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Indagine netnografica: l’importanza del lato umano nell’analisi del pubblico online
Netnografia: vecchie tecniche e nuovi canali
Individuare la nuova categoria di utenti online con l’osservazione partecipante
Persone e non Personas
Data analysis e contestualizzazione
Sondaggi: i limite dell’analisi
Ambiti d’applicazione della netnografia
Negli ultimi anni abbiamo assistito al lento passaggio, in tutti i settori della nostra esistenza, all’antropocentrismo ovvero all’indirizzamento di qualunque tipo di attività e studio verso l’essere umano. Anche in ambito digitale, in cui intelligenza artificiale, automazione e machine learning la fanno da padrone, l’individuo e la sua attività (sul web) è diventato oggetto d’attenzione ed indagine. Ottenere i suoi dati risulta ormai essere più importante degli acquisti che conclude e lo studio del suo comportamento fondamentale per l’elaborazione di strategie tailor made la cui probabilità di conversione risulta essere, inevitabilmente, più alta.
Questa traslazione d’interesse dalla macchina all’individuo è stata accompagnata da una parte dalla presa di coscienza dello stesso riguardo la propria centralità, dall’altra della sua esigenza di ottenere qualunque tipo di prodotto, servizio o informazione non generica ma specifica sulle proprie esigenze. L’abbandono di una forma generica di offerta ha portato a sua volta la rivalutazione del proprio pubblico target che ormai non rientra più in parametri ampi e poco specifici.
Risulta perciò evidente la necessità di identificare diverse tecniche e canali volte ad identificare il proprio pubblico online di riferimento e di conseguenza indagare sul suo comportamento.
Netnografia: vecchie tecniche e nuovi canali
Ciò che oggi conosciamo riguardo l’approccio dell’uomo ad ogni aspetto della sua esistenza rientra nel campo d’indagine dell’etnografia. Questa investigazione spazia dagli aspetti più semplici della vita quotidiana sino a quelli più complessi come il rapporto tra uomo e religione. Queste attività, manifestandosi all’interno di un ambito tangibile (sebbene in alcuni casi labile) potevano essere studiate ed analizzate proprio perché osservabili tramite quella tecnica definita appunto di osservazione partecipante. Proprio questa tecnica chiarisce come l’analisi fondasse i suoi principi sulla presenza fondamentale dell’intervento umano, seppur neutrale.
Con la nascita della società online, caratterizzata dalla stessa gerarchia di comunità ed individui dell’offline, si è cominciato ad avvertire la necessità di scrutare e conoscere le dinamiche dell’oltre-tangibile. Dinamiche umane comuni replicate sul primo nuovo canale inesplorato: quello digitale.
La necessità sfocia nelle prime indagini etnografiche digitali in cui i vecchi metodi cominciano a risentire della differenza di terreno sondabile, continuando a considerare gli individui come facenti parte della comunità offline ma operanti su un nuovo canale senza invece accorgersi che il fattore chiave risiedeva nella nuova comunità online. Nel 1995 queste tecniche vengono riviste nell’ottica del network e Robert Kozinets, professore di Marketing e Comunicazione presso l’università della California, parla per la prima volta di netnography definendo il nuovo corso del metodo di ricerca.
Individuare la nuova categoria di utenti online con l’osservazione partecipante
Premettendo che la netnografia comprende l’utilizzo di molteplici tecniche e strumenti, la più importante ai fini di questa trattazione è sicuramente l’osservazione partecipante. Questa rappresenta la ricerca del dato direttamente alla fonte tramite l’immersione all’interno di community online consolidate (forum, gruppi e pagine facebook ma anche blog) la cui attività è caratterizzata da azioni ed interazioni. Tramite l’osservazione della realtà circostante, intervallata da brevi interventi mirati, sarà possibile monitorare i comportamenti contestualmente alla loro azione.
L’osservazione può durare anche diversi mesi soprattutto in ambienti in cui il focus indagato risulta non essere direttamente esposto.
L’attività di people watching in rete (cfr. Alice Avallone) risulta quindi essere più approfondita, ed impegnativa, del più noto social listening, commenti, impressioni, scambi reciproci, opinioni vengono raccolti a caldo e contestualizzati a differenza di una lettura a freddo, seppur non trascurabile, ma parziale.
Ciò che caratterizza questa attività infatti è l’umanizzazione della raccolta e l’interpretazione di essa, priva di giudizio, ma semplicemente attendibile in quanto testimonianza diretta.
Persone e non Personas
L’approccio netnografico rivaluta, senza stravolgerli, alcuni capisaldi del marketing per adattarli alle nuove esigenze di indagine. Tradizionalmente l’identificazione del pubblico veniva trasposta in forma di personas, personaggi immaginari ricavati dall’attribuzione dei tratti comuni più diffusi derivanti da analisi preliminari. Sebbene spesso l’elaborazione delle personas lasci spazio all’immaginazione, i dati utilizzati potrebbero risultare in alcuni casi troppo generici. Grazie all’osservazione partecipante è possibile stilare il profilo preciso delle persone indicate dall’analisi come possibile target ampliando quindi il numero di profili in rappresentazione di questo.
Data analysis e contestualizzazione
La data analysis è fondamentale anche all’interno delle indagini netnografice, la particolarità in questo caso riguarda la capacità di contestualizzazione legata all’interpretazione umana del dato. In alcuni casi infatti è proprio il contesto a caratterizzare un elemento ed è proprio il contesto che conferisce a volte una sfumatura, a volte un’intero significato differente. Questa tipologia di analisi è infatti qualitativa e si differenzia da quella quantitativa che viene invece condotta tramite il data meaning utilizzato per le più note analisi del sentiment, un esempio può essere quello dell’umorismo oppure dell’interpretazione canale/opinione impercettibile ad una lettura non-umana.
Sullo stesso principio si basa anche l’analisi riguardante la frequenza delle ricerche online. Partendo dal presupposto che le ricerche online, qualunque tipologia di keyword contengano, rappresentano l’interesse dell’utente, queste possono essere monitorate con specifici strumenti per analizzare trend di mercato e frequenza delle ricerche. Anche in questo caso una pura ricerca quantitativa fornirà volumi e se letti annualmente anche dei trend di mercato ma solo un’analisi qualitativa potrà effettivamente rivelare la presunta intenzionalità della ricerca.
L’aspetto più interessante delle keywords, se non si tiene in considerazione l’enorme valore che queste hanno nell’attività di SEO, è quello che sta dietro la query sul motore ovvero l’intenzionalità e l’individuo che l’ha effettuata. Tramite quest’analisi è dunque possibile ottenere più informazioni sulle persone, sul perché hanno ricercato quel determinato argomento e quale può essere l’obiettivo.
Sondaggi: i limite dell’analisi
I sondaggi e le interviste sono tra gli strumenti più utilizzati nelle indagini netnografiche, condotti attraverso canali digitali questi sono volti ad offrire una risposta più immediata ai quesiti oggetto dell’indagine. In alcuni casi i sondaggi possono anche essere utilizzai per confermare i risultati derivanti dall’osservazione partecipante ma in generale il loro obiettivo è proprio quello di rivelare, sondando per l’appunto, tutto ciò che non è visibile: pensieri, orientamenti, opinioni predisposizioni ma mai atteggiamenti ed approcci poiché questi sono rilevabili solamente attraverso un’osservazione palese o dissimulata (cfr. Paolo Natale).
Questo strumento dunque, di analisi immediata, offre dati che non solo andranno interpretati e ma anche sommati ed armonizzati con quelli derivanti da osservazioni e studi preliminari.
Ambiti d’applicazione della netnografia
In conclusione l’indagine netnografica trova applicazione in differenti campi, sebbene il suo scopo più diffuso sia quello relativo all’indagine del comportamento dei consumatori e degli utenti può essere sfruttata anche per la progettazione e sviluppo di nuovi prodotti come ad esempio ha fatto il brand Nivea per il deodorante black&white , o per lo studio dei trend di mercato.
Ne consegue che si tratti di una tecnica strutturata, complessa ed ancora in costante sviluppo ma dalle grandi potenzialità e sfaccettature, che porta il focus sull’individuo con la sua sensibilità ed esperienzialità, sia attivamente come ricercatore che passivamente come oggetto d’indagine.
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Percezione del Brand e sentiment analysis: Che cos’è e come funziona
Comprendere la percezione di un brand e la sua reputazione è fondamentale per ogni azienda, di qualunque settore essa si occupi. Il modo più semplice per farlo è effettuare una sentiment analysis ovvero un’analisi dell’approccio dell’utente e della comunità al marchio.
Quando si parla di Sentiment Analysis spesso si associa a questo termine la parola “social” proprio perché questi canali sono diventati, negli anni, dei veri e propri strumenti di raccolta opinioni ove l’utente si trova a suo agio nel rilasciare commenti, reviews ed opinioni, siano esse positive o negative. Quando si parla di social sentiment analysis si intende dunque un’analisi effettuata utilizzando determinati strumenti volti all’estrazione di opinioni (opinion mining) da canali obbligatoriamente online ma non riguardanti unicamente quella sfera d’interazione.
Associando costantemente l’opinione ad un’esperienza (che sia essa tangibile o meno) la sentiment analysis registra in egual modo i risultati di un prodotto/servizio/individuo che esso operi offline come online.
A chi serve la sentiment analysis?
Come appena accennato il campo d’azione non funziona da filtro d’esclusione, tutt’altro. Avere sempre il polso dell’opinione del proprio pubblico è indispensabile per evitare crisi di reputation management e queste possono registrarsi sia nel campo del commercio, dei servizi, delle pubbliche amministrazioni. Le grandi aziende non a caso prevedono un dipartimento interno che si occupi proprio di questo aspetto, estremamente dannoso per l’immagine e per il business.
Detto ciò, per evitare di perdere il contatto con la realtà oggettiva, è consigliabile monitorare costantemente l’opinione dei propri utenti, individuare i punti deboli o i malumori ed attuare strategie interne per apportare migliorie e mantenere positiva la propria brand reputation.
Questa strategia è attuata con sempre più frequenza nei settori più disparati, dalla raccolta di feedback successiva ad una prestazione all’invio di survey generiche fino alle premialità. Insomma, il l’opinione del pubblico ha raggiunto un valore mai conosciuto prima, aziende e società sono disposte a pagare per averle ed il pubblico stesso si fa forte di questo potere.
Ci sono alcuni casi però in cui non è possibile riallacciare in maniera semplice il dialogo con il proprio pubblico ed avere in brevissimo tempo un quadro della propria reputazione, sono questi i casi in cui una sentiment analysis può essere indispensabile per evitare una crisi.
Come si fa una sentiment analysis: l’opinion mining.
Per capire in cosa consiste questa tipologia di indagine è importante soffermarsi sul significato che viene attribuito in questa sede al termine “opinioni” : si intendono quelle idee che si sviluppano, senza la pretesa di essere universali, nei confronti di un soggetto esterno e che possono essere rilasciate spontaneamente o su richiesta, sotto differente forma:
- Commenti facebook
- Recensioni amazon
- Post blog sull’argomento
- Interventi all’interno di forum del settore
- Compilazione di survey e questionari
Per estrarre le opinioni vengono utilizzati differenti tool scelti in base all’entità dell’estrazione: per piccole quantità di commenti è possibile utilizzare Screaming frog e procedere ad una categorizzazione manuale, per grandi volumi invece si possono sfruttare le innovazioni della machine learning tramite programmi come Python che procede all’estrazione ed analisi della polarità del commento.
Trattandosi di sentimenti umani, e quindi ricchi di sfumature sottili che possono sfuggire persino ad un individuo, è semplice capire che il lavoro ottenuto dall’estrazione ed analisi massiva, se mancante di una revisione umana, risulterà essere monco.
