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Descrivere, interagire, prevedere  
 
Big Data per le Relazioni Pubbliche 
Thomas   Drahorad ,   gennaio   2015 
 
 
 
 
 
1 
 
 
 
Le   agenzie   di   P.R.   hanno   bisogno   di   nuovi   modelli   di 
business   e   di   nuovi   modi   di   pensare.   Eppure   molte   delle   più 
grandi   agenzie   del   mondo   e   la   maggior   parte   delle   aziende   di 
medie   dimensioni,   continuano   a   funzionare   come   se   poco   sia 
cambiato,   non   riuscendo   a   integrare   nuove   idee,   nuove 
tecnologie   e   nuovi   mezzi   nel   loro   modo   di   fare   business. 
 
Ecco   10   consigli   da    The   Holmes   Report    che   tutte   le   agenzie 
di   Relazioni   pubbliche   dovrebbero   seguire. 
 
#1   I   Big   Data   al   centro 
Mettere   dati   e   analisi   al   centro   della   comunicazione   può 
essere   incredibilmente   efficace   ed   è   consigliabile   utilizzare   i 
dati   per   elaborare   la   propria   strategia   di   marketing. 
(...) 
 
FERPI   (2013) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
   
2 
A. Introduzione 
 
To   put   it   very   simply,   there   is   no   longer   a   necessity   to 
ask   lots   questions   on   behalf   on   brands.   All   we   really 
need   to   do   is   listen. 
 
And   along   with   listening   to   this   data,   we   now   have 
the   opportunity   to   analyze   it   in   real   time   and   react   or 
respond   to   it   as   well   as   predict   similar   future   data. 
 
Dee   O'Neill    (Prospect) 
 
Il   processo   di   comunicazione   strategica   messo   in   atto   nell’attività   di   relazioni   pubbliche   assume 
valore   anche   in   funzione   dei   contenuti   che   vengono   trasmessi. 
 
Negli   ultimi   anni   si   è   assistito   a   un   crescente   interesse   da   parte   dei   pubblici   di   riferimento   delle 
aziende   in   contenuti   e   informazioni   puntuali,   basati   su   cifre   e   dati,   proprio   mentre   questi   vengono 
prodotti   e   resi   disponibili   con   tassi   di   crescita   esponenziali. 
 
Gestire   il   crescente   aumento   della   velocità   e   della   quantità   con   cui   i   dati   vengono   prodotti   in   teoria 
costituisce   per   le   agenzie   di   relazioni   pubbliche   un   naturale   passo   avanti   nel   cammino   che   hanno 
percorso   finora,   cioè   quello   di   costruire   l’informazione   e   di   portarla   ai   destinatari   in   modo   efficace   e 
utile. 
 
Ma   gestire   i   big   data,   mentre   richiede   una   capacità   umanistica   di   interpretare   una   realtà 
complessa   che   i   professionisti   della   comunicazione   già   posseggono,   richiede   un   enorme   sforzo 
per   adeguare   i   modelli   tecnici   di   gestione   dei   dati   e   delle   fonti   normalmente   utilizzati   nelle   relazioni 
pubbliche. 
 
La   velocità   con   cui   questi   dati   sono   disponibili   aggiunge   un’ulteriore   dimensione,   che   permette   un 
continuo   aggiustamento   nei   contenuti   e   nei   pubblici   di   riferimento,   oltre   a   un   approccio   previsivo 
del   tutto   nuovo. 
 
Per   esplorare   le   connessioni   tra   big   data   e   relazioni   pubbliche   questo   documento   traccia   un 
percorso   in   due   dimensioni   (relazioni   e   dati)   e   tre   modalità   (descrivere,   interagire,   prevedere), 
utilizzando   24    case   study    (identificati   con   il   simbolo   ➲)   e   decine   di   link   a   fonti   e   risorse. 
 
Il   futuro   è   vicino:   dimostriamo   insieme   che   la   complessità   è   un’opportunità   anche   per   i 
professionisti   delle   RP. 
   
3 
B. Definizioni 
 
Big Data 
 
I   big   data   sono   dati   caratterizzati   da   volume,   velocità,   varietà,   variabilità   e   complessità      in   una 
misura   tale   che   gli   strumenti   tradizionali   di   analisi   non   sono   più   sufficienti. 
Sono   originati   da   fonti   aziendali   (ERP,   CRM),   da   attività   umana   (social   media,   ecc),   da   processi 
automatici   (produzione,   oggetti)   e   sono   gestiti   tramite   database   complessi   e   interrelati. 
 
In   un    sondaggio    del   2013,   il   54%   dei   professionisti   delle   Relazioni   Pubbliche   ha   dichiarato   di   non 
sapere   cosa   sono   i   big   data. 
 
Open data 
 
Gli   open   data   sono   dati   senza   vincoli   di   distribuzione   e   utilizzo,   normalmente   generati   da    istituzioni 
pubbliche    nell’ambito   di   programmi   di   open   government. 
 
Pubbliche relazioni 
 
FERPI   (Federazione   Relazioni   Pubbliche   Italiana)   accoglie   la   definizione   di   relazioni   pubbliche 
coniata   nel   2012   da   Prsa   in   collaborazione   con   Global   Alliance   come   “ a   strategic   communication 
process   that   builds   mutually   beneficial   relationships   between   organizations   and   their   publics ”. 
 
 
 
 
 
 
 
   
4 
1. L’evoluzione: siamo pronti? 
 
All’orizzonte   delle   RP   si   stanno   delineando   due   direttrici   di   sviluppo:   l’aumento   delle   relazioni   da 
gestire   e   l’incremento   di   informazioni   e   dati   disponibili.  
 
Sono   fattori   collegati,   la   cui   contemporanea   crescita   farà   aumentare   esponenzialmente   la 
complessità   dell’attività   di   relazioni   pubbliche. 
 
 
 
 
 
I   professionisti   delle   RP   sono   pronti   a   gestire   un   parallelo   aumento   dei   numeri   di   relazioni   da 
gestire   e   dei   dati   da   comunicare? 
 
 
   
5 
 
Ieri  
Relazioni   personali   (giornalisti,   stakeholder)   curate   tramite   dati 
prodotti   principalmente   a   livello   aziendale   (comunicati   stampa, 
eventi). 
 
