Siamo con Filippo Capriotti, Head of Communication Data Analysis & Monitoring di Eni, che, oltre ad essere una compagnia leader nel settore dell’energia, è uno tra i migliori esempi di brand journalism e di data management a livello nazionale ed internazionale.

Ciao Filippo, prima di tutto grazie per aver accettato di rilasciarci questa intervista per Virtual14.com, il Brand Magazine di Fanism, la nostra Digital Media House. Sei il responsabile di Enidatalab, una delle realtà più importanti per l’uso dei dati nella comunicazione aziendale. Ci racconti brevemente il tuo percorso personale?

Grazie a te Michele per l’invito e un saluto a tutti i vostri lettori. Mi sono laureato nel 2007 con una tesi sperimentale sulla ‘Social Network Analysis’ applicata alla condivisione e alla gestione della conoscenza all’interno delle organizzazioni. Allora si trattava di un tema pionieristico ed ero convinto che sarei dovuto andare all’estero per trovare una realtà che avesse la visione e le risorse per implementarlo. E invece appena due mesi dopo sono entrato nell’unità di Knowledge Management nel Dipartimento di R&D dell’allora Divisione Exploration & Production (il settore upstream). Nei primi due anni ho girato una trentina di Paesi in giro per il mondo per annettere tutte le consociate di Eni al network di conoscenza che avevamo creato. Nel 2013, diventato manager, avevo la responsabilità dei ‘Sistemi di Knowledge’ e nel frattempo il KMS (Knowledge Management System) era cresciuto molto non solo geograficamente, ma anche come funzionalità e strumenti innovativi. Abbiamo introdotto i webinar in azienda (2009), i motori di ricerca con intelligenza semantica, il primo ‘enterprise social network’ (nell’epoca dell’Enterprise 2.0), un servizio permanente di social network analysis (ribattezzata ‘Knowledge Network Analysis’) e una piattaforma di ‘idea crowdsourcing’ per consentire a chiunque nel mondo Eni – dal giovane operaio di piattaforma, al senior executive di sede – di ‘seminare’ e far crescere idee che sarebbero poi diventate nuovi progetti R&D. La mia seconda vita lavorativa è nata del 2016, quando il Direttore della Comunicazione Esterna mi propose di portare nel mondo della comunicazione le tecniche e la cultura dell’analisi dei dati, che nel frattempo da ‘data mining’ aveva iniziato a chiamarsi ‘big data’ e ‘data science’. L’obiettivo era quello di arrivare ad una comunicazione ‘data driven’, sviluppando anche in questa area dell’azienda quelle competenze di data analysis che storicamente hanno reso Eni un’eccellenza nell’esplorazione di nuove fonti di energia.

Quando ci siamo incontrati per il mio ultimo libro, nel quale ho inserito un dettagliato caso studio relativo ad Eni, visitando i vostri uffici ho potuto apprezzare dall’interno ciò che avevo spesso analizzato dall’esterno. La vostra organizzazione è quella di una evoluta redazione, nella quale si lavora quotidianamente per scegliere i temi di cui parlare, per produrre contenuti nei differenti format selezionati e per diffonderli all’interno dei canali che presidiate. Che ruolo hanno i dati in questa strategia?

Il funzionamento del nostro ‘corpo’ redazionale nasce dall’interazione tra le piattaforme digitali (lo scheletro), i contenuti (i muscoli) e i dati (il sangue). In questa metafora anatomica i dati hanno un ruolo ‘ex-ante’, portando i nutrienti che consentono la crescita e lo sviluppo del sistema scheletrico (piattaforme) e muscolare (contenuti), ma anche un ruolo ‘in itinere’, fornendo l’ossigeno necessario al movimento (l’engagement delle audience). Uscendo di metafora, il ruolo ‘ex ante’ dei dati si esplica in quella che noi chiamiamo ‘intelligence’, ovvero tutte quelle attività di ascolto e di interpretazione del mondo esterno, tramite approcci di social & web listening, di topic discovery, di network analysis ed altre tecniche di data science, che ci consentono di capire quali ‘rami’ e quali ‘foglie’ del nostro piano editoriale siano maggiormente rilevanti per tante audience di Eni. Non solo, ci consentono anche di capire quale sia la migliore accezione, il miglior tono di voce e il formato più efficace per massimizzare la probabilità di ‘matching’ tra i nostri contenuti ed il pubblico. Facciamo un esempio: quando ci siamo trovati a comunicare l’impegno di Eni in un progetto innovativo di fusione nucleare con il MIT di Boston, l’analisi dei dati ci ha mostrato un panorama variegato di interessi, pregiudizi e reazioni emotive differenti a seconda delle audience di riferimento. La comunità scientifica europea e dell’East Coast risultava la più facile da ingaggiare, poiché mostrava una familiarità consolidata con il tema; dall’altra parte, invece, c’erano le comunità locali e l’opinione pubblica generica che mostravano pregiudizi e scetticismo, dovuti soprattutto al fraintendimento tra fusione e fissione nucleare. Tra l’altro, proprio in quel periodo era uscita negli USA la serie ‘Chernobyl’ e i nostri strumenti di ascolto della rete ci stavano segnalando un forte aumento di interesse nelle pagine di Wikipedia che riguardavano i disastri nucleari, il tema delle scorie e le relative conseguenze. Per farla breve, quello che abbiamo fatto è stato segmentare le diverse audience e raggiungerle con dei messaggi specifici (contenuti, formati, tone of voice, canali, etc.), che massimizzassero la rilevanza in base ai loro interessi e alla loro percezione, e allo stesso tempo minimizzassero il rischio di fraintendimento.

