MediaMeter

Nasce oggi il Crazy Marketing Network, un sito che “aggrega” oltre 50 blog che trattano di marketing e comunicazione non convenzionale (social media analysis, guerrilla marketing, buzz e viral marketing ecc.) e che punta a diventare un punto di riferimento per tutti coloro che si occupano di marketing 2.0…ma anche 3.0, 4.0 ecc. 

E naturalmente ne facciamo parte anche noi, per portare all’interno del network il punto di vista di chi si occupa da anni di buzz measurement, metriche non convenzionali, web semantico…aspetti di fondamentale importanza per chi si occupa seriamente di marketing digitale/non convenzionale.

E per iniziare,  abbiamo pensato di proporvi un video che tratta in maniera divertente le differenze tra Marketing tradizionale e Marketing Non Convenzionale.

Buona Visione!

Credits:
Agency: Socialware
Players: Filippo Giardina e Mauro Fratini (NonRassegnataStampa.it)
Director: Luca Mobilio

Vale la pena rilanciare e commentare questa intervista a Marco Varone su Punto Informatico, almeno per questa affermazione:

“Oggi non è pensabile un motore di ricerca (semantica) per tutto il web come Google - prosegue Varone - ma per alcuni settori, quando il problema non è troppo complesso e ci si limita ad un contesto specifico, è possibile implementare soluzioni che consentono di guadagnare tempo e ottenere risultati migliori”

Rispetto alle mirabolanti promesse di alcuni (powerset, hakia, lo stesso Varone in altri interventi) questo approccio ci riporta in un situazione un po’ più realistica.

Chi si occupa di linguistica o di intelligenza artificiale è abituato, infatti, a trovarsi a che fare con situazioni come questa: il problema è interessante ma è davvero molto complicato da risolvere, sarebbe bellissimo avere una soluzione universale che vada bene per tutte le istanze del problema, ci promettiamo che la avremo entro il prossimo anno (o lustro o secolo) e poi non riusciamo a farcela.

Di fronte a questi problemi che resistono alla soluzione, le reazione sono due. La prima è sfidare virilmente la difficoltà, affermando che il problema è risolvibile e basta risolverlo, ci vorrà tempo e denaro ma ce la faremo (addirittura alcuni dcono che è già stato risolto, ma di solito sanno che non è vero). La seconda è indebolire gli obiettivi e accontentarsi di risolvere il problema non nel caso generale, ma in alcuni (possibilmente tanti) casi particolari.

Continua a leggere ‘Marco Varone su “Che cos’è un motore di ricerca semantico”’

Segnalo un interessante iniziativa di Raffaele Rosselli del Giornale Radio Rai (L’onorevole in rete: la politica al tempo del web) che ha intervistato diversi blogger “addetti ai lavori” per conoscere la loro opinione sul rapporto tra la politica e la rete.

 Tra gli intervistati c’era anche il nostro Vittorio di Tomaso. Qui potete ascoltare la sua intervista.

Negli Stati Uniti, secondo i dati di Hitwise, la popolarità dei siti di domanda e risposta sta aumentando nell’ultimo anno è raddoppiata ed è cresciuta del 900% rispetto al 2006. Il sito leader in questo campo Yahoo Answers però ha perso il 20% market share, a causa della forte crescita dei suoi competitor WikiAnswers, Answerbag.com, e Askville (di cui parlammo qui).Questi siti si caratterizzano per essere molto interattivi e veloci, infatti le domande ottengono molte risposte dettagliate in pochissimi minuti e tra le risposte è molto facile trovare suggerimenti di prodotti e di brand, con i relativi elenchi di vantaggi e svantaggi rilevati dagli utenti.

I siti di domande e risposte (Q&A) attualmente monetizzano il traffico e le domande usando strumenti tradizionali quali link sponsorizzati, pubblicità contestuale e banner, ma hanno delle potenzialità enormi, ad esempio potrebbero offrire ai brand l’opportunità di conversare in modo significativo e trasparente con i loro consumatori e osservare le loro discussioni. Attualmente i siti di Q&A non sono pronti a ricevere risposte dei brand, pertanto l’uso di questi siti più praticabile consiste nell’analizzare i messaggi rilevanti per loro brand presenti in questi siti oppure di dare agli utenti l’opportunità di porre domande all’azienda direttamente nel sito istituzionale.

Ad esemprio Bazaarvoice mette a disposizione dei suoi clienti (ad esempio The Home Depot Canada, Shoes.com e Canadian Tire) il sistema Ask & Answer, che permette di inserire le domande e le risposte degli utenti nei siti delle aziende, in modo che esse possano fornire risposte utili agli utenti.

