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27 settembre
La data science non riguarda solo scaricare i dati e applicare l’algoritmo. Questo è sicuramente importante, ma è importante anche la visualizzazione dei dati; se non la facciamo bene, quei dati li vedremo solo noi e nessun altro li capirà e comprenderà. So tratta di saper tradurre i dati in un racconto, in qualcosa di facile da capire. Alle volte un istogramma o un grafico a torta raccontano i dati molto meglio di una grafica molto ben fatta. Una volta individuati e scaricati i dati di cui abbiamo bisogno entra in gioco la data science, che deve leggere quei dati per “raccontarli”. La data science “entra in gioco” con un approccio manuale, in quanto non basta solo “premere un tasto” e scaricare i dati. Viviamo in un mondo molto diverso anche solo da quello di qualche generazione fa, un mondo senza tecnologia. Viviamo in un mondo in cui tutto è estremamente veloce, nel quale siamo bombardati dalle informazioni che ci arrivano da ogni parte. Siamo bombardati da dati e impulsi che ci arrivano da ovunque: social media, scuola, gruppo di amici e così via. Siamo diventati immuni alle pubblicità, quindi le aziende devono combattere per avere l’attenzione delle persone (e potrebbe non essere facile). Il cliente non sta (più) li ad aspettare il nostro messaggio. Il nostro cervello - in un giorno - processa più informazioni di quante ne processava nella sua vita un uomo che ha vissuto nel 1500. Anche se, alla fin della fiera, il cervello è lo stesso (oggi non abbiamo chip impiantati all’interno). Il cervello è in grado di elaborare solo un numero finito di input : raggiunto quello va in sovraffollamento cognitivo e “fa una cernita” delle informazioni che gli arrivano e poi non presta più attenzione. Quindi, oggi, per un brand è diventato m molto difficile - se non impossibile - catturare la nostra attenzione: siamo ormai diventati immuni agli annunci pubblicitari. Il cliente che abbiamo dall’altra parte, quindi, non sta lì ad aspettare il nostro messaggio pubblicitario. Il Covid, però, ha ovviamente dato un grosso freno - un grosso stop - alla nostra vita e al mondo. Gli effetti sono stati enormi, abbiamo intanto riscoperto i bisogni primari della piramide di Maslow:
Avevamo paura di non trovare il cibo, molte sono le immagini di scaffali vuoti nei
supermercati. Le persone facevano file al supermercato per fare la spesa.
Google fotografa istante per istante la nostra attenzione, a quali argomenti prestiamo più
attenzione. Guardando su Google Trends, vediamo che prima del 2020 dicembre era il mese
in cui tutti facevano ricerche sull’oroscopo; da marzo 2020, però, vediamo che tutto cambia
e l’attenzione verso l’oroscopo calata drasticamente.
Quando andiamo su Google per fare una ricerca lasciamo sempre una traccia. Queste tracce vengono “raccolte” su Google Trends: questi dati che troviamo su GT possiamo già definirli come Big Data. Quando devo fare una pubblicità, quindi, già guardare i dati raccolti su Google Trends mi aiuta a capire quando mandarla in onda. Un esempio: le ricerche sull’influenza avranno un picco in un dato mese dell’anno, ad esempio a gennaio; quindi la pubblicità devo mandarla in onda proprio a gennaio, non prima e non dopo. I dati ci tornano utili a supporto di un processo decisionale. Il problema è che in azienda la cultura dei dati sta a zero: è molto difficile trovare un manager aperto ai dati, quindi che prenderà le decisioni sulla base dei dati. Con. la pandemia sono cambiate molte cose, in particolare sono cambiati i nostri comportamenti e le nostre abitudini. Sono cambiamenti dai quali non si torna più indietro; uno di questi cambiamenti
lo troviamo nelle videoconferenze da remoto fatte per lavoro. Durante la pandemia abbiamo
scoperto la spesa online e la didattica a distanza, due cambiamenti oggi irreversibili.
