Data Mining_e_Sentiment_Analysis_il brand_diventa_digitale

Scenari
e Mercati
Quando il
brand
d i v e n t a
digitale
È
indubbiamente vero che la conoscenza del cliente
è il presupposto per ideare promozioni sempre più
appealing, disegnare prodotti e servizi di successo e
strutturare piani di comunicazione efficaci. È altrettanto vero che questa conoscenza è spesso sepolta
nei recessi di enormi database di cui il marketing stenta a tenere
le fila. Anche perché l'avvento del web ha fatto crescere in modo
esponenziale la raccolta delle informazioni sui clienti finali in
rapporto sia al profilo dichiarato, sia al comportamento di navigazione e di acquisto. Da una parte, l'analisi dei form compilati
dagli utenti allo scopo di utilizzare una qualsiasi piattaforma di
e-commerce o di partecipare a una social community fornisce
preziose informazioni di tipo anagrafico e socio-demografico. E
dall'altra, l’analisi dei log relativi alle sessioni online permette
di indagare l'effettivo percorso di navigazione dell’utente e di
comprendere comportamenti, interessi, preferenze.
Visibilità e appeal per aumentare le vendite,
non solo online
Le tecniche di data mining consentono di trasformare questa
enorme quantità di informazioni in linee guida strategiche, finalizzate a massimizzare i ritorni delle risorse investite in comunicazione web e a incrementare le vendite online. In particolare,
tecniche come la cluster analysis ottimizzano la visibilità perché
mostrano il messaggio promozionale solo a chi presenta un
profilo coerente con il prodotto/servizio oggetto della comunicazione. Con il risultato di una migliore redemption dell’azione
di marketing (clickthrough) e di un minore impegno in termini
economici. Questa maggiore personalizzazione a livello comunicativo non si esaurisce nel contenuto del messaggio promozionale, ma può essere estesa anche alle modalità con cui esso
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Marco di Dio Roccazzella
partner di Value Lab
viene veicolato (come banner, pop-up, newsletter). La maggiore
disponibilità di informazioni sulle preferenze del consumatore e l'affinamento degli strumenti statistici per la loro analisi
consentono di elaborare strategie di comunicazione sempre più
targettizzate, in grado di accrescere l’utilità sia di chi comunica,
sia di chi “ascolta”, in una logica "win-win". Senza contare che
il data mining rappresenta una leva insostituibile per accrescere
il fatturato delle vendite online, innescando meccanismi di upselling e cross-selling grazie alle tecniche di profilazione (alberi
decisionali), di segmentazione (cluster analysis) e di analisi delle
associazioni (basket analysis).
Più opportunità di business con la sentiment
analysis
L’avvento del social networking e del web 2.0 rivoluziona il
modo in cui l’azienda si relaziona con il cliente finale: la monocanalità viene soppiantata da una biunivocità di rapporto tra
l'interlocutore e chi pubblica il contenuto, mentre la comunicazione assume un carattere "neurale" grazie alle relazioni peerto-peer che si sviluppano all’interno dei social network. Tutto
ciò arricchisce il set di informazioni disponibili sui clienti e rappresenta una nuova linfa per chi, attraverso le tecniche di data
mining, esplora relazioni e connessioni traducendo i risultati
delle indagini in linee guida a servizio del marketing. Nello specifico, le analisi che prendono in esame le conversazioni online
su un determinato brand, prodotto o servizio, determinandone
posizionamento, percezione e valutazione, prendono il nome di
sentiment analysis. La community è un vero e proprio gruppo vivente, dotato di una visione “comune”, che giorno dopo giorno
intreccia nuovi collegamenti tramite la comunicazione, gli scambi e la partecipazione attiva.
Scenari
e Mercati
I nuovi confini del marketing
digitale, tra social network e
interazioni peer-to-peer. Data
mining e sentiment analysis per
catturare il mood della rete,
migliorare la visibilità del brand e
incrementare le vendite online e
offline
Messaggi promozionali altamente
targettizzati
Il nuovo campo di indagine deriva dal fatto che i social network
come Facebook, Linkedin e Twitter consentono di profilare gli
utenti in base alla community nella quale essi sono inseriti.
