Image Recognition, il caso studio di Pizzeria Bella&Brava

L’image recognition è una tecnologia che sfrutta l’intelligenza artificiale per riconoscere elementi all’interno di una qualsiasi immagine.

Questa tecnologia negli ultimi anni si è rivelata sempre più cruciale, complice il fenomeno di “immaginizzazione” del web che dai contenuti prevalentemente testuali (blog, post) è passato a contenuti visivi (storie, reels).

Ma cosa c’entra tutto questo con la pizza?

Questa è la storia di una pizzeria italiana che ha capito che oltre a farina, pomodoro e mozzarella, sono altri gli ingredienti per far spiccare il volo al proprio business e molti di questi sono proprio digitali.

Una pizzeria sia bella che brava

In Italia non siamo soliti pensare ad una pizzeria come una startup, ma Bella&Brava riesce ad essere entrambe le cose e riesce ad esserlo in maniera eccelsa.

Bella&Brava reinventa la cultura secolare della pizza italiana per un target giovane: non si parla più di semplice pizza, ma di “un prototipo alimentare di alta qualità, sano, essenziale e replicabile in varianti diverse, preparato con sobrietà e con la massima cura”.

È insolito che un ristorante, una pizzeria, abbia una mission aziendale di una certa portata, ma Bella&Brava fa eccezione, Bella&Brava è convinta che un’alimentazione salutare sia un diritto universale, di tutti.

Sole sei varianti di pizza, tutte accuratamente create con ingredienti sostenibili e inscatolate in un packaging originale, dalla curiosa e iconica forma ottagonale ed anche 100% riciclabile.

Image Recognition, il caso studio di Pizzeria Bella&Brava

Espandersi, ma bene

È il 2017 e Pietro Peccenini, CEO di Bella&Brava, vuole portare in tutta Europa il modello di pizzeria già sperimentato con successo a Venezia.

Per farlo ha due opzioni:

  • Scegliere una città europea dove ha sempre desiderato vivere e aprire una pizzeria proprio lì in centro
  • Affidarsi a degli esperti e usare tutte le più moderne tecniche di analisi di mercato per individuare la location migliore in cui far approdare Bella&Brava

Peccenini non ha dubbi, crede così tanto nel progetto che non vuole certo lasciarne il futuro nelle mani del destino.

Si mette alla ricerca di una società di consulenza e ne trova una, la OpenKnowledge, specializzata proprio in digital transformation.

L’obiettivo è chiaro: individuare dieci potenziali location in Europa dove aprire una nuova Pizzeria Bella&Brava. Per farlo OpenKnowledge propone un approccio digital-first e decide di puntare tutto sull’analisi degli UGC, User Generated Content.

User Generated Content

Contenuti generati dagli utenti, si traduce così l’espressione User Generated Content e sono proprio questi i contenuti su cui Bella&Brava fa ora pieno affidamento per scegliere la sua prossima apertura, ma in che modo?

Analizzando le immagini postate online dagli utenti, tramite un sofisticato algoritmo di intelligenza artificiale, si possono categorizzare le immagini e quello che succede nella scena: qualcuno sta mangiando?

Se sì, cosa? È possibile capire anche dove avviene il pasto? È una coppia di persone o un gruppo numeroso? E così via fino ad avere una mole di dati enorme e incredibilmente dettagliata.

Fantastico, vero?

Fino ad un certo punto, in realtà. Avere tanti dati di per sé non serve a nulla se non si sa come trasformarli in utili informazioni capaci di creare opportunità reali.

Ed è qui che entra in gioco il modus operandi di OpenKnowledge: bastano tre step.

Tre step di data analysis

Il primo passo è quello di sviluppare dei gruppi di parole chiave, si chiamano keyword clusters e, considerando il posizionamento di mercato di Bella&Brava, sono questi quattro:

  1. Salutare (bio, salute, organico, farina di farro, etc)
  2. Made in Italy (basilico, mozzarella di bufala, olio extravergine d’oliva, origano, pomodoro, etc)
  3. Vegetariano (#meatfree, #vegetables, vegetarianism, etc)
  4. Vegano (#veg, veganism, veggie, etc)

Sulla base di questi cluster di parole chiave vengono raccolte oltre 450.000 immagini che combaciano con la ricerca e mostrano almeno una pizza.

