Come e quanto si parla di noi o del nostro brand sui social network? Il social listening permette di saperlo e di mettere in campo le azioni per migliorare la nostra immagine.
L’AI e il machine learning nel marketing
Tra i vari campi in cui il machine learning e l’Intelligenza Artificiale hanno trovato rapidamente applicazione c’è sicuramente il marketing.
Come abbiamo evidenziato in un precedente post, usare algoritmi di machine learning per analizzare il comportamento digitale – ma non solo quello, ormai – di un consumatore è la base che permette di inviargli comunicazioni commerciali e promozionali notevolmente mirate.
Presentare messaggi che “automagicamente” risultano in linea con le sue preferenze e, in molti casi, necessità latenti permette di aumentare l’engagement del consumatore stesso.
Di portarlo sino ad una maggiore fidelizzazione con il nostro brand e, perché no, verso il completamento di acquisti online ed anche in-store.
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I SOCIAL NETWORK COME FONTE DI DATI
In questo scenario bisogna però aggiungere un elemento in più, che completa la visione appena descritta: oggi gran parte della vita digitale delle persone si svolge all’interno dei social network.
Che diventano così non solo una molteplicità di canali di comunicazione e interazione, ma anche un insieme di sorgenti di dati e informazioni che ci aiutano a capire molto meglio i comportamenti e il fatidico “sentiment” del singolo come di interi gruppi di persone.
E laddove ci sono enormi moli di dati da analizzare per evidenziare trend più o meno latenti, lì giocano un ruolo chiave ancora una volta il machine learning e l’AI.
In estrema sintesi, AI e ML permettono di dare una riposta affidabile a domande importantissime dal punto di vista del brand/reputation management, ma anche per la definizione di vere e proprie strategie commerciali.
Come viene valutato in un dato momento un determinato brand? Qual è la percezione di un brand rispetto alla concorrenza? Quali concetti i consumatori associano a un dato tipo di prodotto? In cosa il mio target ideale si differenzia rispetto agli altri? Chi sono e che messaggi danno gli influencer collegati al mio mercato/prodotto?
IL SOCIAL LISTENING: CHE COS’è
Il tema è quello del social listening, ossia restare “in ascolto” di quello che viene direttamente e indirettamente espresso sui social network in merito a un certo topic: un tema di discussione, un brand, un evento particolare, una persona, un prodotto.
L’idea di fondo è quella di scandagliare i social network per capire che aria (digitale) tira intorno a un certo argomento: questa analisi serve come primo passo per scatenare, nel mondo fisico come in quello digitale, azioni mirate a ottenere uno scopo preciso.
SOCIAL LISTENING: QUALCHE ESEMPIO
Gli esempi di come mettere a frutto il social listening possono essere molti e la cronaca della comunicazione digitale ne è piena.
Molti brand analizzano le reazioni nei social network al lancio di un prodotto o di una promozione, per capire il gradimento del pubblico nel tempo e ottimizzare in corsa le proprie attività per massimizzarlo.
In altri, malaugurati, casi il social listening fa parte del crisis management: capire come il pubblico sta reagendo ad un “passo falso” di un brand o di un personaggio noto, intervenendo poi per modificare in meglio la percezione espressa dai social network.
Chi fa comunicazione in senso stretto analizza il sentiment dei social network per capire le reazioni di un dato pubblico agli argomenti di maggiore interesse, per poi approfondirli.
Occhio a non confonderlo con il social monitoring
Qualsiasi sia lo scopo per cui si fa social listening, è essenziale che l’analisi dei social network porti ad un’azione concreta.
Se questo collegamento analisi-azione non c’è, secondo molti è addirittura improprio parlare di social listening: meglio in questi casi parlare di social monitoring, un più semplice – anche tecnicamente – monitoraggio dei social per quantificare numericamente l’interesse e l’engagement intorno a un tema o un brand.
Oppure di sentiment analysis, che aggiunge una dimensione in più (appunto quella del pensiero e dell’atteggiamento dei consumatori) ma non necessariamente porta ad azioni successive.
Operativamente, il social listening è fatto soprattutto di una analisi quantitativa e di una valutazione qualitativa.
La parte quantitativa è essenzialmente quella del social monitoring: capire “quanto” si parla di un certo argomento, andando a ricercare tutti i microelementi dei social network che vi si associano (keyword, hashtag, menzioni, tag, visualizzazioni, like, retweet e via dicendo).
Ma, come abbiamo indicato, il “quanto” non basta, occorre anche il “come”: è una fase successiva che mette in gioco l’interpretazione semantica degli elementi che sono stati raccolti.
Interpretazione che viene eseguita con funzioni di NLP per “capire” cosa dicono gli utenti, come anche di image recognition per identificare ad esempio la riproduzione di loghi o prodotti nelle immagini.
In sostanza, sapere che un post parla del nostro brand è il primo passo: il successivo è capire cosa intende dire quel post.
L’ELEMENTO UMANO è ANCORA FONDAMENTALE
Molte piattaforme di social listening oggi mettono in evidenza la possibilità di automatizzare la messa in atto di determinate reazioni al sentiment rilevato online.
Ma è meglio non farsi prendere troppo la mano dall’automazione, quando c’è: l’elemento umano è ancora fondamentale.
Le valutazioni degli algoritmi di machine learning, spesso, devono essere contestualizzate da esperti e ricercatori che sappiano come valutarle non in assoluto ma in relazione alle caratteristiche specifiche del settore, del prodotto, dell’evento che si sta analizzando.
Come è anche vero che la strategia per modificare un dato sentiment online va comunque sempre definita dalle persone coinvolte e dai loro consulenti.
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