Python e Twitter per analizzare il mercato dei videogiochi
È possibile effettuare analisi di mercato raccogliendo dati su Twitter? Certo che sì. Lo hanno dimostrato gli studenti del corso di Social media marketing con i progetti su cui hanno lavorato negli scorsi mesi e presentati nel corso dell'ultima lezione davanti ai manager di Nielsen Sports, fornitore di dati e report nell'ambito dell'industria sportiva che ha affidato agli studenti il compito di analizzare il mercato degli eGames. "L'obiettivo è stato capire in che modo i marchi possono entrare nel crescente mercato dei videogiochi. Ogni gruppo, attraverso un'analisi di mercato effettuata raccogliendo dati su Twitter con l'ausilio di Python, ha cercato di capire quali videogiochi fossero maggiormente in linea con le brand equity di diversi marchi: energy drink, catene di fast food, computer, banche, moda, automobili", spiega Gaia Rubera, direttore del nuovo corso di laurea magistrale in Data Science and Business Analytics e responsabile del corso.
"Il mio gruppo per esempio si è occupato di capire con quali videogiochi associare determinati marchi di computer. Per farlo abbiamo analizzato e incrociato i dati Twitter dei diversi videogiochi e dei diversi marchi di computer", spiega Alberto Maragno, studente di Marketing management. "Tra le altre cose abbiamo analizzato i follower e i diversi tweet su cui abbiamo svolto una sentiment analysis, che significa indagare le opinioni degli utenti al fine di misurare la loro percezione dei diversi brand".
"Gli studenti non solo hanno capito che Twitter è un ottimo strumento di analisi di mercato impiegato dalle aziende, ma si sono anche trovati ad affrontare e a dover in qualche modo superare la difficoltà di analizzare dimensioni enormi di dati", continua la docente. Nessuno degli studenti si era infatti mai ancora confrontato con Python, linguaggio di programmazione il cui insegnamento è stato inserito come obbligatorio al primo anno per tutti i trienni a partire dal 2017-18. "È stato proprio questo l'aspetto complesso e allo stesso tempo stimolante: confrontarsi con metodi del tutto nuovi e imparare il linguaggio della programmazione applicandolo ai big data per un'esigenza concreta", aggiunge Alberto.