Oggi  
I   social   media   offrono   una   visione   più   ampia   dell’ambiente   in   cui   si 
muove   l’azienda,   che   allarga   le   proprie   relazioni   agli   influencer   per 
essa   rilevanti. 
 
Domani  
Le   aziende   iniziano   a   sviluppare   le   relazioni   con   tutti   i   membri   dei 
social   media   e   utilizzano   alcuni   big   data   per   costruire   la 
comunicazione. 
 
Dopodomani 
Le   aziende   attivano   relazioni   con   tutti   i   contatti   rilevanti   e   utilizzano 
innumerevoli   database   provenienti   da   fonti   di   diversa   natura   per 
comunicare   in   modo   tempestivo   e   personalizzato. 
 
Per   esemplificare   questo   sentiero   di   sviluppo,   nel   seguente   case   study   si   ipotizza   una   strategia   di 
successo   di   un’azienda   italiana   nel   settore   food. 
Una simulazione nel settore food: la linea Lico+ di Martoni 
 
 
L’azienda   Martoni   produce   verdure   biologiche   nella   campagna   laziale.   Nel    2006    decide   di 
incaricare   una   società   di   relazioni   pubbliche   al   fine   di   aumentare   la   notorietà   del   proprio   brand   in 
combinazione   con   una   strategia   di   comunicazione   pubblicitaria.   Si   decide   di   organizzare   un   format 
per   portare   i   turisti   che   visitano   Roma   a   passare   una   giornata   in   campagna,   partecipare   alle   varie 
fasi   della   produzione   e   gustare   i   prodotti   che   hanno   visto   in   campo,   freschi   e   in   conserva. 
L’agenzia   di   relazioni   pubbliche   si   occupa   di   coinvolgere   i   giornalisti   della   capitale   e   di   costruire   le 
relazioni   con   i   tour   operator   europei   e   gli   albergatori   romani.   Nel    2009    l’azienda   agricola   raccoglie 
ogni   giorno   mediamente   45   visitatori,   di   cui   il   93%   turisti   esteri. 
 
Nel    2011    Martoni   apre   un   profilo   Facebook   e   invita   i   turisti   a   commentare   la   visita;   dopo   qualche 
mese   iniziano   ad   arrivare   le   prime   richieste   di   prodotti   trasformati.   Martoni   apre   un’attività   di 
e­commerce   per   i   prodotti   trasformati   e   inizia   a   vendere   regolarmente   in   Europa,   in   Giappone, 
Cina   e   negli   Stati   Uniti. 
 
6 
Nel    2015    integra   nel   proprio   gestionale   i   dati   meteo,   che   influenzano   giornalmente   sia   la 
disponibilità   di   prodotto   fresco   che   l’attitudine   dei   consumatori   all’acquisto.   Nomina   alcuni 
fruttivendoli   come   distributori   esclusivi   a   Roma   delle   proprie   verdure   fresche   e   attiva   un   sistema 
previsivo   che   permette   ai   dettaglianti   di   conoscere   con   anticipo   quantità   e   prezzi   di   ogni   prodotto 
nei   cinque   giorni   seguenti.   Offre   un   coupon   per   l’acquisto   di   prodotti   trasformati   a   tutti   i 
consumatori   che   si   profilano   tramite   i   social   media.   A   fine    2016    le   vendite   di   prodotto   fresco   sono 
aumentate   del   26%   e,   a   fronte   di   ricavi   unitari   inferiori   del   3%,   sono   diminuiti   del   17%   gli   scarti   per 
invenduto. 
 
Nel    2017    Martoni   raggiunge   tramite   il   suo   sistema   di   e­commerce   61.000   clienti   nei   cinque 
continenti   e   lancia   la   linea   di   prodotti    Lico+    a   base   di   una   varietà   di   pomodoro   arricchito   di 
licopene.   A   inizio    2018    attiva   l’accesso   a   vari   set   di   big   data   che   permettono   un’azione   mirata   su 
un   pubblico   di   nicchia,   interessato   ai   prodotti   naturali   con   antiossidanti.   La   strategia   è   basata   sulla 
georeferenziazione   dei   contatti   sulla   base   dei   dati   sanitari   per   individuare   a   livello   mondiale   le   aree 
più   sensibili   ai   temi   del   invecchiamento   e   delle   malattie   cardiovascolari.   La   distribuzione   avviene 
tramite   i   centri   benessere   e   le   palestre   più   frequentate   dalla   cerchia   di   contatti   che   ruotano   ai 
propri   clienti   storici,   che   vengono   nominati    brand   ambassador    e   godono   di   benefici   in   funzione 
dell’influenza   che   riescono   a   generare   tra   i   propri   contatti.   In   6   mesi   i   clienti   aumentano   del   37%. 
 
Tramite   una   mappatura   delle   relazioni   Martoni   riesce   a   ricostruire   automaticamente   la   rete   di 
collegamenti   che   porta   a   ogni   acquisto   e   ricompensa   chi   le   ha   generate   con   una   sorta   di 
programma   piramidale   automatico   che   mette   in   palio   abbonamenti   alle   127   palestre   coinvolte.   Lo 
schema   viene   applicato   nel    2019    anche   a   289   nuove   aree   con   le   stesse   caratteristiche   (in 
funzione   dei   dati   sanitari,   socio­demografici,   economici,   di   frequenza   allo   sport,   di   vendita   di 
prodotti   legati   alla   salute)   tramite   l’individuazione   di   nuovi   influencer   che   introducono   i   prodotti 
nella   loro   rete   di   relazioni.   Il   fatturato   aumenta   del   107%   rispetto   al   2018. 
 
A   fine   2019   Martoni   realizza   un   fatturato   di   3   milioni   di   euro   a   fronte   di   investimenti   in   RP,   big   data 
e   software   pari   a   €   560.000   nel   quinquennio   2015­2019.   Il   margine   operativo   lordo   è   cresciuto   fino 
al   13%   del   fatturato.  
 
 
   
7 
 
 
 
 
2. Utilizzare i big data 
 
“Sorry,   Big   Data,   but   good   public   relations 
will   always   be   a   blend   of   art   and   science”. 
 
