Digital Analytics

Ciao a tutti, dopo aver trattato il tema della Data-driven Bank, eccoci a trattare un altro tema attualissimo: la Digital Analytics. Per chi come me è nato intorno al 1999 con la Business Intelligence, passato poi attraverso Big Data, Web Analytics, Applied Intelligence che dir si voglia, di concettuale non c’è nulla di nuovo, se non nel nome. La pervasività della multicanalità, tendente sempre più al mondo internet e conseguentemente digitale, ha fatto che i concetti della Business Intelligence (ovvero la stretta collaborazione/correlazione tra IT, Business e Consulenza) convergessero nella Digital Analytics (evoluzione naturale dunque della Web Analytics)

Qualsiasi sia il vostro business, un’attività che non potrete mai esimervi dal compiere è quella dell’analisi dati. Non è una novità, da sempre chi occupa una qualsiasi posizione nel mercato si trova ad aver a che fare con tutta una serie di dati – più o meno complessi – che lo aiutano nei vari processi decisionali.

Negli ultimi anni si sono però verificati alcuni cambiamenti che hanno profondamente rivoluzionato il comportamento degli acquirenti, e di conseguenza si è modificato l’approccio con cui le aziende – grandi o piccole – si relazionano all’analisi dati.

Nel quadro di questi grandi cambiamenti possiamo delinearne tre, di maggior importanza in quanto all’impatto che hanno generato:

  • La diffusione globale di Internet, che ha permesso l’accesso alle informazioni ad una enorme moltitudine di persone: notizie da tutto il mondo sono alla portata di un click.
  • Utilizzo di smartphone e tablet, che consentono una connettività praticamente continua, 24 ore su 24, 7 giorni alla settimana.
  • Il cloud computing, che rende disponibile una potenza di calcolo praticamente infinita a prezzi relativamente bassi.

Se Internet e i mobile device hanno drasticamente modificato il comportamento dei consumatori, che ora hanno a loro disposizione – quasi istantaneamente – recensioni su prodotti, raccomandazioni di amici ed esperti, cataloghi e informazioni sulla competitività dei prezzi ecc., allo stesso tempo il cloud computing ha dato alle aziende la possibilità di analizzare i loro clienti e le loro abitudini mai come prima.

Recuperare dati utili al nostro business, analizzarli, interpretarli e prendere decisioni aziendali relative a questi dati che siano in linea alle richieste dei nostri clienti può essere difficile, un aiuto ci può sicuramente venire dalla digital analytics.

Di cosa si tratta?

Prendo in prestito (e traduco) la definizione di Avinash Kaushik, che descrive la digital analyitics come “l’analisi qualitativa e quantitativa dei dati del tuo business e della concorrenza per portare un continuo miglioramento nell’esperienza online che i tuoi clienti e i tuoi potenziali clienti hanno, e che si riflette nei risultati che speri di ottenere (sia online che offline)”.

Questa definizione ci da la possibilità di analizzare alcuni tra gli elementi chiave della digital analytics.

Clienti

Abbiamo assimilato da molto tempo l’idea che le dinamiche d’acquisto siano idealmente una sorta di imbuto con diverse forme d’interazione tra impresa e cliente, che possiamo elencare sommariamente come: consapevolezza, interesse, desiderio, conversione e loyalty. Tuttavia i cambiamenti introdotti da Internet e dai mobile device hanno scardinato questo modello così lineare che non rispecchia più la realtà dei fatti. Il cliente è ora al centro dell’universo, è lui che – in buona misura – governa idealmente il timone delle aziende, che suggerisce al management quale direzione prendere. Il cliente ora può cominciare il suo processo d’acquisto in un qualsiasi punto dell’imbuto: quello che un’azienda deve fare è capire come inserirsi in queste nuove dinamiche, come anticipare i propri clienti e quali messaggi essi abbiano bisogno di sentirsi dire.

