Applicare l’analisi dei Siti Web al tuo Digital Marketing
Video 7 – Corso Digital ProQual è la tua reazione emotiva quando senti la parola, dati?
Fatica? Paura? Frustrazione?
I dati e l’analisi non devono intimorirti.
In effetti, può anche essere divertente (o almeno interessante) se sai come trasformare tutti quei numeri e rapporti in informazioni fruibili che puoi utilizzare per far crescere la tua attività.
In questo capitolo imparerai la metodologia per eseguire un’analisi nella tua azienda, le metriche che contano di più, il gergo che utilizzerai per parlarne e le persone che dovrebbero ricoprire questo ruolo nello specifico.
Ma prima, parliamo del perché i dati e l’analisi sono così importanti per un business di successo.
Ci sono due tipologie di dati a tua disposizione: o troppi o troppo pochi.
La sfida con cui la maggior parte delle persone ha a che fare è come trasformare i numeri in decisioni significative per il proprio business.
I numeri statici, in sé e per sé, non hanno significato.
Allora perché dovresti fare analisi?
Per capire la risposta, ti faccio un semplice esempio:
Netflix
La convinzione principale di Netflix è che la personalizzazione conquisti la fedeltà dei clienti, una convinzione che pone i dati al centro della loro strategia aziendale.
Netflix ha investito molto nella tecnologia di data mining per sviluppare un algoritmo di raccomandazione dei film, aprendo la strada all’utilizzo dei dati per fornire un’esperienza cliente eccezionale.
E ha funzionato.
Dopo aver adottato un modello di streaming, questo approccio basato sui dati è continuato e li ha resi uno dei migliori servizi di streaming video on demand disponibili.
Per padroneggiare analisi e dati, devi:
- Far lavorare i dati. Questa è la base dell’analisi dei dati. Ogni dato che raccogli dovrebbe aiutarti a rispondere alle domande e farti prendere decisioni intelligenti.
- Convertire le domande in strategie. Questo è ciò che rende i dati significativi. È il processo di trasformazione dei dati grezzi in decisioni aziendali.
- Contestualizzare per misurare ciò che non è misurabile. Alcune cose sono difficili da misurare. Per queste situazioni, è necessario contestualizzare i dati.
Analisi e dati non dovrebbero essere stressanti. Ma è facile sentirsi in questo modo quando ci sono così tante fonti da analizzare e comprendere, ognuna con una formattazione diversa, a volte fornendo anche numeri diversi per la stessa metrica.
Dove poni la tua attenzione? Come confrontare i dati provenienti da diverse fonti?
Per iniziare, fai lavorare i tuoi dati.
Principio n. 1: Fai lavorare i tuoi dati
Uno dei modi più semplici per comprendere i dati è pensare al Funnel di Marketing.
Questo è un concetto fondamentale che semplifica la visualizzazione dell’acquisizione dei clienti nel marketing.
Il marketing del tuo Brand crea consapevolezza e attira nuovi visitatori sul tuo sito web (Awareness).
Alcuni di questi nuovi lead saranno abbastanza interessati da valutare la tua attività e i tuoi prodotti (Valutazione) e una percentuale di loro diventerà clienti (Conversione).
Per le vendite, questo è un buon modello, ma dobbiamo modificare la canalizzazione in modo che funzioni anche per analisi e dati.
Questo modello è un diagramma di flusso delle metriche del Funnel che non solo mappa le fasi del Customer Journey, ma elenca anche le metriche che dovrebbero essere misurate in ciascuna fase.
Con questo approccio, utilizziamo le stesse 3 fasi del funnel ma le rinominiamo in questo modo:
- TOFU, o top of funnel, è la fase di awareness e sensibilizzazione
- MOFU, o middle of funnel, è la fase di valutazione di un prodotto o servizio
- BOFU, o bottom of funnel, è la fase di conversione
Ma non vogliamo fermarci qui.
Abbiamo anche bisogno di misurare cosa succede dopo che qualcuno diventa un cliente. Quindi aggiungiamo un’altra fase: la fase di post-conversione, che si concentra su come i clienti possono essere trasformati in clienti abituali, iscritti a vita e sostenitori della tua attività.
