Web Analytics: cosa sono e come utilizzare i dati analitici

Web Analytics è il processo di raccogliere, analizzare e interpretare i dati relativi all’attività degli utenti su un sito web.

Tale processo ha l’obiettivo di misurare il comportamento degli utenti in modo da ottenere una comprensione approfondita del pubblico d’utilizzo.

Le informazioni emergenti sono utili a prendere decisioni future per ottimizzare l’esperienza utente e per migliorare le prestazioni del sito pensando agli obiettivi aziendali, come per esempio l’aumento delle conversioni.

La web analytics non è solo un processo di raccolta e analisi dei dati, infatti essa può essere utilizzata anche come strumento per effettuare ricerche di business e di mercato e per migliorare l’efficacia dell’attività online.

Cosa si intende per web analytics?

Per web analytics si intende il processo di raccolta, analisi e interpretazione di dati relativi al comportamento degli utenti su un sito web.

Grazie a questa tipologia di dati, che possono includere varie tipologie di dato come il monitoraggio del traffico complessivo, la frequenza di rimbalzo, i visitatori nuovi e di ritorno, il tempo trascorso sul sito e tanto altro, ci permettono di apprendere come gli utenti si comportano quando interagiscono con un sito.

Raccogliere e analizzare dati grazie a strumenti di web analytics, ci permette di tenere traccia di ciò che sta accadendo in un determinato sito rispondendo ad alcune domande fondamentali come:

• Quante persone visitano il tuo sito?
• Da dove vengono?
• Quali pagine visitano?
• Quanto tempo trascorrono i visitatori sulle tue pagine più importanti?
• Quanti se ne vanno dopo aver visitato una singola pagina?

Come avrai capito, i dati di web analytics che è possibile raccogliere e analizzare sono tanti e soprattutto all’inizio dell’analisi, la quantità di dati può bloccarci.

Per questo motivo, è molto importante identificare alcuni parametri sin dall’inizio della nostra ricerca.

Prendere in considerazione tutte queste informazioni e tradurle in insight, ci aiuta a garantire che un sito sia facile da usare e in linea con il target finale.

Se non è ancora chiaro come i dati di web analytics possono essere utili a livello pratico, ecco un esempio che potrebbe farti capire meglio: 

Ipotizziamo di avere un sito e tra i vari dati, vogliamo soffermarci prima di tutto sulla frequenza di rimbalzo dei visitatori del nostro sito. In questo caso, grazie ai dati di web analytics che stiamo raccogliendo, sappiamo le dinamiche di abbandono dei nostri visitatori, per esempio emerge che i nostri visitatori abbandonano subito una determinata pagina, come la home page. 

In base a questo dato, si possono fare ipotesi di comportamento per cui tale dato potrebbe indicare che la homepage presenti una mancanza di informazioni necessarie per la loro ricerca. 

In sintesi, partendo dai dati di web analytics, è possibile fare dei miglioramenti nella progettazione del sito che stiamo analizzando.

A cosa serve la Web Analytics?

Come è stato spiegato in precedenza, la web analytics ci aiuta a tenere traccia di ciò che accade nel sito e il suo l’obiettivo è quello di aiutare a comprendere il comportamento degli utenti di esso in modo da ottenere insight utili per ottimizzare l’esperienza utente e raggiungere gli obiettivi prefissati.

Vediamo nel dettaglio gli utilizzi principali della web analytics:

Comprendere i visitatori

Gli strumenti di web analytics rivelano una serie di informazioni sui visitatori, come il dispositivo utilizzato, il tempo medio trascorso sulla pagina, quali contenuti attirano più traffico, utenti nuovi o di ritorno.

Queste informazioni consentono di ottimizzare l’esperienza e proporre contenuti in base alle loro esigenze e preferenze.

Ottimizzare il sito e i contenuti

Gli strumenti di web analytics sono utili a scoprire quali contenuti hanno un rendimento migliore. Questi dati permettono ai designer di identificare eventuali aree di miglioramento e di concentrarsi sui contenuti e sulle informazioni interessanti per i visitatori, rendendo il sito migliore per loro.

Monitorare le prestazioni

Sarà scontato ripeterlo, ma ovviamente la web analytics è importante per monitorare l’andamento del sito, come il numero di visitatori, le conversioni etc.

Ovviamente monitorando le metriche scelte in base agli obiettivi aziendali, è possibile valutare costantemente l’efficacia del sito e identificare aree di miglioramento di un sito, applicando soluzioni in tempo reale.

