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1 Web Analytics Introduzione
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Introduzione alla Web Analytics

Dec 08, 2014

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Business

DML Srl

Un\'introduzione ai concetti fondamentali della Web analytics ed in generale ai sistemi di misurazione delle performance aziendali. Come e perché la Web analytics è importante per il tuo business e per la tua azienda.. Presentazione a cura di Leonardo Bellini - Digital Marketing Lab
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Page 1: Introduzione alla Web Analytics

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Web Analytics Introduzione

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Test – Learn – Refine Il nuovo Mantra

Alcune citazioni:� Our online approach is integrated with our offline

brand and creativity strategy..; everything we do online, including creative, is driven by an extentive and dynamic testing process.

[Graeme Findlay, customer Acq. E-commerce Mgr –Alliance & Leicester Bank]

� Try it, measure it, tweak it” Approccio TIMITI

[ Jim Sterne, autore di Web Metrics]

Web analytics is the assessment of a variety of data, including web traffic, web based transactions,

web server performance, usability studies, user submitted information (es. surveys,)

[Dave Chaffey, Internet Guru]

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4 prerequisiti per una corretta impostazione

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I 4 stadi per un processo di misurazione

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L’importanza del performance mgmt per internet mktg

� Alliance & Leicester dedicano alle attività di marketing online il 20% del loro budget in marketing e comunicazione

� I sistemi di gestione delle prestazioni si basano sui sistemi di misurazione delle prestazioni

� Molto spesso i sistemi di misurazione sono costruiti a posteriori e non concepiti in fase di analisi e di strategia

� Le domande più comuni:

– Quanti clienti stanno visitando il nostro sito?

– Quante vendite stanno generando online?

– In che modo posso migliorare il ritorno sull’investimento per il mio sito?

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Definire un cruscotto per le metriche prestazionali

Proviamo a rispondere alle seguenti domande:

1. Gli obiettivi aziendali inseriti nella nostra strategia di internet marketing sono stati conseguiti? -> controllo strategico e sulla profittabilità

2. Gli obiettivi di marketing dell’azienda presenti nella strategia e nella pianificazione di internet marketing sono stati raggiunti ?

-> controllo sulla pianificazione 3. Gli obiettivi di marketing e comunicazione identificati nel piano

di internet marketing sono stati ottenuti? Con quale efficienza abbiamo attratto i visitatori sul nostro sito web?

-> controllo in termini di efficienza

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5 categorie di diagnosi per l’e-marketing

1. Business contribution: contributo dell’online (diretto e indiretto), penetrazione, costi e profittabilità

2. Risultati di Marketing: lead, vendite, contatti di assistenza, efficienza nella conversione e retention

3. Customer satisfaction: usabilità del sito, prestazioni/disponibilità. Opinioni, attitudini, brand impact

4. Customer behaviour (web analytics): profili, segmentazione, usability, clickstream

5. Site Promotion: attraction efficiency, referrer effciency, acquisition cost, reach. Search engine visiblity, link building

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La piramide dei dati per un sistema di misurazione delle performance

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1. Channel Promotion

� Channel promotion: considera le fonti di traffico verso il mio sito, sia in termini di quantità (n°accessi) sia in termini di qualità (conversioni e vendite)

– Dove nascono i visitatori del mio sito? Online o offline? – Come è composto il refferral Mix? – Quali sono i referral più profittevoli?– Qual è il tasso di conversione e i ricavi per ciascun canale?

� Metriche:– % del traffico originata dai referrer– Costo di acquisizione– Contributo ai ricavi

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3. Channel satisfaction

� Channel satisfaction: è vitale per creare una online customer experience soddisfacente

� Difficile da misurare (sondaggi online, focus group etc.)

