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La reputazione on line di
Banche e Top Executive
REPUTATION MANAGER
Andrea Barchiesi
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REPUTAZIONE ON LINE
BANCHE
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L’analisi delle conversazioni online
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CHI SIAMO
DAL 2004 è società leader nell’analisi
della reputazione di brand e figure di
rilievo...
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OBIETTIVI DI ANALISI
GLI OBIETTIVI dell’indagine in
termini di web reputation.
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IL CAMPIONE D’INDAGINE
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LA METODOLOGIA
Costruzione del modello concettuale e definizione
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 L’analisi è di tipo strutturato,
suddivisa in classi di indagine che tendono
a rappresentare ...
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RISULTATI
IL SENTIMENT GLOBALE
L’IMPATTO EMOTIVO
IL CALCOLO DEL CERR®
I TEMI PIÙ DISCUSSI
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Dalle rilevazioni analizzate si evince che:
 Più della metà dei contenuti sono a carattere n...
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CERR® - Rischio Reputazionale
Il Coefficiente Effettivo del Rischio Reputazionale è una misur...
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I TEMI PIÙ DISCUSSI
Durante il periodo d’analisi le rilevazioni sono confluite:
- Per il 31,0...
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DISTRIBUZIONE SENTIMENT
Il grafico a lato mostra, con una visione
globale, la distribuzione d...
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ANALISI DEI CANALI
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ANALISI DEI DOMINI
 Lo schieramento
generale tende al
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 La maggior parte dei
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IDENTITA’ DIGITALE
TOP EXECUTIVE
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La reputazione on line di un manager
è il primo biglietto da visita per sè e per l’azienda ch...
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DIGITAL IDENTITY FACTS
«12,6 milioni di persone ogni giorno possono
accedere alla tua identit...
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CASE HISTORY
20LOGO BANCA PARTECIPANTE 20
La ricerca si basa sull’analisi dell’identità digitale dei top manager.
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BNL BNP PARIBAS
Gianluca Bisognani
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Ugo Biggeri
BANCA POPOLARE
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IDENTITA’ DIGITALE:
INDICE QUALITATIVO SINTENTICO
L’aggregazione dei
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• I clienti delle banche sono molto attenti a confrontare
i prodotti e i servizi in base alle...
33LOGO BANCA PARTECIPANTE 33
Grazie per l’attenzione
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Via A. De Gasperi, 126
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Social Banking ed Executive Reputation: la reputazione on line di banche e top manager

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Ricerca presentata da Andrea Barchiesi, CEO di Reputation Manager, all' Italian Social Banking Forum nell'ambito del progetto Social Minds

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Social Banking ed Executive Reputation: la reputazione on line di banche e top manager

  1. 1. 1LOGO BANCA PARTECIPANTE La reputazione on line di Banche e Top Executive REPUTATION MANAGER Andrea Barchiesi @andbarch @Reputataiuvant #isbf14 Milano, Centro Congressi Palazzo StelllineItalian Social Banking Forum 24 Giugno 2014
  2. 2. 2LOGO BANCA PARTECIPANTE 2 REPUTAZIONE ON LINE BANCHE
  3. 3. 3LOGO BANCA PARTECIPANTE 3 L’analisi delle conversazioni online ANALISICHI SIAMO RISULTATI Reputation Manager si è occupata, in ambito del progetto Social Minds, di indagare nel Web la percezione degli utenti sui principali istituti bancari italiani e sui loro prodotti e servizi alla clientela, restituendone il sentiment. Periodo di ascolto: 1 febbraio – 30 aprile 2014
  4. 4. 4LOGO BANCA PARTECIPANTE 4 CHI SIAMO DAL 2004 è società leader nell’analisi della reputazione di brand e figure di rilievo pubblico nei canali on line e social media. Reputation Manager fonde spirito consulenziale alla più innovativa tecnologia del settore. PRIMA IN ITALIA ad introdurre il concetto di ingegneria reputazionale. OLTRE 300 PROGETTI all’attivo. INNOVAZIONE CONTINUA con oltre il 30% di risorse dedicate all’R&D. A Reputation Manager è stato assegnato il Premio Innovazione 2011.