Andrew   MacDougall 
MSLGROUP's   Senior   Executive   Consultant 
 
 
2.1. A cosa servono i big data 
 
Esiste   ormai   un   flusso   continuo   di   dati   che   vengono   generati   nella   vita   quotidiana;   ad   esempio 
smartphone,   social   media,   carte   di   credito,   acquisti   on­line,   treni,   fabbriche   generano   una   quantità 
di   dati   che   negli   ultimi   due   anni   ha   superato   quella   prodotta   da   tutta   la   civiltà   mondiale   nel   corso 
della   storia   precedente. 
 
Comunque   la   vera   rivoluzione   non   è   nella   disponibilità   di   questi   big   data,   ma   nella   capacità   di 
analizzarli,   collegarli,   sintetizzarli   e   gestirli   per   renderli   utili   per   l’attività   umana. 
 
Alcuni   esempi   recenti   di   utilizzo,   che   spaziano   dall’economia   domestica   alla   salute,   dalla   ricerca   di 
opportunità   imprenditoriali   ai   percorsi   migliori   per   recarsi   ogni   giorno   al   lavoro. 
 
➲    Identificare   trend 
Google   Flu   Trends   utilizza   dati   di   ricerca   aggregati   di   Google   per   stimare   l'attività   influenzale 
attuale   nel   mondo   quasi   in   tempo   reale. 
 
➲    Prevedere   comportamenti   futuri 
Il   grande   magazzino   Target   ha   capito   prima   dei   genitori   che   una   giovane   era   incinta   analizzando   il 
suo   comportamento   online   e   le   ha   inviato   coupon   per   prodotti   di   cui   ancora   non   sapeva   di   avere 
bisogno.  
 
➲    Controllare   i   comportamenti   di   consumo 
La   utility   statunitense   Opower   confronta   i   consumi   energetici   delle   famiglie   con   quelle   dei   vicini   e 
suggerisce   possibili   miglioramenti,   con   un   risparmio   complessivo   di   230$   milioni. 
 
➲    Identificare   parametri   comportamentali 
Facebook   ha   realizzato   una   sintesi   del   recente   challenge   “write   3   things   you   are   thankful   for   over 
the   next   5   days”   individuando   e   aggregando   diversi   schemi   comportamentali   in   funzione   dell’area 
geografica,   dell’età,   del   sesso,   delle   preferenze   espresse;   il   risultato   è   stata   un’analisi   originale   sul 
sentimento   di   gratitudine   negli   Stati   Uniti. 
 
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➲    Monitorare   l’attività   fisica  
La   multinazionale   di   prodotti   sportivi   Nike,   tramite   il   programma   Nike   Fuel,   raccoglie   dati 
sull’attività   fisica   di   milioni   di   persone   nel   mondo   per   confrontare,   condividere,   analizzare,   motivare 
e   sviluppare   opportunità. 
 
➲    Confrontare   l’attività   finanziaria   tra   classi   di   investitori 
La   app   mint.com   confronta   le   performance   della   propria   attività   finanziaria   con   quelle   di   altri 
investitori   simili   . 
 
➲    Identificare   in   tempo   reale   i   percorsi   stradali   migliori 
Waze   fornisce   ogni   giorno   la   strada   migliore,   grazie   all'aiuto   in   tempo   reale   degli   altri   automobilisti.  
 
➲    Trovare   opportunità   di   business   potenziale 
La   banca   belga   KBC   Bank   ha   sviluppato   un   algoritmo   per   segnalare   agli   imprenditori   opportunità 
di   affari   inesplorate   in   aree   geografiche   ben   determinate.  
2.2. Data scientist e agenzie di RP 
 
Il   concetto   di   big   data   può   suscitare   nei   professionisti   delle   relazioni   pubbliche   il   dubbio   che   sia   una 
materia   per   informatici,   statistici   e   matematici.   Infatti   la   comunicazione   per   essere   efficace   deve 
essere   chiara,   mentre   una   massa   di   informazioni   enorme,   informe   e   in   rapido   movimento   è   per 
definizione   difficile   da   interpretare. 
 
L’attività   di   RP   è   invece   orientata   al   messaggio   e   alle   relazioni,   non   a   entità   troppo   difficili   da 
maneggiare   a   causa   della   loro   complessità   e   dimensione. 
 
Questo   significa   che   i   big   data   non   possono   essere   utilizzati   nell’attività   di   relazioni   pubbliche?   No: 
significa   semplicemente   che,   anche   per   le   relazioni   pubbliche,   i   big   data   devono   essere   analizzati, 
ridotti,   interpretati,   correlati,   distillati   fino   a   farli   diventare   “small   data”,   cioè   dati   formattati   secondo 
le   necessità   dei   pubblici   di   riferimento. 
 
La   novità   è   che   questo   processo   ha   un   tasso   di   complessità   tecnica   che   finora   i   professionisti   delle 
RP   non   hanno   gestito,   avendo   avuto   a   che   fare   al   più   con   le   cifre   derivate   dalle   statistiche   dei 
social   media   ( social   media   analytics ). 
 
 
   
9 
 
 
Quindi   i   professionisti   dei   grandi   numeri   ( data   scientist )   e   quelli   della   comunicazione   stanno 
definendo   un   terreno   comune   per   dialogare. 
 
Cosa   sanno   i   Data   Scientist  Cosa   sanno   le   agenzie   di   RP 
Dati  Relazioni 
Correlazioni  Persone 
Misurazioni  Comunicazione 
Connessioni  Contenuti 
 
Il   dialogo   tra   data   scientist   e   agenzie   di   RP   può   rispondere   a   domande   come: 
 
● Le   correlazioni   statistiche   possono   favorire   nuove   relazioni? 
● Le   connessioni   tra   diversi   database   possono   aprire   nuove   modalità   di   comunicazione? 
● I   dati   possono   trasformarsi   in   contenuti? 
● Le   misurazioni   possono   scoprire   nuove   opportunità   di   engagement? 
2.3. Utilizzare i big data per le relazioni pubbliche 
 
Le   agenzie   di   RP   utilizzano   già   i   big   data   per: 
 
● Identificare   interessi   e   sentiment   del   target   di   riferimento 
● Identificare   i   principali   influenzatori   per   interesse   e   per   area   geografica 
● analizzare   il   posizionamento   competitivo   dei   brand 
● monitorare   quello   che   si   dice   in   rete,   sia   con   analisi   storiche   che   con   analisi   in   tempo   reale 
per   riconoscere   potenziali   crisi 
● misurare   engagement,   conversazioni   e   spostamenti   nelle   percezioni   (per   misurare   la 
risposta   alle   campagne) 
 
Molte   aziende   e   organizzazioni   hanno   sviluppato   programmi   di   analisi   in   tempo   reale   dei   propri 
pubblici   di   riferimento: 
 
➲    Gatorade 
Il   Gatorade   Mission   Control   Center   monitora   in   tempo   reale   le   conversazioni   sui   social   media 
riguardanti   i   propri   prodotti,   i   concorrenti,   i   propri   atleti   e   le   tematiche   riguardanti   la   nutrizione   per 
sportivi,   analizza   i   post   sui   blog   e   misura   il   sentiment   sui   temi   chiave   e   le   campagne   in   corso.  
 
