Qualità degli elenchi: tipologia di destinatario

Un altro aspetto per vericare la qualità degli elenchi è valutare la tipologia dei destinatari: le aziende raggiunte mediante l'attività di email marketing dieri- scono tra di loro sotto vari aspetti, molti di questi non sono determinabili in quanto BF Servizi non dispone delle informazioni necessarie per farlo, ma è co- munque possibile identicare quali di essi abbiano eseguito un ordine di acquisto nello stesso periodo in cui era in corso l'attività di email marketing e quali invece non lo hanno fatto, probabilmente perché non hanno partecipato, quest'anno, alla manifestazione. Dopo la conclusione della era è stato possibile visionare l'elenco degli ordinativi arrivati a BF Servizi, da tale osservazione si è notato come parte di coloro che li avevano fatti non erano stati inclusi nell'elenco dei destinatari delle email. Infatti si è scoperto come gli indirizzi forniti non erano quelli degli espositori della manifestazione di quest'anno ma bensì tutti quelli degli espositori che avevano partecipato gli anni precedenti, ne consegue come per alcuni di essi l'informazione relativa all'e-commerce possa essere stata del tutto insignicante in quanto non prevedendo nessuna esposizione presso Bolo- gna Fiere non avevano nessuna necessità di acquisire dei servizi per lo stand. A

seconda della loro tipologia, quindi è possibile classicarli in 4 categorie come presentato nella seguente matrice graca:

Figura 10.3.1: Tipologia Destinatario: Matrice Graca

I Clienti sono coloro che erano presenti negli elenchi usati per l'attività di email marketing e hanno anche richiesto servizi a BF Servizi quest'anno, i Nuovi Clienti invece nonostante partecipassero all'evento e fossero diventati clienti di BF Servizi non erano però presenti negli elenchi forniti e da me inseriti in Mailchimp, viceversa i Vecchi Clienti hanno si ricevuto la comunicazione dell'attivazione della piattaforma e-commerce ma non hanno avuto, quest'anno, rapporti commerciali con BF Servizi.

Possiamo fare alcune considerazioni riguardo ai 4 segmenti sopra evidenzia- ti: i Nuovi Clienti erano probabilmente quelli più propensi verso l'uso della piattaforma e-commerce in quanto non avendo nessuna esperienza pregressa in fatto di acquisti con BF Servizi, di fronte alla scelta di apprendere una delle 2 modalità previste, ed evidenziato il desiderio di BF Servizi di telematizzare in futuro tutti i suoi ordinativi di acquisto, avrebbero avuto maggior incentivi ad apprendere la modalità di acquisto per mezzo della piattaforma e-commerce. Per i Vecchi Clienti invece non esistevano i presupposti per un loro utilizzo della piattaforma, infatti il suo uso è legato al raggiungimento di un obietti- vo, l'acquisto di servizi per lo stand, obiettivo che però loro non avevano e che quindi non avevano la necessità di raggiungere. Mente per i Clienti la loro migrazione verso la piattaforma e-commerce era, dal momento che erano stati eliminati gli incentivi, legata solo alla loro propensione all'uso della tecnologia.

Confrontando l'elenco degli ordinativi ricevuti da BF Servizi in relazione agli eventi di quest'anno e l'elenco fornito per l'attività di email marketing notiamo che i due dieriscono in maniera considerevole.

Elenco Contatti Email Marketing Presente Assente Elenco Ordinativi 70,7% 29,3% 100% Elenco Ordinativi Presente Assente Elenco Lista Mailchimp 28,68% 71,32% 100%

Tabella 10.10: Tipologia Destinatario: Frequenza

Ben quasi il 30% di coloro che hanno eettuato acquisti di servizi per lo stand presso BF Servizi risultano non essere stati presenti nell'elenco di Mail- chimp, e quindi non essere stati raggiunti dalla notizia relativa all'attivazione dell'e-commerce. All'interno dell'elenchi di Mailchimp erano presenti ben oltre il 70% di destinatari che non hanno avuto rapporti commerciali con BF Ser- vizi, una piccola parte di loro può aver anche preso parte alla manifestazione ed aver deciso di adarsi ad un'altro fornitore, ma la grossa parte è composta da espositori di vecchie edizioni della manifestazione che hanno deciso di non partecipare all'edizione di quest'anno.

E' quindi interessante analizzare quanto la presenza di quest'ultimi abbia inuenzato le performance dell'attività di marketing, è lecito infatti aspettarsi che essi non partecipando, non siano interessati alle comunicazioni inviate da BF Servizi, che sono sempre legate all'evento eristico.

10.3.1 Dipendenza Tipologia Destinatari e Open Rate

E' ammissibile infatti ipotizzare che la variabile Tipologia di Destinatario, che può assumere valore {Cliente,VecchioCliente}, abbia inuito sulla variabile Con- dotta, che assumere valori {Open, NotOpen}. E' infatti razionale aermare che ci sia la possibilità che i VecchiClienti abbiano inuito negativamente sull'O- pen Rate dell'attività di email marketing. Utilizziamo nuovamente gli strumenti forniti dalla statistica e dopo aver costruito le tabelle di contingenza andiamo a valutare la bontà della nostra aermazione con il test del Chi-Quadrato di Pearson. Anche in questo caso il campione di osservazione sono solamente le email Received.

χ2_{= 1, 20919796}

Vt= 3, 841

χ2< Vt

Non è possibile falsicare l'ipotesi nulla, quindi anche in questo caso non c'è dipendenza tra le performance e la Tipologia di Destinatario.

E' stata fatta la stessa verica per ogni elenco di contatti relativo ad un evento per evidenziare se in un campione più ristretto era evidenziata questa dipendenza tra le 2 variabili:

Evento Valore Chi-Quadrato

Marca 2011 χ2_{= 0, 002133744}

Arteera 2011 χ2= 0, 343678161 FishingShow χ2_{= 0, 004366407}

Tabella 10.11: Campagne email: dipendenza Clienti e Open Rate Non è possibile dimostrare che esista una dipendenza tra le due variabili neanche in questo caso in quanto tutti i valori sono inferiori a Vt.

E' possibile però seguire un approccio diverso per valutare la dipendenza tra le due variabili, infatti nella precedente analisi abbiamo utilizzato come campio- ne i dati derivanti dalla fusione delle performance delle 2 newsletters, in altre parole sono stati utilizzati i risultati contenuti nella sezione precedente nelle ta- belle denominate Performance Campagna Email . E' però possibile utilizzare i dati derivanti dalla somma algebrica, e non dalla fusione eettuata secondo il metodo descritto nel capitolo 9.1, di tutte le newsletters inviate durante l'intera attività di marketing.

Attività di email marketing

Email Inviate 1251

Email Aperte 371

Email Non Aperte 866

Bounces 18

Tabella 10.12: Totale Email inviate e Email Aperte

Anche in questo caso eettuiamo all'inizio il test sulle performance globali dell'attività di email marketing svolta.

χ2_{= 2, 490799757}

Vt= 3, 841

χ2_{< V} t

Non è possibile anche stavolta determinare una dipendenza.

Seguendo sempre questo approccio nella denizione del campione, valutiamo se esiste una dipendenza tra le due variabili all'interno di ogni singolo elenco relativo ad una manifestazione.

Evento Valore Chi-Quadrato Marca 2011 χ2_{= 0, 013776187}

Arteera 2011 χ2= 0, 776621472 FishingShow χ2_{= 0, 450012104}

Tabella 10.13: Email Received: Dipendenza Clienti e Open Rate Anche in questo caso non è evidente nessuna dipendenza tra le due variabili.