Web Analytics: cosa sono e perché fidarsi di loro

Analytics è il processo scientifico di scoperta e comunicazione dei modelli significativi che possono essere trovati nei dati. In pratica i dati grezzi (c.d. Raw Data) vengono trasformati in insights, ovvero intuizioni che permettono ai decision makers di assumere decisioni migliori e più consapevoli e si basa su un insieme di scienze, tecniche e tecnologie che vanno dalla statistica, alla matematica, alle tecnologie di business intelligence al reporting ad altre varie forme di analisi avanzate. L’analytics utilizza la statistica inferenziale e concetti di identificazione di sistemi non lineari per dedurre modelli e per rivelare rapporti e dipendenze ed effettuare previsioni di risultati e comportamenti, utilizzando dataset eterogenei, dati grezzi e modelli predittivi complessi. L'obiettivo della Web Analytics è capire l’esperienza online dei clienti per poterla migliorare e ottenere di conseguenza un ritorno maggiore. Come avviene questo apprendimento? Consiste nella rilevazione del comportamento online degli utenti attraverso software e nell’analisi e correlazione dei dati raccolti attraverso strumenti di data analysis. La web analytics è un ambito di sempre maggiore rilevanza dal momento un cui il web è diventato un canale chiave per generare revenue e contatti diretti con nuovi prospect ( c.d Lead Generation) e uno strumento affidabile per attrarre e mantenere clienti in ottica di pura fidelizzazione. Senza di essa inoltre, la maggior parte degli aspetti di design, funzione ed organizzazione del sito o di un prodotto digitale sono basati sul giudizio soggettivo di designer e sviluppatori di prodotti e servizi digitali. Una volta il design del sito era visto come un processo esclusivamente creativo, l’obiettivo era quello di rendere il più attraente possibile l’aspetto agli occhi dei visitatori. Ma ora si rende necessario per tutti coloro che affrontano la grande sfida di creare un prodotto digitale, di sostituire la soggettività creativa con criteri di successo più oggettivi, per sviluppare il carattere sempre più funzionale dell’interfaccia. Il gusto e il talento personale non è più sufficiente, è necessario affidarsi a parametri standardizzati e impersonali, per poi intervenire di conseguenza e assicurare la massima efficacia della comunicazione o funzionalità del servizio digitale. 

I modelli di Analytics

Gli strumenti di analytics vengono solitamente suddivisi in 4 macro categorie:

• Descriptive Analytics: l’insieme di strumenti orientati a descrivere la situazione attuale e passata dei processi aziendali e/o aree funzionali;
• Predictive Analytics: strumenti avanzati che effettuano l’analisi dei dati per rispondere a domande relative a cosa potrebbe accadere nel futuro; sono caratterizzati da tecniche matematiche quali regressione, forecasting, modelli predittivi;
• Prescriptive Analytics: tool avanzati che, insieme all’analisi dei dati, sono capaci di proporre al decision maker soluzioni operative/strategiche sulla base delle analisi svolte;
• Automated Analytics: strumenti in grado di implementare autonomamente l'azione proposta secondo il risultato delle analisi svolte.

Le metriche di analisi: perché servono?

Negli anni, la web analytics è passata da metriche molto semplici come numero di visite, pagine viste, ordini effettuati e convertiti, a misure molto critiche e granulari per determinare il successo dei siti web o di un’app eCommerce. Le aziende hanno gradualmente capito che il web è un canale di business di una rilevanza incrementale e hanno cominciato ad accrescere sempre più gli investimenti sull’online. E ovviamente, ad avere la necessità di misurare il ROI (Return of Investment) e altre metriche business-oriented con sempre maggiore attenzione e precisione. Di conseguenza, il mercato della web analytics è progredito vertiginosamente negli ultimi anni, aiutando sempre più i Digital Manager, gli eCommerce Manager e tutti coloro che lavorano nel mondo della Digital Transformation a dimostrare attraverso i dati il raggiungimento dell’obiettivo di business che si erano prefissati. 

Web Analytics: come e dove ci aiutano?

