Data-driven marketing

Gli strumenti di Web Analytics per migliorare le performance dei siti e dell’eCommerce

Guida completa ai tool per la Web Analytics, molti diponibili gratuitamente, che permettono di raccogliere, misurare e comparare i dati di utilizzo dei siti. Grazie a queste informazioni è possibile ottimizzare i servizi forniti agli utenti e monitorare le campagne marketing, studiandone i loro comportamenti. La vera sfida è offrire interpretazioni efficaci dei risultati integrando diverse fonti, senza perdersi nel mare di dati

Pubblicato il 13 Giu 2022

Strumenti Web Analytics

Utilizzare gli strumenti di Web Analytics significa identificare le metriche giuste, ovvero le dimensioni chiave, per comprendere le performance delle proprie piattaforme web, del proprio eCommerce, delle proprie web-app. Tramite gli strumenti per la Web Analytics è possibile analizzarne i risultati, effettuare confronti e scoprire quindi come si comportano, ovvero come gli utenti fruiscono dei servizi digitali.

L’obiettivo della Web Analytics è migliorare performance e customer experience. Il confronto con i siti “best in class”, anche di altri settori, costituisce uno stimolo potente all’innovazione.

Tramite i tool di web analytics si possono analizzare con un ottimo grado di dettaglio le proprie piattaforme digitali, effettuando benchmark con i dati provenienti dal mercato (Rivaliq, tra gli altri, offre costantemente riferimenti di performance aggiornati) o con altre organizzazioni e siti del settore.

Online sono disponibili molteplici dati e gli strumenti, spesso gratuiti o freemium, per raccoglierli, misurarli e compararli. La vera sfida però è non perdersi in questo mare ed essere in grado di integrare diverse fonti per offrire interpretazioni efficaci dei risultati. Servono soprattutto competenze, che devono comprendere una cultura digitale e marketing di base, buone capacità di analisi e di sintesi dei risultati, traducendoli infine in obiettivi misurabili e azioni specifiche.

Gli strumenti per la Web Analytics: non c’è solo Google

Per fare web analytics ci sono diversi strumenti a disposizione. Anzitutto, Google Analytics, che è utilizzabile gratuitamente e facilmente installabile nel sito web e nelle app proprietarie e che si intende monitorare. Per il manager del sito è sufficiente installare, preferibilmente con un altro strumento come Google Tag Manager, uno script che collega la piattaforma monitorata con il proprio account Google Analytics.

Da quel momento, ad ogni utente che farà accesso al sito bisognerà chiedere il consenso al tracciamento della navigazione, tramite il suddetto script. Al momento dell’apertura della sessione il visitatore installerà automaticamente un ‘’cookie”, che invia regolarmente informazioni alla piattaforma Analytics. Come noto, occorre chiedere l’assenso all’utente e offrirgli l’opzione di ‘’opt-out’’ per installare i cookie, che esistono in 3 varianti: tecnici, di profilazione e di terze parti, secondo il Garante della privacy. I cookie di Google Analytics (ma anche di Facebook) permettono di riconoscere un utente e il suo comportamento.

Tutte le iniziative di remarketing o retargeting, quel meccanismo del digital marketing per cui se un utente visita la pagina di un brand, molto probabilmente troverà sul proprio profilo Facebook o su una qualsiasi pagina di un web magazine annunci dello stesso brand e riferiti alla propria navigazione, sono rese possibili proprio dai cookie.

Google Analytics non è il solo strumento utile a tracciare le performance web. Tutte le piattaforme di eCommerce e CMS hanno il loro strumento di analytics interno. Le hanno anche i social network (Facebook Insights ad esempio). Il tema social media analytics è così ampio e variegato da meritare una trattazione a parte.

Un altro strumento molto diffuso è Adobe Analytics, con funzionalità ancora più avanzate e personalizzabili, anche se a un prezzo certamente maggiore.

Altri strumenti di grande utilità sono Hotjar, che permette di registrare le sessioni e visualizzare il comportamento degli utenti, la loro navigazione in pagina e tra le pagine. Simili funzioni e risultati sono ottenuti con Crazy Egg.

Impostare le metriche: quali informazioni è possibile ottenere

Utilizzando gli strumenti di Web Analytics è possibile innanzitutto analizzare come un sito web è utilizzato, misurandone le performance quantitative. Nel digital maketing è poi molto importante comprendere il comportamento dei clienti, il loro modo di usare il web, le loro caratteristiche socio-demografiche e infine i loro interessi e le preferenze. Un altro utilizzo della web analysis permette di identificare aree di malfunzionamento di un sito, abilitando in tempo reale azioni correttive. Queste analisi permettono di ottimizzare la customer experience e di progettare contenuti in linea con le preferenze dei visitatori.

Vediamo qualche esempio di dato e informazione “actionable” ricavabile dalla web analytics.

