Cos'è la Web Analytics e come si applica al tuo business

Potremmo stare qui ore a parlare dei pro e dei contro di questo nuovo mondo, ma senza dubbio il web, il marketing online e le forme pubblicitarie hanno subìto una rivoluzione straordinaria nel corso degli ultimi anni.

Una rivoluzione che apre tantissime porte e crea molte opportunità.

Una tra queste è il mondo legato ai dati che vengono generati da software di data analytics per capire, sempre in modo più preciso, come si comporta un utente che naviga, permettendo di ottimizzare sia l’esperienza del cliente che il nostro intero business.

Che cosa è la web analytics?

“Web Analytics is the measurement, collection, analysis and reporting of internet data for the purposes of understanding and optimizing web usage.”

Web Analytics è la misurazione, la raccolta, l’analisi e il reporting dei dati di Internet allo scopo di comprendere e ottimizzare l’utilizzo del web.

La web analytics ha l’obiettivo di comprendere i dati raccolti attraverso software di data collecting per migliorare l’interazione degli utenti con il web, consiste più precisamente nella rilevazione del loro comportamento all’interno di un sito web e in una seconda fase l’analisi e l’ottimizzazione di esso.

Ma cosa misuriamo?

Dalla nascita del web ad oggi, i siti sono sempre più complessi e accattivanti, chi usa colori sgargianti, chi invece utilizza immagini, video ed animazioni. Tutto per migliorare la user experience, l’esperienza del nostro cliente all’interno del sito, per facilitarlo a compiere un percorso.

Questo percorso si chiama customer journey.

Partiamo dal presupposto che all’interno di un sito, di buona norma, tutte le azioni ed i click vengono misurati e raccolti, così da poter individuare esattamente come si muove una persona all’interno del sito, questo ci permette di creare ed ottimizzare il sito stesso sulla base di ciò che ha bisogno per fare arrivare il cliente alla fine del customer journey, nel modo più veloce e meno dispendioso in termini di soldi e risorse.

Ovviamente la grande quantità di offerta presente sul web ha reso impossibile un’unica classificazione ed ottimizzazione.

Ogni sito è diverso, ha una sua personalità ed una sua anima e di conseguenza anche diversi obiettivi.

Generalizzando è possibile suddividere i siti per obiettivo in 4 grandi categorie:

1. E-commerce: siti che vendono online prodotti o servizi
2. Lead generation: siti che hanno l’obiettivo di creare contatti commerciali
3. Advertising: siti che vendono spazi pubblicitari ad inserzionisti
4. Customer support: siti che offrono assistenza ai clienti.

Non si tratta di una classificazione esaustiva, un sito può far parte di più categorie allo stesso tempo.

Per capire di cosa si occupa la web analytics facciamo un esempio.

L’e-commerce è la metafora del mondo reale del negozio tradizionale nel quale i clienti entrano per vedere un prodotto, valutano i prezzi ed eventualmente acquistano.

Allo stesso modo funziona online.

Il proprietario di un negozio fisico sa perfettamente quali sono i prodotti più venduti, ha imparato a conoscere i propri clienti e sa esattamente quale promozione esporre in vetrina.

Allo stesso modo il proprietario di un e-commerce dovrebbe saperlo.

Fare Web Analytics significa analizzare il comportamento degli utenti all’interno del sito. Capire da dove provengono, quali campagne hanno generato più profitti ecc…

Con la Web Analytics non si tratta di raccogliere solo un enorme quantità di dati, ma riuscire a tradurli in maniera utile.

Il comune denominatore fra tutti questi modelli di business online è che si può ottimizzare l’esperienza del cliente per facilitare il raggiungimento dell’obiettivo di conseguenza migliorare il rapporto uscite/entrate, per aumentare il profitto netto.

L’importanza della misurazione

Da ormai diversi anni la Web Analytics mantiene la sua promessa di rivoluzionare il modo con cui le aziende prendono decisioni.

Poiché, vengono misurati tutti i click di ogni persona che entra in un sito, ovviamemente questo risulta fondamentale e rivoluzionario.

I dati consentono ai possessori di un sito internet di avvicinarsi a un marketing basato sul rendimento.

Non solo è uno strumento importante, ma è essenziale.

Tanto più una impresa considera il sito internet una risorsa strategica nel paniere degli strumenti di marketing o di vendita, tanto più troverà quest’approccio basato sul data-driven uno strumento fondamentale.

La qualità della misurazione

Facciamo un passo indietro agli esordi della Data Analytics.

Circa 15 anni fa nacque questo modello di marketing, inizialmente era uno strumento per pochi, nel 1999, il settore della Web Analytics crebbe del 200%. La tecnologia predominante fu l’enterprise-class che veniva utilizzata per analizzare l’enorme mole di log files. Se non sai come vengono raccolti i dati su internet ti lascio questo approfondimento 🙂

Alcuni dei venditori leader erano WebTrends, NetGenesis, e Accrue. Ma questo tipo di approccio era limitato essenzialmente alle piccole e medie imprese. Co-remetrics e Websidestory servivano questo piccolo mercato.

Poco a poco il panorama iniziò ad essere dominato da strumenti che utilizzavano tag Javascript e weblog.

Si riusciva a raccogliere una mole immensa di dati, avendo migliaia di parametri disponibili, ma nonostante svariati terabyte di dati non si riusciva a prendere, sulla base di questo, decisioni utili e importanti.

La maggior parte delle imprese che si approcciano alla Web Analytics la considera solo una raccolta e analisi dei click.

