d’un système de suivi pour l’analyse des tendances via le social listening

Un processus fiable de capture des tendances issues du social listening repose sur des mesures structurées et un affinement continu.

Configuration de base

• Périodes de mesure définies couvrant le calendrier officiel ainsi qu’une courte marge (New York du 9 au 16 septembre, Londres du 16 au 22 septembre, Milan du 21 au 29 septembre, Paris du 27 septembre au 7 octobre 2026).
• Ensembles de requêtes distincts pour les maisons, les célébrités confirmées et les associations (célébrité × marque). Les noms de groupes sont exclus afin de mesurer clairement les performances individuelles.
• Indicateurs clés : mentions sur les réseaux sociaux, portée, auteurs uniques, mentions dans les médias grand public, part de voix (SOV) de la marque, part de voix (SOV) de la célébrité et classement des hashtags par valeur maximale.
• Tableaux de bord parallèles pour les réseaux sociaux et l’actualité.
• Validation par rapport aux listes confirmées des invités au premier rang et des défilés.
• Une veille multilingue est essentielle, car les conversations autour des Semaines de la mode s’étendent de l’anglais, du français et de l’italien au coréen, au chinois, au thaï et aux langues des marchés émergents des réseaux sociaux pour les Semaines de la mode, tels que les Philippines ; il est nécessaire de couvrir l’intégralité de ces langues pour éviter un sous-comptage systématique des communautés de fans dominantes et pour produire des classements précis de la part de voix.

La boucle d’enrichissement itérative qui renforce les tendances détectées via le social listening 

Les tendances issues du social listening ne sont pas capturées par un ensemble de requêtes statique. À mesure que les données arrivent, de nouvelles entités apparaissent et doivent être intégrées :

• Les nouveaux hashtags (spécifiques à une marque, à une personne ou combinés) dont le volume augmente sont ajoutés à l’ensemble de surveillance et aux clés d’analyse.
• Les noms de célébrités, de créateurs associés ou de directeurs artistiques qui n’étaient pas suivis auparavant et qui commencent à susciter des conversations sont ajoutés à l’univers des personnalités.
• Les associations émergentes sont intégrées aux groupes de requêtes pertinents.
• Les dénominateurs de part de voix et les extraits de classement des hashtags sont mis à jour afin que les fenêtres suivantes restent comparables.

Cette boucle consiste à détecter, enrichir les requêtes, relancer les clés d’analyse, puis valider les résultats par rapport aux répétitions de présence sur plusieurs jours et dans différentes villes. C’est ce qui permet au système de mettre en évidence les tendances en accélération via le social listening plutôt que de rester limité à la liste initiale de référence.

Une fois les tendances détectées, classées et catégorisées grâce à ce processus itératif, la fonctionnalité AI Sense d’Onclusive Social peut extrapoler à partir des données structurées. Elle aide à concevoir une typologie cohérente des tendances les plus marquantes en identifiant des schémas, des concentrations et des divergences qui seraient plus difficiles à mettre en évidence manuellement à cette échelle. 

En reliant les signaux de volume, les évolutions de la part de voix et les accélérations des hashtags sur différentes périodes, AI Sense facilite le passage d’une simple détection brute à une vision structurée et à plusieurs niveaux de l’analyse des tendances issues du social listening, et permet d’évaluer les tendances futures afin de mettre en œuvre et d’anticiper les stratégies de RP, de communication et de marketing.

Étude de cas : analyse des tendances issues du social listening lors des quatre Fashion weeks SS27

New York (9-16 septembre)

2,64 millions de mentions sur les réseaux sociaux, 147,1 millions de personnes touchées, 1,69 million d’auteurs et 26 149 mentions dans la presse grand public.

Calvin Klein a capté 64,94 % de la part de voix (SOV) des marques sur les réseaux sociaux parmi les 123 maisons évaluées, grâce notamment à Lingling Kwong. Ralph Lauren a dominé la part de voix dans l’actualité numérique avec 7,64 %. Du côté des célébrités, Lingling a représenté 40,29 % de la part de voix sur les réseaux sociaux, tandis que Love Pattranite a dominé le classement dans la presse avec 12,17 %. Ces chiffres illustrent déjà une tendance récurrente observée via le social listening : les stars asiatiques du divertissement dominent le volume sur les réseaux sociaux, tandis que les noms hollywoodiens dominent la presse écrite.

Londres (16-22 septembre)

608 000 mentions sur les réseaux sociaux, 123,2 millions de personnes touchées, 358 000 auteurs, 5 709 mentions dans la presse grand public, AVE de 284,7 millions.

