Sfruttare al meglio i dati con la Web Analytics

Se siete proprietari di un sito web o imprenditori online, capire come utilizzare le Web Analytics può essere un'ottima idea. fare la differenza tra il successo e il fallimento online. Vediamo cosa sono esattamente le Web Analytics, perché sono importanti e come usarle per prendere decisioni informate.

Che cos'è la Web Analytics?

In termini semplici, la Web Analytics è 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. Ma a cosa servono?

• Comprendere il pubblico: Analizzando i dati, è possibile avere una visione chiara di chi sono i visitatori, quali sono i loro interessi e come interagiscono con il sito web.
• Ottimizzazione delle prestazioni del sito: Utilizzando i dati per identificare i punti deboli del vostro sito web, potete apportare miglioramenti mirati per aumentare l'efficacia e la facilità d'uso.
• Misurare il successo: monitorando metriche chiave come il tasso di conversione e il tempo medio trascorso sul sito, potete valutare l'efficacia delle vostre strategie di marketing e apportare modifiche quando necessario.
• Prendere decisioni informate: Affidandosi ai dati piuttosto che all'intuizione, è possibile prendere decisioni più intelligenti e mirate per migliorare le prestazioni complessive del sito.

Quali sono i tre tipi di analisi?

Ci sono tre tipi distinti di AnalyticsCiascuno di essi ha uno scopo specifico e può essere utilizzato per rispondere a diverse domande e problemi aziendali.

• Analisi descrittiva: Questo tipo di analisi si concentra sulla descrizione di ciò che è accaduto in passato. Utilizza i 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?".
• Analisi predittiva: Questo modello di analisi si basa sull'analisi dei dati storici per fare previsioni sul futuro. Utilizzando modelli statistici e algoritmi di apprendimento automatico, l'analisi predittiva mira a prevedere quali eventi o risultati potrebbero verificarsi sulla base dei dati attuali. Risponde a domande come "Cosa potrebbe accadere?" e "Quali sono le possibili tendenze future?".
• Analisi prescrittiva: Questo tipo di analisi va oltre la semplice previsione e offre raccomandazioni sulle azioni da intraprendere per influenzare i risultati futuri. Utilizzando modelli predittivi e algoritmi ottimizzati, l'analisi prescrittiva suggerisce le azioni migliori da intraprendere per raggiungere obiettivi specifici. Risponde a domande come "Cosa dobbiamo fare?" e "Quali sono le azioni consigliate per raggiungere i risultati desiderati?".

Quali sono gli indicatori utilizzati nella Web Analytics?

Gli indicatori utilizzati nella Web Analytics sono suddivisi in diverse categorie in base agli obiettivi specifici del sito web o delle attività online. Ecco alcuni degli indicatori più comuni.

Metriche del traffico del sito

• • Visite: il numero totale di visite al sito.
  • Impressioni: il numero di volte in cui il link del sito viene mostrato a un utente nella SERP.
  • CTR (click-through rate): la percentuale di clic rispetto al numero di volte in cui l'elemento è apparso nella SERP. Più alto è il CTR, 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.
  • Frequenza di rimbalzo: la percentuale di visite in cui l'utente abbandona il sito dopo aver visualizzato una sola pagina.
  • Durata media della sessione: il tempo medio che gli utenti trascorrono sul sito durante una visita.

Metriche delle fonti di traffico

• • Traffico organico: il numero di visite provenienti dai motori di ricerca senza passare per reindirizzamenti o campagne 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 di altri siti web.
  • Traffico sociale: il numero di visite da piattaforme di social media.

Metriche del comportamento dell'utente

• • 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 cliccare sui link, scaricare file o interagire con i video.

Metriche di conversione

• • Obiettivi completati: azioni specifiche compiute dagli utenti sul sito web, come l'acquisto di un prodotto, la compilazione di un modulo o l'iscrizione a una newsletter. Il proprietario del sito web sceglie il tipo di obiettivo da impostare.
  • Tasso di conversione: la percentuale di utenti che completano un obiettivo di conversione.
  • Valore di 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 nella Web Analytics. È importante selezionare le metriche più rilevanti in base agli obiettivi e alle strategie specifiche del sito web o dell'attività online. In genere, un'analisi corretta comprende una combinazione di diverse metriche ed è importante saperle leggere e analizzare correttamente.

Qual è lo strumento più utilizzato per la Web Analytics?

Attualmente, uno degli strumenti più utilizzati per la Web Analytics è Google Analytics, una piattaforma di analisi web gratuita fornita da Google, che offre una ampia gamma di strumenti e funzioni per monitorare e analizzare il traffico del sito web. È possibile procedere con:

• Monitoraggio del traffico;
• Analisi del comportamento degli utenti;
• Tracciamento delle conversioni;
• Reporting personalizzato.

Google Analytics si integra perfettamente con altri strumenti e servizi di Google, come ad esempio Annunci di Google e Google Search Consoleconsentendo 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 smesso di elaborare i nuovi dati il 1° luglio 2023 per la maggior parte degli utenti e il 1° ottobre 2023 per gli utenti di Universal Analytics 360. Questa transizione ha rappresentato un cambiamento significativo per gli utenti di Google Analytics, in quanto GA4 introduce nuove funzionalità e adotta un modello di misurazione diverso rispetto a Universal Analytics.

• Maggiore attenzione al cliente: Google Analytics 4 sposta l'attenzione dalla semplice analisi del traffico web alla comprensione del comportamento dei singoli utenti su diversi dispositivi e piattaforme. Questo approccio fornisce una visione più completa e integrata dei clienti e del loro coinvolgimento con il marchio.
• Eventi e modelli di conversione: una delle principali innovazioni di GA4 è l'introduzione degli eventi come unità di misura chiave. Gli eventi consentono di tracciare azioni specifiche compiute dagli utenti sul sito web o sull'app, permettendo 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 una maggiore flessibilità nell'integrazione dei dati provenienti da diverse fonti, tra cui app, web e offline. Ciò consente di avere una visione più completa dei clienti e delle loro interazioni con il marchio su tutti i canali.
• Ridefinizione del modello di reporting: GA4 introduce un nuovo modello di reporting basato su eventi e parametri personalizzati piuttosto che sulle visualizzazioni di pagina. Ciò consente una maggiore flessibilità nella creazione di report personalizzati e una migliore adattabilità alle esigenze specifiche dell'azienda.
• Miglioramenti nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico: Google Analytics 4 sfrutta tecnologie avanzate di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per fornire approfondimenti più pertinenti e azioni consigliate in base ai dati raccolti. Ciò consente una comprensione più approfondita dei modelli di comportamento degli utenti e delle opportunità di ottimizzazione.

Una volta passati a Google Analytics 4 (GA4), i dati raccolti da Universal Analytics non saranno più aggiornati, ma resteranno accessibili per la consultazione. Si tratta di un breve periodo in cui sarà necessario scaricare i dati storici per evitare di perderli, operazione che può essere effettuata manualmente, attraverso i rapporti di GA4 o con strumenti di terze parti come Supermetria o Esportatore GA3.

Portate il vostro sito web al successo con la Web Analytics

Comprendere come utilizzare i dati raccolti può aiutare a migliorare l'esperienza dell'utenteaumentare le conversioni e raggiungere gli obiettivi aziendali. Iniziate a sfruttare al meglio l'analisi dei dati per portare il vostro sito web al successo. Dovete ancora migrare i vostri dati da GAU a GA4? Contattatecie noi possiamo assistervi nella transizione.