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Come funziona il Raggruppamento Canali su Google Analytics

Raggruppamento canali su Google Analytics

Cosa è e a che serve il Raggruppamento canali su Google Analyitcs?

In questo articolo vediamo cosa è, a che serve e come funziona il raggruppamento canali su Google Analytics.

? Ammettiamolo: chi di noi non ha scritto valori “disordinati” nei parametri UTM di Google Analytics, che rendono un po’ difficoltosa l’analisi dei dati?

Es. facebook, facebook.com e Facebook; mail, Email e NL; e ancora: PIPPO, test, post, e altre amenità varie…

? Ebbene: su Google Analytics, la funzionalità “Raggruppamento Canali” ci consente di riparare ai nostri errori e riorganizzare i nostri dati in maniera corretta. Anche quelli che abbiamo già raccolto in passato, in maniera retroattiva!

? Non solo: questa funzionalità ci consente di riaggregare le diverse sorgenti di traffico secondo criteri completamente personalizzati, come ad esempio traffico “A pagamento” vs “Non a pagamento”; o, ancora: campagne “Brand” vs “Non Brand”; o altre separazioni più granulari, ad alto livello di dettaglio. E sempre in maniera retroattiva, sui dati passati.

?? In questo video cerco di far vedere come funziona questa funzionalità.

? “Raggruppamento Canali” è stata aggiunta già da diversi anni su Google Analytics, ma ho visto che alcuni non l’hanno mai usata e hanno ancora dei dubbi, per cui penso che un mini tutorial su questo argomento possa essere utile.

Fatemi sapere nei commenti che ne pensate: se la usate, se avete dubbi, quali raggruppamenti utili consigliate o altro! ??

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Segmenti avanzati su Google Analytics

Segmenti avanzati su Google Analytics

I segmenti avanzati su Google Analytics sono uno strumento che ti consente di analizzare i dati solamente di utenti o sessioni che soddisfano determinate condizioni.

Ad esempio, puoi analizzare i dati solamente degli utenti che hanno comprato almeno una volta nel periodo selezionato: vedere quali sono le loro pagine di entrata, pagine di uscita, sezioni più viste, ecc.

Come vedremo più avanti in questo post, sono uno strumento indispensabile per estrarre informazioni utili dai nostri dati.

Nota: questo articolo è riassunto anche in un mio video della serie Video Tutorial Super Shorts:

Indice dell’articolo

In questo articolo sono contenuti i seguenti argomenti:

  • Perché sono utili i segmenti avanzati di Google Analytics
  • Come attivare un segmento avanzato esistente
  • Come creare un nuovo segmento avanzato
  • Configurazione avanzata delle condizioni (es. OR / AND, Sessioni vs Utenti)
  • Come impostare una sequenza di condizioni
  • Quali segmenti conviene creare per le analisi
  • Link di approfondimento sui segmenti avanzati di Google Analytics

L’argomento è abbastanza vasto, per cui partiamo dall’inizio, complicando via via le cose… 🙂

Perché sono utili i segmenti avanzati di Google Analytics

In generale, segmenti diversi di utenza hanno comportamenti differenti rispetto al tuo sito.

Ad esempio, immagina il comportamento di un utente che non ti conosce e visita per la prima volta il tuo sito: magari entra da una campagna, poi visita la pagina chi siamo, le FAQ, e altre pagine che gli consentono di saperne di più sul tuo business.

Invece, un tuo cliente abituale probabilmente ha già visto quelle pagine, e ora magari andrà dritto al sodo e vedrà solo le pagine che gli interessano (es. la homepage, le pagine prodotto, carrello, checkout, ecc.).

Le metriche di questi due segmenti di utenza (frequenza di rimbalzo, tasso di conversione, ecc.) saranno in generale diverse.

Tuttavia, di default Google Analytics ti mostra i valori complessivi di queste metriche, che saranno quindi una “media” derivante dal comportamento dei vari segmenti di utenza: che informazione puoi trarre leggendo questi valori medi? Non molta, purtroppo…

Per capire realmente cosa sta succedendo sul tuo sito, devi necessariamente analizzare i dati in maniera separata per ciascun segmento.

Come attivare un segmento avanzato su Google Analytics

Per attivare un segmento avanzato, devi cliccare nella parte superiore della finestra di Google Analytics, dove è scritto “Aggiungi segmento”:

Come attivare un segmento avanzato su Google Analytics

Come attivare un nuovo segmento avanzato su Google Analytics

Una volta cliccato, si apre una finestra con una lista di segmenti esistenti, che puoi selezionare: alcuni sono predefiniti da Google Analytics (quelli della categoria “Sistema”), altri li hai creati tu (“Personalizzati”, vediamo dopo come crearli), altri ancora puoi importarli da una galleria pubblica in cui tutti gli utenti di Google Analytics possono condividere i loro segmenti.

Seleziona il segmento che ti serve e poi clicca su Applica.

Nota: puoi selezionare fino a 4 segmenti contemporaneamente.

Attivazione di un segmento avanzato su Google Analytics

Attivazione di un segmento avanzato su Google Analytics

Dopo che il segmento è applicato, tutti i dati che vedrai sono relativi solamente alle sessioni (o agli utenti) che soddisfano la condizione specificata nel segmento (di seguito vedrai come specificarla):

Esempio di dati con segmento avanzato applicato

Esempio di dati con segmento avanzato applicato

Il segmento avanzato resterà applicato anche se ti sposti di rapporto. Per toglierlo, devi cliccare sulla freccetta in alto a destra nel box del segmento, e selezionare “Rimuovi”:

Come rimuovere un segmento avanzato applicato

Come rimuovere un segmento avanzato applicato

Come creare un segmento avanzato su Google Analytics

Per creare un nuovo segmento avanzato e specificare le condizioni che ti interessano, una volta cliccato su “Aggiungi segmento”, clicca su “Nuovo segmento”:

Creare un nuovo segmento segmento avanzato

Clicca per creare un nuovo segmento segmento avanzato

A questo punto ti si apre una finestra, come la seguente:

La finestra di impostazione di un nuovo segmento avanzato.

La finestra di impostazione di un nuovo segmento avanzato.

Ad esempio, immagina di voler creare un segmento per isolare le sessioni di utenti che provengono da Milano.

Step 1: dare un nome al segmento avanzato

Per prima cosa, devi dare un nome al segmento, utilizzando il box in alto a sinistra: per esempio, chiamiamo il segmento “Sessioni provenienti da Milano”.

Dare un nome al segmento avanzato

Dare un nome al segmento avanzato

Step 2: specificare la condizione

A questo punto, devi specificare la condizione del segmento. In questo caso, hai due possibilità:

  • utilizzare delle condizioni “predefinite”, che si trovano in una delle seguenti categorie – “Dati demografici”, “Tecnologia”, “Comportamento”, “Data della prima sessione”, “Sorgenti di traffico”.
  • utilizzare la maschera di impostazione avanzata delle condizioni (sotto la scritta “Condizioni” e “Sequenze”)

Le categorie predefinite sono più semplici da utilizzare, soprattutto se hai ancora poca dimestichezza con il nome delle dimensioni e delle metriche utilizzate da Google Analytics.

Ad esempio, se vuoi isolare le sessioni per provenienza geografica, devi cliccare sulla categoria “Dati demografici” (la provenienza geografica fa parte di questi dati).

La città si trova nella sotto-categoria “Posizione”, e la puoi selezionare cliccando sul relativo menu a tendina:

Selezionare la città come condizione del segmento

Selezionare la città come condizione del segmento

Nota: qui la difficoltà è capire dove si trova e come si chiama la dimensione o metrica su cui impostare la condizione. Questo purtroppo si acquisisce solo con la pratica, ma considera che le dimensioni e le metriche che tipicamente utilizzerai nei segmenti saranno una ventina al massimo, per cui vedrai che dopo un po’ che ripeti questa operazione ti sembrerà tutto più semplice.

Dopo che hai selezionato la dimensione “Città” devi specificare il tipo di condizione (es. contiene, non contiene, inizia con… ecc.):

Selezionare il tipo di condizione del segmento

Selezionare il tipo di condizione del segmento

Infine, inserisci il valore della città che vuoi isolare nei dati, es. Milano. Non appena inizi a scrivere, vedrai che Google Analytics ti suggerisce dei valori: seleziona il valore che ti serve tra quelli suggeriti, in modo da non sbagliare. Ad esempio, Milano su Google Analytics è “Milan”:

Inserisci il valore della condizione

Inserisci il valore della condizione

A questo punto, clicca su “Salva” (pulsante in alto), e il segmento viene salvato e applicato ai tuoi dati:

Clicca su Salva per salvare e applicare il segmento

Clicca su Salva per salvare e applicare il segmento

Et voilà! I dati che ora vedrai saranno relativi solo alle sessioni di utenti provenienti da Milano:

Dati con segmento avanzato relativi a sessioni provenienti da Milano

Dati con segmento avanzato relativi a sessioni provenienti da Milano

Nota: puoi anche specificare più condizioni all’interno del segmento (es. “città contiene Milan” e “mezzo di traffico contiene Organic”); in questo caso, le condizioni sono valutate in AND, cioè devono essere tutte vere perché una sessione venga inclusa nel segmento.

Dopo che hai salvato il segmento, lo trovi nella lista dei segmenti:

Il segmento avanzato salvato su Google Analytics viene inserito nella lista dei segmenti associati al nostro utente

Il segmento avanzato salvato su Google Analytics viene inserito nella lista dei segmenti associati al nostro utente

Nota: i segmenti sono associati all’utente (es. mario.rossi@gmail.com) con cui accedi all’account di Google Analytics, non all’account stesso. Questo vuol dire che se vuoi che altri utenti usino il tuo segmento, devi condividerlo con loro con la funzione “Condividi”.

Configurazione avanzata delle condizioni

Spesso, su Google Analytics, hai la necessità di creare segmenti più complessi, che non è possibile configurare con le categorie predefinite viste poco sopra.

In questo caso, è molto utile la configurazione avanzata, che di fatto ti consente di specificare qualsiasi combinazione di condizioni che tu abbia in mente.

Cliccando su Condizioni, vedi subito una serie di opzioni aggiuntive rispetto alle configurazioni predefinite:

1) puoi aggiungere condizioni in “O” (OR)

In questo caso, la sessione viene inclusa nel segmento se soddisfa una condizione o l’altra (es. se il mezzo di traffico è Organic o CPC).

Nota anche che puoi aggiungere più blocchi di filtri (delimitati dal bordo rettangolare grigio): le condizioni in OR puoi crearle nel singolo blocco; tuttavia, blocchi di filtri differenti vengono sempre valutati in “E” (AND).

Nello screenshot seguente, una sessione viene inclusa nel segmento se il mezzo è Organic o CPC e se la pagina di destinazione è /it/guida-google-analytics/:

Esempio di segmento avanzato con condizioni in OR

Esempio di segmento avanzato con condizioni in OR

2) Puoi creare filtri sugli utenti

Se, con la freccetta accanto a Filtro, selezioni “Utenti”, le condizioni del blocco vengono valutate sull’utente, non su una singola sessione.

Se le condizioni sono state vere per l’utente nel periodo selezionato, allora tutte le sessioni di quell’utente vengono incluse nel segmento.

