Google Analytics Avanzato

Google Analytics Avanzato
Docente: Fabio Piccigallo
Il corso di Google Analytics Avanzato
Cosa impareremo:
 Utilizzare le impostazioni avanzate di Google Analytics utili a misurare le
performance e il rendimento economico di un sito web
 Impostare correttamente filtri e viste per ottenere la massima pulizia e usabilità
dei dati
 Conoscere gli utenti del nostro sito web
 Capire i meccanismi che fanno diventare i nostri utenti dei clienti
 Misurare per migliorare i nostri KPI
 Rendere GA veramente utile alla mia impresa, al mio marketing, all’analisi del
mio mercato specifico
Cosa vuol dire Web Analytics
“Con Web Analytics si intende la valutazione di
una grande varietà di dati… per contribuire
alla creazione di una comprensione generale
della Visitor Experience online”
(Eric Peterson, Web Analytics Demystified, 2004)
Misurare per migliorare
“SE NON PUOI MISURARLO,
NON PUOI MIGLIORARLO”
(Lord William T. Kelvin)
Le finalità del web analytics
I compiti del Web Analytics:

Gestire e integrare i dati

Assicurare la qualità dei dati

Interpretare e comunicare i risultati
Il valore dei dati a nostra disposizione
Fonte: Eric Peterson, Web Analytics Demystified, 2004
La strategia della misurazione dei dati
Elaborare una strategia di misurazione dei dati del proprio sito web vuol
dire definire il valore che la misurazione può portare al proprio
business.
Valore:
 identificare opportunità di crescita
 misurare l’efficacia dei miglioramenti apportati
 capire perché qualcosa è andato storto
Perché misurare?
Perché misurare
Misurare i dati del proprio sito web in un’ottica di marketing vuol dire
essere in grado di rispondere a queste domande:
 quali caratteristiche identificano i miei visitatori di maggior valore?
Da quali fonti vengono? Da quali località?
Perché misurare
Misurare i dati del proprio sito web in un’ottica di marketing vuol dire
essere in grado di rispondere a queste domande:
 quali sono i contenuti del mio sito web che generano più profitti alla
mia impresa?
Perché misurare
Misurare i dati del proprio sito web in un’ottica di marketing vuol dire
essere in grado di rispondere a queste domande:
 Quanto è fluido il percorso che fa di un utente un potenziale cliente?
Quali intoppi ci sono?
Perché misurare
Misurare i dati del proprio sito web in un’ottica di marketing vuol dire
essere in grado di rispondere a queste domande:
 Quali sono le campagne di marketing che hanno prodotto il maggior
valore per l’impresa? Qual è stato il loro ROI?
Perché misurare
Misurare i dati del proprio sito web in un’ottica di marketing vuol dire
essere in grado di rispondere a queste domande:
 Quanto sono coinvolgenti i miei contenuti? In che modo facilitano o
ostacolano il percorso da utente a cliente di ogni visitatore?
Perché misurare
Google Analytics ci mette in grado di rispondere a tutte le domande
poste finora, e a mille altre, in funzione del tuo business e delle
caratteristiche proprie del tuo sito web.
Google Analytics serve a darci le informazioni di cui abbiamo bisogno
per prendere delle decisioni informate allo scopo di migliorare la
nostra strategia di marketing.
Il framework per la misurazione dei dati
Il framework per la misurazione dei dati
Il tipo e la quantità dei dei dati su cui focalizzarsi non è standard, ma varia
secondo il tipo e la dimensione dell’impresa, i cui risultati stiamo
misurando.
Una PMI sarà più interessata al processo di acquisizione, mentre una
media impresa sarà più interessata al comportamento degli utenti. Per
una grande impresa altri dati, relativi al processo di conversione,
diventeranno via via più importanti.
In generale, la profondità analitica sarà funzione
dell’investimento e del valore attribuito dall’impresa
all’analisi dei dati.
Il framework per la misurazione dei dati
Le misurazioni fondamentali per le PMI
Costo di acquisizione: il costo relativo all’acquisizione di un nuovo cliente
CTR: il numero di click per ogni 100 impression delle proprie attività di
advertising
Percentuale di nuove visite: la quantità di nuovi visitatori acquisiti per il
proprio sito web, espresso in percentuale
Il framework per la misurazione dei dati
Le misurazioni fondamentali per le Medie Imprese
Frequenza di Rimbalzo: percentuale delle visite in cui le persone lasciano il
sito dalla pagina di atterraggio senza compiere ulteriori azioni o navigare
altre pagine
PPV: numero medio di pagine viste per sessione
Fidelizzazione: numero medio di visite in un dato periodo di tempo
Eventi per Visita: il numero medio di eventi (azioni predefinite) verificatosi
per ogni sessione
Tasso di abbandono alla conversione: la percentuale di abbandoni al
passaggio precedente alla conversione (ad esempio al carrello)
Il framework per la misurazione dei dati
Le misurazioni fondamentali per le Grandi Imprese
Macro Conversion Rate: il numero di vendite diviso per il numero di sessioni
Micro Conversion Rate: il numero di obiettivi raggiunti diviso per il numero di
sessioni
Valore medio degli obiettivi per sessione: Il valore cumulativo attribuito
agli obiettivi diviso per il numero di sessioni
Giorni alla Conversione: il tempo necessario a un utente per arrivare alla
conversione
Percentuale delle Conversioni Indirette: percentuale di conversioni frutto
di diverse sessioni provenienti da canali diversi
Da GA a UA
Google Analytics ha subito in questi anni una trasformazione importante
nel suo funzionamento interno.
Nel 2014 si è passati da Classic Analytics a Universal Analytics
Benefici di UA:
-
Tracciamento di sessioni multiple dello stesso utente
Creazione di dimensioni personalizzate
Una migliore gestione del dato
Molti più report disponibili.
In questo corso faremo sempre riferimento a Universal Analytics.
Nota
Standard GA:
<script type="text/javascript“>
var _gaq = _gaq || [];
_gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXXX-Y']);
_gaq.push(['_trackPageview']);
(function() {
var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;
ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';
var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);
})();
</script>
Universal Analytics:
<script>
(function(i,s,o,g,r,a,m){i['GoogleAnalyticsObject']=r;i[r]=i[r]||function(){
(i[r].q=i[r].q||[]).push(arguments)},i[r].l=1*new Date();a=s.createElement(o),
m=s.getElementsByTagName(o)[0];a.async=1;a.src=g;m.parentNode.insertBefore(a,m)
})(window,document,'script','//www.google-analytics.com/analytics.js','ga');
ga('create', 'UA-XXXXXX-Y', 'domain.com');
ga('send', 'pageview');
</script>
Google Analytics Avanzato
Modulo 1
Le impostazioni di base per l’analisi di marketing
Uso delle viste
Uso delle viste
A che servono le viste:
 Filtrare dati non voluti
 Selezionare singole subdirectory del sito sul quale focalizzare l’attenzione
(ad es. blog, news, segmenti di attività…)
 Analizzare i dati per lingua (su siti multilingue)
 Creare obiettivi diversi e diverse canalizzazioni per ogni elemento
strutturale del proprio sito
 Analizzare singoli segmenti o canali (geografici, referral, campagne…)
Uso delle viste
Perché utilizzare le viste:
 Acquisire una maggiore pulizia del dato che si vuole monitorare
 Selezionare singole subdirectory del sito sul quale focalizzare l’attenzione
(ad es. blog, news, segmenti di attività…)
 Creare obiettivi diversi e diverse canalizzazioni per i singoli segmenti del
proprio sito
 Condividere solo alcuni rapporti con ogni utente
Uso delle viste
Le viste vanno sviluppate in funzione della nostra strategia di marketing, per
verificare delle ipotesi, pulire i dati, avere una comprensione più profonda
del nostro business online.
Uso delle viste
Nota Bene:
 ogni vista acquista validità dal momento in cui viene creata
 ogni volta che eliminiamo una vista, ci precludiamo la possibilità di
recuperare i dati presenti nella vista stessa
Mantenere sempre una vista non filtrata per avere un termine di confronto e
verificare che stiamo facendo tutto correttamente.
GA - Impostazioni di base
Pratica -> Come creare una nuova vista
Uso dei filtri
I filtri
A cosa servono i filtri
I filtri consentono di limitare e modificare i dati che sono inclusi in una singola
vista.
I filtri
Perché usare un filtro?





