Measuring Influencer Marketing Impact: How Influencer Characteristics Affect Key Performance Metrics

Influencer Marketing can be described as an advertising strategy where firms collaborate with influential personalities to promote their products or services. Following the diffusion of social networks, social media influencers have become an integral part of the marketing mix, drawing attention from both researchers and practitioners. However, despite this spike in interest, the literature on the topic is still limited compared to other social media areas. The thesis investigates how influencer characteristics and social media metrics affect the performance of marketing campaigns, addressing gaps in the current literature on Influencer Marketing (IM). Specifically, it aims to provide businesses with actionable insights for selecting the right influencers based on specific campaign objectives and evaluating their performance using quantitative metrics. The research adopts a quantitative approach, using actual data on 39 IM campaigns provided by a well-known marketing agency. Statistical models are used to assess influencer efficacy across various stages of the marketing funnel. Key findings indicate that high-followership influencers perform better than less popular ones on Top-of-the-Funnel (ToFu) metrics in absolute terms, but not in relative terms. Middle-of-the-Funnel (MoFu) metrics like engagement did not exhibit a clear pattern, while for Bottom-of-the-Funnel (BoFu) metrics, such as clickthrough rates, smaller creators consistently outperformed larger ones. Influencer attributes are then examined, revealing that physical attractiveness positively affects engagement and clickthrough rates, while authenticity and expertise yield mixed results. The work also shows that the amount paid to influencers does not correlate with better campaign outcomes, highlighting inefficiencies in current pricing practices for Influencer Marketing. This thesis contributes to the optimization of IM strategies, offering firms practical recommendations to maximize influencer effectiveness. Last, it emphasizes the need for future studies to take a campaign-oriented perspective and improve data-driven methodologies for creator selection and evaluation.

L’Influencer Marketing (IM) può essere descritto come una strategia pubblicitaria in cui le aziende collaborano con personalità influenti sui social media per promuovere i propri prodotti o servizi. Con la diffusione dei social network, gli influencer sono diventati una parte integrante del mix di marketing, attirando l'attenzione sia dei ricercatori che dei professionisti del settore. Tuttavia, nonostante questo crescente interesse, la letteratura sull'argomento è ancora limitata rispetto ad altre aree dei social media. La tesi indaga come le caratteristiche degli influencer impattino le performance delle campagne di marketing, affrontando le lacune nella letteratura corrente sull’Influencer Marketing. In particolare, l'obiettivo è fornire alle aziende suggerimenti pratici per la selezione degli influencer più adatti in base agli obiettivi specifici della campagna e valutare le loro performance utilizzando metriche oggettive. La ricerca ha adottato un approccio quantitativo, utilizzando dati reali su 39 campagne di IM forniti da una nota agenzia italiana di marketing. Modelli statistici sono stati utilizzati per valutare l'efficacia degli influencer in diverse fasi del funnel di marketing. I risultati indicano che gli influencer con un alto numero di follower ottengono risultati migliori rispetto a quelli meno popolari nelle metriche della parte superiore del funnel in termini assoluti, ma non relativi. Le metriche della parte centrale del funnel), come l'Engagement rate, non hanno mostrato risultati chiari, mentre per gli indicatori della parte inferiore del funnel, come il Clickthrough rate, i creator più piccoli hanno migliori performance di quelli più grandi. In seguito, sono state esaminate le caratteristiche degli influencer, rivelando che l'attrattività fisica influisce positivamente su Engagement e Clickthrough, mentre autenticità e competenza hanno mostrato risultati contrastanti. Il lavoro mostra anche che l'importo pagato agli influencer non è correlato a migliori risultati delle campagne, evidenziando inefficienze nei criteri di compensazione dei creator attualmente adottate. Questa tesi contribuisce all'ottimizzazione delle strategie di IM, offrendo alle aziende raccomandazioni pratiche per massimizzare l'efficacia delle sponsorizzazioni. Infine, sottolinea la necessità di studi futuri che prendano la campagna come unità di misurazione e provino a migliorare le metodologie quantitative utilizzate per la selezione e valutazione dei creator.