The place where the Customer counts

Free thoughts on CRM, Business and the next big thing

The place where the Customer counts - Free thoughts on CRM, Business and the next big thing

Individuare i supporter grazie alla Social Network Analysis

Sono reduce da molte interessanti letture che hanno in qualche modo consolidato certi temi a cui sono molto affezionato e, in più, che hanno stimolato l’approfondimento di nuovi argomenti che sempre più ritengo assolutamente affini alle pratiche aziendali necessarie per l’elaborazione di una strategia di Social CRM efficace.

Tra queste tematiche di sicuro quella che ha catturato maggiormente la mia attenzione è la Social Network Analysis, devo dire anche grazie allo zampino di Emanuele Quintarelli e del gruppo di Open Knowledge, tanto che ho cominciato a leggere alcuni articoli (soprattutto quelli di Michael Wu, Principal Scientist of Analytics presso Lithium Technologies) e a comprare libri sul tema (vedi qui e qui).

L’argomento mi ha talmente incuriosito che, nonostante la mia preparazione assolutamente inaffidabile sul tema in oggetto (almeno per ora 😉 ), mi è venuta voglia di provare a capire come applicare la SNA nell’individuazione dei supporter (con questo termine mi riferisco alla categoria di influencer non dedicati esclusivamente alle attività di marketing ma estendibile a qualsiasi tipo di attività in cui il contributo del cliente può essere di supporto al business dell’azienda).

In realtà questa attività non è nuova e praticamente ogni social media monitoring tool in circolazione fornisce un indicatore del livello di influenza di chi sta discutendo del proprio brand o prodotto. Quello che però non mi ha mai pienamente convinto è l’attendibilità di questi indicatori, soprattutto dopo aver letto un articolo di Fresh Network in cui si descrivono le logiche con cui venivano computati tali valori. Per carità, non c’è nulla di sbagliato in loro e nel loro utilizzo e soprattutto, come l’esperienza mi ha insegnato più volte, è sempre meglio agire con un dato in più – anche se non perfetto – che provare a caso o senza alcuna base informativa a supporto. Ma è anche vero che un gestione interna del processo di indentificazione dei supporter mi permette comunque di avere molta più flessibilità nell’utilizzo e nell’interpretazione delle informazioni.

Riprendendo quindi alcuni esempi del già citato Michael Wu ho provato ad immaginare cosa si potrebbe fare con la SNA sulle piattaforme sociali esterne, articolando l’approccio in step sequenziali.

Individuare i profili sociali dei miei clienti

Il primo step è sicuramente quello di recuperare i profili sociali dei miei clienti. Questa attività può essere svolta grazie al supporto di alcune applicazioni di terze parti come Flowtown (che però a quanto pare sta per dismettere questa funzionalità per un nuovo modello di business che ancora non ci è dato conoscere) o Sociotoco che permettono attraverso opportune API di scandagliare la Rete e, sulla base dei dati anagrafici dei clienti presenti nei sistemi aziendali di CRM, di associare con un buon livello di attendibilità i profili presenti sulle più importanti piattaforme sociali (bisogna in ogni caso validare le informazioni recuperate per evitare associazioni improbabili). E’ sicuramente un lavoro oneroso e complesso da gestire (soprattutto per aziende con un numero elevato di clienti) ma confido comunque nell’evoluzione degli sviluppi di queste applicazioni di social discovery.

Scoprire le discussioni più interessanti sul brand e prodotti/servizi

L’attività di ascolto torna ad essere un’attività strategica fondamentale per poter individuare le piattaforme sociali in cui hanno luogo le conversazioni che riguardano la nostra azienda (non solo Facebook fan page o Twitter ma anche gruppi di discussione, forum, ecc.). Riveste particolare importanza in questa fase la scelta oculata delle parole chiave da utilizzare con i social media monitoring tool in quanto è molto interessante riuscire a differenziare le community in funzione della tipologia di discussione trattata (temi sulle esperienze di utilizzo o supporto potrebbero essere catalogate con l’etichetta “Customer Service”, quelle più legate al passaparola – positivo e negativo – con “Marketing” e così via).

Definire il target di analisi

A questo punto, in funzione dei risultati ottenuti nella fase precedente, si definisce il target di azione selezionando le piattaforme su cui verrà utilizzata la Social Networking Analysis. Bisogna non dimenticarsi, in questa fase, di prendere in considerazione come parametro di scelta delle piattaforme anche la buona copertura del proprio target clienti e prospect.

Estrapolare i dati funzionali alla Social Network Analysis

E’ giunta quindi l’ora di raccogliere tutti i dati necessari dalle piattaforme in target per un intervallo di tempo predefinito (ad esempio 3 o 6 mesi). In particolare quello che dovrebbe essere estrapolato sono gli utenti che prendono parte alle discussioni (suddivisi in clienti e non clienti) e le stesse conversazioni opportunamente categorizzate in base alle etichette definite nelle fasi precedenti (con più o meno dettaglio a seconda delle esigenze) e possibilmente anche in base al sentiment.