� Metriche qualitative e quantitative:– Facilità d’uso– Qualità dei contenuti– Prezzo– Disponibilità– Affidabilità– Repliche alle email– Velocità di download– Risposte alle email– Callback– Contatti con il call center– Personalizzazione– Privacy– Security

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4. Channel Outcomes

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5. Channel Profitability

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I fondamenti dellaWeb analytics

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Web Analytics – la nuova scienza

� Una definizione secondo Eric T. Peterson, uno dei guru della Web analytics:

Web analytics is the assessment of a variety of data, including web traffic, web based transactions, web server performance, usability studies, user submitted

information (es. surveys,), and related sources to help create a general understanding of the visitor experience online

� Altra definizione della WAA (Web Analytics Association):Web analytics is the objective tracking, collection, measurement, reporting and

analysis of quantitative internet data to optimize websites and web marketing initiatives

� La mia definizione:Web Analytics è la scienza che valuta l’efficacia delle attività di marketing basate su

Internet e centrate sul cliente, al fine di migliorare il contributo in termini di business offerto dai canali online all’organizzazione

Scopo della Web analytics è migliorare la qualità dell’esperienza di navigazione del visitatore online.

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In pratica…

È la valutazione di una varietà di dati, inclusi dati di traffico web, dati relativi a transazioni online, studi di usabilità e informazioni inserite dai visitatori (tramite form) e risorse correlate per creare

una rappresentazione ed una comprensione complessiva dell’esperienza dei visitatori online

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Le tipologie di dati utilizzati dalla web analytics

� Gli analisti Web raccolgono informazioni sull’attività degli utenti online utilizzando una combinazione di dati quantitativi e qualitativi come:, – web server log files – browser tags – search log files – cookies – focus groups – Sondaggi online– Test di usabilità

� Dati di traffico web: 2 tipi basati sui file di Log (server side) e basati sui Javascript inserite nelle pagine (page tags) o client-side.

� Dati relativi a transazioni online: numero dei clienti, numero degli ordini, valore medio degli ordini, dovrebbero essere integrati all’interno della web analytics

� Dati relativi alle prestazioni del Web Server: pagine troppo pesanti inducono il visitatore ad abbandonare il sito…

� Dati raccolti da Studi di usabilità� Informazioni inserite dagli utenti

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La regola dei 10 secondi di jacob Nielsen

� 0,1 secondo è il limite per un utente per capire che il sistema sta rispondendo ad una specifica richiesta

� 1 secondo è il limite affinché il flusso di interazione con un utente non si interrompa

� 10 secondi è il limite superiore per tenere gli utenti focalizzati su un singolo task; dopo questo tempo i visitatori tendono a considerare task secondari o rimanere frustrati dal ritardo o mancanza di risposta da parte del sistema

� Immaginate di avere una conversazione con 10 secondi di pausa tra una frase ed un’altra.

� Nel tempo di 10 secondi mentre l’utente sta aspettando l’utente potrebbe:

– leggere email

– aprire un altro browser

– iniziare una telefonata

– distrarsi con un collega

– chiudere il browser

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Esercitazione: conoscete la velocità di connessione del vostro sito?

� Utilizzate la risorsa online: www.netmechanic.com

� Confrontate le prestazioni dei seguenti siti..

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Performance Summary

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Come si collegano i tuoi visitatori?

Letture consigliate:-Economic Impacts for unacceptable download times-Web Page design & download time

Distribuzione velocità di connessione degli utenti

� Il peso relativo delle pagine web deve tener conto del tipo di connettività e di utilizzo da parte dei tuoi visitatori

� Altro parametro di cui tener conto sono:– risoluzione del monitor– Sistema operativo

– Flash, javascript, abilitazione cookies..

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Informazioni introdotte dall’utente e fonti correlate

Informazioni esplicite inserite in sondaggi e questionari, entry form online, questionari o sistemi e database di CRM offlline. In tal modo si è in grado di raccogliere opinioni strutturate sui visitatori e non solo dati grezzi da correlare e interpretrare.

� La differenza è tra conoscere che in un dato giorno il numero di visite alla HP è di 8000 rispetto a conoscere che 4 visitatori su 5 trovano la tua HP lenta da caricare o poco chiara.

