C'è ancora molto da recuperare nel campo dell'analisi web.

WEBANALITICA Che si tratti di un sito web, di pubblicità online o di marketing sui motori di ricerca, il vantaggio delle misure di marketing online è che in genere generano molti dati. Tuttavia, l'analisi di questi dati è associata a molte sfide. Da un lato, la web analytics consiste nel raccogliere e analizzare i dati con gli strumenti giusti. Dall'altro, è fondamentale utilizzare le conoscenze acquisite per ottimizzare le misure di marketing. È qui che molti responsabili marketing raggiungono i loro limiti. Uno studio condotto da etracker GmbH in collaborazione con Research Now mostra l'incertezza che prevale tra i marketer in materia di web analytics. Nell'aprile 2015 sono stati intervistati 200 responsabili marketing di aziende tedesche con più di 50 dipendenti sul tema della web analytics. Ne è emerso che i dati di web analytics non sono all'ordine del giorno per i marketer. La maggior parte degli intervistati, il 42%, controlla il sistema una volta al mese. Un quarto lo fa una volta al trimestre. Solo due aziende su dieci monitorano i dati dei visitatori, i clic e le conversioni su base settimanale. Non importa quale sia lo strumento di analisi web utilizzato. I problemi maggiori sono la mancanza di competenze e la mancanza di tempo. Quattro responsabili marketing su dieci sono sopraffatti dal compito di ricavare misure di ottimizzazione dai dati di analisi web. Altrettanti dichiarano di non conoscere l'interazione tra i singoli dati chiave. Un terzo non analizza i dati per mancanza di tempo.Domanda di ottimizzazione in crescitaIn generale, lo studio mostra che il maggior bisogno di recupero riguarda l'ottimizzazione delle misure di marketing basate sulla web analytics. Quattro PMI su dieci utilizzano i dati della web analytics solo per la reportistica interna. Un intervistato su quattro ha dichiarato di utilizzare i dati di analisi in modo piuttosto limitato per le misure di ottimizzazione. E solo un terzo utilizza completamente i dati di web analytics per migliorare il proprio sito web e le campagne di marketing online. Il fatto che l'ottimizzazione del sito web con i dati di web analytics sia insufficiente è dimostrato dalla risposta alla domanda per cosa viene utilizzato il rispettivo strumento di web analytics e con quale intensità. Solo uno su due utilizza il sistema per i test A/B o per le indagini di soddisfazione. Circa due terzi analizzano le campagne di marketing online, migliorano la facilità d'uso del sito o effettuano analisi approfondite dei percorsi di navigazione, dei gruppi di visitatori o simili. L'80% degli intervistati monitora invece semplici dati chiave, come il numero di visitatori, le pagine di ingresso, l'utilizzo dei dispositivi finali o i dati di download. Analizzare, testare, ottimizzareSecondo Olaf Brandt, amministratore delegato di etracker GmbH, l'errore più comune commesso dalle aziende è quello di non utilizzare i dati raccolti con lo strumento di analisi web. "Chiunque utilizzi i dati di web analytics solo per i report e le statistiche sta buttando i soldi dalla finestra", afferma Brandt. "Il principio deve sempre essere: 'analizza, testa, ottimizza'". Un'insidia tipica è l'ottimizzazione senza averla preventivamente testata. "Raramente funziona bene, perché l'ottimizzazione si basa su una pura supposizione", afferma Brandt. Il test A/B è un metodo collaudato. Si tratta di proporre ai visitatori diverse varianti del sito web e di metterle a confronto. "Ma anche qui si possono commettere molti errori", avverte Brandt. "L'ottimizzazione dei siti web è un'attività che non deve essere svolta solo una volta all'anno, ma in modo continuativo. Analizzando e testando i siti web, i gestori possono assicurarsi che vengano implementate solo misure promettenti".