  5. 5. 5LOGO BANCA PARTECIPANTE 5 OBIETTIVI DI ANALISI GLI OBIETTIVI dell’indagine in termini di web reputation. LA METODOLOGIA dal raggio di azione illimitato, grazie al sistema innovativo di ascolto delle conversazioni online HSS sviluppato da Reputation Manager. IL CAMPIONE D’INDAGINE 27 banche, conversazioni on line in italiano da febbraio ad aprile 2014. IL MODELLO CONCETTUALE come base portante dell’iter di analisi. METODOLOGIA INNOVATIVA DI ASCOLTO DEL WEB
  6. 6. 6LOGO BANCA PARTECIPANTE 6 IL CAMPIONE D’INDAGINE
  7. 7. 7LOGO BANCA PARTECIPANTE 7 LA METODOLOGIA Costruzione del modello concettuale e definizione del periodo d’ascolto (1 febbraio – 30 aprile 2014) Analisi e interpretazione delle rilevazioni in base a KPI specifici Raggio d’azione illimitato. Ricerca delle conversazioni in tutto il web, con maggiore attenzione al cosiddetto web informale (UGC, User Generated Content), attraverso il sistema “Human Search Simulation” che simula il comportamento umano. Output della ricerca
  8. 8. 8LOGO BANCA PARTECIPANTE 8  L’analisi è di tipo strutturato, suddivisa in classi di indagine che tendono a rappresentare la realtà che si intende misurare.  Tre i livelli in cui si articola il modello:  Macrocategorie  Categorie  Sottocategorie  Per il progetto Social Minds è stato indagato il settore bancario italiano, a partire dalle conversazioni online degli utenti relative ai singoli brand, ai relativi servizi e prodotti offerti. IL MODELLO CONCETTUALE Servizi Prodotti Brand
  9. 9. 9LOGO BANCA PARTECIPANTE 9 RISULTATI IL SENTIMENT GLOBALE L’IMPATTO EMOTIVO IL CALCOLO DEL CERR® I TEMI PIÙ DISCUSSI ANALISI DEI CANALI ANALISI DEI DOMINI LE PRINCIPALI EVIDENZE
  10. 10. 10LOGO BANCA PARTECIPANTE 10 Dalle rilevazioni analizzate si evince che:  Più della metà dei contenuti sono a carattere neutro (62%)  I contenuti a carattere negativo costituiscono una percentuale degna di nota (30%)  I contenuti a carattere positivo coprono solo l’8% delle conversazioni IL SENTIMENT GLOBALE
  11. 11. 11LOGO BANCA PARTECIPANTE 11 CERR® - Rischio Reputazionale Il Coefficiente Effettivo del Rischio Reputazionale è una misura del valore reputazionale, calcolato in una scala che va da -5 a +5 tenendo presente molteplici aspetti:  Sentiment dei contenuti  Importanza dei domini  Pertinenza delle conversazioni rispetto ai domini che le ospitano  Canale di diffusione della conversazione  Business Il CERR® medio totale senza tener conto della neutralità risulta negativo: - 1,26 In questo grafico sono state escluse le neutralità per far emergere il peso di negatività e positività
  12. 12. 12LOGO BANCA PARTECIPANTE 12 I TEMI PIÙ DISCUSSI Durante il periodo d’analisi le rilevazioni sono confluite: - Per il 31,07% nella macro-categoria «Servizi Banca». - Per il 25,97% in «Prodotti Bancari». - Per il 23,65% in «Finanziamento e Risparmio». - Per il 19,32% in «Brand».
  13. 13. 13LOGO BANCA PARTECIPANTE 13 DISTRIBUZIONE SENTIMENT Il grafico a lato mostra, con una visione globale, la distribuzione del sentiment per ogni singola categoria. Da evidenziare che il maggior numero delle conversazioni sono confluite nella categoria «Customer Experience» e «Comunicazione», evidenziando due tendenze: 1- che il conversato sul tema «banche» sul web fa riferimento ad esperienze personalI degli utenti. 2- la presenza online e l’intensa attività di comunicazione sul web da parte delle banche.
  14. 14. 14LOGO BANCA PARTECIPANTE 14 ANALISI DEI CANALI
  15. 15. 15LOGO BANCA PARTECIPANTE 15 ANALISI DEI DOMINI  Lo schieramento generale tende al positivo  La maggior parte dei domini si concentra nell’area a media- bassa importanza  La presenza di conversazioni in domini ad alta rilevanza è riscontrabile per Youtube e finanzaonline.comDescrizione: Le grandezze considerate sono i domini valutati pesando differenti paramentri: •importanza del dominio (asse Y) •indice pesato di positività/negatività DPS (asse X) •numero di discussioni ospitate in quel dominio (area del cerchio) Obiettivo: La mappa visuale è utile per visualizzare la posizione dei domini in cui si sono sviluppate maggiormente le conversazioni.
