Corso di Laurea magistrale in Marketing e Comunicazione Tesi di Laurea
Il marketing digitale Il caso Porsche Italia Relatore Ch. Prof. Andrea Ellero Laureando Leonardo Pavanello Matricola 826120 Anno Accademico 2011 / 2012
SOMMARIO INTRODUZIONE ............................................................................................................... 3 CAPITOLO 1 IL MARKETING DIGITALE .................................................................................................. 5 ϭ͘ϭ>͛ĞǀŽůƵnjŝŽŶĞĚŝ/ŶƚĞƌŶĞƚĞůĞĚŝǀĞƌƐĞƐƚƌĂƚĞŐŝĞŽŶůŝŶĞ.......................................... 5 1.2 Il passaggio dal marketing tradizionale al marketing digitale ........................... 11 1.3 Una definizione di marketing digitale ................................................................ 13 1.4 Il piano di marketing digitale ............................................................................. 16
CAPITOLO 2 WEB E SOCIAL MEDIA ANALYTICS ................................................................................ 55 2.1 Cos'è la Web Analytics? ..................................................................................... 55 2.2 La Web Analytics 2.0 .......................................................................................... 58 2.3 Molteplicità e metriche fondamentali ............................................................... 61 2.4 Dalle metriche aggregate al comportamento dei visitatori .............................. 66 2.5 Dalla Web Analytics alla Social Media Analytics ................................................ 69 2.6
Altre analisi emergenti: Web Mobile e Video ............................................... 72
CAPITOLO 3 IL CASO PORSCHE ONLINE SERVICE CHECK .................................................................... 81 ϯ͘ϭ>͛ĂnjŝĞŶĚĂ͗WŽƌƐĐŚĞ/ƚĂůŝĂ^͘Ɖ͘Ă ............................................................................ 81 3.2 La struttura marketing di Porsche Italia S.p.a .................................................... 82 3.3 La campagna Porsche Online Service Check ...................................................... 85
APPENDICE .................................................................................................................. 125
BIBLIOGRAFIA ............................................................................................................. 129 1
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/EdZKh/KE Lo sviluppo della tecnologia digitale in questi ultimi anni ha cambiato profondamente la società e le modalità con cui le persone comunicano e si relazionano. Questi fattori di cambiamento hanno inciso in maniera rilevante anche sulle attività delle aziende͕ ƚĂŶƚŽ ĐŚĞ ĂůĐƵŶŝ ĂƵƚŽƌŝ ŚĂŶŶŽ ƉĂƌůĂƚŽ Ěŝ ͞ZŝǀŽůƵnjŝŽŶĞ ĚŝŐŝƚĂůĞ͟;ZŝĨŬŝŶ͕ϭϵϵϵͿ͘ >͛ĞǀŽůƵnjŝŽŶĞĚŝgitale ha determinato anche un importante mutamento nei paradigmi tradizionali del marketing, tanto da essere definito una delle sue nuove forze trainanti per il futuro (Kotler et al., 2010). Lo sviluppo di Internet, dei social media e del mobile hanno definito per le aziende una serie di nuove opportunità per interagire con i consumatori. Una nuova interazione che deve però basarsi sul concetto di relazione riconsiderando quindi la comunicazione online come un ĚŝĂůŽŐŽĐŚĞƉĂƌƚĞĚĂůů͛ĂƐĐŽůƚŽĞĚĂůůĂƚƌĂƐƉĂƌĞŶnjĂ͘Ăůů͛ĂůƚƌŽůĂƚŽĂŶĐŚĞŝĐŽŶƐƵŵĂƚŽƌŝ sono cambiati e sfruttano a loro vantaggio le opportunità concesse dai nuovi media aggregandosi in gruppi o neotribù (Cova, 2010) per condividere le loro esperienze, troppo spesso trascurate dal marketing tradizionale. Per capire al meglio le dinamiche di questa evoluzione ed esaminare come sfruttare correttamente le opportunità offerte da questi strumenti è necessario considerarle ŝŶƵŶ͛ŽƚƚŝĐĂŝŶƚĞŐƌĂƚŝǀĂƌŝƉĞŶƐĂŶĚŽŝůƚƌĂĚŝnjŝŽŶĂůĞŵŽĚĞůůŽĚŝŵĂƌŬĞƚŝŶŐ͘ Questa tesi si pone in questa prospettiva e cerca di affrontare le tematiche emergenti dalla letteratura più recente in materia di marketing digitale fornendo un percorso di analisi coerente. Nel primo capitolo si approfondisce il tema dello sviluppo del marketing digitale e ĚĞŝƐƵŽŝƐƚƌƵŵĞŶƚŝĂŶĐŚĞŝŶƵŶ͛ŽƚƚŝĐĂĚŝƉŝĂŶŝĨŝĐĂnjŝŽŶĞ͘ EĞůƐĞĐŽŶĚŽĐĂƉŝƚŽůŽŝŶǀĞĐĞƐŝƉŽŶĞů͛ĂƚƚĞŶnjŝŽŶĞƐƵůů͛ĂƐĐŽůƚŽĞůĂŵŝƐƵƌĂnjŝŽŶĞ online, analizzando come integrare questo processo con le metriche business tradizionali.
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Il capitolo conclusivo infine sviluppa il caso Porsche Online Service Check, una campagna realizzata esclusivamente online da Porsche Italia S.p.a. che mette in pratica buona parte dei concetti illustrati nei capitoli precedenti.
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W/dK>Kϭ /ůŵĂƌŬĞƚŝŶŐĚŝŐŝƚĂůĞ 1.1 >͛ĞǀŽůƵnjŝŽŶĞĚŝ/nternet e le diverse strategie online >͛ĂƉƉƌŽĐĐŝŽƐƚƌĂƚĞŐŝĐŽĚŝŵĂƌŬĞƚŝŶŐŽŶůŝŶĞƐŝğĞǀŽůƵƚŽŶĞůƚĞŵƉŽĚŝƉĂƌŝƉĂƐƐŽĐŽŶůĂ naturale evoluzione di Internet. Per questo motivo vale la pena riassumere, anche se molto brevemente, i passi fondamentali nella storia recente di Internet. Internet (contrazione della locuzione inglese Interconnected Networks, ovvero Reti Interconnesse) è un sistema di reti telematiche mondiale ad accesso pubblico che attualmente rappresenta il principale mezzo di comunicazione di massa in grado di offrire ai suoi utilizzatori una vasta serie di contenuti e servizi. L͛/ƚĂůŝĂ ĨƵ ƵŶŽ ĚĞŝ primi paesi europei a connettersi ad Internet nel 1986 grazie ad alcuni finanziamenti del dipartimento della difesa degli Stati Uniti. La connessione avvenne da Pisa, dove era presente un gruppo di ricerca in materia informatica fra i più avanzati in Europa. Fino ai primi anni novanta Internet rimase un mezzo dedicato alle comunicazioni Ăůů͛ŝŶƚerno della comunità scientifica e tra le associazioni governative. Dal 1995 in poi iniziò la diffusione tra gli utenti privati, con una crescita molto lenta nel primo periodo (1995-‐2000) e una vera esplosione Ăůů͛ŝŶŝnjŝŽ ĚĞů ŶƵŽǀŽ ŵŝůůĞŶŶŝŽ. La rilevazione effettuata da Internet World Stats (Internet World Stats, 2012) il 31 Dicembre 2011, stima il numero di Italiani online ad una cifra appena superiore ai trentacinque milioni con una crescita, in dieci anni, quasi del 700%. Altri istituti di ricerca come GfK Eurisko (Livraghi, 2012) , stimano un numero molto inferiore (circa ventisei ŵŝůŝŽŶŝͿ͕ŵĂƚƵƚƚŝĐŽŶĨĞƌŵĂŶŽů͛elevatissimo tasso di crescita registrato negli ultimi dieci anni.
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Fig. 1.1 La crescita degli utenti Internet in Italia da gennaio 2001 al novembre 2011 (Livraghi, 2012) Naturalmente l͛ŝŶĐƌĞŵĞŶƚŽĚĞůŶƵŵĞƌŽĚŝƵƚĞŶƚŝĐŽŶĂĐĐĞƐƐŽĂĚInternet negli ultimi ĂŶŶŝŶŽŶƌŝŐƵĂƌĚĂƐŽůƚĂŶƚŽů͛/ƚĂůŝĂŵĂğƵŶĚĂƚŽĐŚĞ si conferma a livello mondiale, con una crescita media dal 2000 al 2011 del 528,1% (Internet World Stats, 2012).
Fig. 1.2 Utenti connessi ad Internet a livello mondiale (Internet World Stats, 2012) Oltre al numero di utenti è cresciuto anche il numero delle modalità di fruizione di Internet. La proliferazione di dispositivi mobile ha favorito la crescita degli accessi ad Internet e rappresenta un trend in crescita, tanto che le stime di Morgan Stanley (Meeker, Devitt e Wu, 2010) indicano nel 2014 ů͛ĂŶŶŽ del sorpasso degli utenti internet mobile rispetto a quelli desktop.
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Fig. 1.3 Crescita globale utenti Internet Desktop VS utenti Internet mobile (Meeker, Devitt e Wu, 2010) Questi dati testimoniano che oggi Internet può definirsi un mezzo che rappresenta una componente importante dello stile di vita delle persone. Un ulteriore aspetto sul quale ha influito la crescita di Internet è stato quello relativo alle modalità di diffusione dei contenuti online. Si può classificare ů͛ĞǀŽůƵnjŝŽŶĞdei siti ŽŶůŝŶĞ ĐŽŶƐŝĚĞƌĂŶĚŽ ĚƵĞ ĚŝŵĞŶƐŝŽŶŝ ĨŽŶĚĂŵĞŶƚĂůŝ ĐŚĞ ƐŽŶŽ ů͛ŝŶƚĞƌĂƚƚŝǀŝƚă Ğ ŝ contenuti. INTERAZIONE
SITI IN FLASH -‐ GAMES
SOCIAL NETWORK -‐ BLOG
SITI VETRINA
PORTALI E-‐COMMERCE
ANNI ϵϬ͛
ANNI 2000
ANNI 2005-‐11
CONTENUTI
Fig. 1.4 Classificazione Siti in base alle dimensioni Interazione e Contenuti
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Osservando lo schema grafico in Fig. 1.4 è possibile affermare che il web nel tempo è cambiato passando da una dimensione statica, che vedeva principalmente i siti come delle semplici vetrine, allo stato attuale in cui il livello ĚĞůů͛ĞƐƉĞƌŝĞŶnjĂ ǁĞď è direttamente proporzionale al livello di interazione, e alla qualità dei contenuti presenti in un sito. La nascita di nuovi modelli ha quindi cambiato profondamente Internet, tanto che alcuni autori per descrivere questo cambiamento hanno iniziato a parlare di Web 2.0. Il concetto di Web 2.0 è stato ŝŶƚƌŽĚŽƚƚŽĚĂdŝŵK͛ZĞŝůůLJ per indicare l'insieme di tutte quelle nuove applicazioni e/o piattaforme online che permettono uno spiccato livello di interazione tra un sito e l'utente.
Fig. 1.5 Sintesi delle applicazioni web 2.0, classificate per funzione (Solis, 2012)
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In questo percorso di evoluzione le aziende sono state ben attente nel cercare di seguire i trend emergenti della rete adeguando la loro presenza online. Sostanzialmente le fasi di sviluppo legate alle strategie di marketing online sono tre: 1) Fase informativa; 2) Fase relazionale -‐ vendita; 3) Fase collaborativa. Ogni fase di questo percorso amplia e ridefinisce gli obiettivi di marketing delle aziendĞĂƚƚƌĂǀĞƌƐŽů͛ƵƚŝůŝnjnjŽĚĞůůĂƌĞƚĞ. NUMERO UTENTI
Fase informativa
Fase Collaborativa
Fase Relazionale -‐ Vendita
1995
2005
t
Fig. 1.6 Evoluzione delle strategie di marketing online ed esempi di piattaforme (Rielaborazione personale da Peretti, 2011) Per ogni fase (fig. 1.6) è possibile considerare alcuni esempi di piattaforme che hannŽ ĐƌĞĂƚŽ ƵŶ͛ŝŶŶŽǀĂnjŝŽŶĞ tale da portare ad una nuovo tipo di approccio di marketing online. EĞů ĐŽƌƐŽ ĚĞůůĂ ƉƌŝŵĂ ĨĂƐĞ ůĞ ŝŵƉƌĞƐĞ ŚĂŶŶŽ ƵƚŝůŝnjnjĂƚŽ /ŶƚĞƌŶĞƚ ŝŶ ƵŶ͛ŽƚƚŝĐĂ puramente informativa. Ogni azienda che approdava su Internet creava un proprio sito che poteva essere paragonato ad una brochure istituzionale. Le funzioni attribuite alla presenza online erano quindi consolidare la propria identità in un ulteriore mezzo di comunicazione e informare i propri clienti, potenziali ed effettivi, 9
relativamente aůů͛ŽĨĨĞƌƚĂĂĚŝƐƉŽƐŝnjŝŽŶĞ͘ In questa fase il flusso informativo attivato online era strettamente ad una via. Nella seconda fase le aziende iniziano a utilizzare Internet anche come un canale di comunicazione a due vie stabilendo così una prima relazione con i propri clienti. In ƋƵĞƐƚĂ ĨĂƐĞ ǀŝƐƚĂ ů͛ĞƐƉĞƌŝĞŶnjĂ Ěŝ ƐƵĐĐĞƐƐŽ Ěŝ ĂůĐƵŶŝ ŶƵŽǀŝ Ɛŝƚŝ͕ ĐŽŵĞ ĂĚ ĞƐĞŵƉŝŽ Amazon ed eBay, il web inizia ad essere apprezzato anche come un canale di vendita ƐĞĐŽŶĚĂƌŝŽ͘>ĂƐĐĞůƚĂĚĞůů͛Ğ-‐commerce inizia ad essere considerata interessante dalle ŽƌŐĂŶŝnjnjĂnjŝŽŶŝƐŽƉƌĂƚƚƵƚƚŽƉĞƌůĞůŝŵŝƚĂƚĞďĂƌƌŝĞƌĞĚ͛ŝŶŐƌĞƐƐŽ͘ La terza ed ultima fase è quella definita collaborativa in cui le strategie di marketing più avanzate mirano a creare un rapporto di fidelizzazione con i proprio clienti. In questa fase i social media permettono alle aziende di declinare in maniera più completa la loro identità online. ƚƚƌĂǀĞƌƐŽů͛ƵƚŝůŝnjnjŽĚi questi nuovi media le aziende si aprono al dialogo con i propri clienti attuali o potenziali permettendo ad ognuno di essi di partecipare più o meno attivamente alla costruzione identitaria del brand online. In questa fase la principale strategia online sono ů͛ĂĚǀĞƌƚĂŝŶŵĞŶƚ e la partecipazione attiva. >͛advertainment, termine introdotto da Patrizia Musso nel 1999 (Musso, 1999), è un termine composto dalle parole "advertising" (pubblicità) ed "entertainment" (intrattenimento). Questo termine vuole raggruppare un insieme di tecniche di comunicazione che hanno come obiettivo primario intrattenere il consumatore offrendogli esperienze di marca gratificanti. Molti brand, come Coca Cola, Dell e Nike hanno percepito in maniera immediata questi trend online e si sono aperti da subito alla possibilità di utilizzare strumenti nuovi (ad. es. forum, social network o blog) per coinvolgere ed avere un interazione diretta e disintermediata con i propri consumatori creando di fatto dei canali di comunicazione di proprietà (owned media). Il principale vantaggio fornito da questo tipo di canali è di facilitare il passaggio progressivo dai paid media agli earned media. Gli earned media, diversamente dai paid media che vengono acquistati per veicolare la comunicazione, sono tutti i canali di comunicazione spontanei che si generano senza alcun tipo di remunerazione economica. Il passaggio a questo tipo di supporto ĚĂƉĂƌƚĞĚĞŝ͞ĨĂŶ͟ĚĞůůĂŵĂƌĐĂğƉĞƌžƵŶƚƌĂŐƵĂƌĚŽŵŽůƚŽĚŝĨĨŝĐŝůĞĚĂƌĂŐŐŝƵŶŐĞƌĞĐŚĞ
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si costruisce gradualmente nel tempo offrendo non solo contenuti di qualità ma anche rispondendo alle esigenze dei fan nei momenti in cui è richiesto.
Fig. 1.7 Il passaggio progressivo da Paid a Earned media (Leaderlab, 2012) La nuova sfida del marketing online è quindi quella di creare strategie capaci, non solo di coinvolgere i consumatori, ma anche di ascoltarli e offrirgli il necessario supporto per accettare in maniera naturale e personale i brand.
1.2 Il passaggio dal marketing tradizionale al marketing digitale >͛ĞǀŽůƵnjŝŽŶĞ Ěŝ /ŶƚĞƌŶĞƚ͕ ů͛ĞƐƉůŽƐŝŽŶĞ ĚĞŝ ƐŽĐŝĂů ŵĞĚŝĂ Ğ ŝů ĚĞĐůŝŶŽ ĚĞŝ ŵĞnjnjŝ Ěŝ comunicazione tradizionali ha messo in luce in questi ultimi anni un sistema di valori diverso dei consumatori che è emerso soprattutto nei loro atteggiamenti di consumo. Fabris (2009) sottolinea ĐŽŵĞ ĞƐŝƐƚĂ Ăůů͛ŝŶƚĞƌŶŽ ĚĞŝ ĐŽŶƐƵŵĂƚŽƌŝ ŝƚĂůŝĂŶŝ una nuova tendenza alla ricerca di beni con un forte contenuto relazionale. Questa tendenza emerge con particolari atteggiamenti, spesso rilevati anche da molti studi di sociologia del consumo, ĐŽŵĞ ĂĚ ĞƐĞŵƉŝŽ ů͛imprevedibilità delle scelte di consumo, la minore fedeltà alle marche, la ĚŝŵŝŶƵnjŝŽŶĞĚĞŐůŝĂĐƋƵŝƐƚŝĚ͛impulso e la forte ricerca di prodotti considerati ͞ĂƵƚĞŶƚŝĐŝ͘͟ 11
Oltre a questi atteggiamenti il nuovo consumatore manifesta maggiori competenze creando in rete contenuti autorevoli che condivide con i propri pari. Nel descrivere questa situazione alcuni Badot e Cova (2003) parlano di powershift ovvero di ƵŶ͛inversione dei rapporti di forza tra aziende e consumatori. EĞůů͛ŽƚƚŝĐĂ ĚĞů ŵĂƌŬĞƚŝŶŐƚƌĂĚŝnjŝŽŶĂůĞŝŶĨĂƚƚŝğů͛ŝŵƉƌĞƐĂĐŚĞĚĞƚŝĞŶĞů͛ĞdžƉĞƌƚŝƐĞ relativa alla propria offerta e il consumatore è considerato un ingenuo. Per far fronte a questo nuovo modello di consumatore, le organizzazioni devono ƌŝĐŽŶŽƐĐĞƌĞƵŶůŝǀĞůůŽĚŝ͞ĂƵƚŽƌŝƚă͟ĚŝǀĞƌƐŽĂůĐŽŶƐƵŵĂƚŽƌĞĞ cercare di puntare sulle esperienze come elemento chiave per innescare ŝů ƉƌŽĐĞƐƐŽ Ě͛ĂĐƋƵŝƐƚŽ͘ Alla base dĞůů͛ĞƐƉĞƌŝĞŶnjĂ Đ͛ğ, ovviamente, la relazione che occorre instaurare con il proprio target di riferimento ed è proprio in questo ambito che deve essere utilizzato il marketing digitale. Come accennato nel paragrafo precedente una strategia online deve essere in grado di relazionarsi con il proprio target e di coinvolgerlo. Una visione analoga, relativa ad un nuovo modello di consumatore è quella data da Walker Smith, CEO di Yankelovich (Smith, 2005): ͞/ŶƵŽǀŝconsumatori sono intelligenti, tecnologicamente avanzati e con poco tempo a disposizione. Questi nuovi consumatori vogliono interagire con le marche e non essere distuƌďĂƚŝĚĂŵĞƐƐĂŐŐŝƉƵďďůŝĐŝƚĂƌŝ͘͟ Per rispondere coerentemente a questo nuovo modello di consumatore delineato da Fabris e Smith risulta evidente che i brand non possono aspettarsi Ěŝ͞ƌĂĐĐŽŶƚĂƌĞ͟Ğ ͞ǀĞŶĚĞƌĞ͟(strategie push) utilizzando in maniera tradizionale le leve del marketing. Per essere efficaci con questi nuovi consumatori i brand devono cercare di instaurare un dialogo attraverso la creazione di esperienze che fanno leva sul coinvolgimento. Solo accettando una prospettiva aperta al dialogo, che trova spazio online in social media e community, si può costruire una relazione significativa in grado di instaurare uno scambio di valori che porta valore aggiunto ad entrambi. Per riassumere sinteticamente il passaggio concettuale dal marketing al marketing digitale è utile ricordare la metafora utilizzata da Sawhney e Kotler (2001) secondo i quali i moderni marketer devono cambiare il lorŽĂƉƉƌŽĐĐŝŽĚĂ͞ĂĐĐŝĂƚŽƌŝĂ'ŝĂƌĚŝŶŝĞƌŝ͘͟
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Questa semplice metafora riguarda il passaggio di tempo ed energie da parte degli ĂĚĚĞƚƚŝ ŵĂƌŬĞƚŝŶŐ ĚĂůů͛ĂĐƋƵŝƐŝnjŝŽŶĞ Ěŝ ŶƵŽǀŝ ĐůŝĞŶƚŝ Ăů ƐĞƌǀŝƌĞ ŝn maniera migliore quelli attuali coltivando relazioni in maniera più autentica e paritaria.
1.3 Una definizione di marketing digitale Le prime definizioni di marketing digitale appaiono su vari blog e paper accademici in Nord America ed in Gran Bretagna a partire dal 2006. La definizione di marketing digitale trova le sue radici in altri concetti ĐŽŵĞ ƋƵĞůůŽ Ěŝ ͞Ğ-‐ŵĂƌŬĞƚŝŶŐ͕͟ ͞ǁĞď DĂƌŬĞƚŝŶŐ͟ e quello di ͞DĂƌŬĞƚŝŶŐ /ŶƚĞƌĂƚƚŝǀŽ͟ che si possono riassumere nella ĚĞĨŝŶŝnjŝŽŶĞ Ěŝ ͞/ŶƚĞƌŶĞƚ DĂƌŬĞƚŝŶŐ͘͟ Il concetto di Internet marketing è stato espresso molto chiaramente da Dave Chaffey (Chaffey, 2001): ͞>͛/ŶƚĞƌŶĞƚŵĂƌŬĞƚŝŶŐƉƵžĞƐƐĞƌĞĚĞĨŝŶŝƚŽĐŽŵĞů͛ƵƚŝůŝnjnjŽĚŝ/ŶƚĞƌŶĞƚ͕ƉĞƌƌĞĂůŝnjnjĂƌĞŐůŝ ŽďŝĞƚƚŝǀŝĚŝŵĂƌŬĞƚŝŶŐĞƐƵƉƉŽƌƚĂƌĞŝůĐŽŶĐĞƚƚŽŵŽĚĞƌŶŽĚŝŵĂƌŬĞƚŝŶŐ͘͟ Il marketing digitale però non è un sinonimo di Internet marketing. Come risulta evidente dalla definizione di Chaffey l͛/ŶƚĞƌŶĞƚŵĂƌŬĞƚŝŶŐĨĂƌŝĨĞƌŝŵĞŶƚo tipicamente Ăůů͛ƵƚŝůŝnjnjŽĚŝ/ŶƚĞƌŶĞƚcome mezzo esclusivo attraverso il quale sviluppare interazioni di mercato. Il marketing digitale vuole superare questo tipo di approccio ĐŽŶƐŝĚĞƌĂŶĚŽ ĂŶĐŚĞ ů͛ĞǀŽůƵnjŝŽŶĞ Ěŝ Ăůƚƌŝ ŵĞnjnjŝ Ěŝ ĐŽŵƵŶŝĐĂnjŝŽŶĞ ;ƐŽĐŝĂů ŵĞĚŝĂ͕ ŵŽďŝůĞ͕ŝŶƚĞƌĂĐƚŝǀĞƚǀ͙Ϳ͘ ŽŵĞĞǀŝĚĞŶnjŝĂƚŽĚĂůƌĞƉŽƌƚ͞Social CRM: The New Frontier of Marketing, Sales and Service͟ Ěŝ ĐĐĞŶƚƵƌĞ ;ĐĐĞŶƚƵƌĞ͕ ϮϬϭϮ) ů͛ĞǀŽůƵnjŝŽŶĞ ĚĞŝ ĚŝǀĞƌƐi mezzi di comunicazione grazie allo sviluppo di nuove tecnologie, come il touchscreen, è alla ďĂƐĞ ĚĞůů͛evoluzione del concetto di Internet marketing a quello di marketing digitale. >͛ĞǀŽůƵnjŝŽne dei mezzi di comunicazione si rispecchia perfettamente ŶĞůů͛esperienza di consumo. È quindi necessaria una nuova definizione in grado di considerare una visione più allargata per comprendere al meglio, ŝŶ ƵŶ͛ottica integrata, il consumatore moderno e tutti i nuovi strumenti di cui dispone.
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Fig. 1.8 Visione allargata dei nuovi mezzi di comunicazione e delle loro funzioni (Accenture, 2012) La definizione di marketing digitale deve inoltre essere in grado di cogliere in maniera più generale le caratteristiche e le potenzialità di questi nuovi strumenti ͞ƐĐŽůůĞŐĂŶĚŽƐŝ͟ĚĂůů͛ŝĚĞĂ ĚĞůů͛ƵƚŝůŝnjnjŽĞĚĞůůĞproprietà esclusive di un singolo mezzo. Considerando i trend più recenti (Parkin, 2011) analizziamo ora quelle che sono le principali caratteristiche che deve soddisfare una definizione completa di marketing digitale. Integrazione Il marketing digitale deve essere strettamente connesso alle attività di marketing più ͞ƚƌĂĚŝnjŝŽŶĂůŝ͘͟Questa nuova tipologia di marketing deve supportare, dove possibile, ogni attività aziendale cercando di valorizzarla. Nel considerare ad esempio un evento, si potrebbe definire un sistema di inviti sia cartaceo che tramite e-‐mail, con
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una landing page di conferma accessibile ŽůƚƌĞĐŚĞĚĂůů͛Ğ-‐mail anche tramite un QR-‐ ĐŽĚĞŝŶƐĞƌŝƚŽŶĞůů͛invito cartaceo. Monitorabilità Nel marketing digitale, in genere, tutto può essere monitorato e si possono ottenere informazioni quantitative relativamente ad ogni tipologia di attività, basti pensare alle piattaforme di web analytics che permettono di ottenere informazioni riguardanti ad ogni singolo click avvenuto Ăůů͛interno del sito. Oltre al monitoraggio ƋƵĂŶƚŝƚĂƚŝǀŽ Đ͛ğ ĂŶĐŚĞ ƋƵĞůůŽ ƋƵĂůŝƚĂƚŝǀŽ ĐŚĞ serve invece a fornire indicazioni qƵĂůŝƚĂƚŝǀĞ ƐƵůů͛ĂŶĚĂŵĞŶƚŽ Ěŝ ƵŶ͛ŝŶŝnjŝĂƚŝǀĂ͘ >͛ĂŶĂůŝƐŝ ƋƵĂůŝƚĂƚŝǀĂ può essere utilizzata anche per comprendere i bisogni, i comportamenti e le necessità del proprio target. Personalizzazione L͛ĞǀŝĚĞŶƚĞƚƌĂƐĨŽƌŵĂnjŝŽŶĞ ĚĞŝ ŵĞƌĐĂƚŝĚŝ ŵĂƐƐĂ ad un numero sempre maggiore di mercati frammentati (Anderson, 2010) è ormai evidente. Il marketing digitale deve essere in grado di considerare questa tendenza e ŽĨĨƌŝƌĞƵŶ͛esperienza di consumo sempre più personale. Multicanalità La definizione di marketing digitale deve rispecchiare le caratteristiche del nuovo modello di consumatore, citato nel paragrafo precedente, ĞĐŽŶƐŝĚĞƌĂƌĞů͛ŝŶƐŝĞŵĞ di tutti i canali e dei rispettivi mezzi che sono a disposizione, valutando anche quelli emergenti (tv interattiva, Realtà aumentata͙). Relazionale L͛ŽďŝĞƚƚŝǀŽĨŝŶĂůĞĚĞǀĞĞƐƐĞƌĞƐĞŵƉƌĞƋƵĞůůŽĚŝĐŽƐƚƌƵŝƌĞƵŶĂƌĞůĂnjŝŽŶĞĐŽŶŝůƉƌŽƉƌŝŽ pubblico di riferimento. La relazione deve essere il punto di partenza e di arrivo, e ĚĞǀĞďĂƐĂƌƐŝƐƵǀĂůŽƌŝĐŽŵĞůĂƚƌĂƐƉĂƌĞŶnjĂ͕ůĂĐŽŶŽƐĐĞŶnjĂƌĞĐŝƉƌŽĐĂĞů͛ĂƉĞƌƚƵƌĂ͘
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Considerando queste caratteristiche una definizione che risulta comprenderle tutte è quella data da Paola Peretti (Peretti, 2011): ͞^ŝƉƵžĚĞĨŝŶŝƌĞŝůŵĂƌŬĞƚŝŶŐĚŝŐŝƚĂůĞĐŽŵĞů͛ŝŶƐŝĞŵĞĚŝĂƚƚŝǀŝƚăĐŚĞ͕ĂƚƚƌĂǀĞƌƐŽů͛ƵƐŽĚŝ strumenti digitali, sviluppano campagne di marketing e comunicazione integrate, targhettizzate e capaci di generare risultati misurabili che ĂŝƵƚĂŶŽ ů͛ŽƌŐĂŶŝnjnjĂnjŝŽŶĞ ad individuare e mappare costantemente i bisogni della domanda, a facilitarne gli scambi in modo innovativo, costruendo una relazione interattiva che genera valore nel tempo.͟
1.4 Il piano di marketing digitale L͛ideazione e la struttura di un piano di marketing digitale deriva sostanzialmente dalla pianificazione strategica del marketing tradizionale. Il piano di marketing tradizionale può essere rappresentato con un processo principalmente composto dai seguenti elementi (Kotler, Keller, 2007): 1. analisi di mercato: fase nel quale si analizza il mercato, il passato e la situazione ĂƚƚƵĂůĞĚĞůů͛ĂnjŝĞŶĚĂĐŽŶƐŝĚĞƌĂŶĚŽle tendenze evolutive di mercato; 2. definizione della strategia: segmentazione della domanda e posizionamento dei prodotti ĞĚĞǀĞŶƚƵĂůĞŵŽĚŝĨŝĐĂĚĞůů͛ŽĨĨĞƌƚĂ͖ 3. pianificazione operativa: scelte operative di gestione e declinazione del marketing mix (scelte di pricing, scelte relative alla gestione dei prodotti, scelte di comunicazione e scelte relative alla distribuzione); 4. monitoraggio: definizione di alcuni parametri di monitoraggio (Key Performance Indicator) e di eventuali azioni correttive. Considerando questi punti come riferimento è possibile impostare in maniera analoga le fasi di un piano di marketing digitale semplicemente rielaborando i processi tradizionali ŝŶƵŶ͛ottica più allargata in grado di integrare e sfruttare tutti i nuovi strumenti digitali (cfr. Fig. 1.8). Il risultato potrebbe essere sintetizzato dallo schema riportato in figura 1.9.