Una simile profilazione permette di comunicare a gruppi di
persone legate da una forte comunanza di interessi/abitudini/
stili di vita messaggi promozionali altamente targettizzati e di
conseguenza con una maggiore probabilità di redemption. Un
ulteriore vantaggio scaturisce dai fenomeni di passaparola che
un messaggio promozionale, lanciato all’interno di una comunità particolarmente coesa, può innescare sia online sia offline.
Un corretto approccio alla sentiment analysis presuppone una
chiara definizione della strategia di marketing sul web e integra
competenze statistiche e tecnico-informatiche. Occorre innanzitutto studiare la strategia di posizionamento del brand sulla
rete per creare in un secondo tempo la comunicazione e la piattaforma con cui l'azienda e i clienti si scambiano le informazioni.
Social Media Optimization per sedurre i
membri della community
Sono questi, in definitiva, i confini in cui prende forma il nuovo
paradigma della Social Media Optimization: potenziare la visibilità del brand e "sedurre" i membri delle community, pubblicizzando e sostenendo prodotti e servizi attraverso motori di tipo
"social". Uno degli obiettivi principali, ad esempio, è quello di
migliorare la linkability al sito del marchio utilizzando foto, articoli e video presso blog e podcast. Indubbiamente le giovani
Social Media
Optimization:
il caso del Fashion
La
visione multidimensionale
del marketing digitale è stata
adottata negli ultimi anni dalle aziende del Fashion sia per
fortificare la brand identity,
sia per migliorare la profittabilità dell’impresa. I post, i
wiki, i message board testimoniano come il dialogo sul web
sia ubiquitario e i brand hanno imparato a sfruttare queste informazioni per stabilire
una relazione con gli opinion
leader del settore e per interloquire con gli style blogger
più influenti. Conseguenza
logica di questo atteggiamento è il supporto ai social network di categoria, o meglio la
creazione di punti d’incontro
dove gli interessati possono
scambiare idee, commenti e
materiale. Per studiare meglio i propri clienti, le maison
hanno pensato di creare una
rete di micro-blogging dipen-
denti dal sito ufficiale: esempi
interessanti sono i blog Gucci Eyeweb, Swide by Dolce &
Gabbana e The Heidies di casa
Diesel. Quest'ultima maison,
che fonda la sua filosofia sulle
tendenze giovanili e metropolitane, ha veicolato e filtrato i
suoi messaggi nel corso della
campagna 2010 attraverso
l'uso combinato di media online e offline, come poster con
frasi trasformate in tweet sui
blog, un video promozionale
e un’iniziativa online che chiede direttamente il contributo
a tutti gli utenti (www.diesel.
com/be-stupid).
L’obiettivo principale è quello
di stimolare la partecipazione
e di costruire storie ricche di
emozioni, creando un ponte
sensibile tra il web e i contesti
reali e aumentando il tempo
di sopravvivenza delle esperienze virali.
generazioni hanno adottato le nuove tecnologie come punto di
riferimento e ne hanno fatto, per così dire, una loro estensione
naturale. Per questo motivo, conoscere il profilo dei consumatori online per mezzo di tecniche sofisticate come la sentiment
analysis è oggi il primo passo verso la creazione di una strategia
aziendale per i canali "social media". Una strategia finalizzata
a costruire campagne mirate di social marketing virale, dedicate
esclusivamente al pubblico interattivo. 
Sentiment analysis: il mood della rete a portata di click
SAS Sentiment Analysis utilizza processi automatizzati per individuare e analizzare in tempo reale commenti
espressi su blog, forum, social network ed e-mail individuando il significato emotivo espresso dall'autore; cerca
e valuta le frasi positive e negative, analizzandone il contenuto emozionale, elusivo e spesso apparentemente
contraddittorio. La scomposizione dettagliata di tali valutazioni testuali consente di estrapolare informazioni e
creare report per comprendere esattamente il significato di questi post online in termini di sentimento complessivo verso il brand e variazioni di tali sentimenti nel tempo.
Grazie a una combinazione unica sul mercato di tecniche di modeling statistico e di elaborazione del linguaggio
naturale, SAS Sentiment Analysis consente alle aziende di rilevare le variazioni del sentiment nel tempo, di tenere traccia delle opinioni, di fornire la percezione in real-time degli “stati d’animo” dei clienti. Le aziende possono
così anticipare gli effetti derivanti da giudizi negativi attraverso la comprensione della “diffusione” delle opinioni
tra social network eterogenei.
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