Le difficoltà e gli svantaggi di questo approccio:

� è difficile strutturare bene un sondaggio, definire i pattern delle domande

� spesso i visitatori si lamentano di essere interrotti da fastidiose pop-up che chiedono loro di partecipare a un sondaggio che essi non hanno specificatamente richiesto###$����������$���

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Perché abbracciare la Web Analytics

� Lo studio del comportamento online dei visitatori e delle attività/interazioni genera una grande capacità di creare una conoscenza approfondita (marketing intelligence) dei clienti e fornisce:

– assurance - misurare le prestazioni rispetto agli obiettivi target

– insights - ottenere chiarezza sui comportamenti e bisogni degli utenti e come il sito sta incontrando questi bisogni

– optimisation – abilità di prendere azioni in maniera confidente per migliorare il sito web sulla base dei risultati

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Informazioni introdotte dai visitatori all’interno del sito

� Form online all’interno del sito dove il visitatore può dare risposte dirette a domande specifiche.

� Questa tecnica può essere potente per strategie di segmentazione online.

� Immaginate di poter tracciare il comportamento degli utenti registrati “uomini”rispetto a “donne” in base alla compilazione del form di registrazione e poi valutare se le attività dei visitatori differiscono in base al sesso. Analogamente potresti segmentare la tua customer base in base a fasce di età e valutare il loro comportamento.

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Esercitazione: creare un form online

� Se ti chiedessero di creare un form/sondaggio online per i visitatori/prospect del sito www.ingdirect.it al fine acquisire dati interessanti per la segmentazione online quali campi sceglieresti?

� Dati demografici (età, sesso, istruzione, livello di reddito, presenza di figli)

� Dati psicografici (propensione acquisto online, preferenze, stili di vita..)

� Dati Webografici (utilizzo di internet, siti preferiti, frequenza e durata delle connessioni..)

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I segreti per il successo per la web analytics

� Un processo di web analytics di successo richiede l’utilizzo di un framework che vi aiuterà ad indirizzare tutti gli aspetti importanti delle misurazioni e reportistica del sito.

� Le componenti chiave del framework sono:

– Definire obiettivi realistici per il tuo sito web

– Fissare indicatori chiave prestazionali (i key performance indicator o KPI) misurabili e traducibili in azione

– Implementare meccanismi di misurazione e reporting

– Migliorare in maniera continuativa il sito web tramite l’azione

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Un processo per la web analytics

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Le conseguenze di non usare la web analytics

� Un vecchio adagio recita: “Non puoi gestire quello che non misuri o non sai misurare…” lo stesso è vero per il tuo sito web

� Non attivando un processo o un piano di web analytics:

– Mancate opportunità di conoscere l’efficacia delle prestazioni legate al tuo sito web

– Limitare la comprensione dei tuoi utenti e visitatori online

– mantenere inalterato quello che potrebbe essere un canale inadeguato, inefficiente di comunicazione, relazione, generazione di business, supporto, trasferimento di valore verso i tuoi clienti online

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Il processo di web analytics

2.Measure

5.Analyze

1.Define

3.Prioritize&

Change

4.Verify

� È importante avere informazioni ma se non si utilizzano, prendendo decisioni su cosa fare o non fare, non si coglie la valenza della Web analytics.

� Si parla di Actionable measurement: misurare i risultati di per sé non basta, bisogna tradurli in processi ed azioni di marketing, di vendite, di ottimizzazione del design e della navigazione del sito, di revisione delle campagne di marketing online..

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1. DEFINE

1. stabilisci le attività e le azioni su cui desideri focalizzare i tuoi sforzi. Definisci i tuoi obiettivi in maniera chiara e rigorosa. Non basta stabilire come obiettivo“incrementare del x% il mio traffico Web” è troppo generico! usa l’approccio SMART. Un esempio:

“incrementare il traffico dei visitatori del 10% e la conversione del 50% nel periodo Giugno-Luglio ridefinendo il messaggio contenuto nelle campagne DEM”

� Definisci Obiettivi SMART:

– Semplici:

– Misurabili: posso misurare l’incremento del traffico e il tasso di conversione dei visitatori provenienti dalla DEM

– Actionable: posso modificare il layout /messaggio della DEM

– Result –oriented: posso calcolare i 2 risultati target prefissati

– Timely: ho definito un preciso arco temporale

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2. MEASURE

� in questo caso significa registrare il tasso di risposta e la conversione dei visitatori che arrivano in giugno dalle campagne email

� Idealmente potreste trasformare e integrare queste misure all’interno di un report di KPI da distribuire all’interno.

