Come migliorare le conversioni di un sito web usando i dati

Nel contesto di un progetto di digital marketing per un sito web o un ecommerce, l’analisi dei dati a disposizione è una parte fondamentale. A fronte di obiettivi e KPI definiti, ci permette infatti di:

  • valutare l’andamento delle attività;
  • rilevare eventuali falle nel sistema;
  • identificare le migliorie da apportare;

Eppure, soprattutto quando si ha a che fare con strategie sviluppate su campagne multicanale, analizzare l’enorme quantità di dati a disposizione e dare loro un senso logico può non essere così semplice e apparire come un compito arduo.

Per fortuna esistono degli strumenti in grado di aiutarci ad analizzare e rappresentare questi dati, ma soprattutto renderli utili in funzione della strategia.

Il corretto approccio ai dati

Si sente molto parlare di strategie data-driven, ma cosa significa nella pratica? 

In riferimento alla creazione di strategie basate sui dati, nel 2019 il Global Head of Customer Analytics di Google Neil Hoyne affermava che:

le aziende di maggior successo non si limitano a considerare le metriche semplicemente come numeri, ma come opportunità per porsi altre domande”. 

Neil Hoyne – Google Global Head of Customer Analytics

Ed è proprio su questo punto fondamentale che anche noi ci siamo soffermati nel corso del nostro webinar “Analytics e Google Data Studio: Migliorare le performance del sito usando i dati”.

Nel corso della diretta abbiamo affrontato l’argomento partendo dagli aspetti più teorici ma allo stesso tempo determinanti per il corretto utilizzo dei dati, e cioè come porci le domande giuste

Può sembrare scontato, eppure non lo è: riuscire a farci le domande giuste ci permette di interrogare nel modo corretto anche le piattaforme di analytics ed estrarre così informazioni realmente utili alle nostre strategie.

In altre parole, a fare la differenza non è la piattaforma in sè, ma la capacità di chi la utilizza di estrapolare i dati, leggerli e unire i puntini.

Un concetto che riprende la regola del 10/90 elaborata da Avinash Kaushik, imprenditore indiano e Google Evangelist, punto di riferimento indiscusso nella comunità del digital marketing globale per quanto riguarda il tema della web analytics. 

Secondo questa regola, il successo nell’analisi dei dati dipende:

  • per il 10% dalla piattaforma
  • per il 90% dalle persone (e dal loro cervello)

Non ha senso avere grandi quantità di dati se nessuno, nella fattispecie gli analisti, è in grado di analizzarli e usarli per prendere decisioni critiche. 

Ma come possiamo sviluppare questo “cervello” e la capacità di ragionare sui dati in nostro possesso? Cerchiamo di capirne qualcosa in più prendendo in esame la piattaforma di riferimento per l’analisi dei dati di un sito: Google Analytics.

Cosa ci offre Google Analytics

Di solito quando si parla di Google Analytics il pensiero va subito a dati come sessioni, frequenza di rimbalzo e tassi di conversione.

Questi dati sono certamente utili, ma se non inseriti nel giusto contesto non aiutano. 

Su cosa dovremmo concentrarci quindi?

Nel caso si tratti di un ecommerce, concentriamoci sui dati relativi ai prodotti venduti, ai tassi di conversione dei singoli canali, le migliori landing page o i gruppi di contenuti che performano meglio. Google Analytics ci permette di scavare molto a fondo e di vedere anche i prodotti aggiunti al carrello, metodi di pagamento e spedizione scelti, tutti dati da cui possiamo dedurre l’interesse dei nostri utenti.

Questi dati ci sono utili anche per andare a segmentare il pubblico, raggruppando gli utenti in diversi gruppi accomunati da determinati comportamenti. Alcuni di questi comportamenti possono essere la spia che ci segnala la presenza di problematiche sul sito, come ad esempio problemi di user experience o frizioni nel processo di acquisto o al checkout. In questo modo possiamo andare a intervenire per risolvere queste problematiche, ma anche creare delle liste per il remarketing.

Qual è il punto di tutto questo? Il punto è che non dobbiamo soffermarci a guardare le metriche fini a sé stesse, ma utilizzarle per migliorare il tasso di conversione.

Facciamo un esempio:

Prendiamo in considerazione l’account demo di Analytics e, nello specifico, andiamo a guardare gli accessi da dispositivi mobile.  

Vediamo come il tasso di conversione da dispositivi mobile Apple sia leggermente inferiore rispetto alla media, al contrario di quella dei dispositivi Samsung che è superiore. 

Qual è la causa? Per curiosità controlliamo anche le telefonate: 

Qui i dati sono invece più vicini alla media, quindi ne deduciamo che l’interesse da parte di quel gruppo di utenti c’è.

E se ci fosse un problema con il modulo in Safari da mobile? In tal caso, andiamo a verificare lato front end se ci sono dei problemi di visualizzazione.

Se le nostre deduzioni fossero corrette, potremmo risolvere il problema e passare da uno 0,24% di conversione allo 0,50% a costo zero. Può sembrare poco ma non lo è: allineare il dato con la media permetterebbe di passare da 55 a 110 lead,  un numero con un impatto visibile sulla lead generation. 

Dove trovare i dati utili in Analytics: una mappa per orientarsi

Di seguito abbiamo raccolto un elenco con i percorsi in cui trovare i dati più utili:

Allo stesso modo, abbiamo identificato anche i report più importanti:

Grazie a questi dati e a questi report possiamo vedere molti dati utili relativi al traffico e alle conversioni, possiamo capire come performano le pagine di ingresso in base alle azioni che compiono e al tasso di uscita.