Dati quantitativi e qualitativi

Al giorno d’oggi abbiamo accesso quasi istantaneo ad una moltitudine di dati quantitativi che ci possono aiutare nell’analisi delle nostre audience: possiamo sapere chi sono, dove sono, cosa fanno, ecc. I dati qualitativi, invece, ci danno un’indicazione sul perché avviene o meno una determinata azione: sono informazioni danno importanti feedback su come i nostri clienti si approcciano ai beni o servizi che offriamo, e che non potremmo avere con la sola analisi quantitativa.

Misurare i risultati

Qui cominciamo ad arrivare al centro della questione: dobbiamo cercare di determinare quali sono gli obiettivi del nostro business (o più in generale i risultati che ci aspettiamo) e come possiamo misurarli efficacemente. Ci sono perlopiù cinque possibili obiettivi di business che qualsiasi azienda si affacci nel web può ricercare, e ad ognuno di essi corrisponde un possibile risultato misurabile:

  • E-commerce, il cui risultato misurabile è la vendita di beni o servizi
  • Lead generation, il cui scopo è quello di raccogliere informazioni sugli utenti per l’acquisizione di contatti e potenziali clienti
  • Generazione contenuti, dove si cerca di aumentare l’engagement, il numero e la frequenza dei visitatori
  • Informazioni e supporto online, il cui scopo è quello di aiutare gli utenti nella ricerca delle informazioni di cui necessitano
  • Branding, dove si cerca di aumentare il valore dell’immagine di marca, l’engagement e la fedeltà dei consumatori

Ci sono alcune azioni chiave che gli utenti compiono nei siti web, e che si collegano ai relativi obiettivi di business: queste azioni prendono il nome di conversioni. Ci possono essere micro o macro conversioni: se prendiamo come esempio di obiettivo di business un sito di e-commerce, avremo una macro conversione nel momento in cui l’utente comprerà il nostro prodotto; se invece il nostro utente non effettua subito l’acquisto ma si limita ad iscriversi ad una newsletter per avere ulteriori informazioni o scarica un coupon per uno sconto in uno dei nostri negozi, allora avremo una micro conversione. E’ importante tracciare entrambe i tipi di conversioni per avere un’idea chiara sull’esperienza che gli utenti hanno del nostro sito.

Continuo miglioramento

L’analisi dei dati può essere un fattore di continuo cambiamento per la nostra azienda, un processo ciclico che accompagna costantemente il management nell’attività decisionale. Questo processo comincia con la misurazione. Quanti clienti concludono con successo gli obiettivi di business che ci siamo preposti? In che punto della loro navigazione hanno abbandonato il nostro sito? Dobbiamo recuperare tutti i dati potenzialmente utili al nostro business.

La fase successiva consiste nella creazione di un report dove inseriremo in forma leggibile i dati raccolti e li sottometteremo al management affinché le informazioni qui contenute possano aiutare il processo decisionale. A seguire andrà sviluppata una analisi dei dati raccolti e organizzati. Questa analisi potrà essere più o meno complessa, includendo una segmentazione profonda dei dati o limitandosi a identificare i trend principali. Sostanzialmente l’’analisi è il processo per cui sviluppiamo un’ipotesi che riflette le nostre aspettative e rispetto alla quale cerchiamo poi di capire se – e perché – le cifre combaciano o meno con i risultati attesi. La fase successiva è quella di test, durante la quale si provano soluzioni differenti ai problemi che si sono identificati durante l’analisi. Finalmente dopo la fase di test c’è quella dei miglioramenti. In quest’ultima fase si mettono in pratica i miglioramenti e le soluzioni ai problemi emersi durante l’analisi e che sono stati corretti durante la fase di test. Infine si ripete tutto il procedimento appena descritto, cercando costantemente di migliorare e facilitare il raggiungimento dei propri obiettivi di business.

Il concetto dei Digital Analytics non è nè difficile, nè nuovo e può essere riassunto in questo modo:

Collect and Use data to make things better

Lo aveva già capito Napoleone, che sosteneva che la guerra è per il 90% informazione: se siamo in grado di trasformare i dati (giusti) in informazioni (strategiche), possiamo raggiungere i nostri obiettivi in meno tempo e con risultati migliori.