I dati di web analytics ci permettono di prendere decisioni basate su dati oggettivi in modo da migliorare costantemente le prestazioni online, tra cui il coinvolgimento degli utenti e le conversioni.

 Come fare web analytics?

Ecco alcuni step importanti del processo di web analytics:

1. Definizione degli obiettivi

Prima di iniziare la raccolta dati vera e propria è necessario per le aziende comprendere i loro obiettivi e cosa vogliono ottenere. Gli obiettivi possono essere diversi: dall’aumento delle vendite alla consapevolezza del marchio. Ma è necessario definirli per sapere quali dati di web analytics raccogliere.

2. Raccolta dati

Il secondo passo nel processo di web analytics è sicuramente la raccolta dati.

Tale raccolta avviene attraverso strumenti come Google Analytics, Adobe Analytics, Hotjar etc. Gli strumenti appena presentati hanno la capacità di tracciare le attività degli utenti (es. pagine visitate, tempo trascorso su ogni pagina, azioni compiute)  e anche la loro provenienza, per esempio sapere come sono arrivati al sito.

3. Misurazione delle metriche

Una volta raccolti i dati è possibile individuare una serie di indicatori chiave (KPI), ovvero metriche specifiche utili a misurare le prestazioni di un sito web. Grazie a tali indicatori, è possibile valutare o meno il raggiungimento degli obiettivi precedentemente prefissati.

Ci sono diverse tipologie di metriche, ma le scopriremo più avanti.

4. Analisi dei dati

É importante analizzare e interpretare i dati grezzi per trasformarli in informazioni utilizzabili ad identificare modelli e problemi sul sito. 

5. Ottimizzazione del sito web

Grazie all’analisi dei dati, è possibile ragionare sui possibili miglioramenti da applicare al sito e formulare strategie che siano in linea con gli obiettivi del brand o dell’organizzazione.

I miglioramenti possono riguardare il design, i contenuti ma anche i flussi, ottenendo di conseguenza un’esperienza utente migliore.

6. Sperimentazione e testing

Per comprendere se i miglioramenti producono i risultati voluti, è necessario sperimentare e testare diverse strategie per comprendere quale è la migliore.

Infatti, la web analytics può coinvolgere alcune metodologie di sperimentazione, come l’A/B test, in modo da comprendere quale soluzione ha il rendimento migliore da parte degli utenti.

7. Monitoraggio continuo

Ultimo passaggio, ma che in realtà è presente durante l’intero processo, è il monitoraggio.

È importante monitorare le prestazioni e ricominciare il ciclo nel momento in cui i dati cambiano e ci informano di possibili cambiamenti.

Servizi di web analytics

Finora abbiamo cercato di spiegarti cos’è la web analytics, a cosa serve e anche il processo per farlo. 

Ma non è abbastanza, infatti per mettere in pratica tale processo è necessario conoscere alcuni strumenti che supportano tale analisi. 

In generale, tutti gli strumenti di web analytics sono importanti per raccogliere, misurare e comparare i dati dei siti che vuoi analizzare. 

Esistono diversi servizi di web analytics, molti dei quali sono disponibili gratuitamente.

Ma la vera sfida dei servizi di web analytics è legata all’interpretazione del dato, senza perdersi tra le tantissime informazioni che vengono raccolte.

È necessario avere buone capacità di analisi delle informazioni per far emergere insight efficaci ed azioni specifiche.

Di seguito abbiamo preparato una raccolta con inclusa una breve spiegazione dei principali servizi di web analytics.

Google Analytics

Uno dei servizi di web analytics che non può mancare nella tua cassetta degli attrezzi è Google Analytics. Si tratta di un servizio di web analytics gratuito e fornito da Google che consente di raccogliere e analizzare dati dettagliati su quello che accade in un sito, come per esempio:

• monitoraggio del traffico;
• comportamento degli utenti;
• origini del traffico;
• analisi dei contenuti;
• etc.

Grazie a tutti i dati di web analytics raccolti è possibile sapere e analizzare i punti deboli del sito in modo tale da rivedere e migliorare l’esperienza utente complessiva. 

Crazy Egg

A differenza di Google Analytics che mostra i dati del tuo sito, Crazy Egg tende a mostrare il perchè. Crazy Egg è un servizio di web analytics che fornisce Heatmap (mappe di calore) e altri report improntati alla visualizzazione di come i visitatori del sito interagiscono con esso. 

Utilizzando Crazy Egg si ha la possibilità di raccogliere informazioni dettagliati su dove cliccano gli utenti, dove scrollano etc., ovvero avere una panoramica per individuare le aree di maggior interesse per gli utenti.

