L’efficacia e la diffusione degli strumenti 2.0 nella piccola e media impresa: una analisi...

L’efficacia e la diffusione degli strumenti 2.0

nella piccola e media impresa:nella piccola e media impresa:

un’analisi empirica

Tesi di Laurea in Modelli di Marketing

Relatore Prof. ELISA MONTAGUTI

Presentata da LIVIA BOSI1

Il contesto di riferimento

1999: utenti online in Italia circa 4,5 milioni

2012: utenti online in Italia circa 30 milioni,

di cui 17 milioni da smartphone o tablet*

Le imprese hanno la possibilità di modificare il loro modo Le imprese hanno la possibilità di modificare il loro modo

di comunicare sfruttando gli strumenti del web 2.0:

blog, community, wiki, flickr, youtube, social network

(facebook, twitter, google+, linkedin, foursquare,etc.)

Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di Marketing 2

* Dati Audiweb settembre 2012

http://www.audiweb.it/cms/vie

w.php?id=4&cms_pk=265

I vantaggi del web 2.0 per le PMI

• Interazione diretta con l’utente

• Collaborazione nella creazione di valore

• Migliori risultati economici: correlazione

tra il livello di utilizzo di Internet di una

PMI e la sua capacita di crescere ed

esportare*


* Da uno studio

condotto da

McKinsey nel

2011 su oltre

4.800 PMI operanti

in 13 paesi, tra cui

415 aziende

Italiane – rapporto

del DAG

La situazione dell’Italia

Dati sul PIL relativi

all’anno 2011.

*L’indice elaborato da

L’economia digitale in Italia ha un impatto

diretto sul PIL che sfiora il 2%

In Svezia e UK l’impatto supera il 5%

e in Francia è pari al 3%

L’Italia è al 27°posto nel

“e Web Intensity Index”*

4

*L’indice elaborato da

McKinsey combina tre

dimensioni: e-

ngagement (intensità di

utilizzo di Internet da

parte dei consumatori,

delle aziende e delle

PA), e-nvironment

(accesso alle

infrastrutture e

diffusione della banda

larga), e-xpenditure

(volume di e-commerce

e di pubblicità online)

Obiettivo dell’analisi empirica

Individuare 100 PMI del manifatturiero italiano che

attuano delle best practice online, e comprendere:

• quanto sfruttano gli strumenti 2.0

• in che modo lo fanno


• in che modo lo fanno

• come li integrano tra loro nell’elaborare

strategie di marketing digitale

• e quali dinamiche si creano con gli utenti del

web

Il campionamento

Requisiti:

• Settore manifatturiero

• PMI - mediamente meno di 50 mln di euro all’anno e hanno meno di 250 dipendenti*

• 2.0 – presenti su Facebook e/o Twitter; che • 2.0 – presenti su Facebook e/o Twitter; che utilizzino almeno uno strumento 2.0 (e-commerce, blog, community online, live costumer care online, tecniche di gamification) o abbiano sviluppato applicazioni per dispositivi mobile.


*condizione

verificata sulla banca

dati Amadeus

Strategia di campionamento

DOVE HO CERCATO• “Indice sulla qualità della vita nei distretti italiani” (Confartigianato , 2011)

• Digitazione su Google di parole chiave «pmi 2.0» «manifatturiero 2.0» etc.

• Esame di case study individuati in manuali di testo e siti web

COME HO CERCATOVerifica della dimensione > banca dati Amadeus

Analisi del sito web (strumenti 2.0 proposti) e dei profili sui social network


Analisi del sito web (strumenti 2.0 proposti) e dei profili sui social network

QUANTO HO CERCATO

Oltre 9.000 siti web e profili social aziendali

QUANDO HO CERCATO Campionamento: marzo 2012.

Raccolta dei dati: marzo e settembre 2012

Variabili rilevate

1) Strumenti 2.0 utilizzati dalle aziende�community online

�e-commerce

�costumer care online

�collegamento sito/social

�blog

�mobile apps

�giochi/concorsi/simulazioni

�facebook

2) Iniziativa e risposta del mercato sul web

�num fan su FB

�num post esterni su FB (nei 10 gg di rif.)

�numero post esterni su FB a content

positivo, negativo, a contenuto specifico o

con richiesta di informazioni (nei 10 gg di rif.)

