Le principali metriche su Google Analytics

Arriviamo al cuore della Web Anlaytics: le metriche. Tra la quantità di report messi a disposizione da Google Analytics è normale chiedersi: quali sono le principali metriche su Google Analytics? Quali dovrei tenere in considerazione?

Se non ti è chiaro perché dovresti usare Google Analytics, ti consiglio questo articolo.

Le metriche sono alla base dell’analisi, senza di esse non si potrebbe fare analisi. É tempo di esplorare il mondo dell’analisi dei click, partendo dagli elementi costitutivi e gli indicatori delle prestazioni.

Quando si parla di Web Analytics, in realtà si intendono le metriche web. Un capo difficilmente vi chiederà l’analisi, quello che si aspetta non sono altro che report, ovvero i KPI (Key Performance Indicator), i nostri indicatori delle performance che traducono la nostra profonda analisi in qualcosa di comprensibile e comparabile con il tempo.

In questo articolo parleremo delle metriche base, ma andremo a spiegare anche le dettagliate sfumature che si celano dietro a queste.

Prima di iniziare è necessario comprendere cosa sono le metriche:

sono delle misurazioni statistiche quantitative che descrivono degli eventi o delle tendenze in atto sul sito web.

Un indicatore delle prestazioni (KPI – key performance indicator) è una metrica che ci aiuta a confrontarci con quelli che sono i nostri obiettivi.

Ora ti basta sapere che questa metrica risulta fondamentale perché ogni attività sia online sia offline ha i propri obiettivi e per raggiungerli sono necessari dei sotto-obiettivi e degli indicatori che ci comunichino se siamo sulla giusta strada.

Visitor and Visits

Le visite (visits) e i visitatori (visitors) formano la base di quasi ogni calcolo di metriche web per questo rientrano tra le principali metriche su Google Analytics. Le troverete sulla pagina principale di qualsiasi strumento di Analisi, perché parte fondante di tutte le altre metriche.

Purtroppo esiste un problema alla base di queste metriche: ogni strumento di analisi sembra calcolare questi valori in modo differente. Ecco perché è buona norma che quando si inizia ad usare un nuovo strumento bisognerebbe dedicare cinque minuti per capire come queste due valori fondamentali vengono calcolati.

Visits

Le visite rilevano il fatto che qualcuno è entrato sul sito ed è rimasto per un determinato tempo prima di andarsene, tecnicamente questo processo viene chiamato “session” o sessione.

1. Le sessioni sono normalmente una serie di richieste di qualcuno che si trova sul sito, ecco come funzionano:
2. Se si usa uno soluzione a tag JavaScript quando qualcuno richiede la prima pagina, lo strumento di analisi avvia una sessione specifica per quella deter- minata persona
3. Quando la persona lascia il sito il suo codice univoco di sessione viene utilizzato per raggruppare le pagine visualizzate in un’unica visita.
4. Ogni ulteriore richiesta di quella persona viene attribuita a questa sessione univoca.
5. Quando si fa un report sulle visite in un determinato periodo si prendono in considerazioni tutte le sessioni registrate in tale periodo.

Possiamo dire, inoltre, che per gli strumenti moderni di Web Analytics una sessione o visita, è definita come il periodo che intercorre dalla prima richiesta all’ultima.

Se una persona lascia la pagina aperta la sessione si chiude automaticamente dopo 29 minuti di inattività.

Visitors (Unique visitors)

Nel calcolo dei visitatori lo strumento di Analytics tenta di individuare il numero di persone che arrivano sul sito, ecco come funziona:

1. Se si usa uno soluzione a tag JavaScript quando qualcuno fa la richiesta della prima pagina lo strumento di Analytics assegna un cookie univoco sul browser di tale persona
2. Questo cookie come abbiamo visto rimane sul browser anche dopo che la sessione termina. Contiene una stringa univoca che serve per identificare quella determinata persona
3. Ogni volta che questa persona torna sul sito viene usato il cookie per riconoscerla e capire che è tornato sul sito.
4. Quando si fa un report sui Unique visitors in un determinato periodo si prendono in considerazioni il numero dei cookie registrati in tale periodo.

