Le puntate precedenti
Eccomi qui con la terza e ultima parte del trittico dedicato alla mia prima campagna su Twitter advertising. Riporto qui sotto i risultati inclusi alcuni commenti. Potete leggere qui i 2 post precedenti: la mia prima campagna di Twitter adv. e i primi insight.
Impostazione della campagna
Obiettivo della campagna era quello di incrementare le conversioni (acquisti) del report di Social Minds. Nei precedenti post avevo già sottolineato la difficoltà di tale obiettivo.
Budget: 10$ al giorno per 4 giorni
Profilazione: basato su interessi (per categorie e parole chiave) e affinità (persone che seguono alcuni Account Twitter influenti); ho introdotto anche una profilazione su base geografica (Milano e Roma).
Probabilmente il percorso di persuasione e conversione da Twitter alla landing page era troppo “veloce” per un’audience non così focalizzata.
Vediamo all’audience e ai 3 target group identificati:
- Social media specialist, agenzie digital che lavorano con le banche
- Business e media community
- Team digitale e responsabili Social media delle banche (target primario
Risultati complessivi della campagna
Nel complesso la campagna ha generato 9990 visualizzazioni e generato 87 accessi alla landing page, con un CPC medio di 0,47 dollari, decisamente alto. Proviamo a capire meglio.
Analizziamo come sono calcolati i costi della campagna:
Se leggete il fumetto il costo per click sul link che porta alla landing page si calcola dividendo la spesa totale per il n° totale di clic sui link ricevuti. Si paga solo la prima volta che un utente clicca su un link o su una Card per sito web. Tutti i click addizionali, che non portano direttamente alla landing page non sono conteggiati (per cui sono gratuiti).
Analisi delle interazioni generate
Ecco il contributo della campagna in termine di interazioni generate.
All’interno dei 182 clic che leggete qui sotto ci sono anche quelli relativi ai link da cliccare (87).
Se leggete il fumetto vengono conteggiati i clic sul link, Card per sito Web, preferiti, hashtag, elementi multimediali etc. Il totale di questi click è 182, mentre il totale dei link cliccati e pagati è 87.
Risultati in base ai tweet:
Per ciascuna dei 3 tweet creati per la campana, Twitter vi mostra le 2 categorie di metriche:
- le visualizzazioni, link cliccati e le conversioni, costo per click e tasso di click
- l’engagement: click (qualunque forma di click non solo quelle sul link verso il sito esterno), retweet, risposte e follower
Come mi faceva notare l’amico @VieriEmiliani, una delle twitter cards contiene la call to action “compra” che ha probabilmente dissuaso gli utenti a fare alcunché.
Profilazione per device
Questa vista ti permette di capire la distribuzione delle metriche (sia per interazioni sia per le conversioni) in base al device utilizzato. I possessori di Device iOS mostrano risultati migliori, sia in termini di visualizzazioni e link cliccati sia in termini di engagement. In fase di profilazione era possibile selezionare un device rispetto all’altro. Da notare come i computer fissi e portatili sono al 2° posto, dopo i device iOs e prima dei device Android.
Profilazione per Zona (regione)
Avevo impostato la campagna su 2 macro-regioni (Lombardia e Lazio, Milano e Roma).
A fronte di un CPC di poco superiore (0.52 a Milano vs 0,40 a Roma) I milanesi hanno mostrato un numero di visualizzazioni e un tasso di click quasi doppio.
Profilazione per Popolazione (genere)
Leggera percentuale superiore di uomini rispetto alle donne. Niente di significativo da segnalare, credo abbastanza in linea con i demographics generali di Twitter in Italia.
Profilazione per interessi
Nell’elenco qui sotto appaiono i risultati rispetto alle categorie degli interessi degli utenti. Alcuni categorie sembrano lontano rispetto al mondo degli interessi della target audience.
Profilazione per @nomeutente
Vediamo qui la distribuzione per i 2 nomi utenti: il profilo @dmlab che ha originato la campagna e il profilo @SocialMindsIt che era all’interno dei tweet come menzione.
Conclusioni
In definitiva la campagna era stata impostata per generare conversioni, invece ha generato awareness ed engagement.
Anche se la campagna non ha performato in termini di conversioni mi ha permesso non solo di prendere confidenza con le opzioni di profilazione e le metriche.
Lezioni apprese: quello che ho capito e non rifarei
Probabilmente non adotterei la profilazione per interesse ma solo per parole chiave, proverei a impostare una campagna più mirata a partire dai follower di @SocialMindsIT che già seguono e sono interessati al mondo Banking in generale (il focus della ricerca di Social Minds sono state le banche e i social media).
Eviterei di andare a inseguire chi segue gli influencer, dall’elenco degli interessi ho raggiunto un’audience troppo dispersa e poco focalizzata. Infine utilizzerei l’account @SocialMindsIT come Owner della campagna.
Spunti e riflessioni sul marketing digitale
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