Napoleone

Il Digital Analytics è esattamente questo: è l’attività di misurazione, raccolta, analisi e reporting di dati provenienti dalla rete, con lo scopo di comprendere ed ottimizzare i comportamenti online delle persone. Che si tratti di capire come migliorare la navigazione di un sito web, ottimizzare il customer care o perfezionare un’app, la regola non cambia.

MISURARE: NE VALE LA PENA?

Sì, perchè la misurazione ci aiuta ad individuare i punti di forza e di debolezza e ci permette di intervenire per migliorare le performance di siti app, in base ai nostri obiettivi:

  • Vendere prodotti
  • Raccogliere adesioni per iniziative che si che si svolgono offline
  • Portare un servizio a conoscenza del pubblico
  • Migliorare l’awareness e la reputation di un brand
  • Riorganizzare i processi aziendali

Qualunque sia il nostro obiettivo, riuscire a capire quali siano le cose da migliorare in modo oggettivo e dettagliato è essenziale per riuscire a creare valore.

RACCOGLIERE I DATI: QUALI? DOVE? COME?

La sorgente da cui proviene l’experience dell’utente non è vincolante. Infatti, oggi sono disponibili strumenti così raffinati che ci consentono di raccogliere qualsiasi tipologia di dato proveniente da qualsiasi sorgente:

dati

Tutti i dati che possono essere raccolti sono informazioni anonime di carattere comportamentale (es. le pagine visitate da un utente, le azioni di conversione, le query usate dall’utente per raggiungere il sito, ecc), mentre non possono essere raccolte tutte le informazioni personali e sensibili degli utenti, soggette a restrittive leggi per la tutela della privacy (es. nome e cognome, cordinate bancarie, ecc).

DIGITAL ANALYTICS E TEAM AZIENDALI

Gli Analytics creano valore solamente quando entrano in contatto con tutti i team aziendali:

  • Area Marketing: l’analisi dei dati permette di ottimizzare una landing page, aiuta a segmentare meglio i clienti, a perfezionare le campagne pubblicitarie e l’attività sui social network e ad individuare i profitti prevedibili in base alla relazione con i clienti, a partire dal loro comportamento d’acquisto
  • Area Produzione: l’analisi dei dati consente di scoprire le performance del prodotto e delle sue applicazioni, di effettuare analisi comportamentali sugli acquirenti ed analisi demografiche e geografiche dettagliate
  • Area Vendite: l’analisi dei dati permette di ottimizzare le vendite, proporre al cliente dei prodotti correlati, valutare il Customer Value ed ottenere informazioni dettagliate sul consumatore
  • Area Executive: l’analisi dei dati consente di effettuare delle ricerche sui consumatori e, di effettuare analisi di Competitive Intelligence, di creare cruscotti e dashboard,ecc
  • Area IT: l’analisi dei dati consente di monitorare le performance del servizio, analizzare come viene utilizzato il sito web aziendale, migliorare le infrastrutture IT, ecc.

Questi sono solamente alcuni degli esempi di come un’azienda può sfruttare la mole di dati a sua disposizione. Ogni business ha necessità ed esigenze specifiche e i Digital Analytics, se utilizzati nel modo giusto, aiutano ogni risorsa a svolgere meglio il proprio lavoro e ad ottimizzare il rapporto con i propri clienti attuali e futuri!

google analytics this marketers life

#1 – Prima di pensare di installare uno strumento di Analytics, bisogna pensare ai propri obiettivi

Una delle primissime cose su cui siamo stati avvisati è che non si inizia mai con l’installazione di uno strumento di Digital Analytics, ma prima bisogna avere un obiettivo. Quali sono le metriche principali che voglio indagare all’interno del sito? I nostri KPI potrebbero non essere quelli più semplici, come le visite al sito e il loro tempo di permanenza, ma potremmo essere interessati a KPI più complessi, che individuano le interazioni degli utenti. Pertanto risulta più importante la fase di analisi: del proprio business, della propria competizione, tanto che Google Analytics potrebbe non essere lo strumento più corretto.

