La diffusione delle tecnologie segue un andamento che è stato studiato in molti campi e che ho approfondito durante il Master in Management dell’Innovazione alla Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa. Everett Rogers (Diffusion of Innovation, 1962) ha correlato la diffusione di una certa innovazione all’adozione successiva da parte di categorie di utenti con diverse caratteristiche psicografiche: gli innovatori (che rappresentano il 2,5% della popolazione dei potenziali utilizzatori), i primi adottanti (12,5%), la maggioranza anticipatrice (34%), la maggioranza ritardataria (34%), i ritardatari (16%).
Proiettando le quote assolute di ciascuna categoria su un asse verticale di un grafico cartesiano, con l’asse orizzontale che rappresenta il tempo, avremo una tipico andamento a campana di una distribuzione normale (in realtà potrebbe essere asimmetrica verso sinistra o destra). Per comprendere il modello non bisogna guardare tanto all’andamento della curva, ma considerare l’area sottostante che rappresenta le percentuali di adozione per i diversi gruppi.
Più tardi Geoffrey Moore (Crossing the Chasm, 1991) introdusse una variazione al modello di Rogers: il burrone ossia un passaggio critico di adozione tra i primi due gruppi e il terzo, che richiede strategie di mercato e gestionali peculiari.
Ho provato ad applicare questo modello alla diffusione dei tecnologie di social networking con l’obiettivo di tracciare un quadro del loro sviluppo e magari predirne le traiettorie future. Per ogni social network ho rintracciato il numero di utenti raffrontandolo con una popolazione di potenziali adottanti pari ad un miliardo.
Per inserire il grafico nel vostro sito basta copiare e incollare il codice HTML sottostante:
Nel dominio degli innovatori troviamo Friendfeed che, dopo l’acquisizione da parte di Facebook, ha cessato il suo sviluppo ed è destinato a svuotarsi a tutto vantaggio di Google+, che in poche settimana ha già superato i 20 milioni di utenti. Anche i location based social networks attraversano questa fase di adozione, in particolare Foursquare che con i suoi 10 milioni di registrati è il più numeroso.
Rientrano nel territorio degli early adopter i social network specialistici come Viadeo e LinkedIn, o generalisti, ma territoriali come Orkut (un po’ rinnegato da Google e leader in Brasile), VKontakte (preferito in molti territori della ex Unione Sovietica), Bebo. Badoo è l’unico servizio di networking rivolto al dating che sta riuscendo a crescere. Infine MySpace, che dopo aver raggiunto la early majority con 225 milioni di utenti, sta ora faticando per conquistare una nicchia, come portale di entertainment.
Riescono a superare il burrone RenRen, il più importante SNS cinese basato su identità reali, e Twitter, che sta affrontando un periodo movimentato per i numerosi cambiamenti al vertice.
Gli unici fenomeni davvero di massa sono QZone e Facebook. Il primo nato come complemento di QQ, l’instant messenger cinese con oltre 600 milioni di iscritti, si stima abbia 481 milioni di utenti. Il secondo con i suoi 750 milioni di utenti attivi ha conquistato 119 paesi del mondo ed è determinato a raggiungere un miliardo di persone.
D’ora in poi proverò ad aggiornare le statistiche di diffusione in modo da modificare di conseguenza le traiettorie di adozione. Come sempre i vostri contributi sono benvenuti.
Update: Caveat collaborativi
Questo post avrebbe richiesto una premessa che ho preferito omettere per favorire la discussione e gli spunti di approfondimento, che in effetti ci sono stati, su blog e social network. Ringrazio in particolare Luca, Giovanni, Davide, Elisabetta e provo a riassumere qui alcune loro considerazioni che possono fungere anche da caveat alla mia ipotesi di ricerca.
. Il modello è calibrato su un limite massimo di 1 miliardo di utenti potenziali. Limite scelto perché è, al momento, l’obiettivo che si è dato Facebook. Va considerato come un limite massimo, ma chiaramente ciò non vuol dire che tutti i social network presenti sulla curva si pongano questo obiettivo. Si può benissimo vivere e prosperare in una nicchia di utenza
. La posizione sulla curva risponde ad una ratio prettamente matematica e non necessariamente ad un giudizio sulla qualità e/o maturità del social network.
. La logica matematica, quella dell’utenza attuale, ha anche il limite di considerare sulla stessa curva social network diversi per finalità e per peculiarità geografica, che richiederebbero curve diverse. Questa curva di adozione potrebbe essere meglio vista come la somma delle singole curve di ogni SNS
. Il modello non mette in evidenza la velocità di adozione. Nel 2011 tale velocità, a parità di fattori, è sicuramente superiore per i nuovi social network rispetto al passato (vedi Google+ che sicuramente beneficia e beneficierà di un effetto apprendimento accumulato in questi anni)
Ciao Vincenzo. I miei complimenti per il lavoro svolto e l’analisi presentata in questo blog post.