Ricordiamoci la curva di Rogers , sull’adozione della tecnologia Gli early adopter sono i primi ad adottare una nuova tecnologia. Scavallata quella percentuale, anche altri la adotteranno. Tutto è diventato una spinta verso l’adozione delle nuove tecnologie. Oggi, però, l’adozione della tecnologia più veloce e più forte. La spinta ad accogliere le tecnologie oggi risulta molto più forte rispetto al passato. Sono anche cambiate molte tipologie di business. Il mondo della musica, ad esempio, è cambiato con l’arrivo di iTunes. Prima c’erano CD e musicassette, che rappresentavano anche quasi dei feticci. Poi Steve Jobs ha messo sul mercato iTunes (infatti le grandi major non si sono operette subito a questa innovazioni). Il covid ha avuto impatti irreversibili sul digitale, creando anche - in questo modo - una enorme
tutto in locale. Col metaverso aumentano anche i dati che possiamo analizzare. Tutto ciò che accadrà nel metaverso sarà tutto fortemente analizzabili: potremo analizzare anche i movimenti fisici e le espressioni facciali degli avatar degli utenti. 5G/6G. Reti intelligenti che permettono una maggiore velocità di connessione, che permettono una latenza quasi prossima allo zero: quindi il movimento che io faccio nella realtà viene rifatta quasi in tempo reale nel videogioco. Oggi Facebook sta guardando alla realtà aumentata, attraverso dispositivi come gli occhiali. Infatti sta facendo accordi con aziende come Luxottica. Stanno ancora lavorando sulla dimensione dei dispositivi perché, attualmente, hanno una dimensione “da ridurre”. Facebook e tutti i social network sono basati tutti sullo stesso modello di business: sono tutti media paid. Vendono tutti pubblicità. WhatsApp ha dei costi di server altissimi. Ma come guadagna? Con i nostri dati. Prima si lavorava su dati demografici : nome, cognome, mail, data di nascita, codice fiscale. Zuckerberg porta la questione su un livello più alto : ci permette di avere dati relativi a cosa piace o non piace agli utenti, le loro passioni, i loro interessi e hobby. Posso utilizzare questi dati per far cambiare idea alle persone. Sembra che sia successo questo nello scandalo di Cambridge Analytica; quando si presenta al senato, lui stesso ammette che “we run ads”! In questo modo rende chiaro quale sia il modello di business dei suoi social. La reach delle pagine , senza pagare per la pubblicità, varia tra lo 0,5 e il 3%. Se vogliamo farla vedere a più persone dobbiamo pagare per le sponsorizzate (quindi la pubblicità). Il pubblico/target sarà più profilato, in base all’età, gli interessi, la città dove vivono. Ricordiamoci che il target sui social è diverso dal target che possiamo raggiungere attraverso la pubblicità sui social: possiamo profilarlo in modo diverso e più preciso. I social sono i primi touch point tra l’azienda e il suo pubblico , Facebook è il più grosso, e sono fondamentali per le nostre analisi (nello specifico per la raccolta dei dati). Noi raccogliamo la maggior parte delle informazioni direttamente attraverso questi canali. Data visualization : si tratta di rappresentare graficamente dati e informazioni attraverso grafiche “comuni” come tabelle, grafici, infografiche ed anche animazioni. Queste visualizzazioni di informazioni vengono utilizzate per comunicare delle relazioni complesse di dati e approfondimenti basati sui dati in un modo facilmente comprensibile. Uno degli errori che i grafici spesso fanno è guardare più alla bellezza che al senso di quanto si fa vedere nella grafica. Le piattaforme si scambiano i dati, “si parlano” tra loro. Basta quindi una cosa detta in un WhatsApp che poi Meta ci targettizza e ci arrivano poi le adv in target con quanto detto.
Oppure, basta che salvo in rubricali numero di una persona che ha WhatsApp e Facebook che appena mi collego mi viene suggerito di chiederle l’amicizia. Noi, quindi, lasciamo moltissime tracce sul web, che per le aziende sono fondamentali per comprenderci e profilarci per la loro pubblicità. Oggi i social sono dei trampolini di lancio. Le logiche dietro l’algoritmo per noi sono impossibili da capire e comprendere. Onlyfan grande modello di business, molto interessante e non è solo il porno. Ha dimostrato che sono persone disposte a pagare una subscription per avere accesso a contenuti premium. Nato col porno, oggi ci troviamo di tutto: avvocati che spiegano le leggi, professionisti che fanno lezioni di marketing e altro ancora. La subscription è uno dei modelli di business migliori e più potenti, perché la subscription è un qualcosa che gli utenti pagano ogni mese. Questi modelli lavorano sulle nicchie , che sono difficili da replicare. Anche su YouTube è nata la modalità di abbonamento, nato proprio su OnlyFan. Microsoft ha comprato LinkedIn. La raccolta dati su questo canale risulta essere abbastanza difficile; non è l’unico social che fa passare i dati con difficoltà (se non addirittura per niente). LinkedIn ha preso alcuni aspetti di Facebook, certo, ma presenta però numerosi contenuti e modalità molto adatte per i brand. La cosa buona è che su LinkedIn, è difficile trovare account falsi. Le API per il monitoraggio di LinkedIn sono ancora in fase di test. Questo può essere un problema per le aziende. Parliamo di un canale dove troviamo molta comunicazione