➲    Dell  
Dell   analizza   più   di   25.000   menzioni   giornaliere   sui   social   media   in   11   lingue   diverse,   selezionando 
i   messaggi   importanti:   quelli   che   sono   stati   generati   da   utenti   di   twitter   con   migliaia   di   follower,   i 
post   sui   blog   più   autorevoli,   le   richieste   urgenti   da   parte   di   clienti   che   potrebbero   diventare   virali   in 
10 
 
 
 
poco   tempo.   Il   sistema    Statistica    permette   a   Dell   l’utilizzo   di   16.000   opzioni   di   analisi,   tramite 
un’interfaccia   che   semplifica   la   lettura   dei   dati   distribuiti   sui   server   che   gestiscono   le   vendite   dirette 
on­line   di   computer. 
 
➲    Nestlé 
Il   Digital   Acceleration   Team   di   Nestlè   controlla   in   tempo   reale   il   sentiment   dei   2.000   brand   della 
multinazionale.   Lo   scopo   principale   è   mitigare   e   gestire   rapidamente   ogni   danno   potenziale   alla 
reputazione.   I   15   addetti   al   progetto   si   occupano   24/7   di   650   pagine   Facebook,   150   milioni   di   fans, 
1500   contenuti   originali   prodotti   ogni   giorno. 
 
➲    Red   Cross    (Croce   Rossa   USA) 
Lo   scopo   del   progetto   è   accompagnare   ogni   persona   nello   sviluppo   del   proprio   rapporto   con   la 
Croce   Rossa,   seguendolo   da   giovane   volontario,   donatore   del   sangue,   ad   adulto   contributore 
finanziario   ed   eventualmente   responsabile   di   raccolta   fondi.   Tutto   tramite   un   unico   canale   di 
comunicazione   personale. 
 
➲    National   Australia   Bank 
Avvicinarsi   ai   propri   consumatori   per   poter   dare   ad   ognuno   il   servizio   più   utile   e   tarato   sulle   proprie 
necessità:   in   questo   modo   la   banca   australiana   è   passata   da   gestire   la   relazione   nel   modo   meno 
costoso   possibile   a   quello   più   ampio   e   profondo   possibile. 
 
 
3. Migliorare le relazioni 
 
Utilizzare   i   big   data   per   le   relazioni   pubbliche   significa   innanzitutto   avere   la   possibilità   di 
ridisegnare   profondamente   la   conoscenza   dei   pubblici   di   riferimento.  
 
La   qualità   di   questo   quadro   di   relazioni   costituisce   la   principale   ricchezza   di   un   professionista   delle 
relazioni   pubbliche   e   rappresenta   le   fondamenta   su   cui   si   costruisce   il   successo   di   ogni   campagna. 
 
I   nuovi   scenari   aprono   la   possibilità   di   aggiungere   profondità   alle   relazioni   esistenti   e   di   estendere 
significativamente   i   pubblici   potenzialmente   raggiungibili. 
 
   
11 
3.1. Profilazione  
 
Il   primo   ambito   in   cui   i   big   data   possono   aggiungere   valore   all’attività   di   relazioni   pubbliche   è 
nell’aggiungere   contenuto,   dinamicità,   ampiezza   e   profondità   all’universo   delle   relazioni   di 
riferimento.  
 
Le   relazioni   di   maggior   valore   sono   quelli   che   sono   state   regolarmente   mantenute   attive   e 
aggiornate.   Quantità   e   velocità   dei   big   data   possono   aggiungere   una   grande   quantità   di 
dimensioni   alla   profilazione   dei   contatti.   In   questo   modo   si   migliora   la   qualità   della   relazione   e   la 
previsione   sull’efficacia   di   una   singola   campagna. 
 
 
La   profilazione   è   inizialmente   un   processo   statico   e   basato   su   fonti   interne: 
il   database   dei   contatti   viene   mantenuto   aggiornato   nella   parte   anagrafica 
ma   l’uso   di   keyword   o   tag   per   la   profilazione   è   gestito   manualmente   con 
aggiornamenti   discrezionali   e   più   o   meno   periodici. 
 
Una   prima   evoluzione   rende   dinamico   l’aggiornamento   e   ogni   singolo 
contatto   è   collegato   con   l’attività   interna   di   cui   è   stato   oggetto   (invii, 
telefonate,   email,   inviti,   ecc),   costruendo   un   archivio   che   raccoglie   gli 
sviluppi   della   relazione. 
 
Con   l’introduzione   dei   big   data   il   contatto   viene   profilato   in   modo   più 
approfondito   raccogliendo   in   modo   automatico   informazioni   provenienti   da 
fonti   esterne,   in   particolare   dall’attività   sui   social   network. 
 
 
E’   infine   possibile   estendere   la   profilazione   aggiungendo   nuove   dimensioni 
derivate   da   variabili   esterne   contenute   in   database   di   big   data   o   open   data. 
 
3.2. Ampliamento 
 
I   soggetti   su   cui   si   concentra   l’attività   di   relazioni   pubbliche   si   stanno   estendendo 
da   un   cerchio   ristretto   che   include   i   giornalisti   e   le   principali   istituzioni   fino   a 
raggiungere   gradualmente   un   pubblico   che   include   potenzialmente   ogni   singolo 
consumatore   e   stakeholder. 
   
12 
 
 
 
4. Rinnovare gli approcci 
 
I   big   data   permettono   nuovi   approcci   per   descrivere   la   realtà,   interagire   con   i   pubblici   di   riferimento 
e   prevedere   fatti   rilevanti. 
4.1. Descrivere 
 
If   journalists   are   learning   about   data   journalism,  
then   shouldn’t   PR   people   be   educated   as   well?  
 
