Social Media Analytics Italia

All’Advertising Week di New York, conferenza annuale dedicata al marketing, Facebook ha affidato a David Fischer, approdato da Google alla sezione advertising di Facebook lo scorso anno, il compito di effettuare una conferenza con l’obiettivo di indirizzare il marketing dei grandi Brand verso il più grande social network del mondo.

Quello che Fischer ha mostrato durante il suo discorso è stato da lui soprannominato “Expanded Premium Ad” e si tratta semplicemente di post trasformati in messaggi pubblicitari che appaiono nella colonna a destra dell’interfaccia a determinati target. “Onestamente, può non sembrare così interessante”, ha ammesso Fischer nel suo discorso, ma ha subito aggiunto un piccolo dettaglio: se un utente ha cliccato “mi piace” sulla fanpage di un film, una linea di testo apparirà nell’area degli annunci dei suoi amici dicendo “A Jim Squires piace ‘Le Idi di Marzo’ ” assieme alla sua foto. Secondo Nielsen le persone hanno il doppio delle probabilità di ricordare una pubblicità se vi sono presenti i loro amici, e tendono a condividerlo a loro volta più spesso di quanto non facciano con i normali banner. Ma c’è di più: la loro intenzione d’acquisto aumenta di ben 4 volte quando si visualizzano questi annunci “social”, e questi non sono certo concetti poco interessanti per gli inserzionisti.

Molti Brand tuttavia non sono ancora convinti: gli annunci su Facebook sono cliccati solo una volta ogni 2.000 visualizzazioni, mentre i banner su altri siti  sono cliccati il doppio delle volte. Gli annunci in una ricerca su Google sono cliccati adirittura 40 volte di più.
Secondo molti, le azioni dei Brand su Facebook sono rivolte esclusivamente a spingere le persone a diventare fan della loro pagina, e questo per non sembrare da meno rispetto ai concorrenti. Secondo un recente sondaggio di Collective, solo il 12% dei Brand e delle agenzie pubblicitarie pensano ai social media in una campagna pubblicitaria.

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Molte aziende utilizzano i social media per le proprie campagne di marketing o per pubbliche relazioni. Altre ancora li usano per ascoltare e conversare con i propri clienti. Ma le aziende data-driven vogliono anche qualcosa in più, un modo per misurare cosa i loro sforzi sui social media gli stanno apportando. Esistono numerose piattaforme in grado di analizzare i social media, ma qual è tra queste la più adatta al proprio business?

Chris Brogan, fondatore del New Marketing Labs e di ChrisBrogan.com, in questa video intervista con Deb Orton, senior marketing director di SAS, spiega come la scelta degli strumenti più adatti alla misurazione adeguata dei social media dipenda dagli obiettivi che ci si è prefissati.

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In un recente articolo del Wall Street Journal vengono descritti gli approcci che le grandi aziende hanno verso Facebook e le possibilità di advertising che esso offre. Da questo studio emerge come ai grandi Brand piaccia comunicare tramite il popolare social network attraverso i mezzi gratuiti che offre, ma non molto tramite quelli che sono invece a pagamento.

ComScore Inc ha riportato l’esempio della campagna online di Ford per il lancio della nuova Focus, il cui protagonista è una mascotte arancione di nome Doug che, in numerosi video, mette in mostra le caratteristiche della nuova vettura, spingendo chi li visualizza a commentarli e condividerli con i propri amici. Per Doug è stata creata una pagina (gratuita) in cui vengono pubblicati i contenuti riguardanti il pupazzo e la nuova Ford Focus che ha attirato l’attenzione (e i “mi piace”) di ben 43.000 fan.

In un recente post di customerking.it viene analizzato un nuovo metodo di strutturazione della strategia di Social CRM aziendale, il cui punto di partenza si basa sulle caratteristiche dei diversi clienti.

La procedura più comune per l’analisi dei social media è infatti quella che prevede il rilevamento di tutte le conversazioni in cui viene citata l’azienda o i competitor, tramite selezionate keyword di ricerca organizzate in espressioni che ne suddividano i risultati per topic.

Ma per una strategia di Social CRM vista come una estensione del CRM tradizionale, è meglio cercare di partire dalla disposizione in diversi segmenti non dei topic d’interesse, ma dei clienti attivi nei social media.

Il primo passo utile a questo approccio all’ascolto è la raccolta di informazioni sui consumatori attraverso i loro profili social: un compito difficile, ma a cui va incontro il continuo evolversi degli algoritmi che se ne occupano.

Il passo successivo consiste nella suddivisione dei clienti in gruppi omogenei (segmenti), scegliendo tra diversi parametri sociali, di posizione geografica e comportamentali.