Anzitutto è possibile conoscere le performance di un sito web: numero di visite (o sessioni), numero di visitatori unici, tempo medio in pagina, tasso di rimbalzo (bounce rate, ovvero la percentuale di visite che non si traducono in nessuna azione in pagina e abbandonano immediatamente il sito web), numero medio di pagine visitate per ogni sessione, tempo medio delle sessioni.

Volendo spingersi più nel dettaglio, è possibile scoprire ancora molto sul comportamento degli utenti; anzitutto quali sono le pagine più o meno visitate, ovvero qual è il clickstream e dove avvengono principalmente gli abbandoni dei clienti (drop-off). Se pensiamo al sito web in ottica di funnel, è fondamentale comprendere in quale fase dell’esperienza e della fruizione l’utente interrompe la navigazione, cambia pagina, abbandona il sito stesso. In pratica, si può scoprire in quali fasi il percorso verso l’obiettivo (acquisto, registrazione, sottoscrizione di newsletter, ecc.) il percorso si interrompe.

Inoltre, si è in grado di comprendere qual è la percentuale di utenti di ritorno rispetto agli utenti nuovi. Con una limitazione: la cancellazione della cache e dei cookie consente all’utente di resettare la “memoria” di Analytics, che pertanto traccerà la visita successiva come proveniente da un utente nuovo. Anche se non certa al 100%, la frequenza di utilizzo del sito dei diversi clsuter di utenti, permette di definire politiche commerciali e di comunicazione ad hoc.

Analytics permette di conoscere tante altre informazioni che caratterizzano i visitatori: per esempio la distribuzione geografica, gli interessi, altri dati socio-demografici, oltre alle tecnologie utilizzate, i browser di navigazione, i sistemi operativi, la distribuzione per tipo di device, tra smartphone, destkop, tablet, ecc.

È possibile tracciare più nel dettaglio alcune azioni chiave, quali l’iscrizione al sito, la sottoscrizione di una newsletter, la ricerca sui motori interni, ecc. In pratica, si può conoscere realmente come gli utenti usano il sito.

Gli analisti web possono inoltre definire degli obiettivi e dei funnel (ovvero sequenze di azioni) per monitorare con precisione il tasso di avanzamento, per esempio, dalla ricerca di un prodotto in un eCommerce, all’aggiunta al carrello, fino al checkout e al pagamento.

Intelligenza artificiale nel Retail

Le mappe di calore, le registrazioni delle sessioni e gli A/B test

Per conoscere come gli utenti interagiscono con la singola pagina è possibile usare strumenti come le heatmap (mappe di calore) e le registrazioni delle sessioni, tramite le quali è possibile valutare le aree delle pagine in cui gli utenti cliccano; le mappe di calore mostrano il colore rosso dove tanti utenti cliccano e il colore blu dove pochi o nessuno interagisce: nel mezzo tutto lo spettro dei comportamenti intermedi. Le registrazioni permettono di comprendere eventuali problemi affrontati dagli utenti ovvero di suggerire agli sviluppatori modifiche di tipo funzionale e/o estetico, ovvero di effettuare rapidamente A/B test, facendo testare diverse soluzioni.

Un altro aspetto fondamentale è la tracciatura della provenienza del traffico in ingresso. Come sappiamo, le fonti possono essere diverse: traffico diretto, ricerca organica, ricerca a pagamento, social network, referral, newsletter, ecc. Tracciare la provenienza del traffico permette di valutare l’efficienza e l’efficacia delle iniziative di comunicazione. Si può così scoprire quanti utenti provengono da Facebook e quanti dai banner a pagamento; quanti dalla ricerca e quanti da siti madre o collegati.

Gli strumenti di Web Analytics per monitorare i risultati delle campagne

Il dettaglio può spingersi fino alla singola campagna. Infatti, tramite Google URL Builder si aggiungono all’URL di pagina una serie di variabili che consentono a Google Analytics di passare alcune informazioni chiave rispetto alla tipologia, alla funzione e ai risultati di ogni singola campagna. Potenzialmente, ogni singolo canale e messaggio potrebbe avere il proprio link tracciato, valutando così il contributo al traffico di ogni messaggio e contenuto.

Come capire se un link è tracciato

Per capire se un link è tracciato o meno è sufficiente osservarne la strattura. Se l’indirizzo presenta un punto interrogativo seguito da una serie di simboli separati da “&” commerciale e dall’identificativo “utm”, ovvero “Urchin Tracking Module”. In questi casi, l’indirizzo apparirà in questa forma, facilmente riconoscibile: http://www.miosito.it/?utm_source=Google&utm_medium=banner&utm_campaign=Svendita&utm_term=Jeans&utm_content=bambino; in cui sono passate le variabili che indicano la fonte del traffico, il medium, la campagna, un termine identificativo della campagna e, infine, il contenuto dell’immagine promozionale. Qui, si può trovare una spiegazione dettagliata.

Le parole chiave con cui un sito è cercato

Tramite Search Console è possibile identificare le parole chiave con cui il proprio sito è trovato dagli utenti.

