Ragionamenti attorno alla promozione turistica #5

Eccoci alla sesta puntata della nostra serie di post sulla valutazione dei risultati delle campagne di promozione turistica (promozione=pubblicità=comunicazione). Ho dedicato il post #0 al tema della valutazione dal punto di vista della spesa pubblica. Il focus degli altri post (dal #1 in poi)  è il punto di vista dei destination marketers. Nei primi due post ho cercato di spiegare le poche cose che sappiamo su come si prendono le decisioni di viaggio e come si possono influenzare. Negli ultimi due post ho inquadrato le tipologie di approccio alla misurazione. A questo proposito, spero di essere riuscito a farvi comprendere una questione di fondo.

Posto che la cultura della valutazione non è di casa nella promozione turistica, chi misura cerca di farlo più per dimostrare il valore delle proprie attività, che per comprendere fino in fondo cosa funziona e cosa no. In questo modo si compiono due errori. Primo si scelgono metodologie che gonfiano i risultati di breve periodo, a scapito del contributo di lungo periodo. Per inciso, come vedremo, questo “incentivo” porta anche a privilegiare strategie di sales activation vs il brand building. Secondo, si perde l’occasione di imparare e quindi di migliorare. Su questi temi tornerò nei prossimi post della serie, quando indagherò i temi della governance e argomenterò che l’attuale sistema di regole è un disincentivo al comportamento virtuoso.

Focus sui conversion studies

Nel post odierno approfondirò l’approccio alla misurazione più utilizzato (i conversion studies) evidenziando, per quanto possibile, le lezioni apprese da studi accademici indipendenti. Sto parlando degli studi che analizzano il responso alle campagne di promozione in termini di visite. Questi studi, oramai automatizzati nelle campagne digitali, hanno una lunga storia che comincia prima dell’era di internet. Comprenderne pregi e difetti, come i buchi metodologici, è importante per chi desidera non restare sulla superficie delle best practice da convegno. Come ho già scritto, ma giova ripeterlo,  dal punto di vista dei destination marketers, questi studi sono relativamente poco costosi (gratis nelle campagne digitali), forniscono risultati politicamente appetibili (ad es. Impatto economico e ritorno sull’investimento) e sono facili da presentare a stakeholder di ogni tipo. Tuttavia, hanno due problemi di fondo che li rendono poco utili a comprendere se e fino a che punto le campagne di promozione funzionano.

Il primo (e macroscopico) problema dovrebbe essere evidente a chi a seguito i pipponi dei post introduttivi (#1 e #2). La pubblicità non funziona solo per via persuasiva o per avere un responso misurabile nel breve termine. Tutt’altro. La pubblicità serve anche creare (difficile) e consolidare (più semplice) associazioni tra bisogni e situazioni di acquisto a un brand.  È molto più facile vendere quando un brand è famoso e apprezzato. Queste qualità non si costruiscono da sole, ma anche con la pubblicità. L’interrogativo di fondo è se questa argomentazione – accettata e consolidata in altre categorie di beni e servizi – è trasferibile alla promozione delle destinazioni turistiche. La risposta è si.

I ricercatori  Messmer e Johnson (già nel 1993) confrontano alcune metodologie e concludono che gli studi di conversione non possono portare a una misurazione adeguata delle visite incrementali influenzate dalla pubblicità. Partendo dallo stesso presupposto prima accennato, e cioè che  la pubblicità spesso funziona per aumentare la familiarità e costruire l’immagine della destinazione a lungo termine, si chiedono come sia possibile, separare e misurare gli effetti a breve.  Insomma,  sappiamo ormai da tempo  che gli studi di conversione (convesion studies o attribution) si concentrano sulle visite effettive, trascurando di riflettere i processi sottostanti nel processo decisionale e il ruolo che il marketing gioca nell’influenzare una serie di fattori psicologici e cognitivi legati alla notorietà e alla considerazione della destinazione (Kim, Hwang e Fesenmaier ribadiscono lo in uno studio del 2005).

Conversion studies per tutti i gusti

Il secondo problema riguarda la definizione e la metodologia di calcolo dei conversion studies nella promozione delle destinazioni turistiche. All’inizio e alla metà degli anni ’80 ci fu un dibattito sul tema conclusosi con l’ammissione che il Gross Conversion Rate (utilizzato fino ad allora) era inappropriato perché includeva visitatori non influenzati da un certa campagna. I nodi da scogliere erano due. Primo, bisognava escludere dal gruppo i già convertiti, cioè chi aveva già preso la decisione di visitare un luogo prima di aver visto la pubblicità. Secondo, era necessario individuare un metodo che valutasse la capacità di persuasione della campagna. In altre parole, su 100 persone esposte ad una campagna prima di prendere una decisione, quante avevano deciso di visitare la destinazione promossa grazie alla campagna e quante per altri motivi?

Si arriva cosi a proporre il Net Influence Rate (NIR),  un indicatore che considerava sia la tempistica dell’esposizione alla campagna, sia l’influenza della stessa esposizione sulla decisione.  Purtroppo, viste le stime molto conservative a cui questa metrica porta, il suo utilizzo sul campo è stato raro. Abbiamo tuttavia degli studi accademici che propongono spunti di riflessione interessanti.

