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Scopo dell’analisi   Attraverso la sentiment analisys di una destinazione turistica si    cerca di misurare e quantificar...
Metodologia Grazie all’impostazione di un set di parole chiave (lexicon),  ordinate per categorie, s’individuano le pagin...
Metodologia Analisi svolta tramite la dashboard Attentio   (cutting edge per brand commerciali)   dal 1 settembre al 31 o...
TopicLivello di ospitalità             Servizi/vita quotidiana Natura                           Trasporti pubblici (taxi...
Maremma  Keyword utilizzate per identificare il Brand: «Maremma (and not Viterbo e Lazio)». I risultati  sono stato sottop...
Tra il 1995 e il 2010,                                                                            Grosseto si è classifica...
Andamento giornaliero                                                                            Come vedremo anche       ...
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Confronto tra tool: viral heat vs attentio           settimana dal 17/10 al 23/10A prima vista il tool di controllo riesce...
TopicLa natura, lenogastronomia, l’intrattenimento, i beni culturali (intesi anche come tradizione locale)e lo sport sono ...
SentimentIn aggregato il sentiment sulla Maremma è positivo. Questo risultato è coerente con la letteratura cheafferma che...
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Analisi Semantica   Alcuni approfondimenti sono quindi necessari per ovviare    alla soggettività insita nella scelta a p...
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Policy e azioni Grande rilevanza dei contenuti dei siti istituzionali per la  promozione del territorio Particolare inte...
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Presentazione band reputation maremma

  1. 1. Maremma Toscana Analisi di brand reputation BTO Educational Guido Borà guido.bora@unisi.it Max Gini massimilianogini@gmail.com Firenze, 2 dicembre 2011
  2. 2. Scopo dell’analisi Attraverso la sentiment analisys di una destinazione turistica si cerca di misurare e quantificare l’atteggiamento che gli utenti del web, (in particolare dei social network, blog, gruppi di discussione etc.) hanno nei confronti della destinazione in oggetto, delle strutture dell’incoming e degli eventi a essa collegati. Sulla base delle indicazioni degli utenti, gli stakeholder del territorio possono attivare delle politiche di miglioramento delle criticità rilevate e implementare delle strategie di rafforzamento per incrementare il vantaggio competitivo.Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011
  3. 3. Metodologia Grazie all’impostazione di un set di parole chiave (lexicon), ordinate per categorie, s’individuano le pagine con contenuti positivi e negativi. La predominanza, in una pagina, di parole chiave positive rispetto a quelle negative determinerà l’attribuzione di un sentiment positivo; nel caso contrario il sentiment sarà negativo. Controllo manuale a campione di tutte le conversazioni con successiva pulizia dei conversazioni/news inappropriati.Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011
  4. 4. Metodologia Analisi svolta tramite la dashboard Attentio (cutting edge per brand commerciali) dal 1 settembre al 31 ottobre 2011 Tool di controllo la dashoboard Viral Heat per la settimana che va dal 17 al 23 ottobreGuido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011
  5. 5. TopicLivello di ospitalità Servizi/vita quotidiana Natura  Trasporti pubblici (taxi, Ambiente (nel senso di tutela treni, autobus) e salvaguardia)  Strade di comunicazione Beni culturali (e tradizioni) (ferrovie, aeroporti, strade e Creatività autostrade) Hotel  Servizi comunali Ristoranti  Traffico Bar e Caffè  Inquinamento Turismo ambientale  Intrattenimento Enogastronomia  SportGuido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011
  6. 6. Maremma Keyword utilizzate per identificare il Brand: «Maremma (and not Viterbo e Lazio)». I risultati sono stato sottoposti a un processo di pulizia manuale per eliminare i contenuti non pertinenti.La principale problematica incontrata in sede di configurazione della dashboard è stata a causadell’uso frequente della parola Maremma nel vernacolo toscano sia nelle invettive sia comeesclamativo (anche in altre lingue): ad esempio maremma m… è l’8 % dei risultati. È statodifficoltoso impostare a priori le chiavi di ricerca anche per via dell’uso creativo che se ne fa deltermine (ad esempio maremma pungilionata oppure maremma fastfooddara). Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011
  7. 7. Tra il 1995 e il 2010, Grosseto si è classificata I settori in Maremma* come la prima città italiana per tasso di variazione medio annuo del PIL, con un valore di 7,1%. La provincia di Grosseto ha una quota di valore aggiunto del settore agricolo superiore alla media regionale. Per quanto riguarda l’export si segnala un incremento del 59% dal 2009 al 2010 per il settore dei prodotti alimentari, bevande e tabacco. (Fonte CamCom Grosseto)* (in ricerche analoghe si è trovata corrispondenza tra contenuti delle conversazioni estruttura e composizione del tessuto produttivo). Nostre elaborazioni su dati ISTAT Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011
  8. 8. Andamento giornaliero Come vedremo anche nella slide successiva, il picco delle conversazioni/news si hanno nei giorni di giovedì e venerdì mentre il minimo si ha nei giorni di sabato e domenica. Si nota anche che verso la fine del periodo di ascolto il volume delle conversazioni intercettate è aumentato.La media giornaliera dal 1 settembre al 14 ottobre è di 13 conversazioni/news al giorno,dal 15 ottobre in poi è di 29 conversazioni/news al giorno. Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011
  9. 9. Volumi di conversazioni/news Un’analisi di questo tipo può essere da guida nel caso di scelta del giorno per lanciare una campagna di mktg virale.Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011
  10. 10. Manic Tuesday?Il sabato è il giorno in cui il numero di conversazioni/news dal sentimentpositivo o negativo è maggiore. Il martedì invece è quello che ha una percentualeminore di sentiment positivi. Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011
  11. 11. Risultati per PiattaformeNel periodo preso in considerazione le principali fonti di notizie sono stati i quotidiani on lineseguito da Twitter e da blog vari. Quasi irrilevanti il numero di post di Facebook. La bassa % diFacebook si spiega in parte con le policy della privacy molto restrittive. Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011
  12. 12. Risultati per lingua Arrivi per paese di residenza in Risultati per lingua provincia di Grosseto anno 2008La brevità del periodo in esame probabilmente ha fatto sì che venissero intercettate quasiesclusivamente conversazioni/news in lingua italiana. Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011
  13. 13. Confronto tra tool: viral heat vs attentio settimana dal 17/10 al 23/10A prima vista il tool di controllo riesce a individuare un numero maggiore diconversazioni sui social network e social media. Una verifica successiva mostra cheAttentio è più accurato e preciso Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011
  14. 14. TopicLa natura, lenogastronomia, l’intrattenimento, i beni culturali (intesi anche come tradizione locale)e lo sport sono i topic più trattati. Conservando i risultati off topic abbiamo effettuato un’analisi sul testo perindividuare parole chiave a posteriori. Si conferma, come vedremo, la corrispondenza tra contenuto delle conversazionie settori produttivi emergenti. (Nota: a una conversazione/news possono corrispondere più topic) Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011
  15. 15. SentimentIn aggregato il sentiment sulla Maremma è positivo. Questo risultato è coerente con la letteratura cheafferma che generalmente gli utenti dei social (in quanto strumento di intrattenimento elettivo)tendono a esprimersi in termini di sentiment positivo. Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011
  16. 16. Sentiment per topic Disaggregando abbiamo che, fuorché i trasporti, tutti i topic hanno sentiment positivo. Il sentiment positivo per l’inquinamento indica che chi ne parla ne apprezza l’assenza.Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011
  17. 17. Sentiment per piattaformaDisaggregando per piattaforme notiamo che su Twitter non è agevole individuare il sentimentper la brevità dei contenuti. Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011
  18. 18. Sentiment per linguaL’esiguità del campione delle conversazioni in lingua straniera non consentedi fare confronti significativi. Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011
  19. 19. Positive Turismo, qualità, mare vino e Nuvola con sentiment wine, natura e parco Negative Autostrada, stazione, rifiuti, sterpaglie, lavoroL’analisi è stata effettuata solo sulle conversazioni/news a cui è assegnato un sentimentpositivo (in verde) o positivo (in rosso). Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011
  20. 20. Semantic vs Sentiment  Poiché il sentiment è soggettivo, l’analisi di sentiment non è statisticamente significativa. Se su un campione di 4 individui, 3 su 4 sono d’accordo sul sentiment di ogni post, l’intervallo di fiducia è del 35% mentre quello desiderabile è del 95% (vedi grafico)Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011
  21. 21. Analisi Semantica Alcuni approfondimenti sono quindi necessari per ovviare alla soggettività insita nella scelta a priori delle parole chiave e dell’attribuzione del sentiment  Nuvola delle parole: Analisi delle parole che con maggior frequenza sono associati alla Maremma  Nuvola dei tag: Analisi dei tag che gli utenti assegnano quando parlano della Maremma(analisi tassonomica a posteriori che in questo caso non abbiamo svolto)Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011
  22. 22. Nuvola delle parole chiave (Semantic)L’analisi è stata effettuata a posteriori su tutto il campione inclusi gli OT. Si confermala vocazione turistica ed enogastronomica (vino, wine) della Maremma e l’immagine diterritorio legato alla natura. Mentre emergono parole legate a eventi, in particolarecinema e festival.e Max Gini Guido Borà Interessante anche le numerose occorrenze della parola qualità. Firenze, 2 dicembre 2011
  23. 23. Influencer (Viral heat) Twitter Followers Friends Total Status (Following) Updates MaremmaGuide 896 226 1.503 toskana_news 749 901 15.132 CHARLIEWINES 703 836 2.344 DailyWineNews 8.007 7.928 29.383 winesandthecity 2.083 331 909 Youtube Visualizzazioni totali caricamenti vivamustuscany 9.854 stesen969#p/u 49.703 VulcanoMarketing 2.442 Facebook Mi piace Persone che parlano di questo argomento maremmatoscana.massamarittima 653 maremmatoscana.follonica 1.650 138 Citta.del.Tufo.Maremma.Toscana 2.368 48 MAREMMA-TOSCANA-ITALY-cultura-storia- 9.901 698 natura/120171781345277 maremmatoscana.argentario 1.649 maremmatoscana.orbetello 1.774 8 maremmatoscana.amiata 546 maremmatoscana.grosseto 745 25Tweet, video su YouToube e conversazioni su Facebook, per narrare il territorio Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011
  24. 24. Influencer (attentio)  È possibile seguire e promuovere l’attività degli influencer tramite alcuni aggregatori quali paper.li o curated byGuido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011
  25. 25. Policy e azioni Grande rilevanza dei contenuti dei siti istituzionali per la promozione del territorio Particolare interesse su natura, turismo ambientale, ed enogastronomia (soprattutto vini) Attenzione verso la qualità Azioni:  Collegamenti a blogger e influencer sul territorio  Twitter ‘evangelist’ istituzionali  Essere presenti proattivamente su FacebookGuido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011
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