Occorre fare delle osservazioni su questa metrica. In primo luogo essere a conoscenza, come abbiamo detto, che il tasso di cancellazione dei cookie di prime parti è di circa il 3-5%, inoltre non è detto che lo stesso utente navighi con lo stesso browser quindi è una metrica di approssimazione del numero di persone non estremamente preciso.

Un altro fattore fondamentale per il calcolo dei visitors è il tempo. In base all’arco di tempo selezionato, il risultato potrebbe essere totalmente diverso.

Perché ricordiamo che Unique visitors è praticamente il conteggio dei cookie che vengono droppati in un lasso di tempo, ma se per esempio cambiamo il lasso temporale, un potenziale visitatore di ritorno potrebbe diventare unico.

Esaminiamo questo fenomeno sulla base dei dati rappresentati in figura Visitatori del sito:

Ora per semplificare prendiamo in causa solo il primo periodo.

In questo esempio se si seguono i report del giorno 1, lo strumento analitico fornirà i seguenti dettagli:
Daily unique visitor: 3
Weekly unique visitors: 3
Monthly unique visitors: 3
Absolute unique visitors: 3
Ora aggiungiamo anche il secondo periodo.

Se si lancia lo stesso report alla fine del giorno 2, si otterranno i seguenti risul- tati:
Daily unique visitor: 5
Weekly unique visitors: 3
Monthly unique visitors: 3
Absolute unique visitors: 3

Questi risultati non sono così logici. Notiamo lo strano comportamento dei daily unique visitors.

Anche se abbiamo ricevuto altre visite da persone che già avevano visitato il sito, Luca e Mario sono stati contati due volte. Questo ci fa capire che il Daily unique visitors risulta inutile se si considerano più giorni.

Allo stesso modo prendendo in considerazione il terzo giorno, il risultato sarà: Daily unique visitor: 6
Weekly unique visitors: 3
Monthly unique visitors: 3
Absolute unique visitors: 3

Anche in questo caso notiamo come nella metrica Daily unique visitors, continui a contare visitatori nuovi persone che sono già state sul sito ma in un giorno differente.

Possiamo capire quindi che la metrica Daily unique visitors risulta inutile se si considerano più di un giorno. Allo stesso modo Weekly risulta inutile se si considera più di una settimana di tempo, e monthly se si considera più di un mese.

Detto questo è scontato dire che bisogna usare queste metriche con parsimonia, e prediligere su tutto la metrica Absolute unique visitors, che elimina le duplicazioni.

Visitatore nuovo vs visitatore di ritorno

In Analiytics si definisce visitatore nuovo un visitatore che arriva sul sito per la prima volta in un certo arco temporale.

Come abbiamo visto, tramite la tecnologia dei cookie -se non sai di cosa sto parlando ti invito a leggere l’articolo “come vengono misurati i dati su internet”– siamo in grado di riconoscere i diversi browser tracciando con una buona precisione i visitatori nuovi e quelli di ritorno.

In questa immagine vediamo un grafico a torta dei visitatori nuovi e quelli di ritorno e da qui possiamo anche calcolare un tasso di ritorno con una semplice formula:

Tasso di ritorno = visitatori ritornati / visitatori totali x 100
Allo stesso modo possiamo calcolare il tasso di nuovi visitatori
Tasso di nuovi accessi = visitatori nuovi / visitatori totali x 100

Questo concetto risulta importante nel nostro funnel di vendita

Time on Page e Time on Site

Abbiamo visto cosa è una sessione e i visitatori unici, un altra principale metrica su Google Analytics è il tempo speso sul sito, o su una singola pagina.

Il tempo è una metrica fondamentale, ma facciamo un po’ di chiarezza e spieghiamo come viene misurato effettivamente.

Partiamo da un esempio per spiegare il modo in cui i software di analytics calcolano il tempo:

Un utente arriva sul sito web e richiede la home page, da qui parte la sessione, l’utente naviga nel sito e trova il link che va alla pagina dei contatti e interagisce con quest’ultimo. Il visitatore richiede un altra pagina e esce dal nostro sito.

