Nell’ultimo decennio l’importanza dei social media è cresciuta in maniera esponenziale e con essa sono aumentati anche i dati generati da ogni individuo attraverso la creazione di contenuti e condivisioni.
Per le aziende si tratta di una preziosa miniera di dati sui comportamenti degli utenti e sulle reazioni dei consumatori.
Il Social Media Mining, ovvero raccolta sistematica dei dati provenienti dai social media, visualizzati e organizzati al fine di far emergere informazioni utili per l’azienda, è il processo attraverso il quale si estraggono e si analizzano dati pubblicati sui social networks, sia tramite metodi manuali, sia tramite sistemi automatizzati per:
- prendere decisioni mirate;
- gestire la presenza personale o aziendale sul web;
- migliorare le prestazioni del marketing;
- condurre studi sociali;
- soddisfare curiosità e altre applicazioni.
Per poter applicare il Social Media Mining a un problema si deve prima di tutto circoscrivere l’ambito di azione e definire lo scopo dell’analisi, quindi definire le sorgenti dei dati e come estrarre questi dati. Questo comporta una quantità di conoscenze che comprendono elementi di programmazione ed uso di strumenti diversi. Una volta estratti i dati, devono essere convertiti in un formato utilizzabile dal sistema scelto per la loro analisi. Il processo inizia con la raccolta dei dati, la classificazione dei messaggi secondo una tassonomia predefinita e l’applicazione della sentiment analisys per individuare le opinioni contenute nel testo. Le informazioni vengono poi visualizzate per una lettura agevole dell’analista.
L’attività di social media mining è, quindi, strettamente legata al concetto di social network analysis, termine con cui ci si riferisce alla disciplina che studia le reti sociali, dove i nodi rappresentano le persone e i collegamenti le loro relazioni (amicizia, parentela, lavoro). Possiamo pensarla come un modo vero e proprio di investigare all’interno di una rete. I soggetti principali all’interno di un network sono le relazioni fra gli individui e le loro azioni, il loro comportamento.
I parametri di interesse per questo tipo di analisi sono:
- Network Centrality: misura dell’influenza che un attore possiede all’interno della rete. Costituisce la potenzialità di un attore sulla base della sola posizione e della centralità e si riferisce alla misura in cui una rete ruota attorno ad un singolo nodo.
- Betweness Centrality: misura la rilevanza strategica di un nodo nella rete tra due aree importanti della stessa.
- Closeness Centrality: misura il numero di passaggi necessari per raggiungere, partendo da un nodo, il massimo numero possibile di nodi. Gli individui con un’alta closeness centrality sono nella posizione ideale per monitorare il flusso di informazioni sulla rete.
- Network Density: la densità del network esprime il livello dei legami all’interno di una rete, ovvero la connettività di ogni singolo soggetto.
In quali casi è utile usare il data mining?
Il social media mining permette di analizzare la rete come un enorme focus group non sollecitato e in questo modo comprendere a fondo il consumatore con un monitoraggio continuativo della reputazione del brand, dei prodotti dei manager della concorrenza.
In tal caso è fondamentale avere un tool di ascolto che permette di individuare per tempo i focolai di crisi e seguirne l’evoluzione, in modo da capire come impostare una corretta comunicazione.
Sarà possibile così capire:
- come le persone conversano, parlano di certi argomenti;
- segmentare i consumatori per come si esprimono in rete;
- individuare i punti critici del customer journey.
Il data mining è fondamentale per la misurazione delle proprie performance e dei competitor.
L’analisi delle interazioni che avvengono sulle property permettono di misurare le performance delle attività di marketing, quindi tracciare l’andamento di una campagna e confrontarle con quelle dei propri competitor.
L’analisi può essere efficacemente estesa anche ai contenuti, per individuare quelli che hanno funzionato di più.
Il risultato dell’analisi può comprendere elenchi di dati o dati di tipo puramente statistico ma anche valutazioni e previsioni.
Il social media mining può essere utilizzato anche per individuare gli influencer, scegliendo quelli più adatti per una particolare attività di coinvolgimento per poi monitorare il successo dei contenuti da loro prodotti.
È uno strumento utile per le attività di real time marketing, infatti, i dati social raccolti e visualizzati in tempo reale permettono di svolgere efficaci azioni per aumentare l’engagement on line, ad esempio per catturare l’attenzione dei partecipanti ad un evento dal vivo.
Da questa descrizione è facile comprendere come sia fondamentale utilizzare questa tecnica nelle proprie strategie di digital marketing.