I sistemi informatici infatti non possono cogliere sfumature quali l’ironia o il sarcasmo e limitano la computazione unicamente in positivo, neutro e negativo lavorando sull’individuazione di determinate keywords quali bene, male, buono, bello, brutto, normale, insignificante etc. Al contrario un’analisi, o almeno un controllo, di tipo umano risulterà essere molto più vicino alla verità. Lavorando su grandi o grandissimi numeri però il sistema di machine learning impara a sua volta migliorandosi di volta in volta mentre per un’analisi umana i tempi richiesti sarebbero decisamente più lunghi.
L’analisi dei dati e la riprova sociale
Dopo aver raccolto i dati si passa all’analisi vera e propria: in primo luogo si potrà avere una percentuale generale di apprezzamento in base alla quantità di opinioni positive collettate. Andando più a fondo si identificheranno i topic ricorrenti all’interno delle opinioni, siano essi positivi che negativi. L’importanza dei topic non è trascurabile, avere la certezza dei propri punti di forza e di debolezza direttamente dagli utenti da la possibilità di confrontare il dato con quelli raccolti internamente e poter disporre strategie di marketing e comunicazione.
Prima di procedere con azioni correttive e modificare le proprie strategie, soprattutto in casi di incertezza o neutralità dei numeri, è possibile effettuare una riprova sociale dei topic individuati attraverso più canali.
Survey e sondaggi
L’opinion mining ha raccolto delle opinioni spontanee degli utenti, in questi casi è possibile però stimolare il rilascio di un’opinione attraverso l’uso di survey e sondaggi. Questi saranno studiati in modo tale da non far intuire al lettore il fine ultimo del sondaggio stesso e non precluderne la compilazione. All’interno delle survey si potranno inserire domande dirette basate su quelli che erano i topic individuati, in modo tale da avere una risposta facilmente interpretabile, in seguito i dati potranno essere sommati in maniera ponderata agli altri ottenuti .
Studio delle keywords
Un metodo semplice per avere un’idea di massima di un brand è quello della ricerca delle keyword correlate. I volumi delle keyword riguardano la quantità di volte in cui gli utenti hanno cercato una determinata parola sul motore di ricerca di Google ed in base alle keywords correlate più frequenti possiamo dedurre quale sia in trend del momento o il topic più frequente.
In questo caso sarà utile un esempio: analizzando la Keyword di un noto marchio di abbigliamento ed accessori troviamo come prima keyword correlata la parola “scarpe” e solo in quattordicesima posizione la prima keyword di abbigliamento “pantaloni”, in questo caso si confermeranno ad esempio i dati sulla notorietà del brand oltre la sua linea di scarpe.
Studio dei trend
Se si vogliono monitorare avvenimenti su breve periodo è invece utile lo strumento Google Trends: digitando la stessa keyword del caso precedente troviamo come risultati in grandissima crescita (definita dal tool “impennata”) il nome di un prodotto che è stato oggetto di scandalo in un breve lasso di tempo (dal 10 al 16 febbraio 2019) ma che ha mosso un così grande volume di traffico da restare in cima ai trend anche dopo 7 mesi. Questo dato è utile ad operare manovre migliorative sul breve e lungo periodo.
Il caso studio di Alyssa Ashley
Il nostro ufficio di digital marketing ha svolto per il noto brand del settore della profumeria una sentiment analysis volta a misurare l’attuale percezione dello storico marchio, a quasi 50 anni dal suo lancio sul mercato.
L’analisi ha portato alla luce dati decisamente positivi offrendo spunti di riflessione e di azione. L’idea iniziale era cercare di capire perché una percentuale di clientela avesse abbandonato il brand, mentre alcune idee sono state confermate altre sono state presentate per la prima volta ed elaborate come aspetti da migliorare.
Dalla sentiment analysis svolta è stata poi sviluppata una strategia di marketing che ha riguardato tanto l’attività online quanto quella offline, proponendo innovazioni radicali a livello di comunicazione.
Concludendo, se non è possibile tenere sotto controllo l’andamento del proprio brand o se si è consapevoli di una situazione sfavorevole ma risulta difficile identificare l’origine, una sentiment analysis può offrire una soluzione a tutto questo, rappresentata da una base più che solida di dati da cui ripartire.
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