Incrementare l’efficacia del Social Listening

Il  Social Media Listening è una disciplina molto diffusa nelle aziende, ma spesso si rivela essere insufficiente a fornire insights utili ai singoli business.

Le aziende che gestiscono business variegati (ad esempio i leader mondiali dell’elettronica, come Sony e Samsung) necessitano di dati diversificati in base alle aree presidiate e alle attività effettuate.

Generalmente nelle piattaforme di Listening è possibile creare delle query incentrate su specifici prodotti oppure filtrare in un secondo momento i contenuti delle ricerche più ampie, a seconda delle necessità riscontrate.

Monitorare l’intenzione d’acquisto

Generare un sottoinsieme delle conversazioni può fornire degli insights più ricchi di informazioni. Tra i sottoinsiemi più utili che si possono monitorare vi è quello che raccoglie esclusivamente i post che delineano un’intenzione d’acquisto da parte dell’autore.

Un’intenzione di acquisto è una conversazione online in cui l’autore esprime la volontà di comprare o di investire nei prodotti di un’azienda. Come esempio si può pensare a un tweet in cui l’autore esprime il proprio desiderio verso un prodotto, a un post contenente il proposito di pre-ordinare un bene prima del lancio o a ogni altro messaggio in cui viene condiviso un’elevato interesse verso un oggetto. Di seguito vengono riportati due casi d’uso dell’intenzione di acquisto condivisi da Brandwatch, in cui l’individuazione dei post con intenzione d’acquisto ha consentito di quantificare il ROI ottenuto dalle decisioni e dalle strategie adottate nella pubblicizzazione dei prodotti:

  • Use Case 1: Rilevazione del ROI generato dai testimonial di H&M

Nell’analisi viene riportato l’esempio attuato per H&M in cui si è cercato di individuare quale testimonial ha generato il maggior volume di post con intenzione d’acquisto (e, in conseguenza, di probabilità di vendita) tra le mention ottenute:

UseCaseHandM

Come evidenziato nel grafico David Beckham è risultato il testimonial con il più elevato volume di conversazioni, ma non quello che ha suscitato il valore maggiore di intenzioni d’acquisto. Beyoncé, nonostante il numero inferiore di post, è risultata essere la testimonial che più di tutte è stata in grado di suscitare questo genere di reazione tra gli utenti.

Nel caso di H&M è evidente che l’uso di celebrità ha come fine ultimo quello di raggiungere clienti (e potenziali clienti) che stanno parlando del Brand. Rilevare il volume generale di post è relativamente semplice, ma comprendere quale tipologia di conversazioni viene condivisa è decisamente più complesso. Per H&M si è riusciti a fornire un dato più rilevante estraendo il sottogruppo di conversazioni in cui viene condivisa un’intenzione d’acquisto, evidenziando una classifica finale dei testimonial differente rispetto a quella rilevata dal Buzz generico: la maggior parte dei post relativi a Beckham si è rivelata incentrata su di lui, apportando un valore minore per H&M rispetto alle conversazioni in cui viene citata Beyoncé.

La scelta di un testimonial prestigioso rappresenta un investimento considerevole per ogni brand. Il Social Listening delle conversazioni con intenzione d’acquisto permette di ottenere dati migliori per la valutazione del potenziale ROI.

Come si mette in pratica

La classifica riportata per H&M è stata rilevata confrontando i valori di Buzz generale per ogni testimonial con i valori delle stesse conversazioni filtrate tramite la ricerca di termini specifici, come “need to find”, “gonna buy”, “will get”, “going to purchase” e altri simili.

  • Use Case 2: Monitoraggio del lancio di nuovi videogame

Il secondo caso riportato da Brandwatch riguarda uno dei maggiori produttori mondiali di videogame, interessato alla correlazione delle discussioni online con i volumi di vendita ottenuti.

Il volume di conversazioni monitorate ha rilevato dei picchi in occasione delle principali attività di marketing programmate (come il rilascio di un trailer o di una preview), ma questo sembrava avere difficilmente attinenza con i dati di vendita una volta lanciato il gioco.

Questo fatto ha portato alla necessità di pianificare una ricerca in grado di analizzare la natura di ogni singolo picco di volume, associando in quale fase (pre-lancio, lancio o post-lancio) si ottiene la maggiore correlazione con le vendite ottenute.

UseCaseVideogame

La ricerca ha evidenziato che:

  • I commenti con intenzione d’acquisto crescono gradualmente all’avvicinarsi del lancio, fornendo un solido indicatore di successo di vendite al momento della commercializzazione.
  • il buzz relativo alle intenzioni d’acquisto decresce progressivamente dopo il rilascio del gioco in quanto i fan iniziano a condividere i primi feedback sul gioco stesso.

Grazie a questa tipologia di analisi l’azienda è ora in grado di monitorare con precisione il livello di successo delle attività di promozione, dando maggior risalto ai post con intenzione d’acquisto rispetto all’intero buzz di conversazioni raccolto.

Tra le motivazioni principali che spingono i produttori di videogame a effettuare attività promozionali pre-lancio (come anteprime su riviste specializzate e condivisione di video online) vi è quella di generare hype tra i clienti, convincendoli che il gioco in produzione vale l’acquisto. Il feedback ottenuto da queste attività, se misurato con la rilevazione delle intenzioni d’acquisto, permette di valutare la specifica efficacia di ogni iniziativa pubblicitaria, misurando la validità delle strategie di marketing adottate.

Come evidenziato da questi Use Case, l’analisi di uno specifico topic o tema può fornire degli insights rilevanti, difficilmente individuabili nell’elevato volume di contenuti raccolti dal monitoraggio dell’intero Brand.

La categorizzazione dei topic aiuta a identificare gli elementi chiave che possono determinare il successo di un prodotto, di un servizio o delle campagne promozionali, supportando la creazione di strategie di marketing sempre migliori.

Fonte: business2community.com

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