Ad esempio, se vuoi creare un segmento di persone che nell’ultimo mese sono venute almeno una volta dalla campagna “Offerta 20% 2016”, farai una condizione di questo tipo:

Esempio di segmento sugli utenti

Esempio di segmento sugli utenti.

Questa condizione sull’utente si legge così: “includi nel segmento le sessioni di tutti gli utenti che, nel periodo selezionato, sono venuti sul sito almeno una volta dalla campagna Offerta 20% 2016”.

La differenza tra condizione su sessioni e condizione sugli utenti si capisce forse meglio guardando queste due immagini (prese dal blog di Justin Cutroni):

A) Immaginiamo di mettere una condizione che includa solo le sessioni in cui gli utenti hanno generato un minimo di $500 di revenue.

La condizione viene valutata da Google Analytics rispetto a ciascuna sessione, per cui entrano solo le sessioni in cui le revenue hanno superato la soglia impostata. Nel segmento, entra solo la sessione verde dell’utente verde:

Segmento con condizione applicata sulle sessioni: revenue >= $500

Segmento con condizione applicata sulle sessioni: revenue >= $500

B) Se invece specifichiamo la stessa condizione, ma sugli utenti, entrano tutte le sessioni degli utenti che hanno soddisfatto la condizione, e che quindi, in totale (nel periodo selezionato) hanno generato almeno $500 di revenue. Ora entrano quindi tutte le sessioni di due utenti:

Segmento con condizione applicata sugli utenti: revenue >= $500

Segmento con condizione applicata sugli utenti: revenue >= $500

(la seconda figura è un po’ misleading sui pallini grigi dell’omino di sinistra; con il segmento utenti entrano tutte le sue sessioni, non solo quelle verdi con $200)

Aggiungendo più blocchi filtro puoi creare segmenti con condizioni complesse, alcune sugli utenti (in AND e in OR, includi o escludi), altre sulle sessioni (in AND e in OR, includi o escludi).

Nota: quando utilizzi una condizione sugli utenti, il periodo che puoi selezionare è di massimo 90 giorni.

Check sulle condizioni e sulla dimensione del segmento

Per avere una stima approssimata della dimensione del segmento, puoi guardare il diagramma sulla destra della finestra, che ti dice quanti utenti e quante sessioni entreranno nel segmento (e quali sono le rispettive percentuali su tutti gli utenti e tutte le sessioni):

Preview della dimensione del segmento

Preview della dimensione del segmento

Segmento con condizioni in sequenza

Google Analytics ti permette anche di creare segmenti che valutano in che ordine si sono verificate le condizioni che specifichi… Questa è l’apoteosi della segmentazione! 🙂

Cliccando su Sequenze, puoi costruire segmenti basati anche sulla sequenza con cui si verificano le diverse condizioni.

Ad esempio, nello screenshot di seguito puoi vedere un segmento che isola le sessioni in cui gli utenti hanno prima scaricato una brochure promozionale, e poi si sono registrati al sito:

 

Segmento con sequenza di condizioni su Google Analytics

Segmento con sequenza di condizioni su Google Analytics

Con le due opzioni seguenti, puoi raffinare ulteriormente i vincoli sulla sequenza.

1) Innanzitutto, puoi scegliere se la prima condizione della sequenza deve essere la prima interazione dell’utente con il sito (es. la homepage deve essere la prima pagina vista nella sessione, altrimenti la sessione non viene inclusa nel segmento, anche se le altre condizioni sono vere);

oppure una interazione qualsiasi (es. l’utente deve vedere la homepage, ma non necessariamente come prima pagina della sessione).

Vincolo sull'interazione dell'utente

Vincolo sull’interazione dell’utente

2) Poi puoi scegliere se le due condizioni devono essere immediatamente conseguenti (altrimenti la sessione non viene inclusa nel segmento, anche se le altre condizioni sono vere), o se la seconda può avvenire dopo la prima, ma eventualmente anche con altre azioni in mezzo.

Ad esempio, alla visualizzazione della homepage deve seguire immediatamente la visualizzazione della pagina Chi siamo; oppure tra Homepage e Chi siamo l’utente può aver visto anche altre pagine in mezzo.

Conseguenza delle azioni nel segmento avanzato

Conseguenza delle azioni nel segmento avanzato

Quali segmenti avanzati conviene creare per le analisi?

Ora che hai visto nel dettaglio come funzionano tecnicamente i segmenti, ti starai chiedendo come ti conviene utilizzare questa funzionalità e quali segmenti puoi creare.

Purtroppo non c’è una risposta unica a questa domanda, perché dipende dalle informazioni che vuoi ottenere dalla tua analisi dati.

Sicuramente, però, una cosa la vuoi sapere sempre: come si comportano i segmenti di utenza più importanti per il tuo business e com’è la performance della tua attività (sito + campagne di digital marketing) rispetto ad essi.

Per ottenere questa informazione, ti conviene creare segmenti che rispecchiano i differenti “stadi” del rapporto tra un utente e il tuo business.

Ad esempio, se hai un e-commerce, può essere conveniente creare una serie di segmenti dedicati all’analisi del processo di acquisizione di un nuovo cliente (utilizzando il classico “purchase funnel”):

  • utenti che non ti conoscono e che visitano il tuo sito per la prima volta (awareness)
  • utenti che iniziano a considerarti come possibile alternativa di acquisto e tornano sul tuo sito (consideration)
  • utenti che manifestano un interesse attivo per un tuo prodotto (intention)
  • utenti che hanno acquistato per la prima volta un tuo prodotto (purchase)

Per poter creare questi segmenti, hai bisogno di un tracciamento adeguato, che ti consenta di identificare tali azioni su Google Analytics.

Link di approfondimento sui segmenti avanzati di GA

Riporto qui per completezza altri link di approfondimento (estenderò questa lista man mano che ne trovo):

 

Spero che l’articolo ti sia stato utile, per qualsiasi dubbio lascia un commento o scrivimi via email.

Ah, per ricevere via email gli annunci sui prossimi articoli pubblicati e quando escono, iscriviti alla newsletter in fondo alla pagina! 🙂

Un saluto e a presto,

Gabriele

 

 

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Conversioni indirette su Google Analytics

Il rapporto Conversioni Indirette su Google Analytics

Uno dei rapporti più importanti in tutto il pannello di Google Analytics è il rapporto multi-canale Conversioni Indirette, nella sezione Conversioni –> Canalizzazioni Multi Canale. In questo articolo, vedrai nel dettaglio come si legge e perché ti è estremamente utile per ottimizzare le tue risorse di digital marketing.

Il rapporto Conversioni Indirette ti aiuta a capire quanto è importante, e qual’è il ruolo che svolge, ogni tua campagna promozionale (e ogni canale di traffico) per il tuo business online.

E’ uno strumento fondamentale per l’analisi multi-canale delle tue campagne promozionali.

Cos’è una analisi multi-canale?

Nella maggior parte dei siti web, gli utenti tornano diverse volte prima di effettuare una azione di conversione (es. prima di acquistare un prodotto), arrivando sul sito da diversi canali di traffico, e nell’arco di un periodo temporale più o meno lungo.

Effettuare una analisi multi-canale vuol dire cercare di capire quanto, e in che modo, i diversi canali (e le tue campagne marketing) contribuiscono a portare conversioni e valore al tuo business online.

L’analisi ha raggiunto il suo obiettivo se, alla fine, riesci ad estrarre informazioni ed insight che ti aiutano ad allocare al meglio il budget e ad ottimizzare i tuoi canali di digital marketing. 

Ad esempio, immagina un utente che non conosca né il tuo sito, né i tuoi prodotti:

  1. Un giorno, l’utente vede un tuo banner pubblicitario su Facebook e ci clicca sopra. Naviga un po’ il tuo sito, che lo interessa al punto che si iscrive alla newsletter… e poi se ne va.
  2. Dopo qualche tempo, riceve una tua email che promuove un certo prodotto. Ci clicca sopra, va sul sito, naviga un po’ e se ne va
  3. Dopo alcuni giorni, cerca su Google il nome del prodotto e vede un tuo annuncio AdWords. Ci clicca sopra, vede il prodotto, lo mette a carrello, ma non compra.
  4. Il giorno dopo, grazie ad una campagna di remarketing display, vede il banner del tuo prodotto, torna sul tuo sito e lo acquista.

L’utente, quindi, prima di acquistare il prodotto, è venuto sul sito 4 volte, sempre da canali e campagne diverse.

Effettuare una analisi multi-canale vuol dire, quindi, cercare di capire, ad esempio:

  • qual’è il ruolo svolto da ciascun canale nel processo decisionale dell’utente (es. capire che il banner su Facebook ha fatto conoscere il tuo sito web, mentre la campagna di remarketing ha innescato l’azione di acquisto). Questo ti aiuta a capire, in generale, come si comportano i vari canali di marketing per il tuo business.
  • quanto valore ti ha portato ciascuna campagna, rispetto al costo che hai sostenuto. In questo modo, puoi allocare i tuoi soldi e il tuo tempo in maniera ottimale rispetto ai tuoi obiettivi di business.
  • quanto tempo passa, mediamente, tra le varie fasi del processo decisionale e se questo tempo viene influenzato dalle tue campagne.  Questo ti aiuta a capire come distribuire al meglio, nel tempo, le tue campagne sui vari canali e in che sequenza eseguirle.

Il rapporto Conversioni Indirette ti fornisce diverse informazioni cruciali rispetto a questa analisi.

Nota: per sfruttare al meglio le informazioni di questo articolo, ti consiglio di leggere anche questi due post correlati al tema: cosa sono le conversioni e il problema dell’attribuzione delle conversioni.

Il rapporto Conversioni Indirette

Nello screenshot seguente, puoi vedere un esempio del rapporto Conversioni Indirette nel pannello di Google Analytics, per il sito di Google Merchandise Store.

Innanzitutto, nella riga dei “totali” vediamo subito alcune metriche importanti:

Totale conversioni indirette e last-click per il Google Merchandise Store

Totale conversioni indirette e last-click per il Google Merchandise Store

Questa riga si legge così:

  • Conversioni indirette: è il numero di conversioni, avvenute nel periodo selezionato, in cui gli utenti sono venuti sul sito più di una volta prima di convertire. Il valore delle conversioni indirette è il valore economico associato a queste conversioni.
  • Conversioni attribuite all’ultimo click o dirette: puoi leggerlo come il numero totale delle conversioni avvenute nel periodo selezionato. Il valore di queste conversioni coincide con il valore economico totale generato dalle conversioni sul sito nel periodo.
  • L’ultimo numero è il rapporto tra numero di conversioni indirette e il totale delle conversioni e, in questa riga dei totali, può assumere valori compresi tra 0 e 1. Se è vicino a 0, vuol dire che gli utenti, nella maggior parte dei casi, convertono in una sola sessione; al contrario, se è vicino a 1, vuol dire che gli utenti generalmente impiegano più di una visita per convertire.

Ora, per capire come applicare questi concetti ai singoli canali, vediamo la tabella subito sotto:

Esempio di rapporto Conversioni Indirette su Google Analytics

Esempio di rapporto Conversioni Indirette su Google Analytics

La prima colonna riporta la dimensione che stiamo analizzando, che di default sono i canali di traffico (nel raggruppamento predefinito). Se vogliamo, possiamo cambiare questa dimensione, utilizzando i link soprastanti (es. se clicchi su Altro, puoi selezionare come dimensione le tue Campagne promozionali).