� Il processo di comunicazione e distribuzione è fondamentale affinchéciascuno comprenda i cambiamenti che stai per compiere e che siano in grado di vedere l’effetto di questi cambiamenti

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3. PRIORITIZE & CHANGE

� Dato che ci sono sempre soluzioni differenti ad un dato problema, così come differenti componenti e dimensioni del problema stesso, è utile assegnare priorità a ciascuna componente ed una soluzione.

� Per esempio possiamo identificare 2 problemi legate al basso tasso di risposta e conversione alle DEM e associare alcune azioni migliorative.

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Esercitazione

� Considera i tassi di apertura, di click-through e di conversion to sale associati associati alle tue ultime campagne email.

� Come potreste impostare un piano di ottimizzazione delle DEM?

� Quali sono gli elementi che ne influenzano:

– Il tasso di apertura– Il tasso di risposta – La conversione online

� Alcune ipotesi:– Il subject, il brand, l’orario, la lista, la

frequenza.. Questi elementi influenzano il tasso di apertura

– Il messaggio, i contenuti,l’offerta, il layout, il numero e la posizione dei link influenzano il tasso di risposta

– La landing page influenza il tasso di conversione

Alcune possibili aree di intervento:� Subject dell’email� Messaggio/incentivo (disposizione dei contenuti)� Posizione ed evidenza del link� Questa email ha un unico link che punta non ad una landing

page ma alla HP del sito.

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4. VERIFY

� Verifica mediante test su una piccola audience i cambiamenti previsti.

� Per esempio invia ognuna delle 3 differenti email ad un campione della tua audience

� Conduci un A/B Split test per vedere gli effetti dei cambiamenti e per accertarti che siano significativamente migliori rispetto a quelli iniziali.

� Gli split test forniscono l’opportunità di correggere e cambiare quello che non funziona nel modo in cui ci si aspettava, ed offrono un vantaggio unico: la possibilità di confrontare varie alternative l’una contro l’altra per vedere, tra le soluzioni, quale funzioni meglio misurandone il suo impatto numerico rispetto alle altre.

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I vantaggi dell’ A/B split testing

� L’A/B Split test, serve per evitare il paradosso dell’asino di Buridano, che non sapeva scelgiere tra 2 pile di fieno identiche.. Perse così tanto tempo a decidere da quale cominciare che morì di fame senza aver mosso un singolo passo

� Quante volte vi siete trovati a decidere qual è il miglior layout per la vostra DEM? Chi ha avuto l’ultima parola? In base a quali criteri è stata presa questa decisione?

� Gli A/B Split-Test sono una modalitàper trovare quali cambiamenti siano in grado di migliorare le performance degli utenti.

� Forniscono un metodo analitico per misurare l’efficacia (o meno) di ogni modifica apportata al tuo sito. Spesso vengono adottati per piccole modifiche (ad esempio "Lo stile dell’header è piùchiaro dell’originale?") ma possono anche essere utilizzati per testare cambiamenti più importanti (ad esempio "Questo nuovo processo di acquisto èmigliore dell’altro?").

� In sostanza, implicano il funzionamento di due diverse versioni una a fianco all’altra per vedere quale sia la piùefficace

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Il processo di A/B Split testing

Esempi di utilizzo:

– la valutazione di un percorso di acquisto da parte dell’utente verificandone i tassi di abbandono

– la valutazione di un nuovo layout in rapporto ai percorsi di navigazione che avevi ipotizzato

� Per fare uno split test A/B sulla tua nuova pagina, devi presentare la pagina che utilizzi di solito al 90% dei tuoi visitatori, e mostrare il nuovo design ad un selezionato e casuale 10% di visitatori.