È così che farai lavorare i tuoi dati.
Non dovrai guardare tutti i tuoi dati in una volta. Assegnerai metriche diverse a ciascuna fase del Funnel di Marketing.
Per misurare lo stato di salute del tuo business quindi ne misuri lo stato in ogni fase, identificando le perdite nel tuo funnel, trovando modi strategici per migliorarne ogni step.
Per iniziare, identifichiamo le metriche del funnel di cui hai bisogno per ogni fase del Customer Journey.
Classificazione dei dati in base alla fase del funnel.
TOFU (parte superiore dell’imbuto)
Il tuo obiettivo per questa fase? Nuovi visitatori.
La domanda chiave quando si scelgono le metriche per questa fase è questa: questa metrica mi dà informazioni sui visitatori nuovi di zecca?
Un buon esempio di metrica TOFU: Nuovi Visitatori Diretti.
Nuovi Visitatori Diretti è il numero di persone che digitano l’URL del tuo sito web direttamente in Google.
Può essere utile per misurare l’efficacia della pubblicità online e offline:
- Se hai pubblicato annunci di awareness, dovresti vedere picchi di persone che cercano di saperne di più su di te.
- Se hai cartelloni pubblicitari che includono il tuo URL o un QR code che porta al tuo sito web, dovresti vedere un picco nelle aree geografiche che circondano il cartellone mentre visitano il tuo sito.
MOFU (metà dell’imbuto)
Il tuo obiettivo in questa fase? Conversione di nuovi visitatori in lead.
La domanda da porsi quando decidi se una metrica è giusta per la parte centrale del funnel è questa: questa metrica mi dà un’idea di quanto bene sto convincendo i visitatori a impegnarsi?
“Impegno” può essere definito come:
- Persone che si iscrivono
- Persone che compilano un modulo web
- Persone che ti seguono sui social
Si tratta di persone che ti danno il permesso di metterti in contatto con loro e offrire più valore. Un buon esempio di metrica MOFU: clic CTA.
Ad esempio, se hai un post sul blog con un banner per saperne di più su uno dei tuoi prodotti devi sapere quanti clic sta ricevendo quel banner e quale percentuale dei visitatori del tuo blog sta facendo clic in modo da poter valutare quanto bene i tuoi contenuti stanno convertendo i visitatori in lead.
BOFU (parte inferiore dell’imbuto)
Il tuo obiettivo? Conversione dei lead in clienti.
La tua domanda guida quando scegli le metriche per questa fase: questa metrica mi dà un’idea di come i potenziali clienti si diventano clienti?
Questa fase è particolarmente importante perché, una volta che qualcuno acquista qualcosa da te, anche qualcosa di piccolo e poco costoso, la probabilità che lo compri di nuovo è molto più alta rispetto ad un nuovo cliente e la sua disponibilità a investire nella vostra relazione aumenta in modo significativo.
Un buon esempio di metrica BOFU: percentuale di conversione o tasso di conversione.
Quante persone hanno cliccato o acquistato da una comunicazione di un offerta lampo?
La percentuale di conversione è uno di quei dati che ti dirà quali offerte funzionano e che tipo di offerte dovresti fare ai nuovi clienti per convertirli prima o ottenere più guadagno.
Conservazione e monetizzazione (dopo la conversione)
Il tuo obiettivo per questa fase? Misurare la soddisfazione del cliente.
Vuoi aumentare i tuoi fan, il ROI del traffico, la fidelizzazione e il valore della vita del cliente.
La domanda da farsi quando si esaminano le metriche post-conversione è: questa metrica mi dà un’idea della soddisfazione dei miei clienti?
Stai cercando metriche che descrivano i risultati reali dell’utilizzo del tuo prodotto. Un ottimo esempio potrebbe essere le recensioni positive ottenute.
Ad esempio un cliente soddisfatto potrebbe scrivere una recensione positiva sul prodotto acquistato, oppure parlarne positivamente sui Social sotto ad un tuo post, o utilizzare i tasti di condivisione per consigliare i tuoi prodotti ad un amico su WhatsApp.
