PMI e analisi dei dati: le quattro fasi della Digital Analytics

Redazione MondoPMI
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Rispetto a qualche anno fa, l’interesse delle Piccole Medie Imprese nella misurazione dei risultati generati dagli investimenti nel mondo digital è incrementato esponenzialmente.

Si parla di “mondo digital” e non più di “mondo web” perché se prima i contenuti del nostro sito web erano fruibili da laptop o desktop, ora è necessario tener conto di chi arriva ai nostri contenuti tramite dispositivi mobile o tablet, chi ne visualizza solamente una parte tramite social media, ecc.

Lo strumento per mantenere monitorato questo nuovo ecosistema è la Digital Analytics, figlia e naturale evoluzione della precedente Web Analytics. La Digital Analytics permette infatti di analizzare il comportamento degli utenti sul sito, valutare il rendimento del nostro strumento digitale (sito, app mobile, community, ecc) in relazione agli obiettivi per cui è stato pensato, identificando le azioni da mettere in atto per migliorare i risultati raggiunti. L’obiettivo principale è quindi restituire analisi “di stato” e “predittive” relative agli investimenti effettuati, in modo da incrementare quanto più possibile il ROI, sia sulla vendita di un prodotto/servizio sia sul semplice contatto commerciale.

La Digital Analytics è composta da quattro macro fasi “circolari”, in quanto sono (quasi) sempre imprescindibili l’una dall’altra: Misurazione, Analisi, Test, Cambiamento

Fase 1: Misurazione

La fase di misurazione prevede fondamentalmente la scelta del o dei software che si vogliono utilizzare per monitorare ed analizzare le performance del sito web (o applicazione mobile, community, ecc).  I software non sono solamente di tipo numerico (Google Analytics, Adobe Marketing Cloud) ma possono essere anche di tipo “visuale” (Crazyegg, ClickTale): viene creata una mappa dei click dell’utente all’interno delle pagine di interesse. Queste heatmap o video dei movimenti del mouse risultano molto utili per capire le intenzioni degli utenti che navigano il sito, le cause che possono portare a colli di bottiglia o abbandoni nel flusso di conversione. Devono inoltre essere predisposti dei documenti dedicati agli elementi da tracciare  e agli obiettivi da mantenere costantemente monitorati.

Fase 2: Analisi

La fase di analisi consiste nella individuazione del set di KPI (Key Performance Indicators) utile a determinare la bontà degli investimenti generati nel digital marketing. Un dato generato dal software di Digital Analytics, singolarmente, non si dimostra molto significativo. Non è detto, inoltre, che l’insieme dei KPI scelti in fase iniziale sia valido anche per le successive analisi:  nel digital i fattori che possono spostare l’ago della bilancia degli investimenti variano infatti molto velocemente. L’analisi dei dati non deve però fermarsi al solo livello quantitativo ma, per essere completa, deve restituire informazioni qualitative: ad esempio dati relativi a bounce rate, percorsi di navigazione, costo della visita, ecc.

Alcuni aspetti da tenere in considerazione in fase di analisi, inoltre, sono:

  • Analisi temporale ed isolamento fattori anomali: ovvero è necessario valutare se alcuni fattori sono influenzati da stagionalità, ciclicità o altri fattori che si possono isolare
  • Segmentazione: cercare di segmentare gli utenti a seconda, ad esempio, della provenienza (referrer) o della tipologia di navigazione. In questo modo si gettano le basi sia per la segmentazione degli investimenti (sparo nel mucchio o suddivido per caratteristiche di utenti?) sia per il testing necessario a massimizzare il ROI
  • Analisi dei percorsi di navigazione: utile per capire cosa cercano gli utenti all’interno del sito, come lo navigano e quali elementi, invece scartano.
  • Analisi del flusso di conversione: molto utile per capire dove si trovano i colli di bottiglia che non permettono agli utenti di completare la conversione. I fall out di percorso devono essere visti, inoltre, come punti di partenza per il recupero di utenti tramite tecniche di marketing (CRM, Survey, Remarketing).

Fase 3: TEST & Targeting

Una volta individuati i fattori che possono migliorare le conversioni sarebbe auspicabile generare una fase di testing: ovvero sottoporre agli utenti una o più pagine, caratterizzate da elementi diversi tra loro, al fine di determinare quella che garantisce il maggior numero di conversioni o con il conversion rate maggiore.

I test possono essere di due tipi: A/B test e Test Multivariati. Nel primo caso si mettono a confronto due pagine diverse tra loro e vengono somministrate in egual misura agli utenti (ovviamente gli utenti che vedono una versione non vedono l’altra). Nel secondo caso, la pagina rimane unica mentre cambiano gli elementi che la compongono; una volta determinate le componenti vincenti verrà assemblata e mantenuta online solamente  la pagina che garantisce le migliori performance.

Una parte molto importante è rappresentata anche dal Testing: isolando segmenti di utenti, in fase di analisi, è possibile servire loro pagine altamente qualificate già dai primi momenti di testing.

Fase 4: Cambiamento

La pagina, sezione, applicazione, che abbiamo rilasciato online dopo il test è quella che performa meglio? Ne siamo sicuri? Questa è una provocazione che deve spingere al cambiamento e monitoraggio continuo dell’attività digital, in quanto i tempi di questo mondo sono dieci volte più rapidi di quelli del mondo reale!

Le varie fasi della Digital Analytics, soprattutto la 3 e la 4, si scontrano spesso con elementi umani detti Hippos che possono bloccare ed annullare l’effetto dell’analisi effettuata. Un metodo per bypassare questa empasse è quello di dimostrare in modo predittivo il miglioramento che si può ottenere, anche tramite un lieve cambiamento di layout della pagina, in termini di revenue e ROI generati.

Partire dall’analisi dei dati per garantire un elevato ROI, ad oggi, risulta di fondamentale importanza in quanto può evitare investimenti errati ed inutili perdite di tempo.

Enrico Pavan