Bisogna seguire i cicli continuativi di CRO (conversion rate optimization), costituiti dalle seguenti fasi:

  • pianificazione
  • analisi
  • misurazione
  • reportistica e decision making.
cicli continuativi di CRO (conversion rate optimization)

#2 – Bisogna essere consapevoli dell’importanza delle attività di Digital Analytics

Non è sufficiente installare il codice di Google Analytics all’interno del proprio sito: prima ancora, dobbiamo essere consapevoli delle potenzialità delle attività di misurazione. Che dati di comportamento degli utenti voglio misurare? Cosa voglio migliorare nel mio sito web?

La domanda che non bisognerebbe mai porsi è: Ha senso dedicare il mio budget di digital marketing agli Analytics, oppure lo spendo in Google AdWordsTutto, nel digitale, deve essere misurato, e da qui discende l’importanza della consapevolezza della Digital Analytics.

E lo scopo della Digital Analytics è:

Valutare il rendimento del sito in relazione agli obiettivi per cui è stato pensato (KPI: Key Performance Indicators), identificando le azioni da mettere in atto per migliorare i risultati raggiunti e le performance dei canali digitali.

#3 – Alcune convenzioni nel linguaggio della Digital Analytics, per iniziare

Forse la parte teorica è quella più noiosa, ma di certo è la base di partenza per parlare un linguaggio comune. Questi sono i primi termini che abbiamo ripassato:

VISITA/SESSIONE

Visualizzazione di una o più pagine da parte di un utente. Una sessione termina quando l’utente chiude il browser, rimuove i cookie del browser, oppure dopo 30 minuti di inattività (per esempio, si è dimenticato la scheda aperta).

VISITATORE

L’utente (o meglio, la macchina) che naviga il sito. Il visitatore può essere nuovo, quando accede per la prima volta al sito, o di ritorno, quando ha già effettuato delle visite allo stesso sito in precedenza. Come si riconosce? Ad ogni visitatore viene associato un ID univoco che viene memorizzato in un cookie.

VISUALIZZAZIONE DI PAGINA (PAGEVIEW)

Una pagina di un sito web viene visualizzata da un utente sul browser. Ma cos’è una pagina? Un file che può essere visualizzato da un utente e su cui è possibile installare il codice di tracciamento (non vale per un PDF, quindi, il cui download bisognerà tracciare in un altro modo, che vediamo subito).

EVENTO

L’interazione di un utente con il sito web, soprattutto con i suoi contenuti (appunto, il download di un PDF). Si può configurare un evento a piacere, in modo da raccogliere informazioni su specifiche interazioni sul sito web, tra cui il click su una specifica voce del menu, o la visualizzazione di un video all’interno del sito.

DURATA MEDIA DELLA SESSIONE:

Il tempo che l’utente trascorre all’interno del sito. Si calcola come la durata di tutte le sessioni (in secondi) diviso il numero di sessioni. La durata viene calcolata in modo diverso se nell’ultima pagina visualizzata c’è una hit di coinvolgimento (cioè la risposta a un evento).

REFERRER

Fonte di acquisizione di traffico, indica cioè la provenienza dell’utente. Il referrer può essere interno, quando la visita a una pagina deriva da un click su un link presente nello stesso sito web, esterno, quando si accede al sito da un link esterno, oppure ci può non essere, ad esempio quando si digita direttamente l’URL, o questa viene selezionata dai propri preferiti nel browser.

LANDING PAGE

Le landing page sono le pagine di atterraggio, le porte di ingresso al nostro sito, che stanno assumendo sempre più importanza a discapito della home page. Studiare ad esempio come gli utenti le hanno raggiunte e cosa hanno fatto dopo essere atterrati è fondamentale per migliorare l’accoglienza dell’utente a casa nostra.

BOUNCE RATE

È la frequenza di rimbalzo, cioè la percentuali di sessioni che terminano alla prima pagina visualizzata, senza che vi sia stata un’interazione. Perché gli utenti lasciano il sito dalla pagina da cui sono entrati, senza interagirvi? La risposta dipende dall’obiettivo del sito web: se ci si aspetta molte pagine visualizzate, forse c’è qualche barriera di usabilità o di design che impedisce all’utente di proseguire la visita. Ma se si tratta di una notizia o di una pagina creata per dare una risposta al bisogno di utente, è normale aspettarsi che l’utente lasci subito il sito.