Queste metriche saranno fondamentali per capire se stiamo facendo bene, cosa perfezionare e cosa continuare a fare per avere clienti di quel tipo.
Così da mantenere quei clienti nel nostro business e incoraggiarli a parlare di noi ai loro amici.
Esempio di metrica post-conversione: il rapporto Membri On/Off
In un ipotetico business basato sulle iscrizioni a una membership, questo rapporto ad esempio tiene traccia di quanti clienti abbiamo collegati ad un prodotto in abbonamento (o che dovrebbe essere riacquistato periodicamente), così da capire quante persone stiamo perdendo e come le stiamo perdendo.
Queste metriche ci dicono quanto è valido il prodotto e, quando sono combinate con altri rapporti, possiamo vedere quanto le nostre azioni hanno conseguenze sulle cancellazioni o incrementi di acquisti.
Queste informazioni sono fondamentali per analizzare l’andamento di un prodotto di abbonamento perché la fidelizzazione dei membri genera profitti in modo continuativo.
Abbiamo esaminato le metriche TOFU, MOFU e BOFU, un ottimo modo per classificare le metriche in base alle fasi del Funnel.
Ma c’è un altro modo per classificare le metriche, ed è in base al tipo di informazioni che forniscono sul nostro business.
Esistono 2 tipologie di metriche:
Le metriche chiave: determinano la salute generale. Queste metriche sono come un termometro per la tua attività.
Affinché una metrica sia fondamentale, devi essere in grado di esaminarla e sapere immediatamente se la tua attività sta andando bene o meno.
Le metriche dettagliate: rispondono a grandi domande. Queste metriche sono più dettagliate e ti aiutano a capire cosa sta succedendo in aree specifiche della tua attività.
In genere vanno utilizzati entrambi i tipi di metriche insieme, non solo una o l’altra.
Ad esempio, se le metriche chiave ti dicono che le cose stanno andando bene, usi le metriche profonde per scavare a fondo per aiutarti a capire perché, in modo da poter replicare il tuo successo.
Per esempio:
Miglioramento del CTR dei banner
La percentuale media di clic sui banner è una metrica chiave. Ti dice, in tutto il tuo sito, quanto è probabile che un visitatore faccia clic su un banner pubblicitario in uno dei tuoi articoli.
Per aiutarci a capire perché la percentuale di clic è del 3,25% e come possiamo migliorare tale numero, abbiamo bisogno di una metrica dettagliata: quanto è probabile che un visitatore faccia clic su un banner pubblicitario in un articolo specifico?
Non molto tempo fa, l’ho fatto per il mio blog personale di davidearmari.it. Dopo aver esaminato tutti i post del blog e aver analizzato metriche specifiche, sono stato in grado di identificare i fattori che influiscono sulla percentuale di clic.
Dopo aver applicato alcune modifiche ad alcuni paragrafi, ho migliorato la percentuale di clic degli annunci banner di circa il 2% in tutto il blog.
Miglioramento del traffico di ricerca
In questo esempio, la metrica chiave è Nuovi visitatori organici: quanti visitatori per la prima volta stanno atterrando sul tuo sito web arrivando dai motori di ricerca?
Per andare più a fondo e quindi analizzare le metriche dettagliate dovresti verificare con Google Search Console quali parole chiave hanno generato quel traffico organico e quale percentuale del traffico di ricerca stai condividendo con altri brand.
Qui, dovresti analizzare la quantità di traffico di ricerca che stai ricevendo per quelle parole chiave che hai in comune con i tuoi concorrenti.
Ciò ti consentirà di trovare aree in cui puoi competere con aziende molto più grandi perché possiedi il posizionamento per parole chiave giuste.
In alternativa, ti dirà in quali parole chiave devi potenziare per ottenere altro traffico in target.
Migliorare l’E-Commerce
In questo esempio, la metrica chiave è il valore medio dell’ordine. La metrica dettagliata invece e la tipologia di ordini ricevuti.
Il tuo obiettivo è sapere esattamente da dove proviene la maggior parte delle entrate del tuo valore medio dell’ordine.
