Nuove Forme di Intelligence nel Social Web

Divisione Ricerche
“Claudio Demattè”
Osservatorio
Business Intelligence
2010
e-Discovery:
Nuove Forme di Intelligence nel Social Web
3
Indice
Premessa ............................................................................................................5
La Struttura dell’Osservatorio ............................................................................ 7
Introduzione .......................................................................................................9
eDiscovery: fare intelligence nel Web e “ascoltare” il social web ..................... 11
Una prima sistematizzazione degli oggetti di intelligence, delle fonti web e
delle tipologie di analisi attivabili sul Social Web ............................................ 13
Il processo metodologico di eDiscovery orientato alla Social Web Analysis ... 18
Posizionamento della Web-BI all’interno dell’architettura di BI aziendale o di
Information Management ............................................................................... 24
Fattori critici di successo, Lessons Learned preliminari dai casi studiati ......... 33
Spunti per la definizione di un ruolo all’orizzonte per i CIO e le funzioni SI/IT
(per mettere a disposizione dell’azienda le proprie competenze distintive) .. 35
Alcatel Lucent Italia S.p.A. – Divisione Enterprise ............................................. 39
L’azienda .......................................................................................................... 39
Il progetto “Analisi nuovi media – blog, forum e web” ................................... 41
Risultati e vantaggi ottenuti............................................................................. 44
Binda ................................................................................................................ 47
L’azienda e il business ...................................................................................... 47
L’utilizzo del web in azienda ............................................................................ 48
Attività su web ed esperienze di web-intelligence .......................................... 50
Il progetto di ricerca campionaria.................................................................... 52
Il progetto di Web monitoring ......................................................................... 53
Le soluzioni tecnologiche adottate .................................................................. 55
CSI Piemonte per Comune di Torino e Regione Piemonte ................................. 57
Il contesto di riferimento ................................................................................. 57
Il primo progetto: il Cruscotto della Sicurezza del Comune di Torino ............. 57
Il sistema di rilevazione ed analisi delle percezioni di sicurezza dei cittadini .. 59
Il secondo progetto: il laboratorio di ascolto delle informazioni turistiche .... 62
Il sistema realizzato.......................................................................................... 63
I risultati ottenuti ............................................................................................. 64
Le tecnologie utilizzate nei due progetti.......................................................... 67
4
Edenred ............................................................................................................ 69
Il business e l’offerta........................................................................................ 69
La storia dell’apertura al web .......................................................................... 70
Esperienze di Web Intelligence........................................................................ 71
Risultati e benefici ........................................................................................... 74
Fiera Milano ..................................................................................................... 75
Il progetto di eDiscovery: “Progetto di ascolto” .............................................. 76
Risultati ottenuti .............................................................................................. 79
La soluzione tecnologica adottata ................................................................... 83
Gruppo ERIF Real Estate ................................................................................... 85
L’azienda .......................................................................................................... 85
Il progetto di Web e Social Network Lead generation ..................................... 86
Le componenti Web e Social web analizzate, l’utilizzo all’interno di ERIF e le
soluzioni tecnologiche adottate ...................................................................... 89
Risultati ottenuti .............................................................................................. 90
Pirelli ................................................................................................................ 93
L’azienda e il business ...................................................................................... 93
Le attivitá su web svolte in azienda ................................................................. 93
Esperienze di web-intelligence ........................................................................ 95
Il progetto Vox Populi ...................................................................................... 96
Conclusioni..................................................................................................... 101
Sisal ................................................................................................................ 103
L’azienda ........................................................................................................ 103
Sisal, il Social Web e la Social Intelligence ..................................................... 104
I progetti sui Social Media ............................................................................. 105
Il progetto Facebook SuperEnalotto .............................................................. 105
Progetto Community Bingo ........................................................................... 108
Principali risultati e soluzioni tecnologiche adottate..................................... 109
I Patrocini ....................................................................................................... 111
I Partner ......................................................................................................... 115
Premessa
L’Osservatorio sulla Business Intelligence e il Business Performance Management
trova le proprie radici nell’attività di continua ricerca (dal 1994) e di formazione
(dal 1990) svolta dalla SDA Bocconi su questi temi e nell’esperienza accumulata
dalle imprese italiane nel campo dei sistemi di Business Intelligence, di Business
Performance Management e di Datawarehouse.
L’Osservatorio sulla BI/BPM di SDA Bocconi vuole essere il punto di riferimento
italiano per chi desidera valutare le dinamiche di diffusione/adozione e le modalità di impiego della BI, siano essi ricercatori, fornitori (vendor, distributori, implementatori) o aziende.
Il modello per componenti della BI/BPM, illustrato in Fig. 1, mostra i possibili oggetti di indagine dell’Osservatorio:
1. al centro, l’individuo che utilizza direttamente i sistemi di BI/BPM, nelle sua
doppia “veste” di persona (con la sua cultura, atteggiamenti, curiosità, capacità analitiche e distorsioni cognitive che influenzano necessariamente il successo dei sistemi di BI/BPM stessi) e di decisore o analista aziendale (con i suoi
ruoli, le sue responsabilità, i suoi obiettivi, il suo potere e i suoi compiti aziendali più o meno interessati dai sistemi di BI/BPM);
2. le applicazioni di BI/BPM (di analisi commerciali e di marketing, di supply
chain, di budgeting e forecasting, di Performance Measurement, etc.), i tool di
BI (reporting, query, OLAP, GIS, cruscotti, etc.), le tecniche statistiche, i dati da
analizzare (presenti nei vari datawarehouse, datamart, metadati, etc. e i sistemi gestionali in molti casi), quali sistemi a disposizione degli utenti (persone
e decisori/analisti) per svolgere le attività di controllo e di decisione aziendali;
3. i principi, i modelli e i processi di management aziendale, che definiscono il
contenuto informativo e le modalità di pianificazione, programmazione, controllo e misurazione dei fenomeni quantitativi d’azienda (activity-based, valuebased, cost accounting, performance measurement, ciclo di budget, piano
strategico, definizione degli obiettivi strategici e tattici, …): essi sono più spesso elementi di input agli elementi della BI Governance (punto 4), ma in molti
casi ne sono anche influenzati, creando così reciproche influenze tra i due
componenti (spiegata dalla linea tratteggiata grigia);
4. le linee-guida di BI/BPM Strategy (piano della BI, valutazione economiche, budget dedicato, architettura, standard, etc.), Organization (unità dedicata alla
BI/BPM, Competence Center, posizione, skill, ownership del budget di BI e accountability dei progetti e dei sistemi di BI/BPM, education, etc.), e
Management (servizi applicativi di BI/BPM nel Catalogo dei Servizi IT aziendali,
misurazione dei risultati, demand management della BI/BPM, BI sourcing,
6
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per la BI/BPM
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(consulenza, implementazione)
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Mercato dei servizi per la BI/BPM
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etc.), quali elementi di BI/BPM Governance che interagiscono e possono innovare i modelli e i processi di management, creando condizioni tecnicoorganizzative nuove per il loro svolgimento più efficiente e/o più efficace.
Fig. 1- Il modello per componenti della BI e del BPM.
Infine tutti i componenti descritti “insistono” sul mercato dell’offerta di soluzioni
software e di servizi connessi alla BI/BPM, con le sue regole, le sue dinamiche
competitive, i suoi meccanismi contrattuali e di relazione.
Il ciclo di indagine 2007-08 dell’Osservatorio ha voluto focalizzarsi soprattutto sul
1° strato esterno del precedente modello, cioè sugli aspetti che costituiscono il
“nido” dell’evoluzione dei sistemi di BI/BPM in azienda, cioè gli elementi di BI
Governance (Strategy, Organization and Management) che consentono di fare
realmente “leva” sul contenuto dei sistemi stessi (processi di management aziendale) e sulle caratteristiche dei sistemi (applicazioni e tool di BI/BPM, dati disponibili, etc.) e delle persone utenti (decisori o analisti).
Il ciclo di indagine 2008-09 del 2° anno dell’Osservatorio BI/BPM è stato di tipo
qualitativo e ha avuto l’obiettivo di evidenziare le reali Practice utilizzate
all’interno delle 2 aree aziendali e delle 2 Famiglie Professionali identificate come
le maggiori utilizzatrici di soluzioni di BI/BPM nelle imprese: Marketing & Sales e
Amministrazione, Finanza & Controllo.
Questo terzo ciclo di indagine dell’Osservatorio Business Intelligence è organizzato in Chapter ed ognuno dei quali insisterà su uno specifico tema.
7
•
•
•
Chapter “Nuove forme di Intelligence su Web" finalizzato ad analizzare le
potenzialità di business offerte dai sistemi di Web Intelligence e le criticità a cui prestare attenzione nella loro implementazione e gestione.
Chapter “BI Governance” finalizzato ad analizzare il ruolo e l’impatto degli strumenti del BI Maturity Model dell’Osservatorio BI di SDA Bocconi,
nella definizione delle strategie riguardanti i sistemi di Business
Intelligence e quindi la loro rilevanza nella costruzione di un framework
aziendale di BI Governance.
Chapter “Processi Mentali Associativi dei decisori aziendali e il supporto
dei nuovi strumenti di BI” finalizzato a comprendere quanto la BI di ultima generazione è in grado di supportare il decisore qualsiasi sia il suo
processo di analisi, studio e rappresentazione del problema considerato
nelle fasi implicite/mentali o logiche.
Il presente lavoro costituisce il risultato del 1° Chapter qui intitolato “eDiscovery:
Fare Intelligence nel Web e “ascoltare” il Social Web.
La Struttura dell’Osservatorio
L’Osservatorio si compone di un Comitato Scientifico, di una struttura di ricerca e
delle aziende aderenti. Il Comitato Scientifico, che guida e coordina le attività
dell’Osservatorio, è composto da referenti scientifici di SDA Bocconi, da IT partner e da gruppi di manager aziendali che offrono la loro collaborazione in funzione dei temi oggetto di ricerca (CIO, Marketing Manager, CFO, etc.).
La struttura di ricerca è costituita da ricercatori di SDA Bocconi con competenze
specifiche in Sistemi Informativi, Organizzazione, Amministrazione e Controllo,
Marketing e Metodi Quantitativi.
Il team che ha condotto la presente ricerca è stato composto da:
•
•
•
•
•
•
Paolo Pasini, Responsabile Scientifico dell’Osservatorio;
Valentina Ajmone;
Andrea Albanese;
Massimo Erba;
Angela Perego, coordinatore dell’Osservatorio;
Roberta Raimondi.
Per informazioni e materiali:
www.sdabocconi.it/obi
[email protected]
9
Introduzione
11
eDiscovery: fare intelligence nel Web e “ascoltare” il social web
P. Pasini, M. Erba (Osservatorio BI, SDA Bocconi School of Management)
Dal 2000 anche il mondo del Web è diventato una rilevante fonte di dati da
analizzare per comprendere sia le modalità di navigazione nei siti (n.accessi, durata, frequenza, provenienza, tracking nelle pagine web, esposizione alla pubblicità on-line, ecc.), sia il comportamento di acquisto nell’e-commerce (informazioni richieste, n. preventivi on-line, optional richiesti, ordine medio, frequenza di
acquisto, mix di acquisto, ecc.): le analisi di questi fenomeni sono state denominate “Clickstream Analysis” e Web Customer Behavior Analysis, ampiamente studiate sia dalla pratica aziendale, sia dalla ricerca scientifica (ad esempio, P.Pasini,
“La eIntelligence: ruolo e prospettive nell’eBusiness”, in “E-Business: condizioni e
strumenti per imprese di successo”, a cura di C. De Mattè, Etas Libri, 2001;
P.Pasini, A.Vultaggio, “La Web Intelligence: l’analisi dei dati degli utenti Internet”,
cap. 2, in A.Mandelli, T.Vescovi, “Le nuove frontiere del marketing digitale”, Etas,
2003, Milano). Queste analisi hanno prodotto una prima generazione di Web
Metrics quantitative, non sempre capite e ben utilizzate, ma che comunque hanno avviato un percorso di esperienza molto interessante nel campo delle misurazioni analitiche del Web.
La crescita esponenziale dei dati sotto ogni forma, e soprattutto del c.d. Content (dati non strutturati) è ampiamente documentata dai mass media e sotto gli
occhi di tutti. Particolarmente discussa è la quantità di content che nasce spontaneamente, dalla gente comune e in tempo reale nelle varie forme del Social
Web, di cui le imprese incominciano ad interrogarsi sul valore reale potenziale (le
più “prudenti”!) o certo (le più “entusiaste”!).
Infatti oggi ulteriori prospettive di analisi dei dati Web si aprono alla luce delle
nuove modalità di utilizzo della rete, sia in ambito B2C, sia B2B: i fenomeni dello
UGC (User Generated Content) e dei blog, del chatting, del social networking,
delle web community e dei social forum, generano nuove fonti di dati “bottomup”, spesso non strutturati, testuali, grafici, video e immagini, che possono ampliare notevolmente le capacità di fare “Intelligence” aziendale, in contesti ambientali più o meno mirati, nei settori in cui l’azienda opera o in settori contigui,
“ascoltando” il Web, il “passa-parola” e valutando i segnali forti e deboli che si
generano sulla rete e che possono avere rilevanza per i risultati e le performance
dell’azienda. Le tipologie di informazioni ottenibili dall’Analisi e dall’Ascolto del
Web sono inoltre di fondamentale importanza per le aziende nel comprendere i
ritorni degli investimenti che si stanno compiendo come azioni e progetti su Web
12
in tutte le sue forme (Pubblicità on
on-line, Professional Community,
ty, Fans Club, eeCommerce, e-Payment,
Payment, Blogging, ecc.) (Fig. 2).
Fig. 2
L’effort necessario per derivare informazioni utili ai fini delle performance
dell’azienda è inversamente proporzionale al grado di strutturazione
strutturazione dei dati web
(maggiore nelle fonti di tipo Mainstream e minore nelle fonti UGC), mentre il
grado di controllo delle informazioni stesse presenti o veicolate su Web è magmaggiore quando si operano azioni su Web (es. costruzione di siti aziendali o attività
di promozione o animazione di community) rispetto a quando di analizza o si “a“ascolta” (Fig. 3).
Fig. 3- (adattamento da materiale di Digital PR)
Questi nuovi paradigmi di ricerca di dati su Web per
per la produzione di misure e
indicatori di supporto al management soprattutto di Sales, Marketing, Commun
Communication/PR e R&D, si stanno diffondendo come interesse e come ambiti di applicaapplicazione, ma prestano ovviamente il fianco ai consueti problemi
dell’affidabilità/qualità
bilità/qualità e della significatività (sia del campione statistico utilizzato,
sia delle fonti “ascoltate” e dei siti indagati) delle informazioni ottenibili.
13
Una prima sistematizzazione degli oggetti di intelligence, delle
fonti web e delle tipologie di analisi attivabili sul Social Web
Gli oggetti o le unità di analisi su Web, ed in particolare sul Social Web, si sono
progressivamente ampliati con l’esperienza sul campo, anche se ovviamente
l’analisi del Web Customer in tutte le sue declinazioni e accezioni (anche prospect o web user generico), resta oggettivamente quella più frequente e diffusa.
Le Business Policy costituiscono un oggetto di analisi molto particolare, forse
più facilmente osservabili nella Pubblica Amministrazione, e comunque interessanti da tenere nel mirino, soprattutto da parte delle funzioni Comunicazioni e
PR, per quanto riguarda la sensibilità dimostrata dall’azienda verso alcuni temi di
CSR (Corporate Social Responsibility) intesa in senso ampio (ad es. gestione delle
diversità, attenzione all’ambiente e all’ecologia, gestione dei lavoratori, la posizione verso la biogenetica, ecc.), ai fini della comprensione più ampia della reputazione aziendale.
Il Brand aziendale è un altro possibile oggetto di studio su Web: spesso confuso con il brand di prodotto dal consumatore perché molto vicini (es. CocaCola), o
in molti casi meno conosciuto dal consumatore (es. brand aziendale Ferrero versus brand di prodotto Nutella), solo l’analisi del contesto può aiutare a capire di
quale brand si sta parlando in una discussione su Web.
Il personale aziendale può essere un oggetto di analisi su Web, dal CEO o
dall’imprenditore, più spesso discusso in rete a livello personale e nominativo, alla prima linea di executive, fino al personale di front-office (di sportello, di vendita, di assistenza, …), più spesso discusso in forma anonima. Tuttavia il comportamento dei rappresentanti direzionali, del top management di un’azienda è
diventato un indice di qualità, di serietà e di reputazione aziendale importante,
soprattutto dopo i grandi fatti finanziari degli ultimi anni.
I prodotti o i servizi offerti dalle aziende sono oggetto molto frequente di dibattiti in rete, sia da parte di esperti consumatori, influencer o opinion maker sulla rete, sia da parte del consumatore generico più spesso “ascoltatore” di opinioni e pareri. I nuovi prodotti sono un oggetto particolare di questa categoria, di
interesse particolare per le aziende, per comprendere sia il livello di gradimento
delle nuove offerte presentate sul mercato, sia la correlazione con le performance commerciali dei nuovi prodotti.
I nuovi concept di prodotto o servizio sono proposti sempre più spesso sul
Web per poter raccogliere commenti, percezioni, suggerimenti prima di sviluppare e industrializzare il prodotto o il servizio finale: come oggetto di analisi costituisce la fonte di un prezioso patrimonio informativo raccolto da “appassionati”,
14
esperti o semplici consumatori che in molti casi consente all’azienda di fare un
tuning anticipato e a basso costo del prodotto e del servizio, prima del lancio sul
mercato.
Il Customer, come già detto, in tutte le sue possibili accezioni e declinazioni, è
naturalmente l’oggetto di maggiore analisi su Web, nel suo ciclo di vita (da prospect a cliente fedele e collaborativo), con le sue caratteristiche di profilo (sociodemografiche, di comportamento e di experience su web, di conoscenza sui prodotti o suoi servizi acquistati, ecc.).
I processi aziendali qui menzionati come oggetto di possibile analisi su web,
sono prevalentemente quelli in cui il customer o il mercato in generale possono
esprimere pareri, critiche e suggerimenti, perché sperimentati di prima persona
(es. processi di customer care, di ordine e pagamento, di assistenza tecnica o installazione on site, ecc.), sia su web, sia nel mondo tradizionale.
Infine i concorrenti sono l’ultimo possibile oggetto di indagine raccogliendo
dati dal web, sia per la comparazione tra aziende e tra prodotti concorrenti, sia
per la comprensione dei fattori di forza e di debolezza attribuiti su Web.
La Tabella 1 propone un primo posizionamento dei casi aziendali che sono descritti successivamente.
15
Tipologia di Fonti Web
Social
Network
Blogs
Comune TO
(sicurezza)
Comune TO,
SISAL, BINDA,
ERIF, EDENRED
ALCATEL, ERIF,
SISAL, ALCATEL
BINDA, ALCATEL,
ERIF, EDENRED,
BINDA, ALCATEL
ALCATEL,
EDENRED
FM, SISAL,
BINDA, PIRELLI
FM, BINDA,
ALCATEL,
PIRELLI
SISAL, ALCATEL,
PIRELLI
FM, BINDA,
ALCATEL, PIRELLI
FM,
BINDA, ALCATEL
ALCATEL
FM, SISAL,
PIRELLI, Comune
TO (sicurezza),
BINDA, ERIF,
EDENRED
ALCATEL,
BINDA,
ERIF,
PIRELLI, FM,
SISAL, ALCATEL,
PIRELLI,
BINDA, ALCATEL,
ERIF, EDENRED,
PIRELLI
ALCATEL, FM
ALCATEL, EDENRED
Comune TO
(Sindone)
BINDA
Comune TO
(Sindone)
BINDA,
BINDA
Comune TO
(Sindone)
BINDA
Comune TO
(Sindone)
BINDA (ricerca
campionaria),
Comune TO
(Sindone)
BINDA (ricerca
campionaria),
ERIF, EDENRED
BINDA (ricerca
campionaria),
ERIF
X
X
X
X
ALCATEL,
PIRELLI, FM
ALCATEL, PIRELLI
ALCATEL, PIRELLI,
FM
Unità di Analisi su Web
Business Policy (es. CSR)
Brand aziendale
Brand di prodotto
Communities
tematiche, Fans
Club
Forum,
Newsgroups
Fonti
Mainstream
(Servizi
informativi di TV,
magazines,
giornali, …)
Comune TO
(sicurezza),
Siti Web
istituzionali (ove
informazioni,
reclami, forum,
email generiche,
ecc.)
Comune TO
(sicurezza)
Personale aziendale
Prodotti/Servizi attuali
Nuovi Prodotti/Servizi o
Eventi (lanciati)
Nuovi Concept di
prodotti/servizi
Customer (consumer,
business, influential,
prospect, Web user generico)
Processi aziendali (es. Di
comunicazione, customer
care, servizio post-vendita o
processi amministrativi)
Concorrenti
ERIF, EDENRED
X
Comune TO
(sicurezza)
FM, PIRELLI,
ERIF, FM
FM
ALCATEL
Tabella 1 – Matrice tipologia Fonti1/Unità analisi su Web
1 Queste possono essere definite come segue:
-
-
-
-
-
-
-
Social network: comunità costituite da un insieme di persone che hanno stessi interessi.
Il fenomeno si è sviluppato attorno a tre grandi motivi di aggregazione: l'ambito professionale, l’ambito hobbistico e quello dell'amicizia/relazioni personali.
Blog: siti web dotati di un sistema di pubblicazione che permette la redazione di argomenti e contenuti sui pneumatici da parte dell’autore e di commenti e risposte da parte
dei lettori. Diversamente dai newsgroup e dai forum, l’autore del blog è l’unico a stabilire gli argomenti di discussione.
Community tematiche: siti web creati da utenti o aziende intorno ad un tema di interesse comune a tutti i partecipanti e che di norma richiedono un’iscrizione per l’accesso.
Rappresentano un luogo virtuale di incontro e conoscenza per utenti uniti da un interesse comune.
Forum: bacheche elettroniche ospitate su siti web, divise per argomenti, dove appassionati di motori ed esperti di pneumatici scrivono commenti e rispondono a domande di
altri visitatori.
Newsgroup: diversa forma di bacheche elettroniche, concettualmente simili ai forum,
ma non ospitati su alcun sito, bensì accessibili direttamente su Internet da parte degli
utenti che commentano il mondo dei motori.
Fonti Mainstream: servizi informativi forniti da giornali, magazine, TV, ecc.
Siti Web Istituzionali: siti web delle aziende stesse, attraverso cui vengono effettuate le
comunicazioni aziendali istituzionali e formali, oppure attività di eCommerce.
16
Le tipologie di analisi dei dati web ( Tabella 2), soprattutto dei dati generati dal
Social Web, non sono facilmente classificabili, soprattutto in questa fase emergente di esperienza nella quale si utilizzano molti termini nuovi, gergali, spesso
come sinonimi e spesso con sovrapposizioni rilevanti. Questa classificazione “tentative” sistematizza sia le esperienze riportate nei casi che sono stati studiati, sia
le tipologie di analisi di cui si parla sul mercato, anche se non sperimentate nei
medesimi casi (ad es. la Social Network Analysis o la New Product Competition).
