Un piccolo esempio di competitor analysis: il cast di 'Severance' su Instagram
Lavorare con un analista di dati dà sempre tanta soddisfazione
Roxana Todea & Giorgio Comai | Analisi di dati
20 gennaio 2025
Una piccola premessa: chi è del mestiere, sa che la riservatezza viene prima di tutto e raramente ci sono occasioni per condividere pubblicamente dati relativi a collaborazioni.
Ecco perché, per mostrare una componente importante di un’analisi dei competitor, farò un esempio del tutto scollegato dal mio lavoro quotidiano, ma vicinissimo a una mia grande passione: la serie televisiva Severance 🤩.
Dopo anni di attesa, proprio in questi giorni è uscito il primo episodio della seconda stagione.
Chissà come ne hanno parlato i membri del cast su Instagram?
Come sarà subito evidente, quella che vi propongo di seguito non è un’analisi seria. È semplicemente un modo per condividere qualche spunto su come in effetti si possono fare analisi utili a definire una strategia social, osservare i competitor e soprattutto monitorare i propri risultati per lavorare al meglio.
In questo caso, come faccio regolarmente quando ho bisogno di analisi più strutturate, ho collaborato con un’analista di dati. Ed ecco qui, senza perderci troppo tempo, cosa mi ha passato dopo che gli ho chiesto di fornirmi qualche dato relativo alla presenza su Instagram del cast di Severance. Per gli appassionati degli aspetti tecnici, trovate a questo link tutti i dettagli del caso, incluso il codice per estrarre sistematicamente i dati da Instagram direttamente dalle API.
Qui riporto in breve solo qualche risultato, più che altro come spunto metodologico.
Il cast di Severance su Instagram
A partire da un elenco di account, è facile recuperare sistematicamente alcuni dati di base (e molti altri): è un classico primo passo in una competitor analysis per farsi un’idea preliminare sulla presenza su questo social dei principali competitor.
Ma oggi scrivo di serie televisive e quindi ecco qui gli account dei principali attori di Severance:
username | name | followers_count | follows_count | media_count |
---|---|---|---|---|
mradamscott | Adam Scott | 1 024 036 | 1 302 | 506 |
patriciaarquette | Patricia Arquette | 214 228 | 7 499 | 50 |
dichenlachman | Dichen Lachman | 159 656 | 673 | 194 |
brittle | Britt Lower | 89 714 | 742 | 180 |
john_turturro | John Turturro | 20 241 | 92 | 86 |
tramell.tillman | Tramell Tillman | 19 741 | 1 376 | 49 |
surefineokay | Jen Tullock | 15 532 | 2 757 | 4 498 |
yuluminati | Yul Vazquez | 13 654 | 4 555 | 3 649 |
mchernus | Michael Chernus | 12 328 | 3 226 | 507 |
Niente male Adam Scott con oltre un milione di follower, ma neanche Patricia Arquette scherza, con più di 200 000 follower ottenuti con soli 50 post secchi da quando ha aperto l’account.
Ecco qui gli stessi dati in un grafico: anche se si tratta di dati semplici, visualizzarli è sempre utile, tantopiù se si può usare una palette ispirata alle scene della serie stessa (!).
Diamo un’occhiata ai post
Si tratta di dati utili, ma che tutto sommato con un po’ di pazienza si possono raccogliere anche senza scomodare un’analista di dati. Infatti, le cose si fanno interessanti quando si iniziano a guardare i singoli post pubblicati dai singoli account: che formati hanno utilizzato, i contenuti, quanti like e commenti hanno stimolato, ecc.
Per non prendere le cose troppo sul serio, ci limitiamo qui a prendere gli ultimi 250 post per ognuno dei membri del cast.
Vediamo così che ripescando gli ultimi 250 post per ogni account arriviamo a post del 2011 per chi posta solo occasionalmente, ma nessuno a tutti quelli dell’ultimo anno per chi posta più frequentemente (per avere dati completi a partire almeno dal lancio della prima stagione di Severance ad inizio 2022, abbiamo recuperato qualche post in più per gli account più prolifici). Possiamo anche notare altre cose - come ad esempio, il fatto che chi posta più reel è anche chi posta più frequentemente.