Vedete perché è importante prima di tutto conoscere i propri obiettivi?

EXIT PAGE

È la pagina di uscita, cioè la pagina in cui la visita è terminata. Può essere utile andare a vedere se una exit page ha un alto numero di visite, il che potrebbe essere un indice di difficoltà nella continuazione della visita da parte dell’utente.

Spesso la exit page può essere una thank you page, cioè una pagina creata ad hoc per ringraziare l’utente dopo avere rilasciato il proprio contatto, essersi iscritto alla newsletter, o avere fatto un acquisto. Ma non bisogna mai sottovalutare che in questo momento l’utente è “caldo”, e si potrebbe fare in modo di continuare la sua visita, ad esempio proponendogli un link con gli articoli del blog dell’azienda.

PERCORSO DI NAVIGAZIONE

È la sequenza di pagine visitate durante la sessione da un utente. Analizzare questo percorso permette di capire se gli utenti seguono una sequenza di pagine simile, in modo da identificare eventuali problemi di navigazione o legati ai contenuti del sito.

#4 – Perché dobbiamo conoscere Google Analytics?

Il vantaggio principale della conoscenza di Google Analytics è la sua connessione con tutto l’ecosistema Google: quindi Google AdWords (la piattaforma di keyword advertising), Google AdSense (la piattaforma pubblicitaria display per gli editori).

Ma soprattutto, Google Analytics è uno strumento:

  • gratuito
  • semplice da implementare e da utilizzare
  • chiaro nell’esposizione e nella consultazione dei report
  • permette tutte le funzioni di tracciamento dei siti web

#5 – L’organizzazione dei dati in Google Analytics

Va bene, abbiamo imparato le metriche di base e abbiamo capito quali sono le potenzialità di Google Analytics. Ma come fa a raccogliere i dati, e come vengono organizzati al suo interno? Facciamo riferimento ai concetti di accountproperty e vista.

L’account identifica l’utente che ha accesso alle properties e alle viste di Google Analytics. L’account, cioè, è un contenitore di properties di Google Analytics , che possono essere al massimo venti.

La property è un insieme di dati omogenei relativi all’attività registrata su un sito web. Ogni propertyè associata a un codice Urchin Analytics univoco (UA-xxxxxxx-x) e raccoglie i dati relativi a tutti gli script che riportano tale codice, ed è un contenitore di viste (profili), con un limite massimo di 50.

La vista rappresenta il dato elaborato e tutta la reportistica avviene a questo livello. Permette di filtrare e tenere solo ciò che interessa al singolo profilo, includendo così solo un sottoinsieme di dati. Ad esempio si può creare una vista dedicata solo a una sotto-directory (ad esempio il blog di un sito aziendale), che conterrà solo la rielaborazione dei dati riferiti al blog.

#6 – La visualizzazione dei dati in Google Analytics

Quando andiamo ad utilizzare Google Analytics, la parte che di solito ci interessa è quella dei “Report”. Tutti i rapporti di Google Analytics sono composti da dimensioni metriche:

  • le dimensioni sono sull’asse delle Y, e descrivono le caratteristiche degli utenti, delle sessioni e di ogni altra azione eseguita (ad esempio: la tipologia di sorgente per accedere al sito)
  • le metriche sono misurazioni quantitative, come le sessioni, gli utenti, la frequenza di rimbalzo, ecc.
dimensioni e metriche su google analytics

#7 – Dashboard e Scorciatoie: come fruire di Google Analytics in modo veloce

Se siamo interessati solo a un set di KPI di interesse, possiamo creare delle dashboarde personalizzarle, in modo da poterle visualizzare in una sola schermata appena entriamo nel panello di Google Analytics.