Inoltre, Crazy Egg permette di fare A/B test completi, registrazioni schermo e altri servizi che, con i dovuti ragionamenti e utilizzi, aiutano a migliorare l’esperienza e le conversioni.

Hotjar

Uno strumento molto simile a Crazy Egg è Hotjar. Infatti, anche questo servizio di web analytics fornisce informazioni dettagliate sul comportamento degli utenti  tramite mappe di calore.

Questo servizio, insieme a Google Analytics, è una delle piattaforme più utilizzate da aziende e professionisti.

Hotjar, tramite mappe di calore, permette di individuare le zone calde del sito ovvero quelle con maggiore interesse, e quelle zone che non sembrano essere interessanti per gli utenti.

Grazie a tutte queste informazioni è possibile, come gli altri servizi di web analytics, migliorare l’esperienza utente e incrementare le conversioni.

Matomo

Si tratta di una piattaforma di web analytics open source che, come gli altri servizi precedentemente elencati, fornisce report dettagliati in tempo reale sui visitatori di un sito. 

La principale differenza con altri servizi di web analytics è la sua particolare attenzione verso la privacy e la proprietà dei dati.

Mixpanel

Mixpanel è una piattaforma di raccolta e analisi dati relativi al comportamento degli utenti che  interagiscono con il tuo sito o prodotto digitale. Si concentra su 3 concetti chiavi:

• Eventi;
• Utenti;
• Proprietà.

Mixpanel è utile per le aziende che vogliono capire come gli utenti interagiscono le loro applicazione, in cui grazie agli insight che vengono forniti tramite report interattivi riescono a capire, se necessario, come migliorare l’esperienza utente.

Metriche principali di web analytics

Di seguito affronteremo nel dettaglio le principali KPI di web analytics. Vediamole insieme!

Provenienza del traffico

Capire l’origine del traffico è molto importante per identificare le strategie corrette in base alle diverse tipologie di traffico.

Grazie a questo indicatore che possiamo trovare tra i dati di web analytics, è possibile comprendere da dove arrivano i visitatori e quindi capire quali sono i canali migliori per generare traffico. 

Ci sono diverse tipologie di traffico che possono essere identificate:

• Traffico organico: ovvero il traffico proveniente da motori di ricerca come Google. In genere gli utenti digitano una query di ricerca e scelgono di esplorare un determinato link tra i risultati.
• Traffico Referral: comprende quel traffico che arriva attraverso link presenti in altri siti, blog etc.
• Traffico a pagamento: arriva dalle campagne online per cui si paga per mostrare il proprio annuncio in posizioni maggiormente visibili dagli utenti.
• Traffico Social: comprende il traffico che arriva tramite i social come Facebook, Instagram, Twitter.
• Traffico diretto: ovvero quando l’utente ha le idee chiare e arriva al sito digitando direttamente l’URL. Questa tipologia di traffico indica notorietà del brand e fedeltà da parte dell’utente.

Utenti/visitatori di ritorno

Gli utenti o visitatori di ritorno rappresentano le persone che navigano il sito in un determinato intervallo di tempo e che hanno già visitato il sito in precedenza.

Questa metrica permette di misurare le dimensioni del pubblico e comprendere se si stanno raggiungendo le persone giuste.

Infatti, confrontare visitatori nuovi e di ritorno è molto importante per sapere se si è abbastanza efficaci nell’attirare nuovi visitatori.

Ovviamente, il rapporto tra le due diverse tipologie di utenti dipende da diversi fattori, come per esempio la riconoscibilità del brand, quanto tempo si è sul mercato etc.

Nuovi utenti/ nuovi visitatori

Tra gli utenti sono presenti nuovi visitatori, chiamati anche nuovi utenti, che indicano il numero di visitatori unici. Per nuovi visitatori si intendono le persone che visitano il sito per la prima volta.

Questo parametro ci permette di analizzare se si sta generando nuovo traffico, ed in genere un buon risultato dovrebbe avere un flusso costante di nuovi visitatori nel tempo, in modo da bilanciare quelli che potrebbero perdere interesse.

Bisogna sapere però, che i visitatori unici non sono un parametro accurato al 100%.

Infatti, gli strumenti di web analytics utilizzano per esempio i cookie per tracciare i visitatori, ma può capitare che non si riesce a distinguere i nuovi da quelli di ritorno.

Sessioni

Le sessioni sono tutte quelle interazioni che effettua l’utente in un determinato periodo di tempo, in cui per interazioni si intende visualizzazioni di una pagina, attività come click e tutte le interazioni che fanno gli utenti quando stanno navigando un sito web.

