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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!

2 commenti
  1. Elena
    Elena dice:

    ciao Gabriele,
    grazie per l interessantissime informazioni.
    Ho qualche domanda su Google Analytics e il tracciamento dei dati rispetto ad altre piattaforme a pagamento: ho riscontrato in molti casi che i dati di visualizzazioni di pagina (no utenti unici) spesso non corrispondono oppure addirittura rappresentano 1/4 delle visualizzazioni riscontrate con altre piattaforme a pagamento.
    Ho visto nel manuale del supporto che GA opera campionamento ma non mi è chiaro il meccanismo e quando GA lo utilizza (non c’è chiarezza in proposito). Dal manuale sembrerebbe che il campionamento non sia usato nei report predefiniti ma questo non mi riusulta operativamente.
    Inoltre non mi è chiaro se la % di campionamento posso deciderla in autonomia o è definita da GA arbitrariamente: ci sono delle regole in proposito?
    E’ possibile che il campionamento sia fatto di default sul 25% delle sessioni registrate?
    grazie per la preziosa collaborazione.
    Elena

    Rispondi
    • Gabriele Rapino
      Gabriele Rapino dice:

      Ciao Elena,

      puoi verificare subito se il tuo rapporto è campionato, guardando, nel rapporto in cui ti trovi, lo “scudo” in alto a sinistra:

      – Se è di colore verde, o se è giallo ma passandoci sopra il mouse ti dice che è calcolato su tutte le sessioni, non è campionato:
      Dati non campionati

      – Se invece è giallo e passandoci sopra il mouse ti dice che il risultato è calcolato su una percentuale di sessioni, allora è campionato
      Dati campionati

      Sul campionamento di GA trovo questa pagina del supporto di GA abbastanza chiara ed esauriente (forse l’hai già letta): https://support.google.com/analytics/answer/2637192?hl=it

      Da quello che hai descritto, però direi che il problema non sta qui, perché il rapporto delle Contenuti –> Tutte le pagine, che mostra le visualizzazioni di pagina per ogni pagina, di default (se non applichi segmenti o filtri) non dovrebbe essere campionato.

      Altre possibilità:

      – il codice di GA non viene eseguito sempre correttamente. Per esempio, questo potrebbe capitare se lo hai posizionato alla fine della pagina (es. vicino alla chiusura del tag “body”) mentre gli altri tool di tracciamento li hai posizionati all’inizio della pagina (es. nella sezione “head”). Questa possibilità è ancora più probabile se il tuo sito ha una elevata frequenza di rimbalzo (il che vuol dire che ci sono molte persone che entrano ed escono subito, aumentando la probabilità che il codice in fondo alla pagina non faccia in tempo ad essere eseguito).

      Questa secondo me è la più probabile, io voto questa! 🙂

      – il codice di GA che hai inserito all’interno del sito contiene il parametro “sampleRate”: https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/analyticsjs/field-reference#sampleRate

      Questa possibilità la puoi verificare esaminando il codice sorgente della pagina e cercando per “sampleRate”. Oppure puoi usare il tag Assistant.

      – il codice di GA non è stato inserito in tutte le pagine

      – il codice dell’altro tool di tracciamento non è stato inserito correttamente (e magari quindi è lui che sbaglia)

      Altre idee al momento non mi vengono.

      Tienimi aggiornato se risolvi! 🙂

      Un saluto,

      Gabriele

      Rispondi

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