Ottimizzare la content strategy grazie ai social media analytics

Sai come sfruttare al meglio i social media analytics? Ecco come intercettare, segmentare, e rendere operativi i dati per creare una content strategy efficace e di successo.

Oggi il content marketing ha preso definitivamente il centro della scena. Tuttavia, persistono ancora alcune criticità su come sfruttare al massimo i social media analytics per profilare creazione e distribuzione.

Bastano alcuni numeri per supportare questo assunto:

• secondo la ricerca realizzata da Altimeter group (The State of Digital Content), soltanto il 38% delle aziende (Stati Uniti ed Europa) dichiara di essere in grado di creare contenuti basati su dati provenienti da più fonti;
• in Italia, secondo un questionario realizzato da Gruppo Adecco e l’Università Milano Bicocca, circa il 40% delle aziende afferma di avere nessuna familiarità con big data e analytics;
• infine i consumatori italiani, se interrogati sul ruolo dei social media durante l’esperienza d’acquisto, dichiarano al 48% di leggere recensioni, commenti e feedback per valutare le alternative in campo. La fonte è il report “Total Retail 2017” di PwC Italia.

Risulta quindi evidente che bisogna superare un modello dei social media analytics basato esclusivamente sulle metriche proprietarie. Oggi la sfida è l’integrazione degli indicatori per profilare al meglio la content strategy alle esigenze del pubblico.

Per questa ragione, in questo articolo voglio concentrarmi su come intercettare, segmentare, e rendere operativi dati e conversazioni dell’audience di riferimento che avvengono su canali terzi.

Buona lettura e lascia un commento se anche tu hai messo in campo strategie di content marketing data-driven.

1. Analisi dei temi

Ogni attività di ascolto e monitoraggio degli utenti richiede una precisa metodologia di lavoro. Inizieremo quindi dall’analisi dei temi, per poi andare maggiormente in profondità.

Ci sono alcune funzioni del social listening e monitoring che possono venirci incontro in questo senso:

• tag di classificazione, classificazione delle conversazioni più rilevanti in merito alle dimensioni oggetto di analisi. Ad esempio, possiamo monitorare linee di prodotto, brand (proprietari e non), esperienza in negozio o con il customer care, etc;
• cluster semantici, sottotemi relativi alle dimensioni precedentemente analizzate;
• sentiment, polarità associate;
• benchmark – valutazione e comparazione dei temi in relazione alla copertura dei competitor.

A seguire, andremo a scoprire su come fare leva su questi dati.

Come sfruttare questi insight

L’analisi dei social media analytics è completamente inutile se non accompagnata dalla capacità di generare insight. Questi spunti devono infatti guidare le linee guida del tuo progetto e la pianificazione associata.

Ecco alcuni modi su come utilizzare al meglio le dimensioni appena coperte:

• profilazione di value proposition, messaggi secondari e comunicazione dei benefici associati al prodotto;
• declinazione del tone of voice e delle priorità tematiche legate al piano editoriale;
• pianificazione di un posizionamento distintivo sulla base dei punti chiave o criticità sui competitor.

Adesso, è arrivato il momento di comprendere chi e come veicola la conversazione.

2. Analisi degli utenti

In questo caso andremo a valutare:

• demografiche e localizzazione: ovvero tutte le informazioni relative a genere, interessi, area geografica e titolo professionale;
• coinvolgimento: il numero di menzioni a tema;
• peso dei diffusori: l’impatto degli autori unici sulla base di reach potenziale, livello di engagement generato, base community (numero di fan/follower/subscriber), coinvolgimento (numero di menzioni, conversazioni e contenuti a tema) e network di diffusione. Ovvero, la capacità di stimolare e diffondere la conversazione verso altri utenti e community.

Anche in questo caso trasformeremo i social media analytics in precisi piani d’azione.

Come sfruttare questi insight

Le indicazioni ottenute possono risultare preziose per

• migliorare la distribuzione
  selezionando gli influencer più pertinenti, a seconda della mappatura del customer journey, e gli ambassador più attivi;
• ottimizzare la pianificazione
  allineando e selezionando leve e asset di content marketing sulla base della posizione degli utenti lungo il funnel di conversione. Per esempio, nel momento della valutazione e considerazione, daremo precedenza ad articoli ‘how to’ e video tutorial. Invece quando parliamo di acquisto, utilizzeremo case study e recensioni.

Per concludere, andremo ad indagare trend e posizionamento.

3. Analisi trend e posizionamento

Una volta che abbiamo generato insight su tematiche ed utenti coinvolti, concluderemo la nostra analisi con un focus dedicato a

• canali, le piattaforme e i media di maggior impatto;
• localizzazione, lo share of voice complessivo segmentato geograficamente;
• trend, volumi ed evoluzioni delle conversazioni in relazione al sentiment.

Ancora una volta, andremo a definire le migliori applicazioni legate a questi social media analytics.

Come sfruttare questi insight

Questi dati acquistano particolare valore, in quanto ci possono supportare in alcune azioni chiave come

• affinare le azioni di Digital PR verso i media che garantiscono il maggior ritorno;
• segmentare il budget adv sulla base di canali e area geografica;
• valutare la penetrazione dei competitor in una data piattaforma e la profittabilità di nicchie e audience sulla base dei volumi delle conversazioni e delle preferenze d’acquisto espresse;
• intercettare tendenze ed evoluzioni legate ai bisogni del pubblico;
• differenziare le linee guida stilistiche basandosi sull’analisi dei canali di riferimento.

Spero che l’articolo sia risultato utile!