Quando i nodi del social media marketing vengono al pettine

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(immagine tratta da geek & poke, alcuni diritti riservati)

Omg, omg, look at how much data is there and is that not amazing, let us spend 18 months on implementation, and gets to what it really takes to shift from data puking to recommending business actions based on data.

Brian Clifton1

Ricordo che circa un paio di anni fa ero rimasto molto colpito da un’analisi di Infochimps dove si diceva che, nonostante appena il 6% delle aziende non avesse i big data nella lista delle loro priorità, il 55% dei progetti basati sui big data non veniva di fatto portato a termine. Probabile che a distanza di 2 anni le cose siano cambiate. Non lo so con esattezza perché non ho per le mani rilevazioni aggiornate. Quello che mi interessava e mi interessa ancora di quella analisi erano però le ragioni del fallimento di più della metà dei progetti: propositi imprecisi, limiti tecnici, dati blindati e assenza di cooperazione.


Ma in quali settori sarà cambiato qualcosa e in quali no?
Rimane il fatto che gli esempi nell’ambito pubblico e culturale a cui ho potuto assistere io sono molto spesso, ancora oggi, l’esatto contrario di quello che un data team dovrebbe fare.
Per la maggior parte si inizia a lavorare sui dati esattamente dalla parte sbagliata. C’è un dataset (mettiamo, per esempio, i dati quantitativi di prestiti, iscritti e accessi alle nostre biblioteche), sul quale si applica il proprio software preferito e si finisce con l’ottenere risposte limitate e argomenti superficiali. Iniziare con i dati, senza prima un bel po’ di preliminari, senza avere una struttura, è la strada più breve per arrivare a domande molto elementari (e quasi sempre poco utili) o magari a risultati indecifrabili. Max Shron l’ha detto molto bene in Thinking with data2 : non vogliamo cose scontate, noi vogliamo conoscenza. Perché questo è lavorare con i dati, produrre conoscenza, il che implica anche non anteporre il come al perché, per dirla con Abbey Covert. Non è un caso che i data team affrontino sempre il problema dei dati con uno dei loro tanti acronimi, ma che risulta essere piuttosto efficace: CoNVO. Context, Need, Vision, Outcome.

Cosa c’entra tutto questo con il social media marketing e il digital marketing? Cosa c’entra con Facebook, Twitter, Instagram, la comunicazione, il marketing culturale, le comunità digitali e tutto il resto?

C’entra, perché quando raccogliamo dati sulle persone ereditiamo automaticamente la responsabilità di quegli stessi dati, sia nell’ambito privato che in quello pubblico. Ereditiamo le sfide che dovremo fronteggiare quotidianamente nel mondo digitale: mantenersi ad un buon livello di qualità dei dati (far sì che siano costantemente affidabili), evitare il sovraccarico e soprattutto comunicare gli insights in modo efficace, perché nel migliore dei mondi possibili questo è l’unico modo per mettere in azione il cambiamento.

Quali sono i KPI della nostra comunicazione digitale? Come gestiamo le due macro aree valide per ogni strategia digitale, dall’e-commerce ai musei e alle biblioteche, cioè i KPI che misurano l’avanzamento verso obiettivi strategici (progress KPI) e i KPI che misurano invece i risultati periodici di un obiettivo operativo raggiunto (achievement KPI)?

Quanto siamo consapevoli del fatto che nella gestione dei canali social (vale ovviamente anche per attività e organizzazioni non transazionali, quindi dovunque non sia presente un carrello della spesa) il coefficiente di coinvolgimento del pubblico e di amplificazione del messaggio si misurano meglio incrociando i dati social con quelli del sito web? Quali sono i funnel, gli imbuti di azioni strategiche, scelte, link, landing pages, parole e contesto attraverso i quali indirizziamo la comunità (in realtà: le comunità) verso gli obiettivi?
Quando abbiamo per le mani un mondo come quello di Facebook, ad esempio, dovremmo essere consapevoli prima di tutto del fatto che abbiamo in mano uno strumento per accedere ad un sistema sociale fatto di nodi, connessioni e campi. Perché questo è, nella sua forma più arida forse, lo scheletro di ogni sistema sociale.

Ogni singola parola dei nostri post, ogni immagine e ogni link dovrebbero essere il risultato di un’analisi e mirare a un obiettivo preciso. L’accettazione della responsabilità dei dati a monte di tutta la fase operativa produce, quasi sempre, buona comunicazione e buoni servizi. Dopotutto anche tutte le migliori teorie sull’usabilità derivano da processi virtuosi di questo tipo.

Se anche a voi è capitato di avere a che fare almeno una volta nella vita con progetti commerciali, queste righe vi suoneranno ovvie, persino banali. Saprete benissimo che spesso si fa più marketing culturale fuori dagli enti culturali che non al loro interno. Solo che in quel caso, per dirla con le parole di un digital strategist del calibro di Jure Klepic, i marketers sanno che gli insights culturali fanno emergere tendenze di cui la gente potrebbe ancora non essere consapevole.
A che pro? Semplice: dato che queste tendenze non emergono quasi mai da analisi quantitative ma più spesso da altri raffinati processi di “pensiero sui dati”, lo scopo è anticipare a sorpresa il bisogno di un determinato target di riferimento piuttosto che limitarsi a rispondere a un’esigenza immediata.

Nel bene o nel male, anche nella gestione dei social media delle nostre biblioteche sono cose su cui possiamo riflettere.


1 Brian Clifton, Successful Analytics. Gain Business Insights By Managing Google Analytics, Advanced Web Metrics, 2015.
2 Max Shron, Thinking with Data: How to Turn Information into Insights, O’Reilly Media, 2014.

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