Twitter

Come i fan per Facebook, il numero di follower di un account Twitter e la sua evoluzione nel tempo rappresentano indicatori di base che forniscono alcune informazioni preliminari per valutare i risultati prodotti dalla comunicazione attivata dall’azienda nella piattaforma di microblogging (Tabella 4.10, Grafico 4.7). L’account di Unicredit raccoglie il numero più elevato di follower rispetto agli altri istituti, seguito

Intervallo Gruppo Banca Sella Intesa Sanpaolo ING DIRECT Italia UniCredit Italia FinecoBank Credem Banca Banca Popolare Etica BCC Roma - Banca di Credito CooperativoBanca IFIS

0h - 2h 4 365 40 24 6 0 0 0 0 2h - 8h 1 13 5 5 8 0 0 0 0 8h - 24h 0 64 12 11 7 0 0 0 0 24h+ 0 31 4 2 16 0 0 0 0 Not responded 0 22 1 3 30 0 0 0 0 Totale 5 495 62 45 67 0 0 0 0

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dai profili di Fineco Bank e Banca Popolare Etica; invece BCC di Roma possiede l’account meno seguito. Considerando i follower registrati nell’ultima settimana, il 39% dei follower complessivi dei nove istituti gravita attorno ai profili delle tre banche grandi, mentre le banche native digitali e le banche piccole sono seguite, rispettivamente, dal 33% e dal 27%. Tutti gli account hanno visto aumentare il numero di follower, anche se per lo più in misura esigua: mediamente il numero degli utenti che segue questi account è risultato più alto del 2% rispetto all’inizio del periodo di monitoraggio; le banche grandi, hanno registrato la crescita percentuale maggiore, in quanto i loro follower sono aumentati del 3-4%.

Tabella 4.10: Numero totale di follower su Twitter

Grafico 4.7: Numero totale di follower

La Tabella 4.11 e il Grafico 4.8 esplicitano le variazioni settimanali dei follower di ciascun account. Ogni settimana le banche hanno tendenzialmente guadagnato un piccolo numero di follower; anche quando si sono verificate settimane in cui il numero è rimasto stazionario o ha subito una flessione, nel complesso il risultato finale è stato positivo per tutti gli istituti. Credito Emiliano, Intesa Sanpaolo e Unicredit mostrano di

Time @INGDIRECTItalia @BancaSella @FinecoLive @credem @UniCredit_IT @IntesaSP_Help @BancaIFIS @BCC_Roma @bancaetica

01/05/2017 10403 10844 14412 8837 22035 4336 5702 974 13217 08/05/2017 10409 10842 14437 8917 22153 4347 5708 974 13263 15/05/2017 10416 10845 14462 8915 22109 4364 5715 978 13303 22/05/2017 10420 10845 14480 8939 22280 4381 5729 981 13328 29/05/2017 10435 10838 14493 8974 22525 4399 5742 980 13350 05/06/2017 10453 10848 14505 9018 22642 4426 5765 988 13389 12/06/2017 10464 10850 14526 9057 22772 4442 5776 991 13428 19/06/2017 10488 10854 14529 9086 22882 4454 5783 996 13464 26/06/2017 10502 10853 14522 9132 22974 4476 5795 995 13483

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avere sperimentato la crescita più rapida, mentre è interessante notare che le tre banche native digitali, insieme a Banca Sella, hanno registrato una crescita minore e ancor più lenta. Si può desumere che le tre banche grandi siano riuscite a generare un maggior interesse negli utenti tramite i propri tweet, rispetto a quanto fatto dagli altri istituti; d’altro canto, l’account di Banca Sella mostra la performance peggiore in termini di aumento dei follower in confronto a tutte le altre banche, anche rispetto a BCC di Roma, la quale, comunque, ha un numero notevolmente inferiore di seguaci.

La questione centrale consiste nel creare, tramite la comunicazione e le attività di social media marketing, una base di utenti attivi e partecipativi nell’interagire con i messaggi comunicati dall’azienda. Perciò, è necessario analizzare in che misura e con quali modalità gli utenti interagiscano con gli account aziendali e i contenuti in essi pubblicati. In quest’ottica, le mention sono una metrica fondamentale da osservare, perché consentono di quantificare il passaparola che gli utenti di Twitter disseminano nella rete, fornendo informazioni sul volume delle discussioni: ogni menzione rappresenta un’occasione in cui un utente ha fatto riferimento a un altro account e, dal punto di vista tecnico, è considerata una mention ogni citazione ricevuta, spontanea, una risposta a un tweet o un retweet; nello specifico, le mention spontanee comprendono le volte in cui un account è stato nominato in un tweet originale.