Bazaarvoice ha analizzato l’impatto e il comportamento dei consumatori che pongono le domande nei siti delle aziende, scoprendo che c’è una sovrapposizione minima  tra chi scrive le review sui prodotti, chi pone le domande e chi risponde, perciò rispondendo alle domande sul sito aziendale i brand hanno la possibilità di intercettare quei consumatori che si informano prima di acquistare il prodotto. Inoltre Bazaarvoice ha rilevato che i prodotti che hanno almeno una domanda con una risposta ottengono un tasso di conversione del 18% che sale al 22% se contengono almeno due domande con una risposta.

Considerando congiutamente queste ultime conclusioni e i macrotrend a proposito dei siti Q&A in US, sembra che questi strumenti possano rappresentare delle ottime opportunità per le aziende…anche se non mi risultatano casi analoghi in Italia…qualcuno ci può smentire?

Qui potete trovare il resoconto di una piacevole “chiacchierata” con Carlo Bruno che ci ha chiesto di raccontargli qualcosa di BlogMeter e dell’ascolto della rete in generale.

 buona lettura!

L’amico Carlo Bruno ha aperto sul suo blog uno spazio di discussione sulle tecnologie di analisi semantica, ecco le nostre considerazioni.
Parlare di analisi “semantica” non è facile. Il termine stesso è oggi ricco di significati molteplici e talvolta doscordanti (ne ho parlato qui).

Il problema è che non è esattemante facile definire che cosa sia il significato (i filosofi ci provano da un po’, almeno da Platone e Aristotele, e certo non sono giunti ad un consenso universale) e non è nemmeno facile definire e valutare un sistema che afferma di utilizzare analisi semantica.
Penso che si debba partire da una definizione un po’ debole”: ci sono alcune attività, legate al significato e alla comprensione, che pur essendo proprie, a quanto ne sappiamo, quasi soltanto degli esseri umani, possono essere in qualche maniera automatizzate ed eseguite da programmi di computer.
In Blogmeter, i nostri programmi manifestano comprensione di un testo in non moltissimi casi, rispetto alla enorme molteplicità dei fenomeni linguistici, ma in casi comunque utili e interessanti.
Riusciamo, con un buon grado di successo, a classificare un testo. La classificazione automatica è da alcuni un po’ snobbata, in quanto può essere fatta anche con tecnologie di machine learning (statistiche, non simboliche), tuttavia, data la nostra definizione debole e pragmatica, ci sentiamo di affermare che dire di che cosa parla un testo è un’attività che è sicuramente semantica.
In molti casi, di solito in domini ristretti, riusciamo a estrarre informazioni di dettaglio a partire dalle descrizioni linguistiche: per esempio riusciamo non soltanto a dire che un certo testo parla di un problema, ma a anche a dire di che problema si tratta, quale è il suo grado di criticità percepita, quali sono gli elementi o gli aspetti di un prodotto / servizio che vengono percepiti come problematici. In generale, possiamo estrarre “fatti”, intesi come descrizioni di eventi e situazionio accaduti e descritti linguisticamente e associarli ad una “ontologia“, intesa come una descrizione formale di cio’ che esiste in un dominio a partire dalla quale si possono effettuare inferenze.
Avendo a disposizione le opportune risorse (nel nostro caso una rete semantica) i nostri programmi manifestano una certa capacità di effettuare inferenze basate sul significato delle parole, per esempio dall’affermazione: “l’operatore del call center non ha saputo rispondere” possiamo inferire che qualcuno ha chiamato il call center.
Tutto questo viene fatto, proprio perche’ incorporiamo un sistema di analisi del testo che è composto di almeno tre elementi principali:

• un lessico che fornisce significati e relazioni tra significati,
• un parser, che fornisce analisi sintattiche ricostruendo la struttura della frase,
• uno o più moduli di interpretazione che trattano fenomeni semantici, dall’identificazione delle relazioni soggetto / oggetto / complementi alla capacità, di solito, come detto, dipendente da dominio, di identificare fatti, eventi e relazioni tra di essi.

La copertura sintattica dei fenomeni della lingua è nel nostro caso piuttosto ampia, così come è ampia la copertura lessicale, anche se il fine tuning è continuo, soprattutto avendo a che fare con testo molti particolari quali quelli presenti nei social media. La precisione delle analisi è buona, talvolta ottima, almeno laddove una misura è possibile.
La direzione in cui stiamo lavorando più alacremente in questo periodo è rinforzare la comprensione del linguaggio emotivo, soggettivo ed emozionale, che in certi settori è quasi la norma. L’idea è che non è soltanto utile e interssante scoprire se l’opinione espressa su un prodotto / servizio è positiva o negativa, ma anche capire quale è l’atteggiamento soggettivo verso quel prodotto / servizio, lungo linee quali la fiducia, il timore, l’engagement in generale.
In ogni caso, e’ chiaro che se l’utente non percepisce alcuna differenza di qualità dei risultati, allora e’ meglio andare avanti con il buon vecchio vector space model. Bisogna pero’ essere consapevoli che per catturare certi fenomeni la statistica delle occorrenze e il pagerank non saranno mai sufficienti, basta provare a catturare concetti come la fiducia o le intenzioni di acquisto. E’ per questo che vale la pena di investire in tecnologie di analisi del linguaggio.
Insomma, consapevoli dei limiti, non soltanto tecnologici ma insiti nella natura stessa del problema (le proprietà computazionali di certi fenomeni linguistici, per esempio la ccordinazione, si sa che non sono sono proprio amichevoli), andiamo avanti nella ricerca e nell’applicazione dei suoi risultati.

Jeremiah Owyang in questo post (la cui traduzione in italiano si può leggere qui) elenca e definisce i molti strumenti e le varie tattiche che le aziende possono usare sul web. Infatti per realizzare un piano di marketing e comunicazione online efficace è importante conoscere i diversi strumenti di comunicazione digitale a disposizione nella “cassetta degli attrezzi” dei manager di marketing, in modo da scegliere la combinazione più adatta al proprio target per ottenere gli obiettivi che l’azienda vuole raggiungere.

E dato che le conversazioni online assumono una forma diversa a seconda del luogo in cui si manifestano,  chiunque decida di utilizzare questi canali, dovrà “adattare” il proprio stile di comunicazione al “social media” utilizzato.

Jeremiah Owyang qui definisce le differenze tra i tre principali canali di conversazioni online ”sociali” più diffusi: forum, blog e social network, che abbiamo “tradotto” per voi nei seguenti paragrafi.

FORUM: l’autore definisce i forums sono come mixer sociali, cioè luoghi dove ognuno è allo stesso livello nel produrre contenuti e nel discutere con gli altri. Questo strumento di comunicazione many to many permette ad ognuno di aprire la discussione su un argomento (topic) e chiunque altro di rispondere. Il contenuto di solito è segmentato in base all’argomento (piuttosto che dalle persone)

BLOG: i blog Jeremiah Owyang usa la similitudine di un keynotes, dove il blogger ha il ruolo di speaker e in quanto tale controlla la discussione, ma permette domande e commenti ai visitatori. I blog, infatti, sono uno strumento di comunicazione a metà tra un giornale ed un diario, spesso scritti da una sola persona, a volte da gruppi di persone. Nell’ambito della comunicazione aziendale, i blog possono essere usati per parlare al mercato e per unirsi alle conversazioni che esistono già sui altri blog esterni all’azienda.

SOCIAL NETWORK: per definire i social network, infine, usa l’esempio di un pranzo di lavoro dove ci sono diversi tavoli che, con segnaposti bianchi, invitano le persone a sedersi ed unirsi agli altri participanti che hanno gli stessi interessi. I social network, infatti, permettono ai loro membri di organizzarsi intorno alle relazioni e agli interessi di una persona, ma anche di focalizzarsi su uno specifico topic. Le persone che si conoscono tra loro (o che vogliono incontrarsi) saranno connesse da molti interessi comuni, infatti una dei grandi vantaggi offerti dai social network è la possibilità di connettere persone con gli stessi interessi tra loro in modo da condividere le informazioni.

Valeria Maltoni  in questo post fa alcune considerazioni sulla crescita dei personal media. Attualmente Google ha il potere di influenzare i contenuti dei social media: infatti molti scrivono in modo da ottenere traffico dal principale motore di ricerca (un po’ come accaduto con Blogbabel). Strutturare un blog in modo da ottenere la maggior parte delle visite da Google può essere controproducente, ad esempio nei casi in cui Google decide di modificare il Pagerank (la cosidetta Google dance), come sta accadendo sempre più spesso, punendo chi compra i link o quei siti che appartengono ad un network, con molti link tra loro nell’ambito del network, ma senza avere nulla in comune dal punto di vista dei contenuti.

Ci sono sistemi diversi per ottenere traffico: è possibile costruire una rete di contatti interessati ai contenuti prodotti, sfruttando le innate capacità relazionali delle persone, utilizzando i siti di social bookmarking oppure i nuovi ”crowdsourcing” networks come TechMeme o Mahalo.

Pertanto è necessario riflettere sul futuro dei personal media e sulle diverse opzioni di crescita che ci troviamo davanti. E’ giusto utilizzare il modello di innovazione proposto da Google? Siamo sicuri di volerci affidare completamente ad un unica organizzazione? Che ci constringe a delle regole che si fondano su valori che magari non condividiamo? Che ci fà ragionare come macchine invece che come persone?