Il Time on Page rappresenta il tempo trascorso su una singola pagina. Il Time on Site il tempo trascorso durante quella sessione.

Nel file log vengono registrate l’ora per ogni richiesta (ogni volta che carichiamo una pagina), quindi effettivamente si sa solo l’ora di entrata. Immaginiamo che il nostro utente sia entrato alle 11:00 sulla home page, ed il file log dice che la seconda richiesta alla pagina dei contatti è stata alle 11:01.

Ora per calcolare il Time on Page sulla home, si andrà a fare la sottrazione della seconda richiesta meno la prima.

Quindi: 11:01 – 11:00 = 1 minuto.

Allo stesso modo per calcolare il Time on Site si prendere in considerazione l’orario dell’ultima richiesta meno l’orario della prima richiesta.

Abbastanza intuitivo e logico. Ma c’è un problema.

Come possiamo immaginare non tutte le sessioni hanno più richieste, molte sessioni, sono superficiali, l’utente visita una sola pagina e poi esce dal sito.

Come facciamo a calcolare la durata del tempo speso in quella sessione? Non si può, ecco perché questa metrica è una stima in difetto del panorama generale.

Per tutti quegli utenti che visiteranno una sola pagina, non si riuscirà a calcolare il tempo della loro sessione.

Bounce Rate

Il bounce rate anche conosciuto come frequenza di rimbalzo è un’importante metrica da tenere in considerazione per diversi motivi:

1. È applicabile a diversi livelli, identificando i problemi più evidenti
2. Misura il comportamento del cliente, forse la cosa più importante nel campo della misurazione
3. È difficile interpretare male il suo significato

Dunque che cosa fa il bounce rate? Dal punto di vista del visitatore, misura “sono arrivato sul sito e non mi interessava e quindi me ne sono andato”, ovviamente non è sempre così, vedremo nello specifico dei casi.

Ma sostanzialmente misura la percentuale delle sessioni sul sito in cui è stata visualizzata una sola pagina.

Una metrica da tenere in considerazione in molti casi, pensateci un po’ nemmeno un click. Ecco perché è una delle principali metriche su Google Analytics.

E se prendiamo per esempio un e-commerce che ha l’obiettivo di vendere, servono almeno 3 click per generare una vendita ed in questo caso è un enorme indicatore di performance negativo del sito.

Ci sono diversi aspetti da tenere in considerazione, il Bounce Rate generale del sito. E il Bounce Rate per esempio di una Landing page (è una pagina web specificamente strutturata che il visitatore raggiunge dopo aver cliccato un link o una pubblicità).

Come potete immaginare se creiamo una pagina dedicata a in una determinata campagna con l’obiettivo di convertire, il bounce rate ci può indicare se è una landing page che rispetta le aspettative dell’utente e quindi converte.

Ci sono anche svariati casi in cui il bounce rate non è necessariamente una metrica importante per esempio in un blog di informazione.

Un utente esegue una query di ricerca per avere una risposta ad un problema, clicca sul nostro blog, risolve il problema ed esce. In questo caso, infatti, un alto Bounce rate non ci sta indicando le performance negative del sito, anzi.

Generalizzando questa metrica è un potente indice di successo del sito web, perché ad eccezione del caso dei blog, faccio è impensabile ipotizzare un business basato sul profitto, dove una totale assenza di click sia considerata un successo.

Sorgenti e mezzi di traffico

Una tra le principali metriche su Google Analytics sono le sorgenti di traffico, sorgente e mezzo sono due dimensioni che ti permettono di analizzare la provenienza delle visite al tuo sito. La sorgente di traffico identifica il “luogo” contenente il link che ha portato l’utente sul sito.

Il mezzo di traffico, invece, è una etichetta che identifica la “tipologia” della sorgente che ha portato l’utente sul tuo sito.