Tabella 4.11: Variazioni percentuali numero di follower

Time @INGDIRECTItalia @BancaSella @FinecoLive @credem @UniCredit_IT @IntesaSP_Help @BancaIFIS @BCC_Roma @bancaetica 01/05/2017 0,125120308 -0,03687316 0,132008615 1,330123 -0,312160695 0,579911853 0,10533708 0,619834711 0,212298127 08/05/2017 0,05767567 -0,01844338 0,173466556 0,905285 0,535511686 0,253690037 0,10522624 0 0,34803662 15/05/2017 0,067249496 0,027670172 0,17316617 -0,022429 -0,198618697 0,391074304 0,1226349 0,410677618 0,301590892 22/05/2017 0,038402458 0 0,124464113 0,269209 0,77344068 0,389550871 0,24496938 0,306748466 0,187927535 29/05/2017 0,143953935 -0,06454587 0,089779006 0,391543 1,099640934 0,410865099 0,22691569 -0,1019368 0,165066026 05/06/2017 0,172496406 0,092267946 0,082798592 0,490305 0,519422863 0,613775858 0,4005573 0,816326531 0,292134831 12/06/2017 0,105232947 0,018436578 0,144777663 0,432468 0,574154227 0,361500226 0,19080659 0,303643725 0,29128389 19/06/2017 0,229357798 0,036866359 0,020652623 0,320194 0,483049359 0,270148582 0,12119114 0,504540868 0,268096515 26/06/2017 0,133485889 -0,00921319 -0,0481795 0,506273 0,402062757 0,493938033 0,20750476 -0,10040161 0,141117053

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Grafico 4.8: Variazione percentuale del numero di follower

Il numero di mention spontanee ricevute dalle banche incluse nell’analisi è riportato nella Tabella 4.12 e nel Grafico 4.9. Tra i nove istituti, Unicredit, Banca Popolare Etica e Intesa Sanpaolo sono stati i più citati nei tweet creati dagli utenti, mentre BCC di Roma è stata menzionata in un numero molto esiguo di messaggi.

Le menzioni rientrano tra le modalità di interazione tramite cui gli utenti si relazionano gli uni con gli altri. Per un’entità aziendale interessata a conoscere quanto spesso e con quali toni venga citata su Twitter, oltre a tenere conto del numero di mention, è importante condurre un’analisi del sentiment dei tweet in cui viene nominata15

.

Tabella 4.12: Mention spontanee ricevute

15 _{Nel presente lavoro, tuttavia, in fase di analisi dei post, tweet e video pubblicati dalle banche,} l’attenzione è stata focalizzata sui temi trattati in tali contenuti, allo scopo di capire quali siano stati gli argomenti utilizzati dagli istituti per delineare la propria attività editoriale nei social media. Pertanto, non sono stati analizzati il contenuto e il sentiment dei commenti postati dagli utenti ed è stata svolta un’analisi quantitativa delle interazioni degli utenti con i post aziendali, per identificare le forme di interazione prevalenti.

Time @INGDIRECTItalia @BancaSella @FinecoLive @credem @UniCredit_IT @IntesaSP_Help @BancaIFIS @BCC_Roma @bancaetica

01/05/2017 9 10 35 6 113 36 10 5 59 08/05/2017 26 13 32 8 119 33 21 1 172 15/05/2017 31 9 79 8 161 70 22 2 72 22/05/2017 22 16 38 4 83 49 26 1 36 29/05/2017 21 5 29 8 48 64 16 0 61 05/06/2017 20 7 32 11 65 103 10 2 37 12/06/2017 18 15 12 4 53 65 7 0 76 19/06/2017 48 6 27 15 33 63 9 1 114 26/06/2017 24 11 25 6 41 88 6 0 60 Totale 219 92 309 70 716 571 127 12 687

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Grafico 4.9: Mention spontanee ricevute

Data la brevità imposta per il contenuto testuale dei tweet, Twitter si caratterizza per una maggiore frequenza di pubblicazione da parte degli utenti rispetto a quanto avviene in Facebook. Come si osserva nelle Tabelle 4.13 e 4.14, sommando i contenuti originali e i retweet pubblicati, le banche prese in esame hanno disseminato nella piattaforma 1928 tweet. L’account di Banca Popolare Etica è stato il più “prolifico”, nel periodo preso in esame, con 647 contenuti, di cui i due terzi sono retweet (ossia contenuti creati da altri utenti e poi condivisi dalla banca), di conseguenza è l’account che ha maggiormente diffuso questo tipo di contenuti; per tutti gli altri account, invece, i retweet costituiscono una quota minoritaria delle pubblicazioni. Ciò suggerisce che Banca Popolare Etica, in misura molto maggiore rispetto alle altre banche, ha cercato di incidere positivamente sul livello di engagement degli utenti tramite il firm engagement, ossia mostrando il proprio coinvolgimento e apprezzamento verso i contenuti pubblicati da altri, condividendoli e diffondendoli nella rete; gli altri istituti, invece, hanno pubblicato soprattutto contenuti propri per creare interesse nei consumatori e portarli a interagire con l’azienda tramite il canale social. Insieme a Banca Popolare Etica, le banche che hanno twittato di più sono state ING Bank e Fineco Bank, seguite da Credito Emiliano e Banca IFIS; le banche native digitali hanno dimostrato di essere più assidue nell’attività editoriale su questa piattaforma rispetto agli altri gruppi.

