Bene, iniziamo l'analisi sul tema dei dati quantitativi.

Quindi quei dati che sono più facili da definire in maniera in formato numerico um, innanzitutto voglio farti vedere quelle che sono le tipologie di dati quantitativi più frequenti da raccogliere, più semplici anche da raccogliere, se così si vuole.

Da questi dati che possiamo quasi definire come dati grezzi, poi andremo a tirare fuori delle metriche delle K P i.

Che sono spesso l'unione di più di due o più di questi dati e che ci daranno una vera e propria indicazione sull'andamento del nostro evento.

Dato principe chiaramente è il numero di partecipanti.

Un altro lato quantitativo che possiamo misurare è il totale della spesa.

In caso sia un evento commerciale o un evento che abbia una parte di ricavi, possiamo andare a misurare anche l'orario di Check-in o quando, principalmente in una fascia oraria definita, si sono connessi ad un evento online i nostri visitatori piuttosto che sono arrivati alla nostra location.

Un altro lato è il numero di bayers.

Quindi quante persone hanno acquistato qualcosa all'interno del nostro evento piuttosto che il numero di LED generati? Quindi quanti sono stati compilati o quanti quanti moduli, Quanti contatti abbiamo generato, così come le interazioni online, la REACH del nostro evento, il traffico.

Bene, questo questa lista di dati quantitativi, per così dire grezzi, potrebbe essere estesa.

Um, di molto.

Come li raccogliamo questi dati? Beh, molti possono essere raccolti tramite software che lo fanno in maniera automatica, guardando quelli che sono rappresentati in questa in questa lista che ho condiviso con voi il traffico online, Chiaramente, insomma, sarà il nostro provider del del sito web.

Il nostro Google Analytics darcelo, così come le interazioni online piuttosto che la sui social media, sono generati automaticamente dati sul numero di partecipanti.

Beh, quelli potrebbero essere generati automaticamente da una piattaforma di ticketing, così come anche raccolti manualmente, perché c'è una buona parte di dati che potremo raccogliere manualmente il numero di bayers Beh, ce lo dirà il nostro software di fatturazione, il nostro registratore di cassa.

Quanti scontrini abbiamo fatto e così via importante, come dicevo da questi dati grezzi.

Poi combinare, um, per ottenere delle metriche che siano utili ad analizzare.

Um il nostro il nostro evento qui l'esempio di alcune metriche in cui con con le quali valutare il nostro evento.

Se si tratta di un evento commerciale, una metrica che spesso utilizzate è la metrica del rate.

Che cosa combina questa metrica? Combina il numero di unità di un determinato prodotto di merchandising che avevamo a disposizione in vendita e la quantità è stata venduta.

Quindi su cento articoli X che avevamo in vendita in un in un evento ne abbiamo venduti cinquanta.

Avremo un rate di cinquanta un'altra metrica che combina i dati sulla lunghezza delle sessioni dei nostri spettatori.

È la durata della sessione media di partecipazione ad un nostro evento, così come il tasso di abbandono.

Um piuttosto che l' rate un'altra metrica è sicuramente il ritorno all' in caso siano eventi che hanno una componente di ricavi e capiremo quanto è stato investito qual è stato il ritorno, ma all'interno del della metrica della R A.

Chiaramente dovremo essere bravi a cercare di catturare anche quelli che magari sono stati i ritorni um non diretti dell'evento, ma che sono stati un po' incentivati dalla partecipazione al nostro evento.

Un'altra metrica è la metrica della conversion rate molto semplice però di tutti i partecipanti ad un evento, ad esempio commerciale in quanti hanno acquistato qualcosa.

Quindi qual è stata la conver-? Il il tasso di conversione all'interno del nostro evento o quindi qual è stato il carrello medio del nostro del nostro visitatore? Um, altre metriche qui più a livello di efficienza della promozione del marketing.

Qual è stato il costo per ogni ticket venduto? Mettiamo ad esempio che un nostro evento divulgativo abbia dei ticket di partecipazione da cento euro per la giornata e per la giornata del del nostro evento.

Quanto ci è costato a livello di marketing vendere un singolo ticket è stato profittevole? Sì, no che cosa si può migliorare? Um così come il costo di acquisizione di un di un LED.

Mettiamo ad esempio un evento in cui l'unico obiettivo è quello di fare nuovi LED e quanto ci è costato quell'evento quanti abbiamo raccolto è stato il metodo più efficace per raccogliere dei LED.

