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5 consigli digital analytics

Digital analytics: 5 consigli per chi è agli inizi

Oramai è tacito che con l’avvento del digital è possibile analizzare una mole enorme di dati provenienti dai nostri portali, dalle nostre app, dai social o da qualsiasi altro canale. Per chi è appena entrato nel fantastico mondo della digital analytics può essere davvero difficile agli inizi trarre conclusioni sensate. In questo articolo darò una serie di consigli che avrei voluto avere io agli inizi.

Contestualizzare sempre il dato

Come più volte ho detto nei miei video, ed in particolare in quelli dove parlo di reportistica e KPI, il dato di per sé non ha nessun significato. Inizia a prendere senso solo a patto che si conosca effettivamente l’origine, il meccanismo di raccolta e lo si riesca a confrontare o con lo storico (per esempio YoY o YtD) o con l’esterno (per esempio con un i competitor).  Evitate di confrontare dati con siti di settori diversi o con ordini di grandezze differenti. Se il cliente, il vostro capo o chi altro vi dovesse dire che quella metrica gli “sembra” negativa, fate sempre la fatidica domanda: rispetto a cosa?

Conoscere lo strumento

Conoscere lo strumento di analytics con cui lavorate, non significa semplicemente sapere cos’è una sessione o un tempo di sessione media, ma significa comprendere a fondo come sono calcolate le metriche, conoscere i meccanismi di raccolta del vostro software e tutti i vari processi che terminano con la visualizzazione in dashboard del dato. Provate ad esempio a inserire su un sito 3 tracciatori di Adobe Analytics, di Google Analytics e di Matomo e ditemi poi se il numero di sessioni da organico o da paid è lo stesso. Se non avete la possibilità di farlo, vi do io la risposta: no! Sarà molto molto difficile avere la stessa numerica e questo è del tutto normale perché i processi di raccolta, di collezione e di visualizzazione sono spesso molto diversi.

Conoscere a fondo le principali metriche e dimensioni

Non puoi portare a termine un’analisi di digital analytics se non conosci a fondo le metriche e le dimensioni che hai a disposizione per selezionare quelle che più ti interessano. Questo significa conoscere esattamente come vengono raccolti e processati quei dati che prendi in considerazione.

Facciamo un esempio e parliamo della bestia nera: il bounce rate o tasso di rimbalzo. E’ un dato che generalmente porta a conclusioni davvero forvianti per chi non lo conosce a fondo. Poniamo che avete un bel sito di ricette e vi trovate un bounce rate al 93%. La prima cosa che vi verrà in mente, se non conoscete come viene calcolato, è che il sito non è posizionato bene organicamente o che l’adv non è in target. La verità però è che il bounce rate calcola semplicemente gli utenti che visualizzano una sola pagina del vostro sito. Magari il journey dell’utente è: ricerco ricetta su Google – approdo alla pagina della ricetta – la consulto – esco. Taac vado in bounce! Chi arriva sul sito quindi è molto in target e va in bounce perché dopo aver visto una sola pagina della ricetta ha tutte le informazioni che gli servivano.

Non confrontate dati da fonti diverse

Non confrontate mai metriche o dimensioni di software differenti o di fonti differenti. Come abbiamo visto, già i diversi software di digital analytics hanno sistemi di tracciamento differenti, figuriamoci confrontare i dati di un campaign con quelli social o con quelli del sito!

Fatevi tante domande

Una buona analisi parte sempre da una buona domanda, ma non è sempre facile comprendere gli indicatori da selezionare per rispondere. Per questo soprattutto agli inizi e davvero molto importante porsi tante domande e comprendere quali metriche o dimensioni possono aiutarci a rispondere. Non fidatevi mai di un solo numero, confrontatelo con metriche e dimensioni correlate per capire se la vostra ipotesi è corretta. Quest’ esercizio vi aiuterà tantissimo ad individuare facilmente gli indicatori capaci di rispondere a domande sempre più complesse e talvolta vi aiuterà a comprendere eventuali errori di implementazione. Ad esempio potreste trovare una sproporzione tra sessioni e page view troppo evidente che vi farà sospettare di una doppia implementazione del codice di tracciamento.

Guardate i dati in modo oggettivo

Chi analizza dati di siti, di app o di altri canali tutti i giorni, sa benissimo che ci vuole davvero poco per trovare dati a conferma della propria ipotesi. Scegliere una metrica favorevole rispetto alle proprie idee, tralasciando tutte quelle che invece dicono ben altro, è davvero un attimo. Per questo è molto importante (e anche molto difficile) cercare di osservare i dati come farebbe un esterno, anche se su quel progetto ci state lavorando da mesi, da anni magari. Riuscire ad avere un approccio oggettivo, vi permetterà di comprendere realmente quello che guardate e di prendere scelte realmente utili per il progetto che seguite.