Con le scorciatoie, invece, possiamo memorizzare alcuni report di Google Analytics in modo da visualizzarlo direttamente, senza doverlo ricreare ogni volta.

#8 – I segmenti personalizzati

Con i segmenti possiamo isolare e analizzare sottoinsiemi di dati. È come creare una vista filtrata, ma è possibile creare un segmento diverso all’interno della vista ogni volta che creiamo un report. Con i segmenti, ad esempio, possiamo:

  • andare a vedere il comportamento di navigazione di una fascia d’età di persone
  • vedere come si comportano soltanto gli utenti che hanno fatto l’accesso al sito a partire dai motori di ricerca
  • fare un confronto fra gli utenti che visitano il sito da desktop e quelli che lo visitano da mobile
  • vedere come si comportano gli utenti che hanno già effettuato una conversione
  • e tantissime altre cose, in base alle nostre esigenze di business.

I segmenti, cioè, ci consentono di dividere tutte le sessioni sul nostro sito in base alle nostre esigenze, in modo da avere risposte più mirate alle attività che vogliamo monitorare. In questo Google Analytics ci consente di essere assolutamente time-saving.

#9 – Il tracciamento delle campagne

Molte visite di provenienza al sito sono etichettate come “traffico diretto”, ma in realtà potrebbero provenire da un email, o da qualsiasi altra campagna di digital marketing. Solo le visite provenienti da Google (traffico organico vs. traffico a pagamento), dai social e da altri siti sono tracciate, ma per le altre come facciamo?

Web analytics, Business intelligence e Big data:

  • La differenza tra web analytics e business intelligence: la BI si occupa comunque di analisi ma soprattutto analisi offline sui clienti sul magazzino ecc. Insomma è un po il nonnno della web analytics da cui possiamo tanto imparare.
  • La differenza tra web analytics e big data: la WA rappresenta solo una piccolissima parte dei big data esistenti online. Quando dobbiamo andare a lavorare su mole di dati enormi la WA ha bisogno di qualche aiutino dato da Google Big Query, SQL ecc.

La Digital Analytics (tempo indietro era la Web Analytics) nasce come esigenza di creare un maggiore trait-d’union fra un sito, un blog, un e-commerce, e l’utente fruitore. Il problema è che spendere molti soldi per realizzare siti internet che possono sembrare belli, gradevoli alla vista, ma senza coadiuvare questa attività con il tracciamento e conseguentemente una analisi parallela del comportamento del traffico sul sito, può risultare del tutto aleatorio.

In soldoni la Web o Digital Analytics si muove in due universi: il micro e il macro. nel micro cioè nel dettaglio definisce un indicatore di performance, ne giudica la bontà o propone il miglioramento, attua la Codifica e controlla l’ottimizzazione.

web_analytics_metrics_lifecycle_process

Nel macro cioè nel contesto si definiscono le aree della web analytics, dette framework e prima di iniziare l’ottimizzazione bisogna seguirle in modo propedeutico:

  1. Data Capturing: configurare lo strumento in base alle esigenze di business in modo da leggere dati corretti
  2. Data Reporting: configurare report e dashboard per la consultazione di KPI per la valutazione dell’andamento
  3. Data Analysis: investigare ed analizzare in profondità eventuali crolli di traffico e altre variazioni anormali delle KPI
  4. Data Strategy: utilizzare i dati per valutare la bontà delle fonti ed ottimizzare l’attività di budgeting

e a che punto eravamo in Italia nel 2016/2017? abbiamo iniziato a passare dalla fase di data capturing a quella di reporting. Ciò vuol dire che i clienti si interessano sempre di più ad avere una piattaforma corretta che permetta di monitorare le KPI. C’è molta possibilità di sviluppare Business in questo settore in questi anni e in futuro

fonti internet:

Per conoscere e monitorare le visite che provengono da queste fonti, possiamo trasmettere dei parametri a Google Analytics tramite lo strumento di creazione delle URL, fornitoci dallo stesso Google, e utilizzare poi quei link per una campagna. Ecco come funziona:

http://www.stlab.it/archive/post/digital-analytics-di-cosa-stiamo-parlando

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