Quattrocentocinquantamila e sono solo quelle pubblicate fra il gennaio e l’agosto del 2017: ancora una volta un sacco di dati che bisogna essere in grado di maneggiare con destrezza.

Si avvia quindi un content analysis funnel che funzioni un po’ come un imbuto in cui entrano tutte le 450.000 immagini iniziali e ne escono solo quelle accuratamente filtrate e selezionate in base a criteri specifici.

Il primo filtro esclude tutti quei post che non hanno una geo-localizzazione precisa, restano sole 66.400 immagini adesso.

Di queste vengono scartate tutte quelle che riguardano città che hanno però non più di 50 post relativi alla pizza: da 66.400 si passa ora a 30.165 immagini totali. Ancora troppe, in ogni caso.

Ma non così tante da non permettere finalmente un’analisi manuale, fatta dall’uomo. Delle 82 città coinvolte, se ne scelgono 10 che risultano coerenti in base al modello di business di Bella&Brava: le immagini che arrivano a quest’ultimo step del content analysis funnel sono appena
2.156, rispetto alle oltre 450.00 iniziali.

Non solo il dove

Individuate le 10 città potenziali, spetterà ora a Bella&Brava e al suo CEO Pietro Peccenini determinare quale fra queste sia un’opportunità concreta in base ad altri parametri che restano fuori dalle metriche di image recognition: bisognerà considerare infatti anche gli eventuali costi di avviamento che possono variare sensibilmente da una città all’altra, ma anche le spese di gestione o la burocrazia che in Europa può essere molto diversa di nazione in nazione.

Nel frattempo, però, l’image recognition fornisce un ulteriore aiuto a Peccenini: se deciderà di aprire a Nizza, ad esempio, Pietro sa già che il 72% dei consumatori di pizza ama ordinarla in pizzerie con terrazza per gustarsela all’aperto, complice anche un clima più mite, ma non solo…

C’è da considerare però che a quanto pare a Nizza i consumatori preferiscono le piccole attività locali piuttosto che dei franchising internazionali come Bella&Brava aspira a diventare. Quindi cosa fare?

L’image recognition parla chiaro anche stavolta: città come Lipsia o Mainz, in Germania, hanno una specifica predilezione per i franchising.

Dall’analisi delle immagini Pietro Peccenini riesce anche a stilare un menu ad hoc per ognuna delle città potenziali: quali ingredienti sono considerati salutari nelle diverse aree d’Europa, quali bevande si preferisce abbinare ad una buona pizza?

Bella&Brava ha fatto la sua scelta, non sappiamo ancora dove avverranno le due nuove aperture in Europa – la pandemia COVID ha sensibilmente dilatato i tempi tecnici di avvio – ma quello che possiamo portare a casa da questa vicenda è chiaro: il digital è ora, la digital transformation è in corso, non possiamo ignorarlo… non più almeno.

Conclusioni

Spero che questo articolo ti sia piaciuto e ti sia stato utile per capire coME Bella&Brava ha sfruttato l’image recognition a suo vantaggio

Ricordati che se vuoi comprendere e sfruttare il digital marketing puoi seguire Digital flow su Instagram, dove pubblichiamo contenuti utili per chi vuole conoscere meglio questo mondo.

Ti consiglio inoltre di iscriverti alla newsletter, in questo modo riceverai un avviso ogni volta che uscirà un nuovo articolo sul blog e riceverai dei contenuti esclusivi, ovviamente a tema digital marketing.

In questo articolo ti ho parlato di capire come sfruttare l’image recognition a proprio vantaggio, a presto e ricorda…

Comprendi e sfrutta il digital marketing.

Oppure rimani succube del suo potere e accettane le conseguenze.

Leave a Reply

Guida in 7 punti sulla lead generation

Scarica gratuitamente la guida sui 7 punti fondamentali della lead generation.

Guida Instagram "Profilo efficace"

É finalmente disponibile la nostra guida: