Che cos'è l'analisi multilivello? Perché non basta guardare i dati da un solo angolo?
Su un tema possono esserci centinaia di migliaia di contenuti.
Gran parte delle conversazioni può essere negativa. L'interazione può essere cresciuta rapidamente in un giorno preciso.
Ognuno di questi è un dato importante.
Ma da solo nessuno racconta l'intera storia.
L'analisi multilivello è un approccio che, invece di valutare un insieme di dati da una sola metrica o prospettiva, considera insieme dimensioni analitiche diverse per capire le relazioni tra eventi, comportamenti e cambiamenti.
Perché nel mondo reale i dati non si muovono in modo indipendente.
Una sola metrica può ingannare
Supponiamo che la visibilità di una persona o di un marchio cresca.
A prima vista questo aumento può sembrare uno sviluppo positivo.
Ma nello stesso periodo può essere salito il sentiment negativo, può essersi diffusa rapidamente una critica precisa e buona parte della conversazione può essersi concentrata attorno a un solo evento.
In quel caso:
La visibilità è aumentata.
Ma la percezione può essere peggiorata.
Guardando solo la metrica di visibilità, questa distinzione sfugge.
Quando i livelli si uniscono, la storia cambia
Capire un movimento digitale può richiedere di valutare insieme domande diverse:
- Quanto se ne parla?
- Volume
- Come se ne parla?
- Sentiment
- Che cosa provano le persone?
- Emozione
- Che cosa vogliono?
- Intenzione
- Perché è cambiato?
- Causa profonda
- Quali temi emergono?
- Analisi dei temi
- Chi influenza?
- Attori e influenza
- Come si diffonde?
- Viralità
- Dove va nel tempo?
- Trend
Ognuna di queste domande mostra un volto diverso dello stesso evento.
Il valore reale emerge quando diventano visibili le relazioni tra questi livelli.
Gli stessi dati possono significare cose diverse per pubblici diversi
I risultati aggregati possono a volte nascondere divergenze importanti.
Uno sviluppo che appare positivo nell'opinione pubblica generale può essere criticato con forza all'interno di un pubblico specifico. Un tema sostenuto su una piattaforma può essere interpretato in modo del tutto diverso altrove.
Allo stesso modo possono emergere differenze significative tra Paesi, lingue, comunità o periodi.
Per questo la domanda non è solo «Qual è il risultato complessivo?»
In chi, dove e a quali condizioni questo risultato cambia?
Conta anche questa domanda.
La correlazione non è sempre causa
Che due cambiamenti avvengano nello stesso momento non significa che uno abbia causato l'altro.
Per esempio, la visibilità di una notizia può essere cresciuta mentre saliva il sentiment negativo. Ma per capire se la relazione tra questi due movimenti sia davvero significativa occorre valutare il contesto più ampio.
È qui che l'analisi multilivello acquista importanza.
L'obiettivo non è solo trovare collegamenti tra i dati, ma interrogarsi su quali relazioni abbiano davvero senso.
Il quadro d'insieme si nasconde nei dettagli
Nella reportistica tradizionale le metriche sono spesso mostrate separatamente.
La copertura da una parte, il sentiment dall'altra, il trend altrove, l'interazione altrove ancora…
Eppure nella vita reale possono essere tutte parti della stessa storia.
Per capire una crisi non basta vedere la negatività. Può essere necessario vedere insieme quando è iniziata, che cosa l'ha innescata, chi l'ha amplificata, a quali pubblici si è diffusa e come ha cambiato la percezione.
Né basta vedere solo la crescita per capire un trend. Origine, velocità, pubblico e affidabilità di quella crescita vanno valutati su livelli diversi.
La forza dell'analisi sta nel vedere i collegamenti
Nel mondo dei dati il risultato più importante non è sempre il numero più grande.
A volte l'informazione decisiva è una relazione prima invisibile tra due punti dati diversi.
Perché una sola metrica vi dice una cosa.
Più livelli possono mostrare come si è formata la storia.
Vedere il dato conta. Vedere la relazione tra i dati cambia il quadro.