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Tabella 4.13: Numero di tweet originali pubblicati ogni settimana

Tabella 4.14: Retweet effettuati dal profilo

Per capire se l’attività delle banche su Twitter sia risultata efficace nell’ingaggiare gli utenti e portarli a un livello di coinvolgimento più elevato, è possibile fare riferimento a due metriche in particolare, ossia il Twitter total engagement e l’engagement per tweet. Il primo indicatore fornisce una misura di quante interazioni sia in grado di generare un profilo ed è calcolato sommando il numero totale di mention, comprensivo di tutte le citazioni spontanee, di quelle ricevute all’interno di risposte a un tweet e dei retweet; può comprendere anche i favourite ricevuti (omologhi dei like in Facebook); il secondo, risultante dal rapporto Twitter total engagement/numero di tweet, consente di sapere quante interazioni vengono prodotte in media dai contenuti pubblicati da un profilo. Nella Tabella 4.15 è possibile visualizzare il numero totale di tweet pubblicati, le interazioni da questi ricevute (favourite, retweet e risposte, il numero di mention spontanee e, infine, i livelli di engagement generati dagli account delle banche. L’account di Banca Popolare Etica ha generato il livello di total engagement più elevato, ma, relativamente al numero medio di interazioni per tweet, il profilo di Unicredit ne ha registrate di più; i tweet di BCC di Roma e ING Bank hanno, invece, mostrato una capacità di creare engagement significativamente inferiore.

Volendo riflettere sulla qualità delle interazioni degli utenti con i tweet delle banche, è necessario ricordare che le diverse tipologie hanno un peso e una capacità informativa diversi, con delle similitudini rispetto alle interazioni in Facebook: i favourite sostanzialmente equivalgono ai like di Facebook e stanno a indicare il generale

Time @INGDIRECTItalia @BancaSella @FinecoLive @credem @UniCredit_IT @IntesaSP_Help @BancaIFIS @BCC_Roma @bancaetica

01/05/2017 40 7 24 16 7 10 13 25 16 08/05/2017 51 10 27 17 10 12 24 10 38 15/05/2017 32 7 24 21 14 7 21 6 14 22/05/2017 29 5 28 18 7 12 13 9 22 29/05/2017 21 4 25 10 7 10 7 8 22 05/06/2017 43 7 28 22 9 12 12 15 18 12/06/2017 42 6 25 22 9 12 12 14 23 19/06/2017 43 6 26 21 10 12 10 10 34 26/06/2017 39 9 28 22 7 10 10 9 17 Totale 340 61 235 169 80 97 122 106 204

Time @INGDIRECTItalia @BancaSella @FinecoLive @credem @UniCredit_IT @IntesaSP_Help @BancaIFIS @BCC_Roma @bancaetica

01/05/2017 0 1 0 0 2 0 0 0 56 08/05/2017 2 8 0 0 1 0 5 0 121 15/05/2017 0 3 0 0 1 2 4 0 36 22/05/2017 0 3 1 0 2 0 2 0 23 29/05/2017 0 3 0 0 1 0 2 0 27 05/06/2017 0 3 0 1 2 0 2 0 29 12/06/2017 0 2 0 0 1 0 2 0 52 19/06/2017 0 3 0 0 1 0 3 0 80 26/06/2017 0 2 1 2 2 0 1 0 19 Totale 2 28 2 3 13 2 21 0 443

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apprezzamento del contenuto da parte dell’utente; i retweet implicano un grado di coinvolgimento maggiore e si assume che indichino l’adesione dell’utente al messaggio, perché questi condivide il contenuto altrui tramite il proprio profilo, contribuendo a diffonderlo; infine le risposte ai tweet sono assimilabili ai commenti in Facebook, ma, date le peculiari caratteristiche di Twitter, qui l’elemento dialettico è preponderante e si instaurano delle conversazioni fatte di rapidi botta e risposta.