In generale, quando un utente visita il tuo sito, i software di analytics analizza sempre la provenienza della visita e scrive i rispettivi valori per la sorgente e per il mezzo associati alla sessione.

Di default, i software di analytics utilizzano 4 valori possibili per il mezzo:

1. Organic = le visite da utenti provenienti da risultati non a pagamento visualizzati dai motori di ricerca (come Google, Yahoo, Bing, ecc.)
2. Referral = le visite da utenti provenienti da link su siti esterni (es. corriere.it) che puntano al nostro sito
3. CPC = le visite provenienti da annunci a pagamento di tipo costo-per-click pubblicati con Google AdWords. Questi annunci possono essere pubblicati sia sui motori di ricerca (es. gli annunci a pagamento che trovi nei risultati di ricerca su Google), che sui siti esterni (es. i banner pubblicitari della rete display di Google AdWords).
4. Diretto = le visite da parte di utenti che hanno digitato l’indirizzo del tuo sito direttamente nel browser e altri casi speciali che vediamo di seguito.

Come altre metriche ci sono alcuni problemi di calcolo: a volte può capitare che l’utente entri sul tuo sito senza provenire da alcun sito web.
Ad esempio, questo capita quando l’utente:

• Digita direttamente la URL del tuo sito nella barra di navigazione del suo browser
• Apre un segnalibro salvato nel suo browser
• clicca un link su una email che ha aperto nel suo client di posta (es. Outlook Express, Thunderbird o Mail)
• Clicca un link all’interno di una app mobile (facebook o altre app)

Per questo motivo è di fondamentale importanza campagnare i link grazie a parametri di tracciamento. Con i parametri di tracciamento si può customizzare i link con parametri UTM, questo permette al nostro software di riconoscere la provenienza e tracciare con precisione i risultati di una campagna pubblicitaria, per esempio.

Google Analytics riconosce la provenienza dei link campagnati grazie al parmentro UTM associato, questo ci permette di tracciare con la massima precisione le performance delle diverse campagne pubblicitarie attive.

Per campagnare il link esiste un tool gratuito messo a disposizione da Google

Conversion Rate – la metrica più importante

Il conversion rate è la principale metriche su Google Analytics, quella da curare e cercare di comprendere nel profondo.

In quanto ci consente di misurare ciò che riusciamo ad ottenere con il nostro business online Il conversion rate, è espresso in percentuale ed è definito come il rapporto tra le conversioni e i i visitatori univoci (Unique Visitors) o le visite (Visits).

I risultati sono normalmente rappresentati dall’invio di un ordine su un sito e-commerce.

C’è una differenziazione importante da fare.

In base a cosa si decide di mettere a denominatore cambierà completamente la visione di strategia di marketing. Il numero di conversioni su i visitatori univoci identificano un conversion rate che prende in considerazione il comportamento di una singola persona, infatti questo prima della conversione potrebbe tornare svariate volte prima di acquistare perché ha bisogno di parlarne coi familiare oppure informarsi più approfonditamente.

Invece se si considera come denominatore le visite, si considera ogni singola richiesta, indipendentemente se si tratta di diverse persone o la stessa che fa più accessi sul sito. Questo ovviamente si ripercuoterà sulla strategia di marketing.

Un approccio basato sulle visite ci farà a dire al cliente “compra ora!” Mentre, un approccio basato sui visitatori univoci, ci farà adottare un approccio più morbido di tipo “vieni a visitarci e torna per concludere l’acquisto.”

In ogni caso, il conversion rate è il miglior indice di successo del sito, sicuramente quello più complesso da migliorare, ed è il coronamento e la conferma che il nostro sito e business funzionano a dovere.

Google Analytics è sicuramente uno degli strumenti più utili per far crescere la propria attività online.

Ora che hai capito quali sono le principali metriche su Google Analytics, potrai concentrarti su di esse per scalare il tuo business.

Come dico sempre, non è la metrica in sé a fare la differenza, ma come viene interpretata. Prima però di fare analisi, bisogna conoscere il fantastico mondo delle metriche.

Un Abbraccio,

Matteo.