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FASE ANALITICA Analisi dei competititors, Ricerche di mercato, analisi conversazioni online, analisi brand reputation
FASE STRATEGICA
MONITORAGGIO
Definizione di una strategia digital, definizione degli obiettivi, definizione del target e posizionamento online
Social e Web Analytics, Azioni correttive
FASE OPERATIVA Definizione delle tattiche e dei canali digital più adatti, promozione e definizione timing e budget
Fig. 1.9 Il processo di definizione del piano di marketing digitale Considerando il concetto moderno di pianificazione di marketing (Vescovi, 2005) ƌŝƐƵůƚĂ ƵƚŝůĞ͕ ĂŶĐŚĞ ŶĞůů͛ŽƚƚŝĐĂ ĚĞů ŵĂƌŬĞƚŝŶŐ ĚŝŐŝƚĂůĞ͕ ĚĞĨŝŶŝƌĞ ĚƵĞ ůŝǀĞůůŝ Ěŝ pianificazione: uno strategico e uno più operativo. Questo processo dovrebbe quindi portare alla redazione di due documenti: 1. pŝĂŶŽĚŝŐŝƚĂůĞĚ͛ŝŶĚŝƌŝnjnjŽ: è un documento di medio-‐lungo periodo che definisce le linee guida essenziali relative ai comportamenti di marketing digitale. Questa tipologia di piano deve possedere la capacità di essere contenitore di diverse soluzioni operative ĐŚĞǀŝĂǀŝĂů͛ĂnjŝĞŶĚĂĐŽŶƐŝĚĞƌĂŵŝŐůŝŽƌŝƌŝƐƉĞƚƚŽĂůla situazione di mercato in cui si trova ad operare; 2. piano digitale di dettaglio: è la traduzione operativa delle linee guida contenute ŶĞů ƉŝĂŶŽ Ě͛ŝŶĚŝƌŝnjnjŽ͘ /Ŷ ƋƵĞƐƚŽ ƉŝĂŶŽ Ɛŝ ƐƉĞĐŝĨŝĐĂŶŽ ůĞ ĚŝǀĞƌƐĞ Ăƚƚŝǀŝƚă ĚĂ compiere, attività che possono essere specificate anche in piani dedicati a seconda del livello di complessità. DĞŶƚƌĞ ŝů ƉŝĂŶŽ Ě͛ŝŶĚŝƌŝnjnjŽ ŚĂ ƵŶ ŽƌŝnjnjŽŶƚĞ temporale medio lungo, il piano di dettaglio definisce un orizzonte a breve. Questa tipologia di piano, avendo una natura più operativa, si presta ad essere aggiornato frequentemente. Per distinguere al meglio le due tipologie di piani è possibile confrontarne alcune caratteristiche secondo la distinzione realizzata da Vescovi (2005). 17
Caratteristiche Coordinamento altri piani Contenuti Forma Orizzonte temporale Responsabilità
Piano di indirizzo Alto Linee guida Documento di sintesi Medio-‐lungo Direzione aziendale
Piano di dettaglio Medio Dettaglio operativo Documento dettagliato breve Middle management
Il processo presentato in figura 1.9 fa riferimento al processo di pianificazione di ĚĞƚƚĂŐůŝŽ ŵĞŶƚƌĞ ŝů ƉŝĂŶŽ Ě͛ŝŶĚŝƌŝnjnjŽ Ɛŝ ĐŽůůŽĐĂ ĂĚ ƵŶĂ ƉŽƐŝnjŝŽŶĞ gerarchicamente superiore. Iů ƉŝĂŶŽ Ěŝ ŵĂƌŬĞƚŝŶŐ ĚŝŐŝƚĂůĞ Ě͛ŝŶĚŝƌŝnjnjŽ non entra nel processo evidenziato in figura 1.9 ma ne definisce alcune linee guida in modo che il ruolo strategico del marketing digitale ƐŝĂ ŝŶƐĞƌŝƚŽ ĐŽĞƌĞŶƚĞŵĞŶƚĞ Ăůů͛ŝŶƚĞƌŶŽ ĚĞůůĂ strategia aziendale. EĞů ĐĂƐŽ ů͛ĂnjŝĞŶĚĂ ƐŝĂ ƵŶĂ ĨŝůŝĂůĞ ŝů ƉŝĂŶŽ Ě͛ŝŶĚŝƌŝnjnjŽ ĐŽŶƚĞƌƌă anche tutte le indicazioni e vincoli imposti dalla casa madre a riguardo. Vediamo ora di definire in maniera più dettagliata le fasi del piano di marketing digitale descritte in figura 1.9. 1.4.1 La fase analitica La fase analitica rappresenta il punto di partenza nella costruzione del piano di marketing digitale ed è di fondamentale importanza per la definizione delle fasi successive. La fase analitica ha lo scopo di comprendere lo scenario esterno analizzando i competitors e la domanda partendo dai bisogni dei consumatori. Esistono diverse attività necessarie a definire la situazione di partenza e che andremo a esaminare nel seguito del paragrafo: x
analisi dei competitors online;
x
ricerche di mercato online;
x
analisi ͞netnografica͟ (Kozinets, 2000) e brand reputation;
x
analisi dei comportamenti di ricerca;
x
mappatura degli influencers online.
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Analisi dei competitors online >Ž ƐĐŽƉŽ ĚĞůů͛ĂŶĂůŝƐŝ ĚĞŝ ĐŽŵƉĞƚŝƚŽƌƐ ĚĞǀĞ ĞƐƐĞƌĞ ƋƵĞůůŽ Ěŝ ĚĞĨinire una mappatura ĚĞŝĐŽŶĐŽƌƌĞŶƚŝĂƚƚƌĂǀĞƌƐŽƵŶ͛analisi online. I concorrenti possono essere di due tipi: diretti o indiretti. I concorrenti diretti sono rappresentati dalle altre imprese che operano sullo stesso mercato e nello stesso settore produttivo. I concorrenti indiretti invece sono rappresentati da imprese che si propongono di attirare la stessa clientela (potenziali entranti, prodotti sostitutivi, ecc.) ma possono operare anche in mercati diversi (Porter, 1980). Questo tipo di analisi online si ƐƵĚĚŝǀŝĚĞŝŶĚƵĞƐƚĞƉ͘/ůƉƌŝŵŽƐƚĞƉƌŝŐƵĂƌĚĂů͛ĂŶĂůŝƐŝ ĚĞŝ ĐŽŶƚĞŶƵƚŝ ŐĞŶĞƌĂƚŝ ĚĂůů͛ĂnjŝĞŶĚĂ Ğ ŝů ƐĞĐŽŶĚŽ ƌŝŐƵĂƌĚĂ ů͛ĂŶĂůŝƐŝ ĚĞŝ ĐŽŶƚĞŶƵƚŝ prodotti dagli utenti. Dopo aver individuato i principali concorrenti diretti ed indiretti per soddisfare il primo step è necessario iniziare a raccogliere alcune informazioni relative ad alcune variabili. Le variabili sono essenzialmente di tre tipologie: informative, tecniche e relative al coinvolgimento. Le variabili informative riguardano i contenuti del sito, quellĞƚĞĐŶŝĐŚĞĂůů͛ĞĨĨŝĐŝĞŶnjĂĞƋƵĞůůĞƌĞůĂƚŝǀĞĂůĐŽŝŶǀŽůŐŝŵĞŶƚŽŝŶĚŝĐĂŶŽŝůůŝǀĞůůo di ŝŶƚĞƌĂnjŝŽŶĞ ƚƌĂ ů͛ĂnjŝĞŶĚĂ͕ i suoi clienti effettivi e potenziali (prospect). Per valutare queste variabili può essere utile costruire una matrice con un elenco di indici per ogni variabile. Una volta definiti questi indici sarà necessario valutarli per ognuno dei competitors e sintetizzarli, ad esempio, calcolandone la media aritmetica per ogni sezione. Un esempio possibile di matrice per la valutazione dei competitors è riportato in figura 1.10.
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Valutazione dei competitors ʹ ŽŶƚĞŶƵƚŝŐĞŶĞƌĂƚŝĚĂůů͛ĂnjŝĞŶĚĂ Diretti
Indiretti
Tipologia di variabili di analisi
Note
Valutazione Competitor 1
Valutazione Competitor 2
Valutazione Competitor 3
Valutazione Competitor 1
Valutazione Competitor 2
Informative
1.1 Servizi offerti (store locator, assistenza online, tutorial)
1.2 Visibilità dei contatti
1.3 Tipologia dei contenuti (Video, foto) 1.4 Presenza di Brochure e cataloghi scaricabili
1.5 Integrazione con azioni MKTG offline
1.6 Newsletter 1.7 Altro
VALUTAZIONE MEDIA VARIABILI INFORMATIVE
Tecniche
2.1 Struttura del sito
2.2 Usability del sito
2.3 Velocità di navigazione 2.4 Ottimizzazione SEO
2.5 Ranking Google
2.6 Affidabilità
2.7 Altro
VALUTAZIONE MEDIA VARIABILI TECNICHE
Coinvolgimento
3.1 Presenza community interna (se si numero di utenti)
3.2 Presenza di un blog
3.3 Presenza sui social network 3.3.1 Presenza su Facebook (se si numero di fan) 3.3.2 Presenza su Twitter (se si numero follower) 3.3.3 Presenza su Linkedin (se si numero follower) 3.3.4 Presenza su Pinterest (se si numero follower) 3.3.5 Presenza altri social network (se si informazioni su utenti)
3.4 Attività mobile
3.5 Presenza di promozioni
3.6 Contenuti personalizzati
3.7 Altro
VALUTAZIONE MEDIA VARIABILI TECNICHE
Valutazioni medie competitors
Fig. 1.10 Matrice per la valutazione dei competitors ʹ ŽŶƚĞŶƵƚŝŐĞŶĞƌĂƚŝĚĂůů͛ĂnjŝĞŶĚĂ 20
La fase successiva richiede ů͛ĂŶĂůŝƐŝ ĚĞŝ ĐŽŶƚĞŶƵƚŝ ƉƌŽĚŽƚƚŝ ĚĂŐůŝ ƵƚĞŶƚŝ ƌiguardanti i competitors. Per trovare questo tipo di informazioni è necessario definire una lista di parole chiave associate ad ogni competitor e iniziare una ricerca nei principali motori di ricerca e social network. Dopo questa ricerca, che può essere supportata anche da software di social media monitoring, potremmo ad esempio catalogare i contenuti relativi ad ogni competitor dividendoli in positivi, neutri o negativi a seconda dei pareri esposti nei contenuti. Anche solo contando il numero di contenuti prodotti sarà possibile fornire un giudizio relativo alla reputazione presso gli utenti di un determinato competitor. Anche questa analisi può essere supportata da una matrice quale ad esempio quella riportata in figura 1.12. Valutazione dei competitors -‐ Contenuti generati dagli utenti Fonte Tipologia di contenuti
Diretti
Concorrente 1
Concorrente 2
Indiretti
Concorrente 3
Concorrente 4
Concorrente 5
Google
You Tube
Facebook Voto
Negativo
Neutro
Positivo
Negativo
Neutro
Positivo
Negativo
Neutro
Positivo
Fig. 1.12 Matrice per la valutazione dei competitorsʹ Contenuti generati dagli utenti Grazie a queste due analisi si dovrebbe essere in grado di definire con sufficiente precisione il rapporto tra posizionamento desiderato dai competitors, misurato nel primo step, e quello percepito dai suoi consumatori misurato nel secondo step. La valutazione del gap esistente tra questi due tipi di posizionamento può essere molto
21
utile per capire quali modalità di comunicazione online, o quali azioni realizzate dai compeƚŝƚŽƌƐ ŶŽŶ ŚĂŶŶŽ ĂǀƵƚŽ ů͛effetto desiderato sul target. In questo modo è possibile avere un feedback oggettivo relativamente alla percezioni del nostro audince a determinate azioni di marketing sia online che offline. Ricerche di mercato online Le ricerche di mercato, come per le classiche attività di marketing, servono ad approfondire determinati aspetti di particolare interesse, oppure argomenti per i quali non si è riusciti a raccogliere sufficiente materiale informativo. Considerando la fonte di dati è possibile suddividere le ricerche di mercato in due tipologie generali: primarie e secondarie (Valdani, 1995). Le indagini di mercato primarie sono le più importanti, in quanto si tratta di ricerche di mercato realizzate ad hoc di fronte ad un problema ben definito. Per eseguire indagini di questo tipo online esistono diverse tecniche, le principali sono le seguenti: x
focus group: la tecnica è analoga a quella utilizzata nei focus group offline soltanto che ci si riunisce in video conferenza. Solitamente il gruppo è composto da una decina di persone ed esplora temi generali da diversi punti di vista. Può permettere anche la raccolta di alcuni dati quantitativi sottoponendo dei sondaggi nel corso della video conferenza;
x
interviste in video conference: sono interviste singole che permettono di approfondire temi sensibili;
x
tracking e usability test: sono tecniche che ci permettono di ottenere dati e studiare i modi di navigazione e di interazione del nostro pubblico;
x
sondaggi online: sono il metodo più efficace per ottenere dati quantitativi. Possono
essere
somministrati
tramite
e-‐mail
o
con
un
popup
Ăůů͛ĂƉĞƌƚƵƌĂͬĐŚŝƵƐƵƌĂĚĞůƐŝƚŽ͖ x
panel online: sono rappresentati da un gruppo di persone che accettano di installare un software per monitorare i loro comportamenti online. 22
Le ricerche di mercato secondarie invece sono quelle che non si commissionano e sono già disponibili. In genere vengono realizzate da una serie di istituti specializzati, come Nielsen, e ƚƌĂƚƚĂŶŽ ƚĞŵŝ Ě͛ŝŶƚĞƌĞƐƐĞ ŐĞŶĞƌĂůŝ legati soprattutto ai trend emergenti. Analisi netnografica e brand reputation Il termine netnografia (Kozinets, 2000) identifica un metodo di ricerca qualitativo, su base etnografica, condotta su community virtuali dedicate ad argomenti di interesse per il marketing (definite community market-‐oriented). Questa tecnica permette di immergersi nelle conversazioni dei consumatori online, al fine di estrarne informazioni significative. Per le aziende le conversazioni online rappresentano un importante asset immateriale dal valore economico reale in grado di fornire risorse informative strategiche. Le risorse informative possono essere classificate come insight commerciali o culturali. Gli insight commerciali forniscono le informazioni più importanti come quelle relative al sentiment di un prodotto/marchio, o suggerimenti ƌĞůĂƚŝǀŝĂůů͛ individuazione di eventuali usi alternativi del prodotto. Gli insight culturali invece identificano le pratiche di interazione tra membri della comunità, i loro modelli di consumo e sistemi di valori etici e sociali. Robert Kozinets (2000), sociologo e marketer, che ha ideato questo approccio identifica i cinque step fondamentali che definiscono questo approccio: 1. Farsi ammettere nella comunità culturale. È necessario porsi specifiche domande di ricerca di marketing e in seguito identificare le community market-‐oriented più appropriate a rispondere. Le comunità virtuali possono utilizzare svariati ambienti comunicativi ĐŽŵĞĨŽƌƵŵ͕ƐŽĐŝĂůŵĞĚŝĂ͕ŶĞǁƐŐƌŽƵƉ͕ďůŽŐ͙ 2. Raccogliere e analizzare i dati. È indispensabile raccogliere più materiale possibile e tracciare una sintesi delle informazioni raccolte. In questa fase, oltre alle osservazioni copiate direttamente dalla community è importante che il ricercatore annoti tutte le sue osservazioni suoi membri e sulle loro interazioni 23
cercando di capirne anche i significati più profondi e se sono presenti opinion leader o influencer nella community; 3. 'ĂƌĂŶƚŝƌĞ ů͛ĂĨĨŝĚĂďŝůŝƚă ĚĞůů͛ŝŶƚĞƌƉƌĞƚĂnjŝŽŶĞ. Le interpretazioni devono essere affidabili. Per individuare le community virtuali market-‐oriented, la netnografia deve seguire procedure convenzionali atte a garantire che la ricerca sia fondata e affidabile; 4. Condurre ricerche etiche. È necessario condurre un͛Ăƚƚŝǀŝƚă Ěŝ ĂŶĂůŝƐŝ etica che Ğǀŝƚŝ ů͛ ͞avvelenamento͟ ĚĞůůĞ fonti ovvero che ne permetta un utilizzo futuro. Per farlo, in genere, si suggerisce di rivelare l͛ŝĚĞŶƚŝƚă ĚĞů ƌŝĐĞƌĐĂƚŽƌĞ Ğ le sue intenzioni durante la ricerca garantendo la riservatezza e anonimato a chiunque voglia collaborare fornendo informazioni; 5. Fornire opportunità di feedback per i membri della comunità. Molto importante è ƌĞƐƚŝƚƵŝƌĞŝƌŝƐƵůƚĂƚŝĚĞůů͛ŝŶĚĂŐŝŶĞĂŝƐŽŐŐĞƚƚŝƐƚƵĚŝĂƚŝ͕ĞĐŝžŶŽŶƐŽůŽƉĞƌƐǀŝůƵƉƉĂƌĞ ulteriormente la ricerca e correggerne gli errori, ma anche e soprattutto per ͞ƵƐĂƌĞůĂŶĞƚŶŽŐƌĂĨŝĂ come un forum per una comunicazione continua, diffusa e ďŝĚŝƌĞnjŝŽŶĂůĞ͟ (Kozinets, 2000). >͛ĂŶĂůŝƐŝ ŶĞƚŶŽŐƌĂĨŝĐĂ͕ ĂƚƚƌĂǀĞƌƐŽ ůĂ ĐůĂƐƐŝĨŝĐĂnjŝŽŶĞ ĚĞůůĞ ĐŽŶǀĞƌƐĂnjŝŽŶŝ Ğ ƵŶĂ Ɖŝƶ ampia definizione della comunità virtuale, permette di avere un ulteriore informazione relativa alla brand reputation del nostro brand e di capire come sono percepiti i nostri competitors. Ovviamente gli insights derivanti dalla netnografia ĚĞǀŽŶŽ ĞƐƐĞƌĞ ĐŽŶĨƌŽŶƚĂƚŝ ĐŽŶ ů͛ĂŶĂůŝƐŝ ĚĞŝ ĐŽŵƉĞƚŝƚŽƌƐ Ğ ĐŽŶ ƚƵƚƚĞ ůĞ ĂůƚƌĞ attività della fase analitica. Analisi dei comportamenti di ricerca YƵĞƐƚĂƌŝĐĞƌĐĂƌŝŐƵĂƌĚĂů͛ĂŶĂůŝƐŝĚĞůůĞƉĂƌŽůĞĐŚŝĂǀĞ;ŬĞLJǁŽƌĚƐͿĚŝŐŝƚĂƚĞĚĂůůĞƉĞƌƐŽŶĞ Ăůů͛ŝŶƚĞƌŶŽ ĚĞŝ ŵŽƚŽƌŝ Ěŝ ƌŝĐĞƌĐĂ ƋƵĂŶĚŽ ƌŝĐĞƌĐĂŶŽ ƵŶ ƉƌŽĚŽƚƚŽͬƐĞƌǀŝnjŝŽ ƌĞůĂƚŝǀŽ Ăů ƐĞƚƚŽƌĞ Ě͛ŝŶƚĞƌĞƐƐĞ ĚĞůů͛ĂnjŝĞŶĚĂ͘ Yuesto tipo di analisi è fondamentale per due ragioni: la prima riguarda la valutazione delů͛ĂƉƉƌŽĐĐŝŽ Ěŝ ƌŝĐĞƌĐĂ verso determinati temi da parte di uno specifico target; la seconda è inerente ů͛utilizzo delle keywords
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per ů͛ottimizzazione di un sito web trĂŵŝƚĞ ů͛Ăƚƚŝǀŝƚă Ěŝ ^ĞĂƌĐŚ ŶŐŝŶĞ KƉƚŝŵŝnjĂƚŝŽŶ (SEO). La finalità più importante di questo tipo di attività è quindi la conoscenza del comportamento del proprio cliente, effettivo o potenziale. Essendo quindi un aspetto legato ad uno specifico comportamento è importante ĐŽŶƐŝĚĞƌĂƌĞĐŚĞů͛ĂƉƉƌŽĐĐŝŽƵƚŝůŝnjnjĂto dai consumatori è legato a fattori psicologici e istintivi più che a fattori razionali. Le fasi operative per stilare un primo elenco di keywords è dato questi semplici passaggi: 1. Analizzare il gergo dei propri clienti (o da clienti dei nostri competitors diretti), ƵƚŝůŝnjnjĂŶĚŽĂŶĐŚĞů͛ĂŶĂůŝƐŝŶĞƚŶŽŐƌĂĨŝĐĂ͖ 2. Stilare una prima lista di parole chiave relativa ai propri prodotti/servizi suddividendole per tematiche; 3. Utilizzare alcuni keywords suggestion tools per arricchire la lista della parole chiave. I keywords suggestion tools sono dei generatori di parole chiave targhettizzate. In genere questi strumenti vengono forniti direttamente dal motore di ricerca in base alle loro statistiche. I più importanti utilizzati sono quello di Google: Google Keyword Suggestion Tool (adwords.google.com/o/Targeting/Explorer Fig. 1.13), e quello di Bing:
adCenter
Labs
Keyword
Forecast
(advertising.microsoft.com/small-‐
business/adcenter-‐downloads/microsoft-‐advertising-‐intelligence). Strumenti come questi sono molto semplici e forniscono le parole chiave inserendo una categoria Ě͛ŝŶƚĞƌĞƐƐĞ͕ƵŶƐŝƚŽŽƉƉƵƌĞƵŶĂĨƌĂƐĞ͘
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Fig. 1.13 Google Keyword Suggestion Tool Mappatura degli influencers online >͛ƵůƚŝŵĂ Ăƚƚŝǀŝƚă ĚĂ ĞĨĨĞƚƚƵĂƌĞ ŶĞůůa fase analitica è la mappatura degli influencers. YƵĞƐƚ͛Ăƚƚŝǀŝƚă ƐĞƌǀĞ ĂĚ ŝĚĞŶƚŝĨŝĐĂƌĞ ůĞ ƉĞƌƐŽŶĞ che dimostrano un elevato livello di ŝŶĨůƵĞŶnjĂƌĞůĂƚŝǀĂŵĞŶƚĞĂůůĞƚĞŵĂƚŝĐŚĞĚ͛ŝŶƚĞƌĞƐƐĞĚŝƵŶďƌĂŶĚ͘ >͛ŽƉĞƌĂnjŝŽŶĞ Ěŝ ŵĂƉƉĂƚƵƌĂ ğ ĂďďĂƐƚĂŶnjĂ intuitiva. In primo luogo si individuano le ĐĂƚĞŐŽƌŝĞ Ě͛ŝŶƚĞƌĞƐƐĞ ĐŚĞ ğ ŶĞĐĞƐƐĂƌŝŽ ŵĂƉƉĂƌĞ Ğ ŝŶ ƐĞŐƵŝƚŽ ƉĞƌ ŽŐŶŝ ĐĂƚĞŐŽƌŝĂ Ɛŝ procede con una ricerca online attraverso i motori di ricerca. Per individuare i principali influencer, in generale, è sufficiente vedere cosa emerge dalle prime cinque pagine di risultati del motore di ricerca utilizzato. Altri strumenti preziosi che possono supportare questa prima fase esplorativa, per scovare altri influencer, sono alcuni siti che tracciano e classificano i blog per tematiche. Il più importante a livello internazionale è Technorati (technorati.com), ƉĞƌ ů͛/ƚĂůŝĂ ŝŶǀĞĐĞ Ɛŝ ƐƚĂ ĚŝŵŽƐƚƌĂŶĚŽ molto utile il tool di monitoraggio Top Blogs (labs.ebuzzing.it/top-‐blogs) fornito ĚĂůů͛ĂŐĞŶnjŝĂeBuzzing in grado di fornire anche qualche informazione qualitativa. Dopo aver identificato i principali influencer per avere risultati precisi, e stabilire una graduatoria credibile, ğ ŽƉƉŽƌƚƵŶŽ ĐŽŵƉůĞƚĂƌĞ ů͛ĂŶĂůŝƐŝ definendo una serie di variabili quantitative e qualitative. Le variabili quantitative sono date da alcuni dati di sintesi relativi al traffico dei siti/blog degli influencer. 26
Un primo strumento utile a questo proposito è il PageRank di Google. PageRank ŝŶĚŝĐĂů͛ŝŵƉŽƌƚĂŶnjĂ (da 0 a 10) che Google attribuisce ad un sito e viene calcolato, in base a quanti link riceve da altri siti, e in base alla loro importanza e attinenza.
Fig. 1.14 Schematizzazione del sistema di PageRank, (Wikipedia, 2012) Per visualizzare il PageRank è sufficiente utilizzare la Google Toolbar, oppure se si utilizza Chrome, il browser di Google, ğ ƐƵĨĨŝĐŝĞŶƚĞ ŝŶƐƚĂůůĂƌĞ ƵŶ͛applicazione come SEO Status.
Fig. 1.15 ů͛ĂƉƉůŝĐĂnjŝŽŶĞ^K^ƚĂƚƵƐƉĞƌ'ŽŽŐůĞŚƌŽŵĞ
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Questa semplice applicazione, oltre al PageRank, ci restituisce anche altre stime utili effettuate da Alexa (alexa.com) come il trend del traffico e il posizionamento del sito a livello di ranking globale. Dopo aver definito le variabili quantitative ğŶĞĐĞƐƐĂƌŝŽĂŐŐŝƵŶŐĞƌĞĂůů͛ĂŶĂůŝƐŝĂůĐƵŶĞ vaƌŝĂďŝůŝ ƋƵĂůŝƚĂƚŝǀĞ ŝŶ ŐƌĂĚŽ Ěŝ ĨŽƌŶŝƌĞ ƵŶ͛ŝĚĞĂ Ɖŝƶ ĐŽŵƉůĞƚĂ del livello di autorità online degli influencer. Per farlo è sufficiente effettuare una serie di attività elementari come ad esempio: x
analizzare i contenuti prodotti cercando di definire in maniera oggettiva il loro livello di qualità;
x
identificare la frequenza di aggiornamento (una frequenza abbastanza costante indica un potenziale livello di fidelizzazione con il suo pubblico più elevato);
x
scoprire le caratteristiche del blogger (dati anagrafici, attività lavorativa, motivi per i quali ha aperto il blog);
x
autenticità (è un blogger commerciale?);
x
livello di influenza (attività sui social network͕ƚĂƐƐŽĚŝƌŝƐƉŽƐƚĂĂŝƉŽƐƚ͙).
Il livello di influenza è uno degli attributi più importanti perché ci aiuta a capire quali sono le potenzialità delů͛ŝŶĨůƵĞŶĐĞƌ. Per tracciare questo livello è necessario ƌĞŐŝƐƚƌĂƌĞ ůĂ ůŽƌŽ ĞǀĞŶƚƵĂůĞ ƉƌĞƐĞŶnjĂ Ăůů͛interno dei social media misurando le loro counting metrics, che verranno approfondite nel capitolo 2, relative ad ogni piattaforma. Uno ƐƚƌƵŵĞŶƚŽ ƉĞƌ ƐƵƉƉŽƌƚĂƌĞ ů͛ĂŶĂůŝƐŝ ĚĞůůĞ Ăƚƚŝǀŝƚă Ɛocial degli influencer è Klout (klout.com). Klout è un sistema di misurazione ĚĞůů͛ŝŶĨůƵĞŶnjĂ online di una persona attraverso la lettura delle attività sui social network. Se ů͛ŝŶĨůĞƵĐĞƌğŝƐĐƌŝƚƚŽ͕ Klout può fornirci una serie di informazioni molto interessanti, come ad esempio il livello di influenza (Klout Score) in un rating da 0 a 100, il numero di persone che influenza, i temi rispetto alla quale una persona è più influente e lo stile di utilizzo dei social media. Dettagli di questo tipo possono essere davvero molto utili per completare il profilo di un influencer e capirne a pieno il posizionamento online e le sue potenzialità relativamente alle tematiche Ě͛ŝŶƚĞƌĞƐƐĞ.
28
Una volta raccolte tutte queste informazioni è utile classificarle in schede dedicate (Fig. 1.16), che una volta compilate ci permetteranno di stilare una classifica degli influencer più importanti. Scheda Influencer Dati demografici
Sito
Facebook
Livello di influenza
Twitter Alro social Klout
Nome Cognome Indirizzo Url PageRank Score Alexa Qualità Post Frequenza post Tono Tipologia di blog Fan page (S/N) Numero di fan Livello di interazione Profilo Twitter (S/N) Numero di follower (S/N) Counting metric Score Tematiche d'influenza
Fig. 1.16 Un possibile esempio di scheda per la valutazione degli influencers 1.4.2 La fase strategica Dopo la fase iniziale in cui è stato analizzato lo scenario esterno è necessario definire goal e obiettivi, il target, la strategia e il posizionamento. Nella definiziŽŶĞ ĚĞůůĂ ĨĂƐĞ ƐƚƌĂƚĞŐŝĐĂ ğ ŶĞĐĞƐƐĂƌŝŽ ĐŽŶƐŝĚĞƌĂƌĞ ĐŚĞ ŝů ͞ƉůƵƐ͟ ĚĞů marketing digitale rispetto a quello tradizionale è la relazione. La forza delle iniziative di marketing digitale sta quindi proprio nella creazione di valore attraverso la definizione di una relazione stabile nel tempo con il proprio target/pubblico. Il digital ĚĞǀĞ ƋƵŝŶĚŝ ĞƐƐĞƌĞ ĐŽŶƐŝĚĞƌĂƚŽ ĐŽŵĞ ƵŶĂ ͞ƉŝĂƚƚĂĨŽƌŵĂ Ěŝ ƌĞůĂnjŝŽŶĞ͟ ŝŶ ĐƵŝ͕ ƉĞƌ ottenere i risultati attesi, non devono venire meno le sue peculiarità di apertura, dialogo e trasparenza.
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Definizione di goal e obiettivi Considerando i punti appena citati relativamente alle peculiarità caratterizzanti del marketing digitale è necessario prefissare fin da subito goal e obiettivi Ăůů͛ŝŶƚĞƌŶŽĚĞů piano. I goal sono semplicemente i fini che si vuole raggiungere con la strategia. Nella loro definizione è importante considerare che devono essere ordinati gerarchicamente, dal più importante a quelli secondari, e inoltre devono sempre essere ben descritti in termini qualitativi. Per chiarire il concetto di goal un esempio ƉŽƚƌĞďďĞĞƐƐĞƌĞ͞Creare una community, con un elevato tasso di coinvolgimento in ŐƌĂĚŽ Ěŝ ŽĨĨƌŝƌĞ ĂŶĐŚĞ ƵŶ ďƵŽŶ ƌŝƐĐŽŶƚƌŽ ƉĞƌ ŝŶŝnjŝĂƚŝǀĞ Ěŝ ĐƌŽǁĚƐŽƵƌĐŝŶŐ͘͟ Il goal relativo ad attività di crowdsourcing (Howe, 2006) ovvero alů͛ƵƚŝůŝnjnjŽĚĞůů͛ŝŶƚĞůůŝŐĞŶnja collettiva, ĚŽǀƌĞďďĞĞƐƐĞƌĞƐĞŵƉƌĞĐŽŶƐŝĚĞƌĂƚŽĂůů͛ŝŶƚĞƌŶŽĚŝƵŶƉŝĂŶŽĚŝŵĂƌŬĞƚŝŶŐ digitale cercando anche di specificare quali sono gli ambiti in cui questo potrebbe ƐƵƉƉŽƌƚĂƌĞ ů͛evoluzione della marca online. >͛Ăƚƚŝǀŝƚă Ěŝ Đrowdsourcing potrebbe infatti supportare diversi ambiti aziendali, che devono essere previsti in fase di pianificazione per poter identificare al meglio la tipologia di utenti da coinvolgere (Von Hippel, 2005). Oltre alla descrizione qualitativa i vari goal devono trovare riscontro anche negli obiettivi del piano. Gli obiettivi sono una serie di punti che riassumono e concretizzano in termini quantitativi i goal indicano in maniera più accurata i risultati che si vogliono raggiungere. Per essere adeguati gli obiettivi devono essere S.M.A.R.T. (Peretti, 2010) ossia: x
Specifici: indicare chiaramente il risultato che si vuole ottenere (ad es. raggiungere 10.000 fan nella fan page in sei mesi);
x
Misurabili: i risultati devono essere misurati concretamente;
x
Accessibili: i risultati devono essere ambiziosi ma pur sempre realizzabili;
x
Realistici: devono considerare bene le risorse a disposizione;
x
Tempestivi: ĐŽĞƌĞŶƚŝĐŽŶů͛ĂƌĐŽƚĞŵƉŽƌĂůĞĐŚĞĐŝƐŝğƉƌĞĨŝƐƐĂƚŝ͘ 30
Segmentazione e definizione del target audience In questa fase è necessario definire il proprio pubblico di riferimento. Il termine target non deve infatti essere considerato, come da tradizione del marketing, in maniera aggressiva come un bersaglio da colpire ma bensì in termini più umani. Il problema della maggior parte degli approcci tradizionali per segmentare i propri clienti ğƉƌŽƉƌŝŽů͛ŝŵƉĞƌƐŽŶĂůŝƚă͘ Questo problema rappresenta una grave mancanza per un piano di marketing, come quello digitale, che si pone come obiettivo primario quello di creare relazioni stabili nel tempo. I metodi tradizionali basati sostanzialmente sulla concezione di una comunicazione ad una via, vanno integrati ĐŽŶ ƚĞĐŶŝĐŚĞ Ěŝ ƐĞŐŵĞŶƚĂnjŝŽŶĞ Ɖŝƶ ĐŽĞƌĞŶƚŝ ĐŽŶ ů͛ŽďŝĞƚƚŝǀŽ Ěŝ ƌĞůĂnjŝŽŶĞ ĐŽŵĞ ŝů modello delle primary e secondary personas introdotto da Cooper (1998). Il modello di Cooper prevede la creazione di persone immaginarie che rappresentino il target ŝĚĞĂůĞ ĚĞůů͛ĂnjŝŽŶĞ Ěŝ ŵĂƌŬĞƚŝŶŐ ĚŝŐŝƚĂůĞ͘ Questa tecnica di segmentazione partendo dalle caratteristiche demografiche permette di concentrarsi sulle persone, su chi sono, su cosa fanno e su come utilizzano Internet e le nuove tecnologie. Questo approccio mette in primo piano le necessità e i bisogni del target, e in questo modo inverte ů͛ŝĚĞĂtradizionale del targeting dal ͞ĐŽŵĞƉŽƐƐŽƌĂŐŐŝƵŶŐĞƌůŽ͟al più aperto ͞ĐŽŵĞ posso creare una relazione con loro͟. Uno dei vantaggi più significativi di questa tipologia di segmentazione è che aiuta tutto il team a creare una strategia veramente pensata per qualcuno. Come precisato in precedenza la costruzione delle personas deve partire dalle tradizionali segmentazioni demografiche e psicografiche. Effettuata questa prima segmentazione, il team di marketing, delinea attraverso alcune ricerche ad hoc e con dei brainstorming, supportato anche da altƌĞ ĨƵŶnjŝŽŶŝ ĚĞůů͛ĂnjŝĞŶĚĂ ;ǀĞŶĚŝƚĞ͕ commerciali, post-‐ǀĞŶĚŝƚĂ͙Ϳ ůĞ ĐĂƌĂƚƚĞƌŝƐƚŝĐŚĞ ƉƌŝŵĂƌŝĞ ĚĞůůĞ personas. In questi incontri si cercherà in primis di definire i profili di tre o quattro primary personas, la tipologia primaria di persone a cui vogliamo rivolgerci, e una o due secondary ovvero le persone che non rappresentano il core business ma sono comunque importanti per il suo sviluppo ĚĞůů͛ĂnjŝĞŶĚĂ.
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Dopo aver delineato al meglio una descrizione relativa alle personas si procede ŶĞůů͛ĞĨĨĞƚƚƵĂƌĞĚĞůůĞŝŶƚĞrviste in profondità a dei clienti o prospect che si avvicinano ai profili emersi dalla discussione. Si possono utilizzare anche altri strumenti per ƐƵƉƉŽƌƚĂƌĞ ů͛ĂŶĂůŝƐŝ ĐŽŵĞ ů͛ŽƐƐĞƌǀĂnjŝŽŶĞ ƉĂƌƚĞĐŝƉĂŶƚĞ, report di mercato e indagini specifiche. Tutti questi strumenti ci permetteranno di completare il profilo aggiungendo spunti interessanti non emersi nelle fasi precedenti. Una volta raccolte tutte le informazioni si procede alla fase di redazione di alcune schede sintetiche (Fig. 1.17) per ogni tipologia di personas che conterranno: uno slogan della personas, informazioni demografiche, una storia relativa alla sua vita e ai suoi obiettivi e infine il suo comportamento inerente al nostro prodotto/servizio e settore di mercato. Queste schede supporteranno lo sviluppo della strategia di marketing digitale.
Fig. 1.17 Un esempio di scheda di personas (Hay, 2012) 32
La strategia e il posizionamento Dopo aver definito i goal e aver chiarito qual è il nostro target è necessario descrivere le modalità con cui si pensa di poter raggiungere i vari obiettivi ovvero la strategia. I fattori da considerare in questo caso sono davvero tantissimi e rendono questa fase la più complessa. Prima di definire strategia e posizionamento è buona prassi avere ben chiaro un quadro delle informazioni più rilevanti emerse nelle fasi precedenti. Per delinearlo al meglio è utile effettuare una classificazione gerarchica a tre livelli degli insight, cercando di valorizzare quelli più utili. Volendo differĞŶnjŝĂƌĞ ů͛Ƶƚŝůŝƚă degli insight emersi nelle fasi precedenti è possibile affermare che generalmente la fase analitica offre indicazioni a livello tattico e il target più strategiche (Pruitt Adlin , 1998). Questa classificazione risulterà utile soprattutto nella fase operativa del piano che dovrà delineare con precisione le azioni tattiche. Nella definizione delle scelte strategiche ƌŝĐŽƉƌĞ ƵŶ ƌƵŽůŽ ĨŽŶĚĂŵĞŶƚĂůĞ ĂŶĐŚĞ ů͛ĞƐƉĞƌŝĞŶnjĂ, infatti molto spesso ů͛ƵƚŝůŝnjnjŽ Ěŝ ĚĞƚĞƌŵŝŶĂƚŝ ƐƚƌƵŵĞŶƚŝ ƉƵž ƌŝƐƵůƚĂƌĞ ŝŶĞĨĨŝĐĂĐĞ ǀĞƌƐŽ un determinato target, oppure è facile incorrere in alcuni errori di valutazione facendo stime eccessive sui risultati attesi. Dopo aver identificato questi elementi si descrive la strategia considerando che deve essere strettamente correlata ai goal. Un esempio di strategia può ĞƐƐĞƌĞ͞ƵƚŝůŝnjnjĂƌĞ un piano ĚŝŐŝƚĂůƉĞƌƐƵƉƉŽƌƚĂƌĞů͛ĂƚƚŝǀŝƚăŵĞĚŝĂƚƌĂĚŝnjŝŽŶĂůĞĐĞƌĐĂŶĚŽĚŝĂƵŵĞŶƚĂƌĞŝů livello di awareness tra i giovani (goal)͘͟ Dopo la strategia, per supportare la definizione del posizionamento vengono predefinite le tattiche che verranno spĞĐŝĨŝĐĂƚĞĂůů͛ŝŶƚĞƌŶŽĚĞůƉƌŽĐĞƐƐŽŽƉĞƌĂƚŝǀŽ. In questa fase le tattiche elencheranno semplicemente gli strumenti digital da utilizzare a supporto della strategia. Dopo aver deciso strategia è necessario delineare il posizionamento, ovvero ͞ů͛ŝŶsieme delle decisioni e delle attività cŽŶĐƵŝů͛ŝŵƉƌĞƐĂĐŽŵƵŶŝĐĂůĂƉƌŽƉƌŝĂŽĨĨĞƌƚĂ in alcuni segmenti di mercato e si posiziona nella mente dei clienti obiettivo͟;<ŽƚůĞƌ Keller, 2007).
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Questa definizione, coniata da Kotler, nella pianificazione di marketing tradizionale risulta valida anche per il posizionamento online. Il posizionamento di un brand o di un prodotto deve essere il più possibile univoco e coerente con quello offline riproponendosi online con le stesse modalità comunicative e lo stesso tono. Il posizionamento online deve quindi essere un estensione di quello delineato nel piano di marketing tradizionale, ma è fondamentale che la leva della comunicazione si adegui alle logiche presenti online. Dopo aver definito delle linee guida per il posizionamento, si cerca di definire alcune strategie per differenziarsi dai competitors. Il modo più semplice per farlo è utilizzare le piattaforme online che non sono state ancora occupate dai competitors e che riteniamo adatte al nostro posizionamento e target. Per effettuare queste scelte si ƉĂƌƚĞĚĂůů͛ĂŶĂůŝƐŝĚĞŝĐŽŵƉĞƚŝƚŽƌƐ͕ĞĚŝŶƉĂƌƚŝĐŽůĂƌĞĚĂůůĂƐĐŚĞĚĂĚŝƐŝŶƚĞƐŝƌĞůĂƚŝǀĂĂŝ ͞ĐŽŶƚĞŶƵƚŝ ŐĞŶĞƌĂƚŝ ĚĂůů͛ĂnjŝĞŶĚĂ͟ ĐŚĞ ĐŽŶƚŝĞŶĞ ůĞ ŝŶĨŽƌŵĂnjŝŽŶŝ ĞƐƐĞŶnjŝĂůŝ ƐƵůůĂ ůŽƌŽ attività online. Per ricercare un posizionamento distintivo oltre a monitorare gli strumenti già utilizzati dai competitor occorre anche effettuare ricerche di mercato sullo sviluppo di nuovi social network o di nuove tecnologie. In questo senso è importante considerare che, come nei mercati tradizionali, chi arriva per primo e capisce le opportunità legate ad una nuova piattaforma ha un vantaggio competitivo molto importante sui secondi. Anche le tattiche che sfruttano in modo inusuale una piattaforma si dimostrano fondamentali per ottenere un posizionamento distintivo. Un esempio di utilizzo di una piattaforma in modo inusuale è la campagna promozionale di Tipp-‐Ex ͞A hunter ƐŚŽŽƚƐĂďĞĂƌ͟ (Buzzman, 2012). Durante un normale video su You Tube, il cui titolo prometteva scene cruente tra un cacciatore che si accingeva a sparare a un orso, il protagonista chiede aiuto allo spettatore per riscrivere la sua storia, dopo aver ĂůůƵŶŐĂƚŽůĂŵĂŶŽĞƉŽƌƚĂƚŽĂůů͛ŝŶƚĞƌŶŽĚĞůǀŝĚĞŽŝůďŝĂŶĐŚĞƚƚŽdŝƉƉ-‐Ex contenuto nel banner affianco sulla destra. Lo spettatore a questo punto interagisce con il video inserendo il finale che preferisce.
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Questa campagna è stata un successo virale tanto da raggiungere 50 milioni di ǀŝƐƵĂůŝnjnjĂnjŝŽŶŝ Ğ ĨĂƌ ǀŝŶĐĞƌĞ Ăůů͛ĂŐĞŶnjŝĂ che lo ha realizzato numerosi premi internazionali.
Fig. 1.18 hŶĞƐĞŵƉŝŽĚŝƵƚŝůŝnjnjŽŝŶƵƐƵĂůĞĚŝƵŶĂƉŝĂƚƚĂĨŽƌŵĂ͗>ĂĐĂŵƉĂŐŶĂ͞A hunter shoots
a bear͟Ěŝ Tipp-‐Ex (Buzzman, 2012)
In questo caso ŽůƚƌĞ Ăůů͛ƵƚŝůŝnjnjŽ ŝŶ ŵŽĚŽ ŝŶƵƐƵĂůĞĚŝƵŶĂƉŝĂƚƚĂĨŽƌŵĂ ;zŽƵdƵďĞͿ Đ͛ğ anche una spiccata creatività a sostegno fornita ĚĂ ƵŶ͛agenzia esterna. In genere comunque questo tipo di opportunità nascono e vengono delineate nella fase operativa, anche se è opportuno segnalare le linee guida per definire il posizionamento Ăůů͛ŝŶƚĞƌŶŽĚĞůůĂĨĂƐĞƐƚƌĂƚĞŐŝĐĂ. 1.4.3 La fase operativa Dopo avere deciso la strategia da adottare la fase operativa si concentra nella costruzione più dettagliata delle tattiche. KůƚƌĞĂůů͛ŝŶĚŝǀŝĚƵĂnjŝŽŶĞĚĞůůĞŵŽĚĂůŝƚăŵŝŐůŝŽƌŝƉĞƌĐŽŶĨŝŐƵƌĂƌĞůĞƚĂƚƚŝĐŚĞ͕ŝn questa fase si definiscono inoltre anche una serie di altri aspetti fondamentali, come la pianificazione delle attività promozionali, che verranno descritte nel seguito del paragrafo. 35
La definizione delle tattiche In questa fase è necessario descrivere operativamente le tattiche principali che si vogliono adottare. Le tattiche che si possono adottare, ovvero gli strumenti, sono in continua evoluzione ma è possibile racchiuderli in otto principali macrocategorie, che sono: 1. sito Web; 2. community; 3. blog; 4. social network; 5. canali video e podcasting; 6. mobile; 7. e-‐commerce; 8. e-‐mail. Ogni strumento è più adatto a determinate funzioni. Nella seguente tabella si cercherà di delineare qual è il supporto tattico che può offrire un determinato ƐƚƌƵŵĞŶƚŽĂůů͛ŝŶƚĞƌŶŽĚŝƵŶƉŝĂŶŽĚŝŵĂƌŬĞƚŝŶŐĚŝŐŝƚĂůĞ.
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STRUMENTO
FUNZIONI
Sito web
-‐
Promozioni (landing page);
-‐
Comunicazione istituzionale/informativa di prodotto;
Community
-‐
Direct response (chat);
-‐
Customer care (chat);
-‐ Promozioni mirate; -‐ Test prodotti/Feedback; -‐ Crowdsourcing; -‐ Scovare influencer;
Blog
-‐ hŵĂŶŝnjnjĂnjŝŽŶĞ ĚĞůů͛Ănjŝenda (Comunicazione meno istituzionale di prodotto o personale dipendente); -‐ Feedback consumatori; -‐ ƵŵĞŶƚĂƌĞů͛ĂĨĨŝŶŝƚăĚŝŵĂƌĐĂ;ƌĂŶĚĨĨŝŶŝƚLJͿ; -‐ Crisis management;
Social Network
-‐ Community Building; -‐ Promozioni mirate; -‐ Scovare influencer; -‐ Crowdsourcing; -‐ Customer care;
Canali video e podcasting
-‐ Advertainment; -‐ ƵŵĞŶƚĂƌĞů͛ĂĨĨŝŶŝƚăĚŝŵĂƌĐĂ;ƌĂŶĚĨĨŝŶŝƚLJͿ͖
Mobile
-‐ Customer care; -‐ Promozioni; -‐ Advertainment;
E-‐commerce
-‐ Promozioni mirate;
E-‐mail
-‐ Promozioni mirate (DEM); -‐ Fidelizzazione (newsletter).
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Pianificazione attività di promozionali ed integrazione con attività offline Una volta delineate le tattiche è importarle definire delle attività di promozione che servono per generare awareness, che online si traduce in traffico. /ů ƚƌĂĨĨŝĐŽ ğ ů͛ĞůĞŵĞŶƚŽ ďĂƐĞ affinché qualunque operazione abbia successo e per generarlo, a parte la qualità dei contenuti offerti, esistono specifiche attività. Nel seguito del paragrafo verranno esposte le principali sei attività utilizzate per generare traffico online. Search Engine Marketing (SEM) Il Search Engine Marketing è la pratica di pagare per essere inseriti Ăůů͛ŝŶƚĞƌŶŽĚĞŝůŝŶŬ sponsorizzati della pagina di risultati un motore di ricerca (detta anche SERP Search Engine Results Page ʹ Fig. 1.19). La pagina dei risultati di un motore di ricerca prevede infatti, oltre ad una serie di risultati ͞organici͟ prodotti naturalmente dal motore di ricerca (cerchiati in blu in Fig. 1.19), anche dei risultati sponsorizzati (cerchiati in rosso in Fig. 1.19) nel quale è possibile comparire acquistando delle parole chiave (keywords). Il SEM è diventata ormai una delle pratiche più importanti e diffuse di promozione di contenuti online. Inoltre le sue caratteristiche Ěŝ͞ŶĂƚƵƌĂůĞnjnjĂ͟e specificità lo fanno percepire in maniera non strettamente pubblicitaria dai consumatori online. Caratteristiche confermate dal report Nielsen ͞Global Trust in Advertising and Brand Messages ʹ April 2012͟ che ha rilevato che i risultati sponsorizzati dei motori di ricerca sono considerati dai consumatori una delle forme più utili e fidate di pubblicità online (circa il 40% degli intervistati).
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Fig. 1.19 La Search Engine Results Page (SERP) hŶ͛ulteriore caratteristica che ha portato al successo questa tipologia di attività è la sua specificità bilaterale (Maltraversi, 2011). ŽŶ ƐƉĞĐŝĨŝĐŝƚă ďŝůĂƚĞƌĂůĞ Ɛ͛intende un estrema focalizzazione sia ĚĂůůĂƚŽĚĞůů͛ŽĨĨĞƌƚĂ, sia dal lato della domanda visto che gli utenti cercheranno solamente keywords molto specifiche. Le specifiche attività per organizzare efficacemente ů͛ĂƚƚŝǀŝƚăĚŝ SEM sono le seguenti: 1. Determinare delle keywords specifiche e coerenti con il nostro business; 2. Determinare l͛ŝŵƉŽƌƚŽŵĂƐƐŝŵŽĐŚĞƐŝğĚŝƐƉŽƐƚŝĂƉĂŐĂƌĞƉĞƌŽŐŶŝǀŝƐŝƚĂ;ĐůŝĐͿ (il costo base che il motore di ricerca assegna ad un clic varia in base alla sua ͞notorietà͟ sul motore di ricerca; in pratica più una parola è ricercata e più il suo costo è elevato); 3. Determinare il budget della campagna (giornaliero e totale); 4. Definire i messaggi pubblicitari; 5. Monitorare la campagna e correggere le keywords.
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Oltre ad aumentare il traffico qualificato1 ǀĞƌƐŽ ƵŶ ƐŝƚŽ ů͛Ăƚƚŝǀŝƚă Ěŝ ^D ĐŽŵƉŽƌƚĂ una serie di altri notevoli benefici, come ad esempio, la possibilità di monitorare in ƌĞĂůƚŝŵĞŝůƌŝƚŽƌŶŽĚĞůů͛investimento e calcolare in maniera precisa il ROI. Oltre alla classica attività di acquisto di keywords per essere inseriti nei risultati sponsorizzati, definita anche pay listening, esiste anche un'altra tipologia di attività di SEM definita paid inclusion. >͛Ăƚƚŝǀŝƚă Ěŝ ƉĂŝĚ ŝŶĐůƵƐŝŽŶ ƉƌĞǀĞĚĞ ů͛ŝŶĐůƵƐione a pagamento della di un URL nelle directory del motore di ricerca, senza però garantire un posizionamento. La piattaforma più utilizzata per attività di SEM è Google AdWords (adwords.google.it). AdWords è la piattaforma pubblicitaria di Google che è in grado di offrire una rete di opzioni molto estesa e completa collegata al sistema di strumenti Google. Oltre ai servizi più tradizionali Adwords fornisce quindi ulteriori ŽƉƉŽƌƚƵŶŝƚă ĚĂ ĐŽůůĞŐĂƌĞ Ăůů͛Ăƚƚŝǀŝƚă Ěŝ SEM per supportarla. Una delle attività di supporto più interessante è la possibilità di collegare i propri annunci ad un circuito di Google (AdSense) che inserisce gli annunci in una rete di siti web in base alle aree ƚĞŵĂƚŝĐŚĞ Ě͛ŝŶƚĞƌĞƐƐĞ ĐŚĞ ƌŝƚŝĞŶĞ Ɖŝƶ ĐŽĞƌĞŶƚŝ͘ ^Ğ ŝŶǀĞĐĞ ǀŽŐůŝĂŵŽ ĚŝĨĨŽŶĚĞƌĞ Ƶn video AdWords offre la possibilità di inserirlo tra i video sponsorizzati di You Tube associandolo alle parole chiave della campagna SEM. Un ultima possibilità è quella di inserire i propri annunci Ăůů͛ŝŶƚĞƌŶŽĚĞl servizio di posta Gmail quando gli utenti nelle loro conversazioni e-‐mail trattano di determinati argomenti che contengono le keyword specificate. Search Engine Optimization (SEO) >͛Ăƚƚŝǀŝƚădi Search Engine Optimization (SEO) consiste nello studio delle tecniche per migliorare il posizionamentŽ Ěŝ ƵŶ ƐŝƚŽ Ăůů͛ŝŶƚĞƌŶŽ ĚĞŝ ƌŝƐƵůƚĂƚŝ ŽƌŐĂŶŝĐŝ ;cerchiati in blu in Fig. 1.19) di un motore di ricerca. 1 il traffico qualificato è quello composto da persone alla ricerca di informazioni coerenti con quelle offerte da un sito di prodotti/servizi. Si distingue dal traffico non qualificato in quanto mediamente si traduce in una media in un conversion rate più elevato. 40
/ŶƐŝĞŵĞ Ăůů͛Ăƚƚŝǀŝƚă Ěŝ ^D, la SEO completa il mix delle attività utilizzate per generare traffico qualificato verso un determinato sito web attraverso i motori di ricerca. Per questo motivo è più che mai fondamentale che queste due attività lavorino insieme per promuovere un prodotto o servizio direttamente a chi lo sta cercando. >͛Ăƚƚŝǀŝƚă Ěŝ ^K ƉƌĞǀĞĚĞ ƵŶĂ ƉĂƌƚĞ ƉƌĞƚƚĂŵĞŶƚĞ ƚĞĐŶŝĐĂ, che consiste neůů͛ŽƚƚŝŵŝnjnjĂnjŝŽŶĞ ĚĞů ĐŽĚŝĐĞ ,dD> del sito, ma anche una parte relativa ai contenuti delle pagine che fornisce alcune indicazioni da rispettare per la loro creazione e ottimizzazione. YƵĞƐƚ͛ƵůƚŝŵĂ ƉĂƌƚĞ ğ ĨŽŶĚĂŵĞŶƚĂůĞ Ğ ĚĞǀĞ ƉŽƌƚĂƌĞ Ă definire contenuti unŝĐŝ Ğ ƌŝůĞǀĂŶƚŝ ƉĞƌ ŝů ƉƵďďůŝĐŽ Ě͛ŝŶƚĞƌĞƐƐĞ͘ /Ŷ ƋƵĞƐƚ͛ŽƚƚŝĐĂ è importante ĂďďĂŶĚŽŶĂƌĞ ů͛ŝĚĞĂ ĚĞůů͛ŚŽŵĞ ƉĂŐĞ ĐŽŵĞ ƉƵŶƚŽ Ěŝ ƉĂƌƚĞŶnjĂ ĚĞůůĂ navigazione degli utenti e pensare che, nella definizione di uno spazio web, ogni pagina rappresenta un contenuto che deve essere ottimizzato per cogliere eventuali ŽƉƉŽƌƚƵŶŝƚăĚŝ͞ƌĞĐůƵƚĂƌĞ͟ nuovi utenti. >͛Ăƚƚŝǀŝƚă Ěŝ ^K ĚŝǀŝĚĞ ŝŶ ĚƵĞ ĐĂƚĞŐŽƌŝĞ ŝ ĨĂƚƚŽƌŝ ŝŶ ŐƌĂĚŽ Ěŝ ŝŶĨůƵĞŶnjĂƌĞ ů͛ŝŶĚŝĐŝnjnjĂnjŝŽŶĞĚĞůůĞƉĂŐŝŶĞŽǀǀĞƌŽŝ fattori interni (On page factor) e i fattori esterni (Off page factor). Gli On page factor sono ad esempio i tag title, i meta tag, gli heading tag, i tag di enfatizzazion etc. e tutti gli altri fattori interni alla pagina su cui si può il webmaster può agire direttamente. Gli Off page factor, invece, sono quei fattori come ad esempio il link popularity, il link building, il page rank etc. che non dipendono solo da come è stata creata e strutturata di una pagina web. Considerando questi i fattori, l͛Ăƚƚŝǀŝƚă Ěŝ ^K Ɛŝ ďĂƐĂ ƐƵ ƚƌĞ ƉĂƌƚŝ ĨŽŶĚĂŵĞŶƚĂůŝ: la keyword reserch e density, la page structure e content optimization e il link development (Maltraversi, 2011). La keyword reserch e density parte dalle parole chiave raccolte neůů͛ĂŶĂůŝƐŝ ĚĞŝ comportamenti di ricerca effettuata durante la fase analitica del piano. In questa parte è necessario però integrare le parole chiave emerse nella prima fase in base Ăůů͛ŝĚĞĂĚĞůůĂĐĂŵƉĂŐŶĂŽƉƉƵƌĞŝŶďĂƐĞĂůĐŽŶƚĞŶƵƚŽĐŚĞƐŝŝŶƚĞŶĚĞĐƌĞĂƌĞ͘
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Le parole individuate vanno poi distribuite nelle pagine ed inserite a livello di programmazione nei tag e nelle URL. Nella procedura di page structure e content optimization il contenuto della pagina va pensato e predisposto affinché i motori di ricerca possano leggere e catalogare adeguatamente le parole chiave associate ad ogni pagina. /ŶĨŝŶĞ ů͛Ăƚƚŝǀŝƚă Ěŝ link development consiste nella predisposizione di link sia Ăůů͛ŝŶƚĞƌŶŽ ĐŚĞ Ăůů͛ĞƐƚĞƌŶŽ ĚĞů ƐŝƚŽ in grado di facilitare la navigazione degli utenti. Questo processo è molto importante in quanto più link di qualità sono presenti in una pagina più alto è il suo valore e di conseguenza il suo posizionamento nei motori di ricerca. Online Advertising La forma pubblicitaria più utilizzata online è di certo quella che fa riferimento ai banner. Questo strumento, tradizionalmente posizionato in un determinato spazio del sito e con formati standard, si è evoluto nel tempo creando formati nuovi e diversi ůŝǀĞůůŝ Ěŝ ŝŶƚĞƌĂnjŝŽŶĞ ĐŽŶ ů͛utente. In questo paragrafo viene riportata una classificazione in base ai formati e ai loro attributi caratterizzanti. x
Floating Ad: un banner che si muove lungo lo schermo dell'utente o galleggia sopra il contenuto. Può essere di forme standard oppure personalizzato (Fig.1.20);
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Fig. 1.20 Un esempio di Floating Ad di Starbucks da thisislondon.co.uk x
Expanding Ad: un banner che cambia dimensioni alterando il contenuto della pagina web;
x
Wallpaper Ad: è una tipologia di banner innovativa e non intrusiva in cui un annuncio cambia lo sfondo della pagina visualizzata (Fig. 1.21);
Fig 1.21 Un esempio di Wallpaper Ad (cerchiato in rosso) di Aspirina da Corriere.it
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x
Trick AD: un banner pubblicitario che appare come una finestra di dialogo con dei pulsanti. In genere simula un messaggio di errore o un avviso;
x
Pop-‐up: una nuova finestra che si apre di fronte a quella attuale, interrompendo la visualizzazione con un messaggio pubblicitario (Fig. 1.22);
Fig. 1.22 Un esempio di Pop-‐up di NetFlix x
Pop-‐under: un banner simile ad un Pop-‐Up soltanto che la finestra è caricata in background, ovvero dietro la finestra corrente in modo che l'utente non la veda fino a quando non chiude la finestra principale del browser;
x
Video AD: simile ad un banner pubblicŝƚĂƌŝŽ͕ ƐŽůŽ ĐŚĞ Ăů ƉŽƐƚŽ Ěŝ ƵŶ͛ŝŵŵĂŐŝŶĞ statica o animata, viene riprodotta una clip video. Può essere anche contenuto in un pop-‐up o in un pop-‐under;
x
Interstitial AD: si tratta di una pagina web che si apre, solitamente a tutto schermo, nella navigazione di un sito. Il meccanismo è stato paragonato a quello dello spot televisivo che interrompe la visione di un film o di un programma. L'Interstitial ha quindi una durata temporale ben precisa, generalmente compresa tra i 5 e i 30 secondi (proprio come uno spot TV), e può contenere musica, animazioni o altri contenuti proprio come una comune pagina web.
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Fig. 1.23 Un esempio di Interstitial AD di McAfee da eweek.com x
Superstitial AD: sono una forma leggera di Intersitial AD. Il Superstitial infatti si carica in background e appare soltanto nei tempi morti di navigazione durante il caricamento delle pagine evitando qualsiasi problema di rallentamento della navigazione. Possono contenere immagini o suoni, ma generalmente sono molto leggeri e non superano i 100 Kb.
Oltre alle modalità tradizionali di advertising online è importante segnalare che anche i principali social network offrono possibilità di inserire inserzioni a pagamento (social advertising). Queste forme di advertising risultano avere un livello di click through decisamente inferiore, rispetto ai banner tradizionali ma permettono di targhettizzare con precisione ŝů ƉƌŽĨŝůŽĚĂ ͞ĐŽůƉŝƌĞ͘͟ Tra le forme più utilizzate di social advertising ci sono sicuramente quelle proposte da Facebook: x
Inserzione ADS: inserzioni corredate da testo con immagine che appaiono Ăůů͛ĂƵĚŝĞŶĐĞ ƚĂƌŐŚĞƚƚŝnjnjĂƚĂ ŶĞŐůi spazi che facebook gli dedica. Posso indirizzare ǀĞƌƐŽů͛ĞƐƚĞƌŶŽĚŝ&ĂĐĞŬŽƉƉƵƌĞĂĚƵŶĂĨĂŶƉĂŐĞŝŶƚĞƌŶĂ;&ŝŐ͘ϭ͘ϮϰͿ;
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Fig.1.24 Un esempio di inserzione ADS di Mazda Italia da facebook.it x
Notizie sponsorizzate: invece della classica inserzione compare una notizia di un post presente nella pagina, oppure un suggerimento di una pagina che piace ad un amico (Fig. 1.25).