escludere il traffico proveniente da un IP specifico
limitare la vista ad una singola subdirectory o a una serie di subdirectory
escludere da una vista determinati referral
Limitare gli host name visualizzati nei rapporti
Unire, modificare o sostituire il valore di alcune dimensioni con quelli di
altre dimensioni
I filtri
Filtri preimpostati
 Escludi/Includi solo il traffico proveniente da un IP o un ISP specifico (in
genere quello dell’azienda titolare del sito)
 Escludi/Includi solo traffico verso una subdirectory (/blog, /Ita, /Shop…)
 Escludi/Includi solo il traffico verso uno specifico hostname
(support.miosito.com o blog.miosito.com)
-> Pratica: come impostare un filtro standard
I filtri
Filtri personalizzati
 filtri potentissimi, poiché sono in grado di isolare per inclusione o
esclusione qualsiasi valore o serie di valori da decine di dimensioni presenti
in Google Analytics, in relazione a localizzazione geografica, caratteristiche
tecniche, sorgente di traffico, eventi generati…
 Possibile anche creare filtri composti e filtri cerca/sostituisci
I filtri
Filtri personalizzati
I filtri personalizzati utilizzano come linguaggio di selezione le Espressioni
regolari (RegEx)
Regex: Una sequenza di simboli che identificano in modo univoco un insieme
di stringhe
Le espressioni regolari
GA - RegEx
Sintassi RegEx utile per la creazione di filtri
. Corrisponde a qualsiasi carattere singolo. Ad es. go.gle corrisponde a google,
gorgle, go4gle ecc.
* Corrisponde a zero o più degli elementi precedenti. Ad es. go*gle
corrisponde a google, gooogle, gogle, gooooogle ecc.
(nota: ne viene che la stringa .* corrisponde a qualsiasi insieme di valori
possibile. La useremo pertanto moltissimo in Google Analytics)
GA - RegEx
Sintassi RegEx utile per la creazione di filtri
\ Restituisce il valore del carattere successivo. Ad esempio: \* restituisce *
| Corrisponde all’OR booleano. a|b corrisponde quindi ad a o a b
() Raggruppano un elemento da utilizzare ad esempio con l’operatore |.
google\.(it|com) corrisponde a google.it e a google.com
GA - RegEx
Sintassi RegEx utile per la creazione di filtri
? Il punto di domanda rende opzionale il carattere precedente. Ad esempio,
google/.com? vale sia per google.com, sia per google.co
^ Esclude tutto ciò che viene prima. Ad esempio, ^blog corrisponde a blog, a
blogger, ma non a mioblog.
$ Analogo a ^, ma tronca tutto ciò che lo segue. Quindi blog$ corrisponde a
blog, a mioblog ma non a blogger
GA - RegEx
Sintassi RegEx utile per la creazione di filtri
[ ]Rende un elenco di tutti gli elementi che sono inseriti tra parentesi quadre.
[abc] restituisce a, b, c
- Significa da-a in un elenco. Ad esempio: [1-5] restituisce 1, 2, 3, 4, 5
Filtri con le espressioni regolari
Da ricordare nella creazione di filtri:
-
quando ci si riferisce al proprio sito, GA dà per scontato il dominio
principale. Se quindi vogliamo riferirci alla directory shop, dovremo inserire
nel filtro solamente /shop/, e non www.miosito.it/shop/
Struttura di riferimento di una URL in Analytics
> http://www.sito.com/miadirectory/miapagina.php?sku=212&lang=it
Protocollo: http://
Nome Host: www.sito.com
Directory: /miadirectory/
FileName: miapagina.php
Parametri Query: sku=212&lang=it
URI della richiesta: /miadirectory/miapagina.php?sku=212&lang=it
Esempi di Filtri con le RegEx
Obiettivo: includere tutte le visite che arrivano alla pagina
www.miosito.it/contatti/ del mio sito, escludendo quelle che arrivano alla
pagina www.miosito.it/moduli/contatti
Filtro includi solo: ^/contatti/
Obiettivo: escludere tutti gli indirizzi IP da 192.144.2.20 a 192.144.2.55
Filtro escludi: 192\.144\.2\.([2-4][0-9])|5[0-5]
Esempi di Filtri con le RegEx
Obiettivo: escludere il traffico dalle sorgenti campagna http://www.freebuttons.com, http://www.freebuttons.com e https://www.darodar.ru
Filtro escludi: .*((free\-?buttons\.com)|(darodar\.ru)).*
Per testare le espressioni regolari:
https://regex101.com
Filtri avanzati
Filtri avanzati
I filtri avanzati servono a creare nuovi campi da utilizzare nei rapporti a partire
da due campi esistenti.
Situazione:
Campo A (espressione regolare)
Campo B (espressione regolare)
Constructor
(risultato)
Filtri avanzati
Esempi di utilizzo dei filtri avanzati:

Aggiungere il Nome Host all’URI della richiesta per visualizzare la URL
completa nei report

Aggregare versioni simili di browser in un unico browser

Aggiungere la URI della richiesta al nome di un evento per visualizzarne
l’origine

Eliminare i parametri query dalle URI
Filtri avanzati
Esempio: visualizzare l’indirizzo completo delle pagine web nei rapporti (ad
esempio per distinguere il traffico di www.miosito.com rispetto a
blog.miosito.com)
Impostazione:
Campo A (Nome Host) (.*)
Campo B (URI della richiesta) (.*)
Constructor: (URI della richiesta)
$A1$B1
Il filtro estrarrà il nome host (www|blog.miosito.com) e l’URI della richiesta (/
o /sub/pagina/) restituirà come campo output l’URI della richiesta come
concatenazione delle due stringhe $A1 e $B1
Filtri avanzati
A destra, la situazione come si
presenta in Google Analytics.
L’impostazione di sovrascrittura del
campo output è necessaria per
riscrivere, di fatto, il campo URI
della richiesta con i nuovi dati
costruiti nel filtro di
concatenazione.
Filtri avanzati
Esempio: utilizzare parte della URI per alimentare una dimensione
personalizzata
Pratica: estrarre la data di pubblicazione di un articolo dalla URL e visualizzarla
nei report di Analytics
http://www.fabiopiccigallo.com/2015/05/27/qualche-articolo/
Obiettivo: creare una dimensione Data Articolo in cui la data compaia nel
formato: gg/mm/aaaa
Filtri avanzati
Passaggio 1: creare la dimensione personalizzata Data Articolo dal Menu di
Amministrazione > Proprietà
Filtri avanzati
Passaggio 2: analizzare i dati per creare il filtro avanzato
URI della richiesta
http://www.fabiopiccigallo.com/2015/05/27/qualche-articolo/
/ (.*) / (.*) / (.*) /
/ $A1 / $A2 / $A3 /
(.*)
/
$A4
/
Filtri avanzati
Impostazione:
Campo A (URI della richiesta) /(.*) /(.*) /(.*) /(.*)/
Campo B non impostato
Constructor: Data Articolo in
formato gg/mm/aaaa
$A3/$A2/$A1
Il filtro estrarrà la URI della richiesta suddividendola in stringhe secondo
quanto indicato e inserirà le stringhe necessarie nell’ordine voluto nella
dimensione personalizzata
Filtri avanzati
Impostazione del
filtro avanzato
Filtri avanzati
La nostra dimensione personalizzata e alimentata mediante filtro avanzato è
disponibile nei report
Google Analytics Avanzato
Modulo 2
Capire gli utenti
L’analisi del traffico web
Analisi del traffico
L’analisi del traffico generato dal
sito web è essenziale per
comprendere quali sono i
nostri interlocutori validi nel
mercato.
Obiettivi dell’analisi
Gli obiettivi dell’analisi del traffico devono essere definiti sulla base della
propria strategia di web marketing.
Usiamo l’analisi del traffico per capire e migliorare:
 la nostra posizione nel mercato
 la nostra capacità di comprendere il target
 il comportamento degli utenti
 la nostra capacità di creare coinvolgimento
Strumenti per l’analisi del traffico
Quali strumenti di analisi quantitativa abbiamo a disposizione
per comprendere il nostro target e definire (o migliorare) la
nostra marketing persona?
Targeting:
 geografico
 demografico
 socio-culturale
 Comportamentale
Ottenere i dati demografici su Analytics
Per ottenere i dati demografici:
-
andare su Amministrazione > Proprietà > Impostazioni
proprietà
-
Attivare le funzioni pubblicitarie
-
attivare i rapporti sulle categorie demografiche e gli
interessi
-
aggiungere istruzione al codice di monitoraggio
ga('create', 'UA-XXXXXX-XX', 'example.com');
ga('require', 'displayfeatures');
ga('send', 'pageview');
L’analisi demografica del target
Le dimensioni a disposizione
Analytics mette a disposizione complessivamente 5 dimensioni:
Età: identificata da 6 categorie: 18-24, 25-34, 35-44, 45-54, 55-64 e 65+.
Sesso: identifica la variabile di genere
 Categorie di affinità: identifica gli utenti per categorie lifestyle (tecnofili,
sportivi, amanti della gastronomia o della musica…). Le categorie vengono
ricalcate da quelle in uso per la definizione dell’audience televisivo
 Segmenti In-Market: identifica gli utenti secondo le proprie abitudini di
acquisto
 Altre categorie: sono ulteriori categorie pensate per una migliore
definizione della target audience. Ad esempio, mentre Categorie di Affinità
parla di Foodies, Altre Categorie include Recipes/Cuisines/East Asia