Ho una domanda alla quale mi farebbe piacere avere qualche delucidazione. Non mi é chiaro il concetto di “adoption rate” (ar) evidenziato nel grafico sopra. Ho potuto vedere come l’ar si determina “by an individual’s adopter category. In general individuals who first adopt an innovation require a shorter adoption period (adoption process) than late adopters.”
Non mi é chiara la connessione di questo principio e quanto poi trsportato nel grafico a campana.
Potresti fornirmi maggiori informazioni?
Grazie mille e non vedo l’ora di leggere i tuoi studi successivi.
Antonio
si, ho diviso l’utenza attuale di ogni social network per quella potenziale (ho considerato arbitrariamente 1 miliardo, ma chiaramente ogni social network potrebbe avere una utenza potenziale differente)
Perfetto. Grazie mille per la risposta Vincenzo da Lauria (io sono di Sassano). Chiusa la parentesi geo-sociologica mi piacerebbe fare un commento sull’analisi che hai fatto.
Non credo che il modello di Rogers cosí come tu abbia utilizzato basti. E questo per vari motivi.
1. Il tasso di Adoption Lifecycle che tu hai calcolato arbitrariamente puó non essere il miglior modo per stabilire o quantificare quelle cifre. Voglio dire che, magari, non tutti i social network da te riportati sono stati progettati con quello scopo. Alcuni sono partiti per essere una variante regionale, e per tanto, con lo scopo di essere all’interno di in un mercato di riferimento l’adozione tecnologica prominente. Questo potrebbe essere di per se un elemento che fa schizzare in alto quell’adoption rate, per esempio, per Orkut o Bebo (prendi questa osservazione come una domanda, mi piacerebbe sapere se lo consideri valido come discorso).
2. Non credi che forse le percentuali maturate debano piuttosto essere messe in relazione alla maturitá del prodotto?
Voglio dire che vedendo oggi un fenomeno “affermato” come LinkedIn(la valutazione in borsa é una prova di un’affermazione che va aldilá del limite virtuale per assestarsi sul mercato “reale”), mi risulta poco azzecato l’accostamento al gruppo di “Early Adopters”. Quest’osservazione mi porta al mio terzo punto.
3. Forse bisognerebbe fare un ulteriore sforzo per individuare un ulteriore modello che possa descrivere meglio tale fenomeno. E, a tale proposito credo che sia imprescindibile la presa in considerazione di due elementi
– Valutazione del ciclo di prodotto: molto simile e molto vicino al modello di Rogers é quello stabilito da Theodore
Levitt nel 1965 in “Exploit
the Product Life Cycle” ( articolo su Harvard Business Review).
– Il concetto di punto di massa critica: un elemento fondamentale che contribuisce a meglio delineare il limite di espansione nell’ambito di un processo di adozione tecnologica.
Io penso che entrambi questi punti portino al superamento dei gruppi individuati da Rogers cambiandone la segmentazione e le percentuali di appartenenza.
Cosa ne pensi?
Se per te va bene, mi piacerebbe approfondire queste analisi e domande nel mio blog e vorrei fare riferimento a passaggi da te fatti.
Saluti,
Antonio
1. Infatti il miliardo non deve essere visto come un obiettivo per tutti, nè indica la maturità di un social network
2. non è l’obiettivo del modello, ma certo potrebbe essere un’ulteriore dimensione di analisi
3. Si, questo è solo un primo passo. Chiaramente più dimensioni di analisi si aggiungono più diventa complicata la ricerca e la lettura 🙂
Grazie mille
thanks for this great infographic. were other chinese SNS like Sina Weibo and Jiepang considered – would be curious to watch them over time!
do you have Sina Weibo and Jiepang users data ?
Non sono uno statistico (qualcuno perfino inorridisce per alcuni miei grafici 😀 ) ma ho un dubbio metodologico che mi piacerebbe che qualche statistico commentasse.
Siamo tutti abbastanza d’accordo che per ogni social network è plausibile un andamento a “campana” dell’adozione.
Non capisco però perché per tutti i social network si usi come valore “obiettivo” il miliardo: mi sembra un po’ una forzatura per cercare di dimostrare qualcosa che si desiderava dimostrare. Alcuni social network probabilmente non arriveranno mai al miliardo (ad es. myspace), ciononostante potrebbero avere già imbarcato la maggioranza ritardataria o addirittura i ritardatari (e magari si stanno avviando tranquillamente al tramonto).
il miliardo non è un obiettivo di tutti i social network, c’è chi decide di occupare una nicchia anche profittevole evitando la massa dell’utenza
Vincenzo, leggendo Boccia Artieri mi è venuta in mente una cosa.
Dato che lo strumento che hai realizzato è più utile dal punto di vista qualitativo (il “come” dei SNS) che quantitativo (il “quanto” dei SNS), invece della curva di Rogers, non potrebbe essere meglio lo hype cycle di Gartner?
