Netnografia, ovvero come le persone abitano gli spazi digitali e vivono le community
Se quelli digitali sono considerabili come spazi che le persone abitano e in cui si muovono ecco che ha senso parlare di netnografia, disciplina assimilabile alla più conosciuta etnografia.
La netnografia è un metodo di ricerca che studia le interazioni tra persone e tra comunità online per ottenere informazioni sul comportamento e sulle tendenze dei consumatori.
Man mano che il mondo diventa sempre più digitale, aumentano esponenzialmente gli spazi che le persone hanno a disposizione per esprimersi e conversare.
Osservare cosa succede online da un punto di vista qualitativo, indagare gli spazi digitali in cui avvengono i fenomeni che ci interessano, cercare le motivazioni di quanto succede e individuare i segnali deboli che potrebbero diventare trend costituiscono il cuore della ricerca netnografica.
L’osservazione degli spazi e di come le persone si muovono al loro interno si applica a qualsiasi settore e può avere diversi livelli di profondità.
Ad esempio, se stessimo lavorando nel mondo della skincare potremmo analizzare quali sono le tendenze in crescita, come le persone usano i prodotti in modo alternativo, verificare le dinamiche culturali (inclusività della rappresentazione) in corso, intercettare segnali deboli, come ad esempio la progressiva crescita e interesse del fenomeno dei dupe e il passaggio di status percepito nell’usare un dupe rispetto al prodotto originale.
Altri ambiti di osservazione netnografica sono, ad esempio, il flusso di conversazioni e interazioni all’interno delle community oppure l’analisi delle recensioni scritte dagli utenti sulle varie piattaforme online.
In questo casi l’attività di ricerca si focalizzerà sulla ricerca e scoperta di temi ricorrenti, emersione di problemi, individuazione di modi di utilizzo diversi da quelli inizialmente pensati per il prodotto.
Small Data e Big Data
L’attività netnografica considera altri due elementi rilevanti:
- l’importanza del contesto sociale e culturale in cui si colloca l’oggetto di analisi
- gli approfondimenti qualitativi in aggiunta agli aspetti quantitativi.
Infatti, mentre le analisi quantitative forniscono un’ampia varietà di metriche sugli utenti e sulle loro preferenze aggregate, gli small data, chiamati anche thick data, danno informazioni su quali sono le motivazioni e le emozioni sottostanti a un determinato comportamento o preferenza.
La combinazione di informazioni contestuali, insight, intuizioni qualitative e analisi quantitativa permette di ottenere una comprensione molto più completa delle motivazioni e delle emozioni che guidano il comportamento delle persone.
E di conseguenza, per progettare migliori strategie di comunicazione.