La Web Analytics permette di individuare una mole di informazioni molto estesa e, allo stesso tempo, molto specifica, ad esempio:

• informazioni quantitative sui visitatori
• informazioni qualitative sui contenuti
• provenienza e geolocalizzazione: da dove arrivano e dove sono fisicamente
• distribuzione nel tempo: in quale momento e per quanto tempo
• livello di user experience: conversione o abbandono da parte dell’utente

Quattro fasi essenziali dell'attività di Web Analytics

Le attività di web analytics si sviluppano in quattro fasi essenziali:

1. raccolta dei dati;
2. analisi delle informazione raccolte;
3. individuazione dei KPI, indicatori di prestazione e strategici;
4. creazione o fine tuning di una strategia on-line, dato che il processo di analisi è totalmente iterativo e va effettuato con regolarità per apportare i correttivi necessari a mantenere sempre alto i livelli di performance della strategia.

Le diverse applicazione di Web Analytics

La web analytics permette di raggiungere gli obiettivi del sito e dell’azienda, tramite diverse azioni, come:

• misurare e ottimizzare le performance della strategia SEM (Search Engine Marketing);
• ottimizzare il processo di conversione;
• analizzare le performance del proprio sito
• porre in evidenza fenomeni correlati alla user experience;
• fornire dati per lo studio della navigazione e sulla fruizione del prodotto e servizio digitale;
• comprendere i desideri degli utenti.

Tutte queste informazioni, che si ottengono da un sistema di analytics, sono molto importanti e sono da comprendere a fondo per poter intervenire e assumere decisioni e azioni consapevoli, correttive o migliorative.

Web Analytics e strategia online

La web analytics può quindi rappresentare una risorsa insostituibile per migliorare costantemente la strategia online di un brand, in particolare per:

• Misurare il ritorno degli investimenti: conoscere le maggiori fonti che portano alto traffico e conversioni, conoscere nello specifico quali fonti, oltre a portare visite, generano più conversioni o per controllare se il traffico generato online corrisponde con alle aspettative e studiare eventualmente delle azioni per aumentarlo;
• Conoscere e analizzare i comportamenti della propria audience, individuando per ogni prodotto e servizio il target degli utenti più propensi all’acquisto;
• Scoprire quali contenuti o formati (post, video, articoli redazionali) e su quali canali (social, sito o canali di terze parti) generano più interesse e coinvolgimento o supportano meglio la vendita dei nostri prodotti e servizi, per gradualmente personalizzare la tipologia di contenuto rispetto alla tipologia di cliente o prospect;
• Ottimizzare il sito in base ai dati raccolti: in base alla navigazione dell’utente per scoprire le pagine di maggiore o minore interesse, individuare immediatamente se ci sono difficoltà nella navigazione o nel trovare ciò che cercano per assumere le giuste decisioni e migliorie.

Oltre i Digital Analytics, i Big Data arrivano da ogni dove! 

Oggi è possibile raccogliere un’innumerevole quantità di dati, come conseguenza di Internet, dell’Internet of Things, dell’Industrial Internet of Things e della diffusione della cosiddetta app economy. I dati che vengono prodotti sono molteplici, e non riguarda solo i canali digitali tradizionali come il sito web o l’eCommerce. Possiamo raccogliere dati da tutto il mondo dei social media ovviamente, ma anche dell’utilizzo di un’app, dalle macchine industriali (la c.d Industry 4.0) o da qualsiasi altro oggetto collegato alla rete. La tipologia di dati da raccogliere e analizzare attraverso i vari tool di Web Analytics viene stabilita in base agli principali obiettivi di business prefissati: generare traffico qualificato, fornire un servizio di customer service oppure coinvolgere un audience molto ampia come nel caso dei Facebook, Instagram, YouTube (cd. Video analytics) o Twitter (i c.d Social Analytics). Ma sempre più stanno acquisendo importanza anche i dati raccolti in location (c.d Location Analytics), catturati attraverso il WIFI e sensori ambientali di diversa tipologie e Heatmap, che consentono di analizzare il comportamento e il movimento di un visitatore, ad esempio in uno Store, e di intraprendere azioni di business e non solo,  per migliorare la Customer Experience o il Layout stesso dello Store.

Vuoi scoprire il modo migliore per analizzare i tuoi dati e utilizzarli per migliorare la Customer Experience? Contattaci!