Emergono quindi dalla pratica sul campo differenti forme di Intelligence su Web,
e probabilmente molte altre ne emergeranno nei prossimi anni.
a.
reputation analysis: analisi complessa multivariata del brand aziendale, dei
brand di prodotto, del personale dell’azienda, delle politiche e delle strategie
di responsabilità sociale dell’azienda (es. politiche dell’ambiente, di gestione
delle diversità, di gestione dei lavoratori, di utilità sociale, ecc.), dei risultati
azionari e di bilancio, finalizzata a dipingere un profilo reputazionale
dell’azienda che tiene conto e assegna pesi diversi a fattori diversi;
b.
new concept testing analysis: analisi dei suggerimenti, dei giudizi e delle
percezioni sugli attributi e sulle caratteristiche fisiche, di soddisfazione dei
bisogni funzionali ed esperienziali di un nuovo prodotto o di un nuovo servizio, prima del suo sviluppo e lancio sul mercato; si inserisce nei nuovi paradigmi di Customer Innovation Management, all’interno dei quali le aziende
soprattutto manifatturiere, e in parte di servizi, inseriscono il ruolo del cliente nelle fasi iniziali dei propri processi di Innovation Management;
c.
opinion & satisfaction monitoring: analisi condotta tendenzialmente presso
chi ha acquistato/sperimentato i prodotti o i servizi venduti sul mercato (reale o virtuale) e sui quali si ricercano giudizi riguardo i vari attributi di qualità
di prodotto, di servizio, di soddisfazione dei propri bisogni funzionali, esperienziali, di status, ecc.; le tecniche di analisi su web della soddisfazione ereditano quelle impiegate anche nel mondo tradizionale, svolte con customer
survey, focus group, panel, ecc., e possono rientrare nella categoria delle ricerche campionarie più strutturate su Web; la filiera tecnologica impiegata
per la contestualizzazione e la comprensione del testo è la medesima della
“Sentiment/perception analysis”; una classificazione ulteriore presente in
letteratura (H.Chen, University of Arizona, “Business and Market Intelligence
2.0”, IEEE Intelligent Systems, Jan.-Feb. 2010), degli attori che manifestano
opinioni su web (nel caso di Wal-mart), distingue tra: a. investor opinions; b.
employee opinions; c. customer opinions; media opinions; si può osservare
che, a parte l’ultima categoria classificabile nelle fonti Mainstream, gli altri
attori posseggono tutti un’esperienza diretta sull’azienda (tramite le azioni
acquistate, il lavoro da dipendenti dell’azienda, i prodotti/servizi acquistati);
17
d.
new product competition: analisi condotta in generale su web, sia presso chi
ha acquistato i prodotti o i servizi in esame, sia presso chi non ne ha sperimentato l’acquisto e il consumo, della maggior associazione dei propri prodotti e servizi con altri brand concorrenti o altri prodotti spesso di settori
contigui (ad es. il settore dei prodotti di cosmesi e il settore dei prodotti/servizi Wellness; il settore dei prodotti freschi a base di latte e il settore
dei prodotti farmaceutici per l’apparato gastrointestinale);
e.
sentiment/perception analysis: analisi condotta presso il Web User generico
(che non è detto abbia acquistato/sperimentato un prodotto o servizio
dell’azienda), al fine di comprendere i motivi dell’eventuale non acquisto o
comunque le sensazioni e le percezioni sugli attributi di prodotto e di servizio
o sulle caratteristiche dell’azienda (brand o altro); la filiera delle tecnologie
necessarie combina strumenti statistici di analisi delle “wordfrequency” e
delle “co-occurrences” con motori linguistici (inclusi lexicon, dizionari, regole
del linguaggio) al fine di comprendere esattamente ciò che il web user sta dicendo;
f.
profiling, Behavior and Experience analysis: analisi sempre implicite in tutte
le azioni di intelligence su web, da dati quantitativi e da dati qualitativi, strutturati (ricerche campionarie) e non strutturati, finalizzate a studiare il profilo
e i segmenti di web user e di web customer, il loro comportamento nei siti
web o nelle web community, la loro experience nell’interazione con i siti o i
portali dell’azienda o nella loro navigazione su web, l’individuazione degli influencer più autorevoli (es. blogger più attivi e carismatici); si vedano poi i legami di queste analisi con la Conversion analysis, presentata più avanti;
g.
social web network analysis: analisi della qualità, intensità e tipologie delle
relazioni tra individui e professional, al fine di individuare la rete relazionale,
gli influencer maggiori di un certo fenomeno, le persone “hub” di informazioni o “snodi” di informazioni, nel caso sia di relazioni transazionali di business (cliente-fornitore), sia di partnership (collaboration), sia amicali o informali.
La conversion analysis, cioè l’analisi di quanti utenti web partecipanti ad una
delle forme di interazione sopra citate (community e club, forum, social network,
blogging, chatting, ecc.), si trasformano in contatti di prospect e quanti in reali
ordini e vendite, può essere considerata come l’analisi finale che aiuta a comprendere l’efficacia delle attività e degli investimenti aziendali complessivi su
web.
Una ricerca di Aberdeen Group (“Web Analytics: The Crystal Ball of Customer
Behavior”, aprile 2007) classifica gli strumenti software impiegati in questa tipologia di analisi, in:
18
•
•
•
•
•
•
•
Real Time data collection
Conversion path analysys tool
Content value analysis tool
Mktg campaign mgmt tool
Customer segmentation tool
Social Network Behavior analysis tool
Self-service failure analysis tool.
La Tabella 2 propone il posizionamento dei casi aziendali che sono descritti
successivamente.
Tipologia di Analisi su
Web
Reputation
New
Concept
Testing
Opinion &
Satisfaction
Monitoring
New
Product
Competition
Sentiment/
Perception
Profiling,
Behavior,
Experience
Unità di Analisi
Business Policy (es. CSR)
ALCATEL
Comune TO
(sicurezza)
Comune TO
(sicurezza)
ALCATEL, ERIF
BINDA, ALCATEL,
ALCATEL,
EDENRED,
ALCATEL, ERIF
BINDA, ALCATEL,
FM, PIRELLI
BINDA, ALCATEL,
PIRELLI, FM
ALCATEL, ERIF
FM,
Comune TO
(sicurezza),
ALCATEL, ERIF,
PIRELLI
Comune TO
(sicurezza)
BINDA,
ALCATEL, ERIF,
FM, PIRELLI
Comune TO
(Sindone)
Comune TO
(Sindone)
Brand aziendale
Brand di prodotto
Social
Web
Networ
k
Personale aziendale
Prodotti/Servizi attuali
Nuovi Prodotti/Servizi o
Eventi (lanciati)
BINDA
Nuovi Concept di
prodotti/servizi
BINDA, ERIF,
EDENRED,
Customer (consumer,
business, influential,
prospect, Web user
generico)
Processi aziendali (es. di
comunicazione, customer
care, servizio post-vendita
o processi amministrativi)
Concorrenti
TUTTI I CASI
ALCATEL
BINDA,
Comune TO
(sicurezza)
ALCATEL, PIRELLI,
FM
ALCATEL, PIRELLI,
FM, ERIF
Tabella 2 – Le tipologie di analisi dei dati Web e posizionamento casi descritti
Il processo metodologico di eDiscovery orientato alla Social Web
Analysis
L’analisi delle esperienze aziendali della ricerca ha permesso di definire una
metodologia di alto livello di Social Web Analysis, impiegata per le attività di raccolta, elaborazione ed analisi delle informazioni che abbiano come strumento di
ricerca o come fonte da cui attingere dati, il Web ed in particolare il Social Web.
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Questo percorso metodologico, più o meno coperto dalle realtà aziendali oggetto di indagine, può essere strutturato come successione logico-temporale di
più fasi, raffigurate in Fig. 4 e di seguito descritte. Vari strumenti di Business
Intelligence accompagnano e supportano i responsabili aziendali nella conduzione delle attività di raccolta e gestione delle informazioni dal web; spesso questi
strumenti sono utilizzati però ancora in modo non armonico, senza la realizzazione di architetture e filiere tecnologiche ben definite, e spesso sono pacchettizzate in soluzioni software di tipo “black box”.
Per ciascuna fase è quindi possibile individuare obiettivi specifici di analisi, attività svolte e tecnologie a supporto. Nella Fig. 4 è stata dettagliata in fasi solo la
“ricerca qualitativa su Social Web” basata su siti e social web esterni, pubblici, e
non su siti e social web interni, sotto il diretto controllo dell’azienda, perché le
fasi logiche sono le medesime, indipendentemente dalla fonte (con
l’eliminazione “naturale” di alcune fasi, quali la Definizione dei siti da monitorare
o la progettazione dei filtri anti-rumore e anti-spam).
Fig. 4 – Fasi del percorso metodologico
1.
Tipologie di eDiscovery
Come già accennato, esistono diverse ricerche attivabili sul web al fine di raccogliere le informazioni di interesse per l’analisi: a questo livello è importante
sottolineare la distinzione tra web inteso come strumento di ricerca “attiva” da
parte dell’azienda, sotto il suo controllo, e web inteso come fonte di dati di tipo
UGC da cui attingere in modalità più “passiva”.
Nel primo caso il web rappresenta un canale alternativo per avviare ricerche
campionarie, le cui logiche di conduzione rimangono quelle tradizionali: Internet
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rappresenta semplicemente uno strumento di comunicazione spesso più efficace,
attivabile con costi minori, su segmenti di mercato particolari (i vari profili di Web
User) rispetto agli strumenti classici dell’intervista telefonica o del contatto diretto in panel face-to-face. Le informazioni raccolte attraverso queste modalità sono
guidate dalle domande di indagine rivolte al campione e quindi già strutturate e
classificabili a priori secondo gli obiettivi di analisi.
Nel secondo caso il web rappresenta invece la fonte stessa dell’informazione,
che può essere posizionata in più punti (sito aziendale o siti esterni, forum, blog,
social networks, ecc.) e strutturata in forme tra loro differenti. La conduzione di
analisi che prevedono l’impiego di strumenti e tecnologie in grado di raccogliere
dati su web, più propriamente definiti di Web Intelligence, prevede quindi la gestione di dati nati in modo spontaneo sul web (UGC), la cui forma non è conoscibile a priori: per poter gestire questo genere di dati è necessario, nelle fasi progettuali successive, impostare meccanismi di interpretazione e riclassificazione
dei flussi informativi (quasi sempre testuali se generati nell’ambito del Social
Web) al fine di condurli ad una forma strutturata.
Risultato di questa fase è quindi la decisione di orientare l’attività di web
Intelligence verso il sito web aziendale e siti di partner commerciali ad esso collegati, oppure verso siti esterni, spesso appartenenti alla sfera dei social network,
dei blog o dei forum, i cui contenuti non sono governati dall’azienda (nella migliore delle ipotesi, sono influenzati indirettamente).
2.
Configurazione delle regole di intelligence
La fase successiva, durante la quale vengono configurate le regole di
intelligence e di raccolta dei dati, è caratteristica dei casi di Web Intelligence in
cui la ricerca di informazioni è rivolta verso siti esterni.
Nel caso delle ricerche campionarie, tale attività è infatti implicita nella definizione dei questionari attraverso i quali vengono condotte le ricerche stesse. Nel
caso invece di attività di Intelligence sul proprio sito aziendale, il set-up del monitoraggio riguarda la scelta di quali indicatori di utilizzo del sito da parte degli utenti tenere sotto osservazione, in particolare le statistiche di accesso, visita, durata e path tra le diverse pagine del sito.
Più articolata è invece la configurazione delle regole di intelligence nel caso di
Web Intelligence su siti esterni, in particolare di Social Web: tale fase prevede la
definizione degli obiettivi di indagine, dei siti da monitorare e delle keyword di riferimento.
Gli obiettivi di indagine vengono definiti, in un momento preliminare, in termini di argomenti o oggetti/unità di analisi che si intendono coprire (analisi della
reputazione e del posizionamento del brand aziendale, definizione del posizionamento dei propri prodotti rispetto a quelli dei competitor attuali e nuovi, individuazione dei requisiti per concept innovativi, rilevazione dell’efficacia della comunicazione e dei servizi aziendali in relazione alla soddisfazione dei clienti) ed in
termini di tipologie di dati da prendere in considerazione come fonti informative
21
delle analisi stesse (commenti ed opinioni dei consumatori, richieste di informazioni da parte di potenziali clienti, discussioni generiche su prodotti di vari concorrenti, reclami dei clienti, fino alle percezioni espresse in modo libero da chi
non ha mai sperimentato o acquistato i prodotti o i servizi dell’azienda). Attraverso questi due assi può essere costruita una matrice attraverso la quale valutare la
tipologia di fonti web (e di web user) più consone alla rilevazione di una particolare unità di analisi (si veda la Tabella 1, Unità di analisi/Tipologia di Fonti Web).
In modo strettamente collegato alla scelta degli argomenti e dei dati da analizzare, vengono abitualmente definiti durante questa fase il perimetro di osservazione e le chiavi di ricerca attraverso le quali eseguire il monitoraggio delle informazioni su web.
Il perimetro all’interno del quale attivare gli strumenti di monitoraggio viene
definito attraverso le selezione di fonti predefinite ritenute significative ed accessibili, individuate attraverso la classificazione di siti in gruppi omogenei per argomenti (ad es. i siti di appassionati di motori) e per tipologia di utenti (ad es.
consumer o rivenditori) ed informazioni trattate al loro interno (ad es. commenti
ai modelli di prodotto o richieste di informazioni), in lingua italiana o in inglese o
altro; diversa modalità di conduzione della ricerca è quella dello scouting su web,
secondo il quale il monitoraggio viene attivato su un numero più elevato di siti
generici e le tecnologie si muovono all’interno delle pagine ricostruendo automaticamente gli eventuali collegamenti con altri siti presenti nelle pagine stesse.
La definizione delle chiavi di ricerca, impiegate nel caso di implementazione di
strumenti più evoluti, permette di orientare l’attività di monitoraggio del web: la
raccolta di informazioni viene attivata nel caso in cui venga riconosciuta in una
delle pagine web, all’interno del perimetro, la presenza di termini riconducibili a
keyword di interesse (ad es. keyword di acquisto, su chi, dove, come, in quale occasione un cliente ha comprato, oppure nomi di prodotti e di categorie merceologiche, categorie di relazioni sociali o attributi dei prodotti e servizi).
3.
Raccolta dei dati dal web
Successivamente alla definizione degli obiettivi e delle regole della ricerca,
viene attivata l’effettiva raccolta dei dati.
Nel caso delle ricerche campionarie e della raccolta di statistiche di utilizzo del
proprio sito, i dati vengono raccolti secondo metodi e tecnologie riconducibili a
sistemi tradizionali di BI, attraverso la confluenza di dati strutturati, a loro volta
provenienti da flussi web governati direttamente dall’azienda sui propri siti.
La sfera più innovativa degli strumenti di Social Web Intelligence, per la raccolta di dati destrutturati, prevede invece l’esecuzione di più attività, come prosecuzione logica delle regole di intelligence configurate durante la fase precedente.
Secondo il perimetro di ricerca, in un primo momento viene attivata
l’acquisizione (struttura e contenuti) di tutte le pagine web dei siti individuati
come rilevanti (fig. 5): questa attività è resa possibile dallo sviluppo di strumenti
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tecnologici avanzati chiamati sniffer e crawler, in grado di raccogliere i dati da determinati siti al verificarsi di determinati eventi (modifica di pagine sotto monitoraggio, introduzione di pagine contenenti determinati argomenti, titoli o intestazioni, attivazione di un nuovo link su una pagina).
Lo sviluppo di questi strumenti deve essere condotto dalle aziende in osservazione delle limitazioni in materia di privacy, esplicitando eventuali richieste di autorizzazione ai siti tenuti sotto monitoraggio.
Altro aspetto rilevante relativo all’acquisizione delle pagine web è la definizione del frame temporale di riferimento ritenuto significativo rispetto all’obiettivo
di indagine: oltre a cadenze temporali predefinite (ogni giorno, ogni settimana,
ogni mese), tipiche dei sistemi di BI tradizionali, il monitoraggio eseguito con gli
strumenti di Social Web Intelligence può essere attivato, in modo proficuo, secondo cadenze stagionali (ad es. le vacanze estive o natalizie) piuttosto che una
tantum, in concomitanza con la conduzione di specifiche campagne di comunicazione o di marketing o in occasioni eccezionali (ad es. lo svolgimento di una manifestazione fieristica o un fatto aziendale che ha avuto un’ampia risonanza giornalistica sui siti Mainstream).
I dati raccolti in modo massivo sono poi sottoposti, in una fase immediatamente successiva, a meccanismi di filtro anti-rumore ed anti-spam, con
l’obiettivo di renderli “neutri” rispetto alle azioni pubblicitarie e commerciali su
web (o ad altre azioni di “passaparola” eccezionali su web) e quindi più attendibili
per la fase seguente di trattamento.
Un’ultima attività svolta durante la raccolta dei dati web è la memorizzazione
delle sezioni di testo contenute nelle pagine web acquisite e la loro indicizzazione
sulla base delle keywords individuate al loro interno. Questa attività è preparatoria alla successiva interpretazione e classificazione dei dati: in questo momento i
dati, seppur ancora in forma destrutturata, sono associati e contestualizzati relativamente alle keywords secondo approcci semantici.
Fig. 5
4.
Interpretazione e classificazione dei dati
A cavallo tra la fase di acquisizione, memorizzazione, indicizzazione e la successiva fase di interpretazione e classificazione dei dati, vengono applicati alla
base informativa algoritmi semantici per estrarre i concetti primari dai testi, attraverso mappe cognitive che eseguono l’analisi logica, la disambiguazione dei
lemmi e ricavano il significato all’interno di un contesto.
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Il risultato finale di questa attività (fig. 6), cioè l’interpretazione dei dati destrutturati al fine di una loro classificazione, è la categorizzazione delle informazioni contenute nel testo rispetto agli argomenti principali di indagine, agli argomenti secondari e ad altre possibili informazioni rilevanti per la ricerca e
l’associazione delle informazioni a determinate categorie o tassonomie in funzione dei temi trattati (ad es. turismo -> per scopo di benessere -> in spa e resort ->
in Italia o all’estero).
Una volta ricondotte le informazioni ad una struttura omogenea, la base dati
viene trattata secondo logiche elaborative tradizionali, che permettono di eseguire conteggi, frequenze, calcolo di pesi e ranking tra i vari raggruppamenti di argomenti rilevati al fine di valorizzare misure ed indicatori utili per l’analisi (ad es.
percentuale di commenti positivi/negativi, argomenti più/meno trattati, peso di
commenti verso un determinato argomento rispetto ai commenti totali, lamentele più frequenti, ecc.).
Tale fase di interpretazione e classificazione è propria delle ricerche di Social
Web Intelligence.
Al contrario i dati raccolti attraverso ricerche quantitative nel Social Web non
devono essere categorizzati, in quanto già acquisiti in forma strutturata secondo
gli obiettivi di analisi. Alcuni esempi di misure quantitative derivate dal Social
Web sono:
•
•
•
•
•
•
N° di fan attivi/n° totale di fan
% di post (cioè click su “I Like” o “I Share”, ecc.) che riguardano un brand
posizionato in un social network
N° di post / n° commenti
Frequenza e tempi dei post
Indici di viralità come N° di “I Share”/n° totale di post
N° di tags.
Fig. 6
5.
Analisi e presentazione finale delle informazioni
Ultima fase della metodologia di gestione delle informazioni provenienti dal
social web riguarda la loro archiviazione in basi dati storiche e la loro organizzazione ai fini della presentazione con strumenti di reporting, di cruscottistica e dashboarding o di Advanced Visualization.
Quest’ultima fase, anch’essa caratterizzata da logiche tradizionali di Business
Intelligence, prevede la modellizzazione finale dei dati numerici attraverso gerar-
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chie/attributi dimensionali, necessari per la navigazione e l’analisi quantitativa
attraverso report, grafici e tabelle.
Dal momento che la base dati finale abitualmente è caratterizzata da un elevato volume di dati di dettaglio classificati e indicizzati, assoluta rilevanza assume
l’applicazione di strumenti di statistica avanzata e data mining su tali dati, con
l’obiettivo di individuare fenomeni di interesse analizzando, ad esempio distribuzione, varianza e correlazioni tra le informazioni.
Posizionamento della Web-BI all’interno dell’architettura di BI aziendale o di Information Management
Le soluzioni di Web-BI (che consentono di svolgere le varie forme di eDiscovery precedentemente descritte) rientrano, da un punto di vista architetturale,
nel ventaglio di soluzioni avanzate per il trattamento di informazioni relative alla
sfera dei clienti e prodotti/servizi offerti dall’azienda.
Usualmente questo genere di soluzioni rappresentano ramificazioni
dell’architettura complessiva dei sistemi informativi aziendali: tale architettura
viene rappresentata graficamente attraverso la cosiddetta “piramide informativa”, che rappresenta la confluenza dei flussi informativi originati all’interno dei
vari sistemi applicativi presenti in azienda, verso soluzioni di analisi che mettono
a disposizione del management informazioni di sintesi utili per le decisioni manageriali.
Come mostrato di seguito è possibile sostenere che oggi all’interno della piramide, anche se con forme non ancora pienamente strutturate, sono gestite
non solo le informazioni che nascono in azienda, ma anche quelle presenti sul
web.
Ad un primo livello della piramide informativa (Fig. 7) sono presenti i sistemi
transazionali classici, impiegati per il supporto di attività e processi aziendali, in
area Produzione e Supply Chain (vari moduli delle soluzioni di Enterprise Resource Planning), in area Amministrazione, Finanza e Controllo (Accounting and Financial Systems) e, secondo varie specificità e verticalizzazioni, in tutte le aree aziendali (Other Transactional Systems).
Le informazioni, cha a questo primo livello della piramide informativa vengono
create durante l’esecuzione delle transazioni di carattere operativo, sono raccolte e riordinate ad un livello superiore dell’architettura all’interno di data repository, con portata aziendale (Enterprise Data Warehouse) o con focus dipartimentale (Departmental Data Mart).
25
Fig. 7 – La piramide informativa
I sistemi di Business Intelligence attingono i dati dai livelli sottostanti e rappresentano informazioni di sintesi utili per le diverse funzioni aziendali come supporto ai propri processi decisionali: soluzioni di Corporate Performance
Management nell’area AFC per la gestione dei processi di Closing e Budgeting;
Analytics Applications verticali a supporto di processi specifici (es: Logistica e Distribuzione, Supporto Post Vendita); analisi di prodotti e di clienti impiegate nelle
funzioni Marketing e Commerciale (Fig. 8), e così via.
Secondo una prospettiva tradizionale, i sistemi di Business Intelligence raccolgono le informazioni presenti in azienda per consentire analisi relative al ciclo attivo (fatturato, ordinato, relazioni con il cliente), al ciclo passivo (struttura dei costi di prodotto, diretti ed indiretti) e alla marginalità (redditività commerciale,
incidenza delle componenti di costo) secondo le due principali chiavi di lettura: il
prodotto ed il cliente.
Il valore di queste analisi deriva dalla capacità di impiegare la base dati a disposizione nel modo più approfondito possibile, in modo tale da individuare tra
le informazioni stesse, grazie alla sofisticazione tecnologica degli strumenti o alla
sensibilità analitica degli utenti, segnali di fenomeni in atto sul proprio mercato:
andamento della domanda, segmentazione dei clienti, percentuali di vendita e
marginalità dei prodotti, ecc.
Tali sistemi, seppur alimentati occasionalmente con informazioni provenienti
dall’esterno, si sviluppano però ancora all’interno dei confini aziendali, e non riescono sempre a fornire in modo esaustivo informazioni relative al reale posizionamento dei prodotti sul mercato ed alla effettiva percezione da parte dei clienti.
26
Fig. 8
All’interno di questo quadro architetturale brevemente ripreso dalla storia
della letteratura e della practice aziendali finora osservate, le soluzioni di Web-BI
si sono quindi sviluppate come forma più avanzata di Analytics attraverso cui le
aziende supportano la creazione e la gestione di informazioni e conoscenza sui
propri clienti e prodotti/servizi superando i confini aziendali: oggi le aziende non
utilizzano più i soli dati derivanti dal contatto commerciale con i clienti, e quindi
inclusi all’interno di flussi informativi che nascono all’interno dei propri sistemi;
sono raccolte anche tutte le altre informazioni rintracciabili nel rapporto che il
cliente ha con l’azienda, tracciato nei sistemi aziendali oppure nato su sistemi esterni all’azienda, come per esempio sul Web.
Si passa quindi da un concetto di sistemi tradizionali che supportano il Customer Relationship Management a soluzioni più innovative che aprono la strada del
Customer Experience Management (anche su Web): soluzioni di Brand & Reputational Analysis, per valorizzare l’esperienza del cliente; Customer Behaviour Segmentation, per conoscere e comprendere i bisogni dei clienti e dei prospect; Product and Offer Management per sviluppare offerte per il mercato; Dynamic
Pricing & Campaign Management per veicolare l’offerta sul mercato.
Tutte queste soluzioni rappresentano forme di Analytics che considerano la
centralità del cliente. La base informativa a disposizione, quando potenziata da
tecnologie di Web-BI, viene arricchita attraverso dati recuperati dal web, offrendo così contenuti e funzionalità innovative in grado di coprire l’intero ciclo di vita
e interazione con il cliente e supportare tutte le figure aziendali coinvolte.
27
Fig. 9
Da un punto di vista logico-funzionale, le tecnologie di Web-BI si posizionano
quindi in modo orizzontale (Fig. 9), come strumento di arricchimento delle Analytics orientate al prodotto e al cliente: esse rappresentano una finestra, ed allo
stesso tempo un filtro, alla moltitudine di dati presenti sul web che, se adeguatamente individuati e sintetizzati, possono aggiungere nuove viste e nuovi dettagli, anche qualitativi, alle Analytics (si veda al paragrafo precedente, l’illustrazione
delle possibili analisi su Web). Si crea in tal senso un’area di sovrapposizione tra
le tecnologie tradizionali di BI, che gestiscono le informazioni all’interno dei classici sistemi di Information Management, e le tecnologie innovative di Web-BI, che
gestiscono un Web Data Repository: l’area logica di sovrapposizione, che architetturalmente può prevedere la condivisione di alcuni repository di dati, da una
parte arricchisce le analisi tradizionali con nuove dimensioni e nuove misure,
dall’altra parte permette di eseguire analisi più approfondite su dati provenienti
dal web (Web Metrics e Analytics) e dal Social Web (Social Web Intelligence),
navigando un Web Data Repository appositamente costruito (Fig. 10).
Componenti e struttura delle soluzioni di web-BI
E’ possibile definire un’architettura delle soluzioni di Web-BI basata su più livelli logici che corrispondono alle diverse fasi di trattamento di dati e informazioni.
A fronte della possibile integrazione cui si accennava in precedenza tra Web-BI
e sistemi tradizionali di BI e Information Management, sono compresi all’interno
di questa architettura logica sia gli strumenti e tecnologie propriamente di analisi
dei dati web più strutturati, Web Metrics e Analytics, sia di Social Web
Intelligence, più orientati al trattamento di dati destrutturati (rappresentati sulla
28
sinistra del grafico in Fig. 10), sia le componenti caratteristiche di un processo
classico di gestione di dati strutturati aziendali (elencate sulla destra del grafico in
Fig. 10).
Durante la descrizione degli ultimi livelli dell’architettura si osserva come sia
possibile tracciare tre percorsi tipici di trattamento delle informazioni fino alla loro disponibilità in analisi.
Fig. 10
1. Flussi alimentanti ed acquisizione
Al livello più basso dell’architettura sono presenti i flussi alimentanti.
I livelli superiori dell’architettura sono alimentati, per quanto riguarda la sfera
della BI tradizionale, da flussi dati strutturati, tipicamente interni all’azienda e gestiti in altre componenti dell’architettura complessiva (Data Warehouse, Data
Mart, Analytic Applications, BI Tools).
Per quanto riguarda la componente più propriamente di Web-BI, una prima
tipologia di alimentazione, se l’azienda dispone direttamente dei dati provenienti
dalle infrastrutture web (nel caso di proprietà e gestione diretta dei web server e
dei siti web istituzionali o nel caso di accordi specifici con i fornitori del servizio di
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hosting), è rappresentata dai flussi strutturati relativi al logging e tracking&tracing delle attività eseguite dagli utenti del sito.
Inoltre, le soluzioni di Web-BI possono essere potenzialmente alimentate attraverso flussi informativi gestiti su siti esterni a quello aziendale, raccolti attraverso metodologie di acquisizione aperte al web che permettono di raccogliere
dati da pagine web, blog, social network, email e documenti e post disponibili in
Internet.
Oltre alle tecniche tradizionali impiegate per estrarre/caricare i dati contenuti
nel caso di flussi strutturati Web e non Web (extractors, loaders, DB links),
l’acquisizione dei flussi dati non strutturati da Internet viene realizzata con
l’impiego di componenti tecnologiche innovative, che operano sul web e permettono di:
•
•
•
Interagire con più pagine web collegate ad una pagina di partenza e raccogliere dati in esse contenute ed individuate secondo la struttura delle
pagine stesse (crawlers);
individuare la presenza di contenuti specifici, definiti in termini di parametrizzazione, nelle pagine di determinati siti web ed attivare in modo
condizionale l’acquisizione dei relativi contenuti (sniffers);
acquisire in modo adattativo contenuti da siti web tra loro differenti
(content adapters).
2. Caricamento e trasformazione
La natura dei dati acquisiti influenza la tipologia delle componenti poste al livello superiore dell’architettura delle soluzioni di BI, all’interno del quale viene
gestita la trasformazione dei flussi di dati.
Il trattamento di flussi strutturati propri della BI tradizionale, successivamente
al caricamento in staging area, può essere eseguito attraverso strumenti tradizionali di pulizia, normalizzazione ed elaborazione, al fine di definire e popolare il
modello dati di riferimento utile per l’analisi.
Diversamente la trasformazione dei flussi di dati destrutturati (tipicamente testuali) provenienti da web e dal Social Web in particolare, consiste
nell’interpretazione e sintesi dei dati fino alla loro categorizzazione e classificazione in informazioni impiegabili a scopi di analisi.
Questo processo viene realizzato attraverso alcuni strumenti e metodologie:
•
•
Language Processing: elaborazione di testi nel linguaggio umano in modo da ottenere una rappresentazione interpretabile e riconducibile ad
entità note da parte di un software.
Ontology Management: parsing di testi e documenti attraverso tecnologie che consentono di identificare relazioni tra entità ed informazioni
all’interno di un determinato dominio.
30
•
•
Text Mining: analisi quantitativa dei dati non strutturati per evidenziare
la ricorrenza di termini, concetti o correlazioni statistiche tra parole, documenti e sezioni testuali.
Content Analysis: monitoraggio dei contenuti che rappresentano soprattutto impressioni e sensazioni manifestate da web user generici, clienti,
fornitori, competitor attraverso la comprensione e l’estrazione di livelli
di giudizio da fonti dati destrutturate esterne all’azienda e su Web.
Le componenti di trasformazione delle soluzioni di Social Web Intelligence si
basano principalmente su tecnologie che ricadono sotto il nome di Text Engine.
La maggior parte dei dati, acquisiti in formati non strutturati (documenti, e-mail,
pagine web, presentazioni, contatti, altri file di contenuti) o semi-strutturati (forum, ricerche di mercati, blog, siti web), viene interpretata e sintetizzata attraverso le seguenti componenti logiche:
•
•
•
•
Vocabolario: strumenti di memorizzazione di tutti i termini che compongono il lessico, anche specialistico, necessario per la conduzione
dell’analisi linguistica.
Semantica: strumenti per l’estrazione dei “concetti” da un testo attraverso mappe cognitive che eseguono l’analisi logica, la disambiguazione
dei lemmi e ricavano il significato all’interno di un contesto.
Indicizzazione: categorizzazione delle informazioni contenute nel testo
rispetto all’argomento principale, gli argomenti secondari ed altre possibili informazioni rilevanti per la ricerca.
Classificazione: associazione delle informazioni a determinate categorie
o tassonomie in funzione dei temi trattati.
3. Integrazione ed analisi
Agli ultimi livelli dell’architettura le informazioni elaborate durante la fase
precedente confluiscono nel Web Data Repository e in alcuni casi vengono integrate all’interno dei sistemi tradizionali di BI e Information Management: a questo livello si originano 3 casistiche che rappresentano altrettante tipologie di analisi generate dai dati Web (strutturati e non strutturati) (Fig. 11).
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Social Web
Analysis
Web
Optimization
Product&Customer
Analysis Enhancement
Fig. 11
Caso 1: da una parte (Fig. 11) i flussi informativi appartenenti alla sfera della
Social Web Analysis (oggetto principale della presente ricerca), che caricati
all’interno del Web Data Repository, elaborati nel testo, contestualizzati e classificati, alimentano direttamente gli strumenti di presentazione e visualizzazione
(soprattutto nel caso delle soluzioni software integrate e proprietarie presenti sul
mercato): tutte le forme di Social Web Analysis descritte al paragrafo precedente
e indagate nei casi di questa ricerca (Reputation Analysys, Brand Analysis, Concept testing Analysis, Opinion Analysis, Sentiment Analysis, e così via) possono
quindi rendere disponibili nuove informazioni direttamente agli uomini di comunicazione o marketing o di R&D.
Caso 2: i dati Web strutturati (dei Web server e della navigazione Web) insieme ai dati non strutturati (del Social Web), invece possono essere integrati con i
dati della BI tradizionale (al penultimo livello dello schema di Fig. 11) e valorizzare
32
le analisi tradizionali, aggiungendo al reporting di prodotto/cliente nuove viste
che comprendano elementi di profilazione dell’offerta e della clientela derivati da
dati web (ad es. informazioni sui reclami o sul comportamento Web di un segmento di clientela): in quest’ultimo caso diventano così disponibili strumenti di
analisi di Advanced Customer and Product Profiling e meccanismi di Drill through
verso la base informativa arricchita da informazioni provenienti dal Web a partire
da Sales Analysis tradizionali (Product&Customer Analysis Enhancement).
Caso 3: l’analisi specifica di dimensioni e metriche più propriamente legate alla
sfera delle Web Metrics e Analytics (Fig. 11) viene invece svolta attraverso strumenti specifici di analisi che trattano dati Web più strutturati provenienti esclusivamente dai log dei Web server, caricati Web Data Repository anch’essi più strutturati, e che producono informazioni sul comportamento e sulla Web Experience
del Web user (in tutte le sue declinazioni, web user generico, cliente, prospect,
influencial, ecc.), utili per la c.s. Web Optimization (dei siti web, delle campagne
di web mktg, della comunicazione su web, e così via).
Più in dettaglio, per Web Analytics si intendono le attività di analisi delle principali sorgenti di traffico di un sito (attività di navigazione, transazioni on line, parametri di usabilità, conversioni, ecc.) con l'obiettivo di ottimizzare le performance e di migliorare l'esperienza di navigazione dei visitatori.
Possibili campi di applicazione delle analisi appartenenti alla sfera delle Web
Analytics sono:
•
•
•
•
•
ottimizzazione dei motori di ricerca: analisi volta a individuare keyword
che generino traffico di qualità o volte a ottimizzare la ricerca del sito da
parte degli utenti, assicurandosi che esso risulti indicizzato e posizionato
in modo ottimale nei motori di ricerca;
ottimizzazione della ricerca interna: monitoraggio delle modalità di ricerca interna dei prodotti che il visitatore vuole acquistare e di come i
cambiamenti delle modalità di ricerca influiscano sulla performance del
sito;
ottimizzazione delle pagine principali del sito: analisi dell’homepage e
delle top ten entry pages del sito per misurare e analizzare la provenienza delle persone, quali sono le pagine su cui si registra il maggior numero di entrate sul sito e quali i link, verso altre pagine o verso l’esterno,
più utilizzati;
caratterizzazione delle attività utente: analisi dei dati di log per fornire
informazioni quali il numero di risultati e di pagine visitate, il numero di
visite, il browser utilizzato, i file oggetto di download, il contenuto e la
struttura di un sito web;
ottimizzazione delle performance di sistema: analisi e monitoraggio delle variabili tecniche dell’infrastruttura web quali caching, network trasmission, load balancing e controllo della presenza di attività fraudolente attraverso strumenti di Fraud Management.
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Per Web Metrics si intende invece il processo di scoperta e di analisi delle informazioni utili contenute nei siti web usando tecniche di analisi quantitativa e di
data mining a partire da dati quali il contenuto e la struttura delle pagine, gli
hyperlink, i dati di navigazione (web log) e i profili utente includenti informazioni
demografiche e di registrazione.
Esempi di impiego delle Web Metrics sono:
•
•
•
Site Modification: dettaglio dei feedback sul comportamento degli utenti
per permettere al web designer di fare scelte di ridisegno del sito, costruire modelli adattativi che permettono di cambiare automaticamente
la struttura di un sito per adattarlo meglio alle esigenze dell’utente.
Content Personalization: personalizzazione dei contenuti del sito (banner, prodotti, campagne pubblicitarie), attraverso l’individuazione di similarità tra le preferenze di un utente e quelle espresse esplicitamente
da altri (collaborative filtering), contenuto di una pagina con il profilo
dell’utente (cost-based filtering), storia delle visite di un utente (usagebased filtering).
Customer Metrics: estrapolazione da web di informazioni utili per la profilazione dei clienti in termini di Customer attraction, Customer retention, Customer departure, Cross-Selling/Up-Selling, Customer Segmentation, Funnel Analysis ed analisi dell'Online Marketing Performance per
verificare e misurare la “eco” o la viralità su web di attività promozionali
e commerciali in corso.
Fattori critici di successo, Lessons Learned preliminari dai casi studiati
L’esperienza di Web BI in generale è certamente in crescita, con velocità diverse delle aziende a seconda della loro sensibilità al Web e alle attività di
Intelligence, e per il momento prevalentemente guidata dalla funzioni Marketing
e Comunicazione (e R&D in seconda battuta). Non si può dare nulla per scontato,
né sui risultati ottenibili, né sulle tecnologie impiegabili, né sul futuro di queste
nuove forme di intelligence. Sicuramente oggi esiste su Web, e in particolare sul
Social Web, un nuovo potenziale informativo molto ricco, variegato e soprattutto
unico (dati in tempo reale e tendenzialmente spontanei), da capire e da impiegare in modo razionale da parte delle aziende: come, quando e per quali fini è ancora sotto osservazione. Questa ricerca vuole dare un ulteriore contributo a queste risposte, fondendo le due prospettive di studio, del marketing/comunicazione
e dell’IT management: mentre la letteratura internazionale di Information
Systems Management incomincia ad interrogarsi sui possibili filoni di ricerca al riguardo (“Social Networks and Information Systems: Ongoing and Future Research
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Streams”, Harri Oinas-Kukkonen, University of Oulu, Kalle Lyytinen, Case Western
Reserve University, Youngjin Yoo, Temple University, Journal of Association for
Information Systems, vol. 11, issue 2, 2010), quella di marketing ha già da tempo
dedicato molta attenzione alle Web Metrics e ai Social Media (“Effects of Wordof-Mouth Versus Traditional Marketing: Findings from an Internet Social Networking Site”, Michael Trusov, Randolph E. Bucklin, Koen Pauwels, Journal of Marketing, Volume 73, Issue 5 , September 2009; “Harnessing the power of the oh-sosocial web”, J. Bernoff, MIT Sloan Management Review, 2008 - globalsensemaking.wik.is; molti lavori sono presenti su portal.acm.org, dedicati all’utilizzo del
Social Web per attività di marketing e analizzarne i risultati tramite Web Metrics
e Social Web Metrics).
In conclusione sembra di poter dire che esistono alcune precondizioni per il
successo di questo nuovo genere di Intelligence operata sul Web, riassumibili nei
punti seguenti:
1. Sensibilizzare il management sulla Web BI in generale, con operazioni di formazione e sperimentazioni veloci e a basso costo (prototipi),
molto mirate per non generare informazioni approssimative e inaffidabili;
2. Creare consapevolezza sul potenziale informativo, da un lato, e sulle
trappole, dall’altro, di queste nuove forme di Social Web Intelligence;
3. Focalizzarsi prima sulle Web Analytics, sull’analisi della Customer Experience su Web (nella navigazione dei siti, nelle community, nei
social network, ecc.), e poi con l’esperienza sulla Social Web Analysis,
e poi sulla Conversion e sulla generazione di Revenue;
4. Definire pochi ma significativi KPI su Web da assegnare come responsabilità formale a una o più persone in azienda;
5. Segmentare i clienti e automatizzare il più possibile il processo di
comunicazione e di promozione, soprattutto per chi opera nel B2C;
6. Prima di diffondere nuove tecniche di social web (blog, wiki, social
network, forum, …) definire chiare misure di risultato;
7. Fondare il Web mktg (SEO mgmt, email mktg, keyword bid mgmt,
ecc.) sulle Web analytics, sia di dati strutturati, sia non strutturati (integrando quindi l’analisi anche dei dati del Social Web);
8. Definire molto bene obiettivi, confini e keywords delle analisi su
Web, con esperti sia di settore e mercato, sia di prodotto;
9. Solo le grandi aziende e chi fa service IT di gruppo in mercati captive,
hanno la massa critica di attività per internalizzare la filiera delle tecnologie (Fig. 10) e le competenze di web Intelligence, presso la funzione SI/IT e presso la funzione Marketing (la funzione Comunicazione e PR sembra più spesso solo cliente di queste analisi su web);
10. Nei frequenti casi di service esterno per l’impostazione e lo svolgimento delle attività di Web Intelligence, non accettare le tecnologie
35
impiegate come “black box” ma capirne bene le logiche di parametrizzazione e di funzionamento e le funzionalità, e nei limiti del possibile fare reali “Partner Selection”: le practice, i risultati e le tecnologie sono nuovi e l’offerta già molto affollata, e non ci si improvvisa
esperto di Web intelligence.
Spunti per la definizione di un ruolo all’orizzonte per i CIO e le funzioni SI/IT (per mettere a disposizione dell’azienda le proprie competenze distintive)
Il mondo del Web pubblico ha da sempre generato un forte interesse presso la
comunità dei CIO e degli IT manager, determinando, nelle varie ondate e generazioni X.0, sentimenti, pareri e schieramenti molto contrapposti: i critici/scettici/impauriti/attendisti, da un lato, e gli entusiasti/proattivi/innovatori,
dall’altro.
Mentre la multicanalità su Web (per le attività di marketing, vendita, customer
care e procurement), l’utilità dei siti web istituzionali informativi o transazionali,
sono oramai dati per assodate e sono presidiati ampiamente dalle funzioni SI/IT,
come pure l’impiego delle tecnologie Web all’interno delle aziende (es. intranet e
portali aziendali), il nuovo fronte del Social Web ha invece riportato indietro nel
tempo, riproponendo nuovamente la fatica del capire quali reali opportunità ci
siano per i Sistemi Informativi delle imprese, senza farsi trascinare dai miti e dalle
mode, e con l’oggettivo dubbio che questo nuovo fronte del Web effettivamente
si affievolisca molto prima del previsto, ristretto e focalizzato su applicazioni di
nicchia, poco governate dalle imprese (come prevede d’altro canto il paradigma
della libertà di espressione e di comportamento nel Social Web), e oggi già superate dal Web 3.0 (!).
Le minacce in termini di sicurezza e privacy, di distrazione del personale aziendale con conseguente spreco di risorse e tempo aziendale, la fatica del comprendere il gergo del Web nel gergo ICT (!), sono esempi di ostacoli che i CIO e gli
IT manager intravvedono nell’avvicinarsi al Social Web.
Tuttavia esiste la possibilità che essi possano giocare un ruolo impiegando al
meglio le proprie competenze distintive. I punti schematici che seguono vogliono
solo provare ad avviare il dibattito in merito:
1.
Nei casi in cui le azioni sul Social Web e l’Intelligence nel Social Web
generino dati di interesse aziendale, esiste nuovamente un problema
di integrazione dei dati nelle basi dati dedicate all’analisi e al supporto
decisionale dell’azienda (Datawarehouse o Datamart), nonché la necessità di integrare queste applicazioni nel portafoglio applicativo aziendale;
36
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
Nella scelta del possibile partner che possa offrire un service esterno di
Web Intelligence (service provider), le practice e i metodi di partner (e
software) selection sviluppati dalle funzioni SI/IT, posso essere molto
utili da impiegare;
La contrattualistica d’uso di risorse esterne in modalità “As a Service”
(con i Software Solution provider) più spesso è conosciuta e validata
dalla funzione SI/IT che è più familiare con le “trappole e le insidie” dei
contratti di natura informatica;
Le funzioni SI/IT da sempre lavorano sui processi aziendali e ne hanno
una visione ampia, completa e integrata: se l’impiego del Social Web
e/o della Web Intelligence richiedono l’integrazione con altri processi
aziendali di marketing operativo o di vendita, la funzione SI/IT può giocare il suo ruolo di Process Integration Manager;
Le funzioni SI/IT da sempre lavorano per progetti (project
management): questi metodi possono essere esportati e condivisi anche con funzioni aziendali che in molte aziende non sono abituate a lavorare con queste logiche (es. molte funzioni Marketing);
Nelle aziende che decidono di internalizzare tecnologie e skill per la
Web Intelligence e la eDiscovery in generale, la funzione SI/IT ha un
ruolo molto forte perché 1) questi progetti si inseriscono a pieno titolo
nel portafoglio progetti IT aziendale (e quindi nei processi di Demand
Management e di IT Portfolio Management), 2) è necessario fare il capacity planning delle risorse applicative e anche infrastrutturali (ad es.
la capacità disco), con l’acquisto di risorse o con l’acquisizione di un
servizio esterno (in modalità SaaS o IaaS);
La gestione della security in tutti i suoi aspetti (virus, malware, intrusion detection, backup e recovery, ecc.) deve essere comunque una
responsabilità della funzione SI/IT, a livello aziendale, per tutto ciò che
concerne l’IT management;
Le policy IT di utilizzo del Web esterno ed interno e di comportamento
etico e deontologico sul Web sono più spesso definite dalla funzione
IT/SI (insieme alla funzione HR), all’interno del sistema di regolamentazione dell’uso di risorse IT e di servizi IT durante le ore lavorative (ad
es. per l’accesso a Facebook o altri social network da parte dei dipendenti, con sfruttamento sia di tempo aziendale, sia di risorse ICT aziendale – banda di rete, accessi a Internet, spazio disco, ecc.).
Molto resta ancora da fare nella comprensione e nella sistematizzazione delle
practice e delle tecnologie per la eDiscovery e le varie forme di Web Intelligence,
soprattutto per quelle nell’ambito del Social Web.
La ricerca sul campo con l’integrazione di competenze multidisciplinari (mktg,
IT, statistica, ecc.) può contribuire a sviluppare una nuova forma di Business
Intelligence molto originale, innovativa e con un potenziale di informazione straordinario, purchè nella pratica aziendale si adottino metodi pragmatici (“con i
37
piedi per terra”), si pensi anche ai “basic” delle analisi dei dati (es. rilevanza e significatività delle informazioni ottenute), si sappia fondere un sano entusiasmo
verso il mondo del Web con uno spirito critico sulle sue “luci ed ombre”.
39
Alcatel Lucent Italia S.p.A. – Divisione Enterprise
Paola Pernigotti - Marketing Director (Enterprise Market Group, Central Mediterranean
Countries)
Ida Mazzitelli - Field Marketing Manager (Enterprise Market Group, Central Mediterranean
Countries)
Andrea Albanese (SDA Bocconi)
L’azienda
Alcatel Lucent è una multinazionale Franco-Americana con HeadQuarter a Parigi. Opera a livello mondiale e ha una presenza in più di 130 Nazioni.
Il fatturato globale 2009 è di 15,2 miliardi di Euro (Fig. 12), impiega 77.000 dipendenti diretti di oltre 100 nazionalità.
Per Alcatel Lucent l’R&D è di fondamentale importanza, con un budget di 2,4
miliardi di Euro (dati 2009), 27.500 brevetti registrati, di cui 2.150 registrati nel
2009.
L’R&D di Alcatel Lucent conta più di 500 esperti a livello mondiale.
Fig. 12 – Fatturato globale
40
Alcaltel Lucent è organizzata in 4 Business Group:
• Networks
• Services
• Application
• Enterprise
La divisione Enterprise offre sul mercato aziende ed enti pubblici, 4 aree di soluzioni:
• Fonia
• Data Networking
• Contact Center
• Unified Communication
La recente acquisitone di Genesys, ha ulteriormente rafforzato la presenza sul
mercato internazionale (Fig. 13).
Fig. 13 – Posizionamento dei prodotti/servizi di Alcatel Lucent
L’esperienza di BI di Alcatel Lucent è molto diffusa in azienda, soprattutto a livello internazionale, dove sono stati sviluppati numerosi sistemi di BI tra i quali il
sistema di governo delle Operations.
Nella divisione Enterprise il livello di front-end della BI è prevalentemente basato su tool di presentation, di query e di reporting interno.
Non sono presenti sistemi di BI consolidati per l’analisi dei dati Web.
41
La strategia aziendale di vendita è impostata su un sistema diffuso di partner
commerciali e tecnici, non sono quindi presenti sistemi di e-commerce e relativi
sistemi di analisi del traffico Web.
Il progetto “Analisi nuovi media – blog, forum e web”
Il progetto ha lo scopo di analizzare il comportamento dei competitors sul
web, l’interazione con i potenziali clienti, e l’analisi semantica delle discussioni
web su alcuni temi di interesse
L’esigenza di comprendere come alcuni competitors sono visti sul web e quali
sono le discussioni che gravitano su una determinata fascia di prodotti, nasce dalla tradizionale esperienza ed uso aziendale dell’analisi della rassegna stampa.
Il progetto di ricerca web è infatti all’interno di una più ampia analisi dei media tradizionali.
Il progetto è stato realizzato con un service provider esterno che ha utilizzato
alcune tecnologie proprietarie ed alcuni tool di analisi della Reputation.
Fig. 14 – Gli oggetti delle analisi Web
Alcatel Lucent ha individuato gli argomenti da monitorare e misurare, i relativi
prodotti associabili, fornendo così la chiave di lettura dei dati (Fig. 14).
L’attività operativa di ricerca è stata svolta in service esterno.
42
Le fonti Web analizzate per comprendere gli argomenti relativi alle tematiche
e ai prodotti Switch, Firewall e Wireless sono stati molteplici e con il massimo
spettro:
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Blog;
Forum;
Opinioni e recensioni;
Siti News;
Portali professionali;
Testate giornalistiche;
Siti e-commerce;
Siti di Enti e Associazioni;
Portali tematici;
Siti aziendali ed istituzionali.
L’attività di analisi è stata scrupolosamente condotta e dettagliata.
Nella Fig. 15 sono evidenziate le numerosità monitorate per ogni singola fonte
Web (es.: numero di Blog analizzati, 17; numero Forum monitorati, 10; …).
Fig. 15 – Le fonti monitorate
L’analisi semantica dei commenti espressi ha costituito uno dei fattori chiave
per interpretare le conversazioni pubbliche sul web, e poter comprendere quali
43
fattori dei competitors sono maggiormente apprezzati dagli utilizzatori finali e
dai clienti, e quali invece sono percepiti come punti di debolezza e non apprezzati.
L’analisi ha portato a comprendere anche i ‘Temi dominanti’ per Competitors
e brand di prodotto (Fig. 16), suddivisi in:
•
•
Concetti positivi;
Concetti negativi.
Fig. 16 – Esempi di commenti positivi e negativi evidenziati dall’analisi semantica
L’iniziativa della divisione Enterprise, dimostra una spiccata sensibilità per le
tematiche Web.
I dati di riferimento a livello Web Corporate sono riassunti in Fig. 17.
E’ interessante segnalare che a livello corporate sono utilizzati i sistemi di Google Analytics, ma non sono previsti accessi autonomi ai dati, da parte delle differenti funzioni marketing delle varie Country.
Questo tipo di approccio, limita molto l’autonomia di analisi a livello locale,
mentre permette di comprendere al meglio le dinamiche a livello globale e di gestire al meglio le iniziative web centrali.
44
Fig. 17 – I dati di contesto Web a livello di Corporate
Risultati e vantaggi ottenuti
L’analisi così condotta, abbinata ad uno studio del 2009 condotto su 200 clienti finali e 80 partner, sviluppato in service esterno, ha portato Alcatel Lucent Italia
divisione Enterprise, a sperimentare l’intelligence su Web in 2 aree:
•
Reputation Analysis, nei suoi sottofattori di:
• Analisi multivariata del brand aziendale;
• Analisi dei prodotti/servizi;
• Analisi delle politiche e delle strategie di responsabilità sociale
dell’azienda;
•
Sentiment/perception analysis:
• Analisi condotta presso chi non ha sperimentato acquisto e consumo;
• Comprensione dei motivi del non-acquisto;
• Analisi delle sensazioni e percezioni sugli attributi di prodotto e servizio.
45
Un tale approccio incrociato con i dati di brand, riconducibili alle singole famiglie
di prodotti commercializzati, ha fornito al Marketing la possibilità di comprendere meglio come orientare l’attività tattica e strategica nelle Country di competenza:
•
•
•
migliore attività di co-branding con i Dealer;
attività di sponsorizzazione mirata;
ideazione di nuovi ‘pacchetti bundle’.
L’analisi Sentiment/Percepion effettuata anche in modo tradizionale, ha portato
alla comprensione del posizionamento Alcatel-Lucent relativamente alle soluzioni
di Data Networking. I dati incrociati con la Reputation Analysis Web, ha portato
ad elaborare decisioni di carattere operativo per orientare meglio l’attività di
Field.
La tecnica di utilizzare dati provenienti sia dal Web che da attività più tradizionali,
ha così ottenuto il vantaggio di rassicurare l’azienda di affidarsi al ‘nuovo’ senza
abbandonare la via tradizionale, che ha da sempre caratterizzato le consolidate
ed efficaci attività di marketing.
I dati emersi dalle attività di cui sopra, sono serviti come catalizzatore
dell’attenzione della direzione aziendale ed in particolare degli executive di vendita, come elemento di discussione per meglio comprendere le esigenze del Field
di vendita.
I dati ‘freschi’ e direttamente presi alla fonte, hanno permesso di sentire la ‘voce
diretta’ degli interessati/utilizzatori finali, bypassando eventuali filtri (Dealer,
Commerciali, Assistenza, …), che nell’intento di svolgere al meglio la loro funzione aziendale, non hanno una visione completa ed indipendente della ‘voce del
cliente’.
L’analisi ‘one shot’ affidata a società esterne, da un lato, ha portato un evidente
vantaggio aziendale, dall’altro, è soggetta ai possibili problemi di misurazione di
un evento e/o fenomeno in un determinato momento: è come scattare una fotografia molto ampia e dettagliata che porta una perfetta conoscenza di quanto accade, ma limitatamente ad un periodo molto ristretto. Una possibile scelta futura
potrebbe essere di ripetere periodicamente l’attività di monitoraggio per misurare meglio i trend e i cambiamenti.
Il progetto ha coinvolto sia la funzione Marketing e Communication
Management, sia i fruitori dell’analisi: la Direzione Generale e la funzione Vendite.
L’analisi delle informazioni presenti su Web, condotta con un’attività così strutturata, ha dato ad Alcatel Lucent divisione Enterprise (Central Mediterranean
Countries) alcuni elementi oggettivi di supporto alle decisioni nelle:
•
•
Strategie e tattiche di vendita locali
Allocazioni di budget di marketing.
46
I vantaggi di business sono riconducibili ad una migliore strategia di posizionamento di prodotto ed alla implementazione delle politiche operative di marketing al fine di un incremento di fatturato generato.
47
Binda
Alberto Caprioli – ICT Director
Roberto Sforzini – Marketing General Manager
Carla Cernitore – Research specialist
Massimo Erba (SDA Bocconi)
L’azienda e il business
L’azienda Binda nasce nel 1906 in un piccolo centro del lago Maggiore dove
Innocente Binda apre un negozio di orologeria. Nel 1932 inizia la vendita e distribuzione degli orologi Wyler Vetta, marchio che segna una delle tappe fondamentali nella storia dell’orologeria. Nel 1939 nasce il marchio Breil che, con il rilancio
avvenuto nel 1994, grazie alla nota campagna pubblicitaria “Toglietemi tutto ma
non il mio Breil”, ottiene un successo senza precedenti e diventa il leader indiscusso di mercato. Nel 1997 Binda diventa distributore di Seiko e Lorus, due tra i
marchi di orologeria più conosciuti al mondo. Nel 2000 ha inizio il rapporto di licenza per la produzione e distribuzione internazionale del marchio D&G Time e
nel 2001 viene lanciata la linea di gioielli Breil, prima importante tappa verso la
creazione del Breil life-style. Nel 2002 il claim Breil si tramuta nel più internazionale “Don’t Touch my Breil”. Nel 2006 viene lanciata la linea Breil Fragrances e
l’extension line Breil Eyewear. Nello stesso anno Binda acquisisce le licenze mondiali di Moschino CheapandChic orologi e gioielli. Nel 2008 il Gruppo Binda acquisisce la società americana Geneva Watch collocandosi all’ottavo posto nella graduatoria mondiale delle aziende dell’orologeria.
Il gruppo Binda mira ad essere l’azienda di orologi e gioielli protagonista nel
mercato italiano e ambasciatrice della passione italiana nel mondo attraverso lo
stile originale e innovativo dei suoi prodotti. La mission aziendale è quella di anticipare ed appagare i desideri delle persone con idee e prodotti unici e distintivi,
interpretando e soddisfacendo i bisogni dei consumatori.
Innovazione di prodotto e di processo, centralità del consumatore e qualità
sono alcuni driver di business ritenuti fondamentali per la realizzazione di questa
mission.
48
L’utilizzo del web in azienda
La gestione e il governo del web e delle informazioni in esso contenute sono
riconducibili ai diversi livelli dell’architettura logica rappresentata in Fig. 18.
Ad un primo livello il sito web aziendale viene impiegato esclusivamente a fini
istituzionali; nessuna attività di manutenzione e gestione tecnica del sito web è
svolta internamente in azienda.
Ad un secondo livello sono posizionati i siti dei diversi brand con cui l’azienda
si propone sul mercato; dal punto di vista informativo, i siti dei brand, più di quello istituzionale, rappresentano sia un canale per attività di comunicazione da parte dell’azienda, sia una fonte per raccolta di informazioni direttamente da parte
dei consumatori che vi accedono.
•
•
•
Maggior numero di
informazioni
Info qualitative e destrutturate
Spontaneità commenti
• Maggior governo delle
fonti
• Miglior profilazione utenti
• Informazioni
quantitative
Fig. 18 – L’architettura logica
Un ulteriore livello è costituito da altri siti esterni, legati ai precedenti in termini di linking: con l’obiettivo di veicolare il traffico verso i propri siti vengono realizzate collaborazioni, dal punto di vista della comunicazione, con siti esterni, al
fine di posizionare spazi pubblicitari, banner e condurre attività di copromozione; dal punto di vista informativo, spesso queste collaborazioni consentono di procedere ad una migliore profilazione degli utenti registrati, utile per identificare il target potenziale della comunicazione via internet.
Ultimo livello, più esterno ed allo stesso tempo potenzialmente più ricco dal
punto di vista del patrimonio informativo, è rappresentato dai social networks:
recentemente queste forme di siti web sono state considerate come importante
49
fonte di informazioni che nascono spontaneamente tra i partecipanti e, contemporaneamente, potenziale elemento influenzatore della reputation del brand aziendale. Il fatto che il target aziendale, per età ed abitudini, sia ben rappresentato dai frequentatori usuali di forum e social networks, comporta che le opinioni e
i commenti scambiati all’interno di questi canali di comunicazione possano rappresentare fonti informative importanti per valutare il posizionamento sul mercato e l’andamento dei vari marchi, nonché delle strategie commerciali.
All’interno di questa architettura logica su più livelli, le attività svolte sul web
possono essere distinte in due macrocategorie: da una parte “l’utilizzo del web”
da parte dell’azienda, cioè l’impiego di internet, in modo attivo, come strumento
di ricerca e comunicazione; dall’altra parte “l’ascolto del web”, cioè la raccolta, in
modo passivo, di informazioni che nascono spontaneamente sul web che possono essere analizzate a fini strategici (raccolta e analisi delle discussioni spontanee
da parte dei consumatori su social network/blog/forum su siti specializzati o generalisti).
All’interno della macrocategoria di utilizzo del web da parte dell’azienda sono
presenti:
•
•
•
•
•
utilizzo del web come strumento di rilevazione per ricerche campionarie
(in determinati contesti e per determinati obiettivi, alla stessa stregua di
altri strumenti di rilevazione più tradizionali);
presenza attiva dell’azienda in social networks, forum di siti specializzati
o generalisti, al fine di creare un rapporto più diretto e far sentire la vicinanza dell’azienda al consumatore;
creazione e gestione di siti interni (per attività di visibilità, informazione,
comunicazione al consumatore e profilazione utenti grazie alle statistiche generate dal sito);
presenza su siti esterni (attraverso pianificazione pubblicitaria, attività
promozionali, attività di creazione di traffico sui siti aziendali), con possibilità di profilazioni attraverso registrazioni degli utenti;
attività di ufficio stampa su web: stimolo di uscite di redazionali su siti di
contenuti editoriali (moda, informazione, ecc.) e monitoraggio dei risultati di tali attività attraverso una rassegna stampa (che affianca le attività di ufficio stampa sui media tradizionali).
All’interno della macrocategoria di ascolto del web da parte dell’azienda sono
presenti:
•
•
Profilazioni dei consumatori e dati derivanti da registrazioni/statistics
generate da siti interni e esterni in cui svolgiamo attività promozionali o
di comunicazione
Web monitoring: monitoraggio della presenza/visibilità/reputazione/
commenti su azienda/marchi/prodotti/attività di comunicazione sul web
50
(da affiancare ai monitoraggi effettuati tradizionalmente tramite ricerche campionarie basate su questionari strutturati).
Attività su web ed esperienze di web-intelligence
Escludendo i livelli del mondo web governati direttamente dall’azienda, le attività su web e le esperienze di web-intelligence sono abitualmente condotte secondo due logiche principali: ricerca campionaria e web monitoring.
•
•
•
•
Ricerche di mercato per new-product,
new-concept testing
Ricerche quantitative su campioni
ampi e rappresentativi raggiunti a
costi contenuti
Raccolta info qualitative attraverso
blog research
Ricerche campionarie pacchettizzate
•
Social networks e forum di settore
•
Consultazione e partecipazione diretta a discussioni in communities
•
Raccolta automatica dati web attraverso sniffering e crawling
Tecnologie offerte da fornitori esterni
come software as a service)
•
Nella ricerca campionaria il web è impiegato come strumento di rilevazione in
determinati contesti e obiettivi, come analisi e ricerche di mercato condotte
dall’azienda spesso al fine di analizzare informazioni rilevanti in occasione di
new-product e/o new-concept testing, attraverso interviste e domande mirate
ad un determinato campione di utenti.
Da questo punto di vista il web rappresenta un canale più economico e più idoneo per accumulare un numero superiore di contatti ad un minor costo, garantendo la possibilità di costituire campioni più rappresentativi per condurre analisi
statisticamente valide rispetto alle ricerche tradizionali basate su altri strumenti
di rilevazione.
Premettendo che oggi è più difficile trovare uno strumento di rilevazione che
sia perfettamente rappresentativo della popolazione a costi contenuti (lo strumento qualitativamente migliore, ma con costi eccessivi, è il domiciliare persona-
51
le; il telefono non è oggi più rappresentativo come in passato), il web viene sempre più scelto per i suoi costi contenuti e a determinate condizioni:
•
•
quando si ha la necessità di mostrare foto/visual/idee di prodotto;
quando il target è più o meno coincidente con il target rappresentato sul
mondo internet.
Forme specifiche di ricerca campionaria su web sono, ad esempio, le ricerche
ad-hoc condotte in occasione di specifiche iniziative promozionali/di comunicazione;una tipologia di ricerca ancora appannaggio della metodologia tradizionale
face to face è invece il product test in cui si ha la necessità di vedere e indossare il
prodotto per valutarne meglio le caratteristiche.
Una particolare forma di ricerca campionaria viene offerta da alcuni fornitori
di contenuti, in particolare alle aziende produttrici di beni durevoli: tali ricerche
sono offerte in modo pacchettizzato, secondo logiche multiclient, e sono rivolte
alla sintesi di contenuti informativi di uso comune a più aziende ed utili per la
conduzione di attività di marketing e commerciali. Ad esempio ricerche relative
alla popolarità di potenziali testimonial pubblicitari, piuttosto che abitudini di
consumo di particolari campioni di popolazione, possono essere basate su raccolta di informazioni su web eseguita da fornitori specializzati in ricerche campionarie, che poi offrono direttamente i risultati di queste analisi insieme, eventualmente, alla possibilità di impiegare la base dati raccolta.
Da questo punto di vista le ricerche che più si adattano alla raccolta dati attraverso il canale web sono quelle quantitative. Vi sono poi nuove tipologie di ricerca (spesso di tipo ibrido) che nascono per lo sfruttamento delle specificità dello
strumento, in affiancamento o in alternativa alle ricerche tradizionali.
Una tecnica, sempre appartenente alla logica di ricerca campionaria via web,
che permette l’analisi anche di dati qualitativi, è quella del blog research: un focus group formato da più utenti si incontra via web e affronta una serie di argomenti su un blog coordinato da un moderatore. In tal senso il blog research, che
non sostituisce tout court il focus group tradizionale, si affianca anzi ad esso per
sfruttare tre possibilità fornite dal web:
•
•
•
l’azienda coinvolge, con meno costi, un numero maggiore di persone;
il moderatore interagisce attraverso post/video/foto in tempo reale;
il cliente agisce work in progress, modificando/aggiungendo materiale
da testare.
Altra tipologia di ricerca, appartenente alla sfera della Web Intelligence e che
ha come oggetto di analisi dati di carattere prettamente qualitativo, è il web monitoring: non tanto, quindi, informazioni derivanti da domande mirate proposte
attraverso un questionario, quanto piuttosto commenti spontanei che nascono
all’interno di siti esterni, spesso appartenenti alla sfera dei social networks e dei
forum di settore.
52
Le informazioni raccolte attraverso questa modalità spesso non provengono
da un campione pienamente rappresentativo dell’intera popolazione, ma hanno
il vantaggio di nascere spontaneamente senza essere in alcun modo veicolate o
influenzate dal modo in cui viene posta una domanda o rilevato un fenomeno.
Le attività di web monitoring possono essere condotte in modo manuale, partecipando direttamente a blog e discussioni (ascolto attivo), piuttosto che in modo automatico, attivando strumenti di rilevazione delle informazioni disponibili
su determinati siti individuati come significativi (ascolto passivo).
Nel primo caso, il coinvolgimento dell’azienda è diretto, attraverso la consultazione o partecipazione a discussioni su siti ritenuti rilevanti e raccolta destrutturata di informazioni. Spesso la partecipazione a comunità web viene condotta
dall’azienda anche in modo esplicito, dal momento che gli interventi in incognito,
se avvertiti dagli altri partecipanti della discussione, possono essere percepiti negativamente.
Nel caso invece di automazione del processo di web monitoring, le ricerche
sono offerte da società che si sono dotate di strumenti di rilevazione in grado di
scandagliare la rete; attraverso di essi, sulla base di determinati parametri di configurazione, le rilevazioni sono orientate al fine di raccogliere dati e tradurre in informazioni trasformando gli elementi testuali raccolti secondo regole di natura
semantica.
Secondo l’esperienza aziendale esistono due differenti profili di fornitori che
offrono servizi di web monitoring. Da una parte ci sono fornitori con un profilo
maggiormente tecnologico, spesso coincidenti con società produttrici di siti web,
che aggiungono il web monitoring come nuova offerta nel proprio portafoglio di
servizi: questi fornitori hanno a disposizione strumenti di rilevazione particolarmente sofisticati e padroneggiano al meglio le tecnologie, che necessitano tuttavia di una notevole parametrizzazione iniziale per essere avviate e fornire risultati
più o meno attendibili del fenomeno osservato, proprio sulla base del dettaglio
che si riesce a gestire al momento di tale configurazione. Dall’altra parte ci sono
fornitori con un profilo maggiormente consulenziale, spesso coincidenti con società che offrono servizi di ricerche di mercato: questi ultimi internalizzano ed
utilizzano software ed architetture tecnologiche per la ricerca di dati via web secondo le richieste di aziende clienti, impiegando un approccio più mirato ai contenuti, con più libertà nella definizione dei confini della ricerca, in favore di un risultato, però, maggiormente qualitativo.
Il progetto di ricerca campionaria
Un’esperienza di ricerca campionaria è stata condotta da Binda al fine di esplorare e conoscere uno specifico segmento di mercato in cui lanciare un nuovo
marchio.
53
A tal fine è stato prodotto un questionario di domande e una raccolta di immagini che potessero supportare o esemplificare alcune domande.
Il questionario è stato consegnato all’istituto di ricerche di marketing che, come servizio, ha rielaborato il materiale e proposto la forma con cui esporre via
web il questionario, traducendo le domande sia nella forma grafica della pagina
web sia in un modello dati da alimentare attraverso la compilazione da parte degli utenti del sito.
In tale occasione la scelta di condurre la ricerca su dati raccolti sul web è stata
consigliata da alcune condizioni specifiche: la coerenza tra target della ricerca
(uomini e donne tra i 18 e i 35 anni) e caratteristiche tipiche degli utenti web, la
necessità di inserire foto di logo di marchi esistenti e di nuovi prodotti e i costi e
tempi più contenuti rispetto ad altri metodi di ricerca.
Dalla ricerca sono emersi risultati di interesse in termini di informazioni su notorietà, possesso, acquisto, attributi di immagine di marchi appartenenti al segmento indagato, nonché valutazioni stilistiche di nuovi prodotti nel contesto di riferimento.
Sulla base dei risultati della ricerca, dunque, è stata modificata la proposition
commerciale che verrà seguita nel lancio del nuovo marchio.
Questo genere di ricerca ha confermato alcuni aspetti di miglioramento ed alcuni elementi di diversità rispetto alle ricerche condotte secondo modalità tradizionali: l’autocompilazione del questionario da parte degli utenti, meglio ancora
se facilitata da forme grafiche coinvolgenti ed allo stesso tempo di facile comprensione, permettono di ottenere una maggior veridicità delle risposte ed un
coinvolgimento superiore durante l’autocompilazione. Quest’ultima, proprio in
quanto non guidata da un intervistatore, rischia però di degenerare in risposte
fuori controllo (derivanti da incomprensione delle domande, errate interpretazioni, scarsa attenzione) che possono in qualche modo creare elementi distorsivi
nella base informativa derivante dalla ricerca.
Il progetto di Web monitoring
Un’esperienza di web monitoring è attualmente in corso in Binda per raccogliere e analizzare le opinioni dei consumatori su alcuni marchi/prodotti/attività
di comunicazione espresse sulle pagine web di in un determinato numero di siti
internet (social networks, forums di settore).
Il progetto ha come obiettivo il monitoraggio delle discussioni spontanee sul
marchio Breil (categorie orologi e gioielli) e Hip hop (orologi in gomma/silicone),
riguardanti opinioni su marca, principali collezioni e attività di comunicazione.
Tra le condizioni che hanno consigliato di condurre una ricerca attraverso questo tipo di strumenti c’è la volontà aziendale di affiancare, a strumenti di rilevazione tradizionali della brand awareness e reputation basati su questionari strut-
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turati (domande poste direttamente a un campione di consumatori), anche ciò
che emerge spontaneamente dal web.
Sempre di più il web è diventato luogo di discussione e scambio di opinioni e
informazioni che sono proprie di una fetta di popolazione che presenta dinamiche proprie (più attiva e partecipativa). Naturalmente la mole di discussioni generate su prodotti di consumo è inferiore ad altri argomenti di tipo sociale (es.
talent show, politica, ecc.), ma sono comunque molto interessanti per le aziende
perché spontanei e, spesso, di natura persuasiva (influencer). Questi possono
fornire, inoltre, spunti interessanti per miglioramenti di prodotto e sviluppo di
nuove idee sia di iniziative commerciali che di prodotto.
Il monitoraggio, per sua stessa definizione, esplica i suoi maggiori effetti con il
confronto temporale e in questo senso in azienda è ancora in corso la prima rilevazione. Tuttavia, un primo risultato riguarda proprio il tipo di natura di discussione che si genera intorno alle diverse categorie di prodotto. Sugli orologi la discussione è più di tipo razionale: scambi di informazioni, consigli sulle marche,
modelli, prezzi e caratteristiche del prodotto. Per i gioielli, la discussione è di tipo
più emozionale e ostentativa di una scelta di acquisto o di un regalo ricevuto, è
più una vetrina per se stessi che un luogo di scambio di informazioni.
Trattandosi di un’attività, appunto, di monitoraggio, per quanto riguarda le
modifiche alla proposition commerciale derivanti da risultati della ricerca, i cambiamenti sono un continuo work in progress, a seconda degli spunti che emergono di volta in volta.
L’attività di Web Intelligence viene svolta secondo logiche progettuali, senza la
strutturazione di una soluzione permanente rivolta al monitoraggio dei siti web
ed alimentata costantemente nel tempo. Il software impiegato per la raccolta
delle informazioni e la sintesi dei dati web in informazioni viene fornito direttamente dal fornitore del servizio, che cura le componenti applicative di backend e
permette al cliente l’utilizzo dei tool di analisi sui dati prodotti secondo logiche di
software as a service.
