Incontra i tuoi utenti… tra 900ML, puoi!

Marco Camilli, Ph.D.Roma, 27/09/2012

USER DATA

IL TEAM

App

MARCO CAMILLI32 anni Laureato in Psicologia, Dottore di Ricerca in Ergonomia, svolgo ricerca al CATTID e attività didattica per la Facoltà di Psicologia della Sapienza Università di Roma

MARCO TATTA30 anniLaureato in Psicologia psicoterapeuta comportamentista in itinere, esperto di comunicazione web, sentiment analysis e web reputation

Insieme, abbiamo da poco fondato UXIuna start-up di servizi online per la user experience

IL BISOGNO

Il Design e il Marketing hanno da sempre bisogno di conoscere approfonditamente il proprio “audience”per intraprendere scelte strategiche

Sul web, così come nel mondo “analogico”, la profilazione del target non può essere solo demografica, ma deve rappresentare anche atteggiamenti, opinioni, percezioni e sentimenti di un’utenza sempre più eterogenea!

Apr 21, 2012 - May 2012

23,34 Visits

1,75 Pages/Visits

69,61% Bounce Race

20,6 Visitors

30,8 Pageviews

00:05:09 Avg. Time on Site

60,19% New Visits

La ricerca, così come l’industria, sta tentando di sfruttare la grande mole di dati messi a disposizione dai social network per individuare categorie di utenti che siano statisticamente rappresentative dei di�erenti target.

IL PROBLEMA

Il progetto di ricerca qui proposto mira a sviluppare un algoritmo di user profiling in grado di fornire in maniera automatica una rappresentazione del modello mentale/comportamentale di di�erenti segmenti di utenti italiani presenti sui social network.

IL PROGETTO / CONCEPT

Crativo e curioso, ama la cultura

e l’arte, apprezza l’originalità e

le innovazioni.

Interessi principali: cinema, musica

classica, sport olimpici, politica.

MARIO45 anni

Project manager

Milano

Nella prima fase del progetto si individueranno le variabili (e i loro livelli soglia) in grado di definire i di�erenti “fattori di personalità” e di comportamento degli utenti.

Un algoritmo di cluster analysis sarà in grado di processare queste variabili insieme ai più comuni dati forniti dai profili social (es. info demografiche).

IL PROGETTO / FASI DI RICERCA 1-2

IL PROGETTO / FASI DI RICERCA 3-4

Il tool sarà prima sviluppato per Facebook (che fornisce i profili più completi) e, in seguito, integrerà dati forniti sia da altri social network sia da nuove

variabili di comportamento degli utenti.

L’attendibilità e la robustezza dell’algoritmo saranno testate e ottimizzate in un tool di acquisizione, integrazione e analisi dei dati.

Infine, i diversi modelli di utenti forniti dal tool saranno rappresentati da chiare e intuitive infografiche che mostreranno i segmenti di utenti in stile “personas”.

Facebook conta più di 900 milioni di utenti 22 milioni sono utenti italiani

STATO DELL’ARTE / USER DATA

The Breakfast Meeting: Grilling for James Murdoch, and Facebook Tops 900 Million Users - NYTimes.comwww.appdata.com, 27 settembre 2012Online Measurement and Strategy Report 2012 by Econsultancy, July 2012

1° 350°

13.800.000Microsoft Live Bingo Blingo

130.000

...

daily active users

Grandi e piccole Facebook App possiedono grandi quantità di dati

Bachrach Y., Kosinski M., Graepel T., Kohli P. & Stillwell D. Personality and Patterns of Facebook Usage. In ACM Web Sciences 2012.Brickey j., Walczak s. & Burgess T. Comparing Semi-Automated Clustering Methods for Persona Development. IEEE Transactions on software engineering, 38/3, 2012

Attualmente, altri progetti di ricerca (ad esempio, del gruppo Microsoft di Cambridge) hanno mostrato l’attendibilità dei profili Facebook per inferire tratti di personalità degli utenti.

Altre ricerche (ad esempio, presso la Colorado University) hanno mostrato, invece, l’attendibilità di algoritimi di clustering semi-automatico per la creazione di profili utente.

BigUD mira a creare un tool di profiling automatico centrato su variabili sia demografiche sia comportamentali dell’utenza italiana, implementando anche soluzioni di info-grafica per la rappresentazione degli output in stile “personas”.

STATO DELL’ARTE / RICERCA

STATO DELL’ARTE / COMPETITOR

ACCOUNT ANALYTICS

BRAND REPUTATION BENCHMARKING

USER MENTAL MODEL

ITALIAN USER-BASED

SOCIAL MEDIA MANAGEMENT

HOOTSUITE

PEOPLE BROWSR

PAGELEVER

ADOBE SITE CATALYST

RADIAN6

SYSOMOS

OPENSITE EXPLORER

MAJESITC SEO

STATO DELL’ARTE / PARTNER

ROAD MAP E USO DEI FONDI

121 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

“WhoIAm”Facebook App

raccolta di dati comportamentali su FB con questionario di personalità

Algoritmo di clusterizzazione per categorizzare le variabili

demografiche, comportamentali e psicologiche

Tool di acquisizione e restituzione automatica dei dati di profilo in

stile “personas”

Test per verificare l’attendibilità dei profili individuati

dall’algoritmo

Sviluppo di info-grafiche per la presentazione

chiara e intuitiva delle “personas”

(Beta version)e

pubblicazionedella ricerca

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