Dati, percezione e performance: perché l’analisi integrata di metriche e sentiment guida le strategie dei brand multi-location

Local Strategy presenta un sistema integrato di analisi delle metriche di performance e di sentiment analysis che consente alle aziende di comprendere non solo come i punti vendita performano sui principali ecosistemi digitali, ma anche come vengono percepiti dai clienti. Le metriche analizzate includono i dati provenienti da Google, Bing e Apple, canali sui quali Local Strategy opera come partner ufficiale. 

L’analisi non si limita a una lettura aggregata, ma introduce livelli avanzati di interpretazione grazie a: 

• filtri geografici (regione, provincia, città, singolo punto vendita), 
• filtri temporali (giorni, mesi, trimestri, confronto tra periodi), 
• filtri contestuali, con raggruppamenti personalizzati delle metriche basati su specifiche esigenze. 

Questa impostazione consente di individuare differenze di performance tra aree, stagionalità nei risultati e correlazioni tra visibilità digitale e micro-conversioni (chiamate, richieste di indicazioni stradali, clic al sito). 

Gli insight sono arricchiti da mappe termografiche che visualizzano la distribuzione territoriale delle performance e da classifiche delle sedi più performanti, rendendo immediata l’individuazione di punti di forza e aree di miglioramento. 

È inoltre possibile analizzare le query di ricerca branded e not branded che generano visibilità sui profili, offrendo una chiave di lettura concreta sul comportamento informativo degli utenti e sulle opportunità di posizionamento. 

Gli insight sulle recensioni includono anche lo storico dell’andamento nel tempo, con filtri geografici e temporali, rappresentazioni tramite mappe termografiche e classifiche delle sedi più performanti, consentendo ai brand di monitorare l’impatto di azioni correttive, campagne o cambiamenti operativi. 

Accanto alle metriche di performance, Local Strategy integra un sistema avanzato di sentiment analysis basato sulle recensioni Google, Facebook e dati provenienti da survey interne aziendali. 

Grazie all’intelligenza artificiale e a modelli di machine learning, ogni recensione viene analizzata semanticamente per: 

• misurare il sentiment complessivo e quello specifico per singolo topic,
• identificare punti di forza e criticità reali,
• collegare ogni insight alle recensioni originali che lo hanno generato.

L’analisi automatizzata individua topic e sub-topic ricorrenti, misura il sentiment associato e permette di analizzare: 

• l’evoluzione temporale delle opinioni, 
• la distribuzione in termini qualitativi e quantitativi dei topics, 
• la distribuzione geografica dei temi, 
• le differenze tra singoli punti vendita o cluster territoriali. 

In un mercato sempre più competitivo, ascoltare in modo strutturato la voce dei clienti e interpretare correttamente le performance digitali non è più un’opzione, ma una leva fondamentale per costruire valore e generare crescita. 

In questo contesto, l’integrazione tra analisi delle metriche e sentiment analysis permette di superare una visione puramente descrittiva dei numeri e di trasformarli in strumenti di supporto alle decisioni: dalla gestione della customer experience alla pianificazione delle attività di marketing locale, fino all’ottimizzazione delle performance dei singoli punti vendita. 

“Per i brand multi location, l’analisi dei dati e delle recensioni non è più solo un tema di monitoraggio, ma uno strumento strategico per guidare le scelte di business. Comprendere cosa funziona, dove e perché consente di intervenire in modo mirato e costruire strategie basate su evidenze concrete, non su percezioni”, commenta Luca Bove, Amministratore Delegato di Local Strategy.