Questo potrebbe indicarti che devi riordinare il tuo Funnel di Marketing o che devi spingere una promozione al posto di un’altra perché il valore medio dell’ordine che genera è molto più alto.
Come puoi vedere, ci sono 2 modi in cui puoi far lavorare i tuoi dati e metriche:
- Puoi assegnarli a una fase specifica del Funnel di Marketing: TOFU, MOFU o BOFU.
- Puoi usarli per misurare lo stato di salute di diverse aree della tua attività e quindi rispondere a domande più profonde su come e perché.
Una volta compreso lo stato di salute generale della tua attività e dove le cose funzionano (o meno), puoi iniziare a utilizzare le metriche per la risoluzione dei problemi.
Principio n. 2: utilizzare le metriche per risolvere i problemi
I dati vengono raccolti su una dashboard, giusto? Ma sulla dashboard, sono dati grezzi. Il tuo lavoro, come Data Analyst, è trasformare i dati grezzi in dati attivi.
Per farlo usi il Processo Decisionale Analitico.
Questo processo funziona in modo molto simile al metodo scientifico, tranne per il fatto che si basa su metriche.
Nel metodo scientifico, inizi con domande e ipotesi, quindi fai previsioni su cosa potrebbe accadere se metti alla prova diverse ipotesi.
È lo stesso con dati e analisi. Esamini i tuoi dati e inizi a fare domande al riguardo.
Fai ipotesi su cosa potrebbe accadere se potessi avere un impatto su uno di quei numeri. E poi escogiti un test per vedere se hai ragione. Semplicemente esaminando i risultati, puoi vedere chiaramente cosa è necessario fare per migliorare la tua attività.
Prendere decisioni sul tuo business non riguarderà più il tuo istinto, ma ciò che i dati ti dicono.
Questa è sempre e comunque teoria.
Ma in pratica, spesso e volentieri non sappiamo abbastanza per sapere quali domande ci dovremmo porre.
In quelle situazioni, spesso aiuta fare un’altra immersione di dati.
Revisione delle metriche chiave per ispirare domande
Quando sei dubbioso su cosa dovresti chiederti, le tue metriche chiave spesso ti daranno le informazioni di cui hai bisogno.
Passaggio 1.
Inizia esaminando le metriche chiave.
Identifica i punti in cui la tua performance è migliore del previsto o quando tende al ribasso. In molti casi, questo susciterà domande.
Ecco qualche esempio:
- Il traffico di questo articolo del blog è il doppio della maggior parte degli altri articoli del blog. Cosa lo ha reso migliore?
- Ricevi nuovi iscritti ogni giorno, ma gli iscritti totali rimangono gli stessi. Cosa sta succedendo? Dove stai perdendo iscritti? Come mai?
- Ogni volta che lo scrittore Pinco Pallino scrive un post sul blog, il traffico e le condivisioni sono superiori al normale. Cosa rende i suoi post sul blog migliori di quelli di chiunque altro?
- Noti un incongruenza nel tuo ecommerce tra due prodotti analoghi: ogni volta che fai un offerta lampo sul prodotto X va a ruba mentre se fai la stessa offerta sul prodotto Y non funziona allo stesso modo. In cosa il prodotto X vende di più? Ci sono differenze sulla comunicazione o landing page tra X e Y?
Passaggio 2.
Genera un’ipotesi e previsioni su ciò che sta accadendo.
Suggerimento: non accontentarti di una sola ipotesi. È meglio considerare più spiegazioni, idealmente da 5 a 7 ipotesi, e testarle tutte. Altrimenti limiti la tua capacità di imparare cosa sta succedendo.
Vedi, nella maggior parte dei casi, non c’è solo una ragione per il problema che stai riscontrando. Diversi fattori possono contribuire al successo o al fallimento che vuoi capire. Più ipotesi hai, maggiori sono le tue possibilità di isolare tutti i fattori coinvolti.
Passaggio 3.
Utilizzare le metriche dettagliate per verificare le ipotesi.
I dati più dettagliati ti aiuteranno a capire cosa sta causando il problema o il tuo successo. Sono anche dati che ti aiutano a rispondere a questo tipo di domande.