username | post | post più vecchio | post più recente | carousel | IMAGE | VIDEO | FEED | REELS |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
mradamscott | 250 | 2020-06-28 | 2025-01-14 | 77 | 141 | 32 | 243 | 7 |
brittle | 159 | 2011-10-23 | 2025-01-17 | 29 | 103 | 27 | 147 | 12 |
john_turturro | 85 | 2016-10-05 | 2024-07-10 | 4 | 76 | 5 | 84 | 1 |
patriciaarquette | 48 | 2015-11-01 | 2025-01-15 | 5 | 37 | 6 | 43 | 5 |
surefineokay | 1000 | 2020-06-24 | 2025-01-18 | 262 | 398 | 340 | 770 | 230 |
yuluminati | 1525 | 2018-05-12 | 2025-01-18 | 64 | 1037 | 424 | 1292 | 233 |
dichenlachman | 194 | 2013-04-05 | 2025-01-17 | 2 | 132 | 60 | 183 | 11 |
mchernus | 250 | 2018-04-29 | 2024-12-17 | 46 | 188 | 16 | 246 | 4 |
tramell.tillman | 34 | 2018-11-02 | 2025-01-16 | 24 | 5 | 5 | 29 | 5 |
D’altra parte, ci interessa sapere come e cosa postano i competitor più che altro per capire meglio quali sono i formati di maggior successo, non ci bastano questi dati aggregati.
Tante sono le opzioni possibili. Potremmo, ad esempio, fare un’analisi degli hashtag. In questo caso, ci limitiamo a filtrare i post sulla base del testo, estraendo il post di maggior successo che cita Severance per ognuno degli attori (se facessimo la top-10 dei post con più like, sarebbero tutti e 10 post di Adam Scott).
Ed eccolo lì in cima, il post di Adam Scott dal set di Severance quando mostra che le riprese della seconda stagione sono in corso.
(in questa tabella, puoi cliccare sulla data per vedere il post originale)
data | username | like | comments | caption |
---|---|---|---|---|
2022-10-31 | mradamscott | 74 336 | 1 374 | Filming has begun on … |
2022-07-21 | brittle | 14 767 | 176 | we all went to high s… |
2023-02-27 | dichenlachman | 11 955 | 128 | Had an wonderful time… |
2025-01-15 | patriciaarquette | 5 846 | 196 | #severance appletv #g… |
2024-07-10 | tramell.tillman | 2 716 | 213 | Let the countdown beg… |
2023-01-16 | surefineokay | 1 982 | 140 | Thank you Critics Cho… |
2023-02-28 | mchernus | 1 212 | 91 | Oh what a night! Had … |
2022-01-19 | john_turturro | 1 178 | 53 | Here comes the offici… |
2022-02-18 | yuluminati | 592 | 108 | Severance is here!! S… |
Al di là di metodologie statistiche necessarie per analisi più strutturate, una delle mie visualizzazioni preferite per notare la regolarità con cui diversi account postano e il formato che usano è la seguente: una sorta di calendario in cui si vede immediatamente quando sono stati effettuati i post e quali post sono stati di maggiore successo. È naturalmente complementare a serie temporali e ad altre visualizzazioni più adeguate ad esplorare singoli aspetti, ma secondo me offre già una bella visione d’insieme per capire quanto è attivo un account (o un gruppo di account).
In questo caso, abbiamo incluso i post di ognuno di questi nove attori, tenendo solo quelli pubblicati a partire dal 2022: davvero, non è rappresentativo di alcunché. Si nota comunque come i post di maggiore successo siano gli album carousel, non i video come ci si potrebbe aspettare. Se questa fosse un’analisi seria, si procederebbe ad analizzare i motivi per cui questi carousel hanno così successo, mentre i video non sfondano praticamente mai.
Ma questa, non è un’analisi seria, è solo un accenno per lasciar intuire come lavoro quando imposto una competitor analysis, lavoro a una strategia o mi occupo di monitoraggio dei risultati. Sì, perché questo è solo l’inizio: Instagram permette di estrarre solo alcune informazioni di base sui post di altri utenti, ma sia Facebook che Instagram permettono di estrarre sistematicamente dati molto più dettagliati sui propri post. Questo permette di misurare, ad esempio, il successo medio dei nostri post in vari periodi, notare se ci sono momenti in cui emerge un cambiamento spiccato (anche utilizzando algoritmi dedicati), capire effettivamente quando i nostri sforzi portano buoni risultati.
Analizzare, visualizzare, rielaborare, definire un piano d’azione, monitorare i risultati… lavorando così, non si ha l’impressione di correre a vuoto e un po’ alla cieca (sentimento diffuso tra i miei clienti al primo incontro): si ha invece la sensazione di andare avanti, di imparare, di migliorare. Lavorare con metodo, magari facendo affidamento ad un analista di dati quando si impostano lavori più strutturati, dà sempre tanta soddisfazione.