Sfruttare al meglio i dati con i Web Analytics

Se sei un proprietario di un sito web, o un imprenditore online, capire come utilizzare i Web Analytics può fare la differenza tra il successo e il fallimento online. Vediamo cosa sono esattamente i Web Analytics, perché sono importanti e come utilizzarli per prendere delle decisioni informate.

Cosa si intende per Web Analytics?

In parole semplici, i Web Analytics sono lo studio dei dati generati dall'attività online. Questi dati includono informazioni come il numero di visitatori del sito, le pagine visitate, il tempo trascorso sul sito, le conversioni e molto altro ancora. Ma a cosa servono?

Comprendere il pubblico: analizzando i dati, puoi ottenere una visione chiara di chi sono i tuoi visitatori, quali sono i loro interessi e come interagiscono con il tuo sito web.
Ottimizzare le prestazioni del sito: utilizzando i dati per identificare le aree di debolezza del tuo sito web, puoi apportare miglioramenti mirati per aumentare l'efficacia e la facilità d'uso.
Misurare il successo: monitorando le metriche chiave come il tasso di conversione e il tempo medio trascorso sul sito, puoi valutare l'efficacia delle tue strategie di marketing e apportare modifiche quando è necessario.
Prendere decisioni informate: basandoti sui dati anziché sull'istinto, puoi prendere delle decisioni più intelligenti e mirate per migliorare le prestazioni complessive del tuo sito.

Quali sono i tre tipi di Analytics?

Ci sono tre tipi distinti di Analytics, ognuno ha un obiettivo specifico e può essere utilizzato per rispondere a diverse domande e problemi di business.

Descriptive Analytics: questo tipo di analytics si concentra sulla descrizione di ciò che è successo nel passato. Utilizza dati storici per comprendere gli eventi passati e identificare modelli o tendenze. L'analisi descrittiva risponde a domande come "Cosa è successo?" e "Qual è la situazione attuale?".
Predictive Analytics: questo modello di analytics si basa sull'analisi dei dati storici per fare previsioni sul futuro. Utilizzando modelli statistici e algoritmi di machine learning, l'analisi predittiva cerca di anticipare quali eventi o risultati potrebbero verificarsi in base ai dati attuali. Risponde a domande come "Cosa potrebbe succedere?" e "Quali sono le possibili tendenze future?".
Prescriptive Analytics: questa tipologia di analisi va oltre la semplice previsione, offre raccomandazioni su quali azioni prendere per influenzare i risultati futuri. Utilizzando modelli predittivi e algoritmi ottimizzati, l'analisi prescrittiva suggerisce le migliori azioni da intraprendere per ottenere determinati obiettivi. Risponde a domande come "Cosa dovremmo fare?" e "Quali sono le azioni consigliate per ottenere i risultati desiderati?".

Quali sono gli indicatori che vengono utilizzati nell'ambito dei Web Analytics?

Gli indicatori utilizzati nell'ambito dei Web Analytics vengono suddivisi in diverse categorie in base agli obiettivi specifici del sito web o delle attività online. Ecco alcuni degli indicatori più comuni.

Metriche di traffico del sito

- Visite: il numero totale di visite al sito.
- Impressioni: il numero di volte che il link al sito viene mostrato a un utente in SERP.
- CTR (click-through rate): numero di clic in percentuale, rispetto a quante volte l’articolo è comparso nella SERP. Più il CTR è alto, meglio è.
- Utenti unici: il numero totale di visitatori distinti durante un periodo specifico.
- Pagine viste: il numero totale di pagine visualizzate durante le visite.
- Tasso di rimbalzo: la percentuale di visite in cui l'utente lascia il sito dopo aver visualizzato solo una pagina.
- Durata media della sessione: il tempo medio trascorso dagli utenti sul sito durante una visita.

Metriche di origine del traffico

- Traffico organico: il numero di visite provenienti dai motori di ricerca senza passare per reindirizzamenti o campagna a pagamento.
- Traffico diretto: il numero di visite in cui l'utente ha digitato direttamente l'URL del sito nel browser.
- Traffico di riferimento: il numero di visite provenienti da link su altri siti web.
- Traffico sociale: il numero di visite provenienti da piattaforme di social media.

Metriche di comportamento degli utenti

- Pagina di ingresso: la prima pagina visitata durante una sessione.
- Pagina di uscita: l'ultima pagina visitata durante una sessione.
- Percorso di navigazione: il percorso seguito dagli utenti attraverso il sito web.
- Eventi: azioni specifiche compiute dagli utenti, come clic su link, download di file o interazioni con video.