Fig. 1.25 Due esempi di notizie sponsorizzate da facebook.it ŶĐŚĞ ů͛ĂĚǀĞƌƚŝƐŝŶŐ banner tradizionale sta cercando di targettizzarsi sempre di più ĂƚƚƌĂǀĞƌƐŽů͛ƵƚŝůŝnjnjŽĚŝƵŶĂƚĞcnica denominata behavioural targeting che, attraverso ů͛ƵƚŝůŝnjnjŽ Ěŝ ĂůĐƵŶŝ cookie, legge la cronologia del browser per determinare gli interessi degli utenti e inserire in specifici circuiti banner gli annunci più adatti Ăůů͛ƵƚĞŶƚĞ davanti al pc. Relazioni Pubbliche online (Digital PR) Le Digital PR sono molto importanti soprattutto se si considera, come già fatto in precedenza, il marketing digitale come una ͞piattaforma di relazionale͟. Come le relazioni pubbliche tradizionali lo scopo delle digital PR è quello di rivolgersi Ăůů͛ŽƉŝŶŝŽŶĞƉƵďďůŝĐĂ͕ĂŐůŝŝŶĨůƵĞŶĐĞƌĞĚŝŶŐĞŶĞƌĂůĞĂ tutti ŝƉŽƌƚĂƚŽƌŝĚ͛ŝŶƚĞƌĞƐƐĞŶĞŝ ĐŽŶĨƌŽŶƚŝ ĚĞůů͛ŝŵƉƌĞƐĂ, presenti online, creando goodwill nei suoi confronti (Invernizzi, 2005). >ĞĚŝŐŝƚĂůWZƐŽŶŽƋƵŝŶĚŝƵŶ͞ĞƐƚĞŶƐŝŽŶĞ͟ĚĞůůe relazioni pubbliche tradizionali, ma con qualche differenza sostanziale. 46
La differenza più rilevante è che mentre nelle relazioni pubbliche tradizionali gli stakeholder con il quale si ha a che fare sono sempre professionisti, tipicamente giornalisti, nelle digital PR invece ci si interfaccia con persone che tipicamente non sono professionisti, e che non hanno stili tipici di un ruolo o di una categoria. Un'altra differenza molto importante è che spesso i contatti non sono catalogati in alcun modo e per trovarli è necessario effettuare ricerche ad hoc. Evidenziate queste importanti differenze è importante sottolineare che le digital PR ƐŽŶŽƵŶ͛ĂƚƚŝǀŝƚăŵŽůƚŽĐŽŵƉůĞƐƐĂĐŚĞĚŽǀƌĞďďĞsempre essere realizzata ĚĂůů͛ƵĨĨŝĐŝŽ stampa con il supporto dal marketing. Nella definizione di questa parte del piano di marketing digitale è quindi ĨŽŶĚĂŵĞŶƚĂůĞ ŝů ƐƵƉƉŽƌƚŽ ĚĞůů͛ƵĨĨŝĐŝŽ ƐƚĂŵƉĂ con il quale è necessario condividere tutte le informazioni emerse nel corso della fase analitica per delineare insieme le possibili azioni di digital PR a supporto del piano. In particolare è importante che nel piano vengano chiariti i seguenti punti: x
gli obiettivi di comunicazione: considerare inoltre che questi obiettivi devono integrarsi ed essere coerenti con quelli corporate;
x
i messaggi chiave: oltre a questi è importante definire anche i cosiddetti proof point ovvero tutte le informazioni e gli elementi che potrebbero essere di supporto;
x
le tattiche di digital PR: si definisce su quali influencer fare leva e quali azioni svolgere;
x
il crisis management: è importante analizzare quali criticità potrebbero scaturire in base ai messaggi chiave e definire delle procedure interne di risposta nel caso di problemi.
Una volta pianificati questi punti, che potrebbero essere contenuti in maniera più dettagliata in un piano di digital PR, si inserisce nel piano di marketing digitale una sintesi di queste azioni e i parametri da monitorare per verificare il buon esito di queste azioni. 47
Marketing Virale Il marketing virale può essere definito come una tecnica finalizzata alla realizzazione di prodotti, servizi o comunicazioni commerciali che abbiano in sé la propensione a diffondersi spontaneamente fra le persone come un virus (Cova, Giordano, Pallera, 2007). >͛ŽƌŝŐŝŶĞĚŝƋƵĞƐƚŽƚĞƌŵŝŶĞƌŝƐĂůĞĂůϭ996 quando fu utilizzato per definire la strategia utilizzata da Hotmail per diffondere il proprio servizio di e-‐mail gratuito. In quel caso Hotmail si limitò ad inserire in ogni e-‐mail inviata dalla sua piattaforma un messaggio pubblicitario con un semplice invito a provarlo. Da questo primo caso ad oggi, le campagne di marketing virale si sono moltiplicate e Ɛŝ ğ ƐĐƌŝƚƚŽ ŵŽůƚŽ ƐƵůů͛ĂƌŐŽŵĞŶƚŽ, in particolare si è cercato di capire il perché determinate campagne riescono a raggiungere una diffusione così ampia e veloce creando in rete un passaparola ad altissima frequenza (il cosiddetto effetto buzz). Ovviamente in termini di pianificazione è impossibile predeterminare con certezza il ƐƵĐĐĞƐƐŽĚŝƵŶ͛ŝŶŝnjŝĂƚŝǀĂŝŶƚĞƌŵŝŶŝǀŝƌĂůŝğƉĞƌžƉŽƐƐŝďŝůĞƐƵŐŐĞƌŝƌĞů͛utilizzo di questa tecnica, valutare il potenziale virale dei contenuti prodotti e programmare con ů͛ƵĨĨŝĐŝŽƐƚĂŵƉĂĂůĐƵŶĞƚĞĐŶŝĐŚĞĚŝ distribuzione strategica dei contenuti (seeding). Per definire il potenziale virale di un contenuto, o di una campagna, Pallera (2012) afferma che ƵŶ͛ŝĚĞĂ ƉĞƌ ĞƐƐĞƌĞ ĐŽŶƚĂŐŝŽƐĂ ĚĞǀĞ ĞƐƐĞƌĞ prima di tutto <>. Per godere di questa caratteristica ğŶĞĐĞƐƐĂƌŝŽƉĂƌƚŝƌĞĚĂůů͛ĂŶĂůŝƐŝ di quello che viene definito Viral DNA (Cova, Giordano, Pallera, 2007). Il Viral DNA è il messaggio intrinseco di un contenuto virale, quel qualcosa in più che lo spinge ad essere condiviso e ricondiviso tra le persone. Per essere considerato significativo il viral DNA ƉƵž ƉŽŐŐŝĂƌĞ ƐŽƐƚĂŶnjŝĂůŵĞŶƚĞ ƐƵ ƚƌĞ ůĞǀĞ Ěŝ ďĂƐĞ͗ ů͛Ƶƚŝůŝƚă ĞĐŽŶŽŵŝĐĂ, ů͛ŝĚĞŶƚŝƚăƚƌŝďĂůĞĞůĞĞŵŽnjŝŽŶŝƵŶŝǀĞƌƐĂůŝ;WĂůůĞƌĂ͕ϮϬϭϮͿ͘WĞƌĞƐƐĞƌĞƵƚŝůĞĚĂůƉƵŶƚŽĚŝ vista economico il contenuto deve fornire benefici funzionali facendo leva sulla razionalità e sulle dimostrazioni pratiche. Un esempio è il caso dei frullatori Blendtec ŝŶ ĐƵŝ ŶĞůůĂ ƐĞƌŝĞ Ěŝ ǀŝĚĞŽ ͞tŝůů ŝƚ ůĞŶĚ͍͟ ŝů K ĚĞůů͛ĂnjŝĞŶĚĂ dŽŵ ŝĐŬŝŶƐŽŶ ĨƌƵůůĂ qualunque tipo di oggetto mostrando la potenza del suo prodotto (Fig. 1.26).
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Fig. 1.26 Tom Dickinson in una puntata di ͞tŝůůŝƚůĞŶĚ͍͟ (Blendtec, 2012) La leǀĂ ĚĞůů͛ŝĚĞŶƚŝƚă ƚƌŝďĂůĞ ĐŽŶƐŝƐƚĞ ŝŶǀĞĐĞ ŶĞů fornire un contenuto in grado di ƐƵƉƉŽƌƚĂƌĞů͛ŝĚĞŶƚŝƚăƚƌŝďĂůĞĚŝƵŶŐƌƵƉƉŽĂƚƚƌĂǀĞƌƐŽǀĂůŽƌŝĐŽŶĚŝǀŝƐŝ͘hŶĞƐĞŵƉŝŽğŝů ǀŝĚĞŽ ƌĞĂůŝnjnjĂƚŽ ĚĂ EŝŬĞ͕ ǀĞƌƐŽ ůĂ ĨŝŶĞ ĚĞŐůŝ ĂŶŶŝ ͛ϵϬ͕ ƉĞƌ ƐƵƉƉŽƌƚĂƌĞ ůĂ ƚƌŝďƶ ĚĞŐůŝ skater dopo che molte città americane hanno deciso di applicare il divieto di ƉƌĂƚŝĐĂƌĞ ƋƵĞƐƚŽ ƐƉŽƌƚ͘ >͛ƵůƚŝŵĂ ůĞǀĂ ğ ƋƵĞůůĂ ĚĞůůĞ emozioni universali. In questo caso il contenuto deve essere in grado di far leva sui valori condivisi dalle persone in determinati momenti della loro vita o in determinati momenti attraversati dalla società. Un esempio è lo spot realizzato da Chrysler con il cantante rapper Eminem come testimonial2. >͛ĞŵŽnjŝŽŶĞ ĐŽŶĚŝǀŝƐĂ ŝŶ ƋƵĞƐƚŽ ĐĂƐŽ ğ ů͛ŽƌŐŽŐůŝŽ e la voglia di ricominciare della città di Detroit travolta, come il resto del paese, dalla crisi economica. ŽƉŽ ĂǀĞƌ ĐĞƌĐĂƚŽ Ěŝ ǀĂůƵƚĂƌĞ ůĂ ƉƌĞƐĞŶnjĂ Ěŝ ĂůŵĞŶŽ ƵŶĂ Ěŝ ƋƵĞƐƚĞ ůĞǀĞ Ăůů͛ŝŶƚĞƌŶŽ del contenuto è necessario ĂŶĂůŝnjnjĂƌĞ ů͛ĞƐƚĞƚŝĐĂ ĚĞů ŵĞƐƐĂŐŐŝŽ ƉĞƌ ƉŽƚĞƌ ĨĂƌĞ ƵŶĂ stima delle visualizzazioni che il contenuto potrebbe ricevere. Per ottenere una stima di questo tipo, ů͛ĂŐĞŶnjŝĂ ŝŶƚĞƌŶĂnjŝŽŶĂůĞ 'ŽsŝƌĂů (goviral.com) ha ideato una misurazione preventiva chiamata viral score (Cova, Giordano, Pallera, 2007). 2 youtube.com/watch?v=SKL254Y_jtc 49
Questo indicatore è dato dalla sommatoria di sette criteri di valutazione a cui è necessario dare un voto da 1 a 5. I criteri sono i seguenti: 1. outstanding story: la storia è divertente? Irriverente? Sovversiva? Non banale? È ŝŶŐƌĂĚŽĚŝĐĂƚƚƵƌĂƌĞů͛ĂƚƚĞŶnjŝŽŶĞ͍ 2. relevance: è interessante per il suo target? 3. stickiness: il contenuto è nuovo? Non è qualcosa di già visto? 4. portability: è pienamente condivisibile in tutte le piattaforme social online? 5. shareability: il contenuto offre spunti per creare conversazioni tra gli utenti? 6. actuality: il contenuto contiene riferimenti attuali? 7. seeding hook: il contento ha la lunghezza giusta? Non è troppo pesante? Cercando di rispondere il modo oggettivo a queste domande e dando un voto ad ogni criterio si dovrebbe raggiungere un punteggio. Secondo GoViral un risultato inferiore a 15 indica che il contenuto non è virale e dovrebbe essere scartato. Un risultato tra 16 e 25 indica un contenuto buono, e un risultato al di sopra del 26, invece, indica un ottimo potenziale virale. Oltre a queste indicazioni nel piano è necessario anche definire una strategia adeguata di seeding. Il seeding è una tecnica che situa in maniera strategica contenuti online su piattaforme sociali allo scopo di favorirne la circolazione generando, direttamente o indirettamente, conversazioni sul brand e prodotto (Fussi, 2012). Il seeding ğƋƵŝŶĚŝƵŶ͛ƵůƚĞƌŝŽƌĞtecnica che facilita la diffusione dei contenuti virali Ğ ǀĂ ƉŝĂŶŝĨŝĐĂƚŽ ĂƚƚĞŶƚĂŵĞŶƚĞ ĚĞĨŝŶĞŶĚŽ ĐŽŶ ů͛ƵĨĨŝĐŝŽ ƐƚĂŵƉĂͬĚŝŐŝƚĂů WZ ƋƵĞůůŝ che potrebbero essere gli influencer più adatti a diffondere il messaggio in base al ůŽƌŽƉƵďďůŝĐŽĚ͛ŝŶƚĞƌĞƐƐĞ͘ Integrazione con strategie offline >͛ŝŶƚĞŐƌĂnjŝŽŶĞĚĞŝĐĂŶĂůŝŽŶůŝŶĞĐŽŶů͛ŽĨĨůŝŶĞƉƵžĞƐƐĞƌĞĐŽŶƐŝĚĞƌĂƚĂĐŽŵĞůĂƐƚƌĂƚĞŐŝĂ in grado di offrire i risultati migliori. Questa constatazione è giustificata dal fatto che ů͛ĞǀŽůƵnjŝŽŶĞ ĚĞŝ ĐŽŵƉŽƌƚĂŵĞŶƚŝ Ěŝ ĐŽŶƐƵŵŽ ha portato i consumatori ad essere
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sempre più cross mediali, ovvero ad utilizzare sempre più mezzi per ottenere informazioni sui prodotti/servizi offerti dalle aziende (Wind, Mahajan, 2002). A livello di promozione di marketing una buona integrazione deve partire dalla coerenza del messaggio, che anche se declinato in piattaforme diverse, deve mantenere il medesimo significato. Oltre a questo, ogni comunicazione offline deve contenere i riferimenti alle piattafŽƌŵĞŽŶůŝŶĞŝŶƚĞƌĞƐƐĂƚĞĂŶĐŚĞƚƌĂŵŝƚĞů͛ƵƚŝůŝnjnjŽĚŝ tecnologie, come i QR code, ĐŚĞ ĨĂĐŝůŝƚĂŶŽ ů͛ĂĐĐĞƐƐŽ ŽŶůŝŶĞ mediante ů͛ƵƚŝůŝnjnjŽ ĚĞů mobile. Una scelta vincente in termini di promozione è quella di costruire percorsi integrati sfruttando i punti di forza di ogni piattaforma. Un esempio semplice di integrazione, ma molto efficace, è stato quello realizzato dalla catena di abbigliamento brasiliana C&A che con la campagna ͞Fashion Like͟ ha esposto i like che i capi ricevono online su Facebook direttamente sulle grucce dei punti vendita. >͛ŝŶŝnjŝĂƚŝǀĂŚĂĂǀƵƚŽƵŶďƵŽŶŝŵƉĂƚƚŽƐƵůůĞǀĞŶĚŝƚĞĞŚĂĂǀǀŝĐŝŶĂƚŽůĂ clientela off-‐ůŝŶĞĂůů͛Ğ-‐commercĞĚĞůů͛ĂnjŝĞŶĚĂ (Morcone, 2012).
Fig. 1.27 La campagna ͞Fashion Like͟Ěŝ&A (Morcone, 2012)
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Timing e stima del budget La definizione del timing è fondamentale per la corretta implementazione di un piano di marketing digitale in quanto permette di organizzare le risorse e gestire il budget in maniera accurata. La parte del piano contenete il timing deve comprendere un calendario riguardante ůĞƚĞŵƉŝƐƚŝĐŚĞŐĞŶĞƌĂůŝŶĞůů͛ĂƌĐŽĚĞŝŵĞƐŝƉŝĂŶŝĨŝĐĂƚŝ͘ In particolare il calendario deve specificare: le tempistiche relative alla parte di analisi, le scadenze relative alla costruzione delle principali attività e le loro date di lancio e infine le ĚĂƚĞĚ͛ŝŶŝnjŝŽĞ durata della promozione. Definito il timing si stima il budget valutando le risorse interne che possono essere utilizzate Ğ ƐƚŝŵĂŶĚŽ ůĞ ƌŝƐŽƌƐĞ ĞƐƚĞƌŶĞ Ěŝ ĐƵŝ Đ͛ğ ďŝƐŽŐŶŽ͘ In base alle necessità si decide se è necessario avvalersi di una ĐŽůůĂďŽƌĂnjŝŽŶĞ Ɖŝƶ ĂŵƉŝĂ ĐŽŶ ƵŶ͛agenzia a supporto o se è sufficiente affidarsi a delle consulenze. Per definire il budget è consigliato scomporlo su base mensile e in base alle attività. In genere i costi da inserire nel piano di marketing digitale possono essere riassunti in base alle seguenti attività: x
manutenzione IT : costi relativi alla gestione del sito e al suo aggiornamento;
x
creazione contenuti: ůĂ ĐƌĞĂnjŝŽŶĞ Ěŝ ĐŽŶƚĞŶƵƚŝ ;ĨŽƚŽ͕ ǀŝĚĞŽ͙Ϳ per le piattaforme online;
x
monitoraggio: analisi del sentiment online e comportamenti di ricerca, pagamento di eventuali software di supporto;
x
misurazione: analisi degli insight derivanti dalla social media e web analytics;
x
consulenze: pagamento di eventuali consulenti determinanti in attività specifiche come il SEO;
x
ĨĞĞĚ͛ĂŐĞŶnjŝĂ͗ƉĂŐĂŵĞŶƚŽĚĞůů͛ĂŐĞŶnjŝĂ͘
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1.4.4 Il Monitoraggio Nel piano di marketing deve essere contenuta una parte dedicata alla definizione dei key performance indicator (KPI) da monitorare per capire effettivamente qual è ů͛ĂŶĚĂŵĞŶƚŽĚĞůůĞĂnjŝŽŶŝŝŶƚƌĂƉƌĞƐĞ͘ In questa parte è importante che sia predefinita la reportistica da assegnare alle varie parti coinvolte nel processo. La reportistica dovrà essere concordata con i decisori aziendali fornendogli gli indici che ritengono più adatti per supportarli nella gestione del piano. Generalmente vengono definiti tre livelli di reportistica: 1. livello operativo: contiene informazioni tecniche per dare supporto alle persone effettivamente coinvolte nella gestione operativa delle piattaforme online. La frequenza è molto elevata e il processo di realizzazione automatizzato; 2. livello manageriale: offre una sintesi dei principali indicatori di performance delle piattaforme utilizzate, spesso di tipo grafico, e alcune metriche per definire ů͛ĂŶĚĂŵĞŶƚŽŝŶďĂƐĞĂŐůŝŽďŝĞƚƚŝǀŝďƵƐŝŶĞƐƐŽĚŝŵĂƌŬĞƚŝŶŐƉƌĞĨŝƐƐĂƚŝŶĞůƉŝĂŶŽ͘>Ă frequenza di questa reportistica è in genere settimanale; 3. livello strategico: offre un quadro sintetico degli indici relativi agli obiettivi business. In genere è il report consegnato alla dirigenza al termine della campagna. La parte relativa al monitoraggio e alla misurazione dei risultati online verrà comunque approfondita nel Capitolo 2. 53
54
W/dK>KϮ tĞďĞ^ŽĐŝĂůDĞĚŝĂŶĂůLJƚŝĐƐ
2.1 Cos'è la Web Analytics? WĞƌĐĂƉŝƌĞƋƵĂůğů͛ŝĚĞĂĚŝďĂƐĞĚŝĞƚƌŽŝůĐŽŶĐĞƚƚŽĚŝtĞďŶĂůLJƚŝĐƐƐŝƉƵžƉĂƌƚŝƌĞĚĂůůĂ definizione ufficiale fornita dalla Digital Analytics Association (2012): Si può definire web aŶĂůLJƚŝĐƐ͗ ůĂ ŵŝƐƵƌĂnjŝŽŶĞ͕ ůĂ ĐŽůůĞnjŝŽŶĞ͕ ů͛ĂŶĂůisi e il reporting di ĚĂƚŝŝŶƚĞƌŶĞƚĂůůŽƐĐŽƉŽĚŝĐĂƉŝƌĞĞŽƚƚŝŵŝnjnjĂƌĞů͛ƵƚŝůŝnjnjŽĚĞůtĞď͘ Si può quindi affermare che la web aŶĂůLJƚŝĐƐ ŚĂ ů͛ŽďŝĞƚƚŝǀŽ Ěŝ comprendere e ŵŝŐůŝŽƌĂƌĞů͛ŝŶƚĞƌĂnjŝŽŶĞĚĞŐůŝƵƚĞŶƚŝĐŽŶƵŶƐŝƚŽǁĞď attraverso la rilevazione di dati ŽƚƚĞŶƵƚŝƚƌĂŵŝƚĞů͛ƵƚŝůŝnjnjŽĚŝĂƉƉŽƐŝƚŝƐƚƌƵŵĞŶƚŝĞŶĞůůĂƐƵĐĐĞƐƐŝǀĂĨĂƐĞĚŝĂŶĂůŝƐŝ. La definizione di web analytics è un concetto in continua evoluzione perché fortemente connesso alle tecnologie ed ai trend digitali del momento. Per delineare più chiaramente lo stato attuale della disciplina è quindi fondamentale analizzare le fasi storiche più importanti nella storia del suo sviluppo. Il mercato della web analytics nacque subito dopo l'introduzione dei primi browser web nel 1993. Sin dall'inizio, erano presenti due tipi di soluzioni analitiche: x
Software basati sui weblog;
x
Servizi di analisi basati sui tag JavaScript.
Il modello di business e i metodi di raccolta dei dati sono estremamente differenti per queste due tipologie di soluzioni.
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I software basati sui weblog funzionano in-‐house tramite la lettura dei file di log in cui il server web registra tutte le sue operazioni. Questi software offrono generalmente una reportistica giornaliera. Le soluzioni basate sui tag invece utilizzano dei JavaScript in ogni pagina per registrare in un server esterno le operazioni del sito. Generalmente quindi queste piattaforme sono ospitate esternamente seguendo il modello Application Service Provide (ASP). /ů ƉĞƌŝŽĚŽ Ěŝ ƌĂƉŝĚĂ ĐƌĞƐĐŝƚĂ Ěŝ /ŶƚĞƌŶĞƚ ŶĞŐůŝ ĂŶŶŝ ͛ϵϬ ĐŽŝŶĐise con la crescita del mercato delle piattaforme di web analytics, fino ad arrivare nel 1999, ad una crescita annua del 200%. Nel periodo considerato le soluzioni utilizzate prevalentemente erano basate sui weblog e i leader di mercato erano WebTrends, NetGenesis e Accrue. Il mercato delle soluzioni basate sui tag JavaScript era invece riservato essenzialmente alle piccole e medie imprese e vedeva come competitor principali Coremetrics e Websidestory. >ĂĐƌĞƐĐŝƚĂĚĞůƐĞƚƚŽƌĞĞďďĞƵŶ͛ŝŶƚĞƌƌƵnjŝŽŶĞŝŵƉƌŽǀǀŝƐĂ nel 2001, con lo scoppio della ďŽůůĂƐƉĞĐƵůĂƚŝǀĂĚŝ/ŶƚĞƌŶĞƚĞůĂĨŝŶĞĚĞůůĂĐŽƐŝĚĚĞƚƚĂ͞ƌĂĚĞůůĞĚŽƚ͘ĐŽŵ͘͟ Da quel momento il mercato della web analytics subì drammatici cambiamenti, soltanto nel 2001, il mercato si restrinse del 7% e i competitor presenti sul mercato si dimezzarono. In quella situazione le soluzioni maggiormente attrattive divennero quelle on-‐ demand a pagamento, basate sul modello ASP, che godevano del pregio di non richiedere personale a supporto o grossi investimenti in infrastrutture. >Ğ ƐŽůƵnjŝŽŶŝ ƉƌŽƉŽƐƚĞ ŝŶ ƋƵĞů ƉĞƌŝŽĚŽ ŽĨĨƌŝǀĂŶŽ Őŝă ƵŶ͛ŝŶƚĞƌĨĂĐĐŝĂ ĚĞĐŝƐĂŵĞŶƚĞ avanzata basata su report molto simili a quelli delle attuali piattaforme di web analytics. Tuttavia la svolta più importante nella, seppur breve, storia della web analytics è ƐƚĂƚĂů͛ŝŶƚƌŽĚƵnjŝŽŶĞĚŝƵŶŽƐƚƌƵŵĞŶƚŽŐƌĂƚƵŝƚŽĞƉŽƚĞŶƚĞĐŽŵĞ Google Analytics nel 2008. Fino a quel momento la web analytics era stata appannaggio delle grandi
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ĂnjŝĞŶĚĞ ĐŚĞ ƉŽƚĞǀĂŶŽ ƐŽƐƚĞŶĞƌĞ ŝ ƐƵŽŝ ĐŽƐƚŝ͘ >͛ŝŵƉĂƚƚŽ Ɖŝƶ ŝŵƉŽƌƚĂŶƚĞ ƉŽƌƚĂƚŽ ĚĂůů͛ŝŶƚƌŽĚƵnjŝŽŶe di Google nel mercato delle web analytics è stato quello di ŝŶƚƌŽĚƵƌƌĞƵŶĂǀĞƌĂĞƉƌŽƉƌŝĂ͞ĚĞŵŽĐƌĂnjŝĂĚĞŝĚĂƚŝ͟ƉĞƌŵĞƚƚĞŶĚŽĚŝĨĂƚƚŽĂƚƵƚƚŝĚŝ poter utilizzare uno strumento di web report potente e di facile utilizzo. A sostenere ƋƵĞƐƚĂ ͞ĚĞŵŽĐƌĂnjŝĂĚĞŝ ĚĂƚŝ͟ Đŝ ŚĂ ƉĞŶƐĂƚŽ ĂŶĐŚĞ zĂŚŽŽ ĐŚĞ͕ ƐĞŵƉƌĞŶĞů ϮϬϬϴ͕ ŚĂ acquisito IndexTools e lo ha ribattezzato Yahoo! Web Analytics offrendolo gratuitamente ai propri clienti. ŽƉŽů͛ŝŶƚƌŽĚƵnjŝŽŶĞĚŝƋƵĞƐƚŝĚƵĞĐŽůŽƐƐŝŝůŵĞƌĐĂƚŽĚĞůůĞǁĞďĂŶĂůLJƚŝĐƐƐŝğĂĚĂƚƚĂƚŽ e il numero dei servizi gratuiti si è moltiplicato. Ogni sviluppatore ha cercato di offrire piccole innovazioni che però non sono state in grado di aumentare il valore complessivo del settore. La moltiplicazione degli strumenti gratuiti, ed il loro continuo sviluppo, ha messo sotto pressione gli sviluppatori di piattaforme commerciali che hanno dovuto per forza puntare sulla differenziazione per sopravvivere. Omniture è un buon esempio di sviluppatore di piattaforme commerciali che ha saputo differenziarsi in maniera vincente. Per ampliare la propria offerta Omniture ha acquisito strategicamente una serie di aziende che gli hanno permesso di godere di un portafoglio di prodotti in grado di gestire ogni attività online. In tempi recenti lo sviluppo del settore e la rivoluzione introdotta dai social media ha ƉŽƌƚĂƚŽĂĚƵŶ͛ŝŵƉŽƌƚĂŶƚĞƌŝǀŝƐŝƚĂnjŝŽŶĞĚĞůů͛ĂƉƉƌŽĐĐŝŽĂůůĂŵŝƐƵƌĂnjŝŽŶĞŽŶůŝŶĞ;ƐƉĞƐƐŽ chiamato Web Analytics 2.0). Questa rivoluzione ha portato con sé la possibilità di misurare in maniera più solida i risultati online grazie al grande flusso di dati qualitativi prodotti dai social media e dalla blogosfera. Tra le nuove classi di strumenti possiamo catalogare: x
Strumenti di misura per risultati mobile;
x
^ƚƌƵŵĞŶƚŝƉĞƌůĂŵŝƐƵƌĂnjŝŽŶĞĚĞůů͛ĞĐŽƐŝƐƚĞŵĂĚŝĐŽŶǀĞƌƐĂnjŝŽŶŝ generate dai blog, Facebook e Twitter;
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x
WŝĂƚƚĂĨŽƌŵĞƉĞƌů͛ĂŶĂůŝƐŝĚĞůůĞƉƌĞƐƚĂnjŝŽŶŝĚĞŝǀŝĚĞŽ;
x
Strumenti che permettono di svolgere attività di competitive Intelligence.
>͛ƵƚŝůŝnjnjŽ ŝŶƚĞŐƌĂƚŽ Ěŝ ƚƵƚƚŝ ƋƵĞƐƚŝ ƐƚƌƵŵĞŶƚŝ ƌĂƉƉƌĞƐĞŶƚĂ Ěŝ ƐŝĐƵƌŽ ƵŶĂ ŐƌŽƐƐĂ opportƵŶŝƚăƉĞƌĐŚŝƵŶƋƵĞƐŝĂƉƉƌĞƐƚŝĂĚĂŶĂůŝnjnjĂƌĞƵŶ͛ĂƚƚŝǀŝƚăŽŶůŝŶĞ, fermo restando la difficoltà legata alla gestione di così tante fonti di dati.
2.2 La Web Analytics 2.0 La definizione di web analytics 2.0 è stata introdotta per la prima volta da Kaushik nel 2010 (Kaushik, 2010) che la definì come un processo riassumibile principalmente in tre punti: x
Analisi dei dati qualitativi e quantitativi tratti dal proprio sito web e da quelli della concorrenza;
x
WƌŽŵŽnjŝŽŶĞĚŝƵŶĐŽŶƚŝŶƵŽŵŝŐůŝŽƌĂŵĞŶƚŽĚĞůů͛ĞƐƉĞƌŝĞŶnjĂonline;
x
Misurazione dei risultati online e offline.
Il messaggio che vuole dare Kaushik è però molto più profondo di quanto possa sembrare e vuole indicare un vero cambiamento di approccio alla web analytics. Come indicato da Sterne, membro della Web Analytics Association, le metriche a disposizione della web analytics non sono più cambiate dal 2005 (Sterne, 2012). Nel suo articolo, per la rivista online ClickZ, Sterne sottolinea inoltre come molti dei problemi che attanagliavano i sistemi di misura online non siano ancora stati risolti. Molti di questi problemi, ad esempio la mancanza di parametri di riferimento, sono semplicemente strutturali ed è inutile continuare a rimuginarci troppo su, molto più utile implementare un approccio diverso e più completo. La riflessione di Kaushik parte dal problema di partenza di ogni analista: ů͛ĞĐĐĞƐƐŽĚŝ ĚĂƚŝ͕ŝŶŐĞŶĞƌĞĚĞŶŽŵŝŶĂƚŽĐŽŵĞ͞&ůƵƐƐŽĚŝĐůŝĐ͟ (o clickstream)͘>͛ĞĐĐĞƐƐŽĚŝĚĂƚŝğ spesso in contrasto con le informazioni utili che se ne possono ricavare, vale a dire molto poche.
