Cos'è l'analytics dei social media?
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Una panoramica sull'analytics dei social media

I professionisti e gli analisti conoscono i social media grazie a numerosi siti Web e canali: Facebook, YouTube, Instagram, Twitter, LinkedIn, Reddit e molti altri.

L'analytics dei social media è la capacità di acquisire e ricercare il significato nei dati raccolti dai canali social per supportare le decisioni di business - e valutare la prestazioni degli interventi basati su tali decisioni in tutti i social media.

L'analytics dei social media risulta più ampia delle metriche, come ad esempio like, follower, retweet, anteprime, clic e impressioni raccolte dai singoli canali. Inoltre si differenzia dalle funzionalità di produzione di report offerta dai servizi che supportano le campagne di marketing, come ad esempio LinkedIn o Google Analytics.

L'analytics dei social media utilizza piattaforme software progettate in modo specifico che operano in modo analogo agli strumenti di ricerca sul web. I dati relativi alle parole chiave o gli argomenti vengono richiamati tramite query di ricerca o Web ‘crawler’ inclusi nei canali. I frammenti di testo vengono inviati, caricati in un database, categorizzati e analizzati per ottenere insight utili.

L'analytics dei social media include il concetto di ascolto dei social. L'ascolto rappresenta il monitoraggio dei canali social per individuare i problemi e le opportunità. Gli strumenti di analytics dei social media incorporano generalmente l'ascolto in funzionalità di produzione di report più complete che coinvolgono l'ascolto e le analisi delle prestazioni.


Perché l'analytics dei social media è importante?

IBM sottolinea che con la diffusione dei social media: "La notizia di un prodotto di successo può diffondersi in un lampo". E la notizia di un prodotto di scarsa qualità - o un'esperienza negativa con l'assistenza clienti - è in grado di diffondersi con altrettanta rapidità. I clienti oggi chiedono alle organizzazioni di tener conto delle promesse fatte in relazione al marchio e di condividere le loro esperienze con amici, colleghi e il pubblico in generale.”

L’analytics dei social media consente alle aziende di soddisfare tali richieste e utilizzarle per:

  • Rivelare le tendenze correlate alle offerte e ai marchi
  • Comprendere le conversazioni - ciò che viene detto e come viene recepito
  • Scoprire le opinioni dei clienti riguardo a un prodotto o servizio
  • Valutare la risposta ai social media e ad altre tipologie di comunicazione
  • Individuare le caratteristiche di elevato valore per un prodotto o servizio
  • Scoprire le opinioni della concorrenza e la relativa importanza
  • Delineare in che modo i canali e i partner di terze parti influiscono sulle prestazioni

Questi insight possono essere utilizzati non solo per apportare delle modifiche dal punto di vista strategico, come ad esempio rispondere al tweet arrabbiato di un utente, ma possono anche favorire decisioni strategiche. Di fatto, IBM ritiene che l'analytics dei social media viene ora "inclusa nelle principali discussioni sul modo in cui le aziende sviluppano le proprie strategie".

Queste strategie influenzano una serie di attività di business:

  • Sviluppo dei prodotti - Esaminando un insieme di post di Facebook, tweet e recensioni di prodotti Amazon, è possibile fornire un quadro più chiaro dei punti deboli di un cliente, delle mutevoli esigenze e delle caratteristiche desiderate. È possibile individuare e monitorare le tendenze per migliorare la gestione delle linee di prodotti esistenti oltre a guidare lo sviluppo di nuovi prodotti.
  • Esperienza del cliente - Uno studio condotto da IBM ha rivelato che “le organizzazioni si stanno trasformando da imprese basate sui prodotti a imprese basate sull'esperienza.” L'analisi comportamentale può essere applicata nei canali social per trarre il massimo vantaggio dai momenti che sono in grado di soddisfare i clienti e aumentare la fedeltà e il valore dell'intero ciclo di vita.
    Marchio - I social media possono rappresentare il più grande gruppo di discussione del mondo. L'elaborazione del linguaggio naturale e l'analisi delle opinioni possono monitorare continuamente le aspettative positive o negative per mantenere la salute del marchio, perfezionare il posizionamento e sviluppare nuovo attributi del marchio.
  • Analisi competitiva - Comprendere come si comporta la concorrenza e il modo in cui rispondono i clienti è sempre un aspetto fondamentale. Ad esempio, un concorrente può indicare che sta rinunciando a una nicchia di mercato, creando un'opportunità. Oppure un picco di opinioni positive avvisa le organizzazioni per quanto riguarda prodotti che rivoluzionano il mercato.
  • Efficienza operativa – L'analisi approfondita dei social media può aiutare le organizzazioni a migliorare il modo in cui valutano la domanda. I rivenditori e altri professionisti possono utilizzare le informazioni per gestire l'inventario e i fornitori, ridurre i costi e ottimizzare le risorse.