istituzionale , ad esempio dell’amministratore delegato, e sarebbe interessante sapere che conversazioni nascono su questo canale; bisogna però fare una analisi manuale API (Application Programmino Interface): “porte” che i social mettono a disposizione affinché piattaforme come Talkwalker si possano “attaccare” per scaricare i dati. Da notare che, però, non vengono monitorate le storie: i dati, quindici può sapere solo il creator che ha pubblicato le storie. Twitch , comprata da Amazon. In Italia i brand ci vanno forte, ma fa fatica a lanciarsi tra i creatori perché devi avere un vero e proprio palinsesto. Anche in questo caso i creator si rivolgono a delle nicchie molto specifiche. Twitter (oggi X) in Italia non è mai cresciuto come avrebbe potuto fare. Anche Twitter è fondamentalmente un media paid. Ha le migliori API. I social in Italia. Vediamo che nel nostro paese YouTube e Facebook “si fanno la lotta” per quanto riguarda i video, sono le due piattaforme utilizzate per i video. YouTube viene utilizzato, soprattutto dai più piccoli, come una televisione; se poi viene condiviso (e guardato) dalla televisione di casa, diviene un canale televisivo a tutti gli effetti. Instagram ha avuto una
complesse e la sentiment analysis. Albert-László Barabási , già nel 1999, ha scritto un paper nel quale ha evidenziato una legge sulle reti complesse. Il team di Barabási è stato chiamato - durante il periodo della pandemia - per capire come il virus si sarebbe mosso; hanno studiato gli aeroporti e i movimenti delle persone. Fino a poco tempo fa si ragionava in modo lineare , ma in realtà viviamo in un mondo caratterizzato da reti complesse. Il nostro mondo, quindi, non è lineare. Teoria dei grafi. In matematica, informatica e, più in particolare, geometria combinatoria, la teoria dei grafi è la disciplina che si occupa dello studio dei grafi, oggetti discreti che permettono di schematizzare una grande varietà di situazioni e processi, e spesso di consentirne delle analisi in termini quantitativi e algoritmici. Oggi parliamo con Rita D’Arienzo, responsabile del team di data scientist della TIM data room. Le aziende che hanno un team dedicato ai big data e al social listening sono pochi e TIM è stata una delle prime aziende ad aver introdotto quesito team in azienda.Maksymilian Levchin, co-fondatore di PayPal, ci dice che oggi il mondo è costantemente inondato dai dati ; questi dati ci permettono di capire e vedere i consumatori in maniera diversa, in modo molto più chiaro e preciso. Siamo nell’epoca di globalizzazione costante, in cui la tecnologia si sviluppa sempre di più. Le aziende, quindi, devono fare in modo di capire i dati e il loro mercato per non perdere la loro posizione sul mercato. Quindi è fondamentale capire i dati e gli insigh che hanno a disposizione. La TIM, ad esempio, utilizza i dati per capire come migliorare le proprie offerte al cliente consumer (customer care compreso). Quanti dati vengono prodotti ogni minuto? Una quantità enorme! In particolare possiamo vedere che, nel 2023, ogni minuto:
- sono stati inviati 694k Reels via DM su Instagram;
- sono stati inviati 41.6 milioni di messaggi via WhatsApp;
- sono stati fatti 6.3 milioni di ricerche su Google; Sempre più persone interagiscono su piattaforme e servizi digitali. Quello che fa sempre la differenza e che resta costante, anche se le piattaforme cambiano costantemente, sono i Big Data. Questi non diminuiscono mai e forniscono sempre più conoscenza per le aziende. Gli algoritmi per elaborare i Big Data si evolvono nel corso del tempo, perché oggi abbiamo sempre molte più informazioni: quello che fa la differenza, rispetto al passato, è la grandezza dei dati. L’enorme quantità di dati che abbiamo oggi a disposizione non solo ci permette di avere maggiori informazioni rispetto al passato, ma anche maggiore accuratezza. Le fonti di big data possono essere di due tipi:
- Fonti strutturate. Parliamo di database, insieme di informazioni (o dati) strutturate in genere archiviate elettronicamente in un sistema informatico;
- Fonti non strutturate. Tra le principali troviamo:
- Browser. Dal browser web si ottengono cookie e indirizzi IP che monitorano i dati di ricerca e i siti visitati;
- Social^ Network. Da piattaforme come YouTube, Facebook, LinkedIn, Pinterest e cos via possibile risalire a insights sui profili e i post pubblicati (engagement, like, commenti, condivisioni);
- E-commerce. Dai siti di e-commerce possibile sapere l’importo del carrello, i prodotti acquistati e cos via;
Questa differenza è fondamentale:
- Quando parliamo di^ dati strutturati^ ci riferiamo a^ dati che hanno un formato standardizzato per un accesso efficiente da parte del software e degli utenti. In genere si tratta di tabelle con righe e colonne che definiscono chiaramente gli attributi dei dati;
- Quando parliamo di^ dati non strutturati^ parliamo di dati che non^ hanno un modello predefinito e non possono essere organizzati in righe e colonne. Esempi di dati non strutturati sono immagini, audio, video, e-mail, fogli di calcolo e oggetti archiviati come file; La maggior parte delle aziende conservano i dati dei clienti in modo organizzato, avvalendosi di strumenti quali i CRM. Siamo noi che ogni giorno veicoliamo big data. Per descrivere i Big Data possiamo utilizzare quelle che vengono chiamate le 4V dei big data. Si tratta di un sistema implementato da IBM per descrivere i big data:
