I dati sono fashion @ sharitaly
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Presentazione fatta insieme a @nipalm a Sharitaly, evento sulla sharing economy realizzato il 29/11/13. Tema: la ricerca di social analytics fatta in IBM Italia dove abbiamo analizzato il settore del fashion + qualche dato sulle conversazioni social intorno alla sharing economy. Grazie a @aVaccina, @pieroleo e @AlessandroZonin per i bellissimi dati prodotti e a @ivanapais e @modacult_milan per l'invito.
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I dati sono fashion @ sharitaly
- 1. @nipalm - @tiagohbueno Pietro Leo Nicola Palmarini © 2013 IBM Corporation
- 2. #idatisonofashion (anche per la sharing economy) © 2013 IBM Corporation
- 3. Una settimana in vetrina © 2013 IBM Corporation
- 4. Metodologia, Cluster e Brand campionati Aziende acquisite da gruppi multinazionali Cluster 32 Brand Brand che hanno partecipato per la prima volta alla Fashion Week nel 2012 o 2013 Principali aziende per fatturato Aziende tecnologiche con prodotti o servizi dedicati al mondo della moda Aziende identificate da opinion leader e studi di settore come prossime alla quotazione Aziende quotate © 2013 IBM Corporation
- 5. © 2013 IBM Corporation
- 6. Metodi di Acquisto e-Commerce Gli acquisti sono citati nel 10% delle conversazioni © 2013 IBM Corporation
- 7. La sostenibilità! I riferimenti al tema della sostenibilità è stato osservato in circa il 7% dei passaggi testuali analizzati © 2013 IBM Corporation
- 8. Il sentiment attorno ai temi della moda (percentuali di commenti positivi in verde, negativi in rosso) © 2013 IBM Corporation
- 9. Influencers Landscape Celebrities Opportunistics E-Commerce Official Brands Magazines Fashion Bloggers Others © 2013 IBM Corporation
- 10. Celebrities Opportunistics E-Commerce Official Brands Magazines Fashion Bloggers Others © 2013 IBM Corporation
- 11. Personalità dei followers: effetto brandfilia © 2013 IBM Corporation
- 12. Personalità dei followers: effetto brandfilia @armani followers © 2013 IBM Corporation
- 13. Similitudini e differenze tra la personalità del designer rispetto a quella del brand @dolcegabbana @stefanogabbana @faustopuglisi © 2013 IBM Corporation
- 14. Le conversazioni sulla sharing economy (ultimi 6 mesi) +42% 34 "sharing economy“ "#crowdfunding“ "crowdfunding“ "#diy“ "#chelafollasiaconte" 25.534 mention 62 27/6 #SMMdayIT #crowdfundmi 12/7 #techsolidale #consob 21/10 - 2/11 #ijf14 Aumento delle conversazioni negli ultimi 6 mesi © 2013 IBM Corporation
- 15. Le conversazioni sulla sharing economy (ultimi 6 mesi) Twitter Blog © 2013 IBM Corporation
- 16. Le conversazioni sulla sharing economy (ultimi 6 mesi) 28 Nov 12 – 29 Mag 13 30 Mag – 28 Nov 2013 © 2013 IBM Corporation
- 17. I tweet delle piattaforme di crowdfunding © 2013 IBM Corporation
- 18. Gli utenti più citati sul tema crowdfunding © 2013 IBM Corporation
Editor's Notes
- Lo studio ha adottato una strategia di analisi articolata con l'obiettivo di indagare attorno a due prospettive di rilievo per la Fashion Industry quai le diadi: Fashion e Tecnologia e Faschion e Business, utilizzando come materiale principale le discussioni pubbliche presenti sui social media. Nel primo caso, l'obiettivo è stato quello di dar luce a fenomeni di interesse che legano, nell'eco delle discusisoni, il mondo della moda e quello della tecnologia. Si è voluto indagare in entrambe le direzioni: come la tecnologia viene percepita come influencer rispetto al mondo della moda e come e se, viceversa, lo stessa tecnologia, potrebbe beneficiare di una rinnovata linfa creativa da parte del mondo della moda per migliorare, in generale, la user experience dei consumatori. Nel secondo caso si è voluto indagare l'eco suscitato da questioni legate all'efficienza e all'efficacia del business del comparto. La definizione della direzione strategica dell'indagine e la formulazione degli stessi argomenti e le ipotesi di ricerca sono state ottenute attraverso la realizzazione di oltre 50 interviste realizzate durante la settimana della moda di Milano ad un panel piuttosto diversificato che includeva esperti del settore e blogger specializzati. Si è voluto, in particolare, adottare un modello di concettualizzazione e indagine guidato dal crowd cercando di far emergere le ipotesi di lavoro, gli interrogativi e i punti di vista da scrutare nelle discussioni considerando viste longitudinali e specialistiche. L'analisi delle interviste ha permesso di isolare oltre 200 “concetti di interesse” che sono stati utilizzati come sonde per acquisire discussini di interesse. Nello stesso tempo, per la classificazione e l'analisi delle discussioni, sono stati considerati 32 brand appartenenti a 5 tipologie. La Social Network Analysis è un modo alternativo di leggere le conversazioni sui social network: Twitter, Facebook ma non solo. Aiuta a rappresentare relazioni e conversazioni sotto forma di rete di relazioni e di utilizzare delle metriche tipiche della teoria dei grafi per identificare influencer, community e temi che hanno riscontrato maggiore interesse. Gli influencer non sono tanto le persone che generano maggiore traffico o hanno il maggior numero di amici o follower, ma quelli che entrano nel maggior numero di interazioni; che creano contenuti che possono diventare virali. Analisi di questo tipo sono utili prima, durante e dopo gli eventi. Per localizzare anche preventivamente influencer e community, per stimolare le conversazioni on-line ed off-line e per identificare gruppi e persone alle quali indirizzare azioni di marketing mirate. La Social Network Analysis, affiancata ad altre tecniche di social media analytics (Sentiment Analysis, Content Analysis, Discourse Analysis e Link Analysis) può risultare un potente strumento per sostenere la reputazione di un brand, il lancio di un prodotto o servizio innovativo, per disegnare campagne pubblicitarie o per anticipare stili di vita e culture di consumo.
- Lo studio ha adottato una strategia di analisi articolata con l'obiettivo di indagare attorno a due prospettive di rilievo per la Fashion Industry quai le diadi: Fashion e Tecnologia e Faschion e Business, utilizzando come materiale principale le discussioni pubbliche presenti sui social media. Nel primo caso, l'obiettivo è stato quello di dar luce a fenomeni di interesse che legano, nell'eco delle discusisoni, il mondo della moda e quello della tecnologia. Si è voluto indagare in entrambe le direzioni: come la tecnologia viene percepita come influencer rispetto al mondo della moda e come e se, viceversa, lo stessa tecnologia, potrebbe beneficiare di una rinnovata linfa creativa da parte del mondo della moda per migliorare, in generale, la user experience dei consumatori. Nel secondo caso si è voluto indagare l'eco suscitato da questioni legate all'efficienza e all'efficacia del business del comparto. La definizione della direzione strategica dell'indagine e la formulazione degli stessi argomenti e le ipotesi di ricerca sono state ottenute attraverso la realizzazione di oltre 50 interviste realizzate durante la settimana della moda di Milano ad un panel piuttosto diversificato che includeva esperti del settore e blogger specializzati. Si è voluto, in particolare, adottare un modello di concettualizzazione e indagine guidato dal crowd cercando di far emergere le ipotesi di lavoro, gli interrogativi e i punti di vista da scrutare nelle discussioni considerando viste longitudinali e specialistiche. L'analisi delle interviste ha permesso di isolare oltre 200 “concetti di interesse” che sono stati utilizzati come sonde per acquisire discussini di interesse. Nello stesso tempo, per la classificazione e l'analisi delle discussioni, sono stati considerati 32 brand appartenenti a 5 tipologie. La Social Network Analysis è un modo alternativo di leggere le conversazioni sui social network: Twitter, Facebook ma non solo. Aiuta a rappresentare relazioni e conversazioni sotto forma di rete di relazioni e di utilizzare delle metriche tipiche della teoria dei grafi per identificare influencer, community e temi che hanno riscontrato maggiore interesse. Gli influencer non sono tanto le persone che generano maggiore traffico o hanno il maggior numero di amici o follower, ma quelli che entrano nel maggior numero di interazioni; che creano contenuti che possono diventare virali. Analisi di questo tipo sono utili prima, durante e dopo gli eventi. Per localizzare anche preventivamente influencer e community, per stimolare le conversazioni on-line ed off-line e per identificare gruppi e persone alle quali indirizzare azioni di marketing mirate. La Social Network Analysis, affiancata ad altre tecniche di social media analytics (Sentiment Analysis, Content Analysis, Discourse Analysis e Link Analysis) può risultare un potente strumento per sostenere la reputazione di un brand, il lancio di un prodotto o servizio innovativo, per disegnare campagne pubblicitarie o per anticipare stili di vita e culture di consumo.