  16. 16. 16LOGO BANCA PARTECIPANTE 16 IDENTITA’ DIGITALE TOP EXECUTIVE
  17. 17. 17LOGO BANCA PARTECIPANTE 17 La reputazione on line di un manager è il primo biglietto da visita per sè e per l’azienda che amministra. Chi fa ricerche on line sui Top Executive? - Potenziali partner - Invesitori - Clienti e potenziali clienti - Stampa - Competitor EXECUTIVE REPUTATION Executive Reputation: un’identità digitale da pianificare, gestire e difendere. La stretta di mano digitale precede e, sempre più spesso, determina la possibilità di una relazione professionale.
  18. 18. 18LOGO BANCA PARTECIPANTE 18 DIGITAL IDENTITY FACTS «12,6 milioni di persone ogni giorno possono accedere alla tua identità digitale» Audiweb «Reputazione Azienda: il 65% dei clienti si fida di altri consumatori, e solo il 38% del CEO» Trust Barometer «Il 60% degli europei condivide online dati personali: 90% informazioni biografiche, 50% informazioni sociali, 10% dati sensibili» Adnkronos «Furto identità Web, 8 milioni di italiani a rischio: 1 su 3 rilascia dati sensibili» Osservatorio TuttiMedia
  19. 19. 19LOGO BANCA PARTECIPANTE 19 CASE HISTORY
  20. 20. 20LOGO BANCA PARTECIPANTE 20 La ricerca si basa sull’analisi dell’identità digitale dei top manager. Per identità digitale si intende l’insieme delle informazioni presenti in rete la cui considerazione complessiva identifica il soggetto agli occhi dell’utente del web. Fondamentale è il principio della lettura percettiva di un utente che naviga sui motori di ricerca: i dati che colpiscono di più l’attenzione sono quelli che compaiono ai primi posti nella lista dei risultati dei motori di ricerca, ovvero nelle posizioni percettivamente più rilevanti per chi legge. I contenuti on line immediatamente associabili al soggetto formano l’identità digitale percepita. I parametri presi in esame sono: • Identificabilità del soggetto • Presenza diretta sul web • Autorevolezza delle fonti • Aggiornamento delle informazioni • Immagine percepibile Tali parametri concorrono alla definizione di un indice che specifica il valore qualitativo dell’identità digitale del manager. L’analisi viene condotta sulle prime 20 posizioni dei risultati di ricerca con Google, tramite l’utilizzo della keyword «nome- cognome» IL METODO DI ANALISI
  21. 21. 21LOGO BANCA PARTECIPANTE 21 Luigi Abete BNL BNP PARIBAS Gianluca Bisognani IW BANK Ugo Biggeri BANCA POPOLARE ETICA Giovanni Bossi BANCA IFIS Damiano Castelli ING DIRECT ITALIA Federico Ghizzoni UNICREDIT Giovanni Berneschi GRUPPO BANCA CARIGE Obiettivo dell’analisi è valutare l’identità digitale percepibile dagli utenti del web per i seguenti manager, attivi nel settore banking: TOP MANAGER
  22. 22. 22LOGO BANCA PARTECIPANTE 22 IDENTITA’ DIGITALE: INDICE QUALITATIVO SINTENTICO L’aggregazione dei parametri considerati dall’analisi permette la determinazione, per ogni soggetto, di un indice sintetico rappresentativo del livello qualitativo dell’identità digitale. CLASSIFICA GLOBALE
  23. 23. 23LOGO BANCA PARTECIPANTE 23 Giovanni Berneschi La matrice dei valori indica l’ecosistema valoriale percepibile attualmente. I valori indicati sono ritenuti fondamentali per un profilo web di alto livello. Il peso dei singoli valori sull’identità digitale complessiva è indicato dalla lunghezza della linea blu (in caso positivo) o rossa (in caso negativo). Matrice prevalentemente negativa. Assenza della maggior parte dei valori fondamentali MATRICE VALORIALE Worst Case
  24. 24. 24LOGO BANCA PARTECIPANTE 24 La matrice dei concetti indica quali sono gli aspetti più evidenti, associabili immediatamente all’identità digitale del soggetto in analisi. Il peso dei singoli valori decresce in senso orario. Giovanni Berneschi MATRICE CONCETTUALE Worst Case