In questo modo avremo gli elementi principali per costruire le nostre reti sociali ossia, rispettivamente, i nodi e le connessioni.

Indentificare i supporter attraverso la Social Network Analysis

A questo punto si separano gli utenti/conversazioni (nodi/connessioni) per etichetta e piattaforma sociale analizzata. Ad ogni set corrisponderà quindi un grafo sociale nel quale i nodi risulteranno uniti se tra di loro è avvenuta una conversazione reciproca (ad esempio uno scambio diretto di opinioni sul thread di un forum dedicato alla risoluzione di un problema tecnico di un prodotto commercializzato dall’azienda). Ogni connessione è caratterizzata da tre fattori principali:

  1. La sua intensità in una conversazione è direttamente proporzionale al numero di messaggi con cui un utente constribuisce alla conversazione (più si scrive più si è riconosciuti).
  2. La sua intensità in una conversazione è inversamente proporzionale al numero di partecipanti alla conversazione stessa (più si discute meno ci si differenzia).
  3. La sua intensità cresce con il numero di conversazioni avvenute tra gli utenti (additività).

Sarà quindi possibile calcolare, grazie a specifici tool di Social Network Analysis, diverse metriche utili per comprendere le dinamiche relazionali all’interno dei grafi e con le quali sarà possibile identificare i supporter. Alcune di queste metriche sono:

  1. Degree Centrality: legato al numero di connessioni associate ad ogni nodo (esprime il grado di connettività di un utente con la rete)
  2. Eigenvector Centrality: legato all’importanza – autorevolezza – di un nodo nel network (assegna alti punteggi agli utenti collegati a quelli con punteggi elevati)
  3. Closeness Centrality: legato alla distanza media geodesica – soluzione al problema dello shortest path – tra un nodo e tutti gli altri da lui raggiungibili (esprime il grado di prossimità di un utente agli altri della rete)
  4. Betweenness Centrality: legato al numero di volte in cui un nodo si ritrova lungo lo shortest path tra le altre coppie di nodi della rete (descrive la capacità di diffusione delle informazioni nella rete attraverso quell’utente)

Michael Wu’s blog image

Il grafo in figura mostra uno dei risultati di un’analisi fatta da Michael Wu su una community Q&A dove il colore dei nodi varia a secondo del valore assunto dal loro PageRank Score (una variante dell’Eigenvector Centrality) mentre la loro dimensione è correlata alla Degree Centrality quindi alla capacità di essere più o meno “connessi” all’interno della rete.

L’analisi di un grafo di questo genere ci permetterebbe di capire chi sono i nostri supporter ossia coloro che, a secondo dei casi,:

  • hanno più autorevolezza nella risoluzione di problemi inerenti i nostri prodotti/servizi (service supporter),
  • tendono a parlare bene del nostro brand e riescono a raggiungere un numero elevato di persone (awareness supporter),
  • hanno la capacità di far viaggiare le notizie molto rapidamente all’interno della propria rete (buzz supporter).

Le opportunità sono innumerevoli e la possibilità aggiuntiva di distinguere a priori chi è già un nostro cliente da chi ancora non lo è, ci consente di indirizzare meglio le nostre strategie di engagement; strategie che devono essere differenziate a secondo della expertise tematica che contraddistingue le discussioni all’interno delle piattaforme analizzate e degli obiettivi dell’azienda.

L’attuale gap nel Social CRM

In un mio precedente post ho provato a spiegare come, a mio parere, si dovrebbe cominciare ad approcciare una strategia di Social CRM: avviando un’attività di ascolto e monitoraggio della Rete, per un periodo congruo, che consenta di chiarire le idee in merito al comportamento degli utenti che utilizzano i social media nel momento in cui conversano tra di loro su argomenti correlati direttamente o indirettamente con il nostro business, o provano a relazionarsi con nostri competitor che adottano già delle strategie di social engagement.

A conclusione della suddetta analisi il risultato che mi aspetterei, oltre alla panoramica di quanto esaminato, dovrebbe essere una sorta di piano di azione strategico in cui emergano delle proposte concrete su quali media si vuole puntare per favorire un’integrazione effettiva tra i processi customer-facing e il mondo esterno e sulle relative modalità di attuazione.

