Per i marketer, uno dei maggiori vantaggi dei social media è l'opportunità di interagire con i clienti. Una strategia di social media di successo include sia il raccontare ai clienti un marchio sia il sfruttare il social listening per connettersi veramente con i clienti.

La tecnologia di social listening aiuta i marketer a raccogliere, tracciare e studiare i dati sociali. Questi dati possono essere utilizzati per analisi approfondite, come l'analisi del sentiment, l'analisi delle affinità e le analisi competitive. Gli strumenti di social listening sfruttano l'intelligenza artificiale (AI) per fornire informazioni preziose sulle persone che interagiscono con un marchio sui social media, inclusi età, genere, posizione geografica e interessi. In altre parole, il social listening dice a un'azienda chi è il suo pubblico e come si sente riguardo a un marchio.

Come misurare e migliorare la percezione del marchio con il social listening

Ci sono diversi modi in cui un marchio potrebbe sfruttare il social listening, ma il metodo più efficiente è attraverso il software di monitoraggio dei social media. Questi strumenti aiutano le aziende ad ascoltare menzioni specifiche del marchio sui social media, identificare argomenti di tendenza e leader di pensiero, e misurare il sentiment dei clienti. Sebbene queste soluzioni principalmente raccolgano dati da siti di social media come Twitter, Facebook e Instagram, molte estraggono informazioni dall'intero web, inclusi blog e siti di notizie rilevanti.

Gli strumenti di monitoraggio dei social media sono preziosi perché permettono ai marchi di vedere quando vengono menzionati sui social media, anche se non sono direttamente taggati in un post. Mentre il 30% dei consumatori condivide esperienze negative sui social media, il 49% condivide esperienze positive, secondo una ricerca del Sitel Group. È importante per i marchi tenere traccia di queste menzioni perché l'esperienza positiva (o negativa) di un cliente sui social media può avere effetti di vasta portata.

L'uso più naturale per il software di monitoraggio dei social media è scansionare i canali social per esperienze negative dei clienti e evitare potenziali disastri di pubbliche relazioni. I team di assistenza clienti possono sfruttare gli strumenti di social listening per rispondere rapidamente ai reclami e alle richieste dei clienti, migliorando la percezione del marchio. I dati sul sentiment negativo aiutano i marchi a scoprire il motivo dell'abbandono dei clienti. Secondo un sondaggio di Sprout Social, il 55% dei consumatori si sente più connesso ai marchi che "mettono mi piace" ai contenuti dei clienti o rispondono ai clienti online. Lo stesso sondaggio ha rilevato che i clienti che si sentono connessi a un marchio hanno il 76% di probabilità in più di acquistare da quel marchio rispetto a un concorrente e il 68% di probabilità in più di raccomandare il marchio a un amico.

Simile al marketing del passaparola, i social media possono influenzare il comportamento d'acquisto dei consumatori. Uno studio sui referral dei social media condotto da HubSpot ha rilevato che i consumatori hanno il 71% di probabilità in più di effettuare un acquisto basato su un referral dai social media. Nel mio articolo del mese scorso, abbiamo esaminato gli effetti del marketing degli influencer sulla consapevolezza del marchio e sulle vendite. Trovare influencer è una delle maggiori sfide che i marketer affrontano; impegnandosi nel social listening, i marketer possono identificare micro-influencer e nano-influencer che stanno già promuovendo i prodotti o servizi del loro marchio.

Come la tecnologia migliora il social listening

Prima dell'era del marketing digitale, i marchi si affidavano a dati demografici statici come genere, età e posizione geografica per personalizzare le loro campagne di marketing. Questo ha portato a molto marketing "spray and pray"—aziende che promuovono i loro prodotti o servizi alle masse, con poca attenzione alla personalizzazione, sperando che qualcosa funzionasse. Ma scoprire cosa "funzionava" non era un compito facile. Aziende di dati di terze parti come Nielsen erano fondamentali per aiutare i marketer a tracciare i key performance indicator (KPI) e comprendere le prestazioni dei canali.

