banche: l'analisi delle conversazioni online

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L’analisi delle conversazioni online

REPUTATION MANAGER

Andrea Barchiesi

Milano, Centro Congressi Palazzo Stellline Italian Social Banking Forum 11 Luglio 2013

http://www.socialminds.it/

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L’analisi delle conversazioni online

ANALISI CHI 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 dicembre 2012 - 31 maggio 2013




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.




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

IL MODELLO CONCETTUALE come

base portante dell’iter di analisi.

METODOLOGIA INNOVATIVA DI ASCOLTO DEL WEB




Indagare nel Web la situazione attuale della percezione degli utenti sulle banche

Portare alla luce gli argomenti maggiormente discussi nel Web, classificati

in base al sentiment

Analizzare le conversazioni relative ai prodotti e ai servizi offerti dalle banche

Analizzare i canali tematici particolarmente attivi

Individuare ed analizzare nel dettaglio i domini più significativi

Analizzare i social network monitorando i relativi commenti

GLI OBIETTIVI




IL CAMPIONE D’INDAGINE BANCHE IN ANALISI

UNICREDIT

BANCA MONTE DEI PASCHI DI SIENA

INTESA SANPAOLO

UBI BANCA

BANCO POPOLARE

BANCA NAZIONALE DEL LAVORO - BNL

CASSA DI RISPARMIO DI PARMA E PIACENZA - CARIPARMA

BANCA CARIGE - CASSA DI RISPARMIO DI GENOVA

BANCA POPOLARE DI MILANO - BPM

BANCA POPOLARE DI VICENZA

CREDITO EMILIANO - CREDEM

BANCA POPOLARE DELL’EMILIA ROMAGNA - BPER

ING DIRECT

BANCA IFIS

WEBANK (gruppo BiPiemme)

FINECOBANK BANCA FINECO (gruppo UNICREDIT)

BANCA SELLA

CHEBANCA! (gruppo MEDIOBANCA)

IW BANK (gruppo UBI banca)

BANCA MEDIOLANUM

CREDITO VALTELLINESE

VENETO BANCA

BCC di Fornacette – BCC for Web

IBL Banca

EMIL BANCA - CREDITO COOPERATIVO

BANCA DI CREDITO COOPERATIVO DI CARATE BRIANZA

BANCA POPOLARE ETICA




LA METODOLOGIA

Costruzione del modello concettuale e definizione

del periodo d’ascolto (1 dicembre 2012 - 31 maggio 2013)

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




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




RISULTATI

IL SENTIMENT GLOBALE

L’IMPATTO EMOTIVO

IL CALCOLO DEL CERR®

I TEMI PIÙ DISCUSSI

ANALISI DEI CANALI

ANALISI DEI DOMINI

OVERVIEW SOCIAL NETWORK

LE PRINCIPALI EVIDENZE




Dalle 1.393 rilevazioni analizzate si evince che:

Circa la metà dei contenuti sono a carattere neutro (59%)

I contenuti a carattere negativo costituiscono una percentuale degna di nota (24%)

I contenuti a carattere positivo coprono il 17% delle conversazioni

IL SENTIMENT GLOBALE

* L’indice CERR® rientra in una scala di valori da -5 a +5




L’IMPATTO EMOTIVO

Assenti conversazioni con

un tono molto critico e

lesivo Conversazioni dai toni lievi,

tendenti al neutro:

la maggioranza dei contenuti

La distribuzione dell’impatto

emotivo rappresenta la

misura del “calore” della

conversazione.

Offre un indice strategico

dell’intensità del tono della

comunicazione.

Sebbene risulta un’effettiva

assenza di conversazioni con

tono decisamente negativo, la

maggioranza dei commenti

positivi si concentra nell’area

di impatto emotivo minimo-

basso.




IL CALCOLO DEL CERR®

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

1,05

2,37

-2,17

2,00

Il CERR® medio totale è lievemente positivo

In questo grafico

sono state escluse le

neutralità per far

emergere il peso di

negatività e positività




I TEMI PIÙ DISCUSSI

Le rilevazioni sui «Brand» bancari sono anch’esse circa il 22% di quelle osservate. Le conversazioni che si focalizzano sulle banche hanno un deciso sentiment negativo, per

quanto riguarda l’aspetto dell’immagine.

Si nota una decisa percentuale di rilevazioni a carattere neutro, che fanno riferimento agli UGC

di tipo visuale. Le rimanenti rilevazioni sono quasi equamente tripartite tra positive, negative e

neutre.

Il 56% delle rilevazioni si

concentrano in «Linee

Prodotti», con predominanza di

conversazioni a carattere neutro

dovuta a richieste di

informazioni, tra utenti, sui

prodotti bancari.

Attorno ai «Servizi Bancari»

ruotano il 22% delle

conversazioni analizzate

(racconti personali di rapporti

con banche, servizi di customer

care, ecc.) di cui quasi la metà

emerge con tonalità negativa.




ANALISI DEI CANALI




ANALISI DEI DOMINI

La maggior parte dei

domini si concentra

in portali a media-

bassa importanza

La presenza di

conversazioni in

domini ad alta

rilevanza è

riscontrabile per

Youtube,

finanzaonline.com e

answer.yahoo.com




SOCIAL NETWORK:

FOCUS ON FACEBOOK L’analisi si è concentrata su un campione di pagine ufficiali e di pagine spontanee relative

ad alcune banche, prodotti bancari o temi di attinenza bancaria. Dati al 31-05/2013




QUALE BANCA HA PIÙ FAN?

Una buona Fan Base è il primo indicatore di una comunicazione social attiva,

ma costituisce solo la base di partenza sulla quale è necessario innestare altre valutazioni.




CHI HA I FAN PIÙ ATTIVI?

Alcune pagine che mostrano un numero di Likers relativamente non elevato, come

BCCforWeb e le pagine su contomax e rendimax di banca IFIS, hanno invece indici di

interazione con i propri fan significativi.




CHI SA COINVOLGERE I FAN?

Il Dialog Engagement Index è il rapporto fra il numero di post+commenti totali e il numero dei

membri di ciascuna FanPage ed individua quali banche producono maggior coinvolgimento.

Tra le prime 5 rientrano in classifica anche Emilbanca Credito Cooperativo e Veneto Banca.




SOCIAL NETWORK:

FOCUS ON YOUTUBE

Il video più visto e più commentato è

«Fineco. Semplice, come sorridere.».

Conta 203.036 visualizzazioni e 0

commenti da parte degli utenti http://www.youtube.com/watch?v=9DLG-ADMmvQ

Il video che ha ottenuto il maggior

numero di commenti è BANCO

POPOLARE (Gruppo Bancario)_carta

di credito con 157 commenti http://www.youtube.com/watch?v=t2eaoRXEKsA



http://www.youtube.com/watch?v=9DLG-ADMmvQ




http://www.youtube.com/watch?v=t2eaoRXEKsA


SOCIAL NETWORK:

FOCUS ON TWITTER

I primi 15 hashtag più citati

all’interno dei Tweets

Il Word Cloud con

gli hashtag più citati




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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