.
Età e sesso
Pubblico > Dati demografici > Panoramica
Categorie di affinità
Pubblico > Dati demografici > Interessi
Segmenti In-Market
Pubblico > Dati demografici > Segmenti In-Market
Altre categorie
Pubblico > Dati demografici > Altre categorie
La localizzazione geografica del target
Pubblico > Dati geografici > Località
L’analisi della marketing persona
Gli elementi tratti dall’analisi demografica
di analytics andrebbero
periodicamente confrontati con
quanto precedentemente descritto (a
livello di implementazione della
strategia) nella nostra marketing
persona.
L’analisi della marketing persona
Confrontando i dati con la marketing persona, possiamo rispondere a due
domande che costituiscono insieme un doppio check della nostra strategia:
 il mio sito parla alle persone giuste?
 ho descritto correttamente il mio target nella marketing persona?
L’analisi per canale
L’analisi per canale
L’analisi dei Canali di provenienza del
traffico consente di avere un indicatore
immediato di quale direzione prendere
per migliorare la resa del mio business
oniline, perché mi dice dove sono
relativamente più forte e relativamente
più carente.
Lo scopo di una analisi separata per ogni canale è
quello di scoprire e rispondere selettivamente
agli elementi di debolezza riscontrabili nella
propria strategia di marketing.
L’analisi per canale
Metriche di base per comprendere il comportamento degli utenti:
 Distribuzione del traffico sui canali e caratteristiche dei canali
 PPV e Bounce Rate per canale e tipo utente (nuovo/di ritorno)
 Distribuzione del traffico per ore/giorno e per giorni/settimana secondo
canale e tipo di utente
 Frequenza e recenza
La caratteristica fondamentale di ogni metrica che utilizziamo è la sua capacità
di fornirci indicazioni operative in grado di migliorare l’efficacia del
nostro marketing
Report per l’analisi di canale
Acquisizione > Tutto il traffico > Canali
Si tratta di un report fondamentale, poiché può darci informazioni
importantissime sul come si sta sviluppando la nostra strategia
Distribuzione degli accessi per canale
Risponde alle nostre esigenze di business? Risponde alle attività di marketing
effettuate e agli investimenti di marketing di ciascuna?
Dove è possibile migliorare?
L’analisi di comportamento
Analisi PPV e Bounce Rate: quanto sono coinvolgenti i miei contenuti? Quanto
è centrato il target su ogni canale?
La distribuzione nel tempo
Distribuzione per ora e
per giorno: report non
presenti di default in
Analytics, impareremo a
costruirli in questo corso.
Associare queste analisi a
quelle per canale può
darci indicazioni
importanti sul delivery
delle nostre attività di
marketing (social,
adwords…)
La loyalty
Pubblico > Comportamento > Nuovi e di ritorno.
Per analizzare i singoli canali in modo comparato, utilizzare i segmenti.
Una analisi per alcuni versi più approfondita è realizzabile mediante le analisi di
Coorte
I Segmenti
La segmentazione dei dati
Al fine di aumentare la granularità del dato e
ottenere informazioni più interessanti, sono
possibili tre strade:
a.
utilizzare viste distinte per ogni canale, entità
geografica o raggruppamento si voglia
b. utilizzare report personalizzati che filtrino
le sole entità che vogliamo di volta in volta
monitorare
c. utilizzare i segmenti per mantenere una
coerenza lungo tutti i report ed effettuare
confronti tra le diverse entità che intendiamo
separare
I segmenti personalizzati
Da qualunque report: Aggiungi segmento > + Nuovo Segmento
I segmenti personalizzati
Una volta creati, i segmenti sono disponibili in tutti i report e consentono di
effettuare analisi comparative di ogni genere
Segmenti preimpostati
Nella libreria di Analytics e in rete sono disponibili diversi segmenti
preimpostati per l’analisi del proprio traffico web.
Ad esempio:
Confronto dei tassi di conversione nelle ore di ufficio rispetto alle Off
Hours
>> http://bit.ly/GASS-Hours
Analisi dell’interesse per il profilo di brand: differenzia tra chi ha visitato le
pagine di Brand (chi siamo ecc.) rispetto a chi non ha visitato queste pagine
>> http://bit.ly/GASS-Brand
Il sito web e il mercato: l’analisi comparativa
Il sito e il mercato
Ogni dimensione che utilizziamo e ogni metrica risultante non può essere
presa solo a sé stante, ma va inquadrata nel framework della propria
attività specifica e della propria dimensione aziendale e di traffico.
A questo scopo è utile consultare il report Pubblico > Analisi comparativa
Analisi comparativa: il framework
Il setting dell’analisi comparativa comprende la dichiarazione del proprio
settore di business, della localizzazione del mercato e della dimensione di
traffico web giornaliero.
L’output di Google Analytics indica quante sono le proprietà disponibili (ossia i
competitor) con le stesse impostazioni.
L’analisi comparativa per canali
Se la base dati è sufficientemente ampia, un’analisi comparativa per canali
diventa un ottimo esercizio per inquadrare la propria strategia nel
framework del proprio mercato. Da notare però che alcuni dati dei
competitor potrebbero essere “sporchi” (ad es. Referral) se utilizziamo
come confronto una vista filtrata.
L’analisi coorte
L’analisi coorte del traffico
Una coorte, o pannello, non è altro che un gruppo di persone
selezionate all’interno di una popolazione sulla base di una
caratteristica che esse condividono in un determinato
periodo.
Analisi coorte - impostazioni
Tipo di coorte: la dimensione sulla cui base segmentare e costituire le
coorti
Dimensione: il valore della dimensione che hai selezionato nel tipo di
coorte.
Metrica: ciò che intendi misurare all’interno della coorte (tempo medio della
visita, fidelizzazione…) e che intendi misurare con le altre coorti e con il
valore medio
Analisi coorte – risultati e segmentazione
Come usare l’analisi coorte
Con l’analisi coorte è possibile capire meglio i comportamenti di
gruppo omogenei di utenti in relazione alla popolazione nel suo
complesso. È possibile infatti:
 verificare in che modo alcune offerte speciali a breve termine abbiano inciso
sul tasso di retention dei tuoi visitatori.
 verificare se l’introduzione di una particolare metodologia di distribuzione
dei contenuti abbia provocato una maggiore propensione al ritorno di utenti
sollecitati mediante post su Facebook.
Soprattutto, mediante l’analisi coorte puoi verificare se il tuo sito web
si sta progressivamente avvicinando o allontanando dai tuoi
obiettivi di conversione. Con l’analisi coorte è infatti possibile valutare
settimana dopo settimana o mese dopo mese gli andamenti di lungo
periodo del tuo sito web, meglio di quanto possa essere fatto con qualsiasi
altra analisi disponibile su Google Analytcs.
Dalla profilazione al remarketing
Cos’è il Remarketing
Il Remarketing, è una tecnica di marketing che consente di impostare
campagne di marketing che abbiano come target gli utenti del tuo sito
web che non hanno effettuato una conversione.
Come funziona il remarketing in Analytics
1.
Inserisci un tag di remarketing sul tuo sito web
2.
Crei gli elenchi di remarketing mediante Analytics
3.
Utilizzi gli elenchi come target per le tue campagne di
marketing mediante Adwords
Remarketing
Remarketing - Impostazioni base
Due possibili attività di remarketing:
-
Segmenti di pubblico: crea liste sulla base dei
comportamenti di traffico web (utenti che hanno visitato
una pagina, utenti che si sono soffermati per un periodo di
tempo sul sito, utenti che hanno generato una conversione)
-
Remarketing dinamico: utenti che hanno visualizzato un
dato prodotto sul sito ecommerce o che si sono fermati a un
certo punto della sua canalizzazione
Il remarketing dinamico
-
Flusso del remarketing dinamico:
Prerequisiti per il remarketing dinamico
Per utilizzare il remarketing dinamico, per prima cosa devi:
 Aggiornare il codice di monitoraggio per supportare le funzioni
pubblicitarie.
 Collegare i tuoi account AdWords e Analytics.
 Collegare i tuoi account Google Merchant Center e AdWords .
Remarketing su segmenti di pubblico
Un segmento di pubblico per il remarketing è un elenco di cookie o di
ID pubblicitari per dispositivi mobili che rappresenta un insieme
di utenti ai quali desideri mostrare uno o più annunci mirati.
Puoi creare segmenti di pubblico per il remarketing in Google
Analytics in base al comportamento degli utenti e poi utilizzarli come base
per le campagne di remarketing in altri account di annunci, come
AdWords
Remarketing su segmenti di pubblico
Per utilizzare il remarketing con Google Analytics, devi:
 Disporre di un account Google Analytics attivo e dell'autorizzazione di
modifica per tale account.
 Attivare le funzioni pubblicitarie dalle impostazioni della proprietà in
Analytics
 Avere almeno un account Google AdWords attivo che sia collegato al tuo
account Analytics.
-
Remarketing su segmenti di pubblico
NOTA:
- Elenco Intelligente: basato
sulla profilazione di utenti con
più alta probabilità di
conversione, in base ai dati
raccolti da GA relativi al
settore di business dell’account
- Gli altri sono autoevidenti
Strumenti per l’analisi del traffico
Sull’uso delle liste di remarketing in Adwords si rimanda al corso specifico.
-
Google Analytics Avanzato
Modulo 3
Capire i clienti
Il funnel di conversione
Il funnel di conversione
Il funnel di conversione è il percorso
che il tuo utente deve effettuare
per raggiungere un obiettivo da te
stabilito.
La forma che assume il tuo funnel nel
percorso di conversione è l’indice
visuale più evidente dell’efficienza
del tuo sito web nel produrre
risultati.
Il funnel di conversione
Alcuni tipici esempi di Funnel, dalla visualizzazione
dell’advertising/mail/annuncio/post alla vendita, passando di solito per una
landing page e per una pagina specifica in cui avviene la conversione vera e
propria.
Il funnel di conversione in Analytics
In Analytics è possibile tracciare il percorso di conversione degli utenti e la loro
trasformazione in clienti una volta che essi entrano sul nostro sito.
È anche possibile dare un valore specifico ad ogni evento associato con un
obiettivo di conversione.
Macro-categorie di funnel di conversione
Due possibili macro-categorie di funnel:
a. funnel di conversione organico
b. funnel di conversione di campagna
Ci occupiamo ora del primo tipo, rimandando al prossimo modulo la disamina
delle campagne di marketing e del traffico a pagamento
Il funnel di conversione organico
Traffico organico di generazione delle conversioni:
 ricerca su Google o su altri motori di ricerca
 traffico diretto
 traffico da referral (inclusi i social media)
Traffico organico da motori di ricerca.
Definizione di conversione
Attenzione: non bisogna commettere l’errore
di associare alla conversione solamente la
vendita di un prodotto o la richiesta di un
preventivo.
In funzione della nostra attività sul web,
qualsiasi azione che porti valore diretto o
indiretto può essere associata ad un
obiettivo.
Gli obiettivi
Cosa vuol dire “Obiettivo”
Un obiettivo misurabile è ogni azione o
interazione che crea un momento di
relazione tra azienda e utente del sito
web funzionale alla strategia messa
in atto dal marketing aziendale.
Obiettivi
In sintesi:
Gli obiettivi di conversione sono
l’insieme delle reason-why per cui
esiste il tuo sito web
Obiettivi
Il ciclo di analisi di marketing dei Web Analytics
Obiettivi con valore economico diretto
Macro-Conversioni
Esempi di obiettivi misurabili con un immediato impatto economico:
-
acquistare un prodotto online
effettuare un ordine
acquistare un servizio aziendale
acquistare i diritti di utilizzo di una proprietà intellettuale
Obiettivi con impatto economico indiretto
Micro-Conversioni
Esempi di obiettivi misurabili con un impatto economico non immediato:
-
compilare e inviare un form di contatto
visualizzare un form di contatto
scrivere un commento su un blog
scaricare un documento
completare la visualizzazione di un video
condividere un contenuto sui social media
visualizzare più di 3 pagine
richiedere un preventivo
Stabilire e misurare gli obiettivi
Definire gli obiettivi è funzionale alla
strategia di marketing che sottende a
tutte le attività che svolgiamo su un
sito web.
Misurare gli obiettivi vuol dire
verificare se e in che misura la
strategia che si sta portando avanti
sta avendo successo.
Analizzare l’insieme degli obiettivi che si vuole raggiungere in un sito web è il
primo passo per la mappatura dei propri KPI.
Gli obiettivi in Analytics
Gli obiettivi in Analytics: i tipi di obiettivo
In Analytics, gli obiettivi sono associati alle viste, e possono essere
strutturati secondo una pipeline di conversione.
Obiettivi di Destinazione
Si attivano quando viene caricata una specifica pagina web o un insieme
specifico di pagine web associate a una stringa regex.
(ad esempio: caricamento di una pagina di ringraziamento, caricamento di un
form di registrazione ecc.)
Obiettivi di Durata
Si attivano quando si raggiunge uno specifico tempo di lunghezza di una
sessione
(ad esempio: permanenza su un sito di assistenza in chat con un operatore)
Gli obiettivi in Analytics: i tipi di obiettivo
Pagine per sessione
Si attivano quando un utente visualizza un certo numero di pagine all’interno di
una sessione
(utile per i blog o i siti di informazione, ma anche per i siti ecommerce, ad
esempio per verificare la propria capacità di upselling)
Eventi
Si attivano quando viene innescato un evento sul proprio sito
(ad esempio il download di un pdf, la pressione di un pulsante legato a una CTA
o la visualizzazione di un video)
Il valore economico degli obiettivi
L’attribuzione di un valore ai propri obiettivi non è obbligatoria, e non è
nemmeno sempre utile.
Da tener presente che:
- nel caso di siti ecommerce, il valore delle transazioni è già presente in
Analytics senza bisogno di specifiche
- negli altri casi, l’attribuzione di un valore, se dev’essere fatta, deve seguire
criteri stringenti di analisi economica (sul valore medio della
conversione), e statistica (sulla probabilità che il conseguimento di un
obiettivo si trasforma in un revenue), tenendo presente anche il LTV
generato.
L’attribuzione di valore può essere un ottimo modo di misurare l’efficienza
economica di una campagna di marketing tesa a produrre lead che
frutteranno un valore futuro lontano nel tempo.
Gli obiettivi in Analytics
Esercitazione Pratica -> Come impostare un obiettivo di destinazione
Visualizzazione degli obiettivi in Analytics
Una volta impostati, gli obiettivi di conversione saranno disponibili in
quasi tutti i report, dandoci la possibilità di fare un’analisi complessiva
della performance del sito dal punto di vista dei canali di acquisizione e
dei profili di pubblico prendendo come riferimento tasso e valore delle
conversioni.
Visualizzazione degli obiettivi in Analytics
Il report Acquisizione > Panoramica con l’analisi degli obiettivi: attraverso
questo e gli altri report dell’albero Acquisizione sarà possibile analizzare le
performance di conversione per canale e comprendere il contributo e la
marginalità di ogni canale al CE dell’impresa.
L’analisi degli obiettivi di conversione
Quanto riesco ad essere efficace su ogni canale? Come comunico e con quale
coerenza tra messaggio, offerta e prodotto?
Visualizzazione degli obiettivi in Analytics
Ci sarà inoltre possibile analizzare il nostro target dal punto di vista non solo
del traffico, ma anche dell’utilità del traffico per l’impresa, fornendoci ancora
una volta indicazioni utili sulla marketing persona e sulla performance di
ogni profilo socio-demografico.
Visualizzazione degli obiettivi in Analytics
I report dell’albero Conversioni > Obiettivi
consentono un’analisi di dettaglio degli
obiettivi impostati dal punto di vista della
performance economica e del tasso di
conversione.
Se al momento dell’impostazione dell’obiettivo
si è fornito un percorso di canalizzazione,
questo viene visualizzato nel report
Conversioni > Obiettivi >
Visualizzazione Canalizzazioni.
Qui abbiamo 4 richieste preventivo, di cui una
proveniente dalla pagina apposita e 3 da altre
pagine che contribuiscono all’obiettivo.
Visualizzazione degli obiettivi in Analytics
Il report offre una visualizzazione completa del flusso, consentendo
un’ottimizzazione della pipeline di conversione.
Eventi personalizzati
Gli eventi
In Analytics, è possibile tenere traccia delle azioni effettuate dai utenti
sulle nostre pagine web.
A questo scopo non sono necessarie implementazioni particolari
nell’interfaccia analytics, ma è necessario intervenire sulle istruzioni HTML
delle pagine che dovrebbero inviare l’evento allo scopo di intercettare
l’evento stesso e inviarlo ad analytics mediante l’uso del comando send
sulla funzione ga() di analytics.js (Universal Analytics)
Gli eventi
La sintassi base della funzione ga() in relazione agli eventi è composta di sei
argomenti:
ga('send', 'event', 'category', 'action', 'label', value);
dove:
category, action, label (stringhe) e value (numerico) saranno i valori che noi
passiamo ad Analytics per tracciare l’evento.
Label e value non sono obbligatori.
Ad esempio:
ga('send', 'event', 'button', 'click', 'nav_button', 4);
indica ad analytics che è stato cliccato sul pulsante denominato nav_button, e
che questo click ha per noi valore 4.
Gli eventi
In HTML, gli eventi che possiamo tracciare con facilità sono solitamente quelli
legati al movimento del mouse (onclick, onmouseover…) e quelli legati ai
form (on focus, onsubmit, onreset…).
Ad esempio, per tracciare il click su un link:
<a href=“http://www.qualchelink.com” onclick=“ga('send', 'event',
'link', 'click', 'il_mio_link');”>qualche link</a>
Da notare che alcuni plugin (ad esempio di Wordpress) consentono il
tracciamento di azioni personalizzate.
Il pluri-installato CF7 ad esempio consente, nelle impostazioni aggiuntive di
ogni form, il tracciamento dell’evento On_Sent_OK, ad esempio:
on_sent_ok: "ga('send', 'event', 'InvioForm', 'click', 'nuovo_lead');"
Gli eventi nell’analisi di marketing
Uso degli eventi come obiettivi:
- possibilità di utilizzare la stessa label di evento per eventi su diverse pagine
(ad esempio la visualizzazione di un video su pagine differenti) attribuendo
un valore economico diverso secondo la pagina in cui è avvenuto
- possibilità di tracciare virtualmente ogni comportamento dell’utente su
tutto il nostro sito web. Esempio: due CTA diverse sulla stessa pagina: quale
viene più cliccata?
Gli eventi nell’analisi di marketing
Crearsi una mappa degli eventi per gestire la canalizzazione degli obiettivi in
Analytics
Differenza tra eventi e obiettivi
In Analytics,
ogni evento è caratterizzato da tre dimensioni (azione,
categoria, etichetta).
ogni obiettivo rappresenta invece una metrica a sé stante.
Obiettivo1 è una metrica diversa da Obiettivo2
Per far sì che un particolare evento diventi una metrica
misurabile in sé, bisogna associarlo a un obiettivo.
È anche possibile unire più eventi insieme a formare un unico
obiettivo utilizzando dimesioni ampie (ad esempio le categorie) e
utilizzando le RegEx per sommare assieme più categorie o più
etichette.
Ad esempio, se vogliamo sommare insieme gli hit degli eventi
con categoria conv_richiedipreventivo e
conv_contattoemail dovremo utilizzare un obiettivo che
utilizzi come eventi tutti quelli di categoria conv.*
Dagli obiettivi ai KPI
Finora abbiamo imparato:
- Come ottenere dei dati puliti e organizzati secondo le nostre esigenze
- Come analizzare il proprio traffico secondo le principali metriche a
disposizione
- Come ottenere il meglio dai nostri dati effettuando dei drill-down sui
segmenti che ci interessano maggiormente
- Come capire quali sono le aree migliorabili mediante l’analisi
comparativa
- Come funziona un funnel di conversione
- Come impostare eventi e obiettivi in modo significativo per il nostro
business e la nostra strategia
A questo punto, dovremmo essere in grado di comprendere quali
sono per noi i KPI da utilizzare come metriche di benchmarking
per l’analisi di marketing
KPI - definizione
Un KPI è una metrica in grado di fornirci dati utili a migliorare in modo
significativo il nostro business.
Caratteristiche di un buon KPI:



Misurabile e disponibile
Connesso con gli obiettivi di business
Confrontabile nel tempo
Esempi di possibili KPI
Tasso di apertura di una email
Tasso di click di una CTA
 Tasso di conversione
 Costo di acquisizione
 Valore medio delle transazioni


Ogni metrica può essere un KPI, se connessa con il tuo business.
Per poter decidere i KPI giusti per te, devi partire da una
comprensione profonda del tuo business e del tuo
mercato.
Analisi dei KPI
In sintesi, il KPI corrisponde alla traduzione del tuo business in termini
numerici.
Ciò vuol dire che prima di decidere qual è un KPI giusto per te, devi
preliminarmente decidere quali sono i tuoi obiettivi di Business (OKR,
Objectives and Key Results)
Dagli OKR ai KPI
OKR
KPIs
Aumentare il traffico dai motori di
ricerca
% visite da motore di ricerca
% di conversioni da motori di ricerca
Aumentare le vendite di un prodotto
% di sessioni che si concludono con una
vendita
% di abbandoni al carrello sul totale
visualizzazioni
Migliorare la UX del sito
Bounce Rate
PPV
Click su una CTA
% sessioni oltre i 3 minuti
La canalizzazione multicanale
Canalizzazione multicanale
In Analytics, le conversioni e le transazioni e-commerce sono accreditate
all'ultima campagna, all'ultima ricerca o all'ultimo annuncio che ha indirizzato
l'utente quando ha effettuato la conversione.
Ma qual è stato il ruolo, per ogni conversione, di referral, ricerche e annunci
precedenti del sito web? Quanto tempo è trascorso tra l'interesse iniziale
dell'utente e il suo acquisto?
I rapporti Canalizzazioni multicanale rispondono a queste e ad altre domande
mostrando in che modo i diversi canali di marketing interagiscono per
generare vendite e conversioni.
Canalizzazione multicanale
Il rapporto
Conversioni > Canalizzazioni
multicanale > Panoramica
mostra in che modo i diversi canali si
associano per determinare le
conversioni.
I cerchi rappresentano le attività di
conversione per canale; le zone
sovrapposte indicano una
compartecipazione di più canali
alla conversione.
Canalizzazione multicanale
In che modo ciascun canale favorisce conversioni dirette o indirette?
Lo puoi verificare sul report relativo alle conversioni indirette
Canalizzazione multicanale
Il rapporto principali percorsi di conversione raggruppa i percorsi più
frequenti nel periodo di tempo in analisi (da 1 a 90 giorni) che hanno
determinato una conversione
.
Se due canali interagiscono bene,
puoi pianificare una campagna
coordinata o spendere in
entrambi i canali
contemporaneamente per
acquisire tutte le parti della
canalizzazione.
Canalizzazione multicanale
Quanto tempo ci vuole per determinare una conversione? La
distribuzione del tempo alla conversione per tutte le conversioni (anche
dirette) è nel relativo report.
Canalizzazione multicanale
Il report Lunghezza percorso ci dà la misura dell’efficacia della nostra
comunicazione sul sito web: quanto siamo convincenti, quanto siamo
percepiti affidabili, di qanta brand awareness disponiamo. Il nostro obiettivo
primario deve essere di ridurre quanto più possibile la lunghezza del nostro
percorso.
I modelli di attribuzione
I modelli di attribuzione
Analytics non sa quanto è giusto far pesare ogni tassello del percorso
multicanale di conversione.
Per questo propone alcuni modelli standard che pesano differentemente ogni
contributo multicanale, in modo da permettere ad ogni business una
valutazione quanto più possibile oggettiva del proprio piano di marketing.
Tramite i modelli di attribuzione possiamo uscire dalla logica lineare
della canalizzazione multicanale per verificare quanto “pesa” ogni
canale a livello economico e statistico rispetto agli sforzi che vi
dedichiamo.
I modelli standard di Analytics
Ultima interazione.
Tutto il peso della conversione è sull’ultima
interazione effettuata dall’utente.
Ultimo click non diretto.
Come ultima interazione, ma filtrando per
esclusione le interazioni da sorgente Direct. In
questo modo, si dà per scontato che ogni click
diretto si frutto di una precedente interazione
stimolata da una CTA
I modelli standard di Analytics
Ultimo click Adwords
Attribuisce il 100% del peso alla campagna
Adwords più recente cui il cliente ha aderito,
indipendentemente dal canale a partire dal quale è
avvenuta la conversione.
Prima interazione
Attribuisce tutto il valore alla prima interazione
del cliente nel periodo in esame. Utile per
verificare l’efficacia delle campagne di Brand
Awareness che stimolano ritorni indiretti.
Lineare
Attribuisce in modo uniforme il peso tra i vari
canali, indipendentemente dalla recenza. Utile se le
campagne di marketing prevedono un contatto
costante con il cliente lungo il ciclo di marketing.
I modelli standard di Analytics
Decadimento temporale
Attribuisce un valore crescente con la recenza a
ciascun canale.
Sulla base della posizione
Attribuisce il 40% alla prima e all’ultima
interazione, e distribuisce il restante 20% alle
interazioni centrali
I modelli di attribuzione personalizzati
È possibile creare nuove specifiche per i modelli di attribuzione esistenti con i
modelli di attribuzione personalizzati.
Si trovano in Amministrazione > Vista > Modelli di attribuzione
Google Analytics Avanzato
Modulo 4
L’analisi delle campagne di marketing
L’analisi economica delle campagne di marketing
con AdWords
Analytics per le campagne di mktg
Analytics: non solo analisi del traffico, ma anche analisi economica delle
performance delle attività di web marketing, a partire da Adwords.
Analytics e Adwords
Come integrare Analytics con AdWords
Analytics e Adwords
Una volta effettuato il collegamento, i report
relativi alle campagne adwords sono
disponibili in
Acquisizione > Adwords
Analytics e Adwords
Il report Campagne fornisce una panoramica e un CE della propria attività
Analytics e Adwords
Il report Parole Chiave è una panoramica dei costi per parola chiave impostata
su Adwords
Analytics e Adwords
Il report Query di ricerca è una panoramica dei costi per ricerca effettiva
dell’utente. Utile per:
ottimizzare le parole chiave in Adwords
ottimizzare annunci e LP sulla base delle query più utilizzate
ottimizzare le negative keywords per la ricerca di termini non utili
Analytics e Adwords
Il report Ora del giorno offre utili insights sulle ore della giornata media in
cui i nostri annunci sono più visualizzati e cliccati. Consente di massimizzare
l’efficienza per piccoli budget
Analytics e Adwords
Targeting sulla rete display: se abbiamo utilizzato dei servizi di targeting
sulla rete display, con questo report possiamo vedere la performance di ogni
segmento delle nostre campagne e dei nostri gruppo di annunci
L’analisi economica delle campagne
personalizzate
Campagne personalizzate
Le campagne personalizzate sono uno degli
strumenti di marketing più utili e duttili
in Analytics.
In questa lezione impareremo a importare
in Analytics i dati relativi ad una
campagna di marketing realizzata
utilizzando media diversi da quelli
caratteristici di Google.
Campagne personalizzate
Passaggi necessari:
Implementare una campagna
Impostare i tag di tracciamento dei risultati con la URL Builder
 Importare i costi
 Visualizzare i dati in un report


Implementare la campagna
Passaggio 1: costruire la campagna o le campagne, decidendo da subito cosa
tracciare in dettaglio (canale, singola creatività…).
Nel nostro esempio, costruiamo una DEM con queste caratteristiche:
Costo complessivo della campagna € 100,00
 Data campagna: 1/5/2015
 Invii: 300

Impostare tag di tracciamento
Determiniamo i tag di
tracciamento della campagna
con l’URL builder.
https://goo.gl/BGbsmv
I tag delle URL per le campagne mktg
URL Sito Web (obbligatorio) corrisponde alla pagina di atterraggio della nostra landing page. Nel nostro caso sarà
http://www.miosito.it/mioprodotto/
Sorgente campagna (utm_source, obbligatorio) definisce il referral della campagna. Nel nostro caso sarà, ad esempio,
DEM. Altri esempi: Facebook, Newsletter, Banner...
Mezzo della campagna (utm_medium, obbligatorio) identifica il mezzo usato per la campagna. Nel nostro caso
imposteremo email.
Termine della campagna (utm_term) corrisponde alle eventuali keyword associate alla campagna, se stiamo facendo una
campagna di ricerca. Non lo utilizziamo.
Contenuti della campagna (utm_content) identifica l’origine del link. Potrebbe essere un elemento di distinzione di più
CTA nella stessa creatività, o un elemento che distingue due creatività diverse nel caso di un A/B test. Non lo utilizziamo.
Nome della campagna (utm_campaign, obbligatorio) identifica in modo univoco la campagna o la promozione. Inseriamo
ad esempio: CustomerAcquisition
Delivery della campagna
URL della campagna da utilizzare come pagina di atterraggio della nostra DEM:
http://www.miosito.it/mioprodotto/?utm_source=DEM&utm_medi
um=email&utm_campaign=CustomerAcquisition
Importare i dati in Analytics
Andiamo in Amministrazione >Proprietà ->
Importazione dati e selezionare come tipo
dati Dati di Costo
Importare i dati in Analytics
Impostare il dataset dei costi in
Analytics, inserendo i dati
che vogliamo importare in
Analytics e la modalità di
importazione.
Lo schema ci restituirà il
recordset da importare.
Importare i dati in Analytics
Compilare il csv contenente lo schema dei dati con i dati richiesti.
Caricare il csv e attendere fino a 24 ore.
Notare il formato data: AAAAMMGG
Delivery
In real time, possiamo vedere come va il delivery della campagna
Visualizzare i risultati
Visualizzare i dati in un report dopo il delivery della campagna.
I report di analisi dei risultati saranno disponibili in Acquisizione >
Campagne
Il valore economico del traffico web
Analytics si può trasformare in un repository dove tenere traccia di tutto il CE
del canale Web di un’azienda, inserendovi i dati relativi a costi e ricavi
dell’attività
Il valore economico del traffico web
Attribuire un valore al traffico web vuol dire:
-
attribuire un valore certo alle transazioni economiche
-
attribuire un valore alle conversioni e agli obiettivi in ottica LTV
Domande:
-
Quanto varranno mediamente nei prossimi 5 anni i lead acquisiti oggi con
una campagna di lead generation?
-
Quanto varrà aver acquisito brand awareness mediante un blog?
-
Quanto varrà mediamente il traffico qualificato di chi torna più volte in un
mese sulle nostre pagine?
Google Analytics Avanzato
Modulo 5
Il traffico Social
L’analisi delle campagne social
I Social Media in Analytics
L’analisi dei social media e di come i social media siano in grado di generare
risultati in termini economici è forse il task più sfidante per ogni social
media strategist.
Google Analytics può venire in aiuto nel risolvere alcuni dei problemi legati alla
misurazione dell’attività social. Con Google Analytics siamo in grado di:
 Comprendere il valore del traffico social, isolandolo dal contesto e
determinando con precisione quali siano le fonti più importanti di traffico e
valutandolo dal punto di vista qualitativo e quantitativo
 Misurare i risultati delle campagne di social media advertising, isolando il
traffico organico da quello a pagamento
 Prendere decisioni sulla strategia social a partire dai risultati ottenuti
Misurare il social media advertising
Il social media advertising è da considerarsi un’attività social, ma anche
un’attività di advertising a tutti gli effetti.
Va tenuto distinto dal traffico social media organico, per comprendere:
 l’efficacia reale della nostra attività di content sharing e in generale
dell’influenza esercitata presso il nostro bacino di utenza social
 l’efficacia reale della nostra attività di advertising.
Nota:
una conversione da attività di Social media organico ha
caratteristiche completamente diverse da una di social media adv,
anche dal punto di vista concettuale.
Ad esempio, il calcolo del ROI per le due attività è completamente diverso.
L’unico elemento in comune è quello relativo al referral.
Impostare le campagne sui Social Media
Cosa facciamo normalmente (ad esempio su Facebook):
Impostare le campagne sui Social Media
Cosa dovremmo fare:
Impostare le campagne sui Social Media
URL di destinazione della campagna:
Sorgente: Facebook
Mezzo: CPC
Nome Campagna: Campagna Facebook Advertising
Campagne sui Social Media
Report: Acquisizione > Campagne > Tutte le campagne
Campagne sui Social Media
Nota:
Come tutte le campagne, anche le campagne di Social Advertising possono
essere completate mediante l’importazione dei dati di costo, in modo da
analizzare il marketing spending e verificarne il ROAS (Return on Advertising
Spending)
Il traffico organico da Social Media
Il traffico Social Organico
Una volta indicato a GA che il traffico di Social Advertising viene etichettato in
modo diverso da “referral”, esso verrà escluso dai report di Acquisizione >
Social.
Ad esempio, ecco come appare il report Acquisizione > Social >
Conversioni con applicata la dimensione secondaria Sorgente / Mezzo:
Traffico Social Organico - Panoramica
Visualizzazione di sintesi del traffico social organico: il report Acquisizone >
Social > Panoramica.
La tabella riassuntiva dimostra il traffico relativo a ciascun social media
registrato da Google Analytics
Traffico Social Organico - Panoramica
Visualizzazione di sintesi del traffico social organico: il report Acquisizone >
Social > Panoramica.
Il grafico mostra invece il contributo diretto e indiretto dei social meda
al traffico web sul sito e agli obiettivi di conversione.
Conversioni indirette: il canale social entra nel percorso di conversione, ma non
ne rappresenta l’ultimo step prima della conversione.
Traffico Social Organico - Referral
Visualizzazione di sintesi del traffico social organico: il report Acquisizione >
Social > Referral dei Social Media.
Fornisce indicazioni aggiuntive su quale sia la modalità di interazione con il
nostro sito di ognuno dei social network dai quali proviene il nostro traffico
web.
Traffico Social Organico – Landing Pages
Visualizzazione di sintesi del traffico social organico: il report Acquisizione >
Social > Pagine di destinazione.
Traffico Social Organico - Conversioni
Visualizzazione di sintesi del traffico social organico: il report Acquisizone >
Social > Conversioni.
Traffico Social Organico - Conversioni
Visualizzazione di sintesi del traffico social organico: il report Acquisizone >
Social > Conversioni (indirette).
Come detto, per il canale social hanno particolare importanza le conversioni
indirette, che costituiscono un contributo importante al totale delle
conversioni, soprattutto quando si fa sui social attività di content marketing.
Traffico Social Organico - funnel
Visualizzazione di sintesi del traffico social organico: il report Acquisizone >
Social > flusso clienti
Evidenzia graficamente il traffico social a partire dal referral di origine del flusso
di traffico in un dato periodo
Il drill-down del traffico social
Come al solito, lavorando sulle dimensioni secondarie e un focus particolare
nella dimensioni principali è possibile ricavare interessanti informazioni
sulla nostra efficacia Social. Qui vediamo ad esempio il contributo di Twitter
alle conversioni analizzato su base regionale
Google Analytics Avanzato
Modulo 6
E-Commerce
Accesso ai dati
Il modulo E-Commerce
Il modulo E-Commerce di Analytics presenta una
serie di report di base in grado di monitorare
efficacemente ogni aspetto di un sito ECommerce.
Per accedere: Conversioni > Ecommerce >
Panoramica
Impostazioni di base
Come impostare la trasmissione avanzata dei dati ecommerce:
Wordpress > Woocommerce
Enhanced Ecommerce Google Analytics Plugin for WooCommerce
https://goo.gl/wG3oY1
Magento
Enhanced Ecommerce for Magento
https://goo.gl/D2Xf62
Prestashop
Premium Google Analytics Enhanced Ecommerce
http://goo.gl/tlBSws
Una panoramica dei report di E-Commerce
I report a disposizione
In questo modulo faremo una panoramica dei report di Advanced ECommerce
messi a disposizione da Analytics e successivamente analizzeremo i KPI che
vengono dall’analisi dei report ECommerce di Analytics.
Nomenclatura
Nei report di E-Commerce di Analytics si usa una nomenclatura particolare
per designare alcune metriche, che a volte confonde gli utenti. In particolare:
Quantità: La quantità di prodotti acquistati.
Acquisti unici: Il numero di prodotti acquistati, indipentendemente dalla
quantità.
Transazioni: Il numero di ordini effettuati per acquistare quei prodotti.
Un utente che acquista 6 mele e 3 banane in un unico ordine avrà prodotto:
Quantità: 9
Acquisti unici: 2
Transazioni: 1
Il rapporto panoramica
Il rapporto rendimento prodotti
Visualizza quali prodotti vengono acquistati, in che quantità e quali sono le
entrate delle vendite.
Il rapporto rendimento vendite
Visualizza le entrate in base alla id transazione o in base al giorno e alla
percentuale che ogni giorno contribuisce al totale
Il rapporto rendimento schede di prodotti
Riproduce la pipeline di vendita per ogni singolo prodotto, dal numero di volte
che viene visualizzato in un elenco prodotti al numero di volte che viene
cliccato, fino all’acquisto.
Analisi del comportamento d’acquisto
Questo rapporto riproduce il
funnel di conversione per
l’insieme dell’attività del sito
ecommerce.
Nota: utile effettuare delle
segmentazioni per canale
(sorgente), tipo di utente,
regione ecc.
Analisi del comportamento di check-out
Questo rapporto riproduce la
parte finale del funnel,
visualizzando in modo
specifico il comportamento
utente quando ha già inserito
il prodotto nel carrello.
Analisi del marketing di prodotto: i coupon
Il report rende evidenza delle volte che una transazione è stata effettuata
mediante l’uso di un coupon.
L’analisi dei KPI
KPI per l’ecommerce
Un ECommerce ha la caratteristica di avere una grande quantità di KPI da
analizzare, frutto dell’OKR (Objectives and Key Results): migliorare le
vendite.
Il funnel dell’ecommerce
L’interazione del cliente con un sito ecommerce si compone normalmente di
quattro fasi distinte:
-
acquisire nuovi prospect e nuovi clienti
coinvolgere i visitatori allo scopo di favorire una conversione
tracciare e analizzare le performance di coinvolgimento e conversione
analizzare il tasso di retention
Ognuna di queste fasi è misurabile in Google Analytics
Acquisizione nuovi clienti
Il funnel dell’ecommerce
Processo di acquisizione di nuovi clienti
Obiettivo chiave: attrarre in modo efficace nuovi clienti diminuendo i costi di
acquisizione dei clienti stessi.
Acquisizione nuovi clienti
I rapporti standard di Google Analytics offrono quasi tutti una grande quantità
di dati relativi all’E-Commerce.
Questi rapporti possono essere un ottimo starting point per analizzare il
profilo dei tuoi clienti dal punto di vista geografico, demografico, sociologico
e di comportamento e comparare l’efficienza dei diversi canali e segmenti di
acquisizione clienti.
Attraverso i report E-Commerce dei rapporti standard si potranno quindi
trovare gli indicatori giusti per esplorare nuove opportunità di business su
canali performanti ma non ancora sollecitati di marketing, o eliminare
segmenti di target non performanti.
Acquisizione nuovi clienti
Il rapporto Acquisizione > Canali
Si tratta del rapporto base per comprendere la performance dei canali di
acquisizione Ecommerce e vedere quali sono i canali che portano più
revenue.
Per visualizzarlo, occorre andare nel rapporto Acquisizione > Canali e cliccare
su Ecommerce nella tab in alto, sopra al grafico
Performance per canale
Il rapporto è una esplosione dei principali indicatori E-Commerce relativi al
proprio sito web. Attraverso questo rapporto è possibile analizzare la
canalizzazione del funnel di conversione e-commerce per singola sorgente,
comprendendo in questo modo quali sono i canali più performanti.
L’analisi del target
I rapporti E-Commerce sono presenti in numerosi report standard di
Acquisizione. In questo modo sarà possibile analizzare il proprio target dal
punto di vista geografico, di interesse, di profilazione demografica, e
orientare di conseguenza il proprio target di campagna sulla base delle
revenue generate.
Non dimenticare i costi
Ricorda sempre che l’analisi sull’acquisizione va effettuata tenendo conto non
solo i ricavi, ma anche la performance di marketing.
Analizzare il processo di customer acquisition vuol dire effettuare un conto
economico per canale e per attività per analizzare la marginalità di ogni
canale e di ogni segmento.
I KPI di analisi di customer acquisition:
ROI: Return on Investment
ROAS: Return on Advertising Spending
KPI di Customer Acquisition
ROI: Return on Investment
Margine di prodotto – Costi di acquisizione
Costi di Acquisizione
ROAS: Return on Advertising Spending
Ricavo del prodotto
Costi di Acquisizione
Coinvolgimento e conversione
Coinvolgimento e conversione
Obiettivo chiave: favorire il coinvolgimento dei prospect facendoli esplorare
il più possibile il sito web, e favorire quanto più possibile le conversioni
(vendite).
Le metriche in esame ci consentiranno di analizzare la performance interna del
sito nel processo di acquisto di un prodotto
Coinvolgimento e conversione
Frequenza di rimbalzo e PPV
Effettuare l’analisi della frequenza di rimbalzo per canale e dei PPV per
determinare il tasso di coinvolgimento e la qualità della UX del sito.
Coinvolgimento e conversione
Rapporto acquisto/dettaglio
Nel report di performance del prodotto, è utile per verificare quanto ogni
visualizzazione in dettaglio dei prodotti porti o meno alla conversione
(ovvero all’acquisto del prodotto stesso).
È la misura di quanto velocemente si vende un prodotto
Coinvolgimento e conversione
Tasso di abbandono al carrello
Nel report di comportamento di acquisto.
Assieme al resto del percorso tracciato nel report e nel relativo grafico, è
indispensabile ai fini di ottimizzare il percorso di acquisto.
Coinvolgimento e conversione
Tasso di conversione ecommerce
Nel report panoramica. Corrisponde alla percentuale di visitatori che
acquistano dal negozio online.
La metrica acquista particolare significato, evidentemente, se associata ad una
visualizzazione del dato che favorisca l’analisi per canale. A questo scopo è
utile lavorare con i segmenti.
Coinvolgimento e conversione
Aggiunta di prodotti al carrello
Questa metrica è disponibile nel report Analisi del comportamento
d’acquisto > Rendimento scheda di prodotto.
Ancora una volta, una metrica utile per determinare da cosa sono causate le
perdite nella pipeline di vendita.
Coinvolgimento e conversione
Pagamento prodotti
Questa metrica è disponibile nel report Analisi del comportamento
d’acquisto > Rendimento scheda di prodotto.
Corrisponde al numero di volte in cui il prodotto è stato incluso nel processo
di checkout (prima del pagamento: il nome inglese della metrica è Product
Checkout). Differente dagli Acquisti unici, che invece indica il numero di
volte che il prodotto è stato incluso in una transazione.
Performance della conversione
Performance della conversione
Obiettivo chiave: analizzare l’impatto delle conversioni sul tuo business.
Misurare la performance delle conversioni vuol dire:
determinare in che modo il sito e-commerce rappresenta un valido aiuto al
core business dell’impresa
 determinare quali prodotti contribuiscono maggiormente agli utili del sito ecommerce

