User Generated Reviews – Competitive Analysis 2017-11-06T11:59:22+00:00

Project Description

L’intento del progetto presentato è colmare una lacuna nell’ambito delle attuali ricerche di mercato che un brand può impiegare per l’attuazione di strategie di marketing e comunicazione. Ad oggi, difatti, non esistono metodologie o strumenti affermati per valutare la crescente quantità di contenuto che viene generato spontaneamente in rete dai consumatori. Nello studio in questione, è stato analizzato il comparto dell’elettronica di consumo ed il segmento degli smartphone. Si tratta di una tipologia di prodotto che ha visto crescere rapidamente la sua centralità all’interno del mercato, e di conseguenza il peso attribuito alla comunicazione non ufficiale in merito alla revisione, valutazione e comparazione dei prodotti. In questo contesto YouTube, gioca certamente un ruolo centrale nell’influenzare le decisioni d’acquisto dei consumatori.
Per le ragioni sopra elencate, il progetto ha concentrato il perimetro di analisi sulle video recensioni (in lingua italiana) caricate su YouTube, nell’anno 2016, per i seguenti produttori di smartphone: Apple, HTC, Huawei, LG, Samsung, Wiko.

L’analisi svolta è composta da 5 fasi:

  1. Retrieving di dati da YouTube, per mezzo della suite YouTube Data Tool;
  2. Data Quality, impiegando OpenRefine;
  3. Data Transformation, eseguita direttamente all’interno dello strumento di rendering tramite Regex;
  4. Data Visualizzation, all’interno di Tableau;
  5. Text Analysis su una selezione di dati, impiegando RapidMiner.

I processi sopraelencati hanno permesso di scremare da un dataset iniziale di oltre 3000 video, ad un più ristretto cluster di 196 datapoint contenenti soltanto i video che rispondevano alle caratteristiche desiderate (produzioni amatoriali, in lingua italiana, relative a smartphone). L’impiego delle Regex ha anche permesso di studiare il fenomeno della comparazione diretta tra prodotti concorrenti.
L’analisi visiva dei dati ha permesso di capire il posizionamento dei brand sulla piattaforma, nonché fenomeni come la stagionalità dei contenuti e la rilevanza dei diversi canali produttori di video.
La Text Analysis è stata impiegata per determinare i lemmi più impiegati nei commenti ad un ristretto subset di video, al fine di capire quali fossero i temi ricorrenti, in merito a specifici modelli.
Lo studio pone quindi le basi per la sistematizzazione di un processo che reperisca ed analizzi in maniera continuativa ed automatizzata i dati provenienti, non solo da YouTube, ma anche da diverse fonti online non strutturate, colmando un gap esistente oggi sul mercato.

Project Details