Strategia di Digital Analytics (2021)

La rivoluzione digitale ha portato alla crescita esponenziale dei dati disponibili, siamo all'inizio dell'era dell'overload dei dati.

Non solo aumentano i volumi di dati ma abbiamo anche: molte più fonti di raccolta (destinate a crescere aumentando le sorgenti), una grossa varietà di formati di dati (dai social, dal web, da app, dall'industria 4.0, dall'Iot, eccc..) e una velocità di produzione e bisogno di analisi mai vista.

L'arte del marketing moderno è la capacità di trasformare i dati in informazioni e grazie a queste conoscere meglio i fenomeni e prendere decisioni migliori.

dai dati all'informazione

Vint Cerf (inventore del TCP/IP e Chief Internet Evangelist in Google) dice:

Il futuro appartiene a coloro che sono in grado di raccogliere, aggregare, segmentare, visualizzare e interpretare i dati.

Oggi bisogna dominare i Digital Analytics.

La definizione migliore della disciplina è a mio avviso quella fornita da Avinash Kaushik (Digital analytics evangelist di Google):

"L'analisi digitale è l'analisi dei dati qualitativi e quantitativi della tua attività e della concorrenza per guidare un miglioramento continuo dell'esperienza online (e offline) dei tuoi clienti e potenziali clienti che si traduce nei risultati desiderati (sia online che offline)" - Avinash Kaushik Digital Marketing Evangelist Google

I digital analytics sono un fondamentale del Digital Marketing e l'esempio concreto del mix di competenze di business e tecniche.

Sono come saper palleggiare o fare un terzo tempo nel basket 🏀

ecografo

Mi piace la metafora del cardiologo: gli analytics sono come l'ecografo del cardiologo, è impensabile che quest'ultimo non lo sappia usare, leggere ed interpretare.

Se non lo sai misurare non lo puoi migliorare. (Lord Kelvin)

I digital analytics evitano la pratica più diffusa in tutte le aziende: l'opinionismo 😂

Sarebbe come se valutassimo le prestazioni di un'atleta solo osservandolo.

Il processo di marketing deve partire dalle informazioni della fase di analisi che diventano la base per il processo creativo; infine si analizzano i dati nella fase di controllo per iterare ed affinare.

Nel mondo moderno e digital l'approccio sperimentale diventa un fattore critico di successo al fine di dominare il caso ed avere un vantaggio competitivo.

ecosistema-marketing

Come costruire un sistema di Digital Analytics?

Il segreto di un sistema di Digital Analytics è quello di impostarlo dall'inizio (Analytics by design).

Essi sono il parabrezza da cui osserviamo il nostro business è impensabile partire senza averlo o avere una visibilità scarsa.

Di seguito i passaggi per costruire un sistema di Analytics:

  • ✔️ Comprendere mission, obiettivi di business e strategia
  • ✔️ Analizzare e comprendere ecosistema, fonti ed esplicitare elementi da controllare
  • ✔️ Come misurare? Configurazione. Tagging & Collect (come ottenere le informazioni necessarie)
  • ✔️ Processing (aggregate, filter, segment, integrate)
  • ✔️ Reporting and visualization
  • ✔️ Controllo, analisi, interpretazione e ottimizzazioni (kpi e target)

La parte di analytics è parte integrante del processo di marketing e quindi è fondamentale avere chiari gli obiettivi di business e la strategia.

Per esempio siamo un'azienda che vende scarpe da running online (es. Mister Running), la nostra mission potrebbe essere (invento): "ti aiutiamo a scegliere la migliore scarpa per te e la ricevi il giorno dopo pronto per testarle."

La strategia potrebbe essere quella di aiutare con un configuratore che aiuta i clienti a scegliere la scarpa in funzione delle caratteristiche fisiche e di obiettivi personali; inoltre abbiamo anche un consulente online che può aiutarti via chat.

Gli obiettivi possono essere chiaramente le vendite online ma anche le interazioni con il cliente (magari non acquista subito ma lo fa successivamente), l'upsell e la fidelizzazione.

Fatto questo possiamo passare alla fase successiva e mappare i punti precedenti con l'ecosistema esistente per capire cosa misurare.

In questa fase bisogna farsi prima tutte le domande a cui vorremmo rispondere
configuratore scarpe

Configuratore Shoe finder di www.misterrunning.com

Oltre alle conversioni del sito e funnel vari sarà importante vedere quanti usano il configuratore messo a disposizione da Mister Running per aiutare i clienti a trovare la scarpa giusta.

Quanti l'avviano? Dove si fermano? Mandano il video della loro andatura? Aumenta la conversione in coloro che l'hanno utilizzato? Il prodotto acquistato è coerente con il consiglio?

Altro elemento da misurare sarà l'uso della chat con i consulenti.

Come si vede le informazioni che otterremo su questi oggetti ci dirà se siamo in rotta con mission e strategia.

La fase successiva è quella più pratica: come misuriamo?

In questa fase capiamo qual è il tool migliore per i nostri obiettivi.

Alcuni classici errori sono partire dallo strumento e non da quello che vogliamo sapere e/o utilizzarne troppi per lo stesso obiettivo.

Qui si pongono le problematiche sui dati da affrontare: disponibilità, qualità, integrazione, timing.

La modalità di misurazione dipende anche dallo strumento utilizzato, online lo standard è il tracciamento lato client (browser) con sistemi di tagging e passaggio di informazioni al motore di tracking.

Quindi per esempio nel caso di apertura della chat si possono configurare degli eventi (o pagine virtuali) che ci dicono in quanti l'aprono e tutti gli step successivi.

Nella fase di configurazione occorre impostare anche i goals, vale a dire colorare in modo diverso gli eventi più importanti.

Nell'esempio potrebbero essere i configuratori iniziati e terminati.

Dobbiamo sapere in partenza le domande a cui vogliamo rispondere per poter configurare il tracciamento di conseguenza.

Se nel mio ristorante volessi sapere quanti hanno ordinato la versione di zuppa di pesce adriatica ex-post potrò farlo solo se avrò messo su un sistema di raccolta della comanda (meglio digitale) in cui riportare il dato per elaborarlo successivamente.

Spesso capita nelle fasi successive al lancio di un nuovo progetto/prodotto di porsi delle domande ex-post a cui non si riesce a rispondere in quanto i dati non sono stati raccolti in partenza 😲

La fase di processamento dei dati oggi richiede sempre meno tempo e ci sono addirittura strumenti che ci danno dati in tempo reale.

In questa fase si inseriscono anche le integrazioni tra più fonti, per esempio far convergere i dati di campagne di advertising online.

Il reporting e la rappresentazione delle informazioni sono una fase critica e sempre più importante. La capacità di non affogare nei dati e di fare sintesi e rappresentarli bene sono un'arte sopraffina.

rappresentazione dati

Abbiamo due livelli di reporting e visualizzazione, quella interna per capire bene i fenomeni e quella "divulgativa".

La seconda è collegata con l'intepretazione, nella fase divulgativa diamo anche l'interpretazione utili a prendere le decisioni migliori.

Il controllo dei KPI (gli indicatori di performance) ci diranno se stiamo andando per la strada corretta.

Per tornare al nostro esempio andremo a controllare i report del traffico sul sito (diviso per sorgente), delle vendite online, dei carrelli avviati, dei configuratori avviati e conclusi, le chat iniziate, ecc...

Le ottimizzazioni sono continue, tipicamente a volte si arriva a delle interpretazioni che richiedono ulteriori dati non raccolti in precedenza e quindi si torna nella fase di configurazione del punto 3 del nostro sistema.

Analytics sul sito: quali sono le domande principali a cui dobbiamo rispondere?

Di seguito quelle che sono le informazioni principali che dobbiamo essere in grado di reportizzare relativamente al nostro sito web o in generale alle nostre proprietà digitali.

  • ✔️ Quanti visitatori vengono sul mio sito, ogni giorno, ogni settimana, ogni mese?
  • ✔️ Da dove arrivano?
  • ✔️ Quali sono le migliori fonti di traffico?
  • ✔️ Quali investimenti e campagne online fruttano maggiore traffico? Qual è la qualità del traffico?
  • ✔️ Con quali dispositivi?
  • ✔️ Fatti cento i visitatori quanti acquistano (conversion rate)? Da quali canali?
  • ✔️ Cosa fanno i visitatori sul nostro sito? Quanto tempo ci spendono?
  • ✔️ Cosa interessa di più? Quali contenuti? Per cosa vengono?
  • ✔️ Quali e quante azioni per me strategiche compiono?
  • ✔️ Cosa acquistano?
  • ✔️ Quale percorso fanno i clienti fino all’acquisto? Dove cadono nel processo di acquisto?
  • ✔️ Quali ipotesi/esperimenti vogliamo verificare/validare?

Con queste domande in mente possiamo configurare i nostri analtytics nel modo opportuno e poi realizzare dei report chiari per comprendere cosa accade sul nostro sito e quindi al nostro business.


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