Burberry est restée en tête sur les réseaux sociaux (55,2 % de part de voix parmi 134 maisons), mais son monopole s’est affaibli. H&M (17,2 %) et le retour de McQueen à Londres (6,8 %) ont clairement constitué les deuxième et troisième piliers. Bright Vachirawit (29,06 %), Koji Mukai (27,90 %) et Shuhua (17,20 %) occupaient les trois premières places du classement des célébrités sur les réseaux sociaux. Aucun d’entre eux ne figurait dans le top 20 de l’actualité, dominé par Kelly Osbourne, Lila Moss et Marks & Spencer. L’Asie était pratiquement absente de l’actualité numérique – une autre tendance claire observée cette saison dans l’analyse des réseaux sociaux.

Milan (21-29 septembre)

5,1 millions de mentions sur les réseaux sociaux, 104 millions de personnes touchées, 3,1 millions d’auteurs, 15 393 mentions dans la presse grand public, AVE de 345 millions.

Moschino a dominé la part de voix des marques sur les réseaux sociaux avec 29,3 %, suivi de Gucci (15,3 %) et Tod’s (13,2 %). Tle Matimun (20,48 %) et Firstone Wannakorn (20,45 %) ont représenté à eux deux plus de 40 % de la part de voix des célébrités parmi les 228 noms analysés. L’actualité numérique a redéfini le classement : Prada 12,5 %, Gucci 8,8 %, Vogue World 7,6 %. Cardi B, Jennifer Lopez et Jannik Sinner ont dominé le classement des célébrités dans l’actualité. Le duo thaïlandais qui a dominé les réseaux sociaux n’a pratiquement pas laissé de trace dans l’extrait d’actualité, renforçant ainsi les tendances observées dans les villes précédentes via le social listening.

Paris (27 septembre-7 octobre)

21,2 millions de mentions sur les réseaux sociaux, 154,1 millions de personnes touchées, 14,7 millions d’auteurs, 26 404 mentions dans la presse grand public, AVE de 1,12 milliard.

Christian Dior a capté 45,04 % de la part de voix (SOV) des marques sur les réseaux sociaux parmi les 101 maisons de la mode haute couture, Schiaparelli (9,74 %) et Chanel (9,10 %) arrivant loin derrière en deuxième et troisième positions. Lingling Kwong (24,31 %) et Orm Kornnaphat (22,59 %) ont représenté à eux deux près de la moitié de la part de voix des célébrités sur les réseaux sociaux parmi les 479 noms mesurés. Les actualités numériques ont de nouveau affiché des tendances divergentes : Dior 7,8 %, Chanel 7,6 %, Céline 6,3 %, tandis que Rihanna arrivait en tête du classement des actualités concernant les célébrités avec 3,29 %.

Dans les quatre villes, les mêmes tendances se sont répétées : les conversations sur les réseaux sociaux ont été alimentées par un groupe relativement restreint de stars de séries thaïlandaises et leurs couples, tandis que l’actualité numérique a continué à privilégier les noms occidentaux et hollywoodiens.

Une typologie détaillée des tendances captées par le social listening

Le social listening n’invente pas les tendances ; elle les détecte, les analyse, les évalue, les classe et les date. Les données SS27 permettent d’établir une typologie claire des tendances détectées par le social listening.

Tendances macro (structurelles, multi-villes, multi-saisons)

• Évolution géographique et culturelle du pouvoir des ambassadeurs : les stars des séries thaïlandaises et leurs communautés de fans organisées sont devenues les principaux moteurs du volume d’activité sur les réseaux sociaux, supplantant l’ancien modèle centré sur la K-pop.
• Découplage persistant entre les réalités des réseaux sociaux et celles de l’actualité.
• Concentration extrême de la part de voix des marques sur les réseaux sociaux au sein d’une poignée de maisons (Calvin Klein à New York, Burberry à Londres, Moschino à Milan, Dior à Paris).

📊 Tendances à l’échelle mésoscopique (au niveau d’une ville, d’une marque ou d’un cluster)

• Des stratégies de continuité évolutives : les maisons qui ont conservé et mobilisé leurs ambassadeurs thaïlandais établis ont généré un volume de discussions sur les réseaux sociaux hors du commun.
• Une présence dans plusieurs villes comme effet amplificateur.
• Affaiblissement des anciens monopoles dès lors que des maisons secondaires ont mis en place des piliers mesurables.

#️⃣ Tendances micro et émergentes

• Association de hashtags qui dominent des périodes spécifiques et surpassent souvent les tags génériques liés à une marque ou à une personne.
• Accélération de la notoriété de noms spécifiques, nouveaux ou récemment mis en avant, en l’espace d’une seule semaine.
• L’entourage et les créateurs de contenu associés génèrent un volume mesurable une fois que les principaux ambassadeurs sont en place.