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Come detto questo è un problema strutturale che deriva dalla natura dei dati a disposizione. In genere le varie piattaforme di web analytics permettono di ottenere dei dati per conoscere il percorso di ogni singolo visitatore Ăůů͛ŝŶƚĞƌŶo di un sito, ma rimangono sostanzialmente mute sul perché. >͛ĂƉƉƌŽĐĐŝŽĂůůĂƌŐĂƚŽƉƌŽƉŽƐƚŽĚĂůůĂǁĞďĂŶĂůLJƚŝĐƐϮ͘ϬƉĞƌŵĞƚƚĞĚŝƉĂƐƐĂƌĞĚĂů͞ĐŽƐĂ͍͟ Ăů͞ƉĞƌĐŚĠ͍͟ĂƚƚƌĂǀĞƌƐŽƵŶĂƐĞƌŝĞĚŝƐƚƌƵŵĞŶƚŝŝŶƚĞŐƌĂƚŝǀŝ͘ È quindi necessario ridefinire il significato stesso del termine web analytics partendo da una modifica delle fonti e degli strumenti ĂĐƵŝĚŽǀƌĞďďĞĂǀĞƌĞĂĐĐĞƐƐŽů͛ĂŶĂůŝƐƚĂ͘ Ridefinizione che passa necessariamente attraverso una serie domande che è necessario porsi e che troviamo riassunte schematicamente in figura 2.1.
DOMANDA: Cosa?
DOMANDA: Quanto?
DOMANDA: Perchè?
RISPOSTA: Flusso dei click
RISPOSTA: Analisi
RISPOSTA: Sperimentazione / Ascolto
multipla dei risultati
INFORMAZIONI UTILI
Fig. 2.1 Le domande chiave associate alla Web Analytics 2.0 (Adattamento personale da Kaushik, 2010) Ognuna di queste domande chiave trova risposta in uno strumento che permette Ăůů͛ĂŶĂůŝƐƚĂĚŝĚĞĐŝĨƌĂƌĞĂůŵĞŐůŝŽŝůclickstream. Alla prima domanda, ŝů͞ĐŽƐĂ͍͟ ŽǀǀĞƌŽ͕ƉĞƌĞƐƚĞƐŽ͞ŽƐĂĂĐĐĂĚĞĂůů͛ŝŶƚĞƌŶŽĚĞůƐŝƚŽ͍͕͟ è semplice dare una risposta utilizzando una qualunque soluzione interna di analisi 59
dei dati web come Google Analytics, Yahoo! Web Analytics, WebTrends o strumenti analoghi. Attraverso questi strumenti si riescono a raccogliere, analizzare e conservare tutte le metriche di base come visite, visitatori unici, tempo trascorso sul sito, frequenza di rimbalzo etc. che rappresentano la base per capire cosa accade in un sito web. Rispondere alla seconda domanda è più complesso. Per rispondere concretamente al ͞ƋƵĂŶƚŽ͍͕͟ ŝŶƚĞƐŽ ĐŽŵĞ ͞ƋƵĂŶƚŽ ŝŶĐŝĚĞ ů͛Ăƚƚŝǀŝƚă ŽŶůŝŶĞ ƐƵŝ ŵŝĞŝ ƌŝƐƵůƚĂƚŝ ĐŽŶĐƌĞƚŝ Ěŝ ďƵƐŝŶĞƐƐ͟ ğ ŶĞĐĞƐƐĂƌŝŽ ůĞŐĂƌĞ ŝ ƌŝƐƵůƚĂƚŝ ĚĞů clickstream con i risultati di business. hŶ͛ĂƚƚŝǀŝƚăŽŶůŝŶĞƉƵžĨŽƌŶŝƌĞƐŽůŽƚƌĞƚŝƉŝĚŝƌŝƐƵůƚĂƚŝ͗ 1. aumentare le entrare; 2. ridurre i costi; 3. aumentare la fedeltà del cliente e la sua soddisfazione. Per riuscire a collegare in maniera credibile questi tre tipi di risultati è necessario identificare ƋƵĂůŝ ƐŽŶŽ ŝ ƉĂƌĂŵĞƚƌŝ ĚĞůů͛ĂŶĂůŝƐŝ ĚĞŝ ĐůŝĐŬ ĐŚĞ ŝŶĨůƵŝƐĐŽŶŽ ƐƵŝ ƌŝƐƵůƚĂƚŝ business confrontando le loro variazioni di lungo termine. WĞƌĨĂĐŝůŝƚĂƌĞƋƵĞƐƚ͛ĂŶĂůŝƐŝ è possibile utilizzare strumenti appositi come sistemi ERP o indagini dedicate. >͛ƵůƚŝŵĂ ĚŽŵĂŶĚĂ͕ Ğ ůĂ Ɖŝƶ ŝŵƉŽƌƚĂŶƚĞ͕ ğ ŝů ͞ƉĞƌĐŚĠ͍͟ ŽǀǀĞƌŽ ĚĂƌĞ ƵŶĂ ƌŝƐƉŽƐƚĂ qualitativa alle più importanti misurazioni quantitative della nostra analisi. Per rispondere a questa domanda si possono sfruttare molti strumenti gratuiti, come Google Website Optimizer, SiteSpect oppure commerciali come Omniture Test & Target, che permettono di effettuare sperimentazioni e test sul nostro sito. Oltre alle attività di Sperimentazione e Test, per dare una risposta più completa al ͞ƉĞƌĐŚĠ͍͟ ğ ĂŶĐŚĞ ĨŽŶĚĂŵĞŶƚĂůĞ ĂƚƚŝǀĂƌĞ ƵŶŽ o più strumenti di ascolto relativi ai social media, blog e forum che siano in grado di monitorare costantemente il ͞sentiment͟ e offrire spunti provenienti dalle conversazioni online.
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Solo un processo di questo tipo, che ovviamente può essere ampliato in base alle necessità aziendali, può permettere una maggiore consapevolezza delle attività online e portare informaziŽŶŝƵƚŝůŝĂŝĚĞĐŝƐŽƌŝĂnjŝĞŶĚĂůŝŶĞůů͛ĞƌĂĚĞůƐŽĐŝĂůǁĞď͘
2.3 Molteplicità e metriche fondamentali Il paragrafo precedente ha introdotto in maniera implicita il concetto di molteplicità. La molteplicità è uno dei paradigmi che permette di passare dalla web analytics 1.0 alla 2.0. Il concetto di molteplicità è stato introdotto da Guy Creese in occasione del vertice eMetrics del 2003. La definizione di questo concetto è molto semplice: ů͛ƵƚŝůŝnjnjŽĚŝƵŶ numero elevato di strumenti di misurazione complica ů͛attività di analisi. La molteplicità è però oramai da considerarsi una caratteristica peculiare del Web 2.0. Gli strumenti a disposizione si moltiplicano ogni giorno e il consumo di dati è ĚŝǀĞŶƵƚŽŵŽůƚŽƉŝƶĂĐĐĞƐƐŝďŝůĞĞƋƵŝŶĚŝĚĞŵŽĐƌĂƚŝĐŽ͘WĞƌĂǀĞƌĞƐƵĐĐĞƐƐŽŶĞůů͛ĂŶĂůŝƐŝ online è quindi necessario abbracciare il concetto di molteplicità come ƵŶ͛ŽƉƉŽƌƚƵŶŝƚă͕ Ğ ŶŽŶ ĐŽŵĞ ƵŶĂ ŵŝŶĂĐĐŝĂ͕ ĐŚĞ ƉƵž ƉĞƌŵettere Ăůů͛ĂŶĂůŝƐƚĂ Ěŝ raggiungere obiettivi che solo poco tempo fa erano considerati impossibili. Molteplicità però non significa utilizzare una miriade di strumenti, per avere una visione più completa è sufficiente adottare uno strumento per ognuna delle domande chiave associate al concetto di web analytics 2.0.
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DOMANDA: Cosa?
DOMANDA: Quanto?
DOMANDA: Perchè?
RISPOSTA: Flusso dei
RISPOSTA: Analisi
click
multipla dei risultati
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RISPOSTA: Sperimentazione / Ascolto
MEZZI: Omniture, Google Analytics, Yahoo! Web Analytics
MEZZI: Omniture, Google Analytics, Yahoo! Web Analytics, iPerceptions
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INFORMAZIONI UTILI
MEZZI: Google Website Optimizer, SiteSpect
Fig. 2.2 Le domande chiave associate alla Web Analytics 2.0 ed esempio di alcuni mezzi (Adattamento personale da Kaushik, 2010) Oltre ai mezzi di analisi elencati per ogni parte del processo in fig. 2.2, è possibile completare la propria analisi con la Competitive Intelligence ovvero con la raccolta di dati relativi ai concorrenti diretti o indiretti. >͛ĂŶĂůŝƐŝ ĚĞŝ ĐŽŵƉĞƚŝƚŽƌ ğ ŵŽůƚŽ importante per avere un benchmark per confrontare le proprie prestazioni. Senza un punto di riferimento, altrimenti, il giudizio sui nostri risultati rimarrebbe soltanto ĨƌƵƚƚŽĚŝƵŶ͛ŽƉŝŶŝŽŶĞƉĞƌƐŽŶĂůĞ͘ Per arrivare ad integrare la propria analisi è però necessario partire da una solida ďĂƐĞ ĐŽŶŽƐĐŝƚŝǀĂ ƌĞůĂƚŝǀĂ Ăů ͞ĨůƵƐƐŽ ĚĞŝ ĐůŝĐŬ͘͟ Il clickstream si può analizzare con ů͛ƵƚŝůŝnjnjŽ Ěŝ ƵŶ ƋƵĂůƐŝĂƐŝ ƐŽĨƚǁĂƌĞ Ěŝ ǁĞď ĂŶĂůLJƚŝĐƐ ĐŚĞ consente di misurare le metriche fondamentali. WƌŝŵĂĚŝƉĂƐƐĂƌĞĂůů͛ĂŶĂůŝƐŝĚŝƋƵĞƐƚĞŵĞƚƌŝĐŚĞğŝŵƉŽƌƚĂŶƚĞ fornire una definizione generale del termine metrica nella web analytics. Una metrica è una misurazione statistica quantitativa che descrive le tendenze o gli eventi in atto in determinato sito web in un intervallo di tempo specificato. (Kaushik, 2010) Le metriche sono quindi degli indicatori utili per capire qual è la performance, soprattutto nel lungo termine, di un sito web.
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Quando si parla di metriche base o standard si intendono spesso queste cinque: 1) visite; 2) visitatori unici; 3) tempo sul sito e tempo sulle singole pagine; 4) frequenza di rimbalzo; 5) tasso di uscita. Vediamole una ad una. Visite Le visite, insieme ai visitatori unici, rappresentano le metriche più importanti della web analytics perché formano la base per il calcolo di molte altre metriche web. In particolare le visite rilevano il fatto che qualcuno è entrato nel nostro sito e vi ha trascorso del tempo prima di uscirne. Questa esperienza si chiama visita o sessione. Nel momento in cui si esegue un report sulle visite per un determinato periodo lo strumento di analisi restituirà proprio il numero di sessioni registrate. Visitatori unici La metrica visitatori unici serve ad approssimare il numero di persone che visitano un sito. Per calcolare questo numero lo strumento di web analytics imposta un cookie univoco sul browser del visitatore nel momento in cui entra la prima volta nel sito. Successivamente quando si richiede un report per un determinato periodo relativo alla metrica visitatori unici lo strumento di web analytics conta il numero di ƚƵƚƚŝŝĐŽŽŬŝĞƵŶŝǀŽĐŝƌŝůĞǀĂƚŝŶĞůů͛Ăƌco di tale periodo. Questa metrica è da considerarsi realisticamente più imprecisa della metrica relativa al numero di visite, questo per varie ragioni: x
ŶŽŶğƐĞŵƉƌĞǀĞƌĂů͛ĂƐƐŽĐŝĂnjŝŽŶĞƵŶďƌŽǁƐĞƌƵŶĂƉĞƌƐŽŶĂ͖ 63
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stima per eccesso effettuata dagli strumenti di web analytics.
Gli strumenti di web analytics propongono questa metrica utilizzando varie segmentazioni temporali che però possono essere fuorvianti. Prendiamo ad esempio la metrica visitatori unici giornalieri. Considerando un arco temporale di una settimana si ottengono sette valori uno per ogni giorno. La logica vorrebbe però che ƐĞ ƵŶ ǀŝƐŝƚĂƚŽƌĞ ŚĂ ǀŝƐŝƚĂƚŽ ŶĞůů͛ĂƌĐŽ ĚĞůůĂ ƐĞƚƚŝŵĂŶĂ ŝů ƐŝƚŽ più di una volta fosse considerato, e quindi contato, un'unica volta. Invece stranamente la metrica relativa Ăŝ ǀŝƐŝƚĂƚŽƌŝ ƵŶŝĐŝ ŐŝŽƌŶĂůŝĞƌŝ ͞ĂnjnjĞƌĂ͟ ŝů ĐŽŶƚĞŐŐŝŽ ŐŝŽƌŶŽ ƉĞƌ ŐŝŽƌŶŽ Ğ ƋƵŝŶĚŝ ƌŝƐƵůƚĂ inutile se si deve considerare un periodo che si estende su più giorni. Dello stesso problema soffrono le metriche visitatori uniĐŝ ƐĞƚƚŝŵĂŶĂůŝ Ğ ŵĞŶƐŝůŝ͘ >͛ƵŶŝĐŽ ǀĂůŽƌĞ veramente univoco è la metrica dei Visitatori unici assoluti poiché considera solo i ǀŝƐŝƚĂƚŽƌŝƵŶŝǀŽĐŝŶĞůů͛ĂƌĐŽĚĞůů͛ŝŶƚĞƌŽƉĞƌŝŽĚŽƌŝĐŚŝĞƐƚŽ͘ Tempo trascorso sul sito e sulle singole pagine Le metriche relative alla durata della visita sono le più importanti dopo quelle relative alle visite. Le due metriche fondamentali per quanto riguarda la durata della visita sono il tempo totale trascorso sul sito nel corso di una sessione (t s) e il tempo che i visitatori trascorrono su di una singola pagina (tp). EĞů ĐŽŶƐŝĚĞƌĂƌĞ ƋƵĞƐƚĞ ĚƵĞ ŝŵƉŽƌƚĂŶƚŝ ŵĞƚƌŝĐŚĞ ŶĞůů͛ĂŶĂůŝƐŝ ğ ƉĞƌž ĂůƚƌĞƚƚĂŶƚŽ importante sottolineare che soffrono di un grosso problema. Il problema in questione deriva dai limiti tecnici delle rilevazioni dei software di web analytics che ĂƚƚƵĂůŵĞŶƚĞŶŽŶƌŝĞƐĐŽŶŽĂƌŝůĞǀĂƌĞŝůƚĞŵƉŽƚƌĂƐĐŽƌƐŽƐƵůů͛ƵůƚŝŵĂƉĂŐŝŶĂǀŝƐŝƚĂƚĂŶĞů corso di una sessione. Di fatto quindi il ts è sempre una stima per difetto del tempo effettivo trascorso nel sito web. Il tp potrebbe invece rilevare un valore nullo se la pagina in questione è stata visitata come ultima della sessione. Questo problema relativo alle metriche temporali si risolve considerando sempre il fatto che queste ultime sono sottostimate. 64
Frequenza di rimbalzo La frequenza di rimbalzo (o Bounce Rate) misura il numero delle sessioni sul sito web in cui è stata visualizzata una sola pagina. Alcune piattaforme di web analytics calcolano il Bounce Rate utilizzando una misura temporale ovvero misurano il numero di sessioni in cui il tempo sul sito è stato inferiore a cinque secondi. Per ora queste piattaforme rimangono comunque una minoranza. Generalmente il Bounce Rate è presentato come valore percentuale ed è calcolato ƐƵůůĂ ŵĞĚŝĂ ĚĞůůĞ ƉĂŐŝŶĞ ĚĞůů͛ŝŶƚĞƌŽ ƐŝƚŽ ;Bounce Rate aggregato) oppure in riferimento alle singole pagine (Bounce Rate singolo). Il Bounce Rate è una metrica importante perché direttamente riconducibile al ĐŽŵƉŽƌƚĂŵĞŶƚŽ ĚĞů ǀŝƐŝƚĂƚŽƌĞ ŽŶůŝŶĞ͘ >͛ĂƚƚĞŐŐŝĂŵĞŶƚŽ ĐŚĞ ŵŝƐƵƌĂ ƉŽƚƌĞďďĞ ĞƐƐĞƌĞ ƚƌĂĚŽƚƚŽĐŽŵĞ͞YƵŝŶŽŶĐ͛ğŶŝĞŶƚĞĚŝŝŶƚĞƌĞƐƐĂŶƚĞ͕ŵĞŐůŝŽĂŶĚĂƌƐĞŶĞƐƵďŝƚŽ͟ (Semoli, 2010). Un atteggiamento di questo tipo a livello macroscopico può anche misurare il grado di fallimento di un sito. ůŝǀĞůůŽĚŝ ƐŝŶŐŽůĂ ƉĂŐŝŶĂ ŝŶǀĞĐĞ ů͛ĂŶĂůŝƐŝĚĞŝ Bounce Rate permette di individuare eventuali problemi tecnici, ma anche il gradimento rispetto ai contenuti. Esistono tuttavia alcuni casi in cui questa misurare questa metrica si dimostra inutile, ovvero nelle landing page e nei Blog. Le landing page e i blog in genere presentano caratteristiche di navigazione profondamente diverse rispetto ad altre piattaforme online. I visitatori che transitano per queste tipologie di siti leggono solamente la prima pagina rendendo di fatto la misura del Bounce Rate incapace di registrare ů͛ĞĨĨĞƚƚŝǀŽĂtteggiamento del visitatore.
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Tasso di uscita La metrica relativa al tasso di uscita (o Exit Rate) mostra quante persone se ne sono andate dal sito partendo da una determinata pagina. Questa metrica vorrebbe essere un indicatore delle pagine da correggere per prevenire le fughe di visitatori, il problema è che prima o poi tutti coloro che arrivano sul sito devono uscirne. Per questo motivo questa metrica perde parte del significato originario per cui era stata ideata a scapito di altre, come il Bounce Rate, ƉŝƶĐŽŶƐŽŶĞĂŵŝƐƵƌĂƌĞůĞ͞ĨƵŐŚĞ͟ da un sito. La metrica relativa al tasso di uscita può però risultare particolarmente utile per le esperienze di visita strutturate. Con esperienze di visita strutturate si intendono quei percorsi che chiedono di passare per una sequenza prefissata di pagine, come ad esempio il processo pagamento di un libro su Amazon. In questo caso settando la pagina di inizio adeguata è possibile capire eventuali malfunzionamenti del sito.
2.4 Dalle metriche aggregate al comportamento dei visitatori Le metriche fondamentali citate nel precedente paragrafo molto spesso vengono ƵƚŝůŝnjnjĂƚĞŝŶŵŽĚĂůŝƚăĂŐŐƌĞŐĂƚĂ͘/ŶƋƵĞƐƚ͛ŽƚƚŝĐĂƐŝĂŶĂůŝnjnjĂŶŽǀŝƐŝƚĞĂŐŐƌĞŐĂƚĞ͕ďŽƵŶĐĞ rate aggregato, tempo sul sito ecc. Questa tecnica di analisi può definirsi sufficiente solamente in un primo approccio alla web analytics e aiuta a capire qual è lo stato di salute generale di un sito e il trend delle metriche fondamentali. Utilizzando le metriche in maniera aggregata si perde di vista il fatto che in realtà i visitatori sono persone diverse con esigenze diverse. Per passare ad uno stato di analisi più coerente con la realtà è necessario concentrarsi sul comportamento del visitatore.
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Per compiere questo ͞shift͟ ŵĞŶƚĂůĞů͛ĂŶĂůŝƐƚĂĚĞǀĞĂĚŽƚƚĂƌĞƵŶĂƐƚƌĂƚĞŐŝĂ analitica basata sulla segmentazione e concentrarsi di più sulle metriche di comportamento del consumatore. Non esistono regole generali per creare una segmentazione efficace, in quanto ŵŽůƚŽƐƉĞƐƐŽğĨƌƵƚƚŽĚĞůů͛ĞƐƉĞƌŝĞŶnjĂĚĞůů͛ĂŶĂůŝƐƚĂ͕ŵĂğƉŽƐƐŝďŝůĞaffermare che deve essere strettamente connessa ai risultati che si vogliono raggiungere. WĞƌĂŝƵƚĂƌĞů͛ĂŶĂůŝƐƚĂĂĚŝŶĚŝǀŝĚƵĂƌĞŝƐĞŐŵĞŶƚŝƉŝƶƵƚŝůŝĞƐŝƐƚŽŶŽnumerosi strumenti accessori che possono fornire importanti indicazioni per decodificare il comportamento del visitatore online. I due strumenti più utili in questo senso sono la funnel analysis e il click tracking. La funnel analysis è una tecnica di analisi che permette di misurare i tassi di conversione di una serie di passaggi predeterminati Ăůů͛ŝŶƚerno del sito. Un esempio di funnel analysis ƵƚŝůĞ ƉĞƌ ǀĞƌŝĨŝĐĂƌĞ ƵŶ ŝƉŽƚĞƚŝĐŽ ƐĞŐŵĞŶƚŽ ͞ĨĂŶ ĚĞů ƉƌŽĚŽƚƚŽ z͟ potrebbe essere, la misurazione della percentuale di utenti che passano dalla pagina del prodotto Y prima di iscriversi alla newsletter. La funnel analysis può essere implementata con strumenti ad hoc come Mixpanel (mixpanel.com), oppure è possibile rintracciarla in alcune piattaforme come Google Analytics in cui è presente una specifica funzionalità chiamata Funnel Visualization ĐŚĞ ĨŽƌŶŝƐĐĞ ƵŶ ͞funnel tracking͘͟ Il click tracking (o tracciamento dei click) invece permette di verificare il comportamento dei visitatori registrando ogni click e creando anche delle mappe termiche (o heatmap) in grado di mostrare quali sono le aree più cliccate. Anche in questo caso sono disponibili molti servizi come ClickTale (clicktale.com) in grado di generare, non solo le mappe termiche, ma anche dei video relativi alle sessioni di ogni singolo visitatore. Oltre a questi strumenti addizionali infine è fondamentale sottolineare quanto sia importante ƐƚƵĚŝĂƌĞů͛ŝŶĐƌŽĐŝŽƚƌĂŝĚĂƚŝƌĞůĂƚŝǀŝĂůů͛ĂŶĂůŝƐŝĚĞůĐŽŵƉŽƌƚĂŵĞŶƚŽŽŶůŝŶĞ con i dati relativi al comportamento di consumo offline.
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Da molti punti di vista non ha neanche più senso separare il comportamento online da quello offline (Wind, Mahajan, 2002), infatti grazie alla sempre maggiore diffusione di dispositivi mobile, i cardini che delineavano questa separazione sono ormai da ritersi abbattuti. A tal proposito è interessante considerare anche la visione presentata da Jim Lecinski nel suo eBŽŽŬ ŐƌĂƚƵŝƚŽ ͞Winning the ĞƌŽ DŽŵĞŶƚ ŽĨ dƌƵƚŚ͟ (Lecinski, 2011). Il manager di Google U.S. nel suo eBook ridefinisce il classico modello di ĐŽŵƉŽƌƚĂŵĞŶƚŽĚĞůĐŽŶƐƵŵĂƚŽƌĞďĂƐĂƚŽƐƵ͞ƐƚŝŵŽůŽ-‐ punto vendita -‐ esperienza di ĐŽŶƐƵŵŽ͟ŝŶƚƌŽĚƵĐĞŶĚŽƋƵĞůůŽĐŚĞůƵŝĚĞĨŝŶŝƐĐĞŝů͞DŽŵĞŶƚŽĞƌŽĚĞůůĂsĞƌŝƚă͘͟ Il nuovo modello anticipa il primo contatto tra brand e cliente inserendo tra la percezione del bisogno e il punto vendita il nuovo momento della verità. Gli studi realizzati da Google (Lecinski, 2011) supportano questa tesi e dimostrano ĐŽŵĞŝĐŽŶƐƵŵĂƚŽƌŝŵŽĚĞƌŶŝĚĞĐŝĚĂŶŽů͛ĂĐƋƵŝƐƚŽƉƌŝŵĂĚŝƚƌŽǀĂƌƐŝĨĂĐĐŝĂĂĨĂĐĐŝĂĐŽŶ lo scaffale su cui la merce è esposta.
Fig. 2.3 Il nuovo modello di comportamento del consumatore (Lecinski, 2011)
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ŝ ĨƌŽŶƚĞ ĂĚ ƵŶ ůŝǀĞůůŽ Ěŝ ĐŽŵƉůĞƐƐŝƚă ĐŽƐŞ ĞůĞǀĂƚŽ ğ ŶĞĐĞƐƐĂƌŝŽ ĐŚĞ ů͛ĂŶĂůŝƐƚĂ ĂďďŝĂ non solo un solido mix di strumenti che gli permettano di comprendere al meglio i percorsi online del cliente, ma anche una solida conoscenza di base delle dinamiche comportamentali nel punto vendita. Grazie a questi strumenti ů͛ĂŶĂůŝƐƚĂ ƉŽƚƌă ĞƐƐĞƌĞ ŝŶ ŐƌĂĚŽ͕ ŶŽŶ ƐŽůŽ Ěŝ ĚĞĐŝĨƌĂƌĞ Ăů meglio il comportamento del consumatore, ma anche di supportare i decision maker nella formulazione di strategie integrate vincenti.
2.5 Dalla Web Analytics alla Social Media Analytics >͛ĞǀŽůƵnjŝŽŶĞ ĚĞů ǁĞď ŶĞŐůŝ Ƶůƚŝŵŝ ĂŶŶŝ ğ ƐƚĂƚĂ ŝŶĐƌĞĚŝďŝůĞ Ğ ǀĞůŽĐŝƐƐŝŵĂ͕ ƚĂŶƚŽ ĚĂ ĐĂŵďŝĂƌĞ ĨŽŶĚĂŵĞŶƚĂůŵĞŶƚĞ ů͛ĞƐƉĞƌŝĞŶnjĂ ŽŶůŝŶĞ ĚĞůůĞ ƉĞƌƐŽŶĞ͘ >Ă ŶĂƐĐŝƚĂ Ěŝ Facebook, nel 2006, ha determinato un passaggio fondamentale che ha trasformato il web da una conversazione monodirezionale ad un dialogo. La nuova esperienza che affrontano le persone online è profondamente diversa rispetto a quanto accadeva soltanto pochi anni fa e le vede, sempre più, come protagoniste attive e non come semplici visitatori. Il ruolo attivo del visitatore determina un cambiamento fondamentale nella distribuzione e nel consumo dei contenuti online. EĞůǁĞďϭ͘ϬŝůǀŝƐŝƚĂƚŽƌĞĂƌƌŝǀĂǀĂƐƵƵŶƐŝƚŽ͕ƚƌĂŵŝƚĞů͛ƵƚŝůŝnjnjŽĚŝƵŶŵŽƚŽƌĞĚŝƌŝĐĞƌĐa o direttamente, e fruiva dei contenuti per lui più interessanti. Nel web 2.0 la situazione è molto più complessa, innanzitutto cambia la modalità di accesso ai contenuti: il visitatore potrebbe accedere ai contenuti che ritiene più interessanti senza neppure accedere al sito ma attraverso un social network o delle news RSS. In secondo luogo anche la distribuzione è mutata profondamente, i contenuti potrebbero essere citati in alcuni blog oppure condivisi tramite Facebook, Twitter o altri social network.
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In questa situazione i problemi per la web analytics sono diversi, in particolare: x
la fruizione dei contenuti che diventa sempre Ăůů͛ĞƐƚĞƌŶŽĚĞůsito;
x
la proliferazione delle fonti di dati e degli strumenti di analisi;
x
il fatto che ogni social network ha delle specifiche metriche di piattaforma.
Di fronte a queste nuove sfide, la web analytics ha bisogno di evolversi ed è per questo che si inizia a parlare di social media analytics. Secondo Lovett e Owyang (2010) la social media analytics può essere definita come ƵŶĂŶƵŽǀĂĚŝƐĐŝƉůŝŶĂŝŶŐƌĂĚŽĚŝ͞ĂŝƵƚĂƌĞůĞĂnjŝĞŶĚĞĂŵŝƐƵƌĂƌĞ͕ǀĂůƵƚĂƌĞĞƐƉŝĞŐĂƌĞůĞ performance delle iniziative sui social media nel contesto di specifici obiettivi di ďƵƐŝŶĞƐƐ͘͟ YƵĞƐƚĂ ĚĞĨŝŶŝnjŝŽŶĞ ŚĂ ŝů ƉƌĞŐŝŽ Ěŝ ůĞŐĂƌĞ ƉĞƌ ůĂ ƉƌŝŵĂ ǀŽůƚĂ ů͛attività e il monitoraggio sul social web a degli specifici obiettivi di business che si traducono ƋƵŝŶĚŝ ŝŶ ŝŶĨŽƌŵĂnjŝŽŶŝ Ƶƚŝůŝ ƉĞƌ ŝ ĚĞĐŝƐŝŽŶ ŵĂŬĞƌ ĂnjŝĞŶĚĂůŝ͘ /Ŷ ƋƵĞƐƚ͛ŽƚƚŝĐĂ >ŽǀĞƚƚ e Owyang (2010), hanno individuato quattro tipologie di metriche distinte che dovrebbero essere presenti in un framework di misurazione integrato: 1. Counting metrics: sono le metriche specifiche di ogni piattaforma. Queste metriche possono essere considerate la base per misurare il proprio livello di performance in una specifica piattaforma. Il problema più evidente di queste metriche è che possono cambiare nel tempo in relazione ai nuovi obiettivi della piattaforma. Ecco le principali Counting metrics suddivise per piattaforma: Piattaforma
Counting Metrics
Facebook (fan page)
EƵŵĞƌŽĚŝ͞DŝƉŝĂĐĞ͟ Persone che parlano di questo argomento Portata Visualizzazioni Visitatori unici Follower Menzioni Retweet Tweet preferiti Liste in cui si è stati inseriti
Twitter
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You Tube
Foursquare
Pinterest
Iscritti Visualizzazioni del canale Commenti al canale Visualizzazioni singoli video Commenti ai singoli video Gradimento singoli video Follower Like Condivisioni Follower Like Repin Commenti
2. Business Value Metrics: sono metriche in grado di definire un valore di business facilmente comprensibile ai vari stakeholder. Queste metriche variano in base alla funzione a cui sono destinate. Ad esempio alcune metriche importanti per il marketing potrebbero essere: contatti raggiunti, numero di partecipanti ad un evento, brand awareness, menzioni generate e il sentiment. 3. Foundational Metrics: sono le metriche pensate per essere applicabili in maniera uniforme, non solo a tutte le attività online, ma anche a tutti i canali di comunicazione. La trasversalità di queste metriche permette che esse siano utilizzate come beanchmark. Queste metriche necessitano di un calcolo individuale a seconda della piattaforma, le più importanti sono: x interaction: è una misura della risposta ottenuta a determinati stimoli, tipicamente riguardanti specifiche iniziative quali ad esempio la risposta ad alcuni sondaggi; x ĞŶŐĂŐĞŵĞŶƚ͗ŵŝƐƵƌĂů͛ĂƚƚĞŶnjŝŽŶĞĞůĂƉĂƌƚĞĐŝƉĂnjŝŽŶĞŝŶĚŝǀŝĚƵĂůĞ͖ x influence: indica il potere di un soggetto nel determinare le azioni di un soggetto terzo; x advocacy: è la misura della capacità di un brand di essere in grado creare buzz. 4. Outcome metrics : sono gli indicatori chiave di performance (KPI) che considerano uno specifico obiettivo che ci si è posti in una determinata attività e indicano il grado
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di vicinanza al suo raggiungimento. Queste metriche possono variare a seconda della tipologia di azienda e di attività sui social media. Lovett e Owyang (2010) individuano sei obiettivi ai quali associare le Outcome metrics per la social media analytics: creare awareness, promuovere il dialogo, generare interazioni, promuovere l͛advocacy, facilitare il supporto e stimolare la co-‐ creazione di contenuti innovativi.