- Volume. Quantità di dati generati, raccolti e immagazzinati. Raccogliere i dati deve essere un lavoro costante e continuo;
- Varietà. Tipologia di dati che abbiamo a disposizione oggi. Parliamo quindi della differenziazione delle fonti di dati che vengono salvati: non più solo i sistemi proprietari, ma anche sociali network, sensori o altri dispositivi di prossimità;
- Velocità. i dati viaggiano in rete a una velocità elevatissima, generandone sempre di nuovi. Ogni giorno, con ogni decisione che prendiamo e ogni attività che facciamo online, andiamo a creare dei nuovi dati (che ci riguardano);
- Veridicità. Altra caratteristica che ci aiuta a decifrare il complesso mondo dei Big Data. Affinché le analisi siano utili ed efficaci, i dati devono sempre rispondere ai criteri di qualità e
- soprattutto - affidabilità. Serve quindi la veridicità della fonte dei dati; Importante è anche il valore del dato. La quantità dei dati è talmente grande che non tutto, alla fine, ci serve per creare un output di valore. In questo senso ci troviamo più spesso a “togliere dati” che ad aggiungerli. Sottraimo rumore per estrarre quanto più valore possibile dai dati e fare un’analisi giusta e accurata. Perché utilizzare i Big Data :
- Approccio Data Driven. le aziende che adottano un approccio data driven sfruttano i dati per elaborare il proprio processo decisionale. Sempre più organizzazioni sfruttano questo tipo di approccio per prendere decisioni strategicamente rilevanti per il proprio business, visto che si va a ridurre di molto il margine di errore;
- Marketing. Uno degli ambiti in cui vengono maggiormente utilizzati i Big Data. Infatti nel Digital Marketing i dati vengono utilizzati per la comprensione dei propri clienti, analisi di settore, ottimizzazione delle campagne di advertising. Infatti sono sempre di più le aziende sul mercato che offrono servizi che agevolano l’analisi dei dati;
- Sicurezza informatica. Altro ambito in cui i dati assumono un’importanza fondamentale. Infatti immagazzinare nuove informazioni all’interno di database non relazionali oggigiorno più sicuro rispetto al passato; Le ricerche, oggi, passano sempre meno per i motivi di ricerca tradizionali come Google; spesso cerchiamo sui social: ad esempio usiamo TikTok per trovare un hotel o un ristorante, per vederne le immagini, anziché usare i motori di ricerca (dove molte cose le vediamo in cima ai risultati perché la struttura o azienda sta facendo una sponsorizzata). L’analisi dei dati è, quindi, fondamentale per evolversi studiando cosa fanno gli utenti. Oggi anche la musica passa da TikTok, non più dai progetti pubblicitari delle major pubblicitarie: più la canzone viene usata per i video pubblicati su TikTok più sarò probabile che le persone si vadano a scaricare la playlist del cantante su Spotify.
Per ognuna di queste analisi ci sarà un obiettivo differente. Dal grafico seguente vediamo, infatti, che i quattro tipi di analisi appena trattati rispondono a domande diverse. In Tim data room, ad esempio, attraverso questi tipi di analisi e l’obiettivo proposto vanno a sviluppare dei progetti che ci permettono di virare soprattutto su metodologie prescrittive e predittive. Social media listening. Ambito molto vasto da andare ad indagare. Ci sono anche numerosi tool che ci permettono di fare questo lavoro; il modo più semplice e banale per farlo è andare ad esempio su Facebook e guardare i commenti e le interazioni con uno specifico post che ci interessa (ad esempio per vedere il sentiment su un certo tema che ci interessa). Quindi il social media listening è l’ analisi dell’ascolto della rete attraverso cui vengono tracciate le conversazioni online su brand ed eventi. Grazie a questa tipologia di analisi possiamo ottenere una chiara fotografia dello scenario attuale del mercato, ricavando insight e trend in grado di assicurarci un vantaggio competitivo. Possiamo studiare anche la nostra digital reputation. Il monitoraggio costante delle informazioni permette alle aziende di intercettare preventivamente nuove opportunità di mercato, ma anche di agire tempestivamente su eventuali crisi in atto. L’ambito di lavoro può esserci noto, ma è importate. Andare ad analizzare cosa dicono gli utenti al riguardo. Le informazioni dobbiamo monitorarle e analizzarle costantemente, per intercettare preventivamente nuove opportunità e/o possibili crisi (anche quelle passeggere). Sentiment analysis. È una delle attività principali del social media listening. Come prima cosa si va a “ pulire ” il volume di conversazioni , per eliminare quelle off topic. Su quello che rimane, si va a porre un tag di positivo, neutro o negativo in termini di sentiment. Per analizzare l’opinione degli utenti, in relazione a prodotti, servizi offerti e altro ancora, si ricorre all’ analisi del sentiment , ovvero una tecnica che tramite l’ascolto della rete e l’analisi del conversato permette di conoscere meglio la cosiddetta audience di riferimento. Conoscendo il grado di apprezzamento ottenuto da soggetti o aziende, è possibile pianificare le strategie di marketing e rafforzare la presenza del brand in ottica di reputation.