Come è strutturato Enidatalab? Qual è il tuo ruolo all’interno dell’organizzazione? Quali sono le principali attività di cui ti occupi e che coordini? Di cosa si occupa un Data Scientist?

Iniziamo con la missione dell’Eni Datalab, che è quella di analizzare, misurare e comprendere il complesso ecosistema informativo in cui l’azienda opera e comunica, per garantire che le azioni di comunicazione e i contenuti prodotti abbiano sempre la massima rilevanza per i molti stakeholder di Eni. Possiamo pensare al Datalab come al ‘centro di intelligence’ della comunicazione di Eni, anche se oltre alla nostra Direzione offriamo ‘data service’ a più di 30 unità dell’azienda. Il Datalab è nato nel 2016 ed oggi è composto da tre anime principali: la data science, gli analytics e la data analysis. L’unità di data science è il nostro laboratorio interno di ricerca e sviluppo, dove si studiano e si implementano quelle metodologie e quegli strumenti di machine learning che ad oggi non sono ancora disponibili sul mercato (e talvolta neanche consolidati a livello accademico). Vi faccio un esempio: quasi tutti gli strumenti di social & web listening dispongono della funzionalità di sentiment analysis, ma ad oggi si tratta di qualcosa più utile al mondo marketing/consumer e di difficile applicazione alle dinamiche di corporate reputation. Non possiamo limitarci a dire se un articolo che riguarda Eni sia positivo o negativo, verde o rosso. Abbiamo bisogno di suddividerlo in blocchi in base ai vari argomenti che tratta (topic detection), per ciascun blocco capire quali stakeholder siano impattati (audience analysis), quali driver reputazionali emergano (ad esempio, è molto differente se si parla di financial performance o di citizenship) e infine misurare il sentiment specifico per ciascun blocco (il nostro algoritmo di sentiment analysis è stato addestrato su 18 training-set diversi, ciascuno specifico per ognuna delle 18 categorie di stakeholder di Eni). Per fare questo abbiamo sviluppato in-house uno stack di 5 algoritmi di machine learning e 1 di deep learning che sopperisce alle attuali mancanze che hanno tutti i prodotti di listening ad oggi disponibili sul mercato. L’unità di analytics si occupa di tener incollate insieme le piattaforme e i contenuti; tornando alla metafora anatomica di prima, potremmo pensare agli analytics come l’aggancio tra lo scheletro e i muscoli. Qui dentro abbiamo la ‘data strategy’, ovvero tutto il processo che parte da un’audience ancora sconosciuta (es. un utente-cookie che ha cliccato su una nostra campagna web) e che via via conosciamo sempre di più in base ai contenuti che consuma (ad es. sul sito eni.com) e al suo grado di engagement (le azioni che compie); si tratta dunque di inferire gli interessi degli utenti in base ai loro comportamenti, per personalizzare di conseguenza le pagine che vedranno e misurare il grado di soddisfazione conseguente, tutto naturalmente nel pieno rispetto della privacy. Da tutto questo processo si generano anche gli insight che servono ai colleghi che si occupano di content strategy (contenuti) e di digital strategy (piattaforme) per affinare i rispettivi piani d’azione. Infine, l’unità di data analysis ha il compito di monitorare tutto quello che succede (dagli eventi pianificati alle crisi reputazionali), di misurare il successo delle iniziative di comunicazione (dai KPI web a quelli social, fino a quelli più strategici che riguardano il piano editoriale nel suo complesso) e di svolgere le ‘analisi esplorative’ ogniqualvolta, per ragioni di comunicazione e/o di business, l’azienda si affacci ad un tema o ad un’audience nuovi. Ad esempio, quando è stato il momento di parlare di ‘Forestry’, è stata svolta una vasta analisi esplorativa per ricostruire il quadro (worldwide) di quali fossero gli argomenti associati, con quali reazioni emotive, con quali accezioni e fraintendimenti, con quali differenze tra diversi stakeholder, audience e Paesi, quali influencer, quali competitor…


enidatalab
Virtual14. Le parole di Filippo Capriotti.