Una tipologia di approccio cerca di stimare il tasso netto di conversione chiedendo all’intervistato se ha visitato la destinazione in seguito all’esposizione al messaggio pubblicitario. Questo approccio assume l’impostazione razionale dei modelli di decisione dei turisti (e come abbiamo visto, non è sempre così). Uno di questi studi valuta la performance di 18 campagne pubblicitarie verso il mercato domestico delle DMO inglesi.  Lascio ai più curiosi la lettura del paper. L’aspetto che mi preme evidenziare è la differenza tra la media del Gross Conversion Rate, circa il 43%, e la media del Net Conversion Rate, stimato al 18%. La media, in questo caso, è una misura bizzarra visto che la variabilità dei risultati delle campagne è elevata. Per quanto riguarda il Net Conversion Rate si va dal 3% al 42% (vedi tabella sotto). Lo studio valuta diversi aspetti, ma mi corre l’obbligo di segnalarne uno in particolare. Le campagne con l’investimento più elevato si rilevano le più efficaci ed efficienti.

Immagine tratta dallo studio Ballman, G. , J. Burke , U. Blank , and D. Korte ( 1984). “Towards Higher Quality Conversion Studies: Refining the Numbers Game.” Journal of Travel Research, 22 (4): 28-33.

Un secondo studio, che come il precedente assume l’impostazione razionale, è stato condotto tra il 2012 e il 2014 negli USA. Lo studio ha considerato chi ha richiesto (on-line) informazioni in risposta alle campagne di DMO di 30 degli Stati USA, sempre sul mercato domestico.  L’approccio seguito per stimare il Net Conversion Rate è stato, da un punto di vista metodologico, molto più robusto (rimando al paper per i dettagli). Non sorprende che il risultato a cui si arriva è conservativo. Il Net Conversion Rate sarebbe solo dell’1.6%.

Figura tratta da Choe, Y., Stienmetz, J. L., & Fesenmaier, D. R. (2017). Measuring Destination Marketing: Comparing Four Models of Advertising Conversion. Journal of Travel Research, 56(2), 143–157. https://doi.org/10.1177/0047287516639161

Le valutazioni di brand lift

Un diversa tipologia di approccio assume l’impostazione degli studi di brand lift. Il Net Conversion Rate, è determinato dalla differenza del tasso di intervistati che hanno visitato una destinazione e hanno dichiarato di aver visto una pubblicità della stessa e quelli che l’hanno visitata senza aver visto la campagna oggetto di analisi. In sostanza, si tratta chi non ricorda di aver visto la pubblicità (impropriamente) come gruppo di controllo. Uno studio del genere é stato pubblicato nel 2005. I dati sono stati ottenuti da un sondaggio che ha esaminato l’impatto della pubblicità sui viaggi in Illinois ed è stato condotto durante l’autunno del 2001. Il risultato dello studio è interessante. Circa il 57% delle persone che hanno dichiarato di aver visto la pubblicità ha effettivamente visitato l’Illinois, mentre solo il 22% di coloro che non erano a conoscenza della pubblicità turistica  ha effettuato una visita. In altri termini,  dato che la possibilità di visitare l’Illinois senza aver visto la pubblicità è 22%, il tasso di conversione “vero” (NIR) della pubblicità dell’Illinois sarebbe del 35% (la differenza tra % [visitato | visto] e % [visitato | non visto].

E poi c’è’ Arrivalist

Con l’avvento di internet e del digital advertising i conversion studies sono diventati la norma. Sono compresi nel pacchetto chiavi in mano dei servizi offerti dalle varie agenzie. Ma fino a che punto bisogna fidarsi dei dati che generosamente vengono elargiti? Se stringiamo il campo al nostro settore, c’è solo un tentativo di approccio rigoroso.  Parliamo di  Arrivalist, una giovane azienda americana che, con una tecnologia brevettata,  traccia in modo anonimo la posizione del dispositivo mobile dei visitatori. In sostanza con un panel di 120 milioni di utenti mensili e dati geo-localizzabili forniti da circa 2000 app, Arrivalist è in grado di fornire diversi servizi di marketing intelligence alle DMO. Uno di questi servizi è la misura dell’impatto delle campagne di promozione in termini di visite. Grazie alla dimensione e rappresentatività (del mercato a stelle e strisce)  del panel, Arrivalist è in grado di capire i comportamenti di viaggio dei potenziali turisti (di un mercato X) esposti alla campagna e confrontarli con quelli non esposti (sempre dello stesso mercato). Il rapporto tra turisti arrivati a destinazione (da X) esposti alla campagna e quelli (arrivati sempre da X) non esposti costituisce il Lift (nel loro gergo  Arrival Lift™). I risultati delle campagne riportati dalle DMO che hanno fruito di questo servizio sono promettenti. Nel caso dello Utah, cui si riferisce la presentazione dalla quale ho preso la slide qui sotto, il lift é del 35%. Questo vuol dire che il 35% dei visitatori (non turisti, quindi si conteggiano persone che non dormono nello Utah) provenienti dagli Stati americani dove ci sono state le campagne sono attribuibili all’impatto delle campagne pubblicitarie.

Ma è davvero cosi? La metodologia (di Arrivalist) è corretta, ma la dimensione del dato deve essere interpretata. Quanti dei visitatori che hanno visto la campagna avevano già deciso di venire? Applicando questo  filtro il lift risulterebbe molto ridimensionato. Ma di questo ne parleremo nel prossimo post.

Photo by Tanja Cotoaga on Unsplash