Però il sentiment non è sempre catalogabile : se ad esempio un utente scrive in un tweet “la musica dei Maneskin è bellissima, ma la tariffa (TIM) è troppo cara”, questo non sarà positivo e nemmeno negativo! Questo perché contiene due opinioni polarizzate, due opinioni opposte (una positiva sulla musica, una negativa sulla tariffa). In un caso di questo tipo devo estrarre le due opinioni e classificarle singolarmente. È un lavoro molto difficile perché è molto lungo; un tool fatica a decifrare tutto questo, quindi molte cose si fanno ancora a mano. Quando il database è estremamente elevato (vedi i dati che ottiene TIM quando analizza i dati di Sanremo), può non avere senso analizzare milioni e milioni di contenuti e diventa utile avvalersi del campione statistico (che estraiamo dai dati a disposizione). È una questione di esperienza e, anche, di confronto con i dai pregressi. Un dato acquisisce senso se è messo in un contesto; a questo punto parlo di “informazioni”. Ascoltiamo la rete —> Analizziamo il conversato —> Conosciamo meglio il target In questo caso non ci interessa avere i dati socio-demografici. In caso del sentiment negativo, il focus non è sul fatto che parlano male dell’azienda, ma sul sapere perché parlano male! Come si imposta un monitoraggio? Innanzi tutto va creata una query di ricerca atta a recuperare tutte le informazioni di cui si necessita. La query va costruita, collegano una serie di keyword tra di loro attraverso gli operatori booleani. Dobbiamo costruirla bene in modo da avere un database pulito: va istruita la macchina in modo da non avere risultati che non ci interessano (per “eliminare la spazzatura”). Per farlo usiamo gli operatori booleani. I principali operatori booleani sono:
- AND. Serve per collegare due parole tra loro. Con iPhone AND AirPods prendiamo tutte le conversazioni in cui si parla di iPhone e AirPods;
- OR. Devono comparire nelle conversazioni almeno uno dei termini ricercati (iPhone OR Samsung mi recupera le conversazioni su iPhone o Samsung);
- AND^ NOT. Quando vogliamo escludere determinate parole dalla ricerca;
- PHRASE SEARCH “”. Tramite le virgolette alte andiamo alla ricerca di più parole scritte in un determinato ordine (es. “iPhone 15 256giga”);
- WILDCARD SEARCH ()*. Messo alla fine di una parola la declina in tutte le sue forme (maschile/femminile, singolare/plurale);
- DOMAINURL. Recupera tutti gli articolo da uno specifico sito web; Possiamo utilizzare anche i filtri , per ”interrogare” la query e avere una serie di dati che fanno parte già del database che ottengo dalla query principale. Le keyword, se voglio ottenere le risultanze di più parole insieme, devo inserirle tra virgolette alte (“”). L’ asterisco alla fine di una parola mi permette di cercare una parola in tutte le sue declinazioni (maschile/femminile, singolare/plurale). Quando creiamo una query, possiamo costruirla in preview prima di andarla a salvare; in questo modo posso sapere subito quanti dati mi restituisce e se va risistemata la query. Ricordiamoci che software come talkwalker vendono delle licenze e l’azienda avrà un bundle dati a disposizione: se, quindi, costruiamo male la query finiremo (troppo) presto il monte dati a disposizione (possiamo averne altri ovviamente pagando in più).
Quello di cui abbiamo parlato rientra in report quantitativi; a questo possiamo aggiungere analisi qualitative dei dati che abbiamo individuato in fasi di ricerca. Quindi dobbiamo trasformare le informazioni in conoscenza, andando ad analizzare i dati qualitativamente (sentiment analysis, data mining, etc). Possiamo anche filtrare per hashtag , per vedere quali sono stati più utilizzati e quindi cosa funziona e cosa no; questo è fondamentale per poi usare dati per le strategie future. Nella wordcloud la dimensione delle parole la decide il programma in base alle più usate. Possiamo dare il comando di filtrare per parole, per emoji o per hashtag. La wordcloud fa capire il mood delle conversazioni intercettate. Crisis management. Processo attraverso cui un’organizzazione affronta una situazione che rischia di danneggiare l’immagine e la reputazione aziendale. Il processo di crisis management si articola in tre fasi:
- ricerca, monitoraggio e preparazione;
- risposta e adattamento;
- ripresa; Conta la rapidità con cui si risponde. E soprattutto risulta fondamentale rispondere sempre , perché il silenzio non paga mai. Il crisis manager è una figura chiave all’interno delle aziende e si occupa di gestire situazioni di crisi, che rischiano di danneggiare anche seriamente l’immagine aziendale. L’online, importante per alcune aziende per arrivare al successo, porta anche una maggiore possibilità di andare incontro a situazioni di crisi. Serve avere un processo ben strutturato e chiaro a tutti. Conta la rapidità della risposta , altrimenti non riusciremo a gestire la crisi. Devi prepararti prima alla gestione della crisi, decidendo prima tutti i flussi comunicativi; in caso di crisi non possiamo dover passare “per i piani alti” per chiedere le autorizzazioni, ma dobbiamo poter agire. Ormai i social hanno dato più potere alle persone. Dobbiamo quindi fare attenzione all’influenza che le persone hanno. Se prende certe traiettorie, l’informazione può fare dei danni giganteschi ; se la nostra reputazione viene danneggiata potremmo non recuperarla più. Ricordiamoci che i social non sono separati dalla nostra vita lavorativa, il confine è talmente labile che difficilmente i problemi online non hanno ricadute sulla nostra vita lavorativa e privata offline. Per questo molte aziende scrivono delle social media policy per i dipendenti. La nostra reputazione è anche il passato. Quando postiamo online qualcosa, non sarà facile cancellarlo (se non impossibile): importante sarà decidere bene cosa postare o meno sui nostri social. Fino ai primi anni 2000, quando Google ancora non esisteva, Yahoo! era il principale motore di ricerca. A febbraio del 2000 il sito è andato in down perché troppe persone si erano connesse al sito, tutte nello stesso momento. La “colpa” fu di un ragazzo di 14 anni che faceva l’hacker: bucò dei computer universitari, dei quali aveva trovato il punto debole, e fece in modo che tutti si connettessero al sito del motore di ricerca. Nel corso degli anni, conosciuto come “mafia boy”, fece la stessa cosa con altri siti famosi come la CNN e Amazon; poi si vantava negli ambienti hacker. Oggi lavora per le aziende, proprio per quanto riguarda la sicurezza aziendale.
