Social Media Analytics: le decisioni spettano ai dati

Quanto e come la social media analytics supporta le aziende nelle scelte produttive e di marketing.

La social media analytics è l’attività essenziale per progettare strategie di marketing e comunicazione aziendale di successo.

Questa tecnica consiste nel raccogliere, integrare e analizzare i dati relativi ai brand attivi sui social media e successivamente elaborarli con avanzati strumenti e algoritmi del sentiment analysis per fornire all’azienda un’interpretazione realistica del mercato, sia per quanto riguarda la reputazione del brand che del gradimento dei prodotti/servizi offerti.

Il flusso continuo di dati generati dalle piattaforme social alimenta il complesso universo dei Big Data, consentendo così di conoscere nel dettaglio i comportamenti del pubblico, le performance e il posizionamento di profili e pagine aziendali, nonché esaminare le conversazioni che si sviluppano in rete in merito a tematiche e argomenti specifici.

Altri vantaggi garantiti dalla social media analytics sono la segmentazione precisa del target che permette di conoscere perfettamente l’audience a cui ci si vuole rivolgere e la creazione di contenuti e campagne marketing improntate su un approccio data-driven. Il tutto naturalmente nel rispetto della privacy.

L’analisi dei social media si sviluppa in tre passaggi principali: l’identificazione dei dati, l’analisi dei dati e l’interpretazione delle informazioni elaborate.

1. Identificazione dei dati

Identificazione del dato significa conoscere e intercettare specifici attributi relativi ai contenuti, quali:

• lingua
• regione
• tipo di contenuto
• luogo
• tempo
• proprietà dei dati (fattore che indica se il dato è privato, disponibile al pubblico o vincolato dal diritto d’autore).

2. Analisi dei dati e le diverse classificazioni

In questa seconda fase confluiscono tutte le attività di trasformazione del dato grezzo in informazioni approfondite e di valore per le aziende, con la finalità di guidarle nel processo decisionale di business e di comunicazione facendo previsioni e ipotizzando scenari futuri. In questo contesto l’analisi può essere eseguita attraverso tre differenti approcci, ognuno adatto a esigenze e obiettivi singolari, ovvero:

• Descrittivo: consiste nell’illustrare la realtà dei fatti in un determinato lasso di tempo attraverso l’uso di dati storici che agevolano il confronto con altri.
• Predittivo: consente di prevedere il rendimento di campagne marketing future dopo aver analizzato i risultati delle precedenti.
• Prescrittivo: scende nei particolari per comprendere cosa accade in un momento specifico, risolvere problematiche e apportare miglioramenti per il futuro.

Le due grandi macro aree in cui l’analisi dati viene ulteriormente classificata sono:

• Analisi qualitative: esplorazione e analisi degli aspetti meno tangibili in merito alla presenza online di imprese e privati, come ad esempio: il posizionamento, il tono di voce, la qualità delle interazioni con i follower, la tipologia e il valore dei contenuti condivisi. In questo caso è possibile conoscere il sentiment attraverso il monitoraggio e lo studio dei dialoghi, dei commenti e delle reazioni prive di rilevanza statistica. Questa tecnica è anche in grado di approfondire il livello di percezione del brand da parte del pubblico.
• Analisi quantitative: raccolta e analisi di un’ampia quantità di dati pubblici con la finalità di ottenere report dettagliati rispetto a tematiche, brand, organizzazioni, individui. Consiste nel misurare, valutare e comprendere i volumi delle interazioni e delle visualizzazioni mediante metriche misurabili che consentono di conoscere la portata dell’audience in termini di engagement, copertura e notorietà.

Per conoscere le informazioni che si possono ottenere attraverso le azioni di social media analytics conviene classificare in maniera più dettagliata la procedura di analisi:

• analisi delle performance di singole pagine e profili social
• analisi del pubblico
• analisi delle conversazioni

È ben noto come Facebook, Instagram, Twitter, LinkedIn, YouTube e TikTok presentino caratteristiche e funzionalità proprie e distintive rispetto alle logiche di analisi, pur condividendo alcuni punti in comune.

Come social di riferimento nell’illustrazione delle singole categorie è stato scelto Facebook poiché possiede un’alta qualità di strumenti utili alla social media analytics.