La seconda colonna riporta quante sono le conversioni a cui ciascun canale ha contribuito indirettamente, ovvero: in quante conversioni quel canale ha portato utenti sul sito che hanno poi convertito tornando da altri canali? La terza colonna ti dice qual’è il valore economico di queste conversioni.

La quarta colonna riporta, invece, quante sono le conversioni a cui ciascun canale ha contribuito come last-click, ovvero: in quante conversioni quel canale ha portato utenti sul sito che hanno convertito proprio in quella sessione? La quarta colonna ti dice qual’è il valore economico di queste conversioni.

Nell’esempio precedente, i canali Facebook, Email e AdWords hanno realizzato ciascuno una conversione indiretta, perché hanno portato l’utente sul sito, nelle sessioni precedenti a quella con la conversione; l’utente poi è tornato dalla Campagna di remarketing display e in questa sessione ha convertito, per cui questo canale ha portato una conversione last-click.

In questo caso, vedremmo quindi un “1” nella colonna “Conversioni indirette” per tutti questi tre canali, mentre vedremmo “1” nella colonna “Conversioni dirette o last-click” per il canale associato alla campagna di remarketing.

Nota: le conversioni indirette non posso essere sommate tra loro, perché più canali possono avere contribuito ad una singola conversione. La somma delle conversioni indirette, quindi, non ha senso.

La quinta colonna è un po’ più “criptica”: riporta il rapporto, per ciascun canale, tra conversioni indirette e conversioni last-click. In altre parole, ci dice se il contributo di quel canale è più indiretto o più last-click. Per ciascun canale, si hanno, quindi, questi scenari:

  • se, per un canale, il numero riportato nella quinta colonna è molto inferiore a 1, allora quel canale ha dato un contributo last-click molto più elevato rispetto al contributo indiretto che ha portato. In altre parole, il suo ruolo è soprattutto di “innesco” finale delle azioni di conversione.
  • se il numero è molto superiore a 1, allora quel canale ha dato un contributo indiretto molto più elevato rispetto al contributo last-click che ha portato. Il suo ruolo è soprattutto di “awareness” o “recall”.
  • se il numero è circa 1, vuol dire che i contributi indiretti e last-click portati dal canale sono circa simili. In altre parole, questo canale ha un ruolo sia di “awareness” o di “recall”, sia di “innesco.

Ad esempio, vediamo il canale “Display” dello screenshot precedente:

Esempio di ruolo multi-canale del canale Display

Esempio di ruolo multi-canale del canale Display

Il canale Display ha contribuito indirettamente a 192 conversioni, mentre ha portato l’utente a convertire come last-click in 89 conversioni. Il rapporto tra i due numeri è 2,16, ovvero un po’ più di 1. Qual’è il ruolo di questo canale?

Il suo ruolo è un po’ più di “awareness” o “recall”, e un po’ meno di “innesco”! 🙂

Oggi, tuttavia, a prescindere dal suo ruolo, la sua importanza è piccola nel business di Google Merchandise Store, perché ha partecipato solo a 192 conversioni in maniera indiretta e a 89 come last-click, su un totale di 17.946 conversioni.

Al contrario, il canale (escludendo il diretto) più importante è il referral, che ha partecipato indirettamente a 4.311 conversioni e direttamente a 3.595 conversioni.

Cliccando su “referral”, scopriamo che il sito referente principale è mall.googleplex.com, che è protetto da password. Francamente non conosco il Mall del Googleplex (mi immagino sia un mega-negozio con il merchandising di Google, all’interno del Googleplex), nè tanto meno questo sito: a occhio, posso pensare che sia un portale da cui i dipendenti completano gli acquisti per gli utenti che vanno lì di persona…

I dati multicanale relativi ai referral del Google Merchandise Shopping

I dati multicanale relativi ai referral del Google Merchandise Shopping

Insomma, senza addentrarmi ulteriormente nell’analisi del Google Merchandise Store, spero di aver evidenziato qual’è il ragionamento che posso fare leggendo questo tipo di report.

E, cambiando la dimensione principale nel report, lo posso ripetere per le campagne, per le keyword, ecc…

Altri dettagli importanti del rapporto Conversioni indirette

Ora che abbiamo visto qual’è la logica di base del rapporto Conversioni Indirette di Google Analytics, vediamo qualche altro dettaglio importante.

Selezionare le conversioni da mostrare

Per selezionare quali tipi di conversione mostrare nel rapporto Conversioni Indirette, utilizza il menu a tendina in alto a sinistra:

Selezionare le conversioni da mostrare nel rapporto Conversioni Indirette su Google Analytics

Selezionare le conversioni da mostrare nel rapporto Conversioni Indirette su Google Analytics

Mostrare le campagne AdWords come dimensione principale

Con il click su questo pulsante, puoi mostrare solo le campagne AdWords come dimensione principale:

Mostrare solo le campagne AdWords nel rapporto Conversioni indirette

Mostrare solo le campagne AdWords nel rapporto Conversioni indirette

Selezionare la finestra di look-back per il rapporto

Quanti giorni precedenti al giorno della conversione vuoi considerare, per valutare il contributo dei canali nel rapporto Conversioni indirette? Lo puoi selezionare con questo switch (il rapporto ti consente di guardare al massimo 90 giorni indietro):

Finestra di look-back per il rapporto conversioni indirette

Finestra di look-back per il rapporto conversioni indirette

Ad esempio, se io oggi clicco un annuncio AdWords e fra 31 giorni torno da un altro canale e compro, se la finestra è impostata a 30 giorni, alla campagna AdWords mostrata nel report non verrà assegnata la mia conversione indiretta; se la finestra è impostata su 90 giorni (o qualsiasi numero superiore a 30 giorni), invece sì.

Conversioni indirette, primo click o qualsiasi contributo

Prima ho scritto che se un canale ha molte Conversioni indirette, vuol dire che ha avuto un grande contributo come “Awareness” o “Recall”. Già, ma quale dei due?

Lo posso sapere cliccando su questo tab, ad esempio su Analisi prima interazione:

Analisi interazioni indirette, prima interazione o tutte le conversioni

Analisi interazioni indirette, prima interazione o tutte le conversioni

In questo caso, il rapporto mi mostra le conversioni di “primo click” portate da ciascun canale, ovvero: in quante conversioni quel canale ha portato la prima visita di utenti che hanno poi convertito tornando da altri canali?

Le considerazioni fatte più sopra possono quindi essere ripetute in maniera identica, semplicemente sostituendo “conversioni di primo click” a “conversioni indrette”.

Conversioni primo click su Google Analytics

Conversioni primo click su Google Analytics

I canali che hanno molte conversioni primo click sono quindi importanti come primo touch-point, all’interno della finestra temporale di look-back selezionata. Potrebbero essere quindi importanti a generare “Awareness” rispetto al tuo sito e a farlo conoscere a nuovi utenti (che poi hanno convertito tornando da altri canali).

Infine, ultima info qui nel post ma importantissima: cliccando sul tab “Conversioni” puoi vedere il numero di conversioni a cui ogni canale ha contribuito, a prescindere dal ruolo svolto nel processo di conversione.

Se quindi hai speso tanto per una campagna, ma questa non compare nel tab “Conversioni” (o vi compare, ma con poche conversioni), vuol dire che probabilmente questa campagna non sta svolgendo alcun ruolo nel processo di conversione degli utenti, e che quindi forse ti conviene o spegnerla, o aggiustarla in qualche modo.

Ci sarebbe ancora tantissimo da dire sul rapporto Conversioni Indirette (devo dire che è uno dei miei rapporti preferiti su Google Analytics… 🙂 ), ma questo articolo giunge al termine. Spero che ti sia stato utile!

Per qualsiasi dubbio, lascia un commento qui sotto o scrivimi via email.

Un saluto!

Gabriele

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Attribuzione delle conversioni su Google Analytics

Attribuzione delle conversioni su Google Analytics

Su Google Analytics, e in generale nel digital marketing, certamente anche tu hai già affrontato (o stai per affrontare) il problema dell’attribuzione delle conversioni.

Attribuire una conversione significa ripartire il “merito” di una conversione (e il valore generato da essa) tra i canali di traffico che hanno partecipato al processo di conversione dell’utente, secondo un determinato criterio.

Il criterio con cui viene ripartito tra i canali il merito (e il valore generato) delle conversioni viene detto “modello di attribuzionedelle conversioni.

Per spiegare cosa significa questa definizione, procedo subito con un esempio.

Immagina che un utente sia interessato ad acquistare una racchetta da tennis. Allora va su Google, cerca “racchette da tennis” e clicca un annuncio AdWords pubblicato dal sito di esempio www.racchettedatennis.it. Naviga un po’ il sito, osserva un po’ di racchette in vendita, e se ne va.

Il giorno dopo torna su Google, cerca di nuovo “racchette da tennis” e questa volta clicca su un risultato non a pagamento del motore di ricerca, sempre dello stesso sito web. Entra nel sito e acquista  una racchetta.

Il merito della conversione, secondo te, a quale canale deve essere attribuito?

  • al primo annuncio AdWords cliccato dall’utente, che lo ha portato a conoscere il sito?
  • al risultato non a pagamento (probabilmente frutto di un investimento SEO), che lo ha portato sul sito nella sessione in cui ha acquistato?
  • 50% all’annuncio AdWords e 50% al risultato non a pagamento?
  • Altre combinazioni di pesi? Es. 70% AdWords e 30% risultato non a pagamento?
Esempio di Customer Journey per il settore Casa e Giardino in USA. Fonte: https://www.thinkwithgoogle.com

Esempio di Customer Journey e del ruolo svolto da ciascun canale di marketing per il settore Casa e Giardino in USA. Fonte: https://www.thinkwithgoogle.com

Ti dico subito che non c’è una unica risposta a questo problema, e non è semplice identificare il modello di attribuzione più adatto al proprio business e strategia di digital marketing! 🙂

Tuttavia, Google Analytics fornisce diversi dati e strumenti utilissimi, che ti aiutano a capire il ruolo svolto da ciascun canale nel processo di conversione degli utenti.

Questi dati e strumenti si trovano nelle due sezioni Canalizzazioni multicanale e Attribuzione, due sezioni che molti ancora non conoscono a fondo.

La sezione Multicanale e di Attribuzione delle conversioni su Google Analytics

Le sezioni “Canalizzazioni Multicanale” e “Attribuzione” su Google Analytics

Perché ti deve interessare il problema dell’attribuzione?

Sia che tu sia un freelance, sia che sia il responsabile digital marketing di una azienda, certamente anche tu hai il seguente problema:

hai degli obiettivi da raggiungere (es. vendite, nuovi clienti, lead, ecc.), e hai a disposizione delle risorse limitate (tipicamente: soldi e tempo tuo o dei tuoi collaboratori) che ogni mese puoi investire in attività di marketing.

Come devi allocare le tue risorse tra le infinite possibilità che offre il digital marketing?

Nel Digital Marketing, le possibilità di investimento sono tantissime (e aumentano sempre di più!), sia nella scelta tra i canali (es. AdWords? Post sponsorizzati su Facebook? Direct email marketing? Video ADV? SEO? E così via…), sia nella scelta tra le tipologie di campagne e messaggi da comunicare (es. evidenzio i benefici del mio prodotto? Promuovo un’offerta speciale? Promuovo una guida o un articolo di interesse? E così via…).