Tabella 4.15: Interazioni degli utenti e misure di engagement

Come è possibile verificare dalla Tabella 4.15 e dal Grafico 4.10, i favourite (soprattutto) e i retweet sono state le forme di interazione più utilizzate, in quanto meno impegnativa; invece, gli utenti hanno risposto in pochissimi casi ai tweet delle banche e solo per il profilo di Intesa Sanpaolo queste hanno costituito circa un terzo del totale di interazioni ricevute (i tweet di Intesa Sanpaolo hanno avuto il numero di interazioni più basso rispetto alle altre banche). È interessante notare che questo istituto ha ricevuto, d’altra parte, un elevato numero di mention spontanee, quindi è stato citato spesso nelle conversazioni degli utenti, che, tuttavia, hanno interagito pochissimo con i suoi tweet.

Grafico 4.10: Percentuali di retweet, risposte e favourite nelle interazioni con i tweet

profilo tweet pubblicati isRetweet retweets favs replies mention Total engagement Engagement per tweet @bancaetica 647 443 5277 4652 21 687 10637 16,44049459 @BancaIFIS 143 21 398 815 4 127 1344 9,398601399 @BancaSella 89 28 212 324 4 92 632 7,101123596 @BCC_Roma 106 0 71 70 3 12 156 1,471698113 @credem 172 3 281 961 26 70 1338 7,779069767 @FinecoLive 237 2 276 161 10 309 756 3,189873418 @INGDIRECTItalia 342 2 130 264 18 219 631 1,84502924 @IntesaSP_Help 99 2 13 35 33 571 652 6,585858586 @UniCredit_IT 93 13 303 888 68 716 1975 21,23655914

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Nelle dinamiche comunicative ed editoriali di Twitter, gli hashtag hanno una rilevanza molto maggiore rispetto a quanto accada per Facebook, soprattutto a causa dei limiti di caratteri imposti ai tweet, configurando, quindi, messaggi brevi, assimilabili quasi a titoli di notiziari. Come detto in precedenza, gli hashtag servono a inserire il contenuto pubblicato in librerie virtuali, “etichettandolo”, e, al contempo, possono facilitare la diffusione di slogan, attirando l’attenzione degli utenti sul contenuto che l’azienda intende promuovere. In totale, le banche, durante il periodo di monitoraggio, hanno utilizzato 909 hashtag unici nei propri tweet. La Tabella 4.16 mostra i primi 30 hashtag ordinati secondo il numero totale di interazioni ricevute, distinguendo anche i tipi di interazione.

Tabella 4.16: Primi 30 hashtag ordinati per numero di interazioni totali

Infine, come per Facebook, il response time in Twitter (Tabella 4.17, Grafico 4.11) rappresenta una misura dell’attenzione dedicata dalle banche alla gestione della

hashtag count favsSum retweetsSum repliesSum interactionsSum

#bancaetica17 99 838 1176 6 2020 #emnAC2017 52 472 389 7 868 #crowdfunding 29 141 179 0 320 #ApplePay 11 214 92 13 319 #UniCreditSubitoCasa 5 223 46 46 315 #casa 2 217 44 46 307 #EURUSD 207 74 202 1 277 #Torino 16 105 149 1 255 #microfinanza 13 110 121 0 231 #UniCredit 11 149 70 11 230 #FtseMib 166 53 166 1 220 #CAC 166 53 166 1 220 #Oro 165 53 166 1 220 #Petrolio 165 53 166 1 220 #DAX 162 51 165 1 217 #CredemCity 3 144 52 15 211 #DOW 124 47 136 1 184 #NASDAQ 124 47 136 1 184 #DigitalWallet 4 120 54 7 181 #UniCredit4You 11 146 25 5 176 #finanzaetica 13 80 93 0 173 #VoceArancio 197 131 21 6 158 #MobileBanking 3 103 48 7 158 #NPL 14 98 48 3 149 #Borsa 98 39 100 1 140 #ecommerce 3 70 70 0 140 #valore 1 109 18 12 139 #vendita 1 109 18 12 139 #2giugno 3 74 64 0 138 #Fineco 12 67 58 9 134

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relazione con i clienti e dell’attività di customer care tramite questa piattaforma16

. Intesa Sanpaolo ha presentato la performance migliore, in questo caso, rispondendo nel 77% dei casi entro due ore e non rispondendo affatto a circa il 5% delle richieste; tuttavia, trattandosi di un account esplicitamente deputato a fornire assistenza ai clienti, è lecito attendersi margini di miglioramento. Considerando gli account che hanno ricevuto il numero più elevato richieste dagli utenti, quelli di Fineco Bank, Unicredit e ING Bank presentano elevati tassi di non risposta, mancando di rispondere, facendo una media tra i tre profili, nella metà dei casi. Curare questo aspetto dell’attività nei canali social dovrebbe costituire una priorità per le banche al fine di migliorare il rapporto con la clientela.

Tabella 4.17: Response time

Grafico 4.11: Response time