Deirdre   Breakenridge 
 
 
I   big   data   possono   mettere   in   luce   aspetti   della   realtà   che   non   è   possibile   evidenziare   in   dettaglio 
con   altri   strumenti. 
 
Quindi   i   big   data   costituiscono   una   nuova   fonte   di   informazione,   che   ad   esempio   è   già   utilizzata   dai 
cosiddetti    data   journalist . 
 
Alcuni   esempi   di   risultati   ottenuti   con   l’approccio   descrittivo   nell’uso   dei   big   data: 
 
➲    Satyamev   Jayate 
Il   programma   televisivo   di   maggior   successo   in   India   analizza   oltre   un   miliardo   di   contatti   generati 
già   dopo   le   prime   13   puntate   dal   sito   web   e   dai   profili   social.   Lo   show   si   costruisce   qualche   ora 
prima   della   messa   in   onda   tramite   le   risposte   degli   utenti,   chiamati   a   pronunciarsi   su   alcuni   temi 
caldi.   Oltre   alle   opinioni,   spesso   le   analisi   fanno   emergere   aspetti   nascosti   della   società   indiana.   I 
trend   servono   ai   produttori   anche   per   costruire   i   temi   delle   puntate   seguenti. 
 
➲    Polizia   di   Miami 
La   polizia   di   Miami   analizza   i   casi   irrisolti   tramite   un   nuovo   sistema   che   sostituisce   i   poliziotti   andati 
in   pensione   e   permette   ai   nuovi   assunti   di   interrogare   il   database   come   interrogherebbero   un 
collega   di   maggior   esperienza.  
 
➲    Barclays  
La   banca   Barclays   ha   rivisto   la   propria   organizzazione   interna   permettendo   a   140.000   dipendenti 
di   contribuire   al   riesame   delle   proprie   strategie;   in   tre   sessioni   suddivise   in   tre   giorni,   sono   stati 
analizzati   oltre   4.000   temi   rilevanti;   al   termine   dei   tre   giorni   gli   oltre   28.000   commenti   erano   stati 
convertiti   in   un   documento   con   una   serie   selezionata   di   proposte   concrete.  
 
   
13 
 
 
 
➲    XO   Communication 
Uno   dei   maggiori   provider   statunitensi   di   telecomunicazioni   si   è   dotato   di   un   sistema   predittivo   per 
prevenire   l’abbandono   dei   clienti   insoddisfatti.   Il   sistema   si   è   ripagato   dopo   cinque   mesi   e   ha 
generato   risparmi   stimati   di   10M   U$   per   anno   grazie   all’aumento   della   fedeltà   dei   clienti   e   ai   minori 
costi   di   customer   service.  
 
➲    Quill 
Quill   è   una   piattaforma   che   genera   automaticamente   contenuti   testuali   (report,   articoli,   analisi) 
analizzando   dati   provenienti   da   diverse   fonti   (database,   tabelle).   Quill   determina   i   contenuti 
rilevanti   e   li   trasforma   in   testi   per   i   diversi   pubblici   (azionisti,   consumatori,   enti,   risorse   interne). 
 
Alcuni   esempi   di   supporto   che   i   big   data   possono   offrire   alle   agenzie   di   RP   nello   svolgimento   della 
attività   quotidiana: 
 
● Nelle   fasi   di   debrief   e   progettazione   delle   campagne,   per   dare   fondamento   alle   decisioni 
fornendo   evidenze   alle   scelte   strategiche. 
● Nelle   attività   di   content   management   e   content   creation,   utilizzando   anche   i   dati   generati   a 
livello   aziendale   ed   elaborati   dai   sistemi   di   business   intelligence   tramite   una   lettura 
integrata   dei   dati   interni   (produzione,   marketing,   vendite,   finanza). 
● Ampliando   la   comprensione   dell’ambiente,   utilizzando   le   analisi   semantiche   e   sentiment 
● Nelle   attività   di   misurazione   dei   risultati,   con   la   possibilità   di   analizzare   meglio   e   in   tempo 
reale   le   correlazioni   tra   le   attività   svolte   e   i   risultati   conseguiti. 
4.2. Interagire 
 
I   big   data   sono   uno   strumento   per   comunicare   in   modo   nuovo   ai   pubblici,   costruendo   un   contenuto 
dinamicamente   adeguato   alle   loro   aspettative. 
 
I   professionisti   delle   RP   utilizzano   i   Big   Data   con   l’approccio   interattivo   per: 
 
● decidere   il   timing   delle   campagne 
● decidere   i   contenuti   delle   campagne 
● anticipare   i   trend   negativi   in   modo   proattivo 
● intercettare   i   trend   nascenti 
 
➲    Nissan  
La   casa   automobilistica   giapponese   Nissan   ha   lanciato   in   Inghilterra   la   sua   campagna   sette   minuti 
dopo   l’annuncio   della   gravidanza   reale.  
 
 
   
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➲    Città   di   Toulouse 
La   città   francese   di   Toulouse   utilizza   i   big   data   per   comprendere   e   soddisfare   meglio   le   esigenze 
dei   cittadini.   Analizzando   oltre   un   milione   di   commenti,   l’amministrazione   comunale   riesce   a 
identificare   con   più   precisione   e   rapidità   i   problemi;   ad   esempio   è   riuscita   a   ridurre   il   tempo   di 
intervento   per   la   manutenzione   stradale   da   2   settimane   a   1   giorno.  
Identificare gli influencer 
 
Per   interagire   in   modo   più   efficace   con   i   pubblici   di   riferimento   è   necessario   identificare 
esattamente   chi   guida   le   conversazioni,   in   modo   da   produrre   e   comunicare   contenuti   su   misura 
per   gli   influenzatori   e   favorire   quindi   una   comunicazione   più   efficace. 
 
Esistono   vari   strumenti   che   aggiornano   in   tempo   reale   la   mappa   degli   influencer: 
 
Klout    assegna   a   ogni   utente   un   punteggio   di   influenza   sui   social   media 
Follower   Wonk    analizza   follower   e   following   di   Twitter 
Twellow     analizza   gli   utenti   di   twitter   per   categorie   e   argomenti 
Kred ,   simile   a   Klout,   misura   il   grado   di   interazione   degli   utenti   sui   social   media 
PeerIndex :    creato   nel   2010,   si   è   fuso   nel   dicembre   2014   con    Brandwatch 
Keyhole ,   attualmente   in   versione   beta,   individua   gli   influencer   nelle   interazioni   durante   gli   eventi  
Little   Bird    identifica   rapidamente   gli   influencer   su   Twitter,   social   network   e   blog   professionali 
Traackr     è   uno   strumento   dedicato   a   conoscere   e   costruire   relazioni   con   gli   influencer  
re:fluence    è   una   soluzione   di   seconda   generazione   di   valutazione   degli   influencer 
Circle   Count    analizza   gli   utenti   di   Google+  
Linkedin   Influencers   Program    i   contenuti   creati   dai   membri   di   Linkedin   più   influenti 
4.3. Prevedere 
 
Una   maggiore   disponibilità   di   dati   permette   ai   professionisti   delle   RP   di:: 
 
● aumentare   l’accuratezza   dei   modelli   previsivi   su   trend   di   mercato   e   bisogni   dei   consumatori 
● personalizzare   le   campagne   e   le   offerte  
● dare   indicazioni   sul   successo   atteso   di   campagne   e   attività   di   RP 
● chiarire   i   meccanismi   di   engagement 
 
➲    Edelman 
Utilizzare   i   big   data   per   la   previsione   è   il   principale   tema   dell’alleanza,   annunciata   nel   dicembre 
2014,   tra   Edelman   (la   maggior   società   mondiale   di   relazioni   pubbliche)   e   Cambridge   University.   La 
ricerca   congiunta   si   focalizzerà   sulle   capacità   previsive   dei   big   data   innestati   in   un   sistema   di 
marketing. 
4.3.1. Proiettare i trend 
 
Secondo    SAP ,   le   fonti   aziendali   più   utilizzate   per   le   analisi   previsive   sono: 
15 
 
 
● 69%   Clienti 
● 67%   Marketing 
● 55%   Prodotto 
● 54%   Vendite 
● 51%   Finanza 
 
Le   aree   Clienti   e   Marketing   sono   anche   quelle   attualmente   più   collegate   con   l’universo   dei   big 
data.   Un’integrazione   tra   i   dati   sui   clienti   provenienti   dai   social   media   con   i   dati   aziendali   relativi   a 
marketing,   prodotti   e   vendite   può   aiutare   ad   intercettare   sul   nascere   le   tendenze,   le   mode,   i 
trending   topic   e   gli   orientamenti   del   mercato. 
 
➲    Tipp24   Ag 
La   società   di   scommesse   sportive   europea   analizza   in   tempo   reale   miliardi   di   transazioni   e 
centinaia   di   caratteristiche   dei   suoi   clienti   per   sviluppare   messaggi   personalizzati;   il   sistema   ha 
realizzato   un   calo   del   90%   nei   tempi   di   costruzione   dei   modelli   previsivi. 
4.3.2. Anticipare le crisi 
 
Succede   sui   social   media   che   un   brand   venga   preso   d’assalto   e   che   gli   attacchi   si   diffondano 
molto   velocemente,   in   modo   virale,   causando   in   breve   un   grave   danno   alla   reputazione   aziendale. 
Monitorare   le   conversazioni   (analizzandone   estensione,   diffusione   e    sentiment)    può   aiutare   a 
gestire   in   modo   appropriato   la   crisi,   decidendo   in   tempo   reale   se   intervenire   oppure   se   lasciare 
che   la   crisi   si   risolva   naturalmente.   Idealmente   le   crisi   possono   anche   essere   anticipate, 
intercettando   sul   nascere   argomenti,   influencer,   fonti   e   canali   la   cui   combinazione   è   giudicata 
pericolosa   in   teoria   oppure   in   base   a   esperienze   precedenti. 
 
I   big   data   possono   aiutare   nelle   varie   fase   del   Crisis   Management: 
 
● definizione   dei   segnali   che   anticipano   la   crisi 
● preparazione   e   prevenzione 
● contenimento,   risposta   e   controllo   del   danno 
● ripresa   attività 
● apprendimento   e   istituzionalizzazione   esperienza   
16 
5. Scegliere i dati 
 
Enormi   masse   di   dati   vengono   continuamente   creati   e   distribuiti   da   varie   fonti,   tra   cui: 
 
Sistemi   RFID  Codici   a   barre  Reti   di   sensori 
Social   media  Blog  Siti   di   notizie 
Documenti   e   testi   su   Internet  Risultati   ricerca   Internet  Sistemi   di   CRM 
Dati   satellitari  Analisi   genetiche  Ricerche   scientifiche 
Transazioni   finanziarie  Transazioni   commerciali  Sorveglianza   e   sicurezza 
Archivi   medici  Archivi   fotografici  Archivi   video 
Transazioni   di   e­commerce  Dati   e­health  Tecnologie   wearable 
 
A   questi   si   aggiungono   i   dati   interni   prodotti   dalle   aziende: 
 
Project   management  Marketing   Produzione 
CRM  ERP   content   management  Risorse   umane 
Storage  Talent   management  Procurement 
Expense   management  Google   docs  Intranet   e   portali 
 
 
   
17 
I   big   data   generati   dai   social   media   e   dai   siti   web   raggiungono   gli   utilizzatori   finali   tramite   UI 
(interfacce   utente),   API   (interfacce   di   programmazione),   intermediari   di   dati   e   sviluppatori   di 
software. 
 