Per anni, chi esplorava il mondo scopriva nuove terre. Si usava mettere una scritta sulla carta, come ad esempio. “Hic sunt leones”: serviva a indicare i posti inesplorati. Era un modo per indicare che quella zona del mondo era inesplorata e poteva essere pericolosa: una volta che un esploratore arrivava in quelle terre, si toglieva la scritta (perché esplorando si scopriva cosa c’era). Oggi, abbiamo esplorato tutto e abbiamo creato delle mappe. Quando ci fanno una domanda facciamo la stessa cosa: ci creiamo una “mappa mentale” per andare poi a dar una risposta. Per creare delle mappe, ad esempio quella della metropolitana londinese, sono state create delle convenzioni; per la metro di Londra, ad esempio, “è stata tolta” la città, il fiume è stato stilizzato e le linee sono verticali/orizzontali o al massimo a 45° o 90°. La mappa di Beck della metro di Londra è diventata poi famosissima ed è stata presa come esempio per le metropolitane di tutto il mondo. L’approccio di ridurre tutto al minimo è detto Riduzionismo. Siamo stati capaci di ridurre il mondo intero, anche se poi non sempre siamo in grado di ricostruirlo. La natura ha una sua auto-organizzazione , è fatta di pezzi uniti in un determinato modo; in natura le singole parti riescono ad unirsi per creare un sistema. Questo significa che il totale è maggiore della somma delle singole parti. L’interazione è fondamentale perché cambia tutto. Il singolo dato ci dice già molto, ma per capire il tutto dobbiamo arrivare al totale. Noi dobbiamo pensare al tutto, non al singolo, per comprendere meglio ciò che succede. Kuramoto ha analizzato il fenomeno della sincronizzazione, arrivando a scrivere quella che chiamiamo la formula della sincronizzazione. Questa formula ci dice che l’ oscillazione nel tempo è uguale alla velocità. In un sistema senza interazione, la velocità cresce a velocità costante. Aggiungendo la seconda parte dell’equazione (dopo il segno più), vediamo che gli oggetti più veloci rallentano e quelli più lenti accelerano.
Questi sono tutti programmi di fidelizzazione che tengono gli utenti legati all’azienda. Ci sono poi anche altre strategie di lock-in. Ad esempio le Telco ti offrono di comprare a rate i cellulari, ad esempio l’ultimo modello di iPhone a 15 euro al mese per un certo periodo (ad esempio 30 mesi); se vuoi puoi disdire e uscire prima dal programma, ma se lo fai devi pagare una penale molto alta e non ti conviene. Oggi gli utenti non scelgono un marchio, ma “lo assumono” nella loro vita. Spesso, quando le aziende fanno degli sconti, ci danno un servizio sotto-costo: noi lo paghiamo meno di quanto costa all’azienda stessa. Però, per esempio, ci tengono magari bloccati con loro per un certo periodo di tempo (es. 18 mesi) altrimenti paghiamo una penale se disdiciamo prima. Queste strategie rendono impossibile creare un rapporto di amore tra brand e persone; è come “trattenere con la forza le persone”. Apple invece ha adottato un’altra strategia; quando gli utenti lamentavano un prezzo troppo alto, ha abbassato il prezzo togliendo - però - auricolari e caricabatterie dalla confezione del nuovo iPhone! Sono quindi cose da comprare a parte, se vuoi avere anche questi accessori (e, soprattutto, se vuoi caricare il cellulare). Per fare questo lavoro, vediamo che dobbiamo saperne di marketing: dobbiamo acquisire quante più competenze possibili, in vari ambiti. Il social media manager deve sapere di media, grafica, copywriting e tanto altro ancora per non rimanere chiuso nella sua nicchia. I social media sono appunto dei media, sui quali puoi acquistare pubblicità; quindi i social media manager di oggi devono avere competenze anche da questo punto di vista: devono conoscere cosa significano le sigle come CPM, CPC e così via, come deve sapere cosa voglia dire “acquisire le view”. Gli influencer , alla fine dei piani di influencer marketing , mandano al cliente un report con tutti i dati relativi alle performance; sono oggi delle figure esperte di questo settore e leggono in maniera precisa e dettagliata tutti i dati forniti dalle varie piattaforme sulle quali lavorano. È proprio grazie ai dati forniti da queste dashboard che possiamo capire quali contenuti funzionano tra quelli che pubblichiamo. Ci sono diverse attività che possiamo mettere in atto e portare avanti per fronteggiare i fenomeni come l’abbandono da parte dei clienti. Ad esempio, cosa possiamo fare per aumentare lo scontrino medio dei clienti? Offro un certo piano d’offerta ( tier ) ai clienti in modo da aggiungere servizi (a prezzo più basso rispetto a quello che costa all’azienda) per “far provare all’utente” qualcosa di nuovo; sempre legando l’utente per un determinato periodo di tempo per avere il servizio aggiuntivo a un prezzo così