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Bentornati al secondo appuntamento sul web marketing, continuiamo con una piccola infarinatura di Google Analytics (da adesso in poi lo chiamerò GA)

Mi permetto di farvi notare gli strumenti per webmaster di Google: sono molto semplici da inserire sul vostro sito (basta mettere nella root del vostro FTP un file creato da google ) e dopo poco tempo inizieranno ad arrivare sul vostro account alcuni parametri molto importanti, come per esempio : query di ricerca, parole chiave e relativa importanza, gli errori di scansione e i link che rimandano al tuo sito. La struttura dell’account è veramente semplice e molto intuitiva e davvero si ottengono informazioni importanti sul sito analizzato.

Notizia Recente : adesso se utilizzate gli strumenti per webmaster di Google e usate lo stesso account GA potrete collegarli

Nel precedente post abbiamo parlato delle principali metriche di GA e adesso vedremo altri parametri comuni.

Analisi dati IN-PAGE

Una delle cose che affascinano di più i clienti sono le analisi dati IN-PAGE (una volta chiamato overlay)

Nel menù a sinistra in alto nella voce contenuti e nella sezione analisi dati in-page e si apre una pagina che raffigura il sito web

Attraverso Analisi dati In-Page è possibile, visualizzare la distribuzione dei clic degli utenti all’interno delle proprie pagine web.
E’ possibile monitorare in maniera specifica e precisa il reale comportamento dei navigatori e di conseguenza il loro interesse verso il sito in questione

Dal punto di vista web marketing si ottengono dunque una serie di informazioni preziose e in grado di comunicarci quanto il layout e i contenuti scelti incontrino il favore degli utenti.

Consente inoltre di filtrare i risultati in relazione ai diversi parametri forniti. Ciò ci permette di ottenere risposte precise in relazione alla tipologia di clic e alla sua distribuzione all’interno della pagina.
Potremmo, in questo senso osservare come certi clic provenienti da determinati paesi o legati a specifici fattori tecnici, il tempo trascorso sulla pagina, come la risoluzione dello schermo o la tipologia di browser, portino gli utenti a navigare in determinate aree del sito piuttosto che in altre, spostando di conseguenza la loro attenzione in alcune sezioni piuttosto che in altre.

È molto utile anche per i siti di e-commerce per capire quale prodotto viene più cliccato in una determinata categoria, questo aiuta molto chi disegna il layout del sito. Prendiamo l’esempio di una categoria di prodotti in cui il cliente vuole metterci una promozione , si può tranquillamente fare un test A/B tra 2 layout diversi, magari la struttura del sito web non favorisce per forza il primo prodotto in alto, ma magari favorisce il terzo etc.

(il test A/B è utile per capire quale layout del sito è più utile per attirare clienti, di solito si usa sulle landing page in pratica si testano 2 layout A e B e si vede quale converte di più).

Ok dopo aver visto un particolare importante dell’analisi dei dati, passiamo ad una parte fondamentale dell’analisi dei dati .

Segmentazione

Come vi dicevo prima la parte fondamentale della web analysis è la segmentazione, questo perché le persone che arrivano a visitare il nostro sito non sono tutte uguali, ma hanno età, bisogni e problemi diversi.

Per cui segmentare i dati significa andare a vedere i dettagli e non tutto l’insieme.

Per esempio se prendiamo un grafico che ci mostra le visite totali che raggiungiamo ogni mese sul nostro sito, magari vedremo che ci sono dei picchi in alcuni mesi (questo nell’eventualità che il nostro settore commerciale abbia dei picchi di vendita in alcune stagioni ) e questo è un dato che però non ci porta a nessuna considerazione o strategia successiva., se non quella di vedere dei picchi in alcuni periodi dell’anno solare.

Se noi prendiamo questo stesso grafico che ci indica le visite totali al sito però segmentato per sorgenti di traffico al sito (per esempio : se i clienti arrivano direttamente sul sito scrivendo l’url , se arrivano da youtube.com, motori di ricerca, da pay per click o da siti affiliati ) avremo lo stesso grafico come numeri in totale, cioè con i picchi stagionali, ma potremo vedere molte altre cose, per esempio che in alcuni mesi i PPC non rendono molto, in estate arriva più gente da youtube.com ecc..

Questo è solo un piccolo esempio per far capire che il totale del grafico è lo stesso, ma con i dati segmentati abbiamo molte altre opzioni e possiamo prendere delle decisioni sulle future strategie di marketing .

Rapporti personalizzati

Un primo esempio di segmentazione la possiamo avere usando GA . Nel menù a sinistra di GA c’è la voce rapporti personalizzati .

Entrate nel menù rapporti personalizzati e createne uno nuovo, noterete che ci sono 2 parametri fondamentali: le metriche (in blu ) e le dimensioni (in verde), con il drag and drop potrete confrontare un sacco di metriche diverse e vi creerete i vostri rapporti personalizzati ad hoc per il vostro business .

Tra le metriche (quelle in blu) ci sono anche i parametri della pubblicità, importantissimi per le vostre campagne Adwords (che vedremo una delle prossime volte) , potrete confrontare click, costi, impressioni, CTR (che rappresentano i click ricevuti rispetto alle impressioni avute. Il dato è espresso in percentuale).

Questi che vi ho indicato, sono solo alcuni metodi di web analysis, soprattutto la “Segmentazione “ ha infinite possibilità ed è, come metodo di analisi, in continuo aggiornamento: basta cercare su internet e vi accorgerete che c’è un mondo dietro questo “Metodo” di analisi .

Quello che posso consigliarvi se vi interessa l’analisi dei siti web, è di continuare a sperimentare (l’avevo già detto nella prima parte di questa rubrica).

Variate le metriche in esame e provate a incrociare dati diversi, non esiste una regola che vada bene per tutti, e ogni cliente ha delle esigenze diverse e per cui ha bisogno di dati analizzati in maniera diversa.

Alla prossima