Ad esempio per l’esempio dell’ecommerce potresti valutare il tempo di permanenza medio sulla pagina del prodotto, se è basso sul prodotto Y rispetto a X ci sarà sicuramente qualche passaggio poco chiaro sulla landing page. Oppure il prezzo è troppo alto e appena l’utente lo vede scappa dalla pagina.
Passaggio 4.
Agisci in base ai tuoi risultati.
Se la tua conclusione è che il prodotto Y è meno ottimizzato rispetto a X è l’ora di agire sulla base dei dati che assimilato.
Perciò quello che dovresti pensare è ad esempio:
- Rivedere la scheda prodotto valorizzando i punti di forza
- Rivedere il prezzo del prodotto magari con un offerta lancio più aggressiva passando prima per un prodotto entry-level.
È solo grazie ai dati che analizzi sul tuo business il fatto che puoi prendere queste decisioni.
Principio n. 3: contestualizzare i dati per tenere conto dell’immisurabile
Non importa quanto siano buoni i tuoi dati, a volte non ti dicono tutto ciò che devi sapere.
Ad esempio, supponiamo che stai rivedendo i tuoi dati e vedi uno strano trend.
Perché questa tendenza sta prendendo forma?
Forse i tuoi concorrenti hanno fatto qualcosa di unico (nel bene o nel male).
O forse hai avuto un problema tecnologico che ha distorto i dati.
Se non prendi in considerazione questi fattori quando valuti i tuoi dati, è probabile che tu faccia un’ipotesi sbagliata.
In queste situazioni, il contesto ti aiuta a tenere conto delle variazioni nei tuoi dati.
E ci sono 4 contesti che devi considerare.
Contesti storici
Cosa ti dice di aspettarti la storicità del tuo business? Esaminando i dati attraverso una lente storica, puoi comprendere le tendenze e i comportamenti tipici dei tuoi clienti in un dato periodo dell’anno ad esempio.
Nel mio ecommerce armaringross.com ad esempio, ho notato che le vendite sono sempre diminuite in estate. Ogni estate.
Quindi, invece di preoccuparci di numeri più bassi, abbiamo escogitato strategie per aumentare le vendite in tarda primavera. Riducendo anche la spesa pubblicitaria in estate perché sappiamo che il ROI non sarà così buono.
Contesti esterni
Quali cambiamenti al di fuori del nostro controllo hanno influenzato le nostre metriche? Forse un nuovo concorrente è entrato nel mercato. O forse la tecnologia è cambiata, rendendo necessari grandi cambiamenti.
Pensa agli aggiornamenti dell’algoritmo di Google.
I fattori esterni possono essere al di fuori del tuo controllo, ma devi tenerne conto quando valuti le prestazioni.
Contesti interni
Hai apportato modifiche alla tua strategia che influiscono sulle tue prestazioni? Hai apportato modifiche al tuo sito o lanciato una campagna?
Questa è più un’analisi personale. Pensa alle modifiche che hai apportato internamente che potrebbero aver influenzato i tuoi numeri.
Contesti “contestuali”
Stai confrontando numeri grezzi o percentuali? I tuoi numeri sono distorti da valori anomali? Hai dati che non hanno senso a causa di un fattore interno o esterno?
L’insieme, questi fattori contestuali ti aiutano a rendere conto delle cose immisurabili.
Sono tutti quei contesti che non puoi prevedere o spiegare nei tuoi dati, ma ti aiutano a dare una validità alla lettura dei tuoi dati.
Rendere i dati utilizzabili
Come puoi vedere, i 3 principi di analisi dei dati ben eseguiti possono aiutarti a trasformare numeri casuali in attività attuabili per la tua azienda.
Devi assegnare ruoli ai tuoi dati in modo da conoscere la fase del Funnel a cui si riferiscono e se ti aiutano a sapere qualcosa (metrica chiave) o fornirti informazioni per rispondere ad una domanda (metriche dettagliate).
Devi anche utilizzare i dati per prendere decisioni intelligenti per la tua azienda.
Usa i dati per testare le tue idee su cosa funziona e cosa no e su come potresti migliorare i risultati.