Una volta delineati i segmenti, si procede nella strutturazione dell’approccio all’ascolto dei clienti: incrociando gli aspetti della presenza social e delle relative abitudini comportamentali di ogni segmento con le quattro macrocategorie di intervento (Social Marketing, Social Reputation, Social Support e Social Innovation), è possibile capire QUANDO, COME, DOVE e con COSA intervenire.

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Facebook ha da poco modificato le statistiche interne (Insights) delle pagine, che forniscono agli amministratori nuove metriche e nuovi spunti in grado di rendere le informazioni più complete e facili da interpretare.

Le statistiche interne alle pagine fan sono di grande interesse per le aziende e per gli amministratori, tanto che Facebook ha deciso di incrementare il numero e la qualità dei dati visualizzabili negli Insights. Il nuovo design dedica maggiore importanza a come gli utenti interagiscono con la pagina e ad una migliore visualizzazione del reach.

Il nuovo layout delle statistiche riposiziona alcuni elementi delle versioni precedenti e ne aggiunge di nuovi: metriche importanti, panoramica, post della pagina, altre metriche dettagliate, esportazione dei dati

Vediamoli uno ad uno:

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Seth Grimes, famoso Analytics Strategist dell’Alta Plana Corporation, analista leader nell’industria della text analytics, nonché fondatore del Sentiment Analytics Symposium e del Text Analytics Summit, ha rilasciato un’intervista a greenbookblog.org circa le sue idee su come le tecnologie interpretative del linguaggio naturale maturate negli ultimi anni si inseriranno nella Business Intelligence.

Le domande a cui Grimes ha risposto sono incentrate sulla text analytics e sulla sentiment analytics (campi di cui è esperto), e su come le aziende ne potranno trarre benefici nel prossimo futuro. Il ruolo di Seth Grimes è infatti quello di consulente e di analista industriale, affascinato dal linguaggio naturale e dall’uso di tecnologie automatizzate per la sua interpretazione (NLP – Natural Language Processing). Per questo aiuta le organizzazioni a elaborare strategie incentrate sugli utenti, attraverso l’uso incrociato di business intelligence, di analisi del testo e di sentiment analytics. Grimes ritiene che i ricercatori di mercato possano trarre enormi vantaggi nell’automatizzazione dell’analisi di grandi quantità di risposte, di opinioni e di post raccolti in rete, parola per parola. È evidente come il ROI che ciò è in grado di generare sia enorme: queste tecnologie rendono possibile trasformare la rete e le community online in enormi focus group e di trarne spunti quasi in tempo reale.

Per questo Seth Grimes organizza e partecipa ad eventi come il Sentiment Analysis Symposium (svoltosi l’8 e il 9 novembre a San Francisco, -agenda-) e il Text Analytics Summit, (10-11 novembre a San José, -agenda-) in cui gli obiettivi posti sono ben precisi: qui gli addetti alle indagini di mercato, al marketing, alla customer experience e ai servizi finanziari possono imparare come sfruttare al meglio le esperienze, le emozioni e le abitudini che si possono estrapolare dalle fonti online, contribuendo a prendere le decisioni migliori. Questo tipo di conferenze si collocano tra business e tecnologia, e si incentrano nell’apprendimento del nuovo settore e nel creare connessioni tra addetti ai lavori e aziende interessate.

Non tutti però sono in grado di comprendere le potenzialità della text analytics e della sentiment analytics: mentre i responsabili del marketing e delle community hanno abbracciato immediatamente queste innovative tecnologie, tutti gli altri hanno mostrato una iniziale resistenza o, come sostiene Grimes, una “mancanza di visione e di tempo per considerarne i vantaggi”, che tuttavia si sta affievolendo pian piano che potenzialità e benefici ne diventano evidenti. I testi e i concetti delle opinioni condivise online sono un’enorme fonte di valore, di feedback dal consumatore e, procedendo con un’analisi integrata ad altre risorse (come quantità di transazioni e vendite), offrono un quadro completo dell’efficacia delle proprie strategie.

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E’ possibile valutare i vantaggi di un fan su Facebook? (o di un follower su Twitter, o di un iscritto al canale YouTube ecc.).

Oliver Blanchard, brand strategist ed esperto in marketing management, sostiene che nessun matematico, nessun guru e nessuna agenzia sarà mai in grado di poter trovare una risposta esatta a questa domanda. Per sostenere la propria tesi, Blanchard ha stilato una lista di 5 regole fondamentali da tenere presente quando si cerca di individuare il valore di un ‘fan’ per un’azienda:

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Nel mese di Ottobre vi sono stati alcuni eventi riguardanti la Social Media Analytics e in questo post vogliamo metterne in evidenza alcuni:

Il Social Marketing e l’impatto nelle vendite retail

Un recente studio di Ogilvy-ChatThreads ha dimostrato che l’uso dei Social Media nelle campagne promozionali ha un notevole impatto nelle vendite al dettaglio.

I risultati evidenziano in modo chiaro come l’uso dei Social Media porti a maggiori consumi da parte degli individui che vi sono stati esposti. Le persone soggette ai Social Media hanno una probabilità di spendere denaro sette volte maggiore.

Ad esempio alcuni risultati della ricerca evidenziano che:

• Le persone esposte al Social Media Marketing e PR hanno speso il 17% in più nella categoria fast food.
• Quando esposti al social media marketing e agli spot in TV, i consumatori hanno avuto il doppio delle probabilità di mangiare da Wendy’s.
• Anche il social media marketing e OOH (Out-Of-Home, ovvero tutti i canali comunicativi al di fuori delle mura domestiche, come ad esempio i manifesti pubblicitari) hanno dimostrato di essere una buona combinazione, riportando consumi maggiori di 1.5 volte in tutto il settore QSR.

Alla luce di questi risultati, è utile per qualsiasi azienda rivalutare il proprio Marketing Mix, smettendo di chiedersi come il Social Media Marketing possa aumentare le vendite, ma quale sia il giusto mix di integrazione multi-channel in grado di aumentare le vendite dei propri prodotti.

Fonti: Ogilvypr -  Ignitesocialmedia.com

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La valutazione, la misurazione e la confrontabilità delle conversazioni sono ciò che interessa ad aziende e analisti, ma solo se organizzati in modo opportuno. Per ottenere una buona Business Analysis dai Social Media, è auspicabile ottenere dalle fonti non solo gli autori, i contenuti dei singoli post e il numero di conversazioni raccolte, ma anche l’audience degli stessi, la presenza contemporanea su più canali, le risposte che si ricevono.

Troppe volte si osservano i post isolatamente quando invece sarebbe necessario capirne i significati dall’intero del thread di origine. Un buon tool non dovrebbe concentrarsi quindi solo sui singoli messaggi, ma anche sul contesto per permettere agli analisti di distinguere le interrelazioni alla base del post: è un retweet, una risposta, un commento o altro? è parte di un discorso?

In un suo recente articolo Seth Grimes ha stilato una classifica delle funzionalità di maggior interesse per le piattaforme di Social Media Analytics evidenziando alcune lacune in quelle disponibili ad oggi:

Meta-dati: dai Social Media è possibile ottenere feed sui contenuti dei post, ma è possibile collezionare anche molte altre informazioni che li circondano, i meta-dati. Queste informazioni riguardano chi ha postato, dove e quando, e in alcuni casi anche la location di origine.

Resolution: con questo termine Grimes indica i “meta-dati non espliciti” che comprendono tutte le informazioni connesse ad un account di un Social Media (ad esempio su Twitter spesso viene inserito il vero nome dell’utente nel profilo, o addirittura le connessioni tra diverse presenze in più social network).

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L’aumento delle conversazioni sui social media sta spingendo sempre più aziende ad adottare sistemi di Text Analytics. I dati da analizzare sono in continuo aumento, e la possibilità di automatizzare il processo di analisi del sentiment e categorizzazione delle conversazioni sta diventando una necessità.

Il sentiment rappresenta la principale difficoltà, dovuta alla complessa interpretazione di alcune sfumature del linguaggio come slang, ironia e sarcasmo. Al fine di gestire tali lacune, i software di Text Analytics necessitano di una buona codifica che tenga conto del contesto.

“Il sarcasmo è una delle cose più difficili da decodificare, perché tono ed enfasi spesso si basano su situazioni e segnali che vanno oltre il testo disponibile” – Theo Downes-LeGuin, Chief Research Officer alla Market Strategies International.

Anche Lisa Joy Rosner (Chief Marketing Officer di NetBase), dichiara: “la comprensione del linguaggio è qualcosa di molto più complesso della semplice verifica di presenza e prossimità di alcune parole. Sorgono falsi positivi e negativi, e nessun tool sul mercato offre un lavoro impeccabile nell’analisi del sentiment.”

Una ricerca effettuata da FreshMinds ha evidenziato come solo al 30% delle conversazioni analizzate automaticamente venga associato un sentiment corretto. I software di Text Analytics, prima di essere implementati, necessitano quindi di un apposito settaggio sulla base di ciò che andranno ad analizzare. C’è da ricordare che, anche le persone, non sono esenti da errori: Annie Pettit (Chief Research Officer – Conversition), sostiene che “una persona può classificare centinaia di messaggi con un’accuratezza del 85% e un computer può classificarne a migliaia con un’accuratezza del 70%”.

In definitiva, sia le persone che i software hanno pro e contro, un approccio ibrido è quindi la strada giusta da seguire. Gli strumenti di Text Analytics possono essere usati per la loro velocità, portata, scalabilità e consistenza, ma sono necessarie delle persone per la formazione, la guida e la supervisione degli stessi.

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