Altri strumenti per fare web analytics

Tramite Google Data Studio (https://datastudio.google.com), l’integrazione e la lettura dei dati è molto più rapida, personalizzabile, flessibile e facilmente valutabile.

Competitive Web Analytics

Se molteplici sono gli strumenti per mappare le proprie piattaforme, non mancano gli strumenti che permettono un’analisi comparata, potendo così confrontare le proprie performance con quelle dei competitor, dei comparable, dei propri benchmark, dei best in class. Vediamone alcune.

Il traffico web

Per conoscere i volumi e il tipo di traffico, la provenienza e altre informazioni sui siti web comparati, si può usare uno strumento come Similarweb, un classico servizio web fruibile in modalità freemium.

Quanto è forte e ben progettato un sito

Tramite uno strumento come Website Grader di Hubspot è possibile ricevere in maniera totalmente gratuita un primo report sulla qualità di un qualunque sito web, in termini di Performance (dimensione e tempo di caricamento di una pagina, oltre al numero di chiamate al database da effettuare), adattabilità al mobile (ovvero è un sito responsive, adaptive, ecc.), qualità del SEO tecnico (presenza meta-tag, qualità descrizioni, completezza, struttura), sicurezza, ovvero verifica se il sistema utilizza o meno il protocollo https per la comunicazione sicura; nel primo caso, l’indirizzo comincia per “https”, invece che per “http”.

Per valutare le performance del sito è utile anche utilizzare GT Metrix.

Con PageRank è possibile valutare il ranking del proprio sito web e confrontarlo con quello dei comparable.

Le tecnologie e i segreti dei propri competitor

Per scoprire le tecnologie dei propri competitor, si può fare riferimento a Builtwith, con cui si può scoprire cosa c’è dietro al front-end, comprendendo l’infrastruttura.

Fare benchmark è talmente utile che proliferano servizi dai nomi molto descrittivi come iSpionage, SpyonWeb, e molti altri.

Un’altra app per fare digital competitive analysis è Semrush.

Ricerca e Keyword

Se con Search Console si scopre con quali parole chiave è trovato il proprio sito, con strumenti come Answer the Public, Wordstream, e molti altri, è possibile scoprire le parole chiave a cui è associabile qualsiasi sito web.

Analisi competitiva e benchmark eCommerce

Iniziare a vendere su Amazon significa entrare in un marketplace con una concorrenza ferocissima. Come sempre la conoscenza è fondamentale per posizionarsi con il servizio e il prodotto giusto. Allo scopo è utile uno strumento come Jungle Scout, con cui scoprire e comparare prodotti, prezzi, parole chiave.

Per la comparazione di prezzi online ci sono una molteplicità di strumenti, tra i tanti, segnaliamo Price2Spy.

Da Universal Analytics a Google Analytics 4: cosa cambia

Prima di addentrarci nelle diverse analisi rese possibili dai diversi strumenti di web analytics, occorre accennare ai cambiamenti che sta vivendo il principale strumento di web analytics sul mercato, ossia Google Analytics.

Google ha lanciato ufficialmente Google Analytics 4, l’evoluzione dell’attuale versione, Universal Analytics che, dal 1 luglio 2023, sarà completamente soppiantata.

Una trasformazione che tiene conto dell’evoluzione del web, sempre più mobile-centrico, della dichiarata politica di maggiore rispetto della privacy degli utenti, con la limitazione dei cookie di terze parti, e dello sviluppo di soluzioni di machine learning sempre più efficaci, che permettono non solo di analizzare il passato, ma di prevedere il futuro.

Come conseguenza, Google Analytics 4 incorpora diversi cambiamenti significativi, tra cui:

  • raccoglie i dati sia dal sito web, sia dalle app mobili, permettendo analisi cross-platform, se non ancora pienamente omnicanale, dei customer journey e risolvendo la principale limitazione delle precedenti versioni di Google Analytics;
  • analizza i dati in maniera più flessibile, maggiormente collegando le analisi agli specifici eventi di interesse per l’analista: click, visualizzazioni di pagina, aperture dell’app, scroll delle pagine, download, visualizzazioni di video, ricerche nel sito, ecc.; in un contesto in cui è sempre più importante comprendere e misurare i comportamenti in rete degli utenti, una maggiore capacità di comprensione degli effettivi fenomeni diventa particolarmente rilevante;
  • monitora con maggiore efficacia i percorsi di conversione (conversion path) e i funnel di acquisizione di lead e clienti;
  • applica algoritmi di machine learning per l’interpretazione dei comportamenti degli utenti, permettendo di prevedere i comportamenti degli utenti
  • permette analisi anche in assenza di cookie, sfruttando anche in questo caso machine learning e analisi statistiche, permettendo le analisi anche in assenza di cookie;
  • maggiore qualità nella gestione delle audience di Google Ads.

Come si vede, un cambiamento profondo nella logica con cui i dati sono raccolti, analizzati e utilizzati, in un web sempre più mobile, intelligente e, si spera, rispettoso della privacy delle persone.

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