social network analysis applicata al marketing turistico
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L'analisi delle reti sociali può essere utilizzata nell'ambito del marketing turistico? Questo lavoro propone l'applicazioni della SNA ai gruppi Facebook in ambito territoriale con l'obiettivo di comprendere l'immagine percepita del territorio e i punti di forza della comunicazione turistica.TRANSCRIPT
Turismo, Social Network e passaparolaon-line: analisi delle reti sociali come
strumento di marketing turistico
UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI URBINO “CARLO BO”
Facoltà di Sociologia CORSO DI LAUREA IN
SCIENZE DELLA COMUNICAZIONE
ANNO ACCADEMICO 2011 - 2012
Relatore: Chiar.mo Prof.FABIO GIGLIETTO
Tesi di Laurea di:ISABELLA TOMASSUCCI
Sviluppi tecnologici e processi comunicativi: una nuova realtà sociale e di mercato
Dalla società moderna alla società in rete: iperconnessa, acentrica, eterarchica
"I mercati sono conversazioni": il valore del passaparola e il ruolo attivo dei
consumatori/influencer
Ogni consumatore è un medium per altri media
Per le imprese diventa fondamentale monitorare le conversazioni che si
sviluppano attorno ai loro prodotti/brand
Social Network AnalysisLa SNA permette di visualizzare le reti sociali di consumatori e l'andamento dei flussi comunicativi al loro interno, nonché di individuare cluster significativi e influencer in base a diverse misure di centralità (Degree, Closeness, Eigenvector, Betweeness).
Nell’ambito delle tecniche di Social Media Analytics, la SNA è utile a comprendere:• Con quali modalità gli individui interessati alle tematiche legate al brand sono
in connessione tra di loro• Quali sono le web communities legate a queste tematiche, come sono
collegate e quali sono gli individui che le mettono in connessione • Come sono collegate comunità diverse in rete e quali sono i nodi connettori • Quali sono le variabili che rendono influente un utente all’interno della rete di
riferimento• Quanto sono “centrali” (cioè influenti) gli utenti selezionati e in relazioni a
quali misure di centralità• Quali dinamiche segue il flusso di distribuzione delle informazioni all’interno
della rete
L’impatto del web 2.0 sul turismo
Il turismo è metafora del nuovo ambiente socio-comunicativo e di consumo:
• pone l'accento sulla dimensione simbolica e esperienziale del prodotto
• il passaparola è da sempre un fattore essenziale nella scelta di una destinazione
• la condivisione dell'esperienza vissuta è una fase stessa del viaggio
• il viaggio tende a stimolare il senso di appartenenza a una comunità (locale e di viaggiatori)
Internet e i Social Network ampliano la rete di contatti di ogni utente amplificando il raggio d’azione e gli effetti di questi
meccanismi
Social Network Analysis e marketing turistico
individuare cluster di utenti, legami significativi e temi di riferimento al fine di comprendere al meglio i punti nodali su cui far vertere la
comunicazione di un territorio
migliorare le tecniche di Social CRM passando dalla fidelizzazione alla costruzione di relazioni durature e alla co-progettazione delle
esperienze turistiche
individuare le communities e gli influencer di riferimento per pianificare al meglio le strategie di Seeding delle azioni di Viral
Marketing
individuare i viaggiatori più attivi e creativi sul piano della condivisione dell'esperienza in modo da aggregarle in un flusso di
micronarrazioni generate dagli utenti
Usare i metodi di analisi delle reti sociali per comprendere i flussi comunicativi tra i viaggiatori e tra i membri delle comunità locali permette di:
Caso di studio: il territorio dei Monti Sibillini e il “turismo diffuso”
• Un territorio che comprende due STL, quattro province e due regioni• Un patrimonio naturale e storico-artistico “diffuso” nei numerosi piccoli comuni della zona• Un sistema informativo ricco, ma con un basso livello di fruibilità da parte del turista
Obiettivo della ricerca: • prendere in considerazione le reti sociali on line delle comunità locali e delle communities di viaggiatori per implementare il sistema dell’informazione sul viaggio• analizzare i flussi comunicativi esistenti al fine di individuare i punti di forza dell’offerta e della sua strategia comunicativa
Facebook come campo d’indagine
popolarità di Facebook rispetto ad altri Social Network (come ad esempio Twitter) tra gli utenti locali