Quando esamini i numeri per rispondere ad una domanda devi sapere esattamente cosa stai cercando di dimostrare o smentire.
Infine, è necessario contestualizzare i dati valutando i fattori che potrebbero aumentare o diminuire i numeri per te rilevanti.
Collegando i dati al mondo reale, i numeri avranno più senso e sarà più facile utilizzarli nella tua azienda per guidare la crescita.
Ci sono 5 termini che devi capire per parlare in modo intelligente di analisi e dati.
Processo decisionale analitico
Questo si riferisce al metodo scientifico basato sui dati. È il processo che utilizzerai per identificare le domande che devi porto e i metodi migliori per risponderti.
Toolkit dell’analista
Questi sono gli strumenti, i modelli e le risorse che utilizzerai per trasformare concetti e idee in dati e report.
Il tuo toolkit ti aiuterà a porre le domande giuste e a sviluppare un processo che semplifichi l’analisi dei dati.
Parametro UTM
Si riferisce al codice che puoi aggiungere a un URL per fornirti maggiori informazioni sulla provenienza del tuo traffico.
In questo esempio, l’evidenziazione giallo mostra il collegamento effettivo. Tutto quello che segue è un parametro UTM. Sono queste informazioni extra che ti aiutano a monitorare le tue sorgenti di traffico.
- Il verde evidenzia la fonte , che ti dice il pubblico o il sito di riferimento (in questo caso il pubblico è la mailing list).
- Il rosa evidenzia il mezzo, che ti dice come è stato indirizzato questo traffico (e-mail).
- Il blu evidenzia il contenuto, che è l’identificatore del tuo annuncio/contenuto (e-mail del Black Friday).
- Il grigio mette in evidenza la tua campagna, che identifica la promozione o la strategia da cui proviene questo traffico (e-mail news 20/11/22).
Quando aggiungi parametri UTM ai tuoi link, chiunque faccia clic su tali link verrà taggato e potrai tenere traccia di tali tag in Google Analytics.
Ciò ti consente di vedere quali sorgenti e comunicazioni ti stanno dando il miglior traffico.
Indicatore chiave di prestazione (KPI)
KPI è un altro modo per fare riferimento a una metrica in generale e di solito è usato per parlare di una metrica che qualcuno pensa stia guidando la propria attività.
KPI è un altro modo per parlare di una metrica chiave.
Dashboard
Una dashboard è una pagina web che raccoglie le tue metriche da una particolare fonte. Probabilmente avrai una dashboard per ogni origine dati: Google Analytics, il tuo fornitore di servizi di posta elettronica, le tue piattaforme di social media e altro ancora.
La maggior parte dei dashboard fornisce anche grafici che trasformano i tuoi dati in elementi visivi, rendendo facile vedere le tue prestazioni. Le dashboard dovrebbero essere disponibili per tutti i membri di un team. Ti aiutano a capire facilmente cosa sta succedendo in un’azienda, il che aiuta i membri del team a vedere come il loro lavoro sta influenzando il successo o calo di prestazione della tua azienda.
Chi dovrebbe avere accesso e analizzare i dati della tua azienda?
Data Analyst
Il team di analisi (o individuo) che dovrebbe avere la responsabilità principale della raccolta, della verifica e dell’interpretazione dei dati e delle analisi. I team più grandi possono anche avere un responsabile dell’implementazione dei dati, che aggrega tutte queste informazioni e le trasforma in una bellissima dashboard di facile comprensione.
Marketing
Ogni marketer degno di questo nome ha bisogno di conoscere un po’ di analisi e dati. Che tu stia pubblicando campagne su Facebook, twittando 50 volte al giorno o pubblicando articoli sul tuo blog, devi sapere cosa funziona e cosa no.
Ottimizzazione del tasso di conversione (CRO)
Le persone che eseguono test per ottimizzare il tuo marketing fanno molto affidamento sui dati per sviluppare le loro ipotesi, impostare test e misurare le prestazioni.
Potrebbe ad esempio essere anche il team (o individuo) che si occupa di creare A/B test sul tuo sito web.