�lingua post esterni su FB (nei 10 gg di rif.)

�provenienza utenti che hanno postato

Relative a due ambiti di analisi:

�facebook

� twitter

�youtube

�aggiornamenti

�num post azienda (nei 10 gg di rif.)

�lingua post azienda (nei 10 gg di rif.)

�num tweet (in generale)

�num tweet (nei 10 gg di rif.)

�lingue tweet (nei 10 gg di rif.)

�provenienza utenti che hanno postato

commenti su FB (nei 10 gg di rif.)

�numero like ai post su FB (nei 10 gg di rif.)

�num follower su TW

Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di

Marketing8

E in più variabili relative al profilo dell’azienda

offline (regione italiana di appartenenza, area in

Italia, categoria merceologica), online (num. di

lingue utilizzate per accedere al sito e quali) e dal

punto di vista economico (fatturato, margine di

profitto, num. di addetti – dal 2006 al 2010/2011).

Statistiche descrittive

Alimentare, arredo e moda i

settori più rappresentati.

Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di

Marketing9

Veneto, Lombardia ed Emilia

Romagna le regioni più

rappresentate.

Non sono presenti regioni

molto piccole come Molise e

Val D’Aosta, e regioni del Sud

come Basilicata, Calabria,

Puglia, Sardegna e Sicilia.

Strumenti 2.0

I più usati?

(26) e-commerce

(19) gamification

(16) blog

I meno usati?

Tra i social

network:

(99) Facebook

(62) Twitter

(63) YouTube

17mila fan;

4 commenti da utenti

esterni in 10 gg (in

media), di cui 1,7 sono

richieste di info su

prodotti e servizi

I meno usati?

(3) live costumer care

(6) community

(10) mobile apps


(63) YouTube

Analisi preliminare: ANOVA

Su tutto il dataset:

• Variabili economiche: margine di

profitto 2009, 2010 e 2011;

variazione di fatturato 2010/2006.

Su tutto il dataset meno i dati economici

e di profilo delle aziende:

• E-commerce (che vale 1 qualora le

aziende vendano prodotti online);

• Numero di tweet effettuati, sia in

generale che nei 10 giorni di

riferimento per la analisi;

• Numero di post pubblicati

dall’azienda sulla bacheca di

Facebook nei 10 giorni di

riferimento;

• Numero di fan su Facebook.


Analisi preliminare: modelli (1)

Modelli logistici con

variabili community, e-

commerce e

applicazioni mobile:

sono ricorsivi.

Ciascuno strumento

aumenta di varie volte

la probabilità per

l’azienda di possedere

anche gli altri.


Avere un blog aumenta di

2 volte la probabilità di

avere Twitter; ed avere un

blog una pagina su

Facebook molto attiva e

ha un impatto positivo

anche sul numero di tweet

Analisi preliminare: modelli (2)

anche sul numero di tweet

prodotti dall’impresa.

Il numero di lingue

utilizzate sul sito e su

Facebook aumenta del

17% e del 196% la

probabilità di avere

Twitter.


Costruzione degli indici

– Variabili molto correlate e modelli preliminari ricorsivi

– Variabili di diversa natura, spesso dicotomiche

MATRICI POLICORICHE

ANALISI FATTORIALEANALISI FATTORIALE

COSTRUZIONE DEGLI INDICI

PROIEZIONE DEI PUNTEGGI FATTORIALI

SULLE 100 OSSERVAZIONI

REALIZZAZIONE DEI MODELLI


Indice COMMERCIALE

• Newsletter

• E-commerce

• Community

• Mobile apps

Spiega il 31% della

varianza totale.


Indice SOCIAL

• Facebook

• Youtube

• Twitter

Spiega il 35% della

varianza totale.


Indice di GC DA PARTE DELL’ AZIENDA

• Numero post pubblicati dall’azienda su FB nei 10 giorni di riferimento per la analisi

• Numero di tweeteffettuati dall’azienda da quando è presente su TWquando è presente su TW

• Numero di tweeteffettuati dall’azienda nei 10 gg di rif.

Spiega il 39% della varianza totale.


Indice di RISPOSTA DEL MERCATO

• Numero di follower su TW

• Numero di fan su FB

• Numero di post lasciati dagli utenti sulla bacheca di FB nei 10 gg di rif.

• Numero di post con • Numero di post con richiesta di informazioni

• Numero di post positivi

Spiega il 49% della

varianza totale.


Modelli

Dopo aver proiettato i punteggi fattoriali

su tutte le osservazioni, ho implementato

dei modelli di regressione per osservare le

dinamiche che intercorrono tra aziende ed dinamiche che intercorrono tra aziende ed

utenti sul web.


RISULTATI E CONCLUSIONI


L’indice di risposta del mercato ha un impatto positivo sull’indice di generazione di

contenuti da parte dell’azienda (beta = 0,87).

Le critiche ricevute dagli utenti sulla bacheca di Facebook inibiscono la pubblicazione dei

post da parte delle organizzazioni: la variabile ha un impatto negativo (beta = -0,22)

sull’indice di generazione di contenuti corporate.

Indice di GC aziendali


impatto

positivo

impatto

negativo

Il numero di lingue

utilizzate sul sito ha un

riscontro positivo sia

sull’indice social (beta =

0,19) che su quello di

Indice di GC aziendali

e indice social

0,19) che su quello di

generazione dei

contenuti da parte delle

aziende (beta = 0,31)


impatto

positivo

Blog ha un impatto positivo sull’indice social (con coefficiente beta = 0,22), così come il

numero di post pubblicati dall’azienda su Facebook ha un impatto positivo sull’indice

commerciale (beta = 0,22).

impatto

positivo

Indice social e commerciale


positivo

impatto

positivo

L’indice commerciale ha un impatto positivo sull’indice di risposta del mercato (beta =

0,34). Come anche la variabile giochi/concorsi/simulazioni (beta = 0,44).

Indice di risposta del mercato


NB. Indice commerciale e indice di risposta del mercato covariano perché l’uno

determina l'altro e viceversa. Il modello è ricorsivo perche l’indice commerciale

predice la risposta di mercato e la risposta di mercato predice l’indice commerciale.

Quest’ultimo aspetto non è però stato trattato, anche perché non si disponeva di

una variabile esogena che ne predicesse uno dei due.

impatto

positivo

Conclusioni (1) 1. Esiste un gap tra la tipologia di mercato e l’area di provenienza delle

azienda > le aziende del Nord appartenenti ai settori alimentare, arredo e

moda sono le più 2.0?

2. L’utilizzo di Facebook è una prassi consolidata per 99 delle 100 PMI: in

media hanno 17mila fan e ricevono 4 commenti da utenti esterni in 10 gg

3. Circa la metà dei commenti che le aziende ricevono su Facebook

riguardano richieste di informazioni > Facebook come strumento di

assistenza diretta? La live costumer care online NON passa dal sito web


assistenza diretta? La live costumer care online NON passa dal sito web

aziendale (solo 3 aziende la attuano in questo modo)

4. Un quarto delle aziende utilizza l’e-commerce (26), un quinto tecniche di

gamification (19). In confronto il blog è meno diffuso (16)

5. Gli strumenti maggiormente utilizzati in maniera integrata sono

community, e-commerce e applicazioni mobile - fanno parte dell’indice

commerciale

Conclusioni (2)

6. L’attività del mercato sul web influenza la produzione di contenuti da parte dell’azienda – Ad es. le critiche ricevute su Facebook la inibiscono

7. Il rapporto tra aziende ed utenti è in molti casi bidirezionale > difficile studiarlo in mancanza di variabili esogene

8. Le aziende utilizzano i social network per comunicare con gli interlocutori stranieri: ad una maggiore internazionalizzazione del mercato corrisponde una maggiore attività dell’azienda sui social network

9. La predisposizione alla generazione di contenuti sul web, viaggia di pari 9. La predisposizione alla generazione di contenuti sul web, viaggia di pari passo su Facebook, Twitter e blog e in alcuni casi è influenzata anche dalla provenienza estera degli interlocutori

10. La risposta del mercato è influenzata dalle iniziative commerciali intraprese dalle aziende sul web e dall’utilizzo della gamification

11. Le variabili relative ai risultati economici, pur risultando dall’ANOVA portatrici di variabilità, non sono mai risultate significative nei modelli > forse misurate in maniera troppo aggregata rispetto a quelle relative agli strumenti 2.0?


GRAZIE DELL’ATTENZIONE


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