Bounce rate o tasso di rimbalzo

La bounce rate è la percentuale che misura quando un utente abbandona il sito web, dopo aver visualizzato una singola pagina e senza effettuare nessuna azione significativa.

Per esempio quando un utente legge un articolo da un blog (trovato tramite ricerca o altro) ma non fa nessun altro click interno al sito.

Parlando di numeri, possiamo affermare che una bounce rate pari o inferiore al 40% è considerata buona, dal 40% al 60% nella media, mentre sopra il 60/70% deve essere considerato come un valore elevato e significativo.

In quest’ultimo caso, si consiglia di fare un’analisi approfondita per andare ad identificare le singole pagine che risultano avere un possibile problema. 

Visualizzazioni della pagina

Rappresentano il numero totale di volte in cui una pagina è stata visualizzata.

In genere, viene conteggiata quando una determinata pagina viene caricata da un browser, questo vorrebbe dire che se dovessimo caricare la stessa pagina due volte, quella verrebbe conteggiata come due visualizzazioni.

Tale metrica di web analytics, dà l’idea della popolarità di una pagina sul sito.

È importante però contestualizzare i risultati e confrontarli con altri parametri in modo da avere dei dati più oggettivi.

Inoltre, non è detto che una pagina con una visualizzazione elevata sia popolare, al contrario potrebbe indicare che creava confusione e di conseguenza gli utenti avevano la necessità di tornarci più volte.

Exit rate o tasso di uscita

Tale metrica misura quante volte un utente ha lasciato il sito da una determinata pagina.

Grazie a questo dato, possiamo sapere quali pagine sono da migliorare e ci permette di comprendere il rendimento di una determinata pagina, ovvero quelle con una percentuale di uscita più alta probabilmente devono essere riviste.

Ovviamente bisogna sempre contestualizzare le pagine e comprendere se il tasso di uscita alto è un problema oppure è un dato normale nel flusso.

Per esempio se notiamo un alto exit rate dopo che l’utente ha completato l’azione con successo e non ci sono altre azioni da fare, allora il tasso di uscita alto è normale.

Se invece notiamo dati importanti nel bel mezzo di un flusso, allora è un segnale da indagare per comprendere le ragioni dell’abbandono.

Come utilizzare i dati analitici?

L’utilizzo di dati provenienti da servizi di web analytics contribuisce all’ottimizzazione del sito web, in quanto aiuta a tenere traccia di quello che accade sul sito e identificare aree di miglioramento. 

Infatti, se utilizzati nel modo corretto, i dati di web analytics  possono aumentare il traffico e le conversioni.

Vediamo insieme come è possibile arrivare a queste conclusioni tramite l’utilizzo di dati analitici:

Scoprire la tipologia di visitatori e da dove provengono

Sapere questa tipologia di informazioni, aiuta ad analizzare i diversi segmenti di utenti che visitano il sito.

Grazie ai dati analitici, possiamo comprendere dati anagrafici, obiettivi e comportamento, creando delle segmentazioni in base ai dati che si hanno a disposizione.

In base ai dati analitici che emergono, e quindi alle loro esigenze specifiche, si può personalizzare l’esperienza. 

Analizzare le conversioni

Tramite l’analisi delle conversioni come acquisti reali, iscrizione alla newsletter etc, e il percorso che li ha portati a convertirsi, si può progettare il sito per ottenere un numero maggiore di conversioni.

Per esempio, alcuni strumenti di web analytics possono mostrare per un’ecommerce, metriche per vedere i prodotti più venduti sul sito.

Tenendo in considerazione questi dati, si può perfezionare l’esperienza e porre l’attenzione su determinati prodotti.

Ottimizzare le fonti

I dati analitici ci dicono anche quali sono le fonti principali, in modo da sapere su quali canali concentrarsi maggiormente.

Per esempio, se l’80% del traffico proviene da Instagram rispetto agli altri social dove sei ugualmente attivo, probabilmente dovresti investire su annunci e sponsorizzate su quella piattaforma.

Prendere in considerazione dati impattanti

Si consiglia di utilizzare i dati analitici partendo da quelli con un maggiore impatto negativo.

Invece di focalizzarsi sui punti di forza, una strategia potrebbe essere quella di tenere in considerazione i dati che stanno subendo per esempio un calo.

Analizzando le aree che stanno avendo prestazioni inferiori rispetto a quelle attese, può essere utile per colmare le debolezze e apportare le modifiche necessarie in modo da migliