Social listening: come trasformare le conversazioni online in decisioni di marketing

Il social listening (o ascolto sociale) è la raccolta, l’analisi e l’interpretazione delle conversazioni pubbliche online, per capire come le persone percepiscono un brand, un’azienda, un servizio o un prodotto.

Tali conversazioni si possono trovare sui social network, nei blog, nelle community di settore, nei forum e nelle recensioni.

Il social listening serve dunque ad avere insight che possono riguardare prodotto, customer experience, brand reputation, competitor, bisogni emergenti, contenuti, domanda e crisis management.

Ma c'è un aspetto da considerare: non sempre le persone citano direttamente il brand di cui stanno parlando. Ed è proprio per questo che monitorare solo le menzioni social non è sufficiente.

Pensiamo ad esempio ad un’azienda italiana che produce zaini da trekking. Il suo profilo Instagram viene taggato spesso e il team risponde a tutti, pensando dunque di avere la situazione completamente sotto controllo.

Quello che l'azienda non sa è che, su un forum di appassionati, molte persone discutono di uno zaino con cerniera che tende a cedere dopo pochi utilizzi.

Qualcuno nomina il marchio, qualcuno scrive in maniera molto generica “lo zaino verde da 40 litri di quella marca italiana”, ma nessuno tagga direttamente l’azienda.

Ecco allora che tra ciò che l’azienda vede e ciò che le persone pensano realmente si crea un divario.

Ed è proprio questo il motivo per cui è necessario distinguere fin da subito il social listening dal social monitoring, un argomento che affronteremo nel prossimo paragrafo. 

Il social monitoring serve a rilevare e gestire eventi e segnali.

Il social listening serve ad interpretare pattern e trasformarli in decisioni.

Ma vediamo ancor più nel dettaglio le differenze tra i due approcci.

Nei profili social il monitoraggio è necessario e deve essere parte integrante della strategia, tuttavia è bene ricordare che da solo non basta e che deve essere affiancato dall’ascolto proattivo.

Ma cosa succede quando online nessuno parla del nostro brand? Ha comunque senso investire nel social listening? Bella domanda, proviamo a rispondere nelle prossime righe.

La risposta è sì e, paradossalmente, ancora di più di chi riceve menzioni quotidiane.

Se un’azienda ha la percezione che nessuno ne parli, i motivi potrebbero essere tre:

• le persone non conoscono abbastanza il brand;
• le persone ne parlano ma senza citare direttamente l’azienda;
• le persone ne parlano ma in luoghi e modi non analizzati.

Il social listening aiuta prima di tutto a comprendere in quale delle tre situazioni ci si trova.

Per farlo bisogna improntare l’ascolto su tre livelli:

• Brand: nome del brand ed eventuali varianti, hashtag o prodotti specifici.
• Categoria: modi in cui le persone chiamano il servizio o il prodotto venduto dall’azienda.
• Problema: il problema che il servizio o prodotto risolve.

Prendiamo come esempio pratico un produttore di sistemi di imballaggio destinati ai magazzini eCommerce. L’azienda, analizzando sul web le conversazioni che riportano il nome del brand, trova poco o nulla.

Per ciò che riguarda il problema, invece, nota che in un forum di logistica ogni settimana molti utenti discutono di come ridurre il volume dei pacchi per abbassare i costi di spedizione.

Nessuno cita il produttore, ma quelle persone sono potenziali clienti che stanno cercando una soluzione a un determinato problema.

Questo dimostra come il social listening sia una pratica utile anche (e soprattutto) se si ha la percezione che nessuno parli del proprio brand. 

Perché permette di capire come parlano i clienti del brand, individuare le esigenze emergenti, analizzare i competitor attraverso i loro clienti, intercettare opportunità di contenuto e di mercato, prevenire le crisi reputazionali, supportare customer care, PR, product/R&D, vendite e direzione.

Ma vediamo ogni vantaggio nel dettaglio.

Capire come parlano i clienti 

Spesso, utenti e consumatori parlano di un prodotto, servizio o problema in modo diverso rispetto all'azienda. Magari utilizzando un linguaggio più comune e meno tecnico.

Comprendere in che modo i clienti parlano e dove analizzare le opinioni è il primo passo per essere realmente trovati al momento giusto.

Prendiamo come esempio un’azienda di software abituata a parlare di “ottimizzazione di flussi”, quando la maggior parte dei clienti esprime il proprio problema affermando “non ne posso più di fare tutto su Excel”.

Ascoltare e analizzare i termini gergali, le formulazioni ricorrenti, le parole esatte e il linguaggio utilizzato dai clienti permette di creare pagine, landing page, post, FAQ e molti altri contenuti in maniera ottimizzata.

Inoltre, il modo in cui i clienti si esprimono abitualmente è un’informazione che può essere utile anche nella definizione delle buyer persona.

Individuare le esigenze emergenti 

Il social listening cattura la voce spontanea delle persone proprio nel momento in cui nasce in loro una nuova esigenza.

Capita spesso che un nuovo bisogno compaia prima nelle conversazioni online e che solo in seguito diventi una ricerca ad alto volume o una vera e propria richiesta al commerciale.

Pensiamo, ad esempio, a un’azienda di snack che sul web nota il progressivo aumento di conversazioni sulla necessità di porzioni singole facili da tenere in borsa.

Grazie a questo l’azienda può provare a testare un nuovo formato prima che lo faccia un concorrente, rispondendo alla domanda sul nascere, ancor prima che questa diventi una vera e propria richiesta.

Analizzare i competitor attraverso i loro clienti 

Ascoltare le conversazioni su aziende rivali permette di capire quali sono i punti di forza e i punti deboli dei competitor, e se esistono gap che possono essere colmati.

Se, ad esempio, i clienti di un competitor lodano un determinato servizio a cui l’azienda non aveva mai pensato, questo potrebbe essere il momento giusto per risolvere la lacuna.

Allo stesso tempo, se i clienti dei competitor si lamentano in maniera frequente di un disservizio, come i tempi di consegna troppo lunghi, quello può diventare un tema su cui puntare nella comunicazione. 

Intercettare opportunità di contenuto e di mercato

Ciò che gli utenti chiedono all’interno di un forum o gli argomenti più discussi dalla community sono la base per ulteriori considerazioni: analisi delle frequenza con cui compaiono, rilevanza per il business, fit con eventuale offerta.

Di conseguenza, si possono utilizzare tali considerazioni per produrre contenuti di valore.

Esempio: un produttore di valigie e zaini da viaggio riscontra spesso domande sulle dimensioni da rispettare per i bagagli a mano.

In questo caso, creare un articolo di blog, una pagina del sito dedicata o una guida sull’argomento potrebbe essere il modo migliore per intercettare l’opportunità.

In sostanza, il social listening può essere un ottimo punto di partenza per costruire il piano editoriale di una strategia inbound.

Prevenire le crisi reputazionali

Il social listening aiuta a individuare tempestivamente eventuali criticità nelle conversazioni online, prima che queste si diffondano e diano vita a una vera e propria crisi reputazionale del brand.

Intervenire tempestivamente sulle prime segnalazioni può aiutare a contenere il problema, evitando che si amplifichi.

Un esempio pratico: un noto ristorante riceve in un fine settimana cinque recensioni che parlano di intossicazione. Un alert su quel termine, collegato al nome del locale, consente al ristorante di contattare i clienti e verificare ciò che è accaduto prima che la notizia si diffonda.

Nel social listening le fonti e le piattaforme da analizzare dipendono dal settore di appartenenza e dal target di riferimento.

La domanda da porsi è: su questo argomento, dov’è che i clienti potrebbero discutere, conversare o esprimere pareri, dubbi e problemi?

Prendendo come esempio un’azienda di moda che lancia una nuova collezione, le fonti più adatte potrebbero essere i social network per comprendere l’impatto estetico e il desiderio dei clienti.

Allo stesso tempo, nei forum di nicchia è possibile trovare opinioni senza filtri sulla qualità dei tessuti e sulla vestibilità, così come discussioni sull’etica del brand.

Infine, le recensioni possono raccontare eventuali problemi o punti d’attrito dell’acquisto, del post-vendita o veri e propri difetti dei capi di abbigliamento.

Dopo aver visto quali fonti potrebbero essere utili e cosa raccontano, vediamo come costruire il vero e proprio processo di social listening. 

Il processo di social listening si compone in 6 fasi:

1. Definizione dell’obiettivo: ad esempio, monitorare la reputazione del brand, capire se il nuovo prodotto ha avuto un buon impatto, conoscere i gap dei concorrenti, capire quali sono le obiezioni dei clienti su un servizio o le tendenze del settore, analizzare la soddisfazione dei clienti e così via.
2. Definizione di termini e parole chiave: a seguire bisogna individuare le parole chiave e le query da tracciare. Queste possono essere il nome del brand, di un servizio o di un prodotto (anche con eventuali varianti o errori ortografici), hashtag (se il social listening avviene sui social), matrici di co-occorrenza brand + prodotto/servizio, mensioni di competitor e termini da escludere per ridurre il rumore nel dataset.
3. Definizione delle fonti: tra i tanti canali e le piattaforme a disposizione nell’ecosistema digitale, bisogna definire quali sono quelli realmente frequentati dal target di riferimento.
4. Utilizzo di strumenti di social listening: dopo aver definito obiettivo, parole chiave e fonti, occorre scegliere il software di analisi più adatto tra strumenti gratuiti di base oppure più avanzati e a pagamento.
5. Analisi dei dati: avere dati alla mano non serve a nulla senza una loro corretta interpretazione. Dalle conversazioni bisogna quindi tentare di comprendere argomento, intento, sentiment e caratteristiche dell’autore.  
6. Decisione: le informazioni ottenute servono per prendere reali decisioni di marketing volte a ottimizzare la strategia di comunicazione, la reputazione del brand e la soddisfazione dei clienti. 

I software per il social listening sono molteplici e devono essere scelti in base a diversi criteri:

• budget a disposizione;
• copertura delle fonti rilevanti per il settore di riferimento;
• qualità dell’analisi;  
• volume dei dati da analizzare;
• alert e personalizzazione delle query;
• profondità dell’analisi,
• gestione ed esportazione dei dati;
• monitoraggio real time o con latenza;
• copertura di lingue e Paesi;
• eventuali API con cui integrare altri tool.  

Ora vediamo nel dettaglio i principali software disponibili e le loro differenze.

Dopo aver intrecciato tutti i dati e le conversazioni grazie all'utilizzo del giusto software, la vera differenza la fa la loro interpretazione.

Nel prossimo paragrafo vediamo come analizzare il sentiment e leggere la percezione del brand.

La sentiment analysis è l’analisi del tono emotivo dei contenuti generati dagli utenti.

Le conversazioni possono quindi essere positive, negative o neutre, tenendo sempre conto che tra un sentiment e l’altro esistono molte sfumature.

L’unione di social listening e sentiment analysis permette dunque di capire con quale giudizio le persone parlano di un determinato brand, servizio o prodotto.  

Conversazioni positive significano sempre clienti soddisfatti?

No, conversazioni positive non significano sempre clienti soddisfatti.

Anche quando l’analisi mostra un sentiment positivo, è comunque necessario fare attenzione al contesto.

Vi sono infatti alcuni casi in cui un sentiment del tutto positivo potrebbe essere ingannevole:

• Tono positivo che in realtà riguarda un elemento di contorno e non il prodotto o il servizio che si sta monitorando. (Esempio: un apprezzamento per come è stata fatta una campagna ADV piuttosto che per il servizio che propone).
• Ironia che inganna gli strumenti: a volte, un commento sarcastico può essere interpretato dagli strumenti di analisi come positivo anche quando non lo è. (Esempio: “Complimenti, consegna in soli 2 mesi”).
• Aspettative vs reale esperienza d’uso: quando il sentiment positivo riguarda la fase di pre-lancio di un servizio o prodotto, ovvero il momento di maggiore entusiasmo, e non la reale soddisfazione durante l’esperienza d’uso.
• Contesto che influisce: in determinati contesti, come un concorso a premi o in presenza di un particolare trend, i commenti degli utenti possono risultare molto entusiasti perché influenzati dal contesto stesso.

Prendiamo ad esempio un brand di cosmetici che decide di lanciare un concorso a premi su Instagram. Grazie a questo riceve migliaia di commenti entusiasti e il sentiment complessivo del mese risulta molto positivo. 

Leggendo solo quel dato si potrebbe concludere che i clienti sono contenti e soddisfatti. Filtrando il contesto del concorso e guardando solo le conversazioni spontanee, emerge però un tema che prima non era stato individuato: la durata del prodotto cosmetico inferiore alle attese. Un elemento che non può essere sottovalutato. 

In casi come questi, occorre quindi valutare la singola situazione per capire se il sentiment è reale e duraturo o influenzato da fattori diversi.

I KPI da monitorare dipendono dall’obiettivo del social listening. In generale si dividono in due gruppi. 

KPI di listening:

• Volume delle conversazioni: quante conversazioni ci sono sul brand o prodotto e come cambiano nel tempo.
• Net Sentiment Score (NSS): misura la salute emotiva del brand e si calcola sottraendo la percentuale di sentiment negativo da quello positivo.
• Share of Conversation: quanta parte del dibattito di settore riguarda il brand rispetto ai competitor. Una logica molto simile a quella dello Share of Voice.
• Passion Intensity: misura la forza e il peso emotivo del sentiment espresso.
• Intento delle conversazioni: quante conversazioni contengono domande, lamentele, richieste di consigli, suggerimenti e così via.
• Topic Sentiment Correlation: analizza il sentiment associato a singole caratteristiche (Es: prezzo di un prodotto, qualità di un servizio ecc.).
• Picchi anomali: aumenti improvvisi del volume delle conversazioni o di sentiment negativo.

KPI di business:

• Net Promoter Score (NPS): misura la fedeltà a lungo termine.
• First Response Time e Resolution Time: tempo impiegato per dare una prima risposta all’utente e per risolvere il problema.
• Customer Satisfaction Score (CSAT): misura la soddisfazione immediata di un cliente dopo un’interazione (Es: un acquisto o la risoluzione di un ticket).
• Customer Effort Score (CES): misura quanto è facile o difficile per il cliente completare un’azione o risolvere un problema.
• Autori e community rilevanti: chi guida le conversazioni e dove.
• Customer Churn Rate: percentuale di clienti che smettono di acquistare in un determinato lasso di tempo.
• Customer Lifetime Value (LTV): valore economico che un cliente genera per il brand.
• Repeat Purchase Rate: percentuale di clienti che ha effettuato più di un acquisto.

Dopo aver raccolto, analizzato e interpretato i dati grazie al social listening, arriva il momento di collegare le osservazioni emerse ad azioni precise, trasformando le conversazioni in decisioni di marketing. Ne parliamo nel prossimo paragrafo. 

Con il social listening, il vero cambiamento avviene quando ai dati raccolti, analizzati e interpretati si collega poi una decisione precisa, con un responsabile di riferimento e un modo per verificarne i risultati.

In sostanza, il processo deve prevedere questa sequenza: Osservazione, Interpretazione, Decisione/Azione, Responsabile, Metodo di verifica.

Esempio pratico: 

Osservazione: nelle ultime 4 settimane un’azienda di moda ha registrato il 30% di conversazioni negative su un abito a causa della taglia “più piccola del normale”.

Interpretazione: il problema riguarda la vestibilità reale del capo e la descrizione della pagina prodotto.

Decisione/Azione: aggiungere una nota sulla vestibilità nella scheda prodotto e aggiornare la guida alle misure.

Responsabile: team eCommerce e customer care.

Metodo di verifica: calo dei resi di quell’abito per taglia sbagliata nel mese successivo.

Le informazioni necessarie arrivano dunque dall'analisi delle conversazioni e da un buon utilizzo del social listening, ma devono poi essere inserite all’interno di una strategia digitale affinché possano essere utilizzate per ottimizzare processi reali. 

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi di social listening può essere un ottimo supporto per l'analisi del sentiment, l'identificazione dei trend e l'elaborazione di grandi quantità di conversazioni.

Nel dettaglio, l’IA è un vantaggio per: 

• Raccolta dei dati (anche grandi volumi)
• Classificazione delle conversazioni in cluster
• Individuazione di trend, picchi o anomalie
• Analisi di più lingue
• Analisi di video e immagini

Tuttavia, occorre sempre ricordare che anche l’AI presenta dei limiti, e nel social listening  riguardano per lo più l’interpretazione del contesto. 

L’IA ha spesso difficoltà a riconoscere ironia e sarcasmo, così come termini gergali, ambigui, dialettali o troppo specifici. Di conseguenza potrebbe interpretare male il sentiment di alcune conversazioni.

Di conseguenza, l’intelligenza artificiale può diventare un buon supporto al social listening, ma rimane essenziale il controllo di uno specialist.

Gli errori più comuni nel social listening sono: 

• Interpretazioni sbagliate del sentiment: gli strumenti di analisi faticano a interpretare il contesto e il tono.
• Campioni non rappresentativi: chi scrive online spesso non rappresenta l’intera base clienti, ma soltanto una piccola parte molto attiva.
• Ignorare le menzioni implicite: sono essenziali anche le conversazioni in cui l’azienda non viene menzionata in maniera diretta.
• Limitarsi a monitorare il nome del brand: le informazioni che si ottengono non possono che essere riduttive.
• Difficoltà nel trasformare le informazioni in decisioni: passare dalla teoria alla pratica non è sempre facile, e per farlo può essere utile stabilire in anticipo delle soglie critiche e condividere con il team le osservazioni emerse per prendere insieme la giusta decisione.