2.6 Altre analisi emergenti: Web Mobile e Video Il mercato della telefonia mobile è un settore che ha registrato una crescita costante dal 1999. Per quanto riguarda però la fruizione di contenuti web, la vera svolta si è ǀĞƌŝĨŝĐĂƚĂ ŶĞů ϮϬϬϳ ĐŽŶ ů͛ŝŶƚƌŽĚƵnjŝŽŶĞ ĚĞůů͛ŝWŚŽŶĞ ĐŚĞ ŚĂ ĚĞƚĞƌŵŝŶĂƚŽ ƵŶ ŶŽƚĞǀŽůĞ ƉĂƐƐŽĂǀĂŶƚŝƌŝŐƵĂƌĚŽĂůů͛ĞƐƉĞƌŝĞŶnjĂǁĞďŝŶŵŽďŝůŝƚă͘ WƌŝŵĂĚĞůů͛ŝWŚŽŶĞŐůŝĂƉƉĂƌĞĐĐŚŝƉŽƌƚĂƚŝůŝŝŶŐƌado di accedere ad Internet offrivano ƵŶ͛ĞƐƉĞƌŝĞŶnjĂ Ěŝ ďĂƐĞ Ğ ƌĞůĂƚŝǀĂŵĞŶƚĞ ƉŽǀĞƌĂ Ěŝ ŝŶĨŽƌŵĂnjŝŽŶŝ ƌŝƐƉĞƚƚŽ ĂůůĂ navigazione tradizionale. Oggi invece, con la diffusione di diversi tipi di dispositivi ŵŽďŝůĞĐŽŵĞƐŵĂƌƚƉŚŽŶĞ͕ŶĞƚŬĞƚĂďůĞƚů͛ĞƐƉĞƌŝĞŶnjĂǁeb in mobilità è molto più completa. >͛ŝWŚŽŶĞ ŚĂ ĂŶĐŚĞ ŝů ŵĞƌŝƚŽ Ěŝ ĂǀĞƌ ŝŶƚƌŽĚŽƚƚŽ ƵŶ ŶƵŽǀŽ ŵŽĚĞůůŽ Ěŝ ĨƌƵŝnjŝŽŶĞ ĚĞŝ contenuti in mobilità tramite le APP. Le APP (dicitura abbreviata di Application) sono applicazioni software specificamente sviluppate e ŽƚƚŝŵŝnjnjĂƚĞ ƉĞƌ ů͛ƵƚŝůŝnjnjŽ ŝŶ mobilità. DŽƉŽ ƉƉůĞ͕ ĐŚĞ ŚĂ ŝŶƚƌŽĚŽƚƚŽ ů͛App Store, anche gli altri produttori di sistemi operativi mobile ŚĂŶŶŽŝŶƐĞƌŝƚŽĂůů͛ŝŶƚĞƌŶŽĚĞŝůŽƌŽĚŝƐƉŽƐŝƚŝǀŝĚĞůůĞƐƉĞĐŝĨŝĐŚĞ applicazioni destinate a creare un punto di incontro tra gli utilizzatori dei dispositivi che cercano software, e gli sviluppatori che vogliono diffonderli. Questo modello si è dimostrato di enorme successo, e molte aziende hanno realizzato una App proprietaria per dare ai propri clienti servizi o informazioni personalizzate. Il monitoraggio delle APP mobile è integrato ed è personalizzato a seconda delle ƌŝĐŚŝĞƐƚĞĚŝĐŚŝů͛ŚĂĐŽŵŵŝƐƐŝŽŶĂƚĂ͘
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>ĞŝŶĨŽƌŵĂnjŝŽŶŝƌĂĐĐŽůƚĞƉŽƐƐŽŶŽƋƵŝŶĚŝƌŝŐƵĂƌĚĂƌĞů͛ƵƚŝůŝnjnjŽŽŶůŝŶĞŽƉƉƵƌĞŽĨĨůŝŶĞĞ possono essere molto dettagliate e specifiche. Oltre alle APP è però necessario monitorare anche i dati specifici relativi alle visite al sito da parte degli utenti mobile. Sostanzialmente i report prodotti dai software di web analytics per gli utenti mobile sono molto simili a quelli per gli utenti tradizionali. Si troveranno quindi le tradizionali metriche come le visite, il Bounce Rate e il tempo medio sul sito ma anche informazioni più specifiche riguardanti la tipologia di dispositivi che accedono al sito come la risoluzione dello schermo, il sistema operativo o la marca e il modello del dispositivo. Esistono poi specifiche piattaforme in grado fornire informazioni ancora più dettagliate relativamente al tipo di dispositivo utilizzato, come ad esempio Percent Mobile (percentmobile.com).
Fig. 2.4 Un esempio di report Percent Mobile
Rispetto a strumenti di web analytics le piattaforme di analisi mobile verticale, come Percent Mobile, forniscono la possibilità di segmentare dettagliatamente i dati garantendo così informazioni essenziali per eventuali decisioni strategiche riguardanti il mobile. Oltre alla crescita del mobile, un'altra caratteristica peculiare del social web sono ů͛ƵƚŝůŝnjnjŽĞůĂĐŽŶĚŝǀŝƐŝŽŶĞĚŝĐŽŶƚĞŶƵƚŝǀŝĚĞŽ͘
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You Tube in questo senso è stato un vero e proprio fattore di amplificazione ĨŽƌŶĞŶĚŽ Ă ƚƵƚƚŝ͕ ŶŽŶ ƐŽůŽ ů͛ŽƉƉŽƌƚƵŶŝƚă Ěŝ ĐŽŶĚŝǀŝĚĞƌĞ ůĞ ƉƌŽƉƌŝĞ ĐůŝƉ ŵĂ ĂŶĐŚĞ Ěŝ poterle incorporare facilmente in un sito web. Le possibilità introdotte da You Tube ŚĂŶŶŽĂƵŵĞŶƚĂƚŽĚŝŵŽůƚŽů͛ƵƚŝůŝnjnjŽĚĞŝǀŝĚĞŽ come iniziative di fidelizzazione da parte delle aziende online. Un altro dei vantaggi introdotti dalla società californiana è stato quello di disporre di un solido strumento di monitoraggio in grado di analizzare il modo in cui i visitatori usano e condividono i video. Per raccogliere i dati relativi al monitoraggio dei video è quindi possibile utilizzare semplicemente il servizio di analisi del player oppure sincronizzare i dati direttamente con la piattaforma di web analytics. I servizi di analisi offerti dalle piattaforme di video sharing, come Insights per You Tube, in genere però forniscono metriche e report più interessanti. Esaminando questi servizi integrati è possibile individuare quattro tipi di analisi comuni: x
analisi delle performance video;
x
mŽŶŝƚŽƌĂŐŐŝŽĚĞůů͛ŝŶƚĞƌĞƐƐĞĚĞůů͛ĂƵĚŝĞŶĐĞ͖
x
analisi della viralità;
x
monitoraggio del coinvolgimento sociale.
Esaminiamole una ad una utilizzando come esempio la piattaforma di analisi You Tube Insight. Analisi delle performance video Le performance di base che si vogliono analizzare nei video sono le visualizzazioni e la localizzazione geografica dei visitatori. You Tube Insight mostra queste ŝŶĨŽƌŵĂnjŝŽŶŝŶĞůƌĞƉŽƌƚ͞sŝƐƵĂůŝnjnjĂnjŝŽŶŝ͘͟
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&ŝŐ͘Ϯ͘ϱZĞƉŽƌƚ͞sŝƐƵĂůŝnjnjĂnjŝŽŶŝ͟ĚŝzŽƵdƵďĞ/ŶƐŝŐŚƚ
Nella prima parte del report, in alto a sinistra, vengono mostrati il totale delle visualizzazioni di canale o di un singolo video a richiesta. Sotto il numero di visualizzazioni il report mostra il loro andamento in un intervallo di tempo ƉƌĞƐĞůĞnjŝŽŶĂƚŽ͘ůŝĐĐĂŶĚŽƐƵůƉƵůƐĂŶƚĞ͞DĂƉƉĂ͟ğƉŽƐƐŝďile ottenere le informazioni relative alla collocazione geografica degli utenti che hanno visualizzato i video (Fig. 2.6).
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&ŝŐ͘Ϯ͘ϲZĞƉŽƌƚ͞sŝƐƵĂůŝnjnjĂnjŝŽŶŝʹ DĂƉƉĂ͟ĚŝzŽƵdƵďĞ/ŶƐŝŐŚƚ Nella parte più bassa del report poi è presente la classifica dei video caricati nella piattaforma in ordine di visualizzazioni. Cliccando su ogni singolo video è possibile ottenere il suo specifico report visualizzazioni. Questa classifica è fondamentale per capire quali sono i contenuti più graditi tra i visitatori del canale o del sito. DŽŶŝƚŽƌĂŐŐŝŽĚĞůů͛ŝŶƚĞƌĞƐƐĞĚĞůů͛ĂƵĚŝĞŶĐĞ >Ğ ŵĞƚƌŝĐŚĞ Ěŝ ƉĞƌĨŽƌŵĂŶĐĞ ƌĂƉƉƌĞƐĞŶƚĂŶŽ ůĂ ďĂƐĞ ĚĞůů͛ĂŶĂůŝƐŝ ĚĞŝ ǀŝĚĞŽ Ğ permettono di stilare una prima classifica dei contenuti video preferiti dagli utenti. >ĞŵĞƚƌŝĐŚĞƌĞůĂƚŝǀĞĂůů͛ŝŶƚĞƌĞƐƐĞ ĚĞůů͛ĂƵĚŝĞŶĐĞƐŽŶŽŝŶǀĞĐĞĚĞŐůŝ indici individuali che permettono di analizzare il comportamento dei singoli video. You Tube Insight ŵŽƐƚƌĂƋƵĞƐƚĞŝŶĨŽƌŵĂnjŝŽŶŝŶĞůƌĞƉŽƌƚ͞&ŝĚĞůŝnjnjĂnjŝŽŶĞĚĞůƉƵďďůŝĐŽ͘͟
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&ŝŐ͘Ϯ͘ϳZĞƉŽƌƚ͞&ŝĚĞůŝnjnjĂnjŝŽŶĞĚĞůƉƵďďůŝĐŽ͟zŽƵdube Insight ^ĞůĞnjŝŽŶĂŶĚŽ ƵŶŽ ƐƉĞĐŝĨŝĐŽ ǀŝĚĞŽ ŝŶ ƋƵĞƐƚŽ ƌĞƉŽƌƚ ǀŝĞŶĞ ǀŝƐƵĂůŝnjnjĂƚĂ ů͛ĂƚƚĞŶnjŝŽŶĞ ĚĞůů͛ĂƵĚŝĞŶĐĞnel corso della durata del video. Quando il grafico scende sotto la linea ͞Media͟ ƐŝŐŶŝĨŝĐĂ ĐŚĞ il video perde visualizzazioni ad un ritmo più elevato rispetto ad altri video di lunghezza analoga presenti nella piattaforma. EĞůů͛esempio considerato in figura 2.7 si può osservare che il livello di attenzione si mantiene costante per un minuto e trenta secondi e poi cala drasticamente. Il report di You Tube Insight è particolarmente utile in quanto offre anche la possibilità di riprodurre il video in parallelo osservando in contemporanea, tramite ƵŶĂƌŝŐĂƌŽƐƐĂĐŚĞĂƚƚƌĂǀĞƌƐĂŝůŐƌĂĨŝĐŽ͕ů͛ĂŶĚĂŵĞŶƚŽĚĞůůŝǀĞůůŽĚŝĂƚƚĞŶnjŝŽŶĞ͘ Questo report costituisce un suggerimento fondamentale per capire quali sono i punti di forza e debolezza di un video ed eventualmente effettuare le dovute
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correzioni eliminando o modificando le parti che determinano un calo del livello di interesse. Analisi della viralità >͛ĂŶĂlisi della viralità permette di capire dove è stato condiviso un video. Come ricordato in precedenza, infatti, uno dei punti di forza di You Tube è di offrire ů͛ŽƉƉŽƌƚƵŶŝƚăĚŝƉŽƚĞƌŝŶĐŽƌƉŽƌĂƌĞŝůƐƵŽƉůĂLJĞƌŝŶĂůƚƌŝƐŝƚŝǁĞďŝŶĐŽƌĂŐŐŝĂŶĚŽĐŽƐŞůĂ diffusione virale dei video. You Tube Insight mostra queste informazioni nel report ͞WŽƐŝnjŝŽŶŝ Ěŝ ƌŝƉƌŽĚƵnjŝŽŶĞ͟ ;&ŝŐ͘ 2.8 e 2.9). Specificato un determinato intervallo di tempo e il video che si vuole analizzare il report mostra dove è stato riprodotto il video.
&ŝŐ͘Ϯ͘ϴZĞƉŽƌƚ͞WŽƐŝnjŝŽŶŝĚŝƌŝƉƌŽĚƵnjŝŽŶĞ͟zŽƵdƵďĞ/ŶƐŝŐŚƚ
Nell͛esempio di figura 2.8 viene riportato ĐŚĞŝůǀŝĚĞŽğƐƚĂƚŽƌŝƉƌŽĚŽƚƚŽŶĞůů͛ϴϯ͕ϰй ĚĞŝĐĂƐŝĚĂƵŶĂŐĞŶĞƌŝĐĂƉĂŐŝŶĂzŽƵdƵďĞ͕ŶĞůů͛ϴ͕ϰйĚĂƉůĂLJĞƌŝŶĐŽƌƉŽƌĂƚŝƐƵĂůƚƌŝƐŝƚŝ͕ nel 7,5% da dispositivi mobili e soltanto nello 0,7% dei casi dal canale You Tube.
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ůŝĐĐĂŶĚŽ ƐƵůů͛ŽƉnjŝŽŶĞ ͞WůĂLJĞƌ ŝŶĐŽƌƉŽƌĂƚŽ ŝŶ Ăůƚƌŝ Ɛŝƚŝ ǁĞď͟, si ottiene il report in figura 2.9, che permette effettivamente di monitorare non solo in quali siti è stato visualizzato il viĚĞŽŵĂĂŶĐŚĞů͛ĂŶĚĂŵĞŶƚŽĚĞůůĞǀŝƐƵĂůŝnjnjĂnjŝŽŶŝŶĞůƚĞŵƉŽ͘
&ŝŐ͘Ϯ͘ϵZĞƉŽƌƚ͞WŽƐŝnjŝŽŶŝĚŝƌŝƉƌŽĚƵnjŝŽŶĞ͟ĚŝzŽƵdƵďĞ/ŶƐŝŐŚƚ
Dal report di figura 2.9 si evince ad esempio che il video è stato condiviso in maniera rilevante soltanto su Facebook. Monitoraggio del coinvolgimento sociale Molti player online incorporano degli elementi sociali come la possibilità di indicare il proprio gradimento o di commentare il filmato. Questi strumenti hanno una doppia Ƶƚŝůŝƚă͗ ŝŶ ƉƌŝŵŽ ůƵŽŐŽ ĂůŝŵĞŶƚĂŶŽ ů͛ŝŶƚĞƌĞƐƐĞ ĂƚƚŽƌŶŽ ad un video sfruttando dinamiche legate alla presenza di una community, in secondo luogo permettono di raccogliere dati qualitativi sugli utenti. I dati qualitativi che si possono raccogliere ƐŽŶŽŵŽůƚŽŝŵƉŽƌƚĂŶƚŝĞƌĂƉƉƌĞƐĞŶƚĂŶŽƐĞŶnjĂŝŶƚĞƌŵĞĚŝĂnjŝŽŶŝ͞ůĂ ǀŽĐĞĚĞůĐůŝĞŶƚĞ͘͟ You Tube è un social network per la condivisione di video e al suo interno viene quindi data una notevole importanza alle metriche per analizzare il coinvolgimento. In Insight, infatti troviamo vari report dedicati nella ƐĞnjŝŽŶĞ ͞ZĂƉƉŽƌti ĐŽŝŶǀŽůŐŝŵĞŶƚŽ͕͟ ŝŶ ƉĂƌƚŝĐŽůĂƌ ŵŽĚŽ si hanno analisi specifiche relative agli indici: 79
numero di iscritti͕ ͞Dŝ ƉŝĂĐĞͬ͟͞EŽŶ ŵŝ ƉŝĂĐĞ͟, preferiti, commenti e condivisioni. Ognuno di questi report può essere visualizzato a livello di canale oppure a livello di singolo video. Analizzando i report a livello di canale si possono ottenere statistiche comparative in grado di permettere il confronto tra le prestazioni dei vari video presenti nel canale. dƌĂ ŝ ƌĞƉŽƌƚ ͞ZĂƉƉŽƌƚŝ Ěŝ ĐŽŝŶǀŽůŐŝŵĞŶƚŽ͟ ŝů Ɖŝƶ ŝŶƚĞƌĞƐƐĂŶƚĞ è di sicuro quello relativo ai commenti (fig. 2.10) che permette, selezionando i vari video, di ottenere ĂŶĐŚĞ ƵŶĂ ͞ƚĂŐ ĐůŽƵĚ͟ ĐŽŶ ůĞ ƉĂƌŽůĞ Ɖŝƶ ĐŝƚĂƚĞ Ăůů͛ŝŶƚĞƌŶŽ ĚĞŝ ĐŽŵŵĞŶƚŝ ĚĞů ǀŝĚĞŽ͘ Questa semplice visualizzazione ci permette di ottenere un indicazione immediata relativa al sentiment del video.
Fig. 2.10 ZĞƉŽƌƚ͞ZĂƉƉŽƌƚŝĚŝĐŽŝŶǀŽůŐŝŵĞŶƚŽ-‐ ŽŵŵĞŶƚŝ͟di You Tube Insight
80
W/dK>Kϯ /ůĐĂƐŽWŽƌƐĐŚĞKŶůŝŶĞ^ĞƌǀŝĐĞŚĞĐŬ ϯ͘ϭ>͛ĂnjŝĞŶĚĂ͗WŽƌƐĐŚĞ/ƚĂůŝĂ^͘Ɖ͘Ă Porsche Italia S.p.A. appartiene alla holding tedesca Porsche Automobil Holding SE (abbreviato in Porsche SE). Porsche SE è costituita come società europea3 che ha sede a Zuffenhausen un quartiere della città di Stoccarda in Germania. La holding tedesca è di proprietà delle famiglie Piëch e Porsche e per un 10% del fondo arabo Qatar Investment Authority. Porsche SE detiene numerosi interessi nel settore automobilistico: infatti controlla il 50,1 % di Porsche Zwischen holding GmbH (a sua volta proprietario del 100% delle azioni di Dr. Ing. h.c. F. Porsche AG, la casa automobilistica), e il 50,7 % di Volkswagen AG, il più grande gruppo automobilistico europeo.
Fig. 3.1 La struttura della Holding Porsche SE (Porsche SE, 2012) 3 Formula societaria definita dal regolamento comunitario 2157/2001 sotto il nome Ěŝ͞Societas Europaea͟. 81
La casa automobilistica Dr. Ing. h.c. F. Porsche AG è stata fondata nel 1931 da Ferdinand Porsche un ingegnere austriaco, durante il periodo della monarchia austro-‐ungarica. Per trovare la prima auto sportiva marchiata Porsche tuttavia è necessario aspettare fino al 1948 anno in cui viene prodotto il modello 356. Fin dalla sua nascita Porsche ha come mission aziendale la progettazione, la produzione e commercializzazione di auto sportive. In questo contesto Porsche Italia S.p.a. opera come importatore esclusivo indipendente per il mercato italiano dal 1986 e in seguito, dal 1996, come società controllata al 100% da Porsche AG. Porsche Italia inoltre cura la commercializzazione, la distribuzione e la successiva manutenzione delle sue vetture attraverso una rete ufficiale composta da 39 concessionari e 23 centri assistenza disloĐĂƚŝƐƵůů͛ŝŶƚĞƌŽƚĞƌƌŝƚŽƌŝŽŝƚĂůŝĂŶŽ͘
Fig. 3.2 Il logo di Porsche (Fonte: Porsche Italia)
3.2 La struttura marketing di Porsche Italia S.p.a >ĂƐƚƌƵƚƚƵƌĂĚĞůů͛ĂƌĞĂŵĂƌŬĞƚŝŶŐĚŝWŽƌƐĐŚĞ/ƚĂůŝĂ;abbreviata in PIT) è molto estesa e composta da più divisioni. Ogni divisione è formata da alcuni team che fanno capo a un responsabile che riferisce direttamente alla direzione marketing.
82
>ĞĚŝǀŝƐŝŽŶŝƐŽŶŽĐŝŶƋƵĞĞƐŽŶŽƌĞůĂƚŝǀĞĂůůĞƐĞŐƵĞŶƚŝĂƌĞĞĚ͛ŝŶƚĞƌĞƐƐĞ͗ 1. Marketing Operativo: si occupa di recepire ed implementare le strategie di marketing corporate e di coordinare la loro applicazione da parte della rete ufficiale; oltre a questo gestisce il dialogue marketing, il web marketing e infine gli eventi nazionali e locali rivolti a clienti e prospect. 2. Training e Ricerche di Mercato: si occupa della formazione interna e della rete ufficiale sia a livello commerciale che tecnico; coordina le attività legate alla ŵŝƐƵƌĂnjŝŽŶĞ ĚĞůůĂ ƐŽĚĚŝƐĨĂnjŝŽŶĞ ĚĞŝ ĐůŝĞŶƚŝ ĚƵƌĂŶƚĞ ů͛ĞƐƉĞƌŝĞŶnjĂ Ěŝ ĂĐƋƵŝƐƚŽ Ğ relativamente agli interventi di assistenza e manutenzione presso la rete ufficiale. 3. Customer Relationship Management (CRM): cura del rapporto con i clienti e prospect, gestisce le campagne di direct marketing e le analisi delle attività di CRM svolte dai Centri Porsche. 4. Motorsport e Porsche Driving Experience͗ŐĞƐƚŝƐĐĞů͛ĂƚƚŝǀŝƚăƌĞůĂƚŝǀĂalla Porsche Carrera Cup Italia (carreracupitalia.it), il campionato agonistico monomarca Porsche, e la Porsche Sport Driving School. 5. Segreteria attività di supporto e Coordinamento Porsche Club Italia: coordina ů͛Ăƚƚŝǀŝƚă ĚĞů WŽƌƐĐŚĞ ůƵď /ƚĂůŝĂ Ğ Ěŝ ƚƵƚƚĞ ůĞ ƌĞĂůƚă Ěŝ ĂŐŐƌĞŐĂnjŝŽŶĞ ůŽĐĂůŝ ufficialmente riconosciute da Porsche. Le linee guida per la gestione di queste attività arrivano direttamente dalla casa madre tedesca, Porsche AG, che definisce le strategie di base a livello internazionale attraverso le Corporate Communication Guidelines valide per ogni mercato in cui il brand Porsche è presente.
83
Direzione Marketing
Assistente Direzione Marketing Coordinamento Porsche Club
CRM
Marketing Operativo
Training e Ricerche di mercato
Motorsport e Porsche Driving Experience
Segreterie associazioni sportive
Fig. 3.2 ʹ >͛ŽƌŐĂŶŝŐƌĂŵŵĂĚĞůůĂƐƚƌƵƚƚƵƌĂŵĂƌŬĞƚŝŶŐĚŝWŽƌƐĐŚĞ/ƚĂůŝĂ
Il reparto marketing in particolare, si avvale del supporto di alcune agenzie esterne che integrano le varie divisioni in attività tecniche più specifiche, in particolare le agenzie sono: x
WorkUp 4 : gestisce i domini italiani Porsche (siti Centri Porsche e Centri Assistenza Porsche nonché Porsche Club, Porsche Sci Club, Porsche Green Club e Carrera Cup Italia) e fornisce supporto in tutte le attività operative legate al mondo digital;
x
Phd 5 : supporta e gestisce operativamente la pianificazione media online e offline;
x
White Red & Green6͗ů͛ĂŐĞŶnjŝĂĚŝĐŽŵƵŶŝĐĂnjŝŽŶĞĚŝWŽƌƐĐŚĞ/ƚĂůŝĂĚĂŽůƚƌĞϮϬĂŶŶŝ traduce per il mercato nazionale le strategie di comunicazione corporate: campagne stampa, radiofoniche, web, etc.
4 workup.it 5
phdww.com
6
whiteredgreen.net 84
3.3 La campagna Porsche Online Service Check La campagna Porsche Online Service Check (POSC) è stata una campagna promozionale che ha coinvolto due importanti aree funzionali di Porsche Italia: il marketing e il post vendita. La funzione post vendita ha evidenziato un problema di business relativo ad una sua area di competenza e insieme al marketing ha cercato di strutturare una campagna in grado di offrire le soluzioni ottimali con il miglior compromesso costo/beneficio Dopo aver condiviso insieme una strategia, si è deciso di definire un piano di marketing digitale di dettaglio per strutturare e coordinare al meglio le attività digital relative a questa campagna. Nei paragrafi seguenti la campagna verrà descritta seguendo lo schema del piano realizzato e infine verranno illustrati i risultati raggiunti. 3.3.1 Il piano di marketing digitale della campagna POSC Il piano di marketing digitale per la campagna POSC è un piano relativo ad una ĂnjŝŽŶĞƚĂƚƚŝĐĂŶŽŶƉŝĂŶŝĨŝĐĂƚĂĂůŝǀĞůůŽĚ͛ŝŶĚŝƌŝnjnjŽ͘ Dopo aver presentato il problema con un brifing iniziale, la campagna verrà descritta seguendo i passi operativi della pianificazione di marketing digitale di dettaglio presentata nel Capitolo 1. Lo schema utilizzato in questo caso risulta, però, strutturato in maniera semplificata in quanto orientato specificamente alla risoluzione del problema di business individuato. Di conseguenza anche la fase analitica contiene una descrizione maggiormente focalizzata suůůŽ ƐĐĞŶĂƌŝŽ Ěŝ ƌŝĨĞƌŝŵĞŶƚŽ ŶĞů ƋƵĂůĞ Ɛŝ ƚƌŽǀĂ ů͛ĂnjŝĞŶĚĂ relativamente allo specifico problema segnalato. 85
Il briefing >͛ƵĨĨŝĐŝŽ ƉŽƐƚ vendita segnala un problema relativo ad un sensibile incremento del ƚĂƐƐŽ Ěŝ ĚĞĨĞnjŝŽŶĞ ĚĞŝ ĐůŝĞŶƚŝ ĐŚĞ ĐůĂƐƐŝĨŝĐĂ ĐŽŵĞ ͞ƵƐĂƚŽ͟7 presso la rete ufficiale Porsche. Misurando il tasso di defezione si evidenzia una stretƚĂĐŽƌƌĞůĂnjŝŽŶĞĐŽŶů͛anzianità ĚĞů ŵŽĚĞůůŽ͘ /Ŷ ƉƌĂƚŝĐĂ͕ ŵĂŐŐŝŽƌĞ ğ ů͛ĂŶnjŝĂŶŝƚă ĚĞů ŵŽĚĞůůŽ͕ minore è il livello di fidelizzazione del cliente verso la rete ufficiale (cfr. Fig. 3.3).
Fig. 3.3 Livello di fidelizzazione dei ĐůŝĞŶƚŝWŽƌƐĐŚĞŝŶďĂƐĞĂůů͛ĂŶnjŝĂŶŝƚăĚĞůŵŽĚĞůlo (Fonte: Porsche Italia). Nel dettaglio, per i due modelli in promozione la percentuale di clienti fidelizzati è di circa il 35%. Queste defezioni determinano una significativa perdita economica per la business unit relativa ai servizi post vendita in quanto provocano una riduzione importante del ciclo di vita della corrispondente tipologia di clienti. Tra i modelli che segnalano in maniera più evidente questo problema il reparto post vendita ne segnala due che, per quantità di circolante e tasso di defezione,
7 I clienti ͞usato͟ƐŽŶŽclienti registrati almeno come secondi proprietari del veicolo acquistato. 86
determinano la perdita più ampia e sono: il modello Boxster tipo 986 (cfr. Fig. 3.4) e il modello 911 tipo 996 (cfr. Fig. 3.5).
Fig. 3.4 La Porsche Boxster tipo 986 (Fonte: Porsche Italia).
Fig. 3.5 La Porsche 911 tipo 996 (Fonte: Porsche Italia).
87
La fase analitica Lo scenario di mercato relativo ai due modelli segnalati si presenta molto interessante. Secondo le analisi dei dati relativi al circolante forniti dal Ministero dei Trasporti, i due modelli contano in Italia circa 20.000 autovetture con una prevalenza di 911, che è stato uno dei modelli di Porsche più venduti in assoluto. Incrociando i dati forniti dal reparto post vendita con quelli reperibili online sul sito Autoscout24 (2012) è possibile definire due schede informative (Figura 3.6 e 3.7) in grado di evidenziare il posizionamento delle due autovetture nel mercato delle auto sportive usate. Modello
911 Tipo 996
Anni di produzione
1998-‐2004
Circolante
12.687 vetture (aggiornato al 26/08/11)
Prezzo medio
32.205 (aggiornato al 26/08/11)
Fig. 3.6 Scheda informativa Porsche 911 tipo 996 con distribuzione prezzo medio/anno immatricolazione (Autoscout24, 2012) 88
Modello
Boxster Tipo 986
Anni di produzione
1997-‐2004
Circolante
7.237 vetture (aggiornato al 26/08/11)
Prezzo medio
17.486 (aggiornato al 26/08/11)
Fig. 3.7 Scheda informativa Porsche Boxster tipo 986 con distribuzione prezzo medio/anno immatricolazione (Autoscout24, 2012) Questi due modelli si posizionano nel segmento di mercato delle auto sportive usate, in una fascia di prezzo medio. EĞůů͛ĂŶĂůŝnjnjĂƌĞůĞĐĂƵƐĞĚĞůů͛ŝŶĐƌĞŵĞŶƚŽĚĞůƚĂƐƐŽĚŝĚĞĨĞnjŝŽŶĞĚĂƉĂƌƚĞĚĞŝĐůŝĞŶƚŝŶĞŝ confronti della rete ufficiale, ƌŝƐƵůƚĂ ƌĂŐŝŽŶĞǀŽůĞ ŝƉŽƚŝnjnjĂƌĞ ĐŚĞ ŝů ͞ĐůŝĞŶƚĞ ƚŝƉŽ͟ Ěŝ questi due modelli consideri il prezzo come un attributo importante, se non primario, nelle sue scelte di consumo. Una veloce ricerca online relativamente alle keyword ͞ĂƐƐŝƐƚĞŶnjĂWŽƌƐĐŚĞ͕͟͞ĐĞŶƚƌŝĂƐƐŝƐƚĞŶnjĂWŽƌƐĐŚĞ͕͟͞KĨĨŝĐŝŶĞWŽƌƐĐŚĞ͟ŚĂĐŽŶĨĞƌŵĂƚŽ queste ipotesi. Esistono infatti svariate community, non ufficiali, nel quale gli appassionati di questi due modelli si ritrovano per discutere online. DĂůů͛ĂŶĂůŝƐŝ Ěŝ alcune conversazioni presenti in questi forum, emerge non solo una elevata sensibilità al prezzo ma anche una sorta di diffidenza nei confronti della rete ufficiale, dovuta principalmente al fatto che in alcuni casi non viene riconosciuto come ragionevole il rapporto prezzo servizio offerto.
