1. Maremma Toscana
Analisi di brand reputation
BTO Educational
Guido Borà
guido.bora@unisi.it
Max Gini
massimilianogini@gmail.com
Firenze, 2 dicembre 2011

2. Scopo dell’analisi
 Attraverso la sentiment analisys di una destinazione turistica si
cerca di misurare e quantificare l’atteggiamento che gli utenti
del web, (in particolare dei social network, blog, gruppi di
discussione etc.) hanno nei confronti della destinazione in
oggetto, delle strutture dell’incoming e degli eventi a essa
collegati. Sulla base delle indicazioni degli utenti, gli
stakeholder del territorio possono attivare delle politiche di
miglioramento delle criticità rilevate e implementare delle
strategie di rafforzamento per incrementare il vantaggio
competitivo.
Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011

3. Metodologia
 Grazie all’impostazione di un set di parole chiave (lexicon),
ordinate per categorie, s’individuano le pagine con contenuti
positivi e negativi. La predominanza, in una pagina, di parole
chiave positive rispetto a quelle negative determinerà
l’attribuzione di un sentiment positivo; nel caso contrario il
sentiment sarà negativo.
 Controllo manuale a campione di tutte le conversazioni con
successiva pulizia dei conversazioni/news inappropriati.
Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011

4. Metodologia
 Analisi svolta tramite la dashboard Attentio
(cutting edge per brand commerciali)
dal 1 settembre al 31 ottobre 2011
 Tool di controllo la dashoboard Viral Heat per la
settimana che va dal 17 al 23 ottobre
Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011

5. Topic
Livello di ospitalità Servizi/vita quotidiana
 Natura  Trasporti pubblici (taxi,
 Ambiente (nel senso di tutela treni, autobus)
e salvaguardia)  Strade di comunicazione
 Beni culturali (e tradizioni) (ferrovie, aeroporti, strade e
 Creatività autostrade)
 Hotel  Servizi comunali
 Ristoranti  Traffico
 Bar e Caffè
 Inquinamento
 Turismo ambientale
 Intrattenimento
 Enogastronomia
 Sport
Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011

6. Maremma
Keyword utilizzate per identificare il Brand: «Maremma (and not Viterbo e Lazio)». I risultati
sono stato sottoposti a un processo di pulizia manuale per eliminare i contenuti non
pertinenti.
La principale problematica incontrata in sede di configurazione della dashboard è stata a causa
dell’uso frequente della parola Maremma nel vernacolo toscano sia nelle invettive sia come
esclamativo (anche in altre lingue): ad esempio maremma m… è l’8 % dei risultati. È stato
difficoltoso impostare a priori le chiavi di ricerca anche per via dell’uso creativo che se ne fa del
termine (ad esempio maremma pungilionata oppure maremma fastfooddara).
Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011

7. Tra il 1995 e il 2010,
Grosseto si è classificata
I settori in Maremma* come la prima città
italiana per tasso
di variazione medio
annuo del PIL, con un
valore di 7,1%.
La provincia di Grosseto
ha una quota di valore
aggiunto del settore
agricolo superiore
alla media regionale. Per
quanto riguarda l’export
si segnala un incremento
del 59% dal 2009 al 2010
per il settore dei prodotti
alimentari, bevande e
tabacco. (Fonte
CamCom Grosseto)
* (in ricerche analoghe si è trovata corrispondenza tra contenuti delle conversazioni e
struttura e composizione del tessuto produttivo). Nostre elaborazioni su dati ISTAT
Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011

8. Andamento giornaliero
Come vedremo anche
nella slide successiva, il
picco delle
conversazioni/news
si hanno nei giorni di
giovedì e venerdì
mentre il minimo si ha
nei giorni di sabato e
domenica. Si nota
anche che verso la fine
del periodo di ascolto
il volume delle
conversazioni
intercettate è
aumentato.
La media giornaliera dal 1 settembre al 14 ottobre è di 13 conversazioni/news al giorno,
dal 15 ottobre in poi è di 29 conversazioni/news al giorno.
Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011

9. Volumi di conversazioni/news
Un’analisi di questo tipo può essere da guida nel caso di scelta del giorno
per lanciare una campagna di mktg virale.
Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011

10. Manic Tuesday?
Il sabato è il giorno in cui il numero di conversazioni/news dal sentiment
positivo o negativo è maggiore. Il martedì invece è quello che ha una percentuale
minore di sentiment positivi.
Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011

11. Risultati per Piattaforme
Nel periodo preso in considerazione le principali fonti di notizie sono stati i quotidiani on line
seguito da Twitter e da blog vari. Quasi irrilevanti il numero di post di Facebook. La bassa % di
Facebook si spiega in parte con le policy della privacy molto restrittive.
Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011

12. Risultati per lingua
Arrivi per paese di residenza in
Risultati per lingua provincia di Grosseto anno 2008
La brevità del periodo in esame probabilmente ha fatto sì che venissero intercettate quasi
esclusivamente conversazioni/news in lingua italiana.
Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011