Dopo qualche mese di raccolta dei click ci si rende conto che si hanno un’enorme quantità di dati a disposizione, anche più di quelli che servirebbero, ma questi dati indicano sostanzialmente cosa è successo all’interno del sito, ma non il perché.

Questo è uno dei limiti. Si hanno tutti i singoli click che ci comunicano molto su cosa è accaduto sul sito: quante pagine ha visualizzato un utente, il sito di provenienza o quale è il tempo trascorso sul sito.

Tutto questo è utile, ma ai dati manca un perché. Sicuramente è importante sapere cosa è successo, ma ancor più importante è sapere il perché è successo.

Negli anni, infatti, ho trovato una definizione di web analytics molto precisa, quella di Avinash Kaushik massimo esperto di web analytics:

1. Analisi dei dati qualitativi e quantitativi tratti dal sito web nostro e della concorrenza.
2. Promozione di un continuo miglioramento dell’esperienza online per i nostri clienti attuali e potenziali
3. Questo si traduce nei risultati desiderati (online e offline.)

Questa definizione spiega come un analista o un esperto di marketing dovrebbe approcciarsi alla Web Analytics.

Non si tratta solo della raccolta dei click, ma di un’analisi qualitativa oltre che quantitativa.

Possiamo quindi suddividere i dati raccolti da un software in sei fondamentali processi:

1. Il flusso dei click: tutti i click che vengono raccolti
2. L’analisi multipla dei risultati: l’analisi continua dei report, cercando di dare un’applicazione pratica all’analisi, confrontandoli continuamente con i tre obiettivi principali di ogni sito: aumentare le entrate, ridurre i costi, migliorare la soddisfazione / fedeltà cliente.
3. Sperimentazione e test: testare ed ottimizzare in base ai risultati dei test
4. Ascolto dei clienti: analizzare con appositi strumenti cosa desiderano i clienti
5. Competitive intelligence: comparare i propri risultati con i competitor
6. Informazioni utili: il profitto.

Il flusso dei click ci dice il “cosa”, l’analisi multipla dei risultati ci dice il “quando”, la sperimentazione ed i testi ci aiutano a spiegare il “perché”.

Il perché, la sperimentazione ed i test

Il perché gioca un ruolo fondamentale, un errore comune è quello di rispondere alla domanda senza avere come supporto i dati, rispondere a “sensazione” oppure “secondo me così può funzionare.”

Ecco perché i test e la sperimentazione sono fondamentali.

Solitamente all’interno di un’azienda ci sono un paio di persone con il potere decisionale e molte volte si lascia decidere alla cosiddetta HIPPO (Highest Paid Person’s Opinion), ma spesso questa persona non sa neanche come funziona il sito o semplicemente è completamente diversa dal potenziale cliente.

Ecco perché necessitiamo che entrino in gioco i test e le sperimentazioni.

Nel marketing e soprattutto nella Web Analytics, bisogna far parlare i risultati.

Condurre dei test e lasciar che siano i clienti stessi a decidere cosa funziona e cosa non funziona.

Un altro ruolo fondamentale è la voce dei clienti.

Facciamo un breve esempio:

il nostro software di analisi ci dice tutte le metriche necessarie per arrivare ad una determinata pagina cioè il percorso ed il tempo che l’utente ci ha messo ad arrivare, ma non sappiamo se è quello che si aspettava di trovare oppure se non è riuscito a trovare la pagina per un problema al motore di ricerca interno del nostro sito.

Il software ci dice solo quello che può registrare, ma non ci può dire cosa desiderava fare l’utente.

Ecco perché ottenere un feedback diretto è così importante.

La competitive intelligence: il cos’altro

Sul web, come abbiamo detto, è possibile raccogliere enormi quantità di dati.

Un processo altrettanto fondamentale, come la ricerca del perché, è la Competitive intelligence (CI).

“L’intelligenza competitiva è il risultato degli sforzi di un’azienda per raccogliere e analizzare informazioni sul proprio settore, ambiente aziendale, concorrenti, prodotti e servizi competitivi. Il processo di raccolta e analisi delle informazioni può aiutare un’azienda a sviluppare la propria strategia o identificare lacune competitive.”

Al giorno d’oggi è diventato semplicissimo raccogliere dati anche sui nostri competitor, diretti ed indiretti, esistono tanti tool che ci permettono di “spiare” cosa succede sul loro sito.

Questo processo è necessario perché può essere un enorme indice di paragone.

Abbiamo raccolto migliaia di dati, abbiamo capito il perché succedono determinati eventi sul nostro sito, ma non abbiamo un termine di paragone per valutare se effettivamente stiamo avendo successo.

Avere una visione chiara dei parametri di riferimento nel mercato può aiutare a sollevare la strategia al di sopra della media e fare la differenza.

L’uso di strumenti di analisi competitiva non è un’attività che mira a copiare e incollare gli altri, ma piuttosto un modo per riconoscere qual è lo standard della qualità nella tua nicchia di mercato, analizzare ciò che manca e proporre quello che riempierà il gap: in definitiva, saper offrire un valore ancora maggiore di quello degli altri.

Conclusione: come approcciarsi alla Web Analytics

Per capire appieno la Web Analytics è necessario liberarsi dagli schemi mentali classici di raccolta di Big Data (grandi masse di dati), per adottare una strategia indirizzata all’applicazione pratica e all’individuazione di informazioni utili necessarie per ottimizzare i tre obiettivi principali di ogni sito: aumentare le entrate, ridurre i costi, migliorare la soddisfazione/fedeltà cliente.

A presto,

Matteo