Ciao Davide. Ottimo commento, che peró mi fa sorgere una domanda: la “hype curve” si potrebbe attribuire piú all’assimilazione di tecnologie materiali (tablet per esempio) piuttosto che al singlo social network.
Me lo chiedo perché per me rimane sempre valido il discorso di guardare al singolo SN e come si evolve in quanto prodotto (con le sue caratteristiche intendo).
Per tanto, se si guarda ai social network dai tempi delle oridini con MySpace o frienfinder, fino ad arrivare al crescendo di facebook, potremmo dire che siamo ancora in una fase di hype. Nessuno si é stancato realmente di facebook (tranne la flessione da 6 milioni di utilizzatori registrati nel solo mese di Maggio in USA).
Ma sei invece si guarda ai singoli SN, MySpace ad esempio, in quel caso l’hype curve é sicuramente piú vicina al “Plateau of Productivity”, con una tendenza all’abbandono aggiungerei.
Cosa ne pensi?
Grazie della tua osservazione.
Concordo con la tua seconda interpretazione.
Considerando la hype curve come un’istantanea della situazione del 2011, potrebbe essere interessante collocare i vari SNS sui diversi punti dello “hype”.
Così facendo – immagino – Facebook si collocherebbe nel Plateau of productivity (ormai istituzionalizzato), MySpace nel Slope of enlightment (in cerca di riprogettazione), Quora nel Trough of disillusionment (disillusione causata da ecccessive aspettattive)
Messa così come ti sembra?
grazie Davide potrebbe essere un’ipotesi, dovrei studiare bene i criteri usati per posizionare gli elementi sulla curva. Non so se sono pubblici.
No, non lo sono….
Scusa Vincenzo, ma oltre ai dubbi gia espressi da qualcuno prima, ne ho altri miei personali, provenienti dalla mia esperienza empirica nel marketing tradizionale del largo consumo,in cui si e sempre usata questa curva.
il primo dubbio suonerebbe banale ma non lo e, cioe potresti mettere sulla stessa curva solo prodotti appartenenti allo stesso mercato…, e non mi sembra questo il caso, in quanto non esiste un mercato dei social networks in generale ma luoghi talvolta anche molto diversi di aggregazione, ognuno con un bacino potenziale diverso, sia in quantita che in qualita. sarebbe meglio considerare la penetrazione percentuale di ciascun SN ciascuno sul proprio bacino di riferimento, una share insomma, e non i numeri assoluti. considerando che una penetrazione di 100% non e molto realistica (le lavatrici hanno una penetrazione nelle famiglie del 99%, le lavastoviglie solo del 30%, ma stiamo parlando di bisogni diversi e quindi non della stessa curva( ogni SN potrebbe avere un suo numero/obiettivo e confrontarsi con quello.
il secondo dubbio e legato all-aspetto dinamico, in particolare i tassi di crescita della suddetta penetrazione. sono le crescite che distinguono un prodotto in lancio da uno maturo, etc etc
il terzo e legato al fattore numerico, che non esaurisce la complessita dei SN eil fenomeno dello spostamento veloce delle persone e dell-overlap tra un SN e un altro. Non mi pare, facendo un paragone alla lontana, che i canali televisivi possano essere posizionati allo stesso modo su una curva di adozione.
insomma uhm…
(scusa per la mancanza di accenti, ho litigato furiosamente con la mia tastiera e ti sto lasciando questo commento giusto prima di frullarla dalla finestra(
grazie Flavia, la prima obiezione è condivisibile (vedi update) ma la curva non va considerata per forza come unica, nel senso che potrebbe/dovrebbe essere vista come somma di n curve quanti sono i social network. Cioè il fatto di metterli sulla stessa curva non vuol dire che fanno parte di uno stesso mercato e dunque insistano sullo stesso bacino di utenza
i tassi di crescita qui non vengono considerati
il terzo dubbio non mi è chiaro, puoi rispiegarmelo?
grazie a te.
si tratta della perenne disputa tra qualità e quantità nei SN, e mi rendo conto che non mi sono espressa al meglio. Limitare le analisi al numero di utenti (così come di fan, di commenti etc, come fanno tutte le aziende) non consente di cogliere appieno altri aspetti utili..
Ma mi rendo conto che una curva a campana – di cui l’autore de Il Cigno Nero è un fiero nemico (per chi non l’avesse letto, lo consiglio fortemente) – è fatta così e ha questo limite intrinseco, e magari va affiancata ad altri strumenti di analisi che rendano conto delle sovrapposizioni (posso essere un grande contributore su LinkedIn e un semplice spettatore su Facebook, etc) degli spostamenti (da Foursquare a Gowalla perchè è di moda) e di molti altri fenomeni.
750 milioni di utenti 😮