Come conclude Conversation Agent, se logica sottostante ad ogni business di successo consiste nel “servire al meglio i propri clienti ”….ricordiamoci che i clienti di un ”personal media” sono i suoi lettori…e che qualsiasi strada verrà perseguita dovrà puntare a renderli (i lettori) sempre più soddisfatti dei contenuti trovati.

Il text mining consiste nell’estrazione e nell’interpretazione di informazioni interessanti da dati testuali non strutturati. Le tecniche di text mining trovano sempre maggiore applicazione nell’ambito del marketing per analizzare le grandi quantità di informazioni che le aziende hanno a disposizione sugli utenti. L’uso del text mining, infatti, è cresciuto con l’esplosione dei social media e delle pubblicazioni online, perché per analizzare questa grande quantità di dati, potenzialmente interessante per le aziende, presente online nei social media (social network, blog, forum ecc.) sono necessari strumenti nuovi (ed automatici) a supporto.

Un’azienda che ha avuto ottimi risultati dall’applicazione del text mining è stata la catena di Hotel&Resort Starwoord, che grazie alla collaborazione della Anderson Analytics ha analizzato oltre un milione di feedback dei suoi clienti, un quarto dei quali scritto in 20 lingue diverse, in modo da poter comprendere meglio le loro esigenze e quindi essere in grado di offrire loro un servizio eccellente.

In particolare Starwood, grazie all’utilizzo di tecniche di text mining sul sito web di viaggi Flyer Talk, ha scoperto che i suoi ospiti erano molto più contenti dei loro letti e delle loro docce rispetto a quelli degli altri hotel. Mentre il loro diretto concorrente Hilton’s era apprezzato soprattutto per la qualità del cibo e per i servizi salutistici offerti. Da queste informazioni, Rebecca Gillan, vicepresidente per la ricerca di marketing di Starwood, ha da una parte avuto riscontro della buona scelta di aver investito molto per i letti degli hotel e dall’altra ha avuto delle buone indicazioni per focalizzarsi sui cibi salutari per contrastare i suoi concorrenti. Ottenere queste informazioni è costato all’azienda molto meno di una tipica indagine di customer satisfaction.

Un’altra azienda che ha usato il text mining è stata Unilever per il brand Dove, in particolare per la campagna di lancio del prodotto Pro-Age. La Anderson Analytics ha analizzato il forum di Dove alla ricerca di consumer insight rilevanti, raggruppando il contenuto testuale intorno a 43 attributi psicologici. In questo modo Dove ha potuto conoscere, non solo che il suo target ha apprezzato la verosimiglianza delle donne presentate nello spot per il lancio del prodotto, ma anche alcune opinioni diffuse tra le donne over 50: ad esempio il fatto che non riconoscono il concetto di perfezione nelle immagini di bellezza e che sono molto contrariate per come i pubblicitari rappresentano le donne.

Una nuova ricerca, realizzata in diversi Paesi dalla TNS Media Intelligence/Cymfony, ha rilevato che i social media stanno diventando uno strumento di marketing mainstream.

I senior marketing executives intervistati concordano sul fatto che l’uso dei social media da parte delle aziende non è una moda passeggera. Anzi quasi il 50% dei manager intervistati crede che i social media siano una componente vitale della comunicazione aziendale, che devono essere monitorati e a cui bisogna destinare significantive risorse economiche. Mentre un altro 30% vede i social media come una nuova opportunità di business da afferrare al volo. Secondo gli intervistati i social media sono un strumento strategico per ottenere consumer insight (37%), costruire brand awareness (21%) e incrementare la customer loyalty (18%).

Rispetto all’uso dei social media la ricerca ha distinto due categorie di marketers: gli early adopters o “revolutionaries“, che conoscono meglio e usano di più i social media per le loro azioni di marketing, e i marketer “cauti” o “wait-and-sees“. I primi usano abitualmente i social media nelle loro aziende e sono più ottimisti sul futuro del social media, in quanto affermano, nel 81% dei casi, che l’uso dei social media crescerà significativamente nei prossimi cinque anni. I marketer “wait-and-see”, invece, stanno ancora imparando ad usare questi strumenti e solo il 33% di loro crede che i social media cresceranno significativamente nei prossimi cinque anni (tutto sommato mi sembra ci siano diverse analogie con l’Italia!).

Diverso è anche l’uso che le due categorie di manager fanno dei social media: i manager più cauti li usano per lanciare campagne virali o video, mentre gli early adopters li usano per conoscere i punti di vista degli utenti. Tuttavia entrambi sfruttano la possibilità offerta dai social media di connettersi con altri colleghi e studiare i feedback dei consumatori.

Continua a leggere ‘I social media uno strumento di marketing mainstream? La ricerca di TNS Media Intelligence’