basso, altrimenti anche in questo caso si chiede il pagamento. Uno dei reclami che vengono fatti più spesso arriva da chi è cliente già da tempo: si lamentano di pagare una cera cifra quando ai nuovi viene fatto un prezzo molto più basso (per attirarli): se io cliente storico, per esempio, pago 9 euro e ai nuovi fai l’offerta a 1, perché tutta questa differenza? Ma è un reclamo su cui le aziende possono fare poco. Per fare acquisizione clienti posso aggiungere un piano di abbonamento, ad esempio le piattaforme di streaming, per attirare chi magari non pagherebbe i piani esistenti. Piano piano, poi, l’azienda cerca di fare upselling cercando di spostare i clienti a un tier più alto. Innanzi tutto devo assolutamente comunicare attraverso i (miei) vari mezzi di comunicazione ; questi ultimi li possiamo suddividere in cinque marco-categorie :
- Mezzi^ above the line^ (ATL);
- Mezzi^ below the line^ (BTL);
- Mezzi^ direct ;
- Mezzi^ digital ;
- Mezzi^ one to one ;
Possiamo poi parlare anche di:
- owned media , l’insieme dei mezzi di comunicazione e dei contenuti di cui l’azienda detiene totalmente la proprietà ed il controllo. Una volta c’era solo il sito, oggi abbiamo anche (per esempio) la newsletter;
- earned media , il processo di copertura mediatica o di menzione di un brand, senza che tra le parti vi sia un accordo di tipo economico. Un marchio comincia veramente a fare la differenza quando le persone ne parlano in maniera naturale (ovviamente, in modo positivo);
- paid media , strategia e attività di acquisto di uno spazio pubblicitario allo scopo di promuovere un marchio o un prodotto ad un pubblico più ampio. Un marchio, dunque, paga per promuovere un contenuto e diffondere un messaggio su larga scala al pubblico; Ogni media, ogni canale, ha il suo costo perché la comunicazione ha sempre dei costi. I canali di comunicazione più costosi sono gli ATL, ad esempio realizzare e far trasmettere in tv uno spot pubblicitario. Passare in tv costa centinaia di migliaia di euro, soprattutto se vogliamo che lo spot passi durante periodi con programmi come Sanremo (oppure la serata di capodanno quando parla il presidente della Repubblica). La tv costa molto ed ha una targettizzazione non buona come quella sui social media. Nella nostra società c’è però il retaggio culturale del passaggio in tv come un qualcosa di importante e vero (“se è stato detto in tv allora è vero” oppure “è importante passare in tv). Anche se oggi la pubblicità ha meno efficacia e infastidisce gli spettatori. Una volta acquistato lo spazio per lo spot (15”, 20” o 30”) non c’è modo di cambiar quando andare, prima o dopo quale (altro) spot e così via. Lo spot viene consegnato giorni prima della messa in onda, non poco prima della messa in onda, quindi una volta consegnato non si possono pensar/ prevedere modifiche (anche di programmazione della messa in onda). Se accade qualcosa, per cui vogliamo che lo spot non venga trasmesso, possiamo solo annullare la messa in onda; mia comunque lo spazio lo abbiamo comprato e pagato, quindi abbiamo pagato per qualcosa che poi non utilizziamo. Lo stesso vale se, per caso, vogliamo modificare lo spot. Le aziende non trattano direttamente con i canali televisivi, ma con i service (che di lavoro si occupano proprio di vedere la pubblicità alle aziende). Questi ci forniscono la programmazione al minuto della messa in onda dello spot; l’azienda può chiedere di non andare prima o dopo una azienda specifica, ad esempio un concorrente, mia chi si occupa della programmazione non è poi tenuto a farlo. Perché molte volte offriamo particolari sconti ad esempio per “attivazione da sito web”? Perché così facciamo fare tutto al cliente o comunque è una modalità che all’azienda costa di meno. In azienda circolano tante informazioni e tanti dati che provengono da moltissimi canali e sistemi diversi, che hanno integrazioni con altrettanti sistemi. Questa mole di dati deve innanzi tutto essere impostata perché possa dare le informazioni giuste; gli uomini di marketing e offerta devono innanzi tutto istruire le macchine affinché queste gli dicano che tipo di offerta sta attivano una persona, a quali servizi si lega l’offerta che viene attivata e quale prezzo corrisponde all’offerta; ci devono dire inoltre se l’offerta si lega a servizi, prodotti, beni che non sono offerti dall’azienda stessa. I dati vanno cercati, raccolti, certificati, spiegati e compresi. Dati che servono poi per prendere le decisioni corretti. Questi sono i big data! Quando sembra che “ci stiano ascoltando”, in realtà non è così: siamo solo altamente profilati, quindi basta poco per sapere cosa ci piace. Quando navighiamo siamo noi stessi a lasciare una infinità di tracce su chi siamo, cosa facciamo, quali sono i nostri interessi.