Oggi, i marchi possono accedere a dati ricchi e contestuali sui consumatori e analizzare immediatamente ed efficacemente le prestazioni di marketing attraverso il social listening. Grazie ai progressi nell'intelligenza artificiale (AI) e nel deep learning, il social listening e le analisi sono più potenti che mai. Mentre l'AI sta migliorando la sua capacità di comprendere il contesto per l'analisi del sentiment, sta anche fornendo ai marchi analisi di immagini e video. Con tutti questi dati sul tavolo, ci si aspetta di vedere sempre più aziende sfruttare la tecnologia di social listening nel 2020 e oltre.

Le soluzioni di monitoraggio e ascolto dei social media si basano su software di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per eseguire l'analisi del sentiment. Nel contesto del social listening, l'analisi del sentiment è il processo di studio dei messaggi sui social media e l'applicazione di un'emozione positiva, negativa o neutra a essi utilizzando indizi linguistici.

Come esempio di base, un algoritmo NLP assegnerebbe un sentiment negativo a messaggi che contengono parole come "peggiore", "odio" e "deluso", mentre assegnerebbe un sentiment positivo a messaggi che contengono parole come "migliore", "amore" e "fantastico". L'analisi del sentiment consente alle aziende di misurare la salute del loro marchio, rispondere rapidamente a menzioni negative e sostenere i sostenitori del marchio che condividono esperienze positive.

Tuttavia, la comunicazione umana—soprattutto su internet—non è sempre chiara e diretta. Qualcuno che twitta, "American Airlines ha perso il mio bagaglio! Fantastico!" probabilmente non si sente molto positivo riguardo alla compagnia aerea. Allo stesso modo, se un utente pubblica il messaggio, "Quel nuovo gioco di Star Wars è fantastico," l'AI lo interpreterà come positivo o negativo?

L'analisi del sentiment non è infallibile... ancora. Gli algoritmi possono essere confusi da sfumature come sarcasmo, ironia e gergo. D'altra parte, la mancanza di un tono chiaro su internet può rendere difficile anche per gli esseri umani rilevare il sarcasmo. Man mano che l'NLP continua a evolversi e migliorare, gli algoritmi stanno iniziando a comprendere e analizzare il sentiment basandosi su indizi contestuali. Poiché l'analisi del sentiment non sarà corretta al 100% delle volte, i marketer che utilizzano questo strumento nelle loro strategie di social media dovrebbero monitorare i risultati e assicurarsi che l'AI stia categorizzando correttamente i messaggi.

Il futuro del social listening

Uno sviluppo recente nel campo del social listening è l'analisi delle immagini. Dopotutto, i social network non sono esclusivamente basati su testo: piattaforme come Instagram e YouTube hanno costruito intere comunità attorno alla condivisione di foto e video. Alcune soluzioni di monitoraggio dei social media, come NetBase, Radarly e Brandwatch, hanno aggiunto il riconoscimento delle immagini alle loro piattaforme, dando alle aziende la possibilità di tracciare e analizzare le apparizioni del loro marchio nei contenuti visivi.

Quest'anno, Talkwalker è diventato il primo software di social listening a introdurre il riconoscimento video nella sua piattaforma. Con la crescita di TikTok, Instagram Stories e Facebook Live, il video è ovunque sui social media oggi. Il riconoscimento video è un'aggiunta potente al social listening che permetterà ai marchi di combinare analisi di testo, immagini e video, dipingendo un quadro completo della presenza di un marchio nel panorama sociale. Con il riconoscimento di immagini e video, i marchi possono meglio sfruttare i contenuti generati dagli utenti come prova sociale per i loro prodotti o servizi.

Man mano che le piattaforme di social listening migliorano la loro capacità di offrire dati approfonditi, contestuali e multimediali, sarà sempre più importante per loro integrarsi con altri strumenti nello stack di un'azienda. Le analisi dei social media possono aiutare a informare più delle strategie di marketing, dopotutto. I team di sviluppo prodotto possono utilizzare i dati sociali per risolvere problemi e perfezionare i prodotti esistenti, oltre a trovare idee per nuove offerte. I dipartimenti di servizio clienti utilizzano i dati sociali per tenere il polso del sentiment dei clienti e gestire la reputazione del marchio. I team di vendita possono utilizzare i dati sociali come una potente fonte per nuovi lead qualificati. Per garantire che grandi quantità di dati sociali siano sfruttate in tutte le aree rilevanti del business, gli strumenti di social listening di maggior successo si integreranno con strumenti di vendita, piattaforme di business intelligence e software di servizio clienti.