 
 
E’   possibile   un   approccio   graduale   all’utilizzo   dei   dati   nell’attività   di   RP: 
 
1. Anche   dati   semplici   possono   generare   contenuti   di   impatto:   spesso   basta   un   numero 
significativo   per   fare   un   buon   titolo. 
2. Aggregare   dati   esistenti   per   creare   nuovi   dati:   guardate   alle   cifre   in   modo   diverso, 
sintetizzate   dati   da   diverse   fonti. 
3. Analizzare   andamenti   temporali   per   identificare   i   trend   di   mercato   e   di   settore 
4. Fare   le   domande   giuste,   stando   bene   attenti   a   rimanere   in   equilibrio   tra   la   deontologia   che 
un   sondaggio   "giusto"   richiede   e   gli   obiettivi   del   cliente 
5. Spesso   i   dati   non   sono   costosi   da   produrre:   utilizzare   domande   sui   social   media   e 
sondaggi   sul   sito   aziendale 
6. Mettere   in   campo   i   dati   aziendali:   accessi   al   sito,   dati   del   CRM,   interazioni   sui   social   media 
7. Comunicare   i   dati   in   modo   efficace   usando   infografiche,   webinar   e   slideshow 
 
 
   
18 
In   una   fase   più   avanzata   di   utilizzo   dei   big   data   occorre   dotarsi   di   appositi   strumenti   e   strutture, 
disponibili   in   diverse   modalità: 
5.1. Prendere 
 
Gli   open   data   sono   dati   che   vengono   resi   disponibili   gratuitamente.   Sono   generalmente   prodotti   da 
istituzioni   pubbliche.   I   privati   possono   utilizzarli   creando   app   o   collegandoli   ad   altri   database   per 
generare   analisi   inedite   di   pubblica   utilità. 
Open data Italia 
 
Dati.gov.it   ­   I   dati   aperti   della   PA 
Dati   pubblici   e   condivisione   ­   Agenzia   per   l’Italia   digitale 
Open   Data   ­   Istat 
Open   Data   Istat   per   Linkedstat 
Open   Data   Hub 
Dati   Open 
Linked   Open   Data 
Open data Mondo 
 
Open   Data   USA 
Where   to   find   open   data  
5.2. Creare 
 
La   creazione   di   big   data   può   essere   un   processo   complesso   e   costoso,   ma   ci   sono   strumenti 
gratuiti   o   a   costo   minimo   che   possono   essere   utilizzati   anche   da   utenti   non   esperti   per   creare   dati 
rilevanti. 
 
IFTTT     collega   vari   strumenti   e   app   in   modo   che   un   evento   su   uno   strumento   ne   determini   uno   su 
un   altro   strumento.   Alcuni    esempi :   aggiornare   in   automatico   un   documento   ad   ogni   news   su   un 
certo   argomento,   creando   una   rassegna   stampa   automatica;   creare   un   foglio   elettronico   con   tutti   i 
nuovi   follower   di   twitter;   tenere   traccia   automatica   dei   propri   spostamenti   su   un   documento   che 
indica   orari   di   arrivo   e   partenza   a   casa   e   al   lavoro. 
 
80legs    è   un   “crawler”,   cioè   uno   strumento   che   esplora   Internet   per   estrarne   i   contenuti   richiesti. 
Ad   esempio   può   estrarre   tutte   le   immagini   da   un   sito,   compilare   un   elenco   dei   link   contenuti   in   una 
serie   di   articoli,   archiviare   tutti   i   numeri   di   telefono   trovati   in   un   archivio   on­line. 
19 
5.3. Comprare 
 
Le   principali   applicazioni   che   permettono   di   accedere   ai   big   data   utilizzano   i   dati   dei   social   media 
per   analisi   approfondite   e   ad   ampio   spettro. 
 
Gnip    è   il   principale   fornitore   di   analisi   sui   social   media 
 
Un   elenco   più   ampio   è   riportato   in    appendice . 
5.4. Elaborare 
 
Le   principali   multinazionali   dell’ICT   offrono   le   proprie   infrastrutture   e   le   proprie   competenze   per 
sviluppare   progetti,   archiviare   dati,   eseguire   analisi   ed   elaborazioni   per   utenti   privati   e   pubblici 
interessati   a   gestire   i   big   data. 
 
Google:       Google   BigQuery    ( video )   e    Google   DataFlow 
Intel   Cloud  
Ericsson   Fresh   data  
Microsoft   Azure 
 
Per   un   elenco   più   esteso   di   piattaforme   per   la   gestione   dei   big   data:  
 
● Predictive   Analysis   Today  
● Enterprise   Apps   Today 
 
 
 
   
20 
 
 
 
6. Internet of things 
 
Internet   of   Things   (IoT),   cioè   l’entrata   nella   rete   con   un   proprio   indirizzo   IP   degli   oggetti   di   uso 
quotidiano   e   professionale,   rappresenta   un’ulteriore   fonte   di   big   data   che   aumenterà   il   flusso   di 
informazioni   disponibili   per   le   agenzie   di   RP   per   descrivere,   interagire   e   prevedere. 
 
Con   i   wearable   devices   (apparati   indossabili)   l’Internet   of   Things   assume   una   dimensione   ancora 
più   personale   e   pervasiva. 
6.1. Descrivere 
 
➲    Zepp 
Un   giocatore   di   golf   utilizzerà   guanti,   scarpe   e   mazze   collegate   in   Internet   e   che   dialogano   tra   di 
loro.   L’interazione   tra   questi   accessori   aiuterà   a   migliorare   le   prestazioni   dei   golfisti   e   a   confrontarli 
con   altri   sportivi.   I   professionisti   delle   RP   avranno   l’occasione   di   trasformare   una   serie   di 
specifiche   tecniche   in   una   storia   sulle   possibilità   offerte   dalla   tecnologia   e   il   loro   impatto   sulla 
società. 
6.2. Interagire 
 
➲    Disney 
Walt   Disney   utilizza   tecnologie   wearable   dall’inizio   del   2014   per   migliorare   l’esperienza   dei 
visitatori   ai   propri   parchi   ed   aumentare   il   loro   engagement.   Ad   esempio   una   piccola   visitatrice 
potrà   incontrare   Cenerentola   e   sentirsi   chiamare   per   nome   e   augurare   buon   compleanno   tramite   i 
dati   personalizzati   trasmessi   in   automatico   da   un   braccialetto   del   visitatore   al   personaggio.   I 
visitatori   utilizzano   i   braccialetti   per   avere   esperienze   nuove   e   Disney   raccoglie   dati   sulle   loro 
abitudini   e   le   preferenze. 
6.3. Prevedere 
 
➲    Libelium 
Libelium   costruisce   sensori   wireless   per   monitorare   tutte   le   fasi   della   filiera   alimentare,   dalla 
produzione   (sensori   per   misurare   acqua,   luce,   umidità,   direzione   e   intensità   vento,   precipitazioni, 
pressione   atmosferica,   stato   dell’apparato   fogliare   e   dimensione   del   tronco   o   dei   frutti   per 
ottimizzare   e   programmare   le   attività   in   campo)   alla   distribuzione   (GPS,   timer,   sensori   per 
determinare   responsabilità   e   tracciabilità),   dalla   vendita   al   dettaglio   (per   interagire   con   i 
consumatori   riguardo   a   preferenze,   allergie,   scadenze)   alla   riduzione   degli   scarti   (ottimizzando   le 
vendite   in   funzione   della   storia   del   prodotto   e   sulla   base   della   sua   shelf   life   attesa). 
 