disponibilità di applicazioni per questo tipo di analisi direttamente sul Social Network
possibilità di reperire i dati necessari alla costruzione del network in modo più immediato rispetto ad altri Social Network
possibilità di considerare i Gruppi Facebook come insiemi già costituiti di utenti interessati a un determinato tema che si autoselezionano
come tali e interagiscono tra loro
Il campo d’indagine è stato limitato a Facebook per i seguenti motivi:
Strumenti utilizzatiGli strumenti utilizzati sono: il motore di ricerca interno di Facebook
l’applicazione Netvizz
il software open source Gephi
Netvizz e Gephi sono stati scelti tra i vari applicativi disponibili perché:• Netvizz permette di scaricare non solo il proprio egonetwork ma anche i network dei gruppi a cui si è iscritti• Gephi è completamente open source ed è in grado di leggere file di diverse estensioni
Fasi di ricercaricerca dei Gruppi Facebook locali che hanno come tema il territorio e la sua promozione
ricerca dei Gruppi Facebook in lingua italiana che hanno come tema il racconto di viaggio e il turismo in generale
determinazione dei criteri di selezione dei Gruppi per le rispettive tipologie
selezione dei Gruppi da analizzare
estrapolazione dei dati relazionali attraverso l'applicazione Netvizz ed elaborazione dei dati con Gephi
Selezione del campione di Gruppi
Criteri per la selezione di un campione di Gruppi:GRUPPI LOCALI COMMUNITIES DI TURISTI
Numerosità 80 membri 200 membri
Contenuti Varietà e coerenza con le finalità del gruppo
Frequenza di pubblicazione Alta
Varietà degli autori Alto livello d’interazione tra i membri
Ente promotore Sono esclusi i tour operator e le agenzie di viaggi
Impostazioni di privacy Solo gruppi aperti indicizzati da MdR
Selezione di alcune parole chiave appropriateal contesto locale e nazionale:
Analisi e metriche utilizzate• Selezione di 7 Gruppi a livello locale e 5 Communities di
viaggiatori• Estrazione dei dati attraverso Netvizz• Aggregazione dei dati in due file relativi rispettivamente
alla comunità locale e alle communities di viaggiatori• Elaborazione con Gephi:
- Degree, Network Diameter e Density
• indicatori delle dimensioni e del livello di coesione della rete
- Modularity
• per analizzare la scomposizione in cluster
- Average Path Lenght
• per la misura della Betweeness Centrality, della Cloesness Centrality e dell'Eccentricity
- Eigenvecotr Centrality
• come indicatore sintetico della centralità
Visualizzazione dei network
assegnazione di colori diversi ai vari clusters
visualizzazione dell'Eigenvector Centrality tramite la dimensione dei nodi
applicazione di un filtro (0.01) relativo all'Eigenvector Centrality per migliorare la leggibilità
uso dell'algortimo Force Atlas 2 per posizionare i nodi, Force Atlas e Labe Adjust per evitare la sovrapposizione dei nodi e
delle etichette
Network della comunità locale•Sono visibili 884 nodi, 15368 archi e 12 clusters• 6 clusters raccolgono il 95% dei nodi: celeste: impegno per la
promozione turistica/territoriale
giallo: associazioni ed evneti culturali
verde: difesa dell’ambiente e escrusionismo
rosso: residenti nell’entroterra maceratese
rosa: relativo alle province di Ancona e Pesaro
viola: cluster di difficile identificazione utenti con bassi valori di centralità
Network delle communities di viaggiatori
• Sono visibili 797 nodi e 9190 archi• Si identificano 4 cluster che raccolgono più del 70% dei nodi e corrispondono ai Gruppi analizzati: giallo: viaggiopoli blu e verde: Photonature e
Geoturismo viola: Viaggiare…
Unione dei due networks
•Sono visibili 1389 nodi e 22493 archi• Il network dei gruppi locali rimane quasi inalterato•Vengono visualizzati i tre cluster relativi al network delle communities di viaggiatori• Le relazioni tra i due network riguardano solo il cluster giallo (rappresentante il turismo naturalistico e escursionistico)• I nodi con un alto valore di Eigenvector Centrality sono strutture ricettive, enti territoriali, associazioni turistiche o singoli utenti operanti nel settore
IpotesiDalla lettura del sociogramma si osserva• una preponderanza delle connessioni relative al tema
naturalistico-ambientale
IPOTESI:•Il patrimonio naturale della zona è più conosciuto rispetto a quello storico-artistico? Attira più turisti?•L’eco-turismo può essere un aspetto strategico per l’offerta turistica locale?
