Analisi degli User-Genereted Content tramite text mining nel settore automotive: evidenze dal caso Škoda

Nel contesto digitale contemporaneo gli User-Generated Content (UGC) rappresentano una fonte informativa di crescente rilevanza per le imprese. Post, commenti, recensioni, tweet e discussioni online costituiscono oggi uno spazio di rappresentazione autentica delle percezioni, delle valutazioni e dell’esperienza dei consumatori. Rispetto ai contenuti prodotti dalle aziende, gli UGC sono considerati più credibili e meno soggetti a bias strategici, assumendo così un ruolo cruciale nella costruzione della reputazione del brand e nel processo di acquisto. Al tempo stesso, la loro natura non strutturata e la loro enorme quantità rendono necessarie metodologie avanzate per interpretarli in modo efficace. La presente tesi si focalizza sull’analisi degli UGC nel settore automotive. Quest’ultimo è particolarmente interessante per diverse ragioni: si tratta di un mercato storicamente competitivo, caratterizzato da elevata visibilità e forte coinvolgimento emotivo degli utenti. Inoltre, negli ultimi anni l’industria automobilistica ha affrontato una profonda trasformazione dovuta alla transizione elettrica, alla digitalizzazione e alla crescente attenzione verso la sostenibilità. In questo scenario, l’immagine dei brand è sottoposta a un’intensa attenzione da parte del pubblico, che esprime opinioni non solo sui prodotti, ma anche sui valori e sulla strategia aziendale. All’interno di questo contesto, il caso Škoda rappresenta un’opportunità di studio particolarmente rilevante. L’obiettivo principale della tesi è quello di analizzare le conversazioni degli utenti per identificare i temi attorno ai quali si sviluppa il discorso e comprendere la tonalità emotiva con cui questo brand viene percepito. Attraverso l’applicazione di tecniche di topic modelling, è possibile individuare gli aspetti principali su cui si concentra l’attenzione degli utenti. Parallelamente, la sentiment analysis consente di rilevare l’orientamento emotivo delle opinioni, permettendo di distinguere fra contenuti positivi, negativi e neutri. Dal punto di vista teorico, il lavoro offre innanzitutto un quadro complessivo degli UGC, analizzandone la natura, le tipologie e la rilevanza nelle strategie di marketing odierne. Viene inoltre presentata una sintesi delle principali tecniche di analisi testuale, con particolare attenzione alle ragioni che ne giustificano l’impiego nello studio degli UGC: la capacità di gestire grandi volumi di dati, di automatizzare processi di analisi complessi e di restituire rappresentazioni quantitative della comunicazione degli utenti. Una parte specifica della tesi è dedicata alla rilevanza degli UGC nel settore automotive. Questa analisi teorica prepara il terreno per l’interpretazione dei risultati empirici, mostrando come il discorso digitale rappresenti un elemento non trascurabile nella gestione del brand. Infine, il lavoro mette in relazione i risultati ottenuti nell’analisi del caso Skoda con gli studi presenti in letteratura, confrontando le evidenze empiriche con ricerche analoghe condotte su temi affini. Inoltre, la tesi include una riflessione descrittiva sulla possibile relazione tra l’evoluzione degli UGC e alcuni indicatori di interesse strategico, come l’andamento delle vendite o la soddisfazione dei clienti. Nel complesso, il lavoro intende contribuire al dibattito sul ruolo strategico degli UGC nei processi di marketing e di gestione del brand, mostrando come le tecniche di analisi testuale possano offrire una lettura più completa e sfaccettata delle opinioni dei consumatori. Pur mantenendo un approccio empirico focalizzato sul caso specifico di Škoda, la tesi mira a proporre una riflessione più ampia sul potenziale degli UGC come strumento di ascolto del mercato.