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Ma come tradurre questa mole di dati in insights che abbiano un valore ai fini dell’ottimizzazione delle performance? 

Per fare in modo che il dato sul tasso di conversione abbia valore, dobbiamo metterlo in relazione con la struttura del sito, cioè capire quante e quali sono le pagine coinvolte e, soprattutto, che ruolo hanno, se di awareness, consideration o decision.

Aggiungiamo il contesto: qual è il tasso di conversione rispetto al mese precedente? 

In questo frangente non concentriamoci solo su ciò che non va o che produce scarsi risultati, ma guardiamo anche a ciò che funziona: come abbiamo fatto ad ottenere quel risultato? C’è modo di migliorarlo o di riprodurlo anche per altri prodotti/pagine?

Lo scopo è cercare di ottenere degli actionable insights, cioè delle informazioni che possiamo tradurre in azioni concrete da mettere in atto sul sito. Ed è qui che entra in gioco la nostra capacità di porre le domande giuste, a noi stessi e alla piattaforma.

Un modo per aiutarci ci viene dal framework Thinking in Circles:

Questo framework parte dal concetto che i tre pilastri base di un business sono:

  • utenti
  • piattaforma
  • prodotto

Per dare un senso ad uno specifico dato in mio possesso, come può essere il tasso di conversione di un ecommerce rispetto al mese precedente, che è un dato “piattaforma”, devo intersecarlo con gli altri due aspetti.

Come? Ad esempio, mettendo in relazione i dati sugli utenti di analytics con i dati della piattaforma.

In questo modo possiamo ad esempio ottenere il tasso di conversione per sesso (uomini e donne), per zona geografica e per segmento, oppure verificare il tasso di conversione dei singoli prodotti o di intere categorie di prodotto su cui stiamo conducendo delle campagne. 

Questo modo di pensare ci permette di identificare le problematiche che inficiano le conversioni e di decidere quali azioni intraprendere a livello di struttura del sito o di campagna. 

Ovviamente non sono da escludere anche ad altri scenari relativi a user experience,  presentazione del prodotto, profilazione e segmentazione del pubblico in relazione alle performance dei prodotti sull’ecommerce, e così via.

Ora che sappiamo come scavare e reperire i dati che ci interessano, rimane solo una cosa da fare: rappresentarli. 

Come? In questo ci aiuta uno strumento: Google Data Studio.

Come rappresentare i dati raccolti con Google Data Studio

Google Data Studio è lo strumento di Google che permette di raccogliere e aggregare in un unico luogo i dati provenienti da diverse piattaforme, creando anche delle relazioni personalizzate con cui illustrare i dati che più ci interessano, in modo chiaro e coinvolgente.

Non è una piattaforma di tracking nè di analytics, ma ci permette di rappresentare i dati e creare report, cosa che Analytics da solo non ci permette di fare.

Perchè è utile

Data Studio è uno strumento particolarmente utile per chi si occupa di campagne di digital marketing multichannel perché si connette praticamente a tutto, da Analytics a Google Sheets. E se abbiamo necessità di integrare piattaforme come Facebook, sono disponibili le integrazioni di terze parti sviluppate da partner.

Perché usarlo

Per seguire meglio diverse campagne in diverse piattaforme: che sia Google Ads, Active Campaign, Linkedin, Google Search Console o altro ancora, Google Data Studio permette di aggregare i dati delle provenienti da diversi canali e piattaforme in singole schermate, e comporre delle dashboard che ci permettono di valutare l’attribuzione multicanale e capire dove ripartire i budget.

Quando trattiamo con molti dati può essere difficile estrapolare insights e informazioni, e in questo Data Studio ci aiuta ad avere a colpo d’occhio una panoramica di quello che stiamo facendo e, se lavoriamo per conto di altre aziende, di avere uno strumento di reportistica da condividere con i clienti.

Non solo possiamo vedere i dati da fonti diverse, ma possiamo anche metterli in relazione tra loro, combinando ad esempio ciò che accade a livello di clic sul motore di ricerca e di posizionamento con quello che accade sulla pagina in termini di comportamento degli utenti.

Possiamo ad esempio vedere come rappresentare le varie fasi del funnel e analizzarne l’andamento tramite i dati aggregati sulla dashboard: visualizzazioni, scaricamenti, performance YoY e molto altro.

Dalla dashboard possiamo poi creare report personalizzati, da zero, costruiti in funzione degli specifici obiettivi del progetto che stiamo analizzando, dei KPI che vogliamo monitorare e dei flussi di interazione degli utenti con le nostre piattaforme.

Il mondo di Analytics è un mondo complesso, che richiede capacità di analisi e gli strumenti adatti per trarre il meglio dai dati in nostro possesso. Non è semplice, ma con il giusto approccio e il supporto di professionisti, puoi ottenere una panoramica realistica sulle tue attività di marketing e spunti concreti per migliorare le performance.

Vuoi sapere come possiamo aiutarti a ottenere il massimo dai dati delle tue campagne? 

Contattaci via email all’indirizzo [email protected], chiamaci allo 0421 222 788 oppure prenota direttamente un appuntamento telefonico con un nostro specialista, scegliendo giorno e ora tra le disponibilità nel calendario a questo link.

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Giancarlo Dossini
Giancarlo Dossini è Chief Operating Officer e consulente di Marketing presso Meta Line. Ha lavorato precedentemente come project manager aiutando piccole aziende e multinazionali nel lancio di progetti digitali. È specializzato in Analytics e Inbound marketing.

Meta Line S.r.l.

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