Data storytelling: le metriche social più importanti per costruire una storia di successo

Numeri, visualizzazioni, frequenze, statistiche, grafici, insight, parole. Lo sappiamo bene, oggi siamo “letteralmente” sommersi dai dati. Come mai prima d’ora, le aziende dispongono di una quantità incredibile di informazioni che fluiscono e arrivano ininterrottamente dai social, dal web, dai nostri smartphone, dalle conversazioni online. Da un semplice click del mouse. E che costituiscono una risorsa preziosa, un incredibile “database” fatto di storie, relazioni, significati, messaggi e infinite possibilità di comunicazione. Ecco perché è importante per le aziende sapersi raccontare (anche) attraverso i dati. Inserirli all’interno di una “storia”, di una narrazione che sappia persuadere e trasmettere emozioni a chi ne fruisce. In che modo? Con il data storytelling. Quindi parliamo proprio di questo, includendo il social media monitoring come strumento chiave per una strategia di marketing di successo.

Il data storytelling: una definizione e alcuni concetti chiave

Partiamo da una definizione che ci viene fornita dal servizio datastorytelling.it:

“Letteralmente, significa raccontare una storia attraverso i dati. Concretamente, però, il data storytelling consiste nel leggere tra centinaia, migliaia, milioni di dati, esplorare le relazioni tra loro, trovare i pattern significativi e, attraverso la data visualization, raccontarli in maniera tale da fornire informazioni significative che sappiano guidare decisioni, scelte, azioni”.

Il data storytelling non è quindi una semplice raccolta di dati. Non è semplicemente un’aggregazione di questi dati in sequenze visive, in immagini, in media audiovisivi. Il data storytelling è un approccio strutturato, una metodologia narrativa, che serve alle aziende per conoscere e comunicare insight utili attraverso la combinazione di tre elementi chiave: dati, immagini e narrazione.

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Fare data storytelling, quindi, vuol dire trasformare i dati in contenuti memorabili, personalizzati e d’impatto, facilmente fruibili, per veicolare informazioni significative e creare un’esperienza immersiva attraverso le tecniche della narrazione. Con il data storytelling, i dati si trasformano in parole, in campagne, in eventi, in storie.

Che cosa serve per fare data storytelling

Alla base del data storytelling ci sono, ovviamente, i dati. Prima ancora di essere analizzati, i dati devono essere raccolti correttamente, “puliti” e verificati, affinché provengano solo da fonti attendibili e autorevoli. Per questo è importante affidarsi sempre a figure professionali e ad aziende che si occupano di raccolta, misurazione e monitoraggio di dati, come l’Eco della Stampa.

Una volta raccolti, i dati vanno studiati alla luce dell’audience a cui vogliamo rivolgerci e della strategia di comunicazione che vogliamo attuare: a chi sto parlando? Che profilo ha il mio pubblico e i miei interlocutori? Focalizzare l’attenzione sulla propria audience aiuta infatti a capire su quali argomenti concentrarsi, di quali strumenti e canali servirsi, quale tone of voice o registro creativo utilizzare. E ancora: Quali sono i messaggi, gli insight, che emergono dalla mia analisi? Quali di questi saranno utili per il mio scopo? L’interpretazione dei dati è la fase che ci permette di costruire le basi della nostra narrazione, di creare relazioni e punti di contatto tra i diversi insight emersi e di individuare messaggi chiave coerenti con la nostra strategia di comunicazione, per impostare una vera e propria struttura narrativa del nostro racconto.

Ecco alcune letture utili per approfondire il data storyelling:

Fabio Piccigallo, Data storytelling. Impara a trasformare le tue analisi in una narrazione comprensibile da chiunque;

Brent Dykes, Effective Data Storytelling;

Le metriche social utili per il data storytelling

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Influencer, engagement, topic emergenti, sondaggi, statistiche, parole chiave. Oggi i social media offrono un’infinità di dati che è opportuno saper leggere e interpretare per poter costruire storie efficaci e di successo. Vediamone alcuni, individuati da Meltwater:

  • Engagement rate: misura il livello di popolarità di un contenuto, l’interazione e il coinvolgimento di un post. Racconta il sentiment degli utenti, gli interessi di una specifica community e permette di individuare quali sono gli elementi che influenzano e animano le conversazioni online in un determinato momento o periodo storico.
  • Keywords clouds: “le nuvole di parole” sono utili per individuare ciò di cui il pubblico sta discutendo, le parole chiave, le buzzwords relative a un argomento di conversazione, le correlazioni che possono emergere rispetto a un evento o a un avvenimento.
  • Dati demografici: le statistiche demografiche sugli utenti sono dati essenziali per qualunque strategia di marketing, perché ti aiutano a definire delle personas e a comprendere meglio interessi, comportamenti, background culturale. I dati demografici, a seconda del social che analizziamo, possono infatti riguardare l’età, il genere, il reddito, il livello di istruzione, la provenienza geografica. Qui trovate un approfondimento sul tema.
  • Trending Topics: sono le tendenze più popolari su Twitter nel preciso istante in cui vengono visualizzate dall’utente. Possono essere un hashtag, una semplice parola o una frase breve e restituiscono una fotografia degli argomenti più discussi su Twitter in quel momento e, in generale, sul web. I trending topic sono stabiliti da un algoritmo e il numero di tweet rappresenta solo uno dei fattori presi in considerazione. L’algoritmo raggruppa le tendenze e gli hashtag correlati allo stesso argomento e impedisce che contenuti volgari diventino di tendenza.

I servizi dell’Eco della Stampa per il social media monitoring

Eco Social, il servizio di social media monitoring offerto dall’Eco della Stampa, è perfetto per le aziende che vogliono tracciare le citazioni di brand, competitor, prodotti e tematiche sui social media e acquisire i dati utili per una strategia di data storytelling.

 

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