Il progetto di web monitoring prevede una fase iniziale di scelta del focus della
ricerca (in particolare le marche da monitorare e gli argomenti chiave da verificare) e allineamento del fornitore sulle iniziative di marketing e commerciali in corso: la raccolta di informazioni qualitative sui piani editoriali in corso, sulle comunicazioni pubblicitarie, sulle attività promozionali, sui nomi e le caratteristiche dei
prodotti e il loro posizionamento, permette al fornitore stesso di orientare gli
strumenti di raccolta dei dati su web attraverso la pre-categorizzazione degli argomenti da ricercare. Durante la ricerca le fonti non sono state predefinite a
priori, ma scaturite a posteriori dalle key word identificate.
Seconda fase del progetto consiste proprio nella condivisione tra fornitore ed
azienda di queste chiavi di ricerca, fino all’attivazione degli strumenti di rilevazione. Durante il periodo di rilevazione delle informazioni su web attraverso gli argomenti chiave pre-categorizzati continua un rapporto di collaborazione e condi-
55
visione dei risultati parziali tra fornitore del servizio di web monitoring e azienda
cliente: nell’ambito di queste ricerche ed analisi il rapporto si configura infatti
come partnership per condurre l’analisi in modo incrementale, utilizzando nel
tempo i risultati parziali prodotti per tarare al meglio gli strumenti tecnologici di
sniffering e crawling impiegati per catturare le informazioni di maggior interesse.
L’output della ricerca, in un’ultima fase di progetto, riguarda la produzione di
un report di sintesi, contenente i risultati della ricerca e le rielaborazioni, anche in
termini di contenuti qualitativi, dei dati quantitativi emersi durante l’analisi. Gli
strumenti di analisi, in questa fase, sono accessibili da utenti di business
dall’azienda stessa, in modo tale da agire direttamente sulla base dati accumulata.
Le soluzioni tecnologiche adottate
Le soluzioni tecnologiche adottate per condurre le ricerche di Web
Intelligence sono integralmente esternalizzate, implementate e gestite da fornitori esterni. In generale buona parte delle tecnologie specialistiche che fanno
parte dell’architettura dei sistemi informativi aziendali sono gestite in outsourcing: per questo genere di ricerche, in particolare, non viene considerato strategico, anzi eccessivamente oneroso, sviluppare e mantenere internamente la filiera tecnologica.
In particolare viene ritenuto ancora più opportuno procedere con l’approccio
di carattere progettuale alle ricerche su web, orientate sempre all’analisi dei risultati di particolari iniziative commerciali e promozionali, per valutare specificatamente nel medio termine i ritorni di determinate scelte strategiche e nel breve
termine l’andamento delle scelte tattiche.
In generale le informazioni derivanti da analisi di Web Intelligence dovrebbero, nell’evoluzione dell’architettura applicativa ed in particolare delle soluzioni di
BI, essere integrate in Data Mart propri dell’area marketing e commerciale, in
modo tale da aggiungere nuove viste di analisi attraverso nuove informazioni di
profilazione di consumatori e prodotti.
57
CSI Piemonte per Comune di Torino e Regione
Piemonte
Giuliana Bonello – Product Manager Business Intelligence and Data Quality (CSI Piemonte)
Roberta Raimondi (SDA Bocconi)
Il contesto di riferimento
Nel territorio piemontese opera CSI-Piemonte, un consorzio di Enti pubblici
che promuove l'innovazione nella Pubblica Amministrazione attraverso le tecnologie ICT. Ha più di 1.200 dipendenti, sei sedi sul territorio e 87 Enti consorziati. I
ricavi 2009 ammontavano a 166 milioni di euro.
Con la propria attività permette alle Amministrazioni di offrire servizi più efficienti a cittadini e imprese, promuove occasioni di collaborazione a livello regionale, interregionale e internazionale, favorisce il riuso e la condivisione di best
practice.
Si tratta di un modello di collaborazione nato quasi trenta anni fa in Piemonte,
riconosciuto e apprezzato oggi a livello nazionale e internazionale.
Nell’ambito dell’analisi di fonti non strutturate, con prevalenza web e social
networks, CSI ha recentemente attuato due progetti significativi:
il primo ha riguardato l’analisi delle percezioni di sicurezza, componente del
Cruscotto per la sicurezza della Città di Torino ed il secondo è stato un “laboratorio di ascolto e analisi delle percezioni riguardanti l’evento della Sacra Sindone”,
con Regione Piemonte, in occasione dell’ultima ostensione avvenuta nel maggio
2010.
Il primo progetto: il Cruscotto della Sicurezza del Comune di Torino
Con la dizione “sicurezza urbana” si fa riferimento non tanto ad un obiettivo
quanto ad un concetto operativo, poiché indica dei compiti e degli impegni da
gestire. Ultimamente si è fortemente affermata l’idea di un “diritto alla sicurezza” o di una “sicurezza come diritto”.
Per questo è necessario un modello gestionale appropriato ed è necessario valutare gli aspetti organizzativi rispetto ai modelli, andando verso la costruzione di
progetti, comportamenti, nuove prassi, che inducano un comportamento antici-
58
patorio e proattivo rispetto a tutte le potenziali causali di diminuzione (anche se
solo “percepita”) della sicurezza in senso lato .
In sostanza il livello della qualità della vita costituisce il parametro della sicurezza così come viene percepita e stabilisce il giudizio con cui il cittadino avverte
l’istituzione garante e dispensatrice di servizi essenziali.
Dal crescente allarme sociale, riconducibile come si è detto ad una molteplicità di fattori, deriva una richiesta sempre maggiore di recupero della legalità, di
capillare controllo del territorio e soprattutto di una maggiore incisività, prontezza ed efficacia degli interventi a garanzia del rispetto delle regole; i cittadini,
sempre più veri protagonisti della vita delle comunità ed ora diretti elettori del
Sindaco, richiedono a quest’ultimo un impegno costante nel miglioramento della
qualità della vita che come è detto è l’indicatore con il quale oggi si misura il rapporto tra il singolo e la comunità.
L’insicurezza oggettiva ricomprende quindi accanto alla criminalità diffusa, le
inciviltà e il disordine urbano e questi fenomeni negativi sono aumentati in maniera molto significativa negli ultimi trent’anni, rendendo diffusa una generale
sensazione di esposizione a comportamenti e/o atteggiamenti lesivi della propria
dignità e della propria persona.
Per questo le politiche di sicurezza sono tutti quegli interventi che mirano a
migliorare lo spazio pubblico urbano, a ricostruirlo come luogo d’incontro, a renderlo meno vulnerabile al vandalismo, ai comportamenti incivili, all’azione della
criminalità predatoria, ma anche a tutti quegli interventi mirati all’educazione, alla legalità e alla corretta convivenza tra cittadini e di supporto e di aiuto alle vittime.
I risultati di queste politiche si misurano di conseguenza in termini di prevenzione e riduzione dei fenomeni negativi, e su questo piano le nuove politiche di
sicurezza hanno maggiori possibilità di successo rispetto alle sole politiche di repressione degli autori di reato.
Secondo i nuovi orientamenti riguardanti il concetto e le politiche di sicurezza
urbana diviene fondamentale disporre di una conoscenza ampia e profonda circa
tutti gli elementi (scatenanti o conseguenti) connessi al concetto di “benessere
urbano”.
La sicurezza pubblica oggi non può più infatti essere rappresentata come un
bene fornito e garantito dagli organi dello Stato del quale i cittadini sono semplici
fruitori. La sicurezza urbana è bene che va “costruito insieme”, con la partecipazione di tutti gli attori della vita cittadina.
L’esigenza di leggere i bisogni di sicurezza dei cittadini, individuando ed integrando le diverse fonti con le quali il bisogno può manifestarsi e adeguare la propria attività di organizzazione è oggi fondamentale per poter pianificare, mirare e
attuare con continuità e precisione le politiche di sicurezza sul territorio.
La Città di Torino, insieme a CSI, ha attivato dal 2007 un progetto denominato
“Cruscotto sulla Sicurezza Urbana”, un Sistema Informativo vero e proprio, tra-
59
sversale rispetto alle competenze del Comune, aperto alla rilevazione di informazioni utili allo sviluppo delle politiche della Sicurezza.
Il Cruscotto consiste in un sistema di indicatori che descrivono e valutano le
condizioni di sicurezza del territorio comunale per supportare la presa di decisioni in merito.
Lo strumento è accessibile da web da parte di chiunque, nei più diversi settori
comunali, possa avere interesse o responsabilità nei confronti delle politiche e
delle azioni in merito di qualità della vita e sicurezza in senso lato, non è quindi
limitato all’uso dei tradizionali ambiti, legati di solito alla Polizia Urbana.
Nelle sue parti principali il Sistema rileva in modo dinamico e georeferenziato i
fenomeni di insicurezza e tutte le variabili (territoriali, strutturali e infrastrutturali, socio-demografiche e socio-economiche) che possono determinare la sicurezza
sul territorio.
Sin dalle primissime fasi le potenzialità dello strumento realizzato sono apparse molto ampie. L’integrazione tra dati già disponibili, ma di fatto isolati nelle diverse funzioni amministrative e anche esterni al Comune (per esempio, provenienti da Prefettura, Questura, Guardia di Finanza e altre istituzioni), fornisce ora
una visione immediata dei territorio e delle sue dinamiche di sicurezza e “insicurezza”, consentendo analisi prima impossibili. II sistema fornisce una chiave di
lettura centralizzata delle informazioni raccolte e consente, considerando anche
variabili di natura percettiva, di rappresentare le informazioni "geograficamente".
Il sistema di rilevazione ed analisi delle percezioni di sicurezza dei
cittadini
A partire dai primi mesi del 2010, più precisamente nel periodo tra gennaio e
marzo e quindi tra aprile e giugno, a integrazione delle fonti strutturate di dati, il
Data Warehouse della sicurezza è stato arricchito con informazioni più dinamiche, provenienti dal web, al fine di poter monitorare le percezioni di sicurezza dei
cittadini.
Anche questa componente del sistema di intelligence ha l’obiettivo, insieme
alle altre di fornire ai responsabili della sicurezza integrata, sia politici sia operativi, uno strumento di monitoraggio dinamico delle condizioni dei territori e della
percezione delle persone, basato sull’analisi di tutti i fattori che concorrono a
rendere alcuni territori più esposti ai problemi d’insicurezza.
Prima di attivare la vera e propria analisi delle percezioni di sicurezza è stata
effettuata una sperimentazione con un tool prodotto da un operatore esterno,
che ha indagato varie fonti informative di tipo web, sia su social network che su
siti istituzionali del Comune o di altri Enti.
60
Subito dopo, a fronte dei positivi risultati ottenuti, la componente di Analisi
delle percezioni nel Cruscotto è stata progettata e realizzata da un Raggruppamento Temporaneo di Imprese (RTI) cui hanno partecipato, insieme a due operatori , di cui un'associazione (Amapola) specializzata sulla tematica della Sicurezza
Urbana, anche l’Istituto di Ricerca Sociale, organizzazione non profit totalmente
indipendente e l’Osservatorio di Pavia, che nasce nel 1994 in seno alla C.A.R.E.S.,
Cooperativa di analisi e rilevazione economiche e sociali, e si sviluppa come istituto di ricerca e di analisi della comunicazione.
Le fonti principali per l’analisi sono stati il web, i questionari di intervista (telefonica e on line), fonti Mainstream come Tv, Giornali (questi ultimi attraverso
l’utilizzo di parole chiave cui sono state misurate le frequenze). Queste fonti sono
state analizzate e incrociate, producendo una serie di report.
Riguardo all’ambito social network, con l’ausilio di sistemi di web crawling e
analisi del linguaggio naturale sono stati indagati i seguenti ambiti:
•
•
•
il forum del Comune di Torino (comunicati, OdG, mozioni, esposti, deliberazioni, interpellanze);
le conversazioni su Facebook (i gruppi di discussione di/su esponenti politici e su vari aspetti dei quartieri cittadini);
i forum degli studenti delle scuole e delle Università.
Sono stati condotti parallelamente anche un sondaggio demoscopico ed il
monitoraggio dell’informazione locale.
Il primo, di natura quantitativa, è stato svolto tramite questionari somministrati per via telefonica (con l’utilizzo del sistema C.A.T.I – Computer Assisted Telephone Interview) e on line ( sistema C.A.W.I – Computer Assisted Telephone
Interview), su un campione di 1.200 soggetti maggiorenni, rappresentativi
dell’universo di riferimento.
Gli aspetti indagati sono stati i seguenti:
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
la qualità della vita;
il sentimento di sicurezza generale;
la preoccupazione per la criminalità cittadina;
la percezione di disordine e criminalità del quartiere;
vittimizzazione ed esperienze di episodi criminosi;
tutela e autotutela;
l’apertura al multiculturalismo;
la fiducia nelle istituzioni;
le reti sociali;
media e percezione di sicurezza.
Sono stati calcolati degli indicatori, quali:
•
l’indice di sicurezza generale;
61
•
•
•
•
•
•
l’indice di preoccupazione rispetto alla criminalità cittadina;
l’indice di disordine e sicurezza nel quartiere;
l’indice di apertura al multiculturalismo;
l’indice di fiducia nelle istituzioni;
l’indice di socialità;
l’indice di fiducia interpersonale.
Il monitoraggio dell’informazione locale è stato condotto con riferimento
all’impatto della comunicazione mediatica sul tema della sicurezza urbana torinese. Le testate interessate sono state l’edizione locale di Repubblica, La Stampa, il
Giornale, Cronaca Qui, E-Polis, Leggo. I periodi di rilevazione sono stati sinora due: gennaio-marzo e aprile-giugno 2010.
Le dimensioni indagate sono state il disordine urbano, l’inciviltà, la criminalità
e la sicurezza stradale.
L’analisi è stata condotta mettendo in relazione la narrazione dell’evento nella
notizia e la sua georeferenziazione in termini di circoscrizioni e quartieri, gli aspetti socio-demografici di autori vittime delle situazioni di insicurezza, le caratteristiche formali degli articoli.
Sono state rilevate le correlazioni statistiche tra parole, frasi, testate della
stampa e quartieri della città.
Sono state identificate alcune Classi lessicali omogenee che possono descrivere un quadro della comunicazione complessiva dei media osservati.
Queste Classi sono state portate dentro una Mappa fattoriale insieme a parole
caratteristiche, quartieri e testate.
Un esempio della mappa fattoriale, che sta per divenire componente integrante del Cruscotto sulla sicurezza urbana del Comune di Torino, è mostrata nella figura che segue.
E’ in progetto un ulteriore strumento per l’analisi testuale, per l’estrazione ed
il dimensionamento quantitativo di testi ed il calcolo di sintesi nella piattaforma
di Intelligence del Cruscotto, da rendere consultabile via Web
62
Fig. 19 – Esempio di mappa fattoriale
Il secondo progetto: il laboratorio di ascolto delle informazioni turistiche
Il progetto di ascolto sulle informazioni turistiche nella Regione Piemonte, con
la collaborazione di CSI, è stato attivato allo scopo di raccogliere informazioni sulle caratteristiche degli utenti (turisti e soggetti culturali), sulle loro esigenze, sulle
loro esperienze positive e negative nell’utilizzo dei servizi turistici e culturali.
L’obiettivo principale è stato quello di indirizzare l’evoluzione dei servizi ICT
per la cultura e il turismo, secondo la convinzione che anche in questo ambito la
tecnologia generi sempre più occasioni di innovazione e nell’intento di capire se
l’investimento in questo senso, soprattutto riguardo ai servizi in Internet, possa
essere di reale convenienza ed opportunità nel settore.
Le informazioni introdotte nel sistema realizzato provengono dal web, sono
formali, come giornali o indagini on line, o informali, come le conversazioni in
chat o sui social network.
63
La Fase sperimentale di ascolto e analisi è stata condotta sull’evento
dell’Ostensione della Sindone, subito dopo la sua conclusione, avvenuta a maggio
2010.
Il sistema realizzato
E’ stata condotta una sentiment analysis (soprattutto sulle fonti più informali)
e un’attività di data e text mining. I risultati sono stati incrociati ed elaborati statisticamente.
Le fonti, appartenenti sia alla categoria denominata User Generated Content
che Mainstream, con l’aggiunta dei siti istituzionali dedicati all’evento, sono state
le seguenti:
•
•
•
•
•
accessi al sito di promozione turistico culturale della Regione Piemonte;
informazioni sulle prenotazioni e sugli individui prenotati della Sindone,
nel Sistema di prenotazione;
i dati storici sulla Sindone dalle raccolte storiche sui quotidiani web;
le mail di richiesta pervenute in occasione della prenotazione;
le conversazioni sulla tematica Sindone e sugli aspetti turistici connessi
al periodo della visita, sui blogs, sui forum, sui siti giornalistici, ecc..
L’incidenza delle fonti nel progetto è rappresentata nelle Fig. 20 eFig. 21, nel
primo si possono vedere i volumi dei documenti per tipo di fonte e nel secondo
tutte le fonti utilizzate.
Fig. 20 - Documenti per tipo di fonte
64
Fig. 21 - Fonti utilizzate, domini
Su queste fonti sono state condotte analisi dedicate a comprendere il fenomeno dell’ostensione secondo, ad esempio, le dimensioni del Dove, Quando e
Quanto se ne parla e del Come se ne parla, più o meno indipendentemente rispetto alla scelta di prenotare la visita, come negli esempi seguenti:
•
•
•
in che momento, con riferimento alla decisione di effettuare una prenotazione, si parla di Sindone;
quali sono i periodi in cui se ne è parlato di più, in termini assoluti;
quali gli argomenti collegati più frequenti.
Altre analisi correlate ad aspetti più specifici del target nelle sue scelte di visita, sono state le seguenti:
•
•
•
i profili dei visitatori;
le scelte riguardanti l’ospitalità (per esempio nella distribuzione dei turisti negli alberghi sul territorio);
le modalità e i canali di prenotazione.
I risultati ottenuti
Dall’analisi delle conversazioni, riguardo al “Dove” si è scoperto per esempio
che di Sindone si è parlato molto:
65
•
•
•
•
prima di partire, facendo domande di preparazione al viaggio;
su Twitter (forse quando ne parlano i figli raccontando della visita prenotata dai genitori);
sui siti femminili;
nei forum sui siti dei giornali.
Mentre, riguardo al “Quando”, i periodi in cui se ne è parlato di più sono stati
due: all’inizio dell’evento e all’arrivo del Papa, come si può vedere nella Fig. 22:
Fig. 22 - Quando se ne parla
Clusterizzando le conversazioni, con tecniche di text mining, si possono anche
individuare i principali gruppi di discussione, nella Fig. 23.
66
Fig. 23 - I principali argomenti di discussione
Accanto all’approfondimento sulle dimensioni dei Buzz, come negli esempi
sopra riportati, sono stati rilevati e analizzati i comportamenti di coloro che hanno prenotato la visita, i profili dei visitatori, le modalità di prenotazione, le scelte
di visita.
Le prenotazioni totali sono state 250.736, per un totale di 1.799.385 visitatori
e di queste si è rilevato che l’84,78% proveniva da Internet.
I visitatori sono stati analizzati secondo i criteri seguenti:
•
•
•
la fascia d’età;
il titolo di studio;
la tipologia di sistemazione (hotel, ecc.).
Secondo questa dimensione risulta che la massima incidenza di età si è collocata nella fascia 41-45 anni e l’andamento ha l’aspetto di una gaussiana, discendendo da entrambi i lati rispetto al punto massimo, per concentrarsi comunque
tra i 31 ed 55 anni.
I diplomati sono stati i più presenti, con una media del 42,15%, di poco superiori ai laureati, al 38,12%.
Prevalentemente i visitatori hanno scelto gli Alberghi o le Residenze Turistico
alberghiere (42,49%), ma molti hanno optato per sistemazioni private (20,98%).
Infine dall’analisi delle richieste via e-mail, con l’ausilio di strumenti di text mining per l’interpretazione dei contenuti, emerge chiara la necessità di investire su
questo servizio per poterlo ulteriormente migliorare, per rispondere alle tante
67
osservazioni, richieste, suggerimenti pervenuti tramite questo mezzo, di grande
vicinanza con gli interessati e con importante dominanza di lingua inglese.
Dai primi risultati di questa sperimentazione, soprattutto da quelli qui evidenziati, sembra di poter affermare che l’investimento sull’offerta di informazioni e
servizi via Internet possa essere di giovamento alle iniziative turistiche e culturali,
soprattutto nei grandi eventi, facilitando la comunicazione, il momento della presa di decisioni, la comprensione dei dettagli logistici, le prenotazioni.
Tale convincimento è ulteriormente confortato, per esempio,
dall’osservazione delle differenze emerse nei comportamenti d’uso di Internet
nelle ultime due occasioni di ostensione della Sindone, nel 2000 e nel 2010: mentre nel primo caso le prenotazioni sono state effettuate prevalentemente via call
center (il 59%), nel secondo queste ultime sono scese drasticamente fino a giungere al 15,22%, per lasciare spazio al web, con l’84,78%.
Le tecnologie utilizzate nei due progetti
Le tecnologie utilizzate si focalizzano innanzitutto su componenti di analisi
semantica e comprensione del linguaggio naturale.
Il tool software analizza e comprende il linguaggio naturale, fornendo uno
strato di interpretazione, fornendo applicazioni che interagiscono con gli utilizzatori in forma linguistica e applicazioni che trattano informazioni non strutturate.
Il prodotto adottato è basato su moduli proprietari di analisi morfo-sintattica e su
un lessico semantico di ampia copertura. Sulla base del componente di analisi
sintattica sono sviluppati moduli dipendenti dal dominio di analisi semantica.
La soluzione sviluppa le seguenti azioni:
•
•
•
estrazione dell'informazione e annotazione di testo non strutturato (identificazione di eventi, nomi di persona, luoghi, marchi);
classificazione automatica e tagging di documenti;
estrazione e costruzione automatica di lessici terminologici di dominio.
In generale le tecnologie di analisi linguistica utilizzate dispongono di un’ampia
base di conoscenza (raccolte di testi di dominio specifici, vocabolari multilingua,
lessici morfologici specializzati, reti semantiche multilingue) e moduli software
per la classificazione, l’analisi simbolica sintattica e semantica, l’estrazione, il riconoscimento automatico della lingua scritta).
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Edenred
Gianni Fontana – Direttore Marketing (Edenred)
Marco Sorrentino – Responsabile Area Web (Edenred)
Antonella Mamone – Responsabile Area CRM (Edenred)
Massimo Erba – (SDA Bocconi)
Il business e l’offerta
Edenred (recente nuova denominazione sociale del gruppo Accor Services) è
leader mondiale nell’emissione di buoni servizio dal 1962 e detiene oggi in Italia
una quota pari al 47% del mercato.
Nata proponendo alle grandi organizzazioni Ticket Restaurant come soluzione
flessibile e conveniente per la gestione del pasto del personale, Edenred ha ampliato nel tempo la propria offerta, sviluppando una vasta gamma di prodotti e
servizi che ormai coprono diverse fasce di esigenze: dal benefit, piuttosto che incentivazione, per le risorse umane (buoni pasto e buoni spendibili per ottenere
altri servizi) alla spesa nel sociale (buoni utilizzati dalla Pubblica Amministrazione
per il sostegno alle fasce deboli della popolazione).
La logica di funzionamento del buono servizi prevede che un soggetto (beneficiario) disponga di un buono (sotto forma di ticket cartaceo o di carta elettronica)
che rappresenta un titolo di legittimazione valido presso gli esercizi che lo accettano in cambio dell’erogazione di una prestazione (affiliato). Il buono servizi consente a chi lo eroga (cliente) di monitorare il consumo di un certo benefit, dandone dimostrazione nelle sedi in cui viene richiesta certificazione (ad esempio ai
fini fiscali per dedurre i costi di pasto dei dipendenti). Il cliente per acquistare i ticket paga un prezzo all’interno del quale può essere incorporata una percentuale
riconosciuta ad Edenred per il servizio, che rappresenta infatti una delle due fonti
di reddito dell’emittente. Nel modello di business delle imprese del settore la seconda fonte di reddito è data dalla percentuale trattenuta sul rimborso dei buoni
servizio presentati all’incasso dagli affiliati.