� Se la nuova pagina ha avuto un effetto positivo, vedrai un miglioramento all’interno del gruppo del 10%, misurato dai tassi di conversione.

� A questo punto sei pronto per sostituire definitivamente la pagina adottata precedentemente.

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Vantaggi e svantaggi dell’A/B Split testing

I Vantaggi:� E’ un approccio a basso rischio

� E’ più economico di altri metodi come i focus group

� Fornisce delle prove

� E’ invisibile a molti degli utenti

� Ti permette di effettuare 'test di funzionamento' di nuovi design prima del loro lancio ufficiale al pubblico (per evitare sorprese negative il giorno del lancio)

� Ti permette di risolvere dispute interne

Gli Svantaggi:

� I nuovi design devono essere testati per un periodo abbastanza lungo prima di misurarne la reale performance (la risposta iniziale dei visitatori potrebbe essere negativa perchè sono abituati alla soluzione precedente)

� E’ possibile comparare solo due versioniper un singolo fattore che differenzia i design (per più fattori/variazioni ènecessario dispiegare test multi-variabili che sono più complessi da analizzare).

� Possono perciò essere di lunga durata e time-consuming

� Ci vuole un know-how tecnico per configurare ed analizzare i risultati

� Effettuare i test in un ambiente live può far maturare degli errori. I fattori esterni potrebbero avere un impatto sul risultato

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Come Skype ha applicato l’A/B Split test alla sua HP

Obiettivi per il redesign dellaHP di Skype:

� Incrementare i download (dalla hp)

� Incrementare le vendite dei servizi a pagamento

� Misurare il bilanciamento ideale tra branding e call-to-action

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� Preferirono affidarsi ad un’agenzia esterna perchéritenevano che il team di design interno potesse essere troppo emozionalmente coinvolto.

� Per minimizzare l’impatto sul brand sottoposero le nuove creatività solo all’1% della loro audience (170 milioni utenti registrati:

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37

5. ANALYZE

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Conversion rate 1 1 � 0% 100%

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� prendi le misure per determinare la reale efficacia dei cambiamenti apportati. � Continua a misurare e a imparare dai tuoi successi e dai tuoi errori. Dovrebbe essere

l’effetto dopo il cambiamento nel report dei KPI

Page 38: Introduzione alla Web Analytics

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Strategie per il successo

� Think micro, non macro: non cercare di cambiare tutto, tutto insieme; il rischio è poi non saper riconoscere le cause dei cambiamenti positivi da quelli negativi.

� Testa per una ragionevole quantitàdi tempo: l’effetto di gran parte dei cambiamenti è visibile velocemente soprattutto per siti di grande traffico. Non cadere in tentazione di fare cambi continui. Cerca di comprendere ogni quanto tempo devo effettuare un cambiamento e il tempo ragionevole per verificare un test.

� Tieni traccia di ciò che funziona e ciò che non funziona: evita di rifare gli stessi errori.

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La piramide dei dati per un sistema di Web Analytics

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GRAZIE PER L’ATTENZIONE

� Leonardo Bellini – Consulenza e servizi di marketing digitale

� Autore di Fare business con il Web –Lupetti Editore

� Ho curato l’edizione italiana di:

� Web In azienda – ETAS

� Noi è meglio - ETAS

Riferimenti online:

� Booksite: www.farebusinessconilweb.com

� Brandsite: www.dml.it

� Blogsite: www.digitalmarketinglab.it

� Scrivetemi a: [email protected]

Page 41: Introduzione alla Web Analytics

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Contatti

� Tutte le informazioni relative ai corsi, programmi e metodologiaapplicata da Digital Marketing Lab sono disponibili online sul sito web

www.dml.it

� Per informazioni: [email protected], [email protected]

� Blog: www.digitalmarketinglab.it