Funzionalità principali di un'analytics dei social media efficace

Il primo passo di un'analytics dei social media efficace consiste nello sviluppo di un obiettivo. Gli obiettivi comprendono sia l'aumento del fatturato che il rilevamento delle problematiche legate ai servizi. Successivamente, è possibile selezionare gli argomenti o le parole chiave e impostare i parametri, come ad esempio un intervallo di date. Anche le fonti devono essere specificate - risposte ai video di YouTube, conversazioni su Facebook, discussioni su Twitter, recensioni di prodotti su Amazon, commenti dai siti di notizie. È fondamentale selezionare le fonti precise per un determinato prodotto, servizio o marchio.

Generalmente, viene definita una serie di dati per sostenere gli obiettivi, gli argomenti, i parametri e le fonti. I dati vengono richiamati, analizzati e segnalati attraverso le visualizzazioni che semplificano il processo di comprensione e manipolazione.

Queste fasi sono tipiche di un approccio generale dell'analytics dei social media che può essere reso più efficace grazie alle funzionalità rilevate nelle piattaforme di analytics dei social media.

  • Le tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale e machine learning identificano le entità e le relazioni nei dati non strutturati — informazioni non preformattate per operare con l'analytics dei dati. Praticamente tutti i contenuti dei social media non sono strutturati. Queste tecnologie sono fondamentali per ottenere insight significativi.
  • La segmentazione è un'esigenza fondamentale nell'analytics dei social media. Classifica i partecipanti ai social media per area geografica, età, sesso, stato civile, stato genitoriale e altre categorie demografiche. È in grado di aiutare a identificare gli influencer in tali categorie. I messaggi, le iniziative e le risposte possono essere ottimizzati e indirizzati al meglio, comprendendo coloro che interagiscono sugli argomenti principali.
  • L'analisi del comportamento viene utilizzata per comprendere le problematiche dei partecipanti ai social media mediante l'assegnazione dei tipi comportamentali, come ad esempio un utente, un sistema di raccomandazione, un potenziale utente e un detrattore. Comprendere questi ruoli aiuta a sviluppare messaggi e risposte mirate per soddisfare, modificare o indirizzare le relative percezioni.
  • L'analisi delle opinioni valuta il tono e la finalità dei commenti dei social media. Generalmente implica le tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale che aiutano a comprendere le entità e le relazioni per rivelare gli attributi positivi, negativi, neutri o ambigui.
  • La Share of Voice (SoV) analizza la predominanza e l'intensità nelle conversazioni riguardanti il marchio, i prodotti, i servizi, la reputazione e molto altro. Aiuta a determinare le problematiche principali e gli argomenti di maggior rilievo. Aiuta anche a classificare le discussioni come positive, negative, neutre o ambigue.
  • L'analisi del clustering può rivelare le conversazioni nascoste e gli insight non previsti. È in grado di fare associazioni tra parole chiave o frasi visualizzate insieme di frequente e ne ricava nuovi argomenti, problemi e opportunità. Le persone che producono il bicarbonato di sodio, ad esempio, hanno scoperto nuovi utilizzi e opportunità sfruttando l'analisi del clustering.
  • Dashboard e visualizzazione diagrammi, grafici, tabelle e altri strumenti di presentazione riepilogano e condividono i risultati dell'analytics dei social media - una funzionalità fondamentale per comunicare e agire su ciò che è stato appreso. Inoltre consentono agli utenti di cogliere più rapidamente il significato e gli insight e di approfondire i risultati specifici senza alcuna competenza tecnica elevata.

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