🔍 Signaux faibles parmi les tendances captées par le social listening

• Présence confirmée au premier rang qui reste sous-représentée en termes de volume sur les réseaux sociaux.
• Des hashtags liés au bruit des fans qui connaissent des pics sans présence confirmée correspondante.
• Transfert de combinaisons à fort volume d’une ville vers la période calendaire suivante.
• Des créateurs émergents ou indépendants dont les collections génèrent peu de volume global sur les réseaux sociaux, mais suscitent des discussions intenses au sein de communautés de niche.
• Divergence entre le leadership d’une maison sur les réseaux sociaux et son leadership médiatique.

Les orientations artistiques et produit (lingerie et bralettes visibles, vêtements de sport haut de gamme, volumes en dentelle et transparents, imprimés vintage, color block, denim foncé) s’observent principalement sur les podiums. Les tendances issues du social listening suivent l’intensité des conversations autour des maisons et des personnalités associées à ces orientations ; une classification purement esthétique nécessite toujours une analyse visuelle complémentaire.

Le processus, les bonnes pratiques et la démarche étape par étape décrits ici pour détecter et classer les tendances pendant les Fashion Weeks ne se limitent pas au calendrier de la mode. 

La même approche structurée (fenêtres de mesure bien définies, enrichissement itératif des requêtes, couverture multilingue, tableaux de bord parallèles sur les réseaux sociaux et l’actualité, validation de la fréquentation ou du contexte, calcul de la part de voix au sein d’univers fixes, et progression des signaux macro vers les signaux faibles) peut être appliquée à tout domaine où les conversations publiques révèlent des tendances émergentes. 

Elle fonctionne tout aussi bien pour les tendances économiques et de marché, la veille événementielle et culturelle, les mouvements de marché spécifiques à une marque, l’innovation et l’adoption des technologies, les évolutions sociologiques et culturelles, la veille concurrentielle, les enjeux d’affaires publiques ou le comportement des consommateurs au niveau des catégories. 

Dans chaque cas, le principe de base reste le même : définir l’univers, capturer les conversations dans les langues pertinentes, enrichir en continu les requêtes à mesure que de nouvelles entités apparaissent, distinguer le volume de la présence validée, et organiser les signaux obtenus selon une typologie claire allant des tendances structurelles aux signaux faibles exploitables.

Prêt à transformer les conversations en tendances claires et exploitables, quel que soit le secteur ?

Utilisez Onclusive Social pour détecter, hiérarchiser et catégoriser les tendances dans la mode, les marchés, la technologie, la culture ou tout autre secteur qui suscite des conversations publiques. Commencez par une veille structurée, affinez vos requêtes à mesure que de nouveaux signaux émergent et laissez la plateforme faire ressortir les tendances qui comptent.

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Mise en œuvre de l’analyse des tendances issue du social listening 

1. Maintenez des tableaux de bord parallèles pour les réseaux sociaux et l’actualité ; ne les moyennez jamais.
2. Recalculez la part de voix (SOV) au sein d’univers fixes et documentés afin que les pourcentages restent comparables d’une saison à l’autre.
3. Classez les hashtags en fonction de leur valeur maximale au sein de chaque fenêtre plutôt qu’en fonction de totaux cumulés.
4. Signalez chaque nom ou tag à fort volume par rapport à la liste des participants confirmés.
5. Suivez les paires de tags comme des entités à part entière.
6. Enrichissez en continu les requêtes de veille et les clés d’analyse avec les hashtags, noms de célébrités, associations et mentions de directeurs artistiques nouvellement détectés, puis relancez les extractions.
7. Archiver les extraits quotidiens afin de pouvoir reconstituer ultérieurement les pics d’activité et les baisses.
8. Utiliser l’IA des outils de social listening pour extrapoler et développer des typologies, ainsi que pour évaluer les tendances futures, afin de mettre en œuvre et d’anticiper les stratégies de RP, de communication et de marketing

Conclusion

Les tendances issues du social listening, lorsqu’elles s’appuient sur des fenêtres de données propres, des requêtes structurées, une double mesure (réseaux sociaux/actualités), une validation de la fréquentation et un enrichissement itératif continu, transforment le bruit généré par des événements tels que la Fashion Week en une carte hiérarchisée des changements macro, des stratégies de marque méso, des associations micro et des signaux faibles authentiques. 

La saison SS27 a démontré l’efficacité de cette méthode à grande échelle : un transfert géographique manifeste du pouvoir social vers les stars des séries thaïlandaises et leurs communautés de fans, une concentration extrême des conversations autour des marques, et un écart durable entre les plateformes sociales et l’actualité numérique. Ces distinctions sont exploitables pour le casting, la planification de contenu et la détection précoce des tendances de veille sociale du prochain cycle.