89
La fase strategica Questa fase vede la definizione di goal, obiettivi, definizione del target e strategia di posizionamento. I goal / ŐŽĂů ĚĂ ƉŽƌƚĂƌĞ Ă ĐŽŵƉŝŵĞŶƚŽ ŶĞůůĂ ƌĞĂůŝnjnjĂnjŝŽŶĞ Ěŝ ƋƵĞƐƚ͛ŝŶŝnjŝĂƚŝǀĂ Ɛŝ ƉŽƐƐŽŶŽ sostanzialmente riassumere in tre punti: 1. ridurre il tasso di defezione relativo alla rete ufficiale, per quanto riguarda i possessori dei modelli 911 tipo 996 e Boxster tipo 986; 2. incentivare la domanda dei servizi e dei ricambi ufficiali Porsche; 3. aggiornare e implementare il database clienti Porsche (C@P -‐ Customer Relationship Management @ Porsche) relativo ai possessori dei modelli 911 tipo 996 e Boxster tipo 986. Obiettivi In maniera coerente con la definizione dei goal gli obiettivi quantitativi possono essere così definiti: 1. aumentare il numero di passaggi in officina nei tre mesi del periodo selezionato di almeno 5 punti percentuali sul circolante non fidelizzato ma raggiungibile. In termini numerici questo significa circa 240 nuovi passaggi in officina (cfr. Tab. 3.1).
90
Circolante Totale Circolante Fidelizzato Circolante non Fidelizzato % Raggiungibile dalla campagna Target Raggiungibile % obiettivo Obiettivo numerico
19.924 6.973 12.951 37,20% 4.818 5,00% 241
Tab 3.1 Stima numerica circolante raggiungibile dalla campagna Questa stima è effettuata in base alla percentuale rilasciata da Audiweb (2011) relativa alla percentuale di persone raggiungibile tramite Internet rientranti nel nostro target considerando una segmentazione demografica; 2. aumentare il fatturato di ricambi dei modelli in promozione di 1 punto percentuale; 3. ottenere ů͛ĂƵƚŽƌŝnjnjĂnjŝŽŶĞ Ăů ƚƌĂƚƚĂŵĞŶƚŽ ĚĞŝ ůŽƌŽ ĚĂƚŝ Ğ inserirli nel database clienti se non presenti. Definizione del target audience Come precisato nel capitolo 1, il metodo ottimale per la definizione del target audience in un piano di marketing digitale è il modello delle primary e secondary personas introdotto da Cooper (1998). In Porsche Italia per campagne di questo tipo ů͛ĂƉƉƌŽĐĐŝŽ Ăů ƉƌŽĨŝůŝŶŐ ğ Ɖŝƶ ƚƌĂĚŝnjŝŽŶĂůĞ͕ ƐŽƉƌĂƚƚƵƚƚŽ ƋƵĂŶĚŽ ůĞ ĂnjŝŽŶŝ ƉƌĞǀĞĚŽŶŽ che una parte consistente del target sia già presente nel database clienti. Infatti una parte importante del target audience (circa un 30%) è da considerarsi presente in C@P, anche se non è detto che i dati siano aggiornati e completi. >͛ĂŶĂůŝƐŝĚŝƉƌŽĨŝůŝŶŐƉĞƌƋƵĞƐƚ͛ĂnjŝŽŶĞğƋƵŝŶĚŝƉĂƌƚŝƚĂĚĂƵŶ͛ĞƐƚƌĂnjŝŽŶĞĚĂůĚĂƚĂďĂƐĞ clienti di tutte le informazioni demografiche relative ai clienti dei due modelli in promozione, in modo da ottenere una solida base informativa di partenza. /Ŷ ƉĂƌƚŝĐŽůĂƌĞ Ɛŝ ƐŽŶŽ ŽƚƚĞŶƵƚĞ ŝŶĨŽƌŵĂnjŝŽŶŝ ĚĞƚƚĂŐůŝĂƚĞ ƌĞůĂƚŝǀĂŵĞŶƚĞ Ăůů͛Ğƚă ;&ŝŐ͘ 3.8), al sesso (Fig. 3.9) e alla distribuzione geografica (Fig. 3.10).
91
Età degli attuali intestatari 986 e 996 (dato al 20 Luglio 2011) 400 996 986
350 300 250 200 150 100 50 0
19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 81 83 85 87 90 92
Fig. 3.8 La distribuzione età/numero di possessori relativa ai modelli Porsche 911 tipo 996 e Boxster tipo 986 (Fonte: Porsche Italia)
Genere Cliente (%)
12,5%
18,7%
SOCIETA' 70,1%
67,5%
M F
17,3%
13,7%
986
996
Fig. 3.9 La distribuzione possessori per genere relativa ai modelli Porsche 911 tipo 996 e Boxster tipo 986 (Fonte: Porsche Italia)
92
Distribuzione geografica Italia 986 e 996 (%)
15,2%
11,2%
31,2%
34,6%
Sud Nord-‐ovest Nord-‐est
21,8%
25,9%
Isole
10,2%
6,6%
Centro
21,6%
21,7%
986
996
Fig. 3.10 La distribuzione geografica possessori relativa ai modelli Porsche 911 tipo 996 e Boxster tipo 986 (Fonte: Porsche Italia) Altre informazioni utili per determinare il comportamento relativo al target sono fornite dalle formalità ACI ;ƵƚŽŵŽďŝůĞůƵďĚ͛/ƚĂůŝĂͿ registrate sui possessori dei due modelli. Le formalità ACI definiscono le ultime registrazioni legali previste dal Codice della Strada effettuate su di una vettura circolante. Le formalità più frequenti relative ai due modelli sono le seguenti: x
trascrizioni di vendita: supera il 70% per entrambi i modelli. Indica un elevato numero di passaggi di mano delle vetture tra privati dopo il primo proprietario (altrimenti la formalità sarĞďďĞƵŶΖĂůƚƌĂ͗͞ŝƐĐƌŝnjŝŽŶĞĐŽŵĞǀĞŝĐŽůŽƵƐĂƚŽ͟Ϳ͖
x
trasferimento di residenza: 9% per la 986 e 7% per la 996.
In seguito, sono stati analizzati anche alcuni focus group relativi ai servizi del post vendita ai quali hanno partecipato alcuni proprietari dei due modelli della campagna. Inoltre sono state svolte interviste ai responsabili di alcune officine della rete ufficiale. Infine per completare le descrizioni sono state effettuate delle analisi di alcune conversazioni online. Il lavoro di profilazione dell͛ĂƵĚŝĞŶĐĞŚĂĚĞƚĞƌŵŝŶĂƚŽůĂƌĞĂůŝnjnjĂnjŝŽŶĞĚŝĚƵĞƐĐŚĞĚĞ di sintesi relative ai possessori ipotetici dei due modelli (Figg. 3.11 e 3.12).
93
Informazioni di base x Uomo x 52 anni x Vive in una città del nord Italia x Livello di reddito annuo medio-‐alto
Informazioni sociali rilevanti È un appassionato del marchio Porsche, considera la sua auto un traguardo, anche se è stata acquistata usata. È disposto a spendere per la sua auto ma non a svenarsi. È bene informato sulle caratteristiche ƚĞĐŶŝĐŚĞĚĞůů͛ĂƵƚŽĞĐĞƌĐĂĐŽŵƉůŝĐŝƚăĞŝŶĨŽƌŵĂnjŝŽŶŝĐŽŶŝů ƚĞĐŶŝĐŽͬŵĞĐĐĂŶŝĐŽĐŚĞĐŝ͞ŵĞƚƚĞůĞŵĂŶŝ͘͟hƚŝůŝnjza Internet soprattutto per informarsi e per cercare offerte. Sta iniziando ad utilizzare i social ŵĞĚŝĂŶĞůƚĞŵƉŽůŝďĞƌŽ͘ĚŝƐƉŽƐƚŽĂůů͛ĂĐƋƵŝƐƚŽŽŶůŝŶĞĚĂĐĂŶĂůŝŶŽŶ ufficiali.
Fig. 3.11 Scheda profiling possessore Porsche 911 tipo 996 (elaborazione personale da dati Porsche Italia)
Informazioni di base x Uomo x 48 anni x Vive in una città del nord Italia x Livello di reddito annuo medio Informazioni sociali rilevanti Ha acquistato la sua auto come uno sfizio per avere un auto cabrio da ƵƚŝůŝnjnjĂƌĞŶĞůƉĞƌŝŽĚŽĞƐƚŝǀŽ͘/ůƐƵŽůŝǀĞůůŽĚŝƐƉĞƐĂƉĞƌů͛ĂƵƚŽğŵĞĚŝŽ ďĂƐƐŽ͘'ĞŶĞƌĂůŵĞŶƚĞƉƌĞƐƚĂů͛ĂƵƚŽĂůĨŝŐůŝŽͬĂĐŚĞůa utilizza come ƐĞĐŽŶĚĂĂƵƚŽ͘hƚŝůŝnjnjĂŝŶƚĞƌŶĞƚƉĞƌŝŶĨŽƌŵĂƌƐŝ͘ĚŝƐƉŽƐƚŽĂůů͛ĂĐƋƵŝƐƚŽ online da canali non ufficiali.
Fig. 3.12 Scheda profiling possessore Porsche Boxster tipo 986 (elaborazione personale da dati Porsche Italia) 94
La strategia e il posizionamento Prima di elaborare la strategia è stato definito uno schema sintetico degli Insight più interessanti rilevati nelle prime fasi di analisi relativamente al target e al mercato in analisi (Fig. 3.13)
INSIGHT STRATEGICI
INSIGHT OPERATIVI
ͻ cliente "diverso" rispetto a quello tradizionale Porsche: maggiore attenzione al prezzo e diffidenza verso la rete ufficiale a cui generalmente non si rivolge
ͻ utilizzo informativo di Internet ͻ utilizzo di Internet per effettuare ricerche relative ad offerte ͻ utilizzo basilare dei social media
Fig. 3.13 Definizione Insight strategici e operativi più utili rilevati nel caso POSC Considerando questi Insight la strategia proposta è stata la seguente: Offrire un mix di pacchetti ricambi vantaggiosi dal punto di vista finanziario e un omaggio ai possessori dei due modelli in promozione, al fine di ridurre il tasso di defezione e aumentare nel lungo termine il loro livello di fidelizzazione verso la rete ufficiale. Per attuare questa strategia sono state utilizzate delle tattiche semplici come una landing page in grado di spiegare in pochi passaggi la promozione e una tab su una pagina Facebook con caratteristiche analoghe. Per realizzare il posizionamento sono state considerate attentamente le caratteristiche emerse nella fase di profiling e, in particolare, la tendenza del target audience alla ricerca di offerte convenienti nel web. Si è quindi cercato di definire un posizionamento basato sulla convenienza attraverso ů͛ĂƐƐŽĐŝĂnjŝŽŶĞ ĂĚ ĂůĐƵŶŝ veicoli coerenti, come siti dedicati alle offerte online.
95
Nella realizzazione del posizionamento si sono comunque considerati gli standard ĐŽŵƵŶŝĐĂƚŝǀŝWŽƌƐĐŚĞĚĞƚƚĂƚŝĚĂůůĂƉŝĂŶŝĨŝĐĂnjŝŽŶĞĚ͛ŝŶĚŝƌŝnjnjŽĐŽŶƚĞŶƵƚĂŶĞůůĞguideline ufficiali. La fase operativa Definizione delle tattiche La definizione delle tattiche è partita dalla costruzione dei pacchetti promozionali (Figg͘ ϯ͘ϭϰ Ğ ϯ͘ϭϱͿ͘ YƵĞƐƚĂ ƉĂƌƚĞ ğ ƐƚĂƚĂ ƌĞĂůŝnjnjĂƚĂ ĚĂůů͛ƵĨĨŝĐŝŽ ƉŽƐƚ ǀĞŶĚŝƚĂ ŝŶ ďĂƐĞ alle richieste di mercato più frequenti sui due modelli.
&ŝŐ͘ϯ͘ϭϰWĂĐĐŚĞƚƚŝƉƌŽŵŽnjŝŽŶĂůŝƌĞůĂƚŝǀŝĂůů͛ŽĨĨĞƌƚĂϵϭϭ(Fonte: Porsche Italia)
96
&ŝŐ͘ϯ͘ϭϰWĂĐĐŚĞƚƚŝƉƌŽŵŽnjŝŽŶĂůŝƌĞůĂƚŝǀŝĂůů͛ŽĨĨĞrta Boxster (Fonte: Porsche Italia) Dopo aver definito le tipologie dei sei pacchetti più richiesti per ogni modello, per creare effettivamente un prezzo finale competitivo è stato applicato uno sconto medio ai prezzi di listino del 25%. Inoltre per superare la diffidenza da parte di questi clienti è stato creato un format di accesso alla promozione in grado di offrire un beneficio immediato in cambio della sola compilazione del form di iscrizione. hŶĂ ǀŽůƚĂ ĐŽŵƉŝůĂƚŽ ŝů ĨŽƌŵ Ě͛ŝƐĐƌŝnjŝŽŶĞ infatti il cliente non solo poteva avere accesso ai pacchetti, ma otteneva anche via e-‐ mail un Voucher. Questo tagliando gli offriva il diritto di ricevere un controllo gratuito della vettura e un portachiavi originale Porsche del valore di 15 Φ;&ŝŐ͘ϯ͘ϭϰͿ semplicemente ƌĞĐĂŶĚŽƐŝƉƌĞƐƐŽƵŶ͛ŽĨĨŝĐŝŶĂĚĞůůĂƌĞƚĞƵĨĨŝĐŝĂůĞ͘
Fig. 3.14 Portachiavi con disco freno (Fonte: Porsche Italia) 97
Come anticipato gůŝ ƐƚƌƵŵĞŶƚŝ ŽŶůŝŶĞ ƵƚŝůŝnjnjĂƚŝ ƉĞƌ ƋƵĞƐƚ͛ĂnjŝŽŶĞ ƐŽŶŽ stati principalmente due: x
landing page (Fig. 3.15);
x
fan page su Facebook (Fig. 3.16).
Entrambi questi strumenti hanno avuto lo scopo di offrire in modo immediato Ăůů͛ƵƚĞŶƚĞ ůĂ ƉŽƐƐŝďŝůŝƚă Ěŝ ĂĐĐĞĚĞƌĞ Ăůů͛ŝŶŝnjŝĂƚŝǀĂ ĐŽŵƉŝůĂŶĚŽ il form informativo. Il form in entrambe le piattaforme è stato evidenziato da un pulsante che sottolineava la possibilità di ottenere un controllo gratuito. Il ruolo tattico della landing page è stato quello di essere il portale informativo ĚĞĚŝĐĂƚŽĂůů͛ŝŶŝnjŝĂƚŝǀĂ͘Questa struttura informativa era composta da cinque sezioni: 1. ŚŽŵĞƉĂŐĞ͗ĚĞĚŝĐĂƚĂĂůůĂƐƉŝĞŐĂnjŝŽŶĞŐĞŶĞƌĂůĞĚĞůů͛ŝŶŝnjŝĂƚŝǀĂ͖ 2. pagina offerta 911: contenente la descrizione e il prezzo di tutti i pacchetti promozionali dedicati alla 911 (996); 3. pagina offerta Boxster: contenente la descrizione e il prezzo di tutti i pacchetti promozionali dedicati alla Boxster (986); 4. ĨŽƌŵĚ͛ŝƐĐƌŝnjŝŽŶĞ͗contenente il form ĐŚĞů͛ƵƚĞŶƚĞĚŽǀĞǀĂ compilare per accedere alla promozione. Il form è stato realizzato richiedendo le informazioni minime ƉĞƌŶŽŶŝŶĨĂƐƚŝĚŝƌĞů͛ƵƚĞŶƚĞ͛͘ƐƚĂƚŽŝŶŽůƚƌĞ inserito un campo di controllo, ovvero il numero di telaio della vettura, per evitare che si iscrivesse chiunque; 5. locator partner Porsche: contenente un link alla sezione ͞WĂƌƚŶĞƌ WŽƌƐĐŚĞ͟ del sito corporate che fornisce la lista completa delle officine e concessionarie ufficiali suddivise per area geografica.
98
Fig. 3.16 La landing page della campagna POSC (Fonte: Porsche Italia) La fan page su Facebook ha avuto un ruolo tattico diverso, cercando di intercettare la possibile fascia di target audience presente nei social network. In questo caso è stata realizzata una specifica Welcome Tab personalizzata (Fig. 3.17) per offrire Ăůů͛ƵƚĞŶƚĞůĂƉŽƐƐŝďŝůŝƚăĚŝŝƐĐƌŝǀĞƌƐŝĂŶĐŚĞƚƌĂŵŝƚĞ&ĂĐĞŬ. IŶƋƵĞƐƚŽŵŽĚŽů͛ƵƚĞŶƚĞ che accedeva alla pagina si trovava subito di fronte alle informazioni relative alla promozione e al format di registrazione. Un secondo ruolo tattico assegnato alla fan page è stato quello di creare un owned media, che raggruppasse possessori e appassionati Porsche per offrirgli anche in futuro iniziative service dedicate.
99
Fig. 3.17 La Welcome TAB Facebook della campagna POSC (Fonte: Porsche Italia) La scelta delle due piattaforme è da giustificarsi anche in relazione ai meccanismi di promozione complementari di cui dispongono. La landing page infatti è stata supportata principalmente da una promozione realizzata con un azione di Search Engine Marketing, che ha soddisfatto una parte di domanda già potenzialmente interessata. Infatti, questa parte di domanda raggiungeva la landing page effettuando una ricerca attiva Ăůů͛ŝŶƚĞƌŶŽ Ěŝ 'ŽŽŐůĞ͘ >Ă fan page invece è stata ƉƌŽŵŽƐƐĂ ĂƚƚƌĂǀĞƌƐŽ ů͛ƵƚŝůŝnjnjŽ ĚĞůůĞ ŝŶƐĞƌnjŝŽŶŝ ^ ĐŚĞ hanno intercettato quella ƉĂƌƚĞ Ěŝ ĚŽŵĂŶĚĂ ͞ůĂƚĞŶƚĞ͟ ŝŶĨŽƌŵĂŶĚŽ ĚĞůůĂ ƉƌŽŵŽnjŝŽŶĞ ĂŶĐŚĞ ŝ clienti potenziali che non si erano impegnati attivamente in alcun tipo di ricerca. Oltre alle azioni già citate la campagna POSC è stata supportata da ulteriori azioni promozionali ovvero una DEM (Direct E-‐mail Marketing) effettuata sui possessori presenti nel database clienti, un banner promozionale sul sito istituzionale porsche.it e da un più tradizionale display advertising. 100
WĞƌƌŝĂƐƐƵŵĞƌĞů͛ŝŶƚĞƌŽƉƌŽĐĞƐƐŽğƵƚŝůĞƉƌĞƐĞŶƚĂƌĞƵŶŽƐĐŚĞŵĂĚŝƐŝŶƚĞƐŝ;&ŝŐ͘ϯ͘ϭϴͿ͘
Fig. 3.18 Schema riassuntivo campagna POSC Pianificazione delle attività promozionali e timing /ŶƐŝĞŵĞ Ăůů͛ĂŐĞŶnjŝĂ W, ƐŽŶŽ ƐƚĂƚĞ ƐƉĞĐŝĨŝĐĂƚĞ ůĞ ŵŽĚĂůŝƚă ŽƉĞƌĂƚŝǀĞ͕ ůĂ ƐĐĞůƚĂ ĚĞŝ veicoli online e il timing delle attività promozionali. Ecco il dettaglio della pianificazione relativa agli strumenti utilizzati. x
SEM: per far confluire traffŝĐŽƋƵĂůŝĨŝĐĂƚŽĂůů͛ŝŶƚĞƌŶŽĚĞůůĂůĂŶĚŝŶŐƉĂŐĞƐŽŶŽƐƚĂƚŝ individuati 26 cluster di keyword: 13 riguardanti la terminologia di ricerca relativa a ricambi Porsche, 8 riguardanti gli stessi termini ma con un errore di digitazione e infine 5 riguardanti terminologie generiche di assistenza auto senza il termine Porsche. Il dettaglio relativo alle keyword dei vari cluster è riportato in appendice.
101
Fig. 3.19 >͛Ănnuncio sponsorizzato in Google per la campagna POSC x
Display Advertising: è stato definito un banner dinamico in due formati: Box 300x250 (Fig. 3.20) e leaderboard 728x90 (Fig.3.21). I due formati sono dovuti ai diversi posizionamenti dedicati; il primo si posiziona lateralmente mentre il secondo in testata.
Fig. 3.20 Banner Box per la campagna POSC (Fonte: Porsche Italia)
Fig. 3.21 Banner Leaderboard per la campagna POSC (Fonte: Porsche Italia) La collocazione dei banner è stata programmata su vari siti in corrispondenza del posizionamento definito ŶĞůůĂĨĂƐĞĂŶĂůŝƚŝĐĂ͘/ƐŝƚŝƐƵŐŐĞƌŝƚŝĚĂůů͛ĂŐĞŶnjŝĂW,ƐŽŶŽ stati i seguenti: Quattroruote.it, ebay.it, subito.it e autoscout24.it. 102
ŶĐŚĞ ůĂ ƉŝĂŶŝĨŝĐĂnjŝŽŶĞ ;&ŝŐ͘ ϯ͘ϮϮͿ ğ ƐƚĂƚĂ ĞƐĞŐƵŝƚĂ ĚĂůů͛ĂŐĞŶnjŝĂ W, ĐŚĞ ŚĂ ƉƌŽŐƌĂŵŵĂƚŽ ů͛attività di display advertising sul mese di novembre, in base al budget a disposizione.
Fig. 3.22 Pianificazione veicoli online display advertising x
/ŶƐĞƌnjŝŽŶĞ^&ĂĐĞŬ͗ů͛ŝŶƐĞƌnjŝŽŶĞ (Fig. 3.23) ha ripreso il design dei banner e rimandava alla Fan page per massimizzare la sua efficacia.
Fig. 3.23 Inserzione ADS su Facebook relativa alla campagna POSC x
Direct E-‐mail Marketing (DEM): è stato pianificato ů͛ŝŶǀŝŽdi una DEM informativa ai clienti a target già presenti nel database clienti. Il design utilizzato nella e-‐mail (Fig.3.24) è stato ottimizzato per massimizzare il click-‐through rate.
103
Fig. 3.24 DEM campagna POSC (Fonte: Porsche Italia) A queste azioni promozionali su media esterni si aggiunge un banner posizionato nel sito istituzionale Porsche.it (Fig. 3.25) che riceve mediamente 148.000 visitatori mensili e su quello dei concessionari ufficiali.
Fig. 3.25 Il banner promozionale situato sul sito istituzionale porsche.it
104
La riduzione dei prezzi di listino applicata ai pacchetti è durata per tre mesi: da novembre 2011 a fine gennaio 2012 mentre la campagna promozionale sui mezzi esterni, per motivi di budget, è terminata dopo il primo mese. La promozione del primo mese avrebbe comunque dovuto generare un passaparola tra i possessori dei due modelli tale da mantenere un buon numero di iscritti anche nei due mesi successivi. Ecco lo schema riassuntivo della pianificazione della campagna promozionale.
Fig. 3.26 Pianificazione promozione online della campagna POSC Oltre a queste azioni è stata defiŶŝƚĂĂŶĐŚĞƵŶ͛ĂnjŝŽŶĞƉƌŽŵŽnjŝŽŶĂůĞĚŝ͞ĞŵĞƌŐĞŶnjĂ͟ (denominata Wheel Cleanser) della durata di una settimana, da realizzare nel caso i ƌŝƐƵůƚĂƚŝĚĞůůĂĐĂŵƉĂŐŶĂĨŽƐƐĞƌŽĂůĚŝƐŽƚƚŽĚĞůůĞĂƐƉĞƚƚĂƚŝǀĞ͘YƵĞƐƚ͛ĂnjŝŽŶĞĐŽŶƐŝƐƚĞŝŶ un omaggio extra, un prodotto ufficiale Porsche per la pulizia dei cerchi (Fig. 3.27).
105
Fig. 3.27 Pulitore per cerchi (Fonte: Porsche Italia) Budget Il budget della campagna è composto principalmente da tre voci di costo: quelle relative alla promozione online, quelle di realizzazione operativa e infine quelle interne. Il budget riportato nella tabella 3.2 contiene la suddivisione dei costi imputati direttamente alla campagna POSC secondo la registrazione effettuata dalla contabilità del reparto marketing. 106
Voci di costo campagna promozionale
Costo
Quattroruote
Φ 2.163
Autoscout 24
Φ 2.517
Ebay
Φ 2.523
Subito
Φ 2.015
Facebook ADS
Φ 5.313
Google
Φ 7.470
Totale campagna promozionale
Φ 22.000
Voci di costo realizzazione operativa
Costo
Apertura e creazione TAB dedicata Facebook
Φ 800
Creazione Landing Page
Φ 1.000
Creazione DEM
Φ 250
Sviluppo Banner
Φ 200
Totale realizzazione operativa
Φ 2.250
Voci di costo interne
Costo
Stima costo personale interno
Φ 2.500
Costo Gadget promozionali
Φ 1.000
Totale costi interni
Φ 3.500
Costo totale campagna POSC
ΦϮϳ͘ϳϱϬ
Tab. 3.2 Il budget della campagna POSC Monitoraggio È stato definito un framework integrato di misurazione dei risultati (Tab. 3.3) per ŵŽŶŝƚŽƌĂƌĞ ů͛ĂŶĚĂŵĞŶƚŽ ĚĞůůĂ ĐĂŵƉĂŐŶĂ ĞĚ Ğǀentualmente apportare azioni di supporto. Le misurazioni previste dal framework riguardavano principalmente le ŵĞƚƌŝĐŚĞ ďƵƐŝŶĞƐƐ ĨŽŶĚĂŵĞŶƚĂůŝ ƉĞƌ ĐĂƉŝƌĞ ů͛ĂŶĚĂŵĞŶƚŽ ĚĞůůĂ ĐĂŵƉĂŐŶĂ. Oltre a queste il framework conteneva altre informazioni di supporto come alcune counting metrics utilizzate principalmente per la comprensione del trend della campagna. 107
Business value metrics
Counting metrics
Outcome metrics
x
contatti raggiunti
x
numero di iscritti (e % raggiungimento obiettivo)
x
like su Facebook
x
visitatori su Facebook
x
visitatori/visite landing page
x
profondità della visità landing page
x
creazione owned media
Tab. 3.3 Il framework della campagna POSC >͛ĂŐŐŝŽƌŶĂŵĞŶƚŽĚĞůĨƌĂŵĞǁŽƌŬğƐƚĂƚŽƌĞĂůŝnjnjĂƚŽƐƵďĂƐĞŐŝŽƌŶĂůŝĞƌĂ͕ĐŽŵĞŝůƌĞƉŽƌƚ riassuntivo (Fig. 3.28) consegnato giornalmente al team del marketing e del post vendita coinvolto. Il report contiene una sintesi grafica delle metriche più significative (iscritti, contatti raggiunti e visitatori) Ğ ƵŶ͛indicazione del trend di quelle secondarie.
Fig. 3.28 Esempio di report relativo alla campagna POSC Oltre a questo report è stato predefinito un report secondario da consegnare ai dirigenti di entrambi i reparti al termine della campagna, contenente i dettagli riguardanti i risultati finanziari relativi alla vendita dei pacchetti. 108
3.3.2 I risultati della campagna Per capire non solo i risultati, ŵĂ ĂŶĐŚĞ ŝ ƚƌĞŶĚ Ğ ů͛ŝŶĨůƵĞŶnjĂ ĚĞůůĞ ǀĂƌŝĞ ĨŽƌŵĞ promozionali di advertising utilizzate nel corso della campagna POSC è utile analizzare singolarmente alcuni indici misurati nel framework di monitoraggio. Iscritti Iscritti Giornalieri 30
CAMPAGNA PROMOZIONALE 25 20 15 10 5 0 02-‐nov 09-‐nov 16-‐nov 23-‐nov 30-‐nov
07-‐dic
14-‐dic
21-‐dic
28-‐dic
04-‐gen 11-‐gen 18-‐gen 25-‐gen
Fig. 3.29 Numero di iscritti giornalieri campagna POSC Il numero di iscritti essendo direttamente correlato a più obiettivi previsti dal piano (portare in officina clienti e vendita ricambi) risulta la metrica business più importante del framework di misurazione. Nel mese di novembre, essendo attiva la campagna promozionale online, si sono registrati i risultati migliori ottenendo ben il 68,44% del totale degli iscritti (154 iscritti). Il numero massimo di iscritti giornalieri si è registrato il 29 novembre, giorno in cui è ƐƚĂƚŽĞĨĨĞƚƚƵĂƚŽů͛ŝŶǀŝŽĚĞůůĂDĐŚĞ, di certo͕ŚĂĂǀƵƚŽƵŶ͛influenza importante in questo risultato e in quello dei giorni successivi.
109
Anche se non è possibile avere una misurazione certa del numero di iscritti provenienti dalla DEM è comunque possibile misurare, dalle sorgenti di traffico della ůĂŶĚŝŶŐ ƉĂŐĞ͕ ŝů ŶƵŵĞƌŽ Ěŝ ǀŝƐŝƚĞ ƉƌŽǀĞŶŝĞŶƚŝ ĚĂ ĞƐƐĂ ŶĞůů͛ŝŶƚĞƌǀĂůůŽ ƚĞŵƉŽƌĂůĞ Ě͛ŝŶƚĞƌĞƐƐĞ;&ŝŐ͘ 3.29). Visite Totali, Visite da DEM e Iscritti 30
900
Visite Tot
800
DEM
700
Iscritti
25 20
600 500
15
Iscritti
Visite
1.000
400 10
300 200
5
100 0 29-‐nov
29-‐nov 30-‐nov 01-‐dic 02-‐dic 03-‐dic
30-‐nov
Visite Tot 942 233 111 86 79
01-‐dic
Visite da DEM 339 63 46 13 6
02-‐dic
% Visite da DEM 35,99% 27,04% 41,44% 15,12% 7,59%
0 03-‐dic
Iscritti 25 12 6 5 0
Fig. 3.30 Numero di visite giornalieri provenienti da DEM Considerando il numero di visite provenienti dalla DEM e la forte correlazione che intercorre tra visite e iscritti (ߩ௩௦௧ǡ௦௧௧ ൌ ͲǡͻͶ) si può evincere che la DEM ha influito in maniera positiva sul numero di iscritti, non solo per il giorno del suo invio ma anche per i tre giorni seguenti. >͛ŝŵƉĂƚƚŽ ƉŽƐŝƚŝǀŽ ĚĞůůĂ ĐĂŵƉĂŐŶĂ ƉƌŽŵŽnjŝŽŶĂůĞ Ɛŝ ĞǀŝŶĐĞ Ănche dal grafico del numero di iscritti cumulati (Fig. 3.31) in cui risulta evidente un maggiore tasso di crescita nel mese di novembre.