Si è verificata tale ipotesi attraverso il calcolo della Betweeness Centrality, indicatore della capacità di un nodo di influenzare il flusso informativo che circola tra due aree della rete
Evidenziazione della Betweeness Centrality• È stato applicato un filtro relativo alla Betweeness Centrality • Sono visibili 1350 nodi e 19859 archi diversi da quelli visibili in precedenza•I nodi con un alto valore di Betweeness Centrality rappresentano associazioni e singoli utenti legati al tema dei Monti Sibillini e del turismo naturalistico-escursionistico• Il cluster viola raggruppa utenti di provenienza diversa, ma accomunati dal tema dell’eco-turismo e della difesa dell’ambiente e presenta numerosi collegamenti con quello rappresentante le communities di viaggiatori appassionati di escursionismo e ambientalismo (in arancio)
Betweeness e Eigenvector Centrality
• È stato applicato un filtro relativo al Degree• Sono visibili 1557 nodi e 37700 archi• La dimensione dei nodi è proporzionale all’Eigenvector Centrality• L’intensità di colore è proporzionale alla Betweeness Centrality• Non esiste un legame diretto tra i due valori di centralità
Osservazioni
• In ambito locale, si formano clusters che rispecchiano la distribuzione territoriale degli utenti
• Si formano clusters basati su criteri tematici come l'impegno per la promozione territoriale, culturale e dell'ambiente locale
• Le interazioni tra i Gruppi locali sono piuttosto intense• I nodi con un'alta Eigenvector Centrality sono quelli
rappresentanti associazioni e enti territoriali (o singoli utenti impiegati in essi) dedicate alla promozione territoriale e turistica sotto vari aspetti
• I nodi con un'alta Betweeness Centrality identificano sia associazioni, sia singoli utenti con un legame con il tema del turismo ambientale
Conclusioni
Il patrimonio ambientale è una risorsa strategica per il territorio
Alta Eigenvector Centrality = nodi legati
alla promozione territoriale in generale
Il tema dell’eco – turismo genera conversazioni
anche tra communities “distanti”
Il patrimonio naturale si presenta con
un’immagine unitaria, quello storico - artistico
no
Alta Betweeness Centrality = nodi legati al
tema dell’ambiente e dell’eco – turismo
Limiti della ricerca
Limiti tecnici
• Le API di Facebook non permettono di includere nei network le Pagine Pubbliche (utilizzate da molte strutture ricettive e enti locali)
Campionamento
• Le keywords scelte per la ricerca delle communities di viaggiatori sono di carattere generali
• I criteri di selezione presentano un certo margine di arbitrarietà
Interpretazione
• L’impossibilità di etichettare in modo tematico i clusters nel network delle communities di viaggiatori, può aver portato alla mancata interpretazione di alcune informazioni
Oltre l’analisi…Questo lavoro si configura come una prima tappa di un processo di analisi e monitoraggio delle conversazioni sui Social Media (comprendente altre piattaforme social e i blog), finalizzato a formulare, in virtù delle osservazioni compiute, nuove strategie comunicative e di marketing quali:
la progettazione di una più completa offerta esperienziale in collaborazione con i viaggiatori stessi
la presa in considerazione delle conversazioni on line nelle strategie di pianificazione e implementazione del sistema
dell'informazione sul viaggio
l'elaborazione di piani comunicativi volti ad includere i Social Network in modo non autoreferenziale, bensì partecipativo e
collaborativo
la costruzione dell’immaginario sul territorio attraverso le diverse narrazioni prodotte da operatori e viaggiatori