Capire quindi come allocare in maniera ottimale le tue risorse limitate può fare la differenza fra il successo e l’insuccesso, tra la crescita o la stagnazione, tra il raggiungere gli obiettivi o fallirli, tra il paradiso o l’apocalisse… va beh, mi sono spiegato. 🙂

Per poter allocare le tue risorse, però, devi essere in grado di capire come identificare il valore portato da ciascun canale in cui tu hai investito e prendere delle decisioni:

  • se un canale non ha portato valore sufficiente rispetto al costo sostenuto, devi diminuire il suo budget, o addirittura eliminarlo.
  • se un canale sta portando molto valore rispetto al costo sostenuto, potrebbe essere utile aumentare il suo budget.

Inoltre, devi anche cercare di capire se il tuo piano marketing “copre” realmente ed efficacemente tutto il processo decisionale di conversione degli utenti, o se non funzionano dei “pezzi” fondamentali: ad esempio, se non stai investendo efficacemente in campagne di Awareness, che fanno conoscere il tuo brand a persone “in target” che ancora non ti conoscono.

In conclusione, una cosa mi sento di dirla con certezza: saper analizzare le proprie campagne di digital marketing in modo multi-canale è cruciale per ogni business online.

(e aggiungo anche: saper analizzare le proprie campagne tenendo conto anche del comportamento multi-device degli utenti… ma questa è un’altra storia, per futuri articoli di questo blog).

Ad oggi, come valuti l’efficacia delle tue campagne? Come decidi l’allocazione risorse tra le campagne di Digital Marketing?

Se ti basi solo sui rapporti “standard” di Google Analytics e sulle metriche mostrate in essi (il tasso di conversione, le entrate per visita o il ROI), potresti avere un problema.

Vediamo perchè…

Rapporti “standard” di Google Analytics: il modello di attribuzione last-click non diretto

Innanzitutto, vediamo il criterio con cui Google Analytics attribuisce le conversioni, nei rapporti “standard” (es. canali di traffico o sorgenti e mezzi di traffico).

Ad esempio, guarda lo screenshot seguente, e nota come, ad ogni canale di traffico Google Analytics ha attribuito un certo numero di transazioni e-commerce (es. Organic Search –> 45 transazioni):

Esempio di metriche per canale di traffico. Nelle ultime tre colonne sono riportati i dati relativi alle conversioni.

Esempio di rapporto standard “canali di traffico”. Nelle ultime tre colonne sono riportati i dati relativi alle conversioni, che Google Analytics attribuisce ai vari canali di traffico riportati nella prima colonna. Ma in base a quale criterio, ad esempio, GA ha attribuito ad Organic Search 45 conversioni? La risposta è “last-click non diretto”: vediamo che vuol dire.

Ad eccezione dei rapporti contenuti nelle sezioni “Canalizzazioni multicanale” e “Attribuzione”, Google Analytics utilizza sempre lo stesso modello di attribuzione per le conversioni: last-click non diretto:

Nei rapporti “standard”, il modello di attribuzione utilizzato da Google Analytics è last-click non diretto.

Questo vuol dire che tutto il merito di una conversione viene attribuito all’ultimo canale, escluso il “diretto”, che ha portato l’utente sul sito prima della conversione.

Modello di attribuzione Last Click non diretto su Google Analytics

Modello di attribuzione Last Click non diretto su Google Analytics. Fonte: https://support.google.com/analytics/answer/1665189?hl=it

Ad esempio, vediamo tre possibili scenari e capiamo come Google Analytics attribuisce le conversioni con il modello last-click non diretto, nei diversi casi:

  1. un utente visita il sito il primo giorno venendo da un risultato non a pagamento su motore di ricerca (canale = “Organic Search”); il giorno dopo, torna da un annuncio AdWords (canale = “Paid Search”) e acquista. La conversione viene attribuita all’ultimo canale (=last click) che ha portato l’utente all’acquisto, ovvero Paid Search.
  2. Un utente visita il sito il primo giorno venendo da un risultato non a pagamento su motore di ricerca (canale = “Organic Search”); il giorno dopo, torna digitando direttamente la URL del sito nel browser (canale = “Direct”) e acquista. La conversione viene attribuita all’ultimo canale (=last click) diverso da diretto (“non diretto”: da qui, il nome del modello “last click non diretto”) che ha portato l’utente all’acquisto, ovvero Organic Search.
  3. Un utente visita più volte il sito, ma sempre solo digitando la URL del sito nel browser. Nell’ultima sessione acquista. In questo caso, essendo il diretto l’unico canale che ha partecipato alla conversione, l’acquisto viene attribuito al canale Diretto.

I rapporti standard di Google Analytics forniscono quindi una visione semplificata del processo di conversione dell’utente, andando ad attribuire tutto il merito delle conversioni all’ultimo canale che ha portato l’utente a convertire, ignorando il canale diretto (tranne nel caso in cui l’utente abbia utilizzato solo il canale “diretto” in tutte le visite prima della conversione: in questo caso, la conversione viene attribuita a “diretto”).

Quindi, se tu effettui campagne di marketing mirate a far conoscere il tuo brand, ad acquisire nuovi clienti, o comunque se i tuoi utenti hanno bisogno di più visite prima di convertire, i rapporti standard di Google Analytics ti forniscono una visione distorta della performance delle tue campagne.

I rapporti standard, infatti, attribuiscono il merito solo alle campagne che “innescano” l’azione effettiva di conversione, nascondendo il merito delle campagne che contribuiscono all’awareness dei tuoi servizi, o al “recall” (cioè che ricordano i tuoi prodotti agli utenti e li riportano sul tuo sito).

Se quindi devi decidere come allocare il tuo budget tra i vari canali e campagne e ti basi solo sui rapporti standard, su quali canali sarai portato ad investire? Ovviamente, su quelli che innescano l’azione di conversione!

Di conseguenza, poiché hai risorse limitate, toglierai budget dai canali che generano awareness o recall, che però potrebbero essere altrettanto importanti per il tuo business.

Il processo decisonale di conversione è come una "catena"...

Il processo decisonale di conversione è come una “catena”…

Il processo decisionale di conversione è come una catena: la sua efficacia non dipende solo dal lucchetto (=il canale che innesca la conversione), ma da tutti gli anelli che formano la catena (=i canali che generano awareness, recall, ecc.).

Se togli un canale importante nel processo decisionale di conversione degli utenti, questo processo si può spezzare, e la conversione non avviene.

Per avere una visione completa del processo di conversione e del ruolo svolto dai nostri canali di digital marketing, dobbiamo analizzare i dati con i rapporti Multicanale di Google Analytics.

Conversioni ultimo click, primo click e conversioni indirette

Nei rapporti multi-canale di Google Analytics è possibile vedere il ruolo svolto dai diversi canali che hanno partecipato al processo di conversione.

In questi rapporti si parla spesso di conversioni dirette o attribuite al last-click, conversioni attribuite al first-click e conversioni indirette.

Vediamo che vuol dire:

  • Conversioni dirette. Se l’ultimo canale che ha portato la conversione era il diretto, la conversione si dice “diretta”.
  • Ultimo click (last click). Un canale ha portato una conversione di ultimo click se lui è stato l’ultimo canale che ha partecipato al processo di conversione dell’utente (in altre parole, è il canale che ha portato l’utente sul sito nella sessione in cui ha convertito).
  • Primo click (first click). Un canale ha portato una conversione di primo click se lui è stato il primo canale che ha partecipato al processo di conversione dell’utente (in altre parole, è il canale che ha portato l’utente a “scoprire” il sito per la prima volta).
  • Conversioni indirette (dette anche conversioni assistite). Un canale ha portato una conversione indiretta se ha partecipato al processo di conversione dell’utente, ma non è stato l'”ultimo click” (=non è stato l’ultimo canale a portare l’utente sul sito prima della conversione). Le conversioni “primo click” sono quindi un sotto-insieme delle conversioni indirette.
Esempio di rapporto multicanale su Google Analytics

Esempio di rapporto multicanale su Google Analytics.

Ok, ok, ho capito… Ma come analizzare le campagne di marketing in modo multi-canale?

Ottima domanda, di non facile né breve risposta: la vedremo insieme, nei prossimi articoli di questa serie.

Negli articoli successivi, infatti, vedremo come leggere e interpretare i dati dei rapporti Canalizzazioni Multi-canale e come utilizzare lo strumento Modelli di attribuzione delle conversioni.

Per adesso è tutto! Per qualsiasi dubbio lascia un commento qui sotto o scrivimi via email.

Un saluto e a presto! 🙂

Gabriele

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Cosa sono gli Eventi su Google Analytics

Cosa sono gli Eventi su Google Analytics

Gli Eventi sono un tipo di “dato” di Google Analytics che ti permette di tracciare le interazioni degli utenti con il tuo sito (es. i click su un certo pulsante, il download di un PDF, il login al sito, ecc.).

Di default (ovvero: installando solo il codice base di GA), gli Eventi non sono tracciati: infatti, le uniche interazioni degli utenti che Google Analytics traccia, avendo inserito solo il codice base, sono le visualizzazioni delle pagine del tuo sito.

Se, invece, tu vuoi tracciare anche altre azioni degli utenti, come i click sul pulsante “Iscriviti alla newsletter” o la “Registrazione al sito”, devi effettuare una implementazione custom del codice di tracciamento e, in particolare, devi implementare gli Eventi (di seguito riporto alcuni link che spiegano come fare).

Una volta che raccogli i dati relativi agli eventi, li puoi trovare nella sezione Comportamento –> Eventi del tuo pannello di Google Analytics. I dati si presentano in maniera simile al seguente screenshot:

Esempio di rapporto "Principali eventi" su Google Analytics

Esempio di rapporto “Principali eventi” su Google Analytics

Cosa sono esattamente gli Eventi?

Quando una azione viene tracciata con un Evento, Google Analytics registra sempre due “valori” associati all’azione:

  • La “categoria dell’evento: questa è una etichetta che specifica la categoria a cui appartiene l’azione effettuata dall’utente
  • La “azione dell’evento: questa è una etichetta che specifica l’azione effettuata dall’utente

I valori che queste due etichette avranno, per ogni azione tracciata sul sito come Evento, vengono stabiliti da chi effettua l’implementazione del tracciamento.

Ad esempio, immaginiamo che io voglia realizzare il tracciamento tramite Evento del click sul pulsante “Aggiungi alla lista dei desideri” di un sito e-commerce.

Farò in modo che, quando l’utente clicca su “Aggiungi alla lista dei desideri”, venga tracciato un Evento che contiene i seguenti valori:

  • Categoria: “Processo di acquisto”
  • Azione: “Aggiunta alla lista dei desideri”

Inoltre, posso fare in modo che, quando l’utente clicca il pulsante di aggiunta a carrello di un prodotto, venga tracciato un evento che contiene i seguenti valori:

  • Categoria: “Processo di acquisto”
  • Azione: “Aggiunta a carrello”

Sono io che decido di assegnare proprio questi valori di “categoria” ed “azione” quando l’utente effettua queste due azioni, e scrivo queste etichette nella maniera che ritengo più utile per le mie successive analisi dati.