13. Confronto tra tool: viral heat vs attentio
settimana dal 17/10 al 23/10
A prima vista il tool di controllo riesce a individuare un numero maggiore di
conversazioni sui social network e social media. Una verifica successiva mostra che
Attentio è più accurato e preciso
Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011

14. Topic
La natura, l'enogastronomia, l’intrattenimento, i beni culturali (intesi anche come tradizione locale)
e lo sport sono i topic più trattati. Conservando i risultati off topic abbiamo effettuato un’analisi sul testo per
individuare parole chiave a posteriori. Si conferma, come vedremo, la corrispondenza tra contenuto delle conversazioni
e settori produttivi emergenti. (Nota: a una conversazione/news possono corrispondere più topic)
Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011

15. Sentiment
In aggregato il sentiment sulla Maremma è positivo. Questo risultato è coerente con la letteratura che
afferma che generalmente gli utenti dei social (in quanto strumento di intrattenimento elettivo)
tendono a esprimersi in termini di sentiment positivo.
Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011

16. Sentiment per topic
Disaggregando
abbiamo che,
fuorché i trasporti,
tutti i topic hanno
sentiment positivo.
Il sentiment
positivo per
l’inquinamento
indica che chi ne
parla ne apprezza
l’assenza.
Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011

17. Sentiment per piattaforma
Disaggregando per piattaforme notiamo che su Twitter non è agevole individuare il sentiment
per la brevità dei contenuti.
Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011

18. Sentiment per lingua
L’esiguità del campione delle conversazioni in lingua straniera non consente
di fare confronti significativi.
Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011

19. Positive
Turismo, qualità, mare vino e
Nuvola con sentiment wine, natura e parco
Negative
Autostrada, stazione, rifiuti,
sterpaglie, lavoro
L’analisi è stata effettuata solo sulle conversazioni/news a cui è assegnato un sentiment
positivo (in verde) o positivo (in rosso).
Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011

20. Semantic vs Sentiment
 Poiché il sentiment è
soggettivo, l’analisi di
sentiment non è
statisticamente
significativa. Se su un
campione di 4 individui, 3
su 4 sono d’accordo sul
sentiment di ogni post,
l’intervallo di fiducia è del
35% mentre quello
desiderabile è del 95%
(vedi grafico)
Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011

21. Analisi Semantica
 Alcuni approfondimenti sono quindi necessari per ovviare
alla soggettività insita nella scelta a priori delle parole chiave
e dell’attribuzione del sentiment
 Nuvola delle parole: Analisi delle parole che con maggior
frequenza sono associati alla Maremma
 Nuvola dei tag: Analisi dei tag che gli utenti assegnano
quando parlano della Maremma(analisi tassonomica a posteriori
che in questo caso non abbiamo svolto)
Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011

22. Nuvola delle parole chiave (Semantic)
L’analisi è stata effettuata a posteriori su tutto il campione inclusi gli OT. Si conferma
la vocazione turistica ed enogastronomica (vino, wine) della Maremma e l’immagine di
territorio legato alla natura. Mentre emergono parole legate a eventi, in particolare
cinema e festival.e Max Gini
Guido Borà Interessante anche le numerose occorrenze della parola qualità. Firenze, 2 dicembre 2011

23. Influencer (Viral heat)
Twitter Followers Friends Total Status
(Following) Updates
MaremmaGuide 896 226 1.503
toskana_news 749 901 15.132
CHARLIEWINES 703 836 2.344
DailyWineNews 8.007 7.928 29.383
winesandthecity 2.083 331 909
Youtube Visualizzazioni totali caricamenti
vivamustuscany 9.854
stesen969#p/u 49.703
VulcanoMarketing 2.442
Facebook Mi piace Persone che
parlano di questo
argomento
maremmatoscana.massamarittima 653
maremmatoscana.follonica 1.650 138
Citta.del.Tufo.Maremma.Toscana 2.368 48
MAREMMA-TOSCANA-ITALY-cultura-storia- 9.901 698
natura/120171781345277
maremmatoscana.argentario 1.649
maremmatoscana.orbetello 1.774 8
maremmatoscana.amiata 546
maremmatoscana.grosseto 745 25
Tweet, video su YouToube e conversazioni su Facebook, per narrare il territorio
Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011

24. Influencer (attentio)
 È possibile seguire e
promuovere l’attività degli
influencer tramite alcuni
aggregatori quali paper.li o
curated by
Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011

25. Policy e azioni
 Grande rilevanza dei contenuti dei siti istituzionali per la
promozione del territorio
 Particolare interesse su natura, turismo ambientale, ed
enogastronomia (soprattutto vini)
 Attenzione verso la qualità
Azioni:
 Collegamenti a blogger e influencer sul territorio
 Twitter ‘evangelist’ istituzionali
 Essere presenti proattivamente su Facebook
Guido Borà e Max Gini Firenze, 2 dicembre 2011