Il 41% utilizza i dati di analisi esclusivamente per il reporting interno. Solo il 30% ha un processo di ottimizzazione sistematico.Concentrarsi sulle personeSecondo Dominik Schaetz di schaetz cro, un'agenzia specializzata in analisi web e ottimizzazione del tasso di conversione, gli analisti web si concentrano sempre più sulle persone. Ciò significa che la tendenza si sta spostando dal riportare cifre alla descrizione del comportamento degli utenti. "A nostro avviso, questo sviluppo è atteso da tempo e dovrebbe essere perseguito con ancora più vigore, in quanto può gettare le basi per un reale guadagno di efficienza nel marketing online e nell'esperienza dell'utente sui siti web", afferma Schaetz, che osserva che gli analisti web si accontentano troppo spesso di riportare le cifre richieste dall'alto. "Così facendo, però, si perdono le opportunità offerte dalla web analytics quando l'attenzione si concentra sul comportamento degli utenti e l'obiettivo non è quello di fornire un foglio Excel, ma raccomandazioni concrete per l'azione con una valutazione quantitativa e qualitativa del loro impatto", afferma Schaetz. "Purtroppo, le aziende o i loro analisti si arrendono altrettanto spesso alla complessità del comportamento umano. Cercano modelli semplici che spesso non esistono". Molti operatori non hanno ancora la volontà e le conoscenze per strutturare questa complessità e ricavarne ottimizzazioni specifiche.Capire il clientePer Stefan Oglesby, CEO del Link Institute for Market and Social Research, il riferimento a persone reali è fondamentale per la validità dei dati raccolti. "Senza questo collegamento, spesso traiamo dai dati conclusioni premature e non validate statisticamente", avverte Oglesby. "Ecco perché la web analytics è sempre meno incentrata sulle percentuali di impressioni e di clic e più sulla comprensione dei clienti e sull'offerta di un reale valore aggiunto". Ciò richiede l'inclusione della ricerca sui clienti. "Solo attraverso l'integrazione con dati strutturati e mirati è possibile trarre conclusioni e nuove ipotesi dalle analisi web da utilizzare per migliorare il prodotto, sia esso un sito web o una campagna online". A tal fine, è necessario disporre di dati compatibili con l'interfaccia o, meglio ancora, di una soluzione proveniente da un'unica fonte", afferma Oglesby. Link consiglia di verificare regolarmente questi dati, oltre a utilizzare i tradizionali strumenti di analisi web. Sia che si tratti di strumenti di analisi web basati su persone reali, sia che si tratti di sondaggi classici che possono raccogliere KPI aggiuntivi non disponibili attraverso le analisi web pure.La qualità è richiestaOglesby vede tre aree che diventeranno sempre più importanti nella web analytics in futuro. Da un lato, si tratta in generale di conoscere meglio il singolo utente. Chi è? Quali interessi ha? Quali prodotti acquista regolarmente? Quando usano il PC e quando lo smartphone o il tablet? "I vantaggi per il cliente dovrebbero essere al centro dell'ottimizzazione del sito web", afferma Oglesby. "Per farlo, servono dati basati su persone reali". La seconda tendenza citata dal CEO di Link è il "cross-device tracking", ossia il riconoscimento dei singoli utenti sui loro diversi dispositivi. "Il traffico mobile sta diventando sempre più importante. Utilizzando un approccio a pannelli, i vari dispositivi possono essere assegnati a un utente". In definitiva, Oglesby è convinto che la qualità prevarrà. "Agli albori della web analytics, venivano raccolti molti dati, ma alcuni erano di dubbia qualità", afferma Oglesby. Per questo motivo la web analytics si sta concentrando sempre più sui metodi e sui calcoli statistici delle ricerche di mercato tradizionali. Ciò include il calcolo degli universi e dei campioni per la comparabilità con i GRP televisivi classici e le analisi statistiche per gestire la grande quantità di dati. "I dati di alta qualità sono essenziali per il successo". Dominik Schaetz di schae tz cro vede la sfida del futuro nella mappatura e nella comprensione di tutti i punti di contatto con il cliente. "La web analytics diventerà parte della business intelligence", afferma Schaetz. "Per raggiungere questo obiettivo, i silos di dati esistenti dovranno essere abbattuti e i dati esistenti dovranno essere collegati in modo significativo. Soprattutto, però, avremo bisogno di molti più analisti di talento e ben addestrati per poter ricavare istruzioni d'azione veramente redditizie dalla quantità di dati disponibili."Autore: Simon Wolanin