Infatti, se vado poi nel rapporto Comportamento –> Eventi –> Principali eventi, vedrò una tabella con una dimensione contenente i valori di “Categoria” degli eventi tracciati.

Tra questi valori, troverò quindi la categoria “Processo di acquisto”, assieme ai valori di categoria che ho tracciato per altre azioni che è possibile effettuare sul sito (es. “Downloads”, “Acquisizione lead”, ecc.)

E, per ogni categoria tracciata, vedrò delle metriche misurate da Google Analytics, tra cui la metrica “Totale eventi”, che conteggia il numero di azioni tracciate in ciascuna categoria.

Ad esempio, nello screenshot di seguito vediamo che, nel periodo considerato, su un certo sito e-commerce sono state effettuate:

  • 1553 azioni appartenenti alla categoria “Processo di acquisto” (che possono essere ad esempio: “aggiunte al carrello”, “aggiunte alla wishlist”, e altre azioni che ho tracciato come Eventi sotto questa categoria)
  • 353 azioni appartenenti alla categoria “Awareness” (es. scaricamento della brochure relativa al negozio)
  • 41 azioni appartenenti alla categoria “Errori” (es. visualizzazione della pagina di errore 404)
Esempio di categorie per gli eventi su Google Analytics

Esempio di categorie per gli eventi su Google Analytics

Se ora clicco sulla categoria “Processo di acquisto” entrerò in un nuovo rapporto e vedrò, come dimensione, i valori del campo “Azione” per tutti gli eventi tracciati e appartenenti a quella categoria:

Esempio di azioni per gli eventi su Google Analytics

Esempio di azioni per gli eventi su Google Analytics

In altre parole, tutte le azioni che gli utenti svolgono sul sito e relative al processo di acquisto, le ho tracciate con “categoria” uguale a “Processo di acquisto” e “azione” uguale al nome dell’azione effettuata.

In questo modo posso vedere, in un unico report, quante volte ciascuna azione del processo di acquisto è stata effettuata, nel periodo considerato.

Nota: se hai un e-commerce, è sicuramente conveniente tracciare le aggiunte a carrello, gli avvi di checkout e gli acquisti con le funzionalità di tracciamento relative all'”E-commerce Avanzato” (a.k.a. Enhanced Ecommerce). Tuttavia, trovo personalmente molto utile tracciare queste azioni anche come Eventi, per diversi motivi che spiegherò in articoli successivi.

Etichetta e valore dell’evento

Oltre a “Categoria” e “Azione”, che sono valori che devo specificare obbligatoriamente quando traccio una azione con un Evento, posso anche specificare altri due valori opzionali:

  • Etichetta“, dove ad esempio posso inserire il nome di un documento scaricato, di un prodotto aggiunto a carrello, o qualsiasi altra informazione aggiuntiva che mi interessa associare ad una azione tracciata con Evento.
  • Valore“, dove posso specificare un valore numerico intero da associare all’azione tracciata. Es. se ho tracciato con un evento l’aggiunta di un prodotto alla wishlist, nel campo etichetta di questo evento posso specificare il prezzo del prodotto aggiunto alla wishlist.

Come analizzare i dati relativi agli Eventi su Google Analytics

Implementare un tracciamento completo e corretto di Eventi sul nostro sito web è una attività cruciale se vogliamo effettuare analisi che ci aiutino a prendere decisioni efficaci.

Vediamo un esempio di come una analisi degli eventi ci possa fornire una informazione importante e ci aiuti a risolvere un problema di usabilità del nostro sito.

In un sito e-commerce di esempio, ho implementato tre eventi associati al processo di checkout:

  • Avvio checkout, che scatta quando l’utente vede il form in cui inserire tutti i dati di acquisto (nome, indirizzo, email, ecc.)
  • Click su Effettua ordine, che scatta quando l’utente, dopo aver completato tutti i campi del form, vuole andare a pagare. Dopo il click su Effettua ordine, viene trasferito su Paypal, dove può completare il pagamento.
  • Acquisto completato, che scatta quando l’utente, dopo aver pagato l’ordine, viene rediretto sulla thank-you page di acquisto.
Esempio di analisi degli eventi su Google Analytics

Esempio di analisi degli eventi su Google Analytics

Ora, vediamo la spiegazione di due metriche molto importanti relative agli eventi e mostrate nella tabella:

  • La metrica “Totale eventi“, che misura il numero di azioni complessive tracciate per ciascun evento. Nel caso di “Click su Effettua ordine”, quindi, gli utenti hanno cliccato 63 volte sul pulsante per andare a pagare.
  • La metrica “Eventi unici“, che misura il numero di sessioni in cui quell’evento è stato tracciato almeno una volta. Nel caso di “Click su Effettua ordine”, quindi, vi sono state 33 sessioni in cui gli utenti hanno cliccato quel pulsante almeno una volta.

Questo vuol dire che il pulsante “Effettua ordine” è stato cliccato mediamente due volte, in ogni sessione in cui gli utenti lo hanno cliccato.

Ma perchè accade questo? Se tutto fosse normale, dopo che l’utente ha compilato correttamente i campi del form, gli basterebbe 1 solo click per completare l’acquisto! 🙁

Io mi aspetterei quindi di trovare un valore di “Totale eventi” e di “Eventi unici” abbastanza simile per l’azione “Click su Effettua ordine”, ma invece, vedendo questi dati, sembra che gli utenti provino più volte a cliccare questo pulsante.

Questo sembra indicare una problematica nel form di checkout! Ad esempio, potrebbe essere che gli utenti abbiano dei problemi a compilare qualche campo del form e, dopo il primo click su Effettua ordine, ricevano un errore nell’invio dei dati, che li costringe a ripetere l’operazione.

Una volta che abbiamo capito che c’è un problema in questo punto del sito, possiamo andare ad analizzare la situazione con altri strumenti complementari, come HotJar, che ci consente ad esempio di video-registrare le sessioni degli utenti, o tracciare le compilazioni ed abbandoni sui singoli campi del form, e ci aiuta perciò a capire quali sono i campi problematici del form.

Differenza tra Eventi e Obiettivi su Google Analytics

Su Google Analytics è possibile tracciare le interazioni degli utenti con il sito sia come Eventi che come Obiettivi.

Ma qual’è la differenza tra le due modalità? Quando utilizzare gli Eventi e quando utilizzare gli Obiettivi?

Vantaggi e svantaggi degli Eventi

Tracciare una azione con un Evento significa creare, nel proprio pannello di Google Analytics, un set di tre dimensioni (di ambito “hit”), collegate gerarchicamente tra di loro: “Categoria”, “Azione” ed “Etichetta”. A ciascuna di queste dimensioni è associato il calcolo di alcune metriche, come “Eventi totali” ed “Eventi unici”.

Come tutte le dimensioni, gli Eventi possono quindi essere analizzati in un rapporto specifico, in cui nella prima colonna compare una delle tre dimensioni (es. l’Azione dell’evento) e nelle altre compaiono le metriche misurate per ciascun valore della dimensione.

La struttura gerarchica delle dimensioni associate ad un Evento (Categoria –> Azione –> Etichetta) rende gli Eventi utili a “mantenere ordinati” i dati di interazione con il sito, in maniera a simile a quando ordiniamo i nostri file nelle cartelle del nostro PC.

Se ordiniamo i dati in maniera corretta e a noi “comoda”, le relative analisi sulle interazioni degli utenti con il nostro sito saranno più efficienti ed efficaci, e potremo capire velocemente cosa sta succedendo.

Gli Eventi hanno inoltre un rapporto di flusso a loro dedicato, che permette di vedere la sequenza di Eventi che sono stati tracciati sul sito.

Esempio di rapporto di flusso Eventi su Google Analytics

Esempio di rapporto di flusso Eventi su Google Analytics

Tuttavia, gli Eventi presentano anche degli svantaggi in fase di analisi, tra cui:

1) Per ogni Evento tracciato, Google Analytics NON calcola il relativo tasso di conversione e risulta complicato mettere in relazione gli Eventi con altre dimensioni.

E’ vero, lo potremmo fare, ad esempio, aggiungendo una dimensione secondaria al rapporto Principali Eventi, ma il modo in cui poi vediamo visualizzati i dati a mio parere rende l’analisi complessa e poco efficiente.

Con gli Eventi non è quindi facile, ad esempio, rispondere alla domanda: “da dispositivo mobile quanto frequentemente gli utenti aggiungono prodotti a carrello?”.

Infatti, posso immediatamente contare quante volte gli utenti mettono a carrello da mobile, ma non posso sapere facilmente l’efficienza con cui si svolge questa azione da mobile, perchè manca la misura del tasso di conversione relativo a questa azione.

2) Gli Eventi non compaiono nei rapporti Multicanale, rendendo così molto difficile capire come gli utenti utilizzano il nostro sito nell’arco di più sessioni.

Nei rapporti Multicanale le metriche che compaiono sono relative a Transazioni e-commerce ed Obiettivi, ma non Eventi.

Con gli Eventi faccio fatica, quindi, a rispondere a questa domanda: “Quanto tempo passa mediamente dalla prima visita al sito al momento in cui gli utenti mettono a carrello un prodotto?”

Se voglio rispondere a questo tipo di domande, mi conviene quindi tracciare le relative azioni anche come Obiettivi, che invece permettono questo tipo di analisi.

Differenza con gli Obiettivi

Come spiegato dettagliatamente in questo articolo, tracciare una azione come Obiettivo significa attivare alcune metriche associate ad una azione, tra cui:

  • il conteggio delle sessioni in cui si è svolta l’azione tracciata come Obiettivo
  • la misura del tasso di conversione relativa all’azione tracciata come Obiettivo

Il vantaggio primario di tracciare una azione come Obiettivo è che quindi posso facilmente metterla in relazione con altre dimensioni, e confrontare quindi l’efficienza nel compiere una azione specifica (analizzando il tasso di conversione).

Se voglio quindi sapere da quale canale di traffico o su quale dispositivo avviene più frequentemente (a parità di sessioni) l’azione di messa a carrello, traccio questa azione come Obiettivo e il gioco è fatto! 🙂

Inoltre, un altro vantaggio importante è che gli Obiettivi compaiono come metriche nei rapporti Multicanale, e mi consentono quindi di capire il comportamento degli utenti lungo più sessioni, e valutare quanto tempo passa mediamente tra la prima visita e il momento in cui si compie una certa azione.

Gli obiettivi, di contro, hanno lo svantaggio che non consentono una struttura gerarchica e ordinata, e vengono spesso visualizzati nel pannello come una “unica lista” di azioni.

Inoltre, possiamo configurare al massimo 20 Obiettivi per ciascuna Vista di Google Analytics, per cui siamo costretti a selezionare un numero limitato di azioni tracciate come obiettivo (oppure, siamo costretti a creare più Viste).

In conclusione, personalmente trovo molto conveniente tracciare le azioni più importanti relative al processo decisionale di conversione (quindi sia le conversioni, che le micro-conversioni) sia come Eventi che come Obiettivi, per poter sfruttare i vantaggi, in termini di analisi, delle due modalità di tracciamento.

 

Come implementare il tracciamento degli Eventi con Google Analytics

Implementare il tracciamento degli Eventi sul tuo sito web può richiedere un po’ di lavoro di sviluppo, ma è una attività che ti può portare sicuramente molto valore in fase di analisi.