Beh, ecco, queste sono tutte domande alle quali queste metriche che sono l'unione di due o più dati grezzi ci possono ci possono dire e di nuovo l'abbiamo già accennato.

E gli strumenti per raccogliere questi dati quantitativi sono sono diversi.

Abbiamo sicuramente Google Analytics, abbiamo le piattaforme di ticketing MEP, anche piattaforme proprietarie, eventualmente tutta tutte le strutture, le piattaforme di analytic di social media.

Abbiamo poi nostri software C R M che possono essere integrati um nell'infrastruttura dell'evento nei registratori di cassa, così come altri software che consiglio per gli eventi online che ci danno delle map rispetto a partecipazione focus dei nostri visitatori.

Quindi tutte quelle metriche di um partecipazione, eccetera eccetera, come oggi la crisi EG e e similari per andare avanti.

Nella fase di analisi di questi dati è chiaro che serve una semplificazione e una contestualizzazione.

Abbiamo una lezione dedicata a questo, però voglio accennare alcuni strumenti che possiamo utilizzare per sintetizzare questi dati e per rappresentarli anche visivamente.

Abbiamo Google date studio sicuramente Power B I o anche in maniera più semplice dei grafici che possiamo tirare fuori da Excel o soluzioni più elaborate come table che è un software online che sicuramente svolge questi compiti.

Usiamo dei grafici chiari e immediati, cerchiamo di creare dei report personalizzati sui risultati degli eventi.

Questi dati grezzi sono solamente una fonte, un input che chiaramente deve essere masticato, digerito e poi proposto agli stakeholder in maniera molto più accessibile di quella che per manager questi dati possano possano rappresentare.

Qui è qualche esempio di una dashboard di un'organizzazione che organizza eventi pressoché in ogni, in ogni mercato europeo.

Questa schermata è una schermata di Power B I che è uno strumento e un software, appunto, che, um, ha come input diversi fogli database, i dati grezzi e e qui ad esempio, stiamo guardando alle um in alto a destra vediamo un total country.

Quindi qui si tratta di eventi di eventi commerciali che hanno una buona componente di vendite.

Quindi vediamo come ad esempio L'italia rappresenti il trentatré percento delle vendite di questa azienda.

Um mentre la Germania solamente il quattordici.

Qui abbiamo una una ripartizione quindi territoriale per per country.

Um, Qui invece abbiamo una ripartizione sul numero di visitatori per mese, quindi vediamo che in valore assoluto febbraio è un mese di altissima stagione, mentre l'estate è un è un periodo nel quale gli eventi non performavano meglio e anche qui riusciamo ad intravedere come a febbraio Italia e Germania abbiano performato più o meno uguali.

La Germania ha avuto qualche visitatore in più, mentre in tutti gli altri mesi è pressoché l'italia a farla um, da padrona con il maggior numero di visitatori.

Sempre qui vediamo Un'analisi e chiaramente qui stiamo parlando di organizzazione che ha come core business.

Quello degli eventi, però, come metodo di rappresentazione dei dati ci dà degli input.

Qui rappresentiamo le diverse voci di costo come percentuale dei costi totali, quindi vediamo che ad esempio, questo primo colore, questo azzurro acqua, rappresenta la percentuale dei costi delle location sul totale dei costi.

Ci rendiamo conto come un evento svolto a Bergamo abbia una percentuale estremamente più alta di un evento svolto, ad esempio a Bellinzona, quindi sicuramente ci dà dei trend sui quali analizzare le performance, in questo caso tra tra i diversi eventi.

Qui per dare invece una metrica um di marketing stiamo guardando al costo di promozione per um visitatore.

Questi dati sono espressi in in euro e vediamo subito come ad esempio L'austria è il mercato dove il costo di acquisizione di un visitatore è più alto perché sono quasi sette euro e ci sono sette euro e cinquanta di costo promozionale per ciascun visitatore fino a ad arrivare dall'altra parte del grafico con la Svezia dove il costo è più che dimezzato.

Quindi queste sono tutti i dati grezzi combinati in metriche.

Queste metriche sono rappresentate in maniera visuale per avere chiaramente un'accessibilità dive- diversa più di di di più facile, di più facile accessibilità.

Ci arriveremo a livello di contestualizzazione.

Chiaramente questa dati grezzi che p I.

Ci danno poi un framework informativo attorno al quale poter cercare di evidenziare dei trend che possano um guidarci nel nella fase di reportistica del nostro evento.

Quindi chiudiamo questa lezione Dati quantitativi partiamo dati grezzi K P i visualizzazione e poi arriveremo nella fase di contestualizzazione di questi dati.