Social Media Analytics

Gli analytics possono aiutarti molto nel tuo lavoro sui social media

di

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29

ott

2018

Chi ha bisogno di presenza social, ha ancora più bisogno di misurare e capire i risultati della sua azione.

Analisi dell’attività social: un campo che non solo evolve ogni giorno, ma ha visto il recente ingresso dell’intelligenza artificiale e del machine learning. L’analista programmatore incontra il social media manager. Che cosa ne viene fuori? Competenze al servizio degli obiettivi descritti in Social Media Analytics. Abbiamo intervistato l’autrice.

che cosa è successo nel settore da quando è uscito il libro?

Nel libro parlo di Artificial Intelligence (AI) e Machine Learning (ML), così come di crescente internalizzazione, da parte delle aziende, di competenze e professionisti in ambito analitico. Confermo che sono tuttora trend molto caldi che si stanno sviluppando con forza e velocità crescenti.

Le aziende si stanno davvero muovendo in ottica data-driven e hanno bisogno di partner che possano accompagnarli in questo percorso, perché diventare data-centrici significa investire tempo e risorse in un processo lungo, che deve essere pervasivo, graduale, costante e che porti risultati; il resto sono pure azioni di marketing e pubblicità.

Il picco di interesse che stanno avendo AI, ML e robotica è sotto gli occhi di tutti oramai, sono entrati nella nostra quotidianità. Ne sentiamo parlare nei telegiornali e permeano tutti i settori, dalla medicina, con gli esperimenti di interventi chirurgici realizzati da remoto attraverso l’uso di braccia robotiche o protesi sempre più innovative, all’economia o all’intrattenimento e commercio, con i primi prototipi di robot in bar, navi da crociera, negozi, fino all’informazione, con un robot mezzobusto.

si dibatte spesso della sostituzione degli umani con i robot. Qual è il tuo punto di vista?

Il vantaggio di utilizzare robot come quelli accennati prima è sicuramente poter immagazzinare una grande quantità di dati e rielaborarli fornendo trend su abitudini di comportamento e consumo, come un umano non riuscirebbe a fare (soprattutto in tempo reale).

Ciò non significa che l’analyst non servirà più, anzi; potrà finalmente concentrarsi sulle fasi più strategiche di progetto e di estrazione degli insight, ovvero il valore aggiunto che un’analisi deve portare.

Le mere fotografie quantitative della situazione osservata, senza una visione di come questi dati debbano essere utilizzati per i diversi scopi (business, comunicazione, marketing) e senza un approfondimento qualitativo? Lì sì che le macchine possono già sostituirci. Basti pensare ai numerosi strumenti di tracciamento e rielaborazione dati (web listening per esempio) presenti sul mercato, che forniscono una serie di grafici pronti, interattivi e aggiornati in real time in pochi secondi e con pochi clic, dopo un minimo di configurazione iniziale.

Ma stiamo parlando principalmente di overview quantitative: numeri, grafici, trend e share of voice, senza sapere cosa ci sia dietro un numero, su cosa conversano gli utenti, di cosa si lamentano, chi sono. Esistono, certo, tecnologie che automatizzano i processi qualitativi soprattutto di classificazione del sentiment, ma sul grado di attendibilità e customizzazione di librerie semantiche e correlazioni avrei da ridire.

Andrebbe fatto un discorso ad hoc per ciascun tool e le sue peculiarità, ma il grado medio di affidabilità per gli strumenti “standard” può ancora migliorare notevolmente. Se vogliamo comunque affidarci a questo tipo di tecnologia, la cosa rilevante diventa la consapevolezza di ciò che si sta acquistando, di cosa potrà restituirci (e non), del grado di attendibilità e delle modalità di classificazione.

La tecnologia, anche quella avanzata, nel campo dell’analisi è diventata indispensabile, ma non è sufficiente, ancora.

Come sei cambiata intanto tu nella professione?

Quando è uscito il libro ero all’inizio di un capitolo professionale da consulente freelance. Mi sono occupata molto di formazione, per esempio alla Business School de il Sole24Ore, dove ho insegnato in master diretti a neolaureati, professionisti e manager: tanti percorsi diversi ma un unico scopo, prendere dimestichezza con i numeri. Mi piace ripetere sempre che analysis is not just for analysts.

Saper leggere i dati in modo corretto è richiesto oggi a tutte le figure professionali di ogni livello. Un altro aspetto su cui insisto molto è la creazione di consapevolezza: se conosciamo le possibilità e potenzialità del mercato, siamo in grado di chiedere e pretendere un certo standard di qualità.

Domani Facebook, o un altro social network, può cambiare le regole del gioco, l’algoritmo e il peso dato alle metriche più rilevanti, oppure una piattaforma tecnologica potrà cambiare modalità di calcolo di un indice e così via. Se si apprendono un approccio e una metodologia, questi permangono, si evolvono e adattano ai cambiamenti circostanti. Data Culture.

in quest’ottica, come ho chiesto ai miei studenti, ho accettato anche sfide che, andando oltre il mio consueto perimetro, mi hanno spinto alla crescita e all’evoluzione. Il cambiamento è sempre proficuo, anche se porta spesso destabilizzazione e fatica.

Hai ricevuto feedback rispetto al libro?

Sì, da professionisti del settore, che l’hanno comprato perché volevano il punto di vista di un collega, così come da studenti o beginner che si stanno approcciando a questo mondo; e anche studenti di discipline statistiche e di ricerca tradizionali che vogliono puntare ad un aggiornamento più fresco e attuale. Ha interessato inoltre manager ed aziende che stanno approcciando il dato in modo più profondo e strutturato.

dal libro è rimasto fuori un argomento che mi piacerebbe trattare in futuro?

Si potrebbe approfondire maggiormente l’aspetto tecnologico. Il mercato evolve velocemente. Potrebbe essere utile anche ricreare delle situazioni tipo, con determinate caratteristiche aziendali e diverse necessità, in cui potersi riconoscere ed orientarsi.

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Eleonora Cipolletta (@elecipo)inizia a interessarsi al mondo dei social media dopo aver conseguito un dottorato di ricerca presso il dipartimento di Scienze Statistiche dell'Università di Bologna occupandosi di Analisi di Mercato. In Hagakure prima e poi DOING, sviluppa e gestisce il reparto di Digital Intelligence per oltre sei anni. Ha svolto l’attività di consulente freelance prima di accettare l'offerta di un gigante dell'energia, sempre rimanendo nel settore di Social Media e Data Intelligence. È autrice per Apogeo di Social Media Analytics.

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