A questo link del supporto di Google Analytics puoi trovare le guide tecniche per implementare il tracciamento degli Eventi sul tuo sito web.

Personalmente, per implementare il tracciamento con Google Analytics, consiglio di utilizzare il Google Tag Manager, perchè ti consente una flessibilità molto maggiore nell’implementazione e offre numerosi vantaggi.

Spero che questo articolo sia stato utile! Per qualsiasi dubbio lasciami un commento o scrivimi direttamente via email.

Un saluto e a presto!

Gabriele

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Cosa sono le conversioni

Cosa sono le conversioni su Google Analytics

Nel digital marketing, una conversione è una azione che il proprietario di un sito web desidera che gli utenti effettuino e che, in generale, porta valore (effettivo o potenziale) al suo business online.

Esempi di conversioni per un sito e-commerce possono essere:

  • l’acquisto di uno o più prodotti
  • la registrazione al sito
  • l’iscrizione alla newsletter

Le azioni di conversione generalmente corrispondono con gli obiettivi principali che un sito ha: far comprare gli utenti, farli registrare al sito, farli iscrivere alla newsletter, ecc.

Come si misurano le conversioni su Google Analytics

Su Google Analytics, le conversioni possono essere tracciate in diversi modi:

  • Le transazioni e-commerce si misurano con l’implementazione del tracciamento e-commerce di Google Analytics (che è presente in due tipologie: “standard” e “avanzato”).
  • Le conversioni non e-commerce (es. la registrazione al sito o l’iscrizione alla newsletter) si misurano attraverso la funzionalità degli obiettivi, che a loro volta possono richiedere l’implementazione degli eventi.

In questo modo, con Google Analytics possiamo misurare quante azioni di conversione vengono effettuate sul nostro sito in un certo periodo, e capire se la nostra attività sta crescendo nel tempo, o a seguito di una certa campagna di marketing, ecc.

Su Google Analytics, le informazioni relative alle conversioni si trovano in diversi rapporti, ad esempio:

Esempio di metriche per canale di traffico. Nelle ultime tre colonne sono riportati i dati relativi alle conversioni.

Esempio di metriche per canale di traffico. Nelle ultime tre colonne sono riportati i dati relativi alle conversioni.

Ai seguenti link puoi trovare un approfondimento su:

Cos’è il tasso di conversione

Nel digital marketing, una delle metriche più importanti ed utilizzate è il tasso di conversione.

Come puoi vedere dallo screenshot soprastante, il tasso di conversione viene riportato in una delle ultime tre colonne dei report di Google Analytics (al momento nella terz’ultima, ma credo che presto verrà spostato nell’ultima colonna).

Per spiegare cos’è il tasso di conversione, procediamo con un esempio.

Immaginiamo che nell’ultimo mese nel mio negozio online siano arrivate 100.000 visite di utenti provenienti da Roma e 20.000 visite di utenti provenienti da Milano.

Gli utenti di Roma hanno effettuato 3.000 acquisti, mentre gli utenti da Milano solo 2.000.

Se volessi attivare una campagna di marketing localizzata solo in una città, dove mi converrebbe effettuarla: su Roma o su Milano?

Per rispondere a questa domanda, devo ovviamente confrontare quanti acquisti provengono dalle due città a parità di visite. Il tasso di conversione mi consente proprio di effettuare questo confronto.

Infatti:

 

Il tasso di conversione è una metrica che misura quante conversioni sono state generate mediamente in un certo periodo, ogni 100 visite al sito.

 

Il tasso di conversione si esprime in percentuale, e si calcola con questa formula:

tasso di conversione = conversioni / sessioni * 100

Calcoliamo quindi il tasso di conversione per le due città dell’esempio qui sopra:

  • Roma: 3.000 / 100.000 * 100 = 3% –> Tasso di conversione = 3% –> ovvero: ogni 100 visite mediamente vengono realizzati 3 acquisti
  • Milano: 2.000 / 20.000 * 100 = 10% –> Tasso di conversione = 10% –> ovvero: ogni 100 visite mediamente vengono realizzati 10 acquisti

Nel nostro esempio, il tasso di conversione di Milano è oltre tre volte più grande di quello di Roma, ovvero, a parità di visite gli utenti comprano oltre 3 volte di più!

Confrontando i valori del tasso di conversione per le due città ottengo una informazione importante che posso utilizzare (insieme ad altre informazioni, che vedremo in articoli successivi) per decidere dove attivare la mia campagna pubblicitaria.

Cosa sono le micro-conversioni

Spesso, nel digital marketing, e nella web-analytics, si parla di micro-conversioni.

Le micro-conversioni sono tutte le quelle azioni che l’utente può compiere prima di arrivare ad una conversione e che sono associate al processo decisionale di conversione.

Ad esempio, nel caso di un sito e-commerce, possono essere considerate micro-conversioni:

  • la ricerca di un prodotto nel sito (es. attraverso il box di ricerca interno o il menu di navigazione)
  • l’aggiunta a carrello di un prodotto
  • l’aggiunta di un prodotto alla lista di desideri
  • l’avvio del checkout
  • il click sul pulsante “Vai a pagare”

… e così via.

E’ molto importante tracciare con Google Analytics anche le micro-conversioni che avvengono sul tuo sito, perchè ti consentono di avere una visione di dettaglio del comportamento utente e capire quali sono, ad esempio, i principali punti di abbandono.

Per adesso è tutto! Per qualsiasi dubbio lasciami un commento o scrivimi via email senza esitare.

Un saluto e a presto!

Gabriele

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Cos’è la pagina di destinazione

Pagina di destinazione su Google Analytics

Su Google Analytics, la pagina di destinazione è la prima pagina che vede un utente che entra in un sito web.

I dati relativi alle pagine di destinazione si possono trovare nel rapporto Comportamento –> Contenuti del sito –> Pagine di destinazione.

La pagina di destinazione è una delle dimensioni di Google Analytics più importanti da analizzare, perchè ci permette di valutare la performance della prima pagina vista dagli utenti che entrano nel nostro sito:

spesso è la prima pagina vista che determina se gli utenti continueranno la navigazione oppure se abbandoneranno immediatamente il nostro sito.

Per questo, per valutare la performance di “prima impressione” delle diverse pagine di destinazione di un sito si analizza spesso una metrica importante: la frequenza di rimbalzo.

Esempio di rapporto Pagine di destinazione su Google Analytics

Esempio di rapporto Pagine di destinazione su Google Analytics

Come analizzare le pagine di destinazione

Analizzare le pagine di destinazione di un sito web è certamente una attività molto importante, perchè ci può aiutare ad ottimizzare significativamente il nostro sito, sotto diversi aspetti.

Innanzitutto, ci aiuta a capire quali sono le “porte di accesso” al nostro sito: la maggior parte degli utenti entra da poche pagine importanti (es. dalla homepage) oppure le entrate sono frammentate tra tante pagine, con ciascuna che apporta un piccolo contributo?

Ad esempio, nello screenshot qui sopra, vediamo come nel caso del nostro blog non vi sia una singola porta di accesso al sito ma, ad oggi, il grosso del traffico entra in maniera “sparpagliata” attraverso i singoli articoli pubblicati.

Vediamo però che la homepage (che in realtà è una splash page con la scelta della lingua) presenta una frequenza di rimbalzo molto elevata, quasi del 92%.

Questo vuol dire che in 9 sessioni su 10, gli utenti che entrano da questa pagina abbandonano il sito immediatamente.

Qui c’è quindi una area di possibile ottimizzazione e questa pagina meriterebbe un approfondimento di indagine… che vedremo di seguito.

L’importanza di aggiungere una seconda dimensione

La performance di una pagina di destinazione dipende certamente dalla qualità e dal contenuto della pagina, ma non solo… Può dipendere anche da altri fattori, quali ad esempio:

  • la motivazione degli utenti che sono entrati da quella pagina. Perchè sono entrati? Cosa stavano cercando? La pagina risponde alle loro esigenze?
  • la visualizzazione della pagina su diversi dispositivi (desktop, tablet, mobile). La pagina si vede bene su tutti i dispositivi, o invece ha problemi di visualizzazione su alcuni schermi, es. gli smartphone?

… e così via.

Per analizzare la pagina di destinazione è quindi sempre consigliabile aggiungere una dimensione secondaria, come negli screenshot seguenti.

Per analizzare la homepage problematica vista più sopra, aggiungiamo la dimensione secondaria “Categoria dispositivo“:

Rapporto pagina di destinazione con dimensione secondaria "categoria dispositivo", per il nostro blog

Rapporto pagina di destinazione con dimensione secondaria “categoria dispositivo”, per il nostro blog

Dallo screenshot qui sopra non ricaviamo molta informazione, se non che la quasi totalità del traffico entrato dalla homepage veniva da desktop.

Allora aggiungiamo la dimensione secondaria “sorgente / mezzo“, da cui finalmente capiamo il motivo della frequenza di rimbalzo così elevata! 🙂

Rapporto pagina di destinazione con dimensione secondaria "sorgente / mezzo", per il nostro blog

Rapporto pagina di destinazione con dimensione secondaria “sorgente / mezzo”, per il nostro blog

La frequenza di rimbalzo elevata è evidentemente causata da traffico “finto” di spam (qui c’è un articolo che ne parla), perchè i dati riportati per molte sorgenti nello screenshot sono palesemente impossibili (100% nuovi utenti e 100% frequenza di rimbalzo).

Capito questo possiamo, da ora in poi, eliminare questi dati di spam con un apposito filtro sulla vista.

Differenza fra pagina di destinazione e URL di destinazione

Su Google Analytics, nei rapporti relativi a Google AdWords, viene riportata la dimensione “URL di destinazione“. Anche se sembrano simili, c’è una differenza con la dimensione “Pagina di destinazione“.

Infatti, URL di destinazione è un dato registrato da AdWords, non da Google Analytics, e rappresenta la URL di destinazione dei nostri annunci pubblicitari impostata sul pannello di AdWords.

Questa URL non necessariamente coincide con la Pagina di destinazione misurata da Google Analytics.

Questo capita, ad esempio, quando sul sito è impostato un redirect automatico, che trasferisce immediatamente l’utente dalla URL di destinazione dell’annuncio ad un’altra pagina del sito, che sarà quella che effettivamente verrà tracciata come pagina di destinazione da Google Analytics.

Grazie a questa informazione possiamo spesso debuggare problemi di tracciamento di Google Analytics delle nostre campagne AdWords, ad esempio quando click e sessioni non coincidono. Ma di questo ne parleremo in un altro articolo…

Per adesso è tutto! 🙂 Per qualsiasi dubbio lasciate un commento qui sotto o scrivetemi via email.

Un saluto e a presto!

Gabriele

 

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Cosa sono le dimensioni

Copertina dell'articolo Le dimensioni su Google Analytics

Su Google Analytics ci imbattiamo spesso nella parola “dimensione”. Cosa è una dimensione?

Le dimensioni su Google Analytics sono gli elementi su cui GA misura delle quantità numeriche.

Ad esempio, sono dimensioni: le pagine del nostro sito, le sorgenti che hanno portato traffico sul nostro sito, i canali di traffico, le città da cui gli utenti hanno visitato il nostro sito, le categorie di dispositivo con cui gli utenti hanno visitato il sito (es. desktop, tablet e mobile), la tipologia di visitatore (es. visitatori nuovi e di ritorno), ecc.