La gamma di servizi offerti da Edenred viene proposta attraverso tre linee: la
linea principale e tradizionale è quella dei “buoni pasto” (Ticket Restaurant); ad
essa si aggiunge una linea relativa ad altre soluzioni innovative per gratificare e
motivare i dipendenti, come “buoni per acquisto di altri beni” e “altri servizi” (Ticket Compliments Plus e Universel, Premium Card e Compliments Box). Un’ultima
linea creata di recente e gestita in modo indipendente rispetto alle altre, a causa
della diversità e peculiarità dei soggetti coinvolti, è quella relativa ai ticket al servizio della solidarietà, appositamente realizzati per Enti ed Amministrazioni Pub-
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bliche, come i “buoni al servizio del sociale” (Ticket Service), destinati ad esempio
a famiglie bisognose per coprire necessità di servizi socio-sanitari.
La storia dell’apertura al web
Al fine di capire maggiormente il posizionamento odierno di Edenred nella sfera della Web Intelligence, è utile operare un breve excursus dell’esperienza aziendale maturata sulle tematiche web.
Un aspetto importante che ha caratterizzato fin da principio l’apertura
dell’azienda al web è stato l’orientamento del management all’innovazione e la
convinzione che il web costituisse allo stesso tempo una forma e un mezzo innovativi per portare sul mercato la propria proposition commerciale. Successivamente, nel tempo, l’apertura al web si è rivelata una scelta quasi obbligata, essendo ritenuta come fonte di vantaggio competitivo se condotta in modo
intelligente ed in anticipo rispetto alla concorrenza.
Dopo alcune problematiche sorte in una fase iniziale, le esperienze web maturate dall’azienda hanno confermato questo orientamento manageriale e hanno
costantemente portato risultati di business anche superiori alle aspettative.
A partire dal 2005 il web è stato impiegato come canale di contatto con la
clientela in forma di “sito vetrina”, in particolare attraverso la pubblicazione del
modulo per il primo ordine da parte dei clienti. Durante questa fase iniziale di
consolidamento delle attività su web nessuna forma di comunicazione è stata ancora veicolata in modo strutturato attraverso il sito e per questo motivo non sono esistite forme di analisi di dati provenienti da web fino ad una fase successiva:
tale fase è coincisa con l’integrazione del sito con i sistemi informativi aziendali
nel corso del 2007.
Ulteriore aspetto di questa seconda fase di apertura al web è stata la conduzione di progetti di Brand Awareness via internet: in particolare l’apertura su Second Life, al netto dell’esito di questa specifica iniziativa, ha costituito un messaggio di presenza ed apertura dell’azienda al mondo web, nonché un momento
di crescita della cultura interna e di presa di coscienza dell’opportunità di impiegare in modo proficuo gli strumenti offerti dal web stesso.
Il percorso compiuto dall’azienda ha quindi permesso di realizzare un effettivo
ampliamento della capacità di contatto con i clienti, nonché un miglioramento
dei servizi sia nei confronti dei clienti che degli affiliati, come una significativa diminuzione degli errori e delle tempistiche di pagamento attraverso la gestione di
fasi del processo direttamente online, un miglioramento delle attività di customer care e la creazione di servizi aggiuntivi offerti attraverso l’area riservata del
sito aziendale.
In particolare la maggior capacità di contattare la clientela ha supportato
l’introduzione di nuove forme di marketing, non più solo mirato a specifici clienti
71
come fatto fino a quel momento, ma condotto secondo logiche massive: attraverso gli strumenti più estesi e la maggior disponibilità di informazioni provenienti dal web, l’approccio di marketing si è trasformato da un puro B2B ad un B2B
con logiche B2C, in particolare attraverso forme di comunicazione estese verso
piccole società e partite iva ed il passaggio da logiche push a logiche pull nei confronti dei clienti attraverso l’impiego di strumenti online.
Il risultato raggiunto oggi può essere esemplificato dal dato di quota di mercato online che, da stime interne, viene considerato molto superiore rispetto al valore della quota di mercato offline che pari al 47%, in particolare attraverso un significativo ampliamento verso la fascia di clienti più piccoli sostenuta proprio
dall’apertura al web.
Ultimo elemento della storia web, che testimonia la costante presenza ed attività dell’azienda nel panorama, è stata la campagna condotta online per la definizione e successiva diffusione della nuova denominazione aziendale Edenred, attraverso analisi delle informazioni provenienti da web survey e comunicazione
tramite messaggi e video via internet.
Esperienze di Web Intelligence
Le esperienze e le attività aziendali in ambito web sono state fin da principio
governate dall’area Web, unità dedicata all’interno della struttura organizzativa
aziendale, dipendente dalla funzione marketing e relativamente indipendente
dalla funzione IT nella scelta di fornitori e soluzioni tecnologiche (al netto delle
variabili più propriamente tecnologiche per l’introduzione delle soluzioni
all’interno dell’architettura complessiva). All’interno dell’area web sono sviluppati oggi sia skill funzionali che tecnici per la gestione delle soluzioni di Web
Intelligence, la cui introduzione ed il cui sviluppo sono abitualmente gestiti avvalendosi di agenzie esterne, che operano in modo più efficiente e veloce rispetto
alla creazione di competenze interne.
In generale le attività condotte dall’azienda sul web che possono essere ricondotte più specificatamente alla sfera della Web Intelligence, sono indirizzate più
da un orientamento strategico che da una pianificazione di dettaglio: non esiste
infatti un vero e proprio piano strategico che preveda l’evoluzione di tecnologie
di Web Intelligence; queste sono introdotte e sviluppate muovendosi secondo
logiche più propriamente tattiche e lungo un orizzonte temporale prevalentemente di breve termine, sempre secondo un orientamento di carattere generale
che vede il web come fonte di vantaggio competitivo. All’interno dell’area web è
infatti diffusa la convinzione che le attività inerenti la sfera della Web Intelligence
risultino essere eccessivamente destrutturate e dinamiche per poter essere condotte in modo pianificato.
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Attività su Web
Proposizione commerciale e campagne
promozionali online
Forum e strumenti social all’interno del sito
aziendale
Navigazione clienti su
sito aziendale
Survey su sito aziendale
Telemarketing collegato a sito aziendale
Drag to share per condivisione info con social networks
Acquisti online su
Compliments Store
Social networks esterni a sito aziendale
Analisi di Web Intelligence
Note su processo e
filiera tecnologica
Andamento visite/ordini
da sito
Modalità arrivo nuovi
clienti
Monitoraggio commenti
clienti
Collegamento con sistemi
di CRM
Clickstream analysis per
monitorare comportamento d’acquisto
Valutazione dei servizi
online per riequilibrare
contenuti sito
Analisi delle problematiche di navigazione
Analisi informazioni su
impiego dei ticket
Soluzione corporate a livello di gruppo
Analisi presenza del
brand aziendale su web
Peception analysis del
brand aziendale da parte
dei clienti
Indirizzare più che governare sfera web e proposizione attraverso sito
aziendale
Soluzioni non ancora automatizzate
Soluzioni non ancora automatizzate
Soluzione definita parallelamente a creazione
servizio sul sito
Impiego di agenzie esterne ed esternalizzazione
della filiera tecnologica
Tabella 3
Le attività di analisi di informazioni provenienti dal web (Tabella 3) sono prevalentemente e chiaramente legate alle iniziative aziendali condotte dall’azienda
sul canale web, ognuna delle quali presenta le relative soluzioni tecnologiche o
manuali, interne o in service esterno.
A fronte di una forte attività online attraverso campagne promozionali e proposizione di nuovi prodotti direttamente online (es. le nuove forme di ticketing)
sono condotte analisi dell’andamento di visite sul sito aziendale e relativi ordini:
questo genere di analisi sono maggiormente riconducibili ad un monitoraggio
delle performance del sito aziendale (Web Optimization), quali la valutazione
73
dell’andamento degli ordini di particolari prodotti e/o servizi a fronte
dell’introduzione di nuove sezioni del sito atte alla loro offerta e promozione.
Approfondimenti dedicati di analisi riguardano le modalità di arrivo dei nuovi
clienti ed il confronto tra visite e vendite online, effettuati attraverso un collegamento tra informazioni provenienti dal sito con i sistemi di CRM. Il sito stesso
comprende una parte orientata al social networking, attraverso forum interni che
vengono monitorati, al momento ancora senza l’impiego di soluzioni automatizzate.
Secondo direttive e soluzioni tecnologiche di livello corporate viene condotta
in modo strutturato una clickstream analysis che impiega come fonte informativa i link cliccati dagli utenti all’interno del sito aziendale per ricostruire percorsi e
tempistiche dei clienti e comprendere aspetti comportamentali durante il processo di acquisto.
Il sito comprende anche form per compilare survey immediate per la valutazione dei servizi offerti, i cui risultati sono impiegati in analisi periodiche condotte internamente per riequilibrare i contenuti del sito tra le sezioni dedicate a
clienti, affiliati e utilizzatori.
A completamento delle attività vicine alla sfera della behaviour analysis c’è il
collegamento delle pagine del sito con la struttura di telemarketing: a fronte di
un problema nella compilazione di pagine del sito web il cliente può richiedere di
essere contattato dal call center interno per risolvere il problema; contemporaneamente all’assistenza, le informazioni sono raccolte al fine di migliorare il sito e
risolvere problemi di navigazione.
Un aspetto di innovazione rilevante introdotto nel sito aziendale riguarda la
soluzione “drag to share” che permette in condividere informazioni del sito con i
propri contatti all’interno dei social network. Da questo punto di vista le attività
di Web Intelligence svolte da Edenred sono svolte più al fine di creare informazioni all’interno dei social network che non di riceverne: l’obiettivo è quello di sostenere la creazione di un contatto tra l’utilizzatore e l’affiliato e ricostruire così
ai fini di analisi, attraverso la sfera web, un’informazione fino ad oggi mancante,
cioè la modalità di impiego dei buoni da parte degli utilizzatori. In questo ambito
insieme alla creazione di questi nuovi servizi sul sito è stata parallelamente condotta la strutturazione delle procedure di rielaborazione ed analisi dei dati, al fine
di produrre informazioni utili per condurre al meglio le attività commerciali, in
particolare sugli affiliati. Secondo la stessa logica le informazioni derivanti dalla
sezione del sito dedicata all’acquisto online attraverso ticket compliments (Compliments store) sono convogliate in analisi utili per orientare il mondo della logistica.
Una differente attività di analisi di informazioni provenienti dal web è invece
legata al monitoraggio della percezione del brand aziendale su siti e social networks esterni al sito aziendale. Questo genere di analisi sono condotte in modo
periodico, secondo un approccio incrementale commissionato in gran parte ad
agenzie esterne che curano le soluzioni e presiedono la filiera tecnologica impie-
74
gata per raccogliere informazioni da siti esterni. Fino a questo momento è stata
condotta un’analisi della presenza del brand all’interno del mondo web, secondo
logiche di “Share of voice”. L’impiego della reportistica fornita dall’analisi svolta
attraverso agenzie esterne permette di supportare ulteriormente le scelte di posizionamento dell’azienda su web in particolare intervenendo sulla proposition
commerciale, eventualmente offerta attraverso il proprio sito. In questo senso le
analisi risultano utili sia per governare l’andamento del brand aziendale su web,
sia per indirizzare le attività su web che ne influenzino il posizionamento.
Risultati e benefici
Secondo Edenred le dinamiche del web non permettono di strutturare in modo definitivo e condurre analisi in modo meccanico: l’azienda si trova in una condizione di poter indirizzare il web, non governarlo. In questa situazione le attività
di Web Intelligence condotte costituiscono un’attività parallela allo sviluppo quotidiano del canale web stesso.
Seppur in un'azienda molto avanti sulle tematiche web, che già conduce analisi di perception e analizza profondamente i dati provenienti dal sito per lanciare
nuovi prodotti, la Web Intelligence si presenta quindi in una forma ancora non
strutturata (ed in molti casi commissionata esternamente) in termini di filiera
tecnologica, ne' sembra essere prevista una prossima razionalizzazione delle attività di Web Intelligence all'interno di soluzioni strutturate, in quanto la velocità a
cui si muove Internet è considerata eccessiva per consentire di definire ed internalizzare soluzioni e competenze: le analisi di dati provenienti dal web sembrano
piuttosto riconducibili ad una sfera di Operational BI che serve, nell'operatività'
decisionale di tutti i giorni, a governare il web e il modo in cui l'azienda si propone sul web (sia sul proprio sito, sia in communities e social networks). Questo accade, come già detto, anche perché il mondo del web è considerato dall’azienda
in continua evoluzione e poco si presta ad essere analizzato in modo formale e
automatico: senza l'intelligenza della persona, che non solo analizza i dati, ma
che continuamente evolve e sviluppa il modo in cui analizzare i dati, le informazioni provenienti dal web non possono essere utilizzate in modo proficuo.
La prospettiva aziendale prevede quindi analisi di Web Intelligence condotte
dalle persone che, con i dati a disposizione anche se spesso destrutturati, sono in
grado di attribuirne significato: costruire una filiera tecnologica in grado di coprire questa attività umana risulta difficile e potrebbe rivelarsi ad altissimo rischio di
obsolescenza.
Risulta quindi importante sviluppare competenze e sensibilità su strumenti di
analisi, anche individuale, delle informazioni, secondo una prospettiva di BI operazionale alimentata da informazioni provenienti dal web.
75
Fiera Milano
Ernesto Bonfanti – Amministratore Unico di Expopage (gruppo Fiera Milano)
Laura Costanzo – BI e Web Analyst (Fiera Milano)
Paolo Pasini – (SDA Bocconi)
L’azienda
Fiera Milano SpA è il maggior operatore fieristico italiano e uno tra i maggiori
al mondo. E' divenuta operativa il 1° ottobre del 2000 ed è quotata sul Mercato
Telematico Azionario di Borsa Italiana (segmento STAR) dal 12 dicembre 2002.
Fiera Milano SpA è alla guida di un gruppo di società che operano nelle seguenti
aree di business (Fig. 24):
•
•
•
gestione di spazi espositivi ed erogazione dei servizi espositivi di base
(VRS);
erogazione di altri servizi a valore aggiunto (VAS);
organizzazione di fiere e congressi (ECO).
Fiera Milano (FM) vanta un portafoglio di mostre professionali unico per qualità e varietà degli eventi. Ospita una settantina di manifestazioni all'anno, di cui
circa un terzo direttamente organizzate, con 30mila aziende espositrici e può
contare su strutture espositive ai vertici assoluti del mercato fieristico internazionale: il suo nuovo centro espositivo a Rho si colloca ai primissimi posti al mondo
per qualità degli spazi, tecnologia, logistica e dimensioni (345 mila metri quadrati
lordi coperti, 60 mila all'aperto).
Fig. 24 – Aree di business
76
Il nuovo quartiere si affianca al quartiere "storico" in città, denominato FieraFieramilanocity. Terzo grande asset di Fiera Milano è il MIC
MIC-Milano Convention Cenntre, il centro congressi più grande d'Europa per l’elevata capacità e per la flessib
flessibilità degli spazi. In Fiera Milano operano 770 persone, per una media di 70
esposizioni gestite all'anno e 15 fiere in Cina e India tramite la joint venture con
la tedesca Deutsche
sche Messe. Il suo volume d'affari è di 300 milioni di euro.
In figura Fig. 25 è possibile osservar
osservare l'assetto attuale del Gruppo.
Fig. 25 – Assetto del Gruppo Fiera Milano
Il progetto di eDiscovery: “Progetto
“Prog
di ascolto”
Il progetto verte sull’ascolto dei social media e del passaparola online relativo al
settore del turismo e su un’analisi di brand reputation delle fiere e dei principali
tour operator.
Il progetto è stato condotto da Expopage con un service
service provider esterno che
ha utilizzato una piattaforma tecnologica integrata (“Black box”) per l’esecuzione
di tutte le fasi di raccolta, interpretazione, classificazione, analisi e presentazione
77
dei dati web. Il cliente interno del progetto è l’organizzatore della Borsa Italiana
del Turismo (BIT), che in questa fase ha partecipato parzialmente
all’impostazione del progetto, in particolar modo alla definizione degli oggetti di
analisi e delle fonti da monitorare.
Il target “ascoltato” è il consumer, non gli operatori turistici, che potrebbero
costituire il target di una fase 2 del progetto.
L’obiettivo principale è quello di raccogliere informazioni per sviluppare un
servizio informativo e analitico da parte di BIT verso i professionisti del turismo
(tour operator e agenzie), al fine di consolidare la relazione con gli attuali espositori anche dopo la manifestazione BIT e al fine di attirare nuovi operatori.
Gli oggetti presi in considerazione e messi sotto osservazione, sono:
•
Brand: Brand degli operatori turistici, Brand delle manifestazioni fieristiche
•
Turismo, sulla base delle seguenti dimensioni di analisi (Tabella 4):
• Destinazioni Italiane (Regioni);
• Modalità di viaggio (mezzo di trasporto);
• Tipologia di vacanza (in termini di prezzo, destinatario/consumatore, occasione/motivazione di acquisto, durata);
• Modalità di informazione (canale utilizzato);
• Modalità di acquisto (canale utilizzato).
78
Categoria
Tipologia di vacanza
1° livello
Prezzo
Destinatario/
2° livello
3° livello
Low cost, lusso
Famiglie, over 50
consumatore
Attività/
Occasione di
Turismo sportivo, luna di miele,
Adventure, …
Acquisto
Durata
Tipologia prodotto
Alloggio
Weekend, 1 settimana
Appartamento
Turismo
B&b
Servizi
Per la Salute (assicuraz., dieta, …)
Per il trasporto (carrent, …)
Modalità di viaggio
Nave
Modalità di Informazione
Informazione
Aereo
Agenzie
Internet
Modalità di Acquisto
Acquisto
Agenzia
Internet
Brand
Fiere
Borsa Internazionale del Turismo
World Travel Market
TTG Incontri
Operatori
Valtur
Alpitur
Tabella 4
L’identificazione e la classificazione delle fonti per tipologia è una della fasi più
critiche di questo progetto: nell’esperienza in oggetto le fonti sono state predefinite dal service provider esterno che era portatore anche delle tecnologie impiegate. Per tipologia, le fonti utilizzate appartengono a tutte le categorie oggi più
diffuse di:
1.
2.
UGC (User Generated Content): oltre 40.000 fonti web qualificate (social network, blog, wiki, forum, annunci e bacheche, …), nazionali e internazionali, ma solo in lingua italiana, e sia di tipo generalista o specializzato rispetto al tema del turismo;
Mainstream: 500 siti di quotidiani e riviste italiane ed estere, parte delle
quali (in % minore) specializzate nel settore turistico.
Le misure attese principali riguardano il Dove, Quando e Quanto si parla (monitor) degli oggetti considerati, e Come si parla sulla rete del brand delle fiere turistiche (opinion e sentiment insieme, indipendentemente dal fatto che chi “parla
in rete” abbia o meno partecipato alla manifestazione fieristica).
79
Il progetto ha avuto una durata di osservazione di 9 mesi, ripartiti in 6 mesi di fotografia dello storico depositato sui siti monitorati da gennaio a giugno 2010, e in
3 mesi di “osservazione live” (cioè dei nuovi messaggi depositati sui siti presi in
esame), da luglio a settembre 2010, per un totale di circa 90.000 buzz.
La durata è stata ritenuta significativa, includendo sia il periodo estivo (forte occasione di vacanza), sia il periodo di manifestazione della fiera BIT, destinatario
dei risultati ottenuti da questo progetto.
Risultati ottenuti
Una delle prime misure utilizzate è quanto si parla (buzz) di turismo sui siti
monitorati: in Tabella 5 si osserva come naturalmente il buzz cresca durante il
periodo estivo. Sarebbe interessante capire se la dinamica di crescita del buzz si
manifesta con i medesimi tassi di crescita, sui siti specializzati sul turismo e sui siti
generalisti.
Month
Buzz
January
3673
February
3908
March
4672
April
4840
May
5693
June
8713
July
22536
August
31245
Tabella 5 – Buzz per mese di rilevazione
Una prima dimensione di analisi del buzz considerata riguarda la tipologia di
fonte: la Fig. 26 evidenzia come i Blog siano la fonte decisamente più importante
delle “chiacchierate online” nel periodo gennaio-agosto 2010 sui siti presi in considerazione; i social network seguono al 2° posto, ma nettamente distaccati.
80
Fig. 26 – Tipologia di fonte dei buzz
Una prima analisi di comprensione del buzz raccolto per Tipologia di vacanza
(prezzo, destinatario/consumatore, attività/occasione di acquisto, durata) (a titolo di esempio si vedano la Tabella 6 e la Fig. 27), consente di osservare alcuni fenomeni di acquisto (es. turismo termale) e di socio-demografia (es. turismo del
diversity) emergenti del turismo italiano, potenzialmente interessanti per il cliente BIT di Fiera Milano, pur presentandosi alcune sovrapposizioni tra le categorie
presenti in Tabella 5 (es. vacanza verde e vacanza ecosostenibile, crociera e luna
di miele).
T ip o lo g ia
C r o c ie r a
I n c e n t iv e t r a v e l
I n t e rr a il
A t t iv it à
2613
20.000
64
18.000
81
L u n a d i m ie le
1445
16.000
M a r e e s o le
8418
14.000
M a t r im o n io g a y
S h o p p in g
126
682
T u r is m o c u lt u r a le
4437
T u r is m o r e lig io s o
1253
T u ris m o s a n it a rio
31
T u ris m o s p o r tiv o
4418
T u r is m o t e r m a le
1750
V a c a n z a e c o s o s t e n ib ile
1243
V a c a n z a in c a m p e r
391
V a c a n z a s t u d io
482
V a ca n z a v e rd e
266
V ia g g io a v v e n t u r a
107
Tabella 6
12.000
10.000
8.000
6.000
4.000
2.000
Anziani
Coppie
Disabili
Famiglie
Giovani
Glbt
Singles
Fig. 27
I buzz riferiti ai brand degli operatori turistici e delle fiere specializzate evidenziano le citazioni maggiori in rete (non ancora se positive o negative) e possono
fornire dei proxi della brand awareness. La Tabella 7 mostra un esempio, dove i
81
valori di ranking dei brand menzionati vanno interpretati con prudenza e contestualizzati rispetto al tempo e ad eventi di eccezione: ad es. i Viaggi del ventaglio
è entrata in procedura fallimentare di recente (e quindi il buzz è sicuramente cresciuto per questo evento eccezionale posizionandola al primo posto nei ranking).
Top 10
Posizione
Viaggi del Ventaglio
1
Alpitour
2
Tui
3
Grimaldi
4
Valtur
5
Eden Viaggi
6
Club Med
7
Francorosso
8
Phone Go
9
Best Tours
10
Tabella 7
Il confronto diretto tra le due manifestazioni BIT e BMT può fornire alcune
prime conferme quantitative, anche forse meno eclatanti: in rete si parla molto
della fiera in oggetto soprattutto nell’intorno del periodo di manifestazione (Fig.
28) (BIT si tiene a Milano a febbraio, BMT si tiene a Napoli in marzo), questo può
essere considerato “rumore” se non viene studiato più in dettaglio in termini di
contenuto.
Di BIT si parla soprattutto nei Blog, le altre fonti sono pressoché inesistenti, ad
eccezione delle fonti Mainstream che nel periodo della manifestazione riportano
la comunicazione dell’evento su molte testate, ma questo è un fenomeno concentrato ed eccezionale.
L’analisi semantica del “come si parla di BIT” evidenzia un aspetto positivo, il
47% manifesta giudizi positivi (non si sa se queste persone hanno partecipato o
meno alla fiera BI, la partecipazione ovviamente rende più affidabili i giudizi), ma
anche il 51% dei Neutral evidenzia che esiste una forte componente di semplice
comunicazione più “giornalistica” e asettica della manifestazione, cosa che ci si
aspetterebbe di più dalle fonti Mainstream, non dai blog, che come detto, costituiscono le fonti maggiore dei buzz rilevati.
Infine in relazione al target, i giovani e le famiglie sono quelle più rappresentate nei buzz analizzati con riferimento al BIT.
82
Fig. 28
Un’ultima analisi fa riferimento alle destinazioni-regioni italiane (Fig.29): dalla
panoramica delle citazioni è ovviamente possibile fare degli approfondimenti per
singola regione, per singola località turistica all’interno della regione (es. Puglia ->
Tremiti, Gargano, …), vedendone la distribuzione dei buzz nei mesi dell’anno, operando confronti tra le varie località turistiche per osservare di quale si parla di
più e quali target ne parlano (es. i single o le famiglie) e su quali fonti (es. social
network o blog).