Performance della conversione
Entrate
Nel report Panoramica, corrisponde al totale della voce ricavi.
È ovviamente la misura fondamentale di performance del sito ecommerce,
poiché è la misura del fatturato generato dall’attività in un dato periodo.
Deve essere monitorata costantemente e confrontata YoY.
Performance della conversione
AOV (Average Order Value)
Nel report Panoramica, costituisce l’altra misura economica di sintesi
dell’attività ecommerce, oltre a quella delle entrate.
Grazie a questa misura possiamo essere in grado di valutare la nostra
performance nelle attività di upselling e promozione interna.
Performance della conversione
Entrate generate dal prodotto
Nel report Rendimento Prodotti, misura il totale delle entrate generate da
un singolo prodotto.
Assieme al prezzo medio, costituisce l’analisi della redditività di ogni
prodotto e del contributo dato da ogni prodotto al fatturato complessivo.
Performance della conversione
Acquisti unici e quantità
Nel report Rendimento Prodotti, misurano il totale delle transazioni
che hanno interessato ogni prodotto, e la quantità complessiva di
prodotti acquistati in quelle transazioni.
Retention
Retention
Obiettivo chiave: verificare e migliorare i profili RFM dei clienti.
I dati di retention analizzano la Recenza, Frequenza e il Valore Monetario dei
clienti che ritornano, e il rapporto tra nuovi clienti e clienti acquisiti
Retention
Il rapporto Pubblico > Comportamento > Nuovi e di ritorno
La vista E-Commerce di questo rapporto offre subito un colpo d’occhio di
quale sia la reale capacità di un sito di fidelizzare i propri clienti.
Retention
Comportamento nuovi visitatori vs visitatori di ritorno
Anche il focus sui visitatori di ritorno è importante, poiché dovrebbero essere
quelli più portati a diventare clienti. Il report è utile anche per valutare le
attività di remarketing. Il report si può visualizzare in Pubblico >
Comportamento > Nuovi e di ritorno
Google Analytics Avanzato
Modulo 7
Reporting Avanzato
Rapporti personalizzati
Report personalizzati
I report personalizzati consentono di creare particolari reportistiche che
mettono insieme metriche e dimensioni già presenti in Analytics in modi
non proposti nei report nativi di GA.
Con i report personalizzati si possono fare due cose:


creare ex novo un report
modificare un report esistente per aggiungere o togliere metriche e
dimensioni presenti nei report standard
Report personalizzati
Modificare un report esistente è il modo più semplice per ottenere i dati che
vogliamo.
Per farlo, basta cliccare sul tasto Personalizza del menu di molti dei report
disponibili
Report personalizzati
Ci troveremo davanti a questa schermata:
Report personalizzati
Esempio pratico: aggiungere la metrica pagine/sessione al report Pubblico >
Comportamento > Nuovi e di ritorno /Obiettivi per verificare il tasso
di coinvolgimento dei nostri contenuti in funzione del tipo di utente e del
tasso di conversione medio
Report personalizzati
Alternativa: creare un report personalizzato ex novo.
Report personalizzati
Esercizio pratico: creare un report che ci indichi quante sessioni abbiamo
ottenuto per giorno della settimana in un periodo dato.
Dimensioni che vogliamo monitorare:
Nome del Giorno della settimana
Metriche da monitorare:
Sessioni
Frequenza di rimbalzo
Pagine/sessione
Dati personalizzati
Dai report ai dati personalizzati
In Analytics sono a disposizione strumenti utili per la creazione di dimensioni e
metriche personalizzate, che possano specificare meglio o dare indicazioni
aggiuntive su quali siano i contenuti più efficaci per il nostro business
Attenzione ai dati!
NON è lecito trasmettere tramite Analytics dati personali su singoli
utenti.
Google potrebbe distruggere i dati ed eliminare un account che va contro
questa policy.
Dai report ai dati personalizzati
Per creare un dato personalizzato,
andare su Amministrazione >
Proprietà > Definizioni personalizzate
Cliccando su Dimensioni personalizzate,
si accede a una semplice schermata
che definisce il nome della
dimensione e l’ambito di utilizzo
Dai report ai dati personalizzati
Una volta creata la dimensione, i dati
dovranno essere trasmessi ad
Analytics mediante Tracking Code,
secondo l’esempio riportato.
var dimensionValue = ‘somevalue’;
ga('set', 'dimension2', dimensionValue);
Prima di
ga('send', 'pageview');
Dati personalizzati
Ad esempio: trasmettiamo a Google Analytics le performance per autore di un blog multiautore.
1. Accertiamoci che nel codice Html dei post sia disponibile un tag che identifica l’autore, ad esempio:
<meta name=“nomeautore” content=“Fabio Piccigallo”>
2. Impostiamo la variabile javascript che passeremo a Analytics:
var dimensionValue =
document.getElementsByName('nomeautore')[0].getAttribute('content');
3. Utilizziamo la funzione ga() di analytics.js per inviare ad
Analytics il dato
ga(‘set’, ‘dimension2’, dimensionValue);
Report con dati personalizzati
Creiamo un report personalizzato che contenga la dimensione
personalizzata e le metriche che intendiamo misurare:
Report con dati personalizzati
Il risultato finale:
Importazione di Dati personalizzati
Dai Dati ai DataSet
In Analytics è possibile non solo creare report e dimensioni personalizzate, ma
anche importare interi dataset di valori relativi a metriche o dimensioni
personalizzate.
Importazione dati personalizzati
Cos’è un Data Set
Un Data Set o set di dati serve a contenere dei dati che tu vuoi importare in
GA.
Mediante il data set è possibile controllare il modo in cui i dati esistenti
entrano in relazione con i dati importati.
Ogni data set deve essere associato ad almeno una vista.
Importazione dati personalizzati
Data set e schema
Quando si crea un data set si definisce uno schema, ossia la struttura dei dati
che verranno associati con quelli già presenti in GA. Uno schema consiste
di:
Dimensioni chiave: sono quelle già presenti in GA, con le quali i nuovi dati
entreranno in relazione biunivoca. Costituiscono la key primaria delle tabelle
che vogliamo importare
Dati importati: le metriche o dimensioni che intendiamo importare
Quando importiamo un set di dati, GA cerca una correlazione tra le chiavi
importate e quelle presenti nel proprio db. Quando viene trovato un match,
le nuove metriche e dimensioni vengono associate a quelle chiavi.
Importazione dati personalizzati
Quali dati è possibile importare?
L’importazione dei dati è organizzata in modo da consentire l’acquisizione di
specifici set di dati, detti Tipi.
Ogni tipo di importazione consente l’upload di informazioni
strettamente connesse con la casistica prescelta.
Tipi di dati: Dati sui risultati
Dati sul rimborso — consentono di allineare i dati effettivi del sito
ecommerce con i report di GA. I dati sul rimborso si troveranno nei report
di Ecommmerce Avanzato, come il Report Andamento Prodotti
Tipi di dati: Dati di riepilogo
Dati di costo - Li abbiamo visti in opera nel modulo 4. Consentono di
associare un set di costi alle campagne di sorgente diversa da Google.
Tipi di dati: Dati Completi
I dati completi estendono le dimensioni presenti in GA
Dati utente — utili per creare segmenti e liste di remarketing che incorporano metadati degli utenti, come il tasso di fedeltà o
il LTV
Dati di campagna — Consentono l’importazione di dati e risultati relativi alle campagne di marketing di sorgente non-google,
specificandone alcune dimensioni quali sorgente, mezzo, referral...
Dati geografici - consentono di creare raggruppamenti regionali personalizzati, allineando le dimensioni create con quelle già
presenti in GA
Dati sui contenuti - utili per definire meglio i metadati dei contenuti pubblicati ad esempio su un blog, quali autore, categoria
Dati prodotto - un set di metadati per popolare i prodotti di informazioni aggiuntive relative alle varianti prodotto, quali ad
esempio taglie, colori, brand, fornitori ecc.
Dati personalizzati - Dati personalizzati relativi alle dimensioni presenti in GA
Creare un report di analisi geografica
Obiettivo: analizzare la distribuzione di traffico e conversioni secondo le aree
Nielsen
Creare un report di analisi geografica
Ricerca degli Id Regione di GA
https://developers.google.com/adwords/api/docs/appendix/geotargeting
Creare un report di analisi geografica
Creare una tabella iniziale in Excel
con i dati che si vogliono
importare
Creare un report di analisi geografica
Creare in Analytics una
dimensione personalizzata
che conterrà i valori che
vogliamo importare.
Dal menu
Amministrazione >
Proprietà
Creare un report di analisi geografica
Creare un data-set:
Amministrazione > Proprietà > Importazione dati
Creare un report di analisi geografica
Creare un data-set utilizzando le
dimensioni personalizzate
Creare un report di analisi geografica
Inserire nell’intestazione della tabella il
riferimento alla dimensione personalizzata
appena creata
Creare un report di analisi geografica
Caricare il file csv. Nota: utilizzare preferibilmente il file di esempio di Google.
Creare un report di analisi geografica
Attendere 24 ore affinché la nuova dimensione sia disponibile (da quel
momento in poi).
A/B Testing
A/B testing
Finiamo il nostro corso con le tecniche che consentono di effettuare A/B
testing con Analytics.
Per iniziare, creiamo delle landing page varianti per fare il test
A/B testing
Importiamo i dati in analytics
A/B testing
Inseriamo il codice di
tracciamento dell’A/B test
sulle nostre varianti
A/B testing
Una volta avviato l’esperimento:
GA inizierà il monitoraggio delle due pagine
dopo aver raccolto dati per un paio di giorni, inizierà a visualizzare i primi
risultati
quando avrà raccolto un volume dati sufficiente, GA indicherà infine il
risultato dell’esperimento