Ognuna di queste dimensioni può assumere  valori diversi e, per ogni valore, Google Analytics misura delle quantità. Per spiegare questo concetto, è meglio però procedere subito con un esempio.

Esempio di dimensione: la categoria dispositivo

Una dimensione che si analizza frequentemente su Google Analytics è la categoria dispositivo. Si può trovare nel rapporto Pubblico –> Mobile –> Panoramica.

Come si capisce dal nome, questa dimensione rappresenta la categoria del dispositivo da cui gli utenti hanno visitato il nostro sito. Questa dimensione può assumere tre valori:

  • desktop
  • tablet
  • mobile
Esempio di dimensione per il rapporto Categoria dispositivo

Esempio di dimensione per il rapporto Categoria dispositivo

Nei rapporti su Google Analytics, la dimensione, con i valori che assume, viene riportata nella prima colonna della tabella.

Per ciascuno dei valori della colonna, Google Analytics misura una serie di quantità, chiamate metriche, che sono riportate nelle colonne successive (vedi l’articolo dedicato): es. le sessioni, la % nuove sessioni, i nuovi utenti, la frequenza di rimbalzo, ecc.

Nello screenshot qui sopra, leggiamo la tabella come segue:

  • da desktop, nel periodo selezionato, abbiamo avuto 645.588 sessioni; da mobile 283.986 sessioni; da tablet 132.687 sessioni
  • da desktop, il 44,24% delle sessioni era composto da nuovi utenti; da mobile, il 51,92%; da tablet, il 47,83%.

… e così via.

La scomposizione di un report in questa forma, dimensione + metriche, ci permette di confrontare la performance rispetto ai diversi valori di una dimensione: nell’esempio, possiamo quindi capire che da mobile mediamente gli utenti navigano il sito meno in profondità (2,73 pagine per sessione) rispetto agli altri device (3,97 pagine da desktop e 3,59 da tablet), e capita più spesso che abbandonino il sito immediatamente dopo aver visto la prima pagina (la frequenza di rimbalzo è 59,94% da mobile, contro 47,47% da desktop e 50,48% da tablet).

Su Google Analytics, ogni report si focalizza su una certa dimensione (es. la categoria dispositivo), che è rappresentativa di un determinato aspetto del sito (es. l’usabilità del sito rispetto ai diversi tipi di device da cui è fruito), e che ci permette di capire come sta funzionando quell’aspetto (es. il nostro sito si vede bene da mobile, o va ottimizzato?).

Quindi, ad esempio:

  • nel report Acquisizione –> Canali ci focalizzeremo sulla dimensione “canali” di acquisizione del traffico
  • nel report Comportamento –> Contenuti –> Tutte le pagine analizzeremo la performance per la dimensione “pagine” del sito
  • nel report Pubblico –> Dati geografici –> Località vedremo i dati per la dimensione “paese” di proveniena dell’utente (o regione, o città…)

e così via.

Dimensione principale e dimensione secondaria

Spesso, per poter capire cosa sta succedendo nel nostro sito, dobbiamo analizzare l’interazione tra più elementi del nostro sito, ovvero tra più dimensioni.

Ad esempio, per capire come si comporta il sito per le diverse categorie dispositivo, dobbiamo metterle in relazione anche con la pagina di entrata degli utenti, perchè la performance effettiva dipende da come le singole pagine vengono visualizzate su ciascun dispositivo.

Su Google Analytics, possiamo fare questo tipo di analisi aggiungendo una dimensione secondaria.

In altre parole, vogliamo che le metriche siano aggregate per due dimensioni, come nel seguente screenshot:

Esempio di dimensione secondaria

Esempio di dimensione secondaria

Il report mostrato nello screenshot qui sopra si legge così:

  • nel periodo considerato, 968 sessioni sono arrivate da desktop, entrando dall’articolo “visualizzazioni di pagina”. Queste sessioni erano per il 95,97% effettuate da nuovi visitatori, hanno avuto una frequenza di rimbalzo del 40,70%, ecc.
  • 950 sessioni sono arrivate da desktop, entrando dall’articolo “visitatori unici”, hanno avuto una frequenza di rimbalzo del 44,42%, ecc.
  • 886 sessioni sono arrivate da desktop, entrando dall’articolo “sorgenti e mezzi di traffico”, hanno avuto una frequenza di rimbalzo del 50,34%, ecc.

…e così via.

Dallo screenshot non si vede, ma scendendo più in basso nella tabella vedremmo anche le sessioni da mobile (sempre splittate per pagina di entrata) e da tablet (idem).

Oltretutto, la riga 6 della tabella mostra una possibile area di ottimizzazione per il sito, ovvero una pagina che da desktop ha una frequenza di rimbalzo del 87,90%: in quasi 9 sessioni su 10 da desktop, gli utenti entrano da questa pagina e abbandonano subito il sito.

 

Su Google Analytics, la dimensione nella prima colonna si chiama dimensione principale; quella nella seconda colonna si chiama dimensione secondaria.

 

Come aggiungere una dimensione secondaria

Per aggiungere una dimensione secondaria in un report, clicchiamo sul menu a tendina “Dimensione secondaria” e selezioniamo la dimensione aggiuntiva che vogliamo aggiungere (nel nostro esempio, la dimensione secondaria che dobbiamo selezionare si chiama “Pagina di destinazione”).

Esempio di aggiunta dimensione secondaria

Esempio di aggiunta dimensione secondaria

Per selezionare la dimensione, possiamo scorrere l’elenco delle diverse dimensioni disponibili (i rettangoli verdi) oppure iniziare a scrivere il nome della dimensione desiderata (dobbiamo ovviamente imparare come si chiamano le dimensioni di utilizzo più frequente; le scriverò in uno dei prossimi post).

Per adesso è tutto! Spero di aver scritto tutto in maniera chiara, ma per qualsiasi dubbio lasciatemi un commento o scrivetemi via email.

Un saluto e a presto, 🙂

Gabriele

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Cosa sono le metriche

Copertina dell'articolo Le metriche su Google Analytics

Su Google Analytics si parla spesso di metriche. Ma che vuol dire questo termine? Cosa sono le metriche?

Su Google Analytics, le metriche sono tutte le quantità che GA misura rispetto ad un sito web (o rispetto ad una app mobile, o a qualsiasi altra piattaforma digitale).

Ad esempio, sono metriche: le sessioni, le visualizzazioni di pagina, il numero di utenti, la frequenza di rimbalzo, il tempo di permanenza, ecc.

Nel rapporto Pubblico –> Panoramica troviamo i valori delle principali metriche di traffico e di navigazione, misurati sul periodo selezionato; quelle che vedete nello screenshot seguente sono proprio queste metriche:

Esempio di metriche su Google Analytics

Esempio di metriche su Google Analytics

In generale, su Google Analytics, le metriche che vediamo in ciascun rapporto dipendono dall’elemento di cui vogliamo analizzare la performance (l’elemento si definisce “dimensione”).

Esempio: le metriche nel rapporto Canali

Ad esempio, nel rapporto Acquisizione -> Canali, vogliamo misurare la performance della dimensione “Canali” di acquisizione del traffico.

Troveremo quindi una prima colonna in cui sono riportati i nomi dei diversi canali che hanno portato traffico sul nostro sito (ovvero: tutti i valori della dimensione “canali”); e una serie di altre colonne, contenenti le metriche, cioè le quantità che misuriamo per ciascun canale:

Esempio di metriche per canale di traffico

Esempio di metriche per canale di traffico

Perchè vediamo proprio queste metriche? Come valutiamo la performance di un canale di traffico?

Per valutare la performance di un canale di traffico, noi tipicamente vogliamo sapere quanto traffico ci ha portato sul sito (la metrica sessioni), se ci sta portando nuovi utenti (la metrica nuovi utenti) e in che percentuale sul totale del suo traffico (% nuove sessioni).

Vogliamo sapere se questo traffico era interessato ai contenuti del nostro sito o se invece lo ha abbandonato subito dopo (metriche frequenza di rimbalzo, pagine per sessione e durata sessione media).

E poi, ovviamente, vogliamo sapere quante conversioni ci ha portato il canale (ultime tre colonne, contenenti le metriche relative alle conversioni).

Esempio 2: le metriche nel rapporto Tutte le pagine

Se, invece, ci spostiamo in un altro rapporto, come ad esempio Contenuti –> Contenuti del sito –> Tutte le pagine, Google Analytics ci mostrerà la prima colonna contenente le URL delle varie pagine del nostro sito (la dimensione “Pagina”) e una serie di colonne con le metriche:

Esempio di metriche per il rapporto Tutte le pagine

Esempio di metriche per il rapporto Tutte le pagine

Queste metriche sono diverse da quelle che abbiamo visto per i canali, perchè sono quelle che ci servono per analizzare la performance di un elemento diverso: le pagine del nostro sito.

In particolare, di ciascuna pagina del nostro sito, vogliamo sapere quante volte è stata vista (la metrica visualizzazioni di pagina), e in quante sessioni è stata vista almeno una volta (visualizzazioni di pagina uniche)

Vogliamo sapere quanto tempo, in media, gli utenti hanno trascorso su quella pagina (tempo medio sulla pagina).

Vogliamo sapere quante sessioni hanno avuto inizio da quella pagina (accessi) e, per queste sessioni di accesso, quante hanno poi abbandonato immediatamente il sito (frequenza di rimbalzo).

Vogliamo poi sapere quante volte quella pagina è stata l’ultima vista prima di abbandonare il sito, rispetto al numero totale di volte che la pagina è stata vista (% uscita).

E vogliamo stimare il valore economico portato da quella pagina al nostro business (valore pagina).

L’andamento di una metrica

Le metriche possiamo anche analizzarle rispetto al loro andamento nel tempo, guardando il grafico di trend presente nella maggior parte dei rapporti di Google Analytics.

Esempio di trend delle sessioni su Google Analytics

Esempio di trend delle sessioni su Google Analytics

Con il menu a tendina in alto a sinistra possiamo scegliere la metrica di cui visualizzare il trend (es. sessioni, frequenza di rimbalzo, utenti, ecc.) e, volendo, anche sovrapporre l’andamento di una seconda metrica.

Poi, con i pulsanti in alto a destra, possiamo scegliere la scala temporale di ciascun “pallino” del grafico: giornaliera, settimanale o mensile (o addirittura oraria, ma solo nei rapporti di tipo “Panoramica”).

Abbiamo visto una panoramica sul concetto di metrica applicato a Google Analytics, spero sia tutto chiaro! Per qualsiasi dubbio, lasciate un commento qui sotto o scrivetemi via email.

Un saluto e a presto!

Gabriele

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A che serve Google Analytics?

Questa è la prima puntata di una serie di tutorial su Google Analytics.

In questa prima puntata andremo a vedere a cosa serve Google Analytics, e perché ci può essere molto utile. Tutte le puntate sono disponibili in video, podcast e su questo blog.

Premessa: il dilemma del “Digital Marketer”

Innanzitutto, immaginiamo di essere i responsabili del team di digital marketing di una grossa azienda che vende libri online.

Il nostro obiettivo è quello di aumentare il fatturato derivante dalle vendite online. Ad esempio potremmo dover raggiungere un certo target di fatturato entro fine anno.

Per raggiungere il nostro obiettivo, abbiamo a disposizione una serie di leve di digital marketing: SEM, SEO, Social Media Marketing, Email Marketing, Affiliazione, ecc.

Le leve del Digital Marketing

Le leve del Digital Marketing

Tuttavia, generalmente le nostre risorse sono limitate: ad esempio, abbiamo un budget mensile massimo che possiamo spendere, o un numero limitato di risorse umane a cui affidare le attività, o il nostro tempo personale è limitato.

Non possiamo quindi fare tutto: dobbiamo effettuare delle scelte, tra le tante leve di digital marketing che abbiamo a disposizione.

Investire in SEM…

Ad esempio, potremmo investire in Search Engine Marketing (SEM), e cercare di mostrare i nostri annunci a pagamento ad utenti che cercano sui motori di ricerca (es. su Google) parole tipo “negozi di libri online” oppure “acquisto libri online” “vendita libro harry potter”, e così via.

Quando l’utente clicca un nostro annunci, verrebbe indirizzato sul nostro sito e noi pagheremmo il click sull’annuncio.

Esempio di annunci SEM su Google con AdWords

Esempio di annunci SEM (AdWords) su Google

… o investire in SEO?

Oppure potremmo investire in Search Engine Optimization (SEO) ed effettuare una serie di attività per fare in modo che il nostro sito appaia nelle prime posizioni sui motori di ricerca tra i risultati non a pagamento (i cosiddetti risultati “organici”), quando gli utenti cercano parole chiave in target rispetto al nostro prodotto.

Esempio di risultati organici su Google

Esempio di risultati organici su Google

Ad esempio, una attività potrebbe essere aprire una sezione blog sul nostro sito, in cui potremmo pubblicare degli articoli periodici in tema rispetto al prodotto che vendiamo (es. recensione dei migliori 10 libri del periodo, oppure la biografia di autori famosi), in modo che quando un utente cerca un argomento di cui noi abbiamo parlato (es. “biografia di Stephen King”), il nostro articolo compaia tra i risultati non a pagamento nella pagina dei risultati del motore di ricerca.

In questa maniera potremmo attrarre utenti che non stanno cercando direttamente il nostro prodotto, ma che potrebbero essere comunque potenzialmente interessati.

Il costo di questa attività di blogging sarebbe per noi ovviamente il costo (o il tempo) necessario alla produzione e pubblicazione dei contenuti sul blog.

E i Social Network?

Un’altra possibilità potrebbe essere investire sui Social Network. Ad esempio potremmo aprire una fanpage su Facebook, e pubblicare una serie di contenuti periodici che verrebbero visti dai nostri fan (le persone che hanno messo “like” alla pagina) e, se i contenuti vengono condivisi, dai loro amici, dagli amici degli amici, ecc. Il costo di questa attività sarebbe di nuovo la produzione e pubblicazione dei contenuti sui nostri canali social.

Esempio di Fanpage di Amazon.it

Esempio di Fanpage di Amazon.it

Potremmo anche investire in annunci a pagamento sui Social Network, pubblicando ad esempio dei banner o dei “post sponsorizzati” su Facebook che verrebbero visti dagli utenti nel loro profilo.

Il costo in questo caso sarebbe di nuovo associato agli annunci pubblicati (es. in base al numero di “impressioni” degli annunci o dei click che abbiamo ricevuto).

Potremmo anche ottimizzare il nostro sito web!

Anche l’ottimizzazione del nostro sito web potrebbe aiutarci ad aumentare le vendite e a raggiungere il nostro obiettivo di fatturato.

La versione mobile della homepage di Amazon.it

La versione mobile della homepage di Amazon.it

Ad esempio, potremmo impiegare una parte del budget per migliorare il nostro sito, realizzando un layout accattivante o rendendolo molto semplice da utilizzare.

Potremmo anche ottimizzarlo per mobile, in modo che sia facilmente fruibile su uno schermo piccolo come quello di uno smartphone.

In questo caso, il costo sarebbe del web designer che realizza la grafica del nuovo layout, e del web developer che lo implementa sul sito vero e proprio.

Questi sono solo alcuni esempi, ma le possibili leve di Digital Marketing, che possiamo muovere per raggiungere il nostro obiettivo, sono tantissime.

Ed è chiaro che quando spendo del budget o del tempo su una attività, quei soldi e quel tempo non li sto spendendo su tutte le altre attività.

Come fare quindi una scelta efficace di allocazione delle nostre risorse? E come facciamo a capire se la scelta effettuata ci sta portando i risultati attesi, e ci sta facendo avvicinare al nostro obiettivo?

Google Analytics ci aiuta a prendere decisioni efficaci

Google Analytics è uno strumento che ci permette di raccogliere ed analizzare i dati provenienti dal nostro sito web (in realtà anche da app mobile, o da qualsiasi dispositivo digitale connesso ad internet).

L’analisi di questi dati ci è indispensabile per poter prendere decisioni efficaci su quali leve di Digital Marketing utilizzare e anche per valutare l’efficacia di decisioni già prese.

Come funziona Google Analytics (in brevissimo)

Dopo aver creato un nuovo account su Google Analytics, ci viene fornito un codice, che dobbiamo inserire in tutte le pagine del nostro sito.

Quando un utente entra sul nostro sito, il codice inserito viene eseguito e una serie di dati relativi all’utente (es. città di provenienza, lingua, dispositivo, browser, ecc.) e alla sua navigazione (es. quali pagine del sito ha visto) vengono inviati a Google Analytics.

Noi possiamo poi analizzare questi dati ed estrarre informazioni utili per prendere decisioni di marketing efficaci.

Un esempio concreto: il mio sito web “Incidi!”

Vediamo un esempio di dati di un sito web reale e come Google Analytics ci può aiutare a prendere delle decisioni.

Nel 2007 avevo lanciato Incidi!, un servizio per gli artisti indipendenti rimasto attivo fino al 2011, che permetteva di vendere la musica online attraverso il sito di Incidi! e altri canali (es. iTunes Store).

Incidi! guadagnava sia sulle quote di iscrizione al servizio pagate dagli artisti, sia grazie ad una percentuale sulla musica venduta attraverso i canali di Incidi!. Io, come proprietario del servizio, ero quindi interessato a far iscrivere più artisti possibile e a vendere più musica possibile.

I dati di Incidi! su Google Analytics

In questa schermata, vedete i dati del sito di Incidi! relativi alle sorgenti di traffico, ovvero: quali erano le fonti di traffico che portavano gli utenti sul sito. Ad esempio: Google, Facebook, YouTube, altri siti, ecc.

Esempio di report Sorgente / Mezzo su Google Analytics

Esempio di report Sorgente / Mezzo su Google Analytics

Nella seconda colonna, quella delle sessioni, vediamo quindi le visite al sito che sono state portate da ciascuna sorgente di traffico.

Per promuovere il mio sito verso gli artisti io  infatti effettuavo una serie di attività promozionali, ad esempio:

  • Avevo un blog sul sito, su cui pubblicavo periodicamente degli articoli su come promuovere la musica indipendente. Questi articoli si indicizzavano su Google e portavano utenti potenzialmente interessati al mio servizio
  • Avevo creato una fanpage su Facebook su cui pubblicavo periodicamente degli aggiornamenti e dei contenuti promozionali, e la stessa cosa facevo anche sul canale di Incidi! su YouTube
  • Effettuavo delle attività di Forum Marketing, partecipando a discussioni di artisti che si chiedevano come vendere la musica online e come promuoverla. Ad esempio uno di questi forum era macitynet.it

Approssimativamente, possiamo ipotizzare che il numero di visite portate da ciascun canale fosse proporzionale al tempo che spendevo per promuovermi su quel canale.

La domanda a questo punto è: su quale canale avrei dovuto spendere la maggior parte del mio tempo?

Primo esempio di analisi: identificare i canali promozionali più efficaci

Nell’ultima colonna dello screenshot precedente, vediamo quante iscrizioni di artisti sono state generate da ciascuna sorgente di traffico (le iscrizioni erano tracciate come obiettivi).

Ad esempio: un utente aveva cliccato uno degli articoli del blog apparsi nei risultati di Google, dopodichè si era iscritto al servizio. In questo caso, l’iscrizione è stata generata dalla sorgente di traffico Google.

Il numero “assoluto” di iscrizioni portato da un canale è però fortemente influenzato dal tempo che io spendevo per promuovermi su quel canale, quindi non è un parametro ideale per confrontare la performance dei diversi canali (su cui spendevo tempo diverso).

Per effettuare un confronto di performance tra i canali, ci conviene guardare la penultima colonna dello screenshot, ovvero il tasso di conversione rispetto alle iscrizioni. Questo numero esprime il numero medio di iscrizioni ogni 100 visite arrivate sul sito.

Con il tasso di conversione, posso confrontare il numero di iscrizioni generato dalle varie sorgenti a parità di visite portate.

Qual’è la sorgente che mi ha portato il maggior numero di iscrizioni a parità di visite?

  • Si vede che la riga 5, macitynet.it, è quella che ha registrato il tasso di conversione più elevato: questo canale ha portato 1,3 iscrizioni ogni 100 visite.
  • Al contrario, YouTube, su cui avevo inserito diversi video promozionali, ha registrato un tasso di conversione molto basso: questo canale ha portato 0,02 iscrizioni ogni 100 visite.

Dovendo scegliere su quale canali promozionali investire il mio tempo, dove avrei dovuto spenderlo per essere più efficiente? Ovviamente da questi dati sembrerebbe che Macitynet.it fosse la scelta più conveniente.

Ecco: Google Analytics ci aiuta a prendere questo tipo di decisioni e ci permette di utilizzare le nostre risorse (che generalmente sono limitate) nella maniera più efficiente rispetto ai nostri obiettivi.

E ci aiuta anche a rispondere a tanti altri tipi di domande, ad esempio:

– ci sono delle sezioni sul mio sito che non stanno funzionando correttamente, ad esempio da cui gli utenti escono spesso, senza concludere l’acquisto?

– quali sono i percorsi di navigazione più frequenti dagli utenti che acquistano sul mio sito?

Esempio di report Flusso di comportamento su Google Analytics

Esempio di report Flusso di comportamento su Google Analytics

– quali sono i segmenti di utenza per me più redditizi, su cui dovrei concentrare maggiormente le mie risorse e i miei sforzi promozionali?

– Quali sono tutti i canali promozionali che hanno contribuito a portare i miei utenti ad iscriversi? Es. molti utenti potrebbero non essersi iscritti subito alla prima visita, ma aver visitato il sito una prima volta venendo dalla mia pagina facebook, poi dopo qualche giorno da un risultato non a pagamento su google, poi da una mia email promozionale, e infine da un annuncio a pagamento su google, dopo il quale si sono iscritti al servizio.

Esempio di report multicanale su Google Analytics

Esempio di report multicanale su Google Analytics

Google Analytics mi aiuta a rispondere a queste e molte altre domande, e a prendere decisioni di marketing e di business efficaci.

Questa puntata del tutorial si conclude qui, per restare sempre aggiornati iscrivetevi alla newsletter, oppure seguitemi su Facebook, su Twitter o su LinkedIn.

Un saluto e a presto!