Metriche di conversione

- Obiettivi completati: azioni specifiche che l'utente compie sul sito web, come l'acquisto di un prodotto, la compilazione di un modulo o la sottoscrizione di una newsletter. È il proprietario del sito web a scegliere il tipo di obiettivo da impostare.
- Tasso di conversione: la percentuale di utenti che completano un obiettivo di conversione.
- Valore della conversione: il valore economico associato a una conversione, come il valore medio di un ordine online.

Questi sono solo alcuni degli indicatori più comuni utilizzati nell'ambito dei Web Analytics. È importante selezionare le metriche più rilevanti in base agli obiettivi e alle strategie specifiche del sito web o dell'attività online. Solitamente una giusta analisi comprende la combinazione di diverse metriche, è importante saperle leggere e analizzare correttamente.

Qual è il tool più utilizzato per l’analisi di Web Analytics?

Attualmente, uno dei tool più utilizzati per l'analisi dei Web Analytics è Google Analytics, una piattaforma di analisi web gratuita, fornita appunto da Google, che fornisce una vasta gamma di strumenti e funzionalità per monitorare e analizzare il traffico di un sito web. Si potrà quindi procedere con:

il monitoraggio del traffico;
l'analisi del comportamento degli utenti;
il monitoraggio delle conversioni;
la reportistica personalizzata.

Google Analytics si integra perfettamente con altri strumenti e servizi Google, come Google Ads e Google Search Console, consentendo di ottenere una visione più completa delle prestazioni del sito web e delle attività di marketing online.

Il passaggio da Universal Analytics a Google Analytics 4 (GA4)

Nel 2020, Google ha annunciato il lancio di una nuova versione di Analytics, denominata Google Analytics 4 (GA4). Successivamente, ha specificato che la versione precedente, Universal Analytics, avrebbe cessato di elaborare nuovi dati il 1º luglio 2023 per la maggior parte degli utenti e il 1º ottobre 2023 per gli utenti di Universal Analytics 360. Questa transizione ha rappresentato un passaggio significativo per gli utenti di Google Analytics, poiché GA4 introduce nuove funzionalità e adotta un modello di misurazione differente rispetto a Universal Analytics.

Maggiore focalizzazione sul cliente: Google Analytics 4 sposta l'attenzione dalla semplice analisi del traffico web alla comprensione del comportamento degli utenti individuali attraverso i diversi dispositivi e piattaforme. Questo approccio consente di ottenere una visione più completa e integrata dei clienti e del loro coinvolgimento con il marchio.
Eventi e modelli di conversione: una delle principali novità di GA4 è l'introduzione degli eventi come unità di misura chiave. Gli eventi consentono di monitorare azioni specifiche compiute dagli utenti sul sito web o nell'app, consentendo una personalizzazione più avanzata dei report e una comprensione più dettagliata del comportamento degli utenti.
Più opzioni per l'integrazione dei dati: Google Analytics 4 offre maggiore flessibilità nell'integrazione dei dati da diverse fonti, tra cui app, web e offline. Ciò consente di ottenere una visione più completa dei clienti e delle loro interazioni con il marchio su tutti i canali.
Riformulazione del modello di reportistica: GA4 introduce un nuovo modello di reportistica basato su eventi e parametri personalizzati anziché sulle visualizzazioni di pagina. Questo consente una maggiore flessibilità nella creazione di report personalizzati e una migliore adattabilità alle esigenze specifiche del business.
Miglioramenti nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico: Google Analytics 4 sfrutta le tecnologie avanzate di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per offrire insight più rilevanti e azioni consigliate basate sui dati raccolti. Ciò consente di ottenere una comprensione più profonda dei modelli di comportamento degli utenti e delle opportunità di ottimizzazione.

Una volta effettuato il passaggio a Google Analytics 4 (GA4), i dati raccolti da Universal Analytics non verranno più aggiornati, ma rimarranno comunque accessibili per consultazione. Si tratta di un breve periodo, in cui sarà necessario scaricare i propri dati storici in modo da non perderli, ciò si può fare manualmente, tramite i report di GA4 oppure con strumenti di terze parti, come Supermetrics o GA3 Exporter.

Porta il tuo sito al successo con i Web Analytics

Capire come utilizzare i dati raccolti può aiutarti a migliorare l'esperienza dell'utente, aumentare le conversioni e raggiungere i tuoi obiettivi di business. Inizia a sfruttare al meglio l'analisi dei dati per portare il tuo sito web al successo. Devi ancora migrare i tuoi dati da GAU a GA4? Contattaci, e potremo aiutarti nel passaggio.