Veniamo al tema dell’identità: riunire le persone intorno ai valori di cui ci si fa garanti, come detto, significa catturarne l’attenzione e instaurare con loro una relazione basata sulla fiducia. L’obiettivo di questa relazione, però, è anche conoscere approfonditamente le differenti audience, le loro caratteristiche, i loro interessi. Il vostro Enidatalab è un altro esempio eccezionale di come si evolve il nostro lavoro. Quali sono i canali che alimentano il vostro Enidatalake? Come è strutturato il vostro ecosistema digitale? Come fate a gestire in modo unitario le informazioni che arrivano da ognuno di quei canali?

Le fonti e la gestione dei dati sono un tema molto complesso e strategico. Noi come Datalab abbiamo seguito il DNA-Eni che, già negli anni ’70, vedeva nei dati (in particolare quelli della sismica) e negli algoritmi una fonte essenziale di valore strategico. Per questa ragione Eni, da sempre, ha costruito in casa i suoi centri di super calcolo e di elaborazione dati (i vecchi CED). Tutto questo oggi si concretizza nel Green Data Center e nel super computer HPC5, che rappresentano lo stato dell’arte della tecnologia di calcolo mondiale. Ed è proprio nel Green Data Center che abbiamo realizzato il ‘data lake’ sul quale ‘galleggia’ l’Eni Datalab. Possiamo immaginare tutte le fonti dati – sia esterne (social, web, televisioni, database open o a pagamento, etc.), che interne – come delle ‘data pipeline’ che portano i dati nel lake; quando possibile noi privilegiamo avere i dati grezzi tramite API, meglio se in real-time, dal momento che non ci manca né lo spazio né la capacità di calcolo. Gli algoritmi e le dashboard del Datalab ‘pescano’ i dati dal lake e poi li ‘ributtano’ dentro, arricchiti di meta-dati e, dunque, di valore.”

Durante il periodo di lockdown avete pubblicato molte analisi sui comportamenti delle persone e sulle conversazioni online. Com’è nato il progetto di Data Journalism? Al di là di quanto accaduto per l’emergenza Covid-19, l’idea è quella di mettere la vostra ‘intelligence’ al servizio della comunità?

Durante il lockdown, mentre tante funzioni di Eni si adoperavano per essere d’aiuto alla comunità italiana e alle molte realtà estere dove operiamo, anche noi del Datalab ci siamo chiesti in che modo potessimo creare valore per l’ecosistema che ci circonda. È nata così l’idea di lanciare un filone di ‘Data Journalism’ per traghettare anche all’esterno dell’azienda il valore dei dati e degli algoritmi che girano dentro al Lab. Si tratta anche in questo caso di una forma di economia circolare, poiché è un modo per dare una seconda vita alle analisi che facciamo per i fini interni, creando una narrazione che li renda utili e ‘commestibili’ per il pubblico esterno. Se ci si pensa bene, il ciclo di vita dei dati è un ottimo esempio di economia circolare, poiché i dati più circolano, più vengono usati, e più si arricchiscono di meta-dati che ne aumentano la significatività, la robustezza e dunque il valore. Quindi, ad esempio, quando qualche mese fa abbiamo svolto un’impegnativa data analysis per studiare l’impatto del Covid sulla riduzione delle emissioni di CO2, abbiamo usato i dati emersi da questa analisi per pubblicare un ‘data article’ a disposizione di chiunque. La stessa cosa abbiamo fatto quando abbiamo analizzato l’impatto del distanziamento sociale sulla formazione e sullo Smart Working. Visto che dagli analytics emergeva che questi articoli venivano molto apprezzati (tanti accessi e un tempo di lettura molto più alto della media di contenuti di quel formato), abbiamo deciso di creare una piccola squadra dedicata e di prenderci l’impegno di far uscire un articolo ogni due settimane, con l’obiettivo di arrivare ad un articolo a settimana nel 2021. Questo progetto di Data Journalism ha da una parte uno scopo ‘reputazionale’ di creazione di valore per gli stakeholder esterni all’azienda e dall’altro quello di lavorare come una ‘media company’. Da anni ormai la strategia di comunicazione di Eni sta vivendo un cambiamento senza precedenti, verso una comunicazione più ‘magazine’ che vede i contenuti e le audience al centro della strategia. L’obiettivo strategico è quello di rinforzare il legame con le attuali audience dell’azienda e di acquisirne sempre di nuove, creando e veicolando dei contenuti che per tali audience siano utili e rilevanti. In quest’ottica il Data Journalism per noi rappresenta una modalità nuova, ma molto coerente con il DNA di Eni, che da sempre vede i dati e la solidità delle analisi al centro del proprio core business. Una prima gradita conferma della bontà di questo approccio ci è arrivata dalla collaborazione con l’HuffPost Italia, con una sezione ‘Eni Datalab’ sul proprio sito, dove viene caricato ogni nuovo data article. Dal mio punto di vista è un bellissimo esempio di sinergia win-win tra media e aziende, con uno scambio di contenuti e di nuove audience a beneficio dei lettori.

Ringraziamo Filippo Capriotti per il suo prezioso contributo. Continueremo a seguire con grande attenzione le sue attività e quelle di Eni.

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