110
Iscritti Cumulati 250 CAMPAGNA PROMOZIONALE 200
150
Numero di iscritti
100
50
0 02-‐nov
09-‐nov
16-‐nov
23-‐nov
30-‐nov
07-‐dic
14-‐dic
21-‐dic
28-‐dic
04-‐gen
11-‐gen
18-‐gen
25-‐gen
Fig. 3.31 Iscritti cumulati hůƚĞƌŝŽƌŝĐŽŶĨĞƌŵĞƐƵůů͛ĞĨĨĞƚƚŽƉŽƐŝƚŝǀŽĚĞůůĂĐĂŵƉĂŐŶĂƌŝƐƵůƚĂŶŽĞǀŝĚĞŶƚŝŽƐƐĞƌǀĂŶĚŽ le principali statistiche relative al numero di iscritti suddivise per mese (Fig. 3.32). Boxplot Numero Iscritti 25 20 15 10 5 0 Novembre
Media giornaliera Min Q1 Mediana Q3 Max
Dicembre
Gennaio
Novembre
Dicembre
Gennaio
5,31
1,52
0,83
1
0
0
2
0
0
5
1
1
6,25
2
1
6
4
25
Fig. 3.32 Statistiche numero di Iscritti/mese 111
Per supportare ulteriormente la campagna visto il forte trend in calo al termine della campagna promozionale, Ɛŝ ğ ĚĞĐŝƐŽ Ěŝ ƌĞĂůŝnjnjĂƌĞ ůĂ ƉƌŽŵŽnjŝŽŶĞ ĞdžƚƌĂ ͞tŚĞĞů ůĞĂŶƐĞƌ͟ŶĞůŵĞƐĞĚŝŐĞŶŶĂŝŽ;ĚĂůϵͬϬϭͬϮϬϭϮĂůϭϱͬϬϭͬϮϬϭϮͿ͘>͛ĂnjŝŽŶĞŚĂĂǀƵƚŽƵŶ buon esito determinando un aumento abbastanza visibile del numero di iscritti nella settimana di promozione (cfr. Fig. 3.33). Raggruppando il numero degli iscritti su base settimanale il miglioramento si vede più chiaramente. Numero di iscritti settimanali 60
53
50
PROMOZIONE WHEEL CLEANSER
40 31 28
30
28
26 16
20
11
11
10
5
6 3
3
4
0 1
3
5
7
9
11
13
Fig. 3.33 Statistiche numero di Iscritti/mese Metriche Landing page Le principali metriche relative alla landing page sono state monitorate per avere ĐŽŶĨĞƌŵĞ ƐƵůů͛ĂŶĚĂŵĞŶƚŽ ĚĞůůĂ ĐĂŵƉĂŐŶĂ Ğ ǀĞƌŝĨŝĐĂƌĞ ů͛ĞĨĨŝĐĂĐŝĂ ĚĞŝ ǀĞŝĐŽůŝ promozionali utilizzati. Come anticipato nel precedente paragrafo la correlazione tra visite e iscritti è molto forte (come è anche evidente dal grafico in Fig. 3.34) ed è quindi fondamentale un loro monitoraggio costante.
112
Visite,Visitatori e iscritti 1.200
30
CAMPAGNA PROMOZIONALE
Visitatori unici
1.000
Visite
25
800
20
600
15
400
10
200
5
0 02-‐nov 09-‐nov 16-‐nov 23-‐nov 30-‐nov 07-‐dic
0 14-‐dic
21-‐dic
28-‐dic 04-‐gen 11-‐gen 18-‐gen 25-‐gen
Fig. 3.34 Visite, visitatori e iscritti ŽŵĞ ƉĞƌ Őůŝ ŝƐĐƌŝƚƚŝ ů͛ĞĨĨĞƚƚŽ ĚĞůůĂ ĐĂŵƉĂŐŶĂ ƉƌŽŵozionale risulta evidente anche dalle statistiche delle visite (Fig. 3.35) e dal grafico delle visite/visitatori cumulate (Fig 3.36) che evidenzia un tasso di crescita molto più elevato nel periodo della campagna promozionale.
113
Iscritti
Accessi landing page
Iscritti
Boxplot Visite 900 800 700 600 500 400 300 200 100 0 Novembre
Dicembre
Media giornaliera Min Q1 Mediana Q3 Max
Gennaio
Novembre 509
Dicembre
Gennaio
62
50
233
39
38
387
48
44
449
55
50
569
66
54
942
111
69
Fig. 3.35 Statistiche Visite Visite/Visitatori Cumulate 20.000 18.000
CAMPAGNA PROMOZIONALE
16.000 Visite Aggregate
14.000 12.000
Visitatori unici Aggregati
10.000 8.000 6.000 4.000 2.000 0 02-‐nov 09-‐nov 16-‐nov 23-‐nov 30-‐nov 07-‐dic
14-‐dic
21-‐dic
28-‐dic 04-‐gen 11-‐gen 18-‐gen 25-‐gen
Fig. 3.36 Visite/Visitatori cumulati landing page
114
WĞƌ ǀĞƌŝĨŝĐĂƌĞ ů͛ŝŶĐŝĚĞŶnjĂ Ěŝ ŽŐŶŝ ƐŝŶŐŽůŽ ƐƚƌƵŵĞŶƚŽ ƉƌŽŵozionale utilizzato è necessario misurare il corrispondente ritorno a livello di visite sulla landing page. Per farlo si può semplicemente considerare la percentuale di affluenza media giornaliera portata da ogni strumento alla landing page nel proprio periodo di attività (Fig. 3.37). Visite/Visitatori e periodo di attività strumenti 1.200
1.000
800
600
400 Quattroruote.it eBay.it Autoscout24.it Autoscout24.it
200
30-‐nov
29-‐nov
28-‐nov
27-‐nov
26-‐nov
25-‐nov
24-‐nov
23-‐nov
22-‐nov
21-‐nov
20-‐nov
19-‐nov
18-‐nov
17-‐nov
15-‐nov
14-‐nov
13-‐nov
12-‐nov
11-‐nov
10-‐nov
09-‐nov
08-‐nov
07-‐nov
06-‐nov
05-‐nov
04-‐nov
03-‐nov
02-‐nov
0
16-‐nov
Subito.it SEM
Veicolo Banner -‐ Autoscout24 Banner -‐ eBay Banner Quattroruote Banner -‐ Subito Banner Porsche.it -‐ 2 PAG Banner Porsche.it -‐ 1 PAG SEM
Visite medie Giornaliere 46 4 8 45 8 71 113
% Incidenza media giornaliera 7,47% 0,71% 1,82% 9,06% 2% 12,82% 22,22%
Fig. 3.37 Performance e periodo di attività dei vari veicoli e strumenti promozionali La tabella mostra con chiarezza le performance degli strumenti e dei veicoli utilizzati descrivendo le visite medie giornaliere portate nella landing page e la loro incidenza media percentuale sul totale.
115
Oltre agli strumenti promozionali esterni in Figura 3.37 è stato considerato, per completezza, anche il banner promozionale inserito nel sito istituzionale considerandolo in maniera ĚŝƐƚŝŶƚĂĂƐĞĐŽŶĚĂĚĞůƐƵŽƉŽƐŝnjŝŽŶĂŵĞŶƚŽĂůů͛ŝŶƚĞƌŶŽĚĞů sito (Homepage: 1 PAG, pagina secondaria: 2 PAG). Osservando questi dati si evince ĐŚŝĂƌĂŵĞŶƚĞ ĐŚĞ ů͛Ăpporto fornito alla campagna dal display advertising su eBay e Quattroruote è stato oggettivamente quasi nullo. Lo strumento che ha contribuito maggiormente invece è stata la campagna SEM realizzata con Google AdWords che ha portato mediamente 113 visite al giorno. hŶ͛ƵůƚĞƌŝŽƌĞĐŽŶĨĞƌŵĂĚĞůůĞƉƌĞƐƚĂnjŝŽŶŝĚĞŐůŝƐƚƌƵŵĞŶƚŝƉƌŽŵŽnjŝŽŶĂůŝĂƌƌŝǀĂĚĂůW (Costo Per Contatto) dei vari veicoli rappresentato nella tabella seguente: Veicolo
Durata
Costo
Subito Autoscout24 eBay Quattroruote
2-‐29/11 2-‐18/11 2-‐18/11 7-‐14/11
ΦϮ͘Ϭϭϱ ΦϮ͘ϱϭϳ ΦϮ͘ϱϮϯ ΦϮ͘ϭϲϯ
Contatti Raggiunti 1.310 784 102 67
Costo per contatto Φϭ͕ϱϰ Φϯ͕Ϯϭ ΦϮϰ͕ϳϯ ΦϯϮ͕Ϯϴ
Tab. 3.4 Stima Costo Per Contatto veicoli utilizzati Attraverso questi risultati si evince molto chiaramente come il CPC relativo ad ogni veicolo sia mediamente alto. Attraverso i risultati in termini di visualizzazioni (impression) ĨŽƌŶŝƚŝĚĂůů͛ĂŐĞŶnjŝĂW, ğ ƉŽƐƐŝďŝůĞ ĐĂůĐŽůĂƌĞ ĂŶĐŚĞ ƵŶ͛ĂůƚƌĂ ŵĞƚƌŝĐĂ ĨŽŶĚĂŵĞŶƚĂůĞ ƉĞƌ ůĂ ŵŝƐƵƌĂnjŝŽŶĞ ĚĞůůĞ performance dei banner ovvero il click-‐through rate (CTR). Il CTR indica in termini percentuali il rapporto tra il numero di click sul banner e il numero di visualizzazioni totali. 116
Veicolo Impression Subito 616.256 Autoscout24 725.420 eBay 712.632 Quattroruote 97.752 click-‐through rate medio
click-‐through rate 0,21% 0,11% 0,01% 0,07% 0,10%
Tab. 3.5 Click-‐through rate veicoli utilizzati Considerando che in Italia il click-‐through rate medio nel 2011 è pari a 0,11% (Pozzi, 2011) si può affermare con certezza, analizzati anche i CPC, che la campagna effettuata su Subito può considerarsi la più efficiente. Per verificare che la landing page non avesse problemi in termini di usabilità sono stati monitorati due indicatori come il tempo medio per sessione (Fig. 3.38) e il numero medio di pagine visualizzate per sessione (Fig 3.39). Tempo medio sessione 40
CAMPAGNA PROMOZIONALE
35 30 25 20 15 10 5 0 02-‐nov 09-‐nov 16-‐nov 23-‐nov 30-‐nov
07-‐dic
14-‐dic
21-‐dic
28-‐dic
04-‐gen 11-‐gen 18-‐gen 25-‐gen
Fig. 3.38 Tempo medio sessione landing page
117
Numero medio di pagine visualizzate per visita 3,0
CAMPAGNA PROMOZIONALE 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 02-‐nov 09-‐nov 16-‐nov 23-‐nov 30-‐nov
07-‐dic
14-‐dic
21-‐dic
28-‐dic
04-‐gen 11-‐gen 18-‐gen 25-‐gen
Fig. 3.39 Numero medio pagine visualizzate per visita Entrambi gli indici hanno un andamento che non si discosta molto dalla media e non dimostrano anomalie se non un picco negativo il 6 gennaio dovuto a problemi relativi al server. Il tempo medio per sessione è di 28 secondi ed è un buon valore considerando che in media un utente che arriva in una landing page impiega circa 8 secondi per decidere se la pagina sulla quale è atterrato corrisponde ai suoi criteri di ƌŝĐĞƌĐĂĞĂůůĞĂƐƉĞƚƚĂƚŝǀĞĐƌĞĂƚĞĚĂůů͛ĂŶŶƵŶcio (Salamina, 2012). Il numero medio di pagine per visita è circa 2 ed è il numero ottimale per informarsi sulla campagna e ƌŝƐƉŽŶĚĞƌĞĂůůĂ͞call to action͟ĞĐŽŵƉŝůĂƌĞŝůĨŽƌŵ͘ >͛ƵůƚŝŵĂƉĂƌƚĞĚŝĂŶĂůŝƐŝŝŶĨŽƌŵĂƚŝǀĂĚĞůůĂůĂŶĚŝŶŐƉĂŐĞƌŝŐƵĂƌĚĂůĞƐŽƌŐĞŶƚi di traffico. Terminata la campagna è importante analizzare tutte le fonti per vagliare eventuali opportunità per possibili azioni future. 118
Sorgente Direct/Google Porsche.com SEM -‐ Google Subito Ask Autoscout24 DEM Porschemania Automitula Peeplo Passioneporsche eBay Facebook Virgilio Menocostosi.it Quattroruote Altri siti8
Visite 4.098 3.532 3.571 1.310 1.302 784 540 319 311 192 171 102 95 92 72 67 1.442
Incidenza % Visite totali 22,77% 19,62% 19,84% 7,28% 7,23% 4,36% 3,00% 1,77% 1,73% 1,07% 0,95% 0,57% 0,53% 0,51% 0,40% 0,37% 8,01%
25,00% 20,00% 15,00% 10,00% 5,00% 0,00%
Fig. 3.40 Sorgenti di traffico Campagna POSC Nell͛ĞůĞŶĐŽ ĚĞůůĞ ƐŽƌŐĞŶƚŝ Ěŝ ƚƌĂĨĨŝĐŽ ŝŶ &ŝŐ͘ ϯ͘ϰϬ sono evidenziati i risultati non derivanti da alcuna forma di promozione. Tra questi spicca il motore di ricerca Ask.
8 rappresenta un insieme di 127 altre sorgenti che hanno fornito un apporto poco significativo (<50 visite) alle visite totali. 119
In un͛eventuale azione futura sarebbe quindi necessario prendere in considerazione ƵŶĂĐĂŵƉĂŐŶĂƉƌŽŵŽnjŝŽŶĂůĞ^DĂŶĐŚĞĐŽŶƋƵĞƐƚŽŵŽƚŽƌĞĚŝƌŝĐĞƌĐĂǀŝƐƚĂů͛ĂĨĨŝŶŝƚă dimostrata con il target. Metriche relative a Facebook Il ruolo di Facebook nel corso della campagna, ĐŽŵĞĂŶƚŝĐŝƉĂƚŽĂůů͛ŝŶƚĞƌŶŽĚĞůƉŝĂŶŽ͕ è stato quello di stimolare la domanda latente e generare passaparola, vista la predisposizione del social network a condividere contenuti. Le counting metrics misurate dalla piattaforma, ovvero i nuovi fan (Like) della pagina a livello giornaliero e cumulati (Fig. 3.41 e Fig. 3.42) mostrano come sia stato fondamentale in questo caso il supporto delle inserzioni. Nuovi Like/Dislike 450
CAMPAGNA PROMOZIONALE
400 350 300 Like
250
Dislike
200 150 100 50 0 02-‐nov 09-‐nov 16-‐nov 23-‐nov 30-‐nov
07-‐dic
14-‐dic
21-‐dic
28-‐dic
04-‐gen 11-‐gen 18-‐gen 25-‐gen
Fig. 3.41 Nuovi Like e Dislike fan page POSC
120
Crescita Like 4.500 4.000
CAMPAGNA PROMOZIONALE
3.500 3.000 2.500 2.000 1.500 1.000 500 0 02-‐nov 09-‐nov 16-‐nov 23-‐nov 30-‐nov 07-‐dic
14-‐dic
21-‐dic
28-‐dic 04-‐gen 11-‐gen 18-‐gen 25-‐gen
Fig. 3.42 Crescita Like fan page POSC >͛ƵƚŝůŝnjnjŽ Ěŝ &ĂĐĞŬ ğ ƐƚĂƚŽ ƐŽƐƚĂŶnjŝĂůŵĞŶƚĞ ƉĂƐƐŝǀŽ Ğ ƉĞƌ ŵĂŶƚĞŶĞƌĞ ǀŝǀŽ ů͛ŝŶƚĞƌĞƐƐĞ ƐŽŶŽ ƐƚĂƚŝ ĞĨĨĞƚƚƵĂƚŝ ĚĞŝ ƉŽƐƚ ĐŽŶ ĐĂĚĞŶnjĂ ƐĞƚƚŝŵĂŶĂůĞ ĐŚĞ ƌŝĐŽƌĚĂƐƐĞƌŽ ů͛ŝŶŝnjŝĂƚŝǀĂ ŵŽƐƚƌĂŶĚŽ ŝŵŵĂŐŝŶŝ ĚĞŝ ĚƵĞ ŵŽĚĞůůŝ ŝŶ ƉƌŽŵŽnjŝŽŶĞ͘ Il primo post realizzato il 25 nŽǀĞŵďƌĞŵŽƐƚƌĂǀĂů͛ŝŵŵĂŐŝŶĞĚŝƵŶĂWŽƌƐĐŚĞϵϵϲƐƵůůĂŶĞǀĞĞĚŚĂ avuto una diffusione virale portando ad un forte incremento non solo delle visite (Fig. 3.43) ma anche dei nuovi like. Visite Fan Page Facebook 1.400 1.200 1.000 800 600 400 200 0 02-‐nov 09-‐nov 16-‐nov 23-‐nov 30-‐nov 07-‐dic
14-‐dic
21-‐dic
28-‐dic 04-‐gen 11-‐gen 18-‐gen 25-‐gen
Fig. 3.43 Visite fan page POSC 121
Un ulteriore risultato importanƚĞ ƌĂŐŐŝƵŶƚŽ ƚƌĂŵŝƚĞ ů͛ƵƚŝůŝnjnjŽ Ěŝ &ĂĐĞŬ ğ ƐƚĂƚĂ ůĂ creazione di fan page con una base di circa 4.100 fan. Questa pagina di fatto rappresenta un͛ŝŵƉŽƌƚĂŶƚĞ ͞ŽǁŶĞĚ͟ ŵĞĚŝĂ ĐŚĞ ƉŽƚƌă ĞƐƐĞƌĞ ƵƚŝůŝnjnjĂƚŽ ƉĞƌ ůĞ prossime iniziative post-‐vendita. Per quanto riguarda le performance delle inserzioni ADS su Facebook il supporto in termini di contatti raggiunti è stato molto buono ed ha permesso di avere un CPC molto più basso rispetto alla campagna banner (cfr. Tab 3.4). Sito/Tipologia
Durata
Costo
ADS su Facebook
2-‐29/11
Φϱ͘ϯϭϯ
Contatti Raggiunti 10.754
Costo per contatto ΦϬ͕ϰϵ
Tab. 3.6 Costo per contatto ADS su Facebook Metriche relative alla DEM >ĂDğƐƚĂƚĂů͛ĂnjŝŽŶĞĐŚĞŚa avuto le performance migliori (Tab. 3.7)
Numero di Invii Numero di aperture (open rate) Numero di utenti che hanno cliccato almeno un link (click rate)
3.039 918 (31%) 376 (12%)
Tab. 3.7 Performance DEM >͛ŽƉĞŶƌĂƚĞĞŝůĐůŝĐŬƌĂƚĞƌĞŐŝƐƚƌĂƚŝƐŽŶŽŽƚƚŝŵŝƐĞĐŽŶĨƌŽŶƚĂƚŝĐŽŶĂůĐƵŶŝĚĂƚŝĨŽƌŶŝƚŝ da aziende specializzate in e-‐mail marketing come mailer mailer che testimonia un open ƌĂƚĞ ŵĞĚŝŽ ĚĞůů͛ ϭϭ͕ϰй͘ ĂŶĐŚĞŶĞĐĞƐƐĂƌŝŽ ƌŝĐŽŶŽƐĐĞƌĞ ƉĞƌž ĐŚĞ ŝ ĚĞƐƚŝŶĂƚĂƌŝ erano molto targettizzati e quindi di certo questo ha favorito il tasso di apertura. ŶĐŚĞů͛ŝŵƉĂƚƚŽƐƵŐůŝŝƐĐƌŝƚƚŝ͕ĐŽŵĞƌŝƉŽƌƚĂƚŽŶĞůƉĂƌĂŐƌĂĨŽĚĞĚŝĐĂƚŽ͕ğƐƚĂƚŽƉŽƐŝƚŝǀŽ e la DEM ha portato anche un aumento importante delle visite che si è protratto per circa tre giorni.
122
Raggiungimento degli obiettivi e riflessioni del management Porsche dĞƌŵŝŶĂƚĂ ůĂ ĐĂŵƉĂŐŶĂ Ɛŝ ƐŽŶŽ ƌĂĐĐŽůƚŝ ƚƵƚƚŝ ŝ ĚĂƚŝ Ě͛ŝŶƚĞƌĞƐƐĞ ƉĞƌ ĚĞĨŝŶŝƌĞ ŝů raggiungimento degli obiettivi e si è stilata la seguente tabella riassuntiva.
Clienti totali iscritti Aumento fatturato ricambi (%) Aggiornamento database clienti
Risultato
Obiettivo
223 1,1% 9
241 1% 9
% raggiungimento obiettivo 93% 110% 100%
Tab. 3.8 Risultati, obiettivi campagna POSC Dalla tabella 3.8 si evince che tutti gli obiettivi sono stati raggiunti tranne il primo (comunque per pochi punti percentuali)͘ >͛ĂƵŵĞŶƚŽ ĚĞů ĨĂƚƚƵƌĂƚŽ Ăů Ěŝ ƐŽƉƌĂ ĚĞůůĞ aspettative indica che comunque, malgrado il numero inferiore di iscritti, la clientela che ha aderito ha gradito la promozione acquistando mediamente più di un ƉĂĐĐŚĞƚƚŽ͕ Ž ŝŶƚĞŐƌĂŶĚŽ ů͛ŽĨĨĞƌƚĂ ĐŽŶ ů͛ĂĐƋƵŝƐƚŽ Ěŝ ƵůƚĞƌŝŽƌĞ ĐŽŵƉŽŶĞŶƚŝƐƚŝĐĂ Ěŝ ricambio. Per quanto riguarda i risultati finanziari il management Porsche ha dichiarato che ů͛ŝŶŝnjŝĂƚŝǀĂ è stata molto positiva affermando che il ROI è stato all͛altezza delle aspettative e la stima del fatturato generato, tra la vendita dei pacchetti e servizi ĞdžƚƌĂ͕ğĚŝĐŝƌĐĂϴϬ͘ϬϬϬΦ͘ Oltre a queste indicazioni sulla natura finanziaria dei risultatati è possibile evidenziare ĂůĐƵŶŝ ƉƌŽďůĞŵŝ ĐŚĞ ŝŶ ƉĂƌƚĞ ŚĂŶŶŽůŝŵŝƚĂƚŽ ŝů ƐƵĐĐĞƐƐŽ ĚĞůů͛ŝŶŝnjŝĂƚŝǀĂ͘/ů primo problema rilevato è relativo alla pianificazione della promozione sul web, infatti come risulta evidente dai risultati sulla laŶĚŝŶŐƉĂŐĞ͕ů͛ĂƉƉŽƌƚŽĚŝĂůĐƵŶŝǀĞŝĐŽůŝ è stato totalmente insufficiente e ha limitato ůĂ ƉŽƌƚĂƚĂ ĚĞůů͛ŝŶŝnjŝĂƚŝǀĂ͘ hŶ͛ulteriore problema rilevato dal reparto post vendita è stato il livello di collaborazione, a volte scarso, da parte dei concessionari e delle officine ufficiali. Le rilevazioni sulla qualità ĚĞů ƐĞƌǀŝnjŝŽ ŝŶĨĂƚƚŝ ƚĞƐƚŝŵŽŶŝĂŶŽ ĐŚĞ ů͛ŽƉĞƌĂnjŝŽŶĞ Ěŝ recall ai clienti iscritti a questa ĐĂŵƉĂŐŶĂğƐƚĂƚĂŝŶĨĞƌŝŽƌĞĂůů͛ϴϬй͘/ŶĨŝŶĞŝůƉƌŽďůĞŵĂƉŝƶŝŵƉŽƌƚĂŶƚĞğƐƚĂƚŽƌĞůĂƚŝǀŽ alla struttura dei pacchetti promozionali.
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>͛ĂŶĂůŝƐŝĚĞůƐĞŶƚŝŵĞŶƚŽŶůŝŶĞ͕ĐŽŵĞdimostrano alcuni commenti (si veda ad es. Fig. 3.44)͕ ŚĂ ĞǀŝĚĞŶnjŝĂƚŽ ĐŚŝĂƌĂŵĞŶƚĞ ĐŽŵĞ ůĂ ƐĐŽƌƉŽƌĂnjŝŽŶĞ ƉƌĞnjnjŽͬŵĂŶŽ Ě͛ŽƉĞƌĂ abbia creato molta diffidenza da parte della clientela. Fig. 3.44 ůĐƵŶŝĐŽŵŵĞŶƚŝƌŝƐƵůƚĂŶƚŝĚĂůů͛ĂŶĂůŝƐŝĚĞů^ĞŶƚŝŵĞŶƚĚĞůůĂƉƌomozione POSC; (Fonte: passioneporsche.com e porschemania.it) >͛ŝŶĐĞƌƚĞnjnjĂ ƐƵů ƉƌĞnjnjŽ ĨŝŶĂůĞ ŚĂ ƉŽƌƚĂƚŽ ŵŽůƚŝ ĐůŝĞŶƚŝ Ă ŶŽŶ ĂĚĞƌŝƌĞ Ăůů͛ŽĨĨĞƌƚĂ Ğ ůĂ ĐŽŶĚŝǀŝƐŝŽŶĞ Ěŝ ƋƵĞƐƚŽ ͞ƐĞŶƚŝŵĞŶƚŽ͟ ŚĂ, di certo, influito negativamente sul passaparola limitando il numero di adesioni. Come riconosciuto dagli stessi dirigenti Porsche il web necessita di chiarezza e trasparenza e questo piccolo neo riguardante ŝů ƉƌĞnjnjŽ ŚĂ ŝŵƉĞĚŝƚŽ Ăůů͛ŝŶŝnjŝĂƚŝǀĂ ƵŶ ƐƵĐĐĞƐƐŽ ĐŚĞ altrimenti sarebbe stato più completo. >͛ĞƐŝƚŽƉŝĞŶĂŵĞŶƚĞƉŽƐŝƚŝǀŽŽůƚƌĞĂůů͛ŝŶĚŝǀŝĚƵĂnjŝŽŶĞĞůĂĐŽŶƐĂƉĞǀŽůĞnjnjĂĚĞŝproblemi della campagna, porteranno comunque ad una nuova edizione.
124
WWE/ Dettaglio relative alle keywords utilinjnjĂƚĞ ƉĞƌ ů͛Ăƚƚŝǀŝƚă Ěŝ ^D ;Paragrafo 3.3 ʹ pag.99). Ad Group Cluster 1.Porsche Online Service Check_Broad
2.Porsche_Accessori_Broad
3.Porsche_Ricambi_Broad
4.Porsche_Assistenza_Broad
5.Porsche_Manutenzione_Broad
6.Porsche_PostVendita_Broad
7.Porsche_Garanzia_Broad
Keyword porsche online service check porsche service check porsche online service pacchetti porsche service porsche accessori interni porsche accessori interno porsche copertoni porsche fanali porsche fari porsche liquidi porsche liquido porsche lubrificante porsche lubrificanti porsche luci porsche motore porsche olio porsche pneumatici porsche pompa carburante porsche refrigerante porsche motore porsche ruote porsche dischi porsche batterie porsche pastiglie porsche spingidisco porsche cuscinetto porsche ricambi porsche parti di ricambio porsche ricambi ufficiali porsche ricambi originali porsche assistenza porsche assistenza auto porsche centro assistenza porsche servizio assistenza porsche manutenzione porsche riparazione porsche controlli stagionali porsche check up porsche tagliando porsche assistenza post vendita porsche servizi post vendita porsche post vendita garanzia auto porsche garanzia auto nuove porsche porsche estensione garanzia 125
8.Porsche_Servizi_Broad
9.Porsche_Officine_Broad
10.Porsche_Boxster_Broad
11.Porsche_Porsche996_Broad
12.Porsche_Porsche986_Broad
13.Porsche_Porsche911_Broad
14.Porsche_Misspelling_Accessori_Broad
15.Porsche_Misspelling_Ricambi_Broad
16.Porsche_Misspelling_Assistenza_Broad
17.Porsche_Misspelling_Manutenzione_Broad
garanzia porsche porsche garanzia porsche garanzia auto porsche servizi porsche servizio manutenzione porsche servizio riparazione porsche service porsche officine porsche officine autorizzate boxster ricambi boxster assistenza boxster manutenzione boxster accessori boxster check up porsche 996 ricambi porsche 996 assistenza porsche 996 manutenzione porsche 996 accessori porsche 996 check up porsche 986 ricambi porsche 986 assistenza porsche 986 manutenzione porsche 986 accessori porsche 986 check up porsche 911 ricambi porsche 911 assistenza porsche 911 manutenzione porsche 911 accessori porsche 911 check up porshe accessori interni porshe accessori interno porshe copertoni porshe fanali porshe fari porshe liquidi porshe liquido porshe lubrificante porshe lubrificanti porshe luci porshe motore porshe olio porshe pneumatici porshe pompa carburante porshe refrigerante porshe motore porshe ruote porshe ricambi porshe parti di ricambio porshe ricambi ufficiali porshe ricambi originali porshe assistenza porshe assistenza auto porshe centro assistenza porshe servizio assistenza porshe manutenzione porshe riparazione 126
18.Porsche_Misspelling_PostVendita_Broad
19.Porsche_Misspelling_Garanzia_Broad
20.Porsche_Misspelling_Servizi_Broad
21.Porsche_Misspelling_Officine_Broad
22.Accessori_Broad
23.Ricambi_Broad
24.Assistenza_Broad
25.Manutenzione_Broad
26.PostVendita_Broad
porshe controlli stagionali porshe check up porshe tagliando porshe assistenza post vendita porshe servizi post vendita porshe post vendita garanzia auto porshe garanzia auto nuove porshe garanzia porshe porshe estensione garanzia porshe garanzia porshe garanzia auto porshe servizi porshe servizio manutenzione porshe servizio riparazione porshe service porshe officine porshe officine autorizzate accessori interni auto accessori interno auto accessori interni automobili accessori interno automobili ricambi auto parti di ricambio auto ricambi ufficiali auto ricambi originali auto ricambi automobili parti di ricambio automobili ricambi originali automobili assistenza automobili assistenza auto centro assistenza auto servizio assistenza auto centro assistenza automobili servizio assistenza automobili manutenzione auto riparazione auto controlli stagionali auto check up auto tagliando auto manutenzione automobili riparazione automobili controlli stagionali automobili check up automobili tagliando automobili assistenza post vendita auto servizi post vendita auto assistenza post vendita automobili servizi post vendita automobile
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