1. L’efficacia e la diffusione degli strumenti 2.0
nella piccola e media impresa:
un’analisi empirica
Tesi di Laurea in Modelli di Marketing
Relatore Prof. ELISA MONTAGUTI
Presentata da LIVIA BOSI
1

2. 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
di comunicare sfruttando gli strumenti del web 2.0:
blog, community, wiki, flickr, youtube, social network
(facebook, twitter, google+, linkedin, foursquare,etc.)
* Dati Audiweb settembre 2012
http://www.audiweb.it/cms/vie
Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di Marketing w.php?id=4&cms_pk=265 2

3. 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 * Da uno studio
condotto da
esportare* McKinsey nel
2011 su oltre
4.800 PMI operanti
in 13 paesi, tra cui
415 aziende
Italiane – rapporto
Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di Marketing del DAG
3

4. La situazione dell’Italia
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%
Dati sul PIL relativi
all’anno 2011.
*L’indice elaborato da
L’Italia è al 27°posto nel McKinsey combina tre
dimensioni: e-
“e Web Intensity Index”* 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)
4

5. 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
• come li integrano tra loro nell’elaborare
strategie di marketing digitale
• e quali dinamiche si creano con gli utenti del
web
Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di Marketing 5

6. 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
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
Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di Marketing 6
dati Amadeus

7. 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 CERCATO
Verifica della dimensione > banca dati Amadeus
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
Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di Marketing 7

8. Variabili rilevate
Relative a due ambiti di analisi:
1) Strumenti 2.0 utilizzati dalle aziende 2) Iniziativa e risposta del mercato sul web
community online num fan su FB
e-commerce num post esterni su FB (nei 10 gg di rif.)
costumer care online
numero post esterni su FB a content
collegamento sito/social
positivo, negativo, a contenuto specifico o
blog
con richiesta di informazioni (nei 10 gg di rif.)
mobile apps
giochi/concorsi/simulazioni lingua post esterni su FB (nei 10 gg di rif.)
facebook provenienza utenti che hanno postato
twitter commenti su FB (nei 10 gg di rif.)
youtube numero like ai post su FB (nei 10 gg di rif.)
aggiornamenti num follower su TW
num post azienda (nei 10 gg di rif.)
lingua post azienda (nei 10 gg di rif.) E in più variabili relative al profilo dell’azienda
num tweet (in generale) offline (regione italiana di appartenenza, area in
num tweet (nei 10 gg di rif.) Italia, categoria merceologica), online (num. di
lingue tweet (nei 10 gg di rif.) 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).
Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di
8
Marketing

9. Statistiche descrittive
Alimentare, arredo e moda i
settori più rappresentati.
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.
Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di
9
Marketing

10. Strumenti 2.0
I più usati? Tra i social 17mila fan;
(26) e-commerce network: 4 commenti da utenti
esterni in 10 gg (in
(19) gamification (99) Facebook
media), di cui 1,7 sono
(62) Twitter richieste di info su
(16) blog
(63) YouTube prodotti e servizi
I meno usati?
(3) live costumer care
(6) community
(10) mobile apps
Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di Marketing 10

11. 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.
Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di Marketing 11

12. 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.
Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di Marketing 12

13. Analisi preliminare: modelli (2)
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
prodotti dall’impresa.
Il numero di lingue
utilizzate sul sito e su
Facebook aumenta del
17% e del 196% la
probabilità di avere
Twitter.
Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di Marketing 13

14. Costruzione degli indici
– Variabili molto correlate e modelli preliminari ricorsivi
– Variabili di diversa natura, spesso dicotomiche
MATRICI POLICORICHE
ANALISI FATTORIALE
COSTRUZIONE DEGLI INDICI
PROIEZIONE DEI PUNTEGGI FATTORIALI
SULLE 100 OSSERVAZIONI
REALIZZAZIONE DEI MODELLI
Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di Marketing 14

15. Indice COMMERCIALE
• Newsletter
• E-commerce
• Community
• Mobile apps
Spiega il 31% della
varianza totale.
Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di Marketing 15

16. Indice SOCIAL
• Facebook
• Youtube
• Twitter
Spiega il 35% della
varianza totale.
Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di Marketing 16

17. Indice di GC DA PARTE DELL’ AZIENDA
• Numero post pubblicati
dall’azienda su FB nei 10
giorni di riferimento per la
analisi
• Numero di tweet
effettuati dall’azienda da
quando è presente su TW
• Numero di tweet
effettuati dall’azienda nei
10 gg di rif.
Spiega il 39% della
varianza totale.
Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di Marketing 17

18. 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
richiesta di informazioni
• Numero di post positivi
Spiega il 49% della
varianza totale.
Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di Marketing 18

19. 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
utenti sul web.
Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di Marketing 19

20. RISULTATI E CONCLUSIONI
Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di Marketing 20

21. Indice di GC aziendali
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.
impatto
positivo
impatto
negativo
Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di Marketing 21

22. Indice di GC aziendali
e indice social
Il numero di lingue
utilizzate sul sito ha un
riscontro positivo sia
sull’indice social (beta =
0,19) che su quello di
generazione dei impatto
contenuti da parte delle positivo
aziende (beta = 0,31)
Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di Marketing 22

23. Indice social e commerciale
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
impatto
positivo
Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di Marketing 23

24. Indice di risposta del mercato
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).
impatto
positivo
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
Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di Marketing
una variabile esogena che ne predicesse uno dei due. 24

25. 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
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
Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di Marketing 25

26. 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
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?
Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di Marketing 26

27. GRAZIE DELL’ATTENZIONE
You can find me on Twitter
as @livibou
Livia Bosi – Tesi di Laurea in Modelli di Marketing 27