  25. 25. 25LOGO BANCA PARTECIPANTE 25 BEST CASE Damiano Castelli La matrice dei valori indica l’ecosistema valoriale percepibile attualmente. I valori indicati sono ritenuti fondamentali per un profilo web di alto livello. Il peso dei singoli valori sull’identità digitale complessiva è indicato dalla lunghezza della linea blu (in caso positivo) o rossa (in caso negativo). Matrice esclusivamente positiva. Estrema concentrazione in un esiguo numero di valori fondamentali percepiti MATRICE VALORIALE
  26. 26. 26LOGO BANCA PARTECIPANTE 26 BEST CASE La matrice dei concetti indica quali sono gli aspetti più evidenti, associabili immediatamente all’identità digitale del soggetto in analisi. Il peso dei singoli valori decresce in senso orario. Damiano Castelli MATRICE CONCETTUALE
  27. 27. 27LOGO BANCA PARTECIPANTE 27 0 5 10 10 10 9,5 9,5 9,5 7,5 5 Viene valutata l’afferenza o meno dei contenuti rilevati al soggetto in analisi. Il livello di identificabilità diminuisce al crescere di contenuti non riferibili al soggetto, in particolare in caso di presenza di omonimie. Ugo Biggeri Gianluca Bisognani Luigi Abete Federico Ghizzoni Giovanni Berneschi Damiano Castelli Giovanni Bossi IDENTIFICABILITA’
  28. 28. 28LOGO BANCA PARTECIPANTE 28 Viene valutata la presenza o meno, tra i primi risultati della ricerca su Google, di canali diretti di comunicazione: siti corporate, siti personali, profili professionali, blog. 0 5 10 1,5 1,5 1,5 1,5 1 0,5 0 Ugo Biggeri Gianluca Bisognani Damiano Castelli Giovanni Bossi Luigi Abete Federico Ghizzoni Giovanni Berneschi PRESENZA DIRETTA
  29. 29. 29LOGO BANCA PARTECIPANTE 29 0 5 10 8,9 7,9 7,4 6,5 6,5 6,2 5,1 Viene valutato il livello qualitativo dei canali sui quali sono presenti contenuti afferenti il soggetto in analisi. Ad esempio, la presenza di un profilo su Wikipedia o di numerosi contenuti su testate online, influenza positivamente la valutazione del parametro. Ugo Biggeri Gianluca Bisognani Luigi Abete Federico Ghizzoni Giovanni Berneschi Damiano Castelli Giovanni Bossi AUTOREVOLEZZA FONTI
  30. 30. 30LOGO BANCA PARTECIPANTE 30 La pressione mediatica, determinata dalla concentrazione di nuovi contenuti web pubblicati, è indice dello stress a cui è sottoposta la matrice di comunicazione. Un’elevata pressione mediatica può determinare instabilità nella matrice di comunicazione. PRESSIONE MEDIATICA 840 545 126 3 1 0 0 Ugo Biggeri Gianluca Bisognani Damiano Castelli Giovanni Bossi La valutazione non tiene conto dell’accezione positiva o negativa dei contenuti. Luigi Abete Federico Ghizzoni Giovanni Berneschi Dati estratti da Google News
  31. 31. 31LOGO BANCA PARTECIPANTE 31 0 5 10 7,8 7,6 6,9 6,7 6,1 4,9 0,3 Vengono valutate l’esaustività, la completezza e la positività delle informazioni rilevabili, ponderandole con l’eventuale presenza di contenuti ritenuti non idonei a rappresentare l’identità digitale del soggetto in analisi. Ugo Biggeri Luigi Abete Giovanni Berneschi Gianluca Bisognani Federico Ghizzoni Damiano Castelli Giovanni Bossi IMMAGINE PERCEPIBILE
  32. 32. 32LOGO BANCA PARTECIPANTE 32 • I clienti delle banche sono molto attenti a confrontare i prodotti e i servizi in base alle loro esperienze dirette • Trasparenza, affidabilità dell’istituto bancario e qualità del customer care sono temi sensibili • Esiste una stretta relazione tra l’immagine della banca e quella dei suoi amministratori e top executive, in particolare i valori associati e trasferiti dall’immagine del manager come professionista e come uomo hanno un impatto immediato sulla reputazione della sua banca, e viceversa. LEZIONI APPRESE
  33. 33. 33LOGO BANCA PARTECIPANTE 33 Grazie per l’attenzione REPUTATION MANAGER Via A. De Gasperi, 126 20017 Rho (Milano) Tel: +39 (0)2 928.50.1 www.reputazioneonline.it

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