Social Reputation Analytics- Big Data Analytics Conference 2013

Post on 27-May-2015

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 Intervento di Andrea Barchiesi, CEO di Reputation Manager, a Big Data Analytics Conference 2013

Transcript of Social Reputation Analytics- Big Data Analytics Conference 2013

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Andrea Barchiesi - CEO Reputation Manager

TW: @andbarch

Social Reputation Analytics

Come analizzare l'interazione sui Social Network e pianificare l'engagement

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Focus sulle Fan Page Conteggio dei Fan (quanti nuovi, quanti cancellati)

Conteggio dei post (dell’azienda)

Redemption - Visite al sito aziendale

Menzioni/tag della pagina/brand

Facebook come un sito istituzionale,

di fatto un ritorno al web 1.0 reinterpretato. Questi benchmark sarebbero interessanti in un mondo perfetto ... e poco social ...

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Hanno valori molto diversi in termini di capacità di influenza. Si parte dai Fan per identificare i Fan++

L’utente al centro dell’analisi in quanto è al centro della

strategia. Un utente al centro di un universo web e non di una parte.

• Partecipa attivamente solo alla pagina del brand FAN

• Partecipa alle conversazioni su varie pagine e gruppi relative il brand FAN +

• Pertecipa non solo al mondo social ma anche al mondo 2.0 (ad es YouTube, Ciao, AlFemminile ...) FAN ++

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Primo cerchio di

acquisizione

La fan page

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Una analisi estremamente approfondita può ottimizzare la fan page consentendo la pianificazione di strategia di incremento del ROI. FAN PAGE:

Immagine

descrizione

competitor

Top 5

influencer

Commenti

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Identificazione dei like, dei commenti ai post, della qualità del testo immesso, dei singoli utenti. FAN PAGE: andamento orario e settimanale Possibili azioni avanzate:

1. Supporto alla pianificazione e copertura degli

orari 2. Alert H24 situazioni virali o anomalie 3. Schedulazione della pubblicazione di determinati

post 4. Rimozione massiva di post non rispondenti a

regole customizzabili (un determinato utente, spamming, phishing, determinati domini)

5. Identificazione dei FAN+

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Gli utenti interagiscono e spesso postano contenuti video che vengono identificati ed analizzati

preview

WEB 2.0

Fan page

Sono video positivi per il brand? Che audience realizzano? È lo stesso utente? Siamo di fronte ad un FAN ++?

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Secondo cerchio di

acquisizione

Estensione a tutto il social (compresi

i competitor)

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Per un top Brand B2C analizzare solo le Fan Page del brand cosa significa?

0,7% del totale riferibile

3.1% dei contenuti positivi in Rete QUANTA OPPORTUNITA’ DI ENGAGEMENT SI PERDE?

UNA VISIONE QUANTOMENO LIMITATIVA

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E’ possibile scendere nel dettaglio dei singoli gruppi o pagine e studiarne gli andamenti. Ogni gruppo è collegato ad una serie di indicatori e di alert in grado di rilevare ed avvertire l’azienda in caso di crescite anomale. Gruppi: Fondatore

Membership

Variazioni membership

Numero di post

Numero di commenti

Categoria di registrazione del gruppo/pagina

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Analisi profonda dell’universo social riferito al brand, l’insieme delle

parti che che supera la somma delle stesse. Tutti i gruppi e le pagine pubbliche riferibili al brand:

Gruppi

Pagine

Commenti

Statistiche overall

Influencer overall

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Analisi approfondita dei Fan. Identificazione dei Fan + 29 post 40 comments 1.4 media like Attitude: Very Positive Proximity: Good engagement eligible: Yes

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Terzo cerchio di

acquisizione

Estensione a tutto il web. Il dato

diventa davvero BIG

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1. I nostri FAN + potrebbero avere un blog, un sito web, partecipare a comunità tematiche

Ottima occasione! Sono utenti di massimo valore FAN ++. Attraverso una politica di coinvolgimento efficace viene potenziato il canale.

2. Ci sono comunità, blog, forum, canali YouTube attinenti al brand che non sono

tutt’ora dei veri FAN

Video Forum Blog

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L’engagement è valutato su criteri altamente specialistici al fine di garantire un elevato ritorno.

Buon posizionamento, rafforzabile Trend in salita Orientamento emozionale positivo

Come sta evolvendo il

fenomeno dei Big Data?

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1. Concatenazione, fusione, sincronizzazione

di flussi di Big Data ETEROGENEI

2. Subentra il fattore velocità, esattamente

come è avvenuto in finanza. Nascerà la

tematica dell’High Frequency Big Data

(trattamento in tempo reale di Big Data)

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Andrea Barchiesi

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Picasso

«Ritratto

di

Ambroise

Vollard»

1910