Analisi delle performance di singole pagine e profili social

La prima metrica da considerare è la misurazione della notorietà e dell’awareness di una pagina, data dal numero di Like (Fan) e Follower, due dimensioni indipendenti l’una dall’altra.

Il numero dei Fan indica quanti profili segnalano apertamente la preferenza, il sostegno e l’approvazione; il numero dei Follower invece precisa quante persone scelgono di seguire una pagina ed essere aggiornati sui contenuti pubblicati senza esprimere esplicitamente il sostegno.

Successivamente, per conoscere il numero degli utenti che visualizzano i contenuti della pagina è necessario considerare:

• il numero delle visualizzazioni della pagina o di preview nella bacheca degli utenti
• l’audience raggiunta dai contenuti, ovvero il numero di utenti unici
• le impression che conteggiano il numero di volte in cui i contenuti di una pagina sono apparsi sulla bacheca degli utenti, considerando anche le visualizzazioni multiple

Altra metrica da prendere in considerazione è il tasso di coinvolgimento degli utenti, Avarage Engagement Rate (AER), ossia il rapporto tra la somma delle interazioni ottenute (reactions, commenti, condivisioni) da tutti i post della pagina e il numero di follower della pagina stessa, il tutto diviso per il numero dei post presi in considerazione.

Analisi del pubblico

Consiste nel realizzare un’attenta indagine del pubblico, ossia un’analisi dei profili dei fan, dei follower e dell’audience raggiunta, comparabile con l’intera popolazione del social in oggetto.

Naturalmente i primi dati da ricavare sono quelli di tipo socio-demografico (informazioni che l’utente stesso condivide sui social): età, genere, area geografica di provenienza, livello di istruzione, occupazione e situazione sentimentale. A questi si aggiungono: gli interessi, le preferenze e le informazioni di comportamento.

Nelle campagne LinkedIn, ad esempio, è utile anche raccogliere informazioni relative alle aziende di riferimento, ai settori, ai ruoli aziendali e alle funzioni.

La raccolta e l’interpretazione di questi dati permette di: definire i target da raggiungere sia in organico che per mezzo di social ads, costruendo audience basate sulle metriche individuate; modulare gli argomenti con cura; scegliere i formati dei contenuti da pubblicare.

Analisi delle conversazioni

Questa tecnica di social media analytics riguarda le conversazioni che si sviluppano sui social network, ovvero commenti, impressioni, condivisioni e risposte ai dibattiti mediante cui è possibile monitorare:

• il livello di popolarità e interesse scatenato intorno a un personaggio, argomento, brand o prodotto;
• le caratteristiche socio-demografiche e gli interessi dei partecipanti alle conversazioni in rete;
• la rilevanza dei singoli partecipanti al dibattito, identificando i profili più o meno influenti e costruendo delle mappe capaci di misurare la viralità dei contenuti condivisi dai partecipanti;
• le reti create intorno ai singoli personaggi e temi misurando il numero delle interazioni;
• i termini utilizzati;
• la distribuzione geografica degli interventi e la provenienza dei partecipanti;
• la classificazione dei contributi al dibattito per numero di reazioni innescate, tasso di approvazione e rilevanza;
• la misurazione del sentiment, cioè il grado di approvazione, disapprovazione, le reazioni e le attitudini rispetto alle tematiche affrontate.

Un’analisi di questo tipo consente di ottenere informazioni di grande impatto sulle strategie di marketing e le scelte di produzione delle aziende.

3. L’interpretazione delle informazioni e i modelli di trasmissione del messaggio

La fase di interpretazione del dato consiste nell’attribuire un concetto chiarificatore o esplicativo ai singoli dati analizzati o alle relazioni che intercorrono tra gli stessi.

Successivamente gli output elaborati vengono trasformati in informazioni da somministrare all’utente attraverso la creazione di contenuti di valore tradotti, fruibili, leggibili, facili da ricordare, autorevoli e in grado di trasmettere messaggi chiari e pertinenti. Tra le tecniche di comunicazione più diffuse e idonee, oltre ai tradizionali schemi, grafici, immagini e video, si sta affermando lo storytelling poiché capace di conferire un senso logico alle informazioni ottenute, coinvolgere il lettore e creare connessioni emotive importanti.

Se anche tu cerchi nei dati le risposte fondamentali per la crescita del tuo business, Contattaci .
Insieme progetteremo le azioni di social media analytics adatte alle tue esigenze.

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