 
21 
7. I rischi: sicurezza e privacy 
 
Le   procedure   consolidate   dalle   agenzie   più   strutturate   per   gestire   sicurezza   e   privacy   dei   dati   dei 
propri   clienti   dovranno   essere   adattate   ai   nuovi   contesti. 
 
In   particolare   i   consumatori   mostrano   nuove   e   più   estese   preoccupazioni: 
 
● raccolta   illegale   di   dati 
● falle   nella   protezione   dell’archiviazione 
● falle   nella   gestione   della   privacy 
● utilizzo   non   autorizzato   dei   dati 
 
Da   una   recente   indagine   presso   gli   utenti   statunitensi   di   Internet   è   emerso   che: 
 
● il   92%   è   preoccupato   per   la   propria   privacy   online   (in   aumento   rispetto   al   89%   nel   2013);  
● il   55%   si   fida   della   maggior   parte   delle   imprese   a   cui   affida   informazioni   personali   online   (in 
calo   rispetto   al   57%   nel   2013) 
● l’89%   evita   di   acquistare   da   aziende   di   cui   non   si   fidano   riguardo   alla   gestione   dei   dati 
sensibili   online   (in   aumento   rispetto   all’88%   nel   2013). 
 
In   poche   parole   questo   evidenzia   un   rischio   per   consumatori   e   aziende:   big   data   =   big   problems.  
 
La   questione   va   gestita   rafforzando   ed   estendendo   le   consuete   procedure   basate   sui   criteri   di 
prudenza,   trasparenza,   correttezza,   moderazione,   sapendo   che   un   perdita   di   fiducia   dei 
consumatori   dovuto   a   un   problema   di   sicurezza   o   errata   gestione   della   privacy   può   avere 
conseguenze   molto   gravi   in   tempi   anche   brevi.  
 
 
 
   
22 
C. Appendici 
C.1. Strumenti statistici 
 
I   principali   software   di   analisi   statistica,   utilizzati   anche   per   gestire   i   big   data,   sono: 
 
Statistica  
SPSS  
RapidMiner  
R 
 
Un   dettagliato   elenco   di   altri   software   (gratuiti)   è   disponibile   sul   sito    Predictive   Analytics   Today .  
C.2. Software e soluzioni per l’analisi dei big data 
 
GNIP    ­   The   World’s   Largest   and   Most   Trusted   Provider   of   Social   Data 
Datasift    ­   Understand   Every   Conversation,   translate   data   into   action   with   the   first   Human   Data 
platform.  
Oracle   Social   Cloud  
Spinn3r 
Mapr 
Tableau   Software 
Apache   Hadoop    open­source   software   for   reliable,   scalable,   distributed   computing.  
Intel 
Ubervu 
Hootsuite 
Sysomos    Social   media   monitoring   and   analytics   solutions   for   brands,   businesses   and   agencies  
80legs    web   crawling   platform  
Social   Hive    (MSL   Group) 
 
Big   Data   News   ha   compilato   una    lista   di   società    che   si   occupano   di   big   data   analytics. 
 
C.3. Informazioni 
 
Datafloq 
Techrepublic 
Forrester  
IBM   Big   Data   Hub 
Big   Data   Analytics   News   
23 
D. Bibliografia 
 
D.1. Link 
 
Tutti   i   link   utilizzati   per   la   redazione   di   questo   documento   sono   riportati   nel   gruppo   di   Facebook 
“ Big   Data   and   Public   Relations ”  
 
D.2. Libri 
 
Una   lista   di   buone   letture   sui   big   data   viene   aggiornata   regolarmente   su    Good   Reads . 
Amazon    ha   una   sezione   di   libri   sui   Big   Data. 
IBM   e   RedBooks    hanno   una   collana   specifica   di   libri   sui   Big   Data. 
 
 
 
   
24 
E. Case study 
 
Aziende   e   istituzioni   citate   nei   case   study   riportati   nel   documento: 
 
Barclays 
Dell 
Disney 
Edelman 
Facebook 
Gatorade 
Google 
KBC   Bank 
Libelium 
Mint.com 
National   Australia   Bank 
Nestlé 
Nike 
Nissan 
Opower 
Polizia   di   Miami 
Quill 
Red   Cross   (Croce   Rossa   USA) 
Satyamev   Jayate 
Target 
TIPP24   Ag 
Toulose   (città   di) 
Waze 
XO   Communication 
Zepp   
25 
Sommario 
 
A.   Introduzione 
B.   Definizioni 
Big   Data 
Open   data 
Pubbliche   relazioni 
1.   L’evoluzione:   siamo   pronti? 
Una   simulazione   nel   settore   food:   la   linea   Lico+   di   Martoni 
2.   Utilizzare   i   big   data 
2.1.   A   cosa   servono   i   big   data 
2.2.   Data   scientist   e   agenzie   di   RP 
2.3.   Utilizzare   i   big   data   per   le   relazioni   pubbliche 
3.   Migliorare   le   relazioni 
3.1.   Profilazione 
3.2.   Ampliamento 
4.   Rinnovare   gli   approcci 
4.1.   Descrivere 
4.2.   Interagire 
Identificare   gli   influencer 
4.3.   Prevedere 
4.3.1.   Proiettare   i   trend 
4.3.2.   Anticipare   le   crisi 
5.   Scegliere   i   dati 
5.1.   Prendere 
Open   data   Italia 
Open   data   Mondo 
5.2.   Creare 
5.3.   Comprare 
5.4.   Elaborare 
6.   Internet   of   things 
6.1.   Descrivere 
6.2.   Interagire 
6.3.   Prevedere 
7.   I   rischi:   sicurezza   e   privacy 
C.   Appendici 
C.1.   Strumenti   statistici 
C.2.   Software   e   soluzioni   per   l’analisi   dei   big   data 
C.3.   Informazioni 
D.   Bibliografia 
D.1.   Link 
D.2.   Libri 
E.   Case   study 
Sommario 
 
   
26 

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