Solo per fare un esempio pratico potremmo immaginare di essere un’azienda operante nel settore della GDO la quale ha appurato che il migliore approccio per interagire con i propri clienti social, frutto dei risultati ottenuti dalla precedente analisi di monitoraggio, è quello di combinare la propria presenza online su un giusto mix di piattaforme pubbliche e proprietarie (potrebbe essere ad esempio il caso di aprire un profilo aziendale su Facebook attraverso il quale definire la propria identità, coinvolgere gli utenti su quality survey, condividere e diffondere iniziative promozionali incentivanti e contest con cui veicolare i potenziali lead sui PdV fisici. E a questo aggiungere una piattaforma wiki per creare engagement con una community costituita da membri con cui poter dialogare e conversare sul proprio impegno nella scelta etica dei propri fornitori, sulla qualità dei prodotti, sull’opportunità di introdurre nuove classi di prodotti per poter andare incontro a specifiche esigenze di nicchie di mercato – come ad esempio i ciliaci o chi è allergico a specifici ingredienti -, ecc.).

La cosa che mi interessa porre in evidenza è che, a questo specifico punto dello sviluppo della strategia di Social CRM, si presenta praticamente sempre il caso in cui è necessario offrire una combinazione di piattaforme proprietarie e pubbliche. Questo perché sono fermamente convinto che il comportamento sociale degli utenti è, direi per fortuna, vario e differenziato; quindi ci saranno sempre degli utenti che per passione aderiranno entusiasticamente a community così come altri che invece non apprezzeranno la partecipazione a piattaforme proprietarie e che si sentono più a loro agio utilizzando piattaforme pubbliche (vuoi per mancanza di tempo che preferiscono dedicare a piattaforme più generaliste come appunto Facebook o MySpace, vuoi per diffidenza rispetto al fatto che sia la stessa azienda a “guidare” lo spazio in cui si svolge il dialogo).

A questo punto avremo una situazione del genere

in cui si mette in evidenza come ad oggi manchi lo strato di integrazione tra i touchpoint e i sistemi informativi, operazionali e transazionali dell’azienda. In questo livello ricadrà a mio avviso un complesso sistema di competenze professionali, procedurali e tecnologiche che permetteranno di mettere in pratica la propria strategia; è proprio qui insomma che si giocherà la vera partita sul Social CRM.

A tal proposito, provando a fare un po’ di brainstorming onanistico, mi sono venute in mente una serie di considerazioni:

  • bisogna trovare il modo più rapido per identificare i clienti, collegare i loro profili social con quelli anagrafici presenti nei sistemi aziendali e, infine, censire i prospect (che da qui un avanti considero come coloro che sono fan, follower o chissà cos’altro ma che non appartengono all’anagrafica aziendale)
  • bisogna essere in grado di configurare, tracciare ed archiviare i principali eventi/stati legati ai comportamenti social dei clienti e prospect quando attivano un contatto con un profilo social aziendale (tipologia richiesta, mentions e Retweet e altro contestualizzati attraverso l’utilizzo di opportune filtering keyword)
  • bisogna essere in grado di configurare, tracciare ed archiviare i principali eventi/stati legati ai comportamenti social dei clienti e prospect al di fuori del perimetro relazionale utente-azienda (come al punto precedente ma seguendo un ambito semantico non direttamente legato alla tipologia di richiesta nei confronti dell’azienda)
  • occorre amministrare in maniera centralizzata i profili aziendali presenti su diverse piattaforme pubbliche e proprietarie per una gestione del workflow integrata che consenta, ad esempio, l’assegnazione di task a membri diversi del team, la corretta classificazione del’interazione con gli utenti, la codifica univoca dello stato dell’interazione (aperta, in carico a, gestita, ecc.), ecc.

Da questi considerazioni ne derivano altre a mio avviso fondamentali:

  • è essenziale che la tecnologia ci porti verso soluzioni di interfacciamento molto flessibili che consentano un adeguato scambio di flussi informativi tra i vari pezzi che compongono il puzzle sistemistico/applicativo da approntare
  • è fondamentale posizionarsi su architetture che consentano un dimensionamento altamente scalabile che fronteggi in maniera appropriata l’archiviazione dei volumi aggiuntivi di dati previsti (e qui si potrebbe aprire un dibattito sul tema “on demand” vs. “on premise”)
  • è cruciale cominciare a fare alcune considerazioni serie sul tema dell’insight ossia di quella componente più analitica del Social CRM che consente attraverso elaborazioni statistiche massive di formulare precise indicazioni di business a supporto delle attività più operative (che agevolano la gestione della relazione con i propri clienti e prospect) e strategiche (volte a estrapolare informazioni a valore aggiunto dall’analisi dei comportamenti, utili dal punto di vista di sviluppo commerciale e di consolidamento dell’engagement)

In particolare su quest’ultimo punto, per parafrasare Esteban Kolsky, sarà determinante trovare la maniera più idonea e performante per riuscire a separare il social noise dai social data di interesse per l’azienda, e per elaborare in near real-time questi ultimi allo scopo di estrarre il suddetto valore aggiunto. E non è poco.

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