La Web Analytics (WA, chiamati anche Digital Analytics, analitiche digitali o analisi Web) è oramai fondamentale per il business digitale e il successo dei servizi online di ogni tipo di azienda sia pubblica che privata. Per questo motivo, è importantissimo conoscere questo argomento dalle basi. Vediamo in questo articolo cos’è l’analisi del Web, mentre qui è possibile trovare una guida agli strumenti di Web Analytics disponibili online, molti gratuiti.
Indice degli argomenti
Cos’è la Web Analytics (Digital Analytics) e a cosa serve: la definizione della WAA
Chiariamo subito che, per Web Analytics, o analitiche per il Web, intendiamo tutte quelle informazioni che riguardano gli utenti che visitano il sito web. Per essere precisi, c’è una definizione coniata dall’autorevole WAA (la Web Analytics Association, poi diventata Digital Analytics Association) che considera i Web Analytics come «la misurazione, la collezione, l’analisi e il reporting di dati internet allo scopo di capire e ottimizzare l’utilizzo del Web».
Nel corso del tempo, gli strumenti di Web Analytics sono diventati sempre più importanti e sofisticati per l’analisi del comportamento degli utenti. Non a caso si parla di Big Data, proprio per sottolineare che i dati sono diventati sempre più numerosi e di difficile interpretazione, ma che possono trasformarsi in una miniera di informazioni da cui prelevare preziose strategie di marketing.
«Tramite web analytics si possono analizzare con un ottimo grado di dettaglio le proprie piattaforme digitali, effettuando benchmark con i dati provenienti dal mercato o con altre organizzazioni e siti del settore – spiega l’esperto Federico della Bella, Partner P4I, Partners4Innovation – Data & AI. Fare web analytics significa identificare le dimensioni chiave di performance delle proprie piattaforme web, del proprio eCommerce, delle proprie web-app e analizzarne i risultati, effettuando confronti e scoprendo come si comportano e come fruiscono dei servizi digitali i propri utenti. Il paragone con i “best in class”, anche cross-settore, costituisce uno stimolo potente all’innovazione e al miglioramento».
Come fare un’analisi dei Digital Analytics: una guida step by step
Per una seria analisi dei Digital Analytics, che possa poi essere utile al fine di pianificare una corretta strategia di Web Marketing, dobbiamo idealmente seguire quattro passi: collezionare i dati; analizzare questi dati; creare degli indicatori; stabilire una strategia di Web Marketing.
«Le informazioni ricavabili da una piattaforma di Analytics sono molteplici – spiega Della Bella -. Si può anzitutto capire come un sito web è utilizzato, misurandone le performance quantitative. Secondariamente si possono comprendere i clienti, il loro modo di usare il web, le loro caratteristiche socio-demografiche e infine i loro interessi e le preferenze. Tutto ciò permette di ottimizzare esperienza e contenuti. Un altro utilizzo della web analysis permette di identificare aree di malfunzionamento di un sito, abilitando in tempo reale azioni correttive».
Collezionare i dati
I dati a disposizione di un’azienda, in genere, sono molteplici e arrivano da più fonti. Per questo motivo, la raccolta dei dati, considerando non solo l’online ma anche l’offline, è fondamentale per poi poter effettuare un’analisi seria del nostro business su Internet in una prospettiva di omnichannel. Succede spesso di scoprire che alcune analisi sono errate per una cattiva o errata raccolta dei dati aziendali. Quindi, è importantissimo scegliere attentamente le fonti da cui attingere i dati ed essere sicuri del loro contenuto. Per esempio, un dato come le vendite estero, deve essere ben definito: si tratta di vendite online? Di vendite online più quelle in negozio? Di sole vendite registrate in negozio?
Analizzare i dati
Tra statistiche del sito web e Web Analytics c’è una bella differenza… In poche parole, le prime misurano il traffico che passa sul nostro sito web; le seconde, dovrebbero spiegare quello che succede sul nostro sito web. Quindi, le statistiche dovrebbero cogliere l’aspetto quantitativo, mentre gli analytics dovrebbero aiutare a fornire un’analisi qualitativa del dato. Perché le società sono interessate a scoprire il perché il flusso dei dati si dirige in una certa direzione. È per questo motivo che dopo l’analisi dei Web Analytics, per le aziende con un grande numero di transazioni, può essere molto utile dotarsi di programmi di Business Intelligence che permettono un’analisi grafica e analitica molto dettagliata del nostro business, e facilitano diverse tipologie di analisi.
Creare degli indicatori: i KPI (Key Performance Indicators)
È la parte più interessante e delicata. In questa fase di analisi bisogna procedere alla creazione dei cosiddetti KPI (Key Performance Indicators) o metriche che ci aiuteranno a capire se la nostra strategia di web marketing funziona o meno. Sia l’esperto che il principiante possono usare con profitto tool molto facili da utilizzare come Google Analytics e Facebook Analytics, i quali forniscono diversi indicatori che aiutano molto nel comprendere la parte quantitativa, quindi il cosa sta succedendo. In base al nostro mercato di riferimento e alle esigenze aziendali, le metriche possono cambiare di importanza o ne possiamo creare di nuove. Infatti, l’esperienza e la conoscenza del mercato a cui ci rivolgiamo, aiutano tantissimo a capire il perché sta succedendo qualcosa nel nostro business.
Stabilire una strategia di Web Marketing
Una volta individuati i fattori che potrebbero migliorare i nostri affari online, è opportuno testare le soluzioni che abbiamo in mente sottoponendo agli utenti una o più pagine, caratterizzate da elementi diversi tra loro, al fine di capire quella che garantisce il maggiore successo (tecnica che in gergo viene chiamata A/B test). In questo caso, le metriche più interessanti da tenere sott’occhio riguardano il numero di conversioni o il tasso di conversione, che in genere permettono di ottenere migliori guadagni nel medio-lungo periodo.
Tre regole d’oro della Web Analytics
Per il bene del nostro business, quando parliamo di Web Analytics, non dobbiamo più dimenticare queste buone pratiche.
- Controllare quotidianamente o periodicamente i dati provenienti dai tool di analytics: è importante scoprire certe situazioni prima che i clienti abbandonino il nostro sito.
- Il flusso dei dati è rilevante, ma bisogna tenere conto anche della qualità di questo traffico di dati: quindi oltre alla quantità conta anche l’analisi qualitativa.
- I dati sono importanti quando vengono considerati nel lungo periodo: si comprendono meglio i dati quando si ha anche un’analisi storica delle principali metriche.
Google Analytics 4 nel 2025: evoluzione e nuove funzionalità
Google Analytics 4 (GA4) ha ormai sostituito Universal Analytics come piattaforma di riferimento per l’analisi dei dati digitali. Dal 1° luglio 2024, Universal Analytics ha cessato di raccogliere dati, consolidando GA4 come standard per la misurazione del comportamento degli utenti su siti web e applicazioni mobili .
1. Modello di dati basato sugli eventi
GA4 adotta un modello di dati completamente event-driven, dove ogni interazione dell’utente, come clic, scroll, visualizzazioni di video e download, viene trattata come un evento indipendente. Questo approccio offre una maggiore flessibilità e granularità nell’analisi rispetto al modello basato sulle sessioni di Universal Analytics.
2. Analisi predittiva potenziata
Nel 2025, GA4 ha ampliato le sue capacità di machine learning, introducendo metriche predittive come la probabilità di acquisto e il rischio di abbandono. Queste informazioni consentono alle aziende di anticipare i comportamenti degli utenti e ottimizzare le strategie di marketing in tempo reale.
3. Gestione avanzata del consenso
Con l’introduzione del Consent Settings Hub nel gennaio 2025, GA4 offre una gestione centralizzata delle preferenze di consenso degli utenti. Questa funzionalità aiuta le aziende a garantire la conformità alle normative sulla privacy, come il GDPR, e a gestire dinamicamente il consenso per la raccolta dei dati.
4. Integrazione migliorata con altre piattaforme
GA4 ha potenziato le sue integrazioni con strumenti come Google Ads, BigQuery e Looker Studio. Le nuove funzionalità includono la copia di report e esplorazioni tra diverse proprietà, semplificando la gestione e la coerenza dei dati su più account.
5. Supporto per l’importazione dei dati sui costi
A partire da luglio 2025, GA4 supporta l’importazione dei dati sui costi da fonti come Reddit Ads, Google Sheets e database come MySQL e PostgreSQL. Questa funzionalità consente una visione più completa delle performance delle campagne pubblicitarie, integrando i costi direttamente nei report.