In questo modo ci fornisce dei suggerimenti, così da aumentare il mio tempo di permanenza sul sito stesso. Una delle grandi forze di Netflix (e alcuni altri siti con abbonamento) è che posso cessare quando voglio la mia iscrizione, senza processi complicati (chiama, manda fax, invia anche una raccomandata…). Ovviamente devono fare in modo che un iscritto non decida di cessare il suo abbonamento; la raccomandation che loro facevano era già di altissima pertinenza rispetto ai miei interessi e avevano una certa affinità tra quanto raccomandato e quelli che erano gli interessi degli spettatori. Hanno quindi lanciato una call alle startup per un algoritmo che migliorasse il loro algoritmo e - quindi - l’affinità delle raccomandazioni per gli iscritti (la call è stata poi vinta). L’algoritmo ragiona all’interno di uno spazio euclideo multidimensionale ; ad ogni nostro movimento sulla piattaforma viene dato un peso, tutte le informazioni vengono poi messe insieme per avere una conoscenza completa degli utenti. Nel tempo si va a creare una clusterizzazione degli utenti ; oltre ai suggerimenti agli utenti, con questo algoritmo Netflix può decidere cosa mandare in produzione e cosa no in base a quali sono i maggiori interessi (piace un certo attore, in serie di un certo tipo, non amano particolarmente le scene di sangue e così via). Netflix deve fare i conti anche con l’eccesso di proposta, il bias della scelta : di fronte all’eccesso di scelta non sappiamo scegliere. Gli algoritmi vivono , vengono modificati e cambiati molto spesso, praticamente quasi tutti i giorni. Quello che si crea intorno a un prodotto, un servizio, una serie tv (o un suo personaggio) vale molto di più e va top of mind nella nostra vita, vale molto più di un brand. Il contenuto vale più del contenitore. Nella seconda parte della lezione parliamo con Lucio Napolitano prima a capo dei media digitale di Sky, e oggi Amministrazione Delegato di Azirion (avevano l’esclusiva degli highlights della serie A Tim per un lungo periodo). Esperto di media e di dati. Nel mondo della comunicazione, un aspetto fondamentale risulta essere quello dell’ attenzione. Nella comunicazione, quindi, è fondamentale avere l’attenzione degli utenti. La pubblicità , il mondo pubblicitario, negli ultimi 20 anni ha visto moltissimi cambiamenti; negli ultimi dieci, poi, è diventato un mercato totalmente diverso. Il mondo dell’editoria i lettori si stanno sposando online; gli editori, quindi, si sono dovuti reinventare in logica digitale. Lo stesso è accaduto, per esempio, anche per i negozianti; molti di essi, reinventandosi nel mondo del digitale (e delle vendite online, quindi). Hanno abbattuto le barriere all’ingresso e hanno creato un rapporto costante con Amazon, Ebay e realtà come Subito. Molti negozianti che si sono convertiti al digitale, oggi non hanno nemmeno più il negozio! Hanno, fisico, solo il magazzino della merce. Il digitale ha oggi completato la sua transizione, arrivando al suo punto più alto e importante. Oggi ragioniamo completamente in digitale; con questo si completa quella che definiamo la terza rivoluzione industriale. Il modo di pensare, comunicare e acquistare è ormai completamente cambiato. La musica la ascoltiamo online, le vacanze le scegliamo cercando sul web, giochiamo online; la nostra vita si è quindi traslata nel mondo online. Quanto stiamo sui social , o comunque nel mondo online? Il dato oggettivo ci dice che la giornata tipo di una persona compresa nel target 16 anni - 64 anni è composta da questi tempi spesi online:
25 anni fa nessuno di questi mezzi rientrava nella vita quotidiana delle persone. Considerato il cambio avvenuto possiamo capire quanto sia diventato più difficile per le aziende comunicare con gli utenti, col suo target. Oggi ci troviamo di fronte a un numero enorme di possibilità, che ci permettono di curare molte più fasi dei brand (awareness, conoscenza del prodotto, vendita, customer care e altro ancora fino ai programmi di loyalty). Oggi, grazie ai mezzi digitali, un marketing director riesce a curare tutto. Parliamo di social media, pubblicità online, le app; possiamo quindi fare (tutto) il lavoro online. La realtà virtuale ha portato con sé un cambiamento molto forte. Numerose aziende, come ad esempio Lamborghini, fanno i lanci dei nuovi prodotti attraverso gli ambienti di realtà virtuale. Oggi grazie ai mezzi digitali, il marketing director riesce a curare praticamente tutto, utilizzando un unico pannello. Oggigiorno la tecnologia, semplifica la vita delle aziende; grazie alla rete è possibile pianificare tutte queste fasi attraverso una sola piattaforma. Gli editori lavorano, oggi, utilizzando i dati (che noi utenti “mettiamo a disposizione” utilizzando il web); quindi non è il web che ci ascolta. Oggi, grazie ai dati e la tecnologia, è possibile lavorare sulle audience degli editori; prima dovevo scrivere a tutti, uno per uno, oggi invece grazie alla tecnologia esistono delle “centrali di acquisto” dove, in maniera indipendente e autonoma, ogni azienda può decidere di acquistare degli spazi pubblicitari facendo si che la pubblicità sia vista solo dalle persone in target. Come lo facciamo? Grazie ai dati. È un gioco all’asta per avere uno spazio pubblicitario. Con la tecnologia portiamo il contenuto giusto alla persona giusta; in alcuni casi anche nel momento giusto (ovvero quando è aperto all’acquisto). Il momento giusto è fondamentale, in momenti diversi della giornata sono sensibile a diversi argomenti: se attraverso i dati riesco a trovare l’utente nel momento giusto, posso riuscire a fargli acquistare il mio prodotto. Acquisto in programmatic. Si intende la compravendita in tempo reale di spazi pubblicitari eseguita attraverso apposite piattaforme tecnologiche che automatizzano il rapporto tra Advertiser (chi compra spazio per gli annunci online) e Publisher (chi vende). Funziona attraverso l’uso dei dati, bypassando il contatto telefonico. Da un lato le aziende mettono sul tavolo gli spazi pubblicitari, dall’altro ci sono i brand che vogliono acquistare lo spazio; quindi grazie alla tecnologia posso individuare quali editori hanno gli spazi che a me servono e il prezzo. L’acquisto degli spazi pubblicitari si è convertito in una asta virtuale.