Di interesse e di rafforzo di questi dati potrebbe essere il confronto ex-post
con i volumi di spesa turistica in queste località turistiche per apprezzare se il dibattito on-line genera anche la scelta e l’acquisto effettivo di servizi turistici in
queste zone o regioni.
Fig. 29 – Analisi destinazioni-regioni italiane
83
La soluzione tecnologica adottata
Come già detto Fiera Milano si è affidata in questo progetto ad un partner esterno il quale ha coinvolto un terzo operatore portatore di una soluzione integrata chiavi-in-mano proprietaria che ha informatizzato le fasi dal crawling sulle
fonti predefinite e alla raccolta e analisi semantica dei flussi di buzz; i flussi sono
forniti tramite un’applicazione on-line e hanno poi permesso a Fiera Milano di
svolgere la fase finale di presentation, con la costruzione di una serie di report
analitici, di dashboard e di grafici, fino alla visualizzazione delle singole clip (Fig.
30).
Fig. 30
85
Gruppo ERIF Real Estate
Gianluca Lazzaroni - Direzione Marketing e Web Marketing (ERIF)
Enrico Piacentini - Web Marketing Specialist (ERIF)
Andrea Albanese – (SDA Bocconi)
L’azienda
Gruppo ERIF Real Estate opera nel settore dello Sviluppo Immobiliare – costruzione e commercializzazione di immobili, mediazione creditizia (Fig. 31).
ERIF Real Estate è presente nello scenario immobiliare dagli anni '70, periodo
a partire dal quale, attraverso la allora Edil Rhodense, opera con professionalità
nei seguenti ambiti:
Fig. 31 – Settori di attività
Questa impostazione permette di rispondere a 360° alle esigenze dei clienti
privati o corporate, dalla ricerca dell'immobile, alla pianificazione dell'operazione
fino agli strumenti di finanziamento per l'acquisto.
SVILUPPO IMMOBILIARE
Il settore sviluppo costituisce il core business di ERIF Real Estate, che attraverso società interne, realizza operazioni immobiliari in ambito residenziale, industriale e commerciale, prevalentemente sul territorio Lombardo e Piemontese,
rivolgendo particolare attenzione alle situazioni di recupero e riqualificazione del
territorio.
La Divisione ERIF Real Estate Agency è articolata in strutture specializzate per
attività:
• ERIF Trading, dedicata alle operazioni di acquisto e vendita di complessi
immobiliari;
• ERIF Cantieri, esclusivamente dedicata alla commercializzazione di nuove realizzazioni immobiliari;
86
•
•
•
ERIF Industriale, che tratta la vendita e la locazione di capannoni, stabili
commerciali e negozi;
ERIF Terreni, dedicata esclusivamente alla compravendita di aree, allo
studio di edificabilità delle aree e alla relativa consulenza tecnica;
ERIF Prestige, specializzata nell'intermediazione di immobili di particolare pregio e prestigio.
ITAL FIN – UMCI (la Banca del gruppo)
ITAL FIN, importante struttura dal 1985, ha nel Credito Immobiliare il suo Core
Business delle attività finanziarie, specializzandosi sempre di più nel settore e dedicando crescente attenzione agli istituti bancari come partner.
Attraverso i Consulenti di Credito Immobiliare opera dalla nuova sede di Legnano (Mi) e Novara, in collaborazione con numerose agenzie immobiliari, attestandosi come leader di mercato sul territorio UMCI è un Service Provider che
eroga servizi e convenzioni a mediatori creditizi su tutto il territorio nazionale.
Attualmente associa 180 strutture circa.
Il progetto di Web e Social Network Lead generation
Il progetto Web e Social di ERIF ha tutte le caratteristiche per essere orientato a
comprendere le dinamiche web dei potenziali clienti.
Visione d’insieme dell’attività Web e l’integrazione con i processi di
marketing e vendita
Per comprendere l’attività web e la relativa analisi, si riassumono schematicamente i dati salienti della presenza web dell’azienda, anche con alcuni link che
rimandano a siti, portali, blog, forum di riferimento analizzati per il caso in oggetto. Se da un punto di vista il web è uno strumento di visibilità, è allo stesso tempo
la fonte dei dati analizzati.
•
•
•
•
•
•
Sito web principale: www.erif.it
Siti web attivi: 80
Visitatori unici totali mensili: 15.000
Blog principale www.erifrealestateblogspot.it
Blog totali: 20
Social media utilizzati:
• Facebook, esistono 7-8 fan page,
www.erif/facebook.it , iscritti circa 3000 fans.
• Twitter, esistono 2 account con 300 followers
la
principale
è
87
•
•
•
Youtube, esistono 2 canali con 4.000 visualizzazione totali (dati a
settembre 2010)
Linkedin, presenza personale dei dipendenti e collaboratori
Viadeo, esiste 1 pagina dedicata
La strategia Social (principalmente Blog e Social) è sostenuta dalla presenza
diffusa in azienda di risorse interne competenti dei web new media, per ottimizzare la qualità e la frequenza degli aggiornamenti sul web.
L’attività di Copy (articoli e contenuti originali) ha come finalità la creazione di
contenuti attinenti all’attività aziendale. L’azienda ha ritenuto fondamentale il
coinvolgimento dei dipendenti, anche come strumento interno di education e
stimolo al social networking intra-aziendale.
Esiste infine un Forum ibrido www.immobiliare.com, sezione di Milano. E’ sviluppato su WordPress internamente (ha caratteristiche ibride di blog, forum e
community) e viene gestito anche questo da personale interno.
E’ costituito da alcune migliaia di utenti e relativi post e discussioni appartenenti ad una trentina categorie di argomenti (Affitti, Agenzie e Costruttori, Antiriciclaggio, Appunti sulla professione, Associazioni di categoria, Avvisi della redazione, Cose da sapere, Dati, Rapporti, Sondaggi, Deontologia professionale,
Dicono di noi, Domande e risposte, FAQ, Fiere e appuntamenti, Finanziaria, Franchising Immobiliari, In nome della legge, Mercati Esteri, Mercato immobiliare,
MLS e collaborazione, Mutui e servizi, Novità immobiliari, Pubblicità e Marketing,
Qualità certificata, Recensioni, Sbottoniamoci!, Scorpori e out topic, Segnalazione
truffe, Sfoghi serali, Succede in agenzia, Vendite & Marketing, Video-interviste)
Fig. 32 – Esempio di una delle presenze Web, blog/forum www.immobiliare.it
88
L’attività di Agenzia stampa e comunicazione dedicata alla creazione di articoli
di marketing è affidata ad un’agenzia esterna; nel 2009 sono stati creati circa 20
comunicati stampa che si sono tramutati in 800 articoli riportati sul Web.
L’Attività SEO-SEM su Google è affidata per il 50% a risorse interne compenti
(web marketing specialist) e per l’altro 50% a risorse esterne.
L’evoluzione della presenza sul web di ERIF, ha portato ad una situazione nella
quale (dati 2009):
•
•
il 68% dei contatti con prospect sono generati dal Web (Fig. 33); tale canale genera il 50% del fatturato;
il 32% dei contatti con prospect sono generati in modo tradizionale con
altri media e con attività di passaparola (non è escluso che alcuni prospect abbiano utilizzato il web e la presenza Social di Erif per la valutazione delle opinioni di clienti che già hanno acquistato dalla società);
questo canale genera il restante 50% del fatturato.
L’attività di BI interna ha portato a comprendere che la spesa media Web, ripartita per appartamento venduto, è di circa € 1.500,00.
Fig. 33 – Provenienza delle manifestazioni di interesse all’acquisto (Contatti)
dati 2009
89
Le componenti Web e Social web analizzate, l’utilizzo all’interno di
ERIF e le soluzioni tecnologiche adottate
Di seguito è descritto cosa viene utilizzato da ERIF per rispondere alle esigenze
del business attraverso il ‘canale web’, considerando che ERIF ha internalizzato e
fatto propria una struttura IT dedicata al web, che potrebbe essere costituita
come società a sé stante.
La Reputation Analysis viene condotta in service da un’agenzia esterna, a livello aggregato come brand ERIF sui cantiere più importanti; attualmente è svolta sul cantiere principale ‘Alessandria2000’. Vengono anche utilizzati alcuni strumenti web di Reputation proprietari e che vanno ad interrogare le differenti aree
web, appartenenti a 3 macro categorie: Blog, Social Networking e Forum.
Per quanto riguarda la tematica del ‘New concept testing’, che per una società di Real Estate potrebbe essere tradotta in ‘Test dell’opportunità di creare unità
immobiliari di differente tipo in una determinata area edificabile’, viene svolta
un’attività di due diligence preventiva (anche attraverso alcune esperienze relative a ‘focus group web’):
•
•
all’acquisto di terreni e/o apertura di nuovi cantieri;
alla decisione sulla tipologia di immobile da realizzare (centro commerciale, residenziale popolare, residenziale lusso, …).
Per quanto riguarda il monitoraggio dei prodotti della concorrenza, c’è
un’interessante esperienza, che ha prodotto informazioni utili ma parziali, dovuta
alla scarsa presenza dei competitors sul Web.
Insieme al Web Marketing Specialist di ERIF si è cercato di rispondere alla seguente domanda: Quali strumenti tecnologici sono utilizzati per misurare i fenomeni sul Web e sistemi Social, relativi ai prospect ed ai clienti?
I dati sono recuperati in differenti modi e da differenti fonti: Facebook, Google, Twitter, Linkedin, traffico web su portali.
Tra gli strumenti utilizzati per la costruzione di report standard ad uso della direzione aziendale, viene utilizzato Google analytics dalle risorse interne.
Per la costruzione dei KPI e per risalire al ritorno degli investimenti su Web
(Euro spesi sul Web, per ogni unità immobiliare venduta ed il cui contatto è avvenuto effettivamente da Web), è stato sviluppato uno strumento gestionale/CRM per l’analisi e la gestione dei prospect, contatti, clienti. Non sono presenti
tool di ETL o automatismi di popolamento DW, spesso il data entry è spesso gestito manualmente.
E’ possibile risalire alla performance di ogni differente campagna di generazione di contatto (portali, siti, DEM, Social). Per misurare la redempion della presenza Web e Social Web, è stato sviluppato un tool custom interno che imple-
90
menta un algoritmo di benchmarking per la valutazione delle campagne di web
marketing. Tale strumento genera una reportistica su file Excel.
L’esperienza della persona che effettua l’analisi ed incrocia i dati di vendita,
con i dati del costo di costruzione e quelli del costo di presenza/generazione lead
sul web, è fondamentale. Esistono delle metriche Web standard condivise a livello aziendale (CPC, CPM, Conversion Rate, …), non esiste una reportistica standard
e consolidata, per tutti i canali web. ERIF incomincia ritenere necessario disporre
di un reale sistema di BI per il Web: la mole di dati da analizzare e la complessità
delle elaborazioni che vengono fatte, portano facilmente a comprendere che
l’esistenza di un DataMart e/o una serie di cubi multimensionali generati da tools
di BI standard di mercato, faciliterebbe di molto l’analisi, ed abiliterebbe ulteriori
Intelligence sui dati di business. E’ anche vero che una struttura di BI dedicata solo all’aspetto web, non avrebbe senso a meno dell’esistenza di una struttura BI
dedicata all’analisi dei fenomeni ‘tradizionali’ (vedi a titolo di esempio le pubblicazioni OBI 2008/2009 SDA Bocconi: ‘La practice di BI nella funzione Marketing e
Vendite’ e sempre dello stesso anno ‘La practice di BI nella funzione Amministrazione, Finanza e Controllo’).
La creazione della reportistica è demandata all’IT, che è interno e presente in
azienda, con solide basi e competenza del mercato dell’azienda.
Risultati ottenuti
L’attività Web e Social Web è ritenuta fondamentale per rispondere alle esigenze del mercato, tanto da internalizzare i processi di Web e Social Marketing in
azienda.
In un’azienda Real Estate, è fondamentale la capacità di bilanciare i flussi di
cassa e gli investimenti delle iniziative immobiliari, con le vendite degli immobili
realizzati o in via di realizzazione; la valutazione dell’efficacia delle attività Web e
Social Web si misura con la correlazione degli investimenti Web, relativamente al
costo contatto, e soprattutto alla ‘Conversion’:
•
•
•
Conversione web;
Conversione in appuntamenti;
Conversione in vendite.
ERIF adotta un metodo di valutazione delle vendite che correla direttamente
l’attività web e di Social marketing, per arrivare alla misurazione puntuale dei ritorni dell’attività di marketing sul venduto.
Nelle figure Fig. 34, Fig. 35 e Fig. 36 sono messi in evidenza le 3 misure di
‘Conversion Web’ che ERIF ha identificato come Benchmark di riferimento e derivanti dall’analisi delle proprie esperienze.
91
Fig. 34 – Contatti totali di cui 68% provenenti dal Web dati 2008-2009
Fig. 35 – Conversione contatti Web in appuntamenti fisici 2008-2009
Fig. 36 – Conversione degli appuntamenti fisici in vendite 2008-2009
92
Dai dati di cui sopra, si desumono i valori quantitativi del 2009 per cui, 189
vendite di appartamenti sono state generate da 1.190 contatti provenienti dal
web (si veda al paragrafo precedente i filoni tematici web seguiti e la tecnologia
utilizzata a tal fine).
Le informazioni provenienti dal web, che sono di interesse dell’azienda, sono
relative quindi ai Clienti, ai Prospect, alla Competition, al Brand, ed agli investimenti.
Come conseguenza, l’analisi delle informazioni dal web, impattano direttamente sulle decisioni relative a:
•
•
•
•
•
Budget di comunicazione,
ubicazione nuovi cantieri,
prezzo di vendita,
tipologia di immobili da costruire,
locations (decisioni direzionali e core business).
Da un tale approccio strutturato al Web, e dall’analisi dei dati Web e Social
Web, ne conseguono alcuni vantaggi di business riconosciuti a livello aziendale
nelle seguenti aree:
•
•
•
•
•
•
Contatti con i potenziali clienti,
Visibilità del brand e delle iniziative commerciali,
Analisi della concorrenza (parziale),
Strategia commerciale (definizione e supporto alla decisione),
Indipendenza dalla rete vendita degli agenti,
Decisa diminuzione dei costi di vendita.
Nel panorama delle aziende Italiane, ERIF è un caso di eccellenza e di riferimento nell’adozione delle pratiche Web e Social Web.
L’attività tecnologica di raccolta dati e misurazione dei risultati è scrupolosamente seguita dalla direzione aziendale, le informazioni derivanti da tali analisi
sono considerate attendibili dalla direzione e sono utilizzati per prendere decisioni strategiche e tattiche.
L’intera azienda è coinvolta sul Web e sui sistemi Social Web.
L’internalizzazione delle competenze Web nell’IT, ha portato alla creazione di
reportistica standard e alla definizione dei metodi di analisi e di comprensione
dei ritorni delle campagne Web (Social e tradizionale), per ogni euro speso.
L’esperienza di ERIF nel mercato Real Estate, Web e Social Web, è da considerarsi come un ottimo esempio di connubio tra due mondi, forse i più estremi: la
concretezza e la durevolezza degli immobili, e la volatilità del Web.
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Pirelli
Alberto Viganò - Direttore Marketing (Pirelli Tyre)
Stefania Filippone - Pirelli Sistemi Informativi
Paolo Pasini (SDA Bocconi)
Massimo Erba (SDA Bocconi)
L’azienda e il business
Pirelli Tyre è il quinto operatore mondiale in termini di fatturato nel mercato
dei pneumatici, con una redditività tra le più alte del settore. Nell'esercizio 2009,
le attività che oggi fanno capo a Pirelli Tyre hanno registrato ricavi per circa 4.000
miliardi di euro.
Pirelli Tyre è oggi la holding operativa di un gruppo attivo nella progettazione,
sviluppo, produzione e commercializzazione di pneumatici destinati a vari tipi di
veicoli: vetture, veicoli leggeri e moto (segmento Consumer, 70% dei ricavi), autobus, autocarri, macchine agricole e per il movimento terra, oltre alla produzione e commercializzazione dello steelcord (segmento Industrial, 30% dei ricavi).
In tale ambito, il gruppo Pirelli Tyre si è particolarmente concentrato nei segmenti di gamma alta, caratterizzati da un alto contenuto tecnologico e da elevate
performance, segmenti in cui Pirelli Tyre ha conseguito una posizione di
leadership sia nelle linee vettura sia in quelle per moto: oggi i pneumatici Pirelli
sono percepiti come sinonimo di qualità, emozione e prestazioni di vertice.
Facendo leva sulle proprie competenze tecnologiche, Pirelli ha consolidato
rapporti di collaborazione con le più prestigiose case automobilistiche e motociclistiche del mondo, partnership che si sono tradotte in innumerevoli omologazioni relative ai modelli di tutti i principali produttori auto e moto del mondo.
Le attivitá su web svolte in azienda
La classificazione delle attività svolte dall’azienda sul web può essere ricondotta
graficamente a 4 tipologie, identificabili attraverso due assi cartesiani che rappresentano il grado di innovazione delle fonti informative e le modalità di gestione delle stesse.
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Sull’asse orizzontale sono quindi identificabili da una parte le fonti tradizionali,
create dai proprietari o gestori dei siti, e dall’altra le fonti generate direttamente
dagli utenti (UGC), caratterizzate da un maggior grado di informalità.
Sull’asse verticale sono invece disposte le modalità di gestione dei flussi informativi presenti sul web da parte dell’azienda, suddivise tra produzione e gestione delle fonti da una parte, ed ascolto e monitoraggio delle stesse dall’altra.
In questo modo è possibile identificare le tipologie di attivitá svolte
dall’azienda sul web:
•
•
•
•
Gestione di siti e contenuti per il web: attività di sviluppo e di manutenzione nel tempo, sia dal punto di vista tecnologico che dal punto di vista
dei contenuti, del proprio sito web e del link con altri siti web ad esso
collegati.
Gestione della comunicazione all’interno di communities: partecipazione
e condivisione di contenuti ed informazioni all’interno di communities di
marketing e/o forum cui partecipano direttamente i consumatori.
Analisi dell’esposizione del marchio: analisi della reputazione del brand
aziendale sui web media, in termini di posizionamento e link.
Ascolto e analisi delle informazioni scambiate sui social networks: monitoraggio e rilevazione dei contenuti rilevanti nelle “discussioni” scambiate indirettamente tra consumatori che esprimono pareri e opinioni
all’interno di social networks.
Ai due assi cartesiani che identificano tipologia delle fonti e modalità di conduzione delle attività su web possono essere aggiunte graficamente due ulteriori
variabili logiche: la prima, verticale, esprime il grado di controllo delle fonti, che
diminuisce nel passaggio dall’azione all’ascolto; la seconda, orizzontale, individua
invece il grado di destrutturazione dei dati e delle informazioni gestite su web,
che aumenta in modo proporzionale al grado di innovazione dei media ed alla loro generazione diretta da parte degli utenti.
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Fig. 37 – Classificazione delle attività svolte sul web
Esperienze di web-intelligence
Le attività di Web Intelligence svolte in azienda hanno come obiettivo l’analisi dei
dati estratti in particolare dalle fonti informative generate dagli utenti web, cui si
faceva riferimento al paragrafo precedente.
L’azienda rivolge la sua attenzione alle fonti più innovative e informali del
mondo web attraverso le quali viene oggi gestita la comunicazione interpersonale tra gli utenti, consumer soprattutto:
•
•
•
•
Blog: siti web dotati di un sistema di pubblicazione che permette la redazione di argomenti e contenuti sui pneumatici da parte dell’autore e
di commenti e risposte da parte dei lettori. Diversamente dai newsgroup
e dai forum, l’autore del blog è l’unico a stabilire gli argomenti di discussione.
Forum: bacheche elettroniche ospitate su siti web, divise per argomenti,
dove appassionati di motori ed esperti di pneumatici scrivono commenti
e rispondono a domande di altri visitatori.
Newsgroup: diversa forma di bacheche elettroniche, concettualmente
simili ai forum, ma non ospitati su alcun sito, bensì accessibili direttamente su Internet da parte degli utenti che commentano il mondo dei
motori.
Social network: comunità costituite da un insieme di persone che hanno
stessi interessi. Il fenomeno si è sviluppato attorno a tre grandi motivi di
aggregazione: l'ambito professionale, l’ambito hobbistico e quello
dell'amicizia/relazioni personali.
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Tali strumenti, ed i contenuti gestiti al loro interno, costituiscono la fonte della
web intelligence aziendale. In particolare i commenti espressi, in maniera anche
involontaria ed in forma destrutturata, dai partecipanti, consentono un’analisi
qualitativa di alcune variabili di business: qualità percepita dei propri prodotti, efficienza della rete distributiva dei pneumatici, posizionamento di prezzo, efficacia
della comunicazione possono essere valutate, sia per quanto riguarda i risultati
registrati dalla propria azienda, sia per quanto riguarda il posizionamento rispetto alla concorrenza (figura sottostante).
Fig. 38
Il progetto Vox Populi
Un progetto specifico su queste tematiche è stato condotto da Pirelli con la collaborazione di una società specializzata in servizi di comunicazione on-line e impegnata nello studio e nell’utilizzo di forme avanzate di comunicazione digitale.
Questo progetto, denominato Vox Populi, ha avuto l’obiettivo di monitorare
alcuni flussi informativi generati dai consumatori, tra quelli identificati al paragrafo precedente, e ricavare da questa attività di ascolto informazioni ed evidenze,
anche qualitative, sulla reputazione di modelli di pneumatici e singoli prodotti
dell’azienda e su fenomeni in atto che permettessero di valutare l’efficacia e
l’andamento di campagne di comunicazione in corso.
Il progetto ha visto la successione logica delle seguenti fasi, per ciascuna delle
quali sono definite di seguito obiettivi e risultati.
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Individuazione delle comunità rilevanti
In una prima fase vengono selezionate le comunità web più rilevanti per gli obiettivi di ricerca che si intende tenere sotto monitoraggio per la raccolta di informazioni.
La selezione avviene sia da un punto di vista di quali siti includere tra le information sources per la raccolta dei dati, sia da un punto di vista puramente geografico di quali countries sottoporre ad osservazione.
Nell’ambito della ricerca Vox Populi Pirelli ha orientato il focus della ricerca includendo siti specializzati sui seguenti temi:
•
•
•
•
automotive
racing
maketing & communication
lifestyle / entertainment / events
ed ha esteso la ricerca alle seguenti countries:
•
•
•
•
•
Italia
Gran Bretagna
Francia
Spagna
Germania.
La selezione dei siti da monitorare, poi condivisa direttamente con Pirelli, è
stata proposta dal fornitore del servizio attraverso un’analisi del proprio
database, all’interno del quale viene gestita una classificazione e segmentazione
di siti e social networks per argomenti trattati.
Definizione delle parole chiave e argomenti
Passaggio successivo del progetto di Web Intelligence ha riguardato
l’individuazione dei main topics rispetto ai quali orientare la ricerca: tale fase è
stata svolta in momenti successivi, durante i quali sono stati in un primo momento definiti gli argomenti di interesse di cui si desiderava avviare un monitoraggio;
successivamente si è provveduto ad enucleare le parole chiave attraverso la quale attivare i meccanismi automatici di “cattura” delle informazioni su web; il
completamento della definizione dei main topics della ricerca consiste nella definizione della lista dei competitors, suddivisi in principali e secondari.
Pirelli ha definito i seguenti main topics nell’ambito del progetto Vox Populi:
•
Pirelli Tyre
•
Products:
• Car
• Bike
• Truck
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•
Racing:
• Car
• Bike
• Truck
•
Communication & marketing:
• Events
• Pirelli Film
• Pirelli Calendar
• Promotions
• Products launch
• Pirelli websites
Un esempio di classificazione di dettaglio, fino all’identificazione di parole
chiave, è quello dell’attivazione del monitoring sui prodotti (Products) all’interno
della famiglia automobili (Car) ed in particolare dei pneumatici per l’inverno (Car
Winter), attraverso i nomi dei modelli specializzati per le particolari condizioni
ambientali (Winter Sottozero, Winter Snowsport, Winter Snowcontrol).
Tutti gli argomenti hanno concorso alla parametrizzazione degli strumenti di
ricerca al fine di interpretare e sintetizzare in informazioni strutturate i contenuti
collezionati attraverso la raccolta dei buzz sui siti internet individuati durante la
fase precedente.
Monitoraggio
Punto di arrivo della fase progettuale appena descritta ed elemento di base
per l’attivazione effettiva della raccolta di informazioni è la strutturazione del
database coerentemente con i main topics definiti e la classificazione di dettaglio
degli argomenti della ricerca.
Il monitoraggio avviene attraverso un primo momento di data collection, durante il quale i buzz sono raccolti ed i dati in essi contenuti memorizzati ed indicizzati secondo la struttura della pagine stesse.
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Fig. 39 – Criteri di classificazione delle pagine collezionate
In un secondo momento viene attivata una rilettura della pagine collezionate
attraverso lettori qualificati che selezionano i messaggi e ne eseguono in modo
automatico una classificazione per:
•
•
•
•
•
•
•
•
Rilevanza: attribuzione di un grado di rilevanza al commento rilevato.
Data: memorizzazione della data in cui il commento è stato inserito nella
pagina web.
Testata: memorizzazione del sito web da cui è stato estratto il commento.
Titolo: ricostruzione, attraverso interpretazione semantica del testo, di
un titolo che sintetizzi il contenuto del commento.
Argomento: attribuzione del commento ad una delle categorie di argomenti per le quali erano stata stabilite parole chiave di ricerca.
Paese: identificazione del paese di provenienza del commento, secondo
la dislocazione geografica del sito web.
Giudizio: attribuzione di un valore qualitativo positivo/negativo/neutro
al commento.
Thread: memorizzazione dell’intera pagina web da cui è stato estratto il
commento.
La figura sottostante riporta un estratto a titolo di esempio, del report mensile
prodotto dal fornitore del servizio.
100
Fig. 40 – Esempio di report mensile del fornitore
Reporting
Fase finale del progetto è la produzione della reportistica. Questa può essere
prodotta, secondo la cadenza di esecuzione dei cicli di monitoraggio, con una
frequenza varia (quotidiana, settimanale, mensile o annuale).
Pirelli nella propria ricerca ha optato per una reportistica mensile, contenente
informazioni di carattere fortemente qualitativo, strutturata attraverso i seguenti
punti:
•
•
•
•
Sezione generale contenente una sintesi, anche numerica, dei messaggi rilevati, indicandone l’attribuzione a ciascuno dei main topics oggetto di monitoraggio e valorizzando la percentuale di messaggi positivi,
negativi o neutri.
Sezione di confronto, simile alla precedente, ma relativa a messaggi
sulla concorrenza.
Una sezione di commenti qualitativi di sintesi dei risultati rilevati, suddivisi per country, con enfasi sulle maggiori evidenze emerse durante il
monitoraggio.
Informazioni di sintesi emerse dal monitoraggio, nel caso dell’Italia, riguardano per esempio la conferma di una percezione molto positiva
della qualità del brand e dei prodotti, cui corrisponde, allo stesso tempo, una forte confusione da parte dei consumatori sui modelli di
pneumatici, specialmente nel settore auto.
101
•
Una sezione di commenti di dettaglio per ciascuno dei main topics della ricerca, con evidenza dei punti di interesse emersi, anch’essi strutturati per country.
•
Informazioni di dettaglio consultabili a reporting, che hanno orientato
alcune decisioni sullo sviluppo di prodotto, hanno riguardato, per esempio in Italia per l’argomento Auto, commenti negativi inaspettati
riguardo l’aumento di rumorosità e il consumo di particolari modelli di
pneumatici, superata una specifica soglia di chilometraggio, non riscontrabili in modelli simili della concorrenza.
•
Una base dati consultabile attraverso la quale isolare i commenti di interesse sulla base delle informazioni rilevate durante il monitoraggio,
secondo la classificazione descritta in precedenza.
Fig. 41 – Informazioni di dettaglio a disposizione nei report
Conclusioni
Il progetto Vox Populi ad oggi si può dire essere nella sua seconda fase: dalla
fase iniziale di ascolto Pirelli è ora passata ad una maggiore interazione con i
principali opinion leader individuati nella fase d’ascolto.
Oggi, infatti, gli opinion leader hanno la possibilità di parlare con le diverse
funzioni della business unit moto Pirelli, condividendo anche giornate in pista, incontri in occasione di lancio nuovi prodotti, definizione di attributi di nuovi prodotti e formulazione di campagne pubblicitarie. Ciò ha dato vita ad un processo
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democratico, attraverso il quale Pirelli si mettono in gioco, aprendosi ai pareri diretti degli utenti della rete e dei suoi opinion leader. Attraverso questa fase Pirelli
ha certamente riscosso in rete apprezzamenti, ma anche critiche/giudizi parzialmente negativi, che diventano spunti di riflessione per migliorarsi e stimoli per
vere e proprie azioni correttive.
Nelle prospettive Pirelli questa seconda fase non è altro che un ulteriore passo
avanti nel completamente del percorso (I listen ; I am ;I tell;I share) per giungere
poi alla fase di comunicazione a due vie on line con i propri utenti, anche se
quest’ultima è ancora da realizzarsi.
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Sisal
Chiara Sacchi - BU e-gaming, Traffic manager (Sisal)
Alessandro Moretti - BU e-gaming, Site Operation Manager (Sisal)
Paolo Pasini (SDA Bocconi)
Valentina Ajmone (SDA Bocconi)
L’azienda
Sisal S.p.A. è un'azienda privata italiana che da oltre sessant'anni opera, al servizio del pubblico e dello Stato italiano, nel campo della gestione di giochi e
scommesse. Sisal è concessionaria dello Stato per la gestione di giochi e svolge la
sua attività in un contesto istituzionale, economico e sociale in continua e rapida
evoluzione.
La missione di Sisal è gestire al meglio i giochi che le sono affidati, rendendoli
prodotti di successo e assicurando allo Stato il più basso costo di gestione. L'attività di Sisal copre il ciclo completo delle operazioni di gioco: organizzazione, attività commerciale, tecnologica, amministrativa e finanziaria. Sisal è una struttura
moderna e tecnologicamente avanzata, con una rete di punti vendita capillarmente distribuiti sul territorio nazionale e collegati in tempo reale.
Recentemente Sisal, ha ampliato l'offerta dei prodotti proposti dalle sue ricevitorie ad alcuni servizi innovativi (legati al mondo delle nuove tecnologie e delle
telecomunicazioni) qualificando così la propria immagine di azienda moderna, diversificata ed efficiente.
Dal punto di vista giuridico il Gruppo SISAL è composto ad oggi da 5 Società
operative: Sisal S.p.A., Sisal Match Point S.p.A., Sisal Slot S.p.A., Sisal Bingo S.p.A.
e Sisal Holding Finanziaria S.p.A. in qualità di capogruppo.
Sisal S.p.A è attiva nell’ambito lotteries ed è la titolare della concessione per
l’esercizio e lo sviluppo dei Giochi Numerici a Totalizzatore Nazionale2. Sisal
Match Point S.p.A. opera invece nel mondo delle scommesse a quota fissa, con
4.000 punti vendita, nonché attraverso i canali internet e telefono mobile.
2
Definiti come quei giochi di sorte basati sulla scelta di numeri da parte dei consumatori all’atto della giocata, ovvero sull’attribuzione alla giocata medesima di numeri determinati casualmente, per i quali una quota predeterminata delle poste di gioco è conferita
ad un unico montepremi, avente una base di raccolta di ampiezza non inferiore a quella
nazionale, e che prevedono, altresì, la ripartizione in parti uguali del montepremi tra le
giocate vincenti appartenenti alla medesima categoria di premi.
104
Sisal Slot S.p.A., in qualità di concessionario del Ministero dell'Economia e delle Finanze - Amministrazione autonoma dei monopoli di Stato (AAMS) opera
nell’ambito delle slot machine, propone un’offerta integrata nelle attività di providing, interconnessione e gestione di “new slot” e VLT (VideoLotteries), ovvero
un nuovo sistema di gioco costituito dal controllo remoto del gioco attraverso videoterminali su cui possono essere installati software di gioco che entreranno in
concorrenza diretta con i giochi praticati nelle case da gioco con 24.000 apparecchi collegati, mentre la presenza nel mercato del bingo è garantita da Sisal Bingo
S.p.A., che gestisce le sale Bingo.
Sisal non è solo gioco, ma una rete al servizio dei cittadini con un’offerta di oltre 230 servizi attivi che spaziano dalle Ricariche Cellulari, Carte Telefoniche, Tv
Digitale, Servizi Finanziari e Pagamenti.
Il Gruppo Sisal si completa con l’ingresso nel mondo dell’e-gaming grazie ad
un’offerta on line che prevede scommesse, skill games, bingo, SuperEnalotto,
Vinci per la Vita-Win for Life ed il poker on line.
La rete di punti vendita Sisal è costituita da oltre 35.000 esercizi commerciali,
prevalentemente bar e tabacchi, distribuiti uniformemente sul territorio italiano,
a copertura del 97% dei comuni. Tutti gli esercizi commerciali sono collegati attraverso terminali Sisal che consentono un collegamento on line e real time in totale sicurezza per la trasmissione di tutti i dati delle giocate.
Punti di forza del gruppo sono l’elevato grado di professionalità raggiunto
dall’azienda e la capacità di fornire un servizio di alta qualità e affidabilità al minor costo possibile per lo Stato.
Sisal, il Social Web e la Social Intelligence
Sisal ha sempre prestato attenzione all’innovazione tecnologica in quanto, a
differenza di altre aziende, la tecnologia influisce fortemente sulla qualità del
servizio erogato. Nel 1994, per esempio, introduce un sistema che permette di
trasmettere i dati di ogni giocata in modo telematico dalle ricevitorie e in seguito
tra il '98 e il ‘99 la rete viene interamente sostituita e riprogettata con SISAL
EXTREMA un terminale che lavora in una rete protetta e sicura dotata di tecnologia on line e real time. Considerata la vastità della rete di esercizi commerciali, Sisal gestisce la più grande rete telematica commerciale privata italiana.
Sisal S.p.A. è presente sul Web attraverso il sito www.sisal.net che ha l'obiettivo di fornire al pubblico tutte le informazioni utili e le notizie interessanti su giochi e servizi Sisal e sulla società, di trattare in modo esauriente temi di interesse
105
generale nel campo del gioco e dello sport e di rendere piacevole l'ingresso del
navigatore in rete; www.ricevitoresisal.it è il canale B2B dedicato ai ricevitori
mentre, www.sisal.it, è il sito di gioco online dedicato ai consumatori finali. Ogni
prodotto-gioco ha una forte identificazione all’interno del portale ed è raggiungibile anche da indirizzi web dedicati. Il portale consente di giocare ma anche di
avere tutte le informazioni utili alla registrazione e alla gestione del proprio conto
(depositi, prelievi e regolamenti).
Negli ultimi anni l’attenzione delle società del Gruppo si è focalizzata anche
sugli strumenti del Social Web, al fine di sviluppare nuovi metodi di contatto con i
propri utenti-clienti, aumentare la visibilità aziendale e anche utilizzare le potenzialità di comunicazione offerte dalle nuove tecnologie.
I progetti sui Social Media
I progetti nell’ambito dei Social Media hanno sia obiettivi di brand awareness
e comunicazione, sia obiettivi di conversione (a livello quantitativo, ma anche
qualitativo)intesa come passaggio da soli fan del gioco a clienti.
Il progetto Facebook SuperEnalotto
Il primo approccio ai Social Media è stato fatto attraverso la creazione della
community SuperEnalotto su Facebook (www.facebook.com/superenalotto).
Il progetto di creare una fan page su Facebook per il gioco del SuperEnalotto è
stata una decisione innovativa nel settore del gaming sia tradizionale che online.
L’iniziativa, lanciata ufficialmente nel marzo 2010, verte principalmente inizialmente sull’ascolto di quanto accade nella fan page e l’interazione con gli utenti fan; gli obiettivi specifici del progetto sono:
•
•
•
Raggiungere una fan base consistente che si qualifichi tra le prime a livello italiano;
Utilizzare il canale Social media per la comunicazione di prodotto;
Convertire i fan in giocatori di SuperEnalotto.
Al fine di raggiungere i sopracitati obiettivi, il progetto è articolato su tre principali filoni di attività:
•
Brand repossesion (ovvero una strategia volta a riappropriarsi di quelle
pagine su Facebook, aperte autonomamente da parte di utenti singoli o
gruppi non collegati a Sisal, in cui veniva utilizzato il brand Sisal SuperEnalotto in maniera non governata);
106
•
•
Attivazione di campagne ADV per la creazione della fan base;
Pubblicazione di contenuti sia informativi sia di entertainment e
engagement relativi al prodotto SuperEnalotto come concessionari
AAMS.
Inizialmente il team – composto da risorse della Business Unit GNTN, della Business Unit eGaming e dalla Direzione Marketing – si è concentrato su:
1) strategia di brand repossesion. È stato dunque necessario, con l’ausilio
di Facebook Italia, far convergere tutte le pagine e i loro fan verso la pagina ufficiale Sisal;
2) acquisizione della fan base;
3) “rodaggio” della gestione del canale proponendo principalmente contenuti di natura informativa (es. le estrazioni).
Fig. 42 – La fan page SuperEnalotto su Facebook
107
Come secondo step il team si è concentrato sull’identificare le attività che
maggiormente portavano valore sia in termini di visibilità del brand, sia in termini
di appeal sulla community.
Questo approccio si è sviluppato tramite le seguenti attività:
•
•
•
•
•
ascolto dei fan e rassicurazione/supporto degli stessi su eventuali dubbi
sul gioco,
attività di posting non troppo invasiva per non “monopolizzare” le bacheche dei fan; questa attività viene gestita anche tramite un attento
controllo delle dis-iscrizioni dei fan (ad esclusione di quelle fisiologiche),
avvio di attività di entertainment/engagement, come le video estrazioni
e i Provini, cioè delle mini interviste a persone comuni sul perché dovrebbero vincere al SuperEnalotto (di particolare successo il video di “Isabella” che ha generato visibilità da record sui fan e sui loro amici grazie alle interazioni!),
avvio di attività a forte interazione della community, come il self tagging
e il friend tagging, e
attività di stimolo di business con inviti a giocare all’avvicinarsi della
chiusura, ecc.
L’obiettivo di conversione dei fan è particolarmente sfidante per le attività di
Web Intelligence in quanto è un elemento difficilmente tracciabile essendo le
giocate svolte in ricevitoria, oltre al fatto che deve sottostare agli obblighi imposti
dallo Stato.
Se quindi risulta difficile per ora valutare i ritorni in termini di revenue generate, è al contrario possibile valutare i risparmi di costi di media marketing e di ricerche di mercato.
L’oggetto di analisi principalmente considerato è la misurazione di quanta visibilità di SuperEnalotto viene generata sia sui fan diretti che sui loro amici (amicale visibilità organica) grazie alle interazioni dei fan stessi; Sisal ha quindi ideato
un algoritmo, poi approvato da Facebook, e in corso di “raffinamento” con Aegis
Media, che trasformi i dati di visibilità in GRP (unità di misura della visibilità
dell’advertising sulla televisione); questo algoritmo permette di:
•
•
•
parlare un linguaggio noto anche a chi di web o social media non si intende,
misurare il successo delle specifiche attività di posting per meglio definire i futuri “palinsesti”,
calcolare il valore medio dell’attività svolta.
108
Fig. 43 – Schematizzazione
chematizzazione del processo di valutazione della fan page
Fino ad oggi gli sforzi sono stati rivolti esclusivamente su Facebook; Twitter,
con un presidio strutturato, YouTube e i siti di blogging potrebbero essere cons
considerati in una 2° fase.
Progetto Community Bingo
La community Bingo ha come target e membri
membri coloro che si reputano fan del
gioco e si è strutturata come una community tradizionale di utenti fortemente
legati e che interagiscono tra loro (anche off-line,
off line, con incontri organizzati in d
diverse città italiane), data anche la caratteristica di gruppo del gioco in sé, stimolaata anche con concorsi a squadre.
La
community
su
Facebook
(http://www.facebook.com/home.php?#!/pages/Sisal
http://www.facebook.com/home.php?#!/pages/Sisal-Bingo/180148087894) è la
più grande community Bingo in Italia e rappresenta un ulteriore luogo di incontro
virtuale per i giocatori
ocatori quando non possono trovarsi direttamente nel gioco. La
community Bingo su Facebook consente, inoltre, l’inserimento di post (cioè, click
che derivano da un’interazione con le pagine in termini di tagging di foto o “I llike” o “share”, ecc.) da parte degli utenti.
All’interno del sistema di gioco è presente la funzionalità di chat, molto utilizutili
zata dagli utenti, che la sfruttano per conoscersi e per creare e animare il gruppo,
attività svolta soprattutto da parte di alcuni “personaggi molto popolari e innfluenzer” del gioco. Le chat sono moderate da Chat Manager, appartenenti ad un
provider di servizi esterno a Sisal.
109
I Chat Manager agiscono anche come collettori di informazioni utili sugli argomenti caldi del momento, su quelli maggiormente trattati nelle chat, sui punti
di interesse degli utenti che vengono citati nelle chat, e raccolgono anche le eventuali richieste dirette degli utenti verso Sisal Bingo. Queste informazioni vengono poi strutturate, per ora manualmente, in report che gli stessi Chat Manager
producono e forniscono a Sisal Bingo con cadenza tipicamente settimanale. Questi rapporti costituiscono una base per capire l’impatto sugli utenti delle nuove
iniziative, così come sono d’ausilio nel valutare la percezione che gli utenti hanno
del brand e la loro soddisfazione.
Principali risultati e soluzioni tecnologiche adottate
Per quanto riguarda la community Bingo, è una community di dimensioni ridotte, che permette però una maggiore interazione tra i fan. L’analisi della tipologia dei post ed i report settimanali da parte dei Chat Manager forniscono una
base di supporto per la strategia di sviluppo di nuovi servizi offerti agli utenti, sia
in chat che nella fan page, oltre ad agire come spunti di riflessione per sviluppi ulteriori del prodotto Bingo.
Il successo della community Facebook SuperEnalotto ha avuto grande risonanza mediatica sia sulla stampa che in televisione, testimoniando l’aspetto fortemente innovativo dell’iniziativa nell’industry di riferimento, anche grazie alle sperimentazioni avviate su Mobile con un Facebook connector su smartphone.
Ad oggi la Fan Page di SuperEnalotto su Facebook è la prima gaming
community mondiale con circa 463.000 fan, ed è presente tra le prime 10 business community italiane, affiancata da community del mondo “food” o del mondo “technology”.
L’analisi dei GRP e degli altri dati sull’attività della community offre una base
per definire la direzione da intraprendere nella formulazione della strategia di
comunicazione, offrendo una possibilità di riduzione dei costi sostenuti per il media planning.
Come già accennato, per il progetto Facebook SuperEnalotto Sisal si è appoggiata ad un partner esterno, oltre che alla struttura di Facebook stesso. Il partner
ha fornito uno strumento completamente integrato con Facebook per la gestione
e la schedulazione dei post insieme ad una serie di strumenti e dati di reporting.
Ad oggi non esiste una reale content analysis svolta con strumenti semantici,
che potrebbe costituire la fase 2 dei due progetti di community sopra descritti.
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I Patrocini
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AUSED è una Associazione tra Utenti di Sistemi e Tecnologie dell'Informazione,
indipendente e senza scopi di lucro, nata nel 1976; raccoglie circa duecento aziende operanti nei settori: industriale, manifatturiero, dei servizi, nonchè alcuni
enti pubblici . Dal 1996 accetta tra i propri Associati anche persone fisiche che,
per formazione o per esperienza aziendale, siano interessate agli scopi ed alle attività dell' Associazione.
Dal 2000 AUSED accetta tra i proprio Associati anche aziende che operano nel
settore dell'I.C.T.
L' attività dell'AUSED si realizza con l'organizzazione di incontri, seminari, corsi,
gruppi di studio, indagini etc., che sono caratterizzati, oltre che da elevata professionalità, da estrema concretezza in quanto costantemente tesi alla risoluzione dei problemi di scelta, sviluppo e gestione dei Sistemi Informativi delle aziende. Particolarmente apprezzato il servizio on-line “Telefono amico”, che
permette il mutuo supporto/soccoso tra Soci su problemi di gestione dei Sistemi
Informativi.
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I Partner
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SAS è leader nei software e servizi di Business Analytics ed è la più grande società
indipendente nel mercato della Business Intelligence. Attraverso soluzioni innovative fornite nell’ambito di un framework integrato, SAS aiuta le imprese a migliorare le performance e a veicolare valore aiutando i manager a prendere decisioni migliori in tempi brevi.
SAS, in particolare, fornisce soluzioni per ogni area aziendale (direzione generale,
rischio e controllo di gestione, marketing e vendite, risorse umane, ecc..) e settore di mercato (finanziario, industria, commercio e servizi, telecomunicazioni, utilities, sanità, pa, ecc.), attraverso tecnologie di data integration e data quality, advanced analytics, reporting e performance management. Il software SAS si
integra con tutti i sistemi informativi aziendali per fornire una visione dettagliata,
consuntiva e predittiva, di processi e iniziative di business. All’interno del Business Analytics Framework di SAS, la soluzione di Customer Intelligence è la componente finalizzata alla gestione delle informazioni sul cliente. La sua collocazione virtuale è a metà strada fra i sistemi transazionali e il Crm operativo, e si
estende alla marketing platform oltre che al Crm analitico, in supporto alla funzione commerciale e strategica. Attraverso indicatori predittivi e consuntivi, la
Customer Intelligence monitora stato e dinamica delle relazioni con i clienti, con
la finalità di ottimizzare la progettazione e l’esecuzione delle azioni personalizzate di marketing, attraverso i canali più appropriati.
SAS affianca il cliente per cogliere le sue specifiche esigenze e tradurle rapidamente in soluzioni a valore aggiunto mettendo a disposizione una strategia che
spazia dalla consulenza all’implementazione, dal supporto tecnico alla formazione. Una rete di consulenti altamente qualificati ed esperti per ogni specifico settore di business lavora per progettare la soluzione più rispondente alle diverse esigenze.
www.sas.com/italy
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Elsag Datamat è la società di Finmeccanica centro di eccellenza nell’ideazione,
progettazione e sviluppo di sistemi, servizi e soluzioni per l’automazione, la sicurezza, i trasporti, l’informatica.
Un patrimonio professionale di 3500 risorse, il know-how tecnologico, la capacità
di operare in contesti critici, l’attitudine all’innovazione testimoniata dai continui
investimenti in R&D, costituiscono solo alcuni degli elementi distintivi di Elsag Datamat, maturati in oltre un secolo di attività.
Automazione
Elsag Datamat vanta un’esperienza consolidata a livello internazionale, volta alla
realizzazione di sistemi d’automazione e gestione dei processi operativi, in aree
quali l’industria pesante e il servizio postale, reti elettriche, idriche e gas, impianti
navali e off-shore, ma anche in aree emergenti quali il comparto di apparati e
servizi multimediali.
Sicurezza
Centro d’eccellenza nazionale per la sicurezza fisica, logica e delle reti di comunicazione, Elsag Datamat è tra le prime realtà in Italia ad ottenere aree dedicate
con certificazione ISO 27001. L’azienda propone soluzioni complete ed integrate
per la sicurezza delle infrastrutture critiche nazionali, del territorio, dei confini e
delle comunicazioni su reti. attraverso: consulenza, realizzazione di prodotti, integrazione di sistemi, gestione dei servizi e certificazione, networking, cyber security, controllo identità e accessi.
Trasporti
Intermodalità, trasporto merci e persone, logistica dei trasporti, mobilità urbana
ed extraurbana sono le aree di intervento di Elsag Datamat. L’offerta specialistica
integra tecnologie, impianti e sistemi informatici, nonché la sensoristica a supporto della movimentazione di merci e persone.
Informatica
Elsag Datamat rappresenta il centro di aggregazione delle risorse e delle capacità
del gruppo Finmeccanica nell’ICT. L’azienda sviluppa, produce e commercializza
prodotti, soluzioni e sistemi IT che trovano applicazione nell’area di business di riferimento - PA, industria, utilities, operatori TLC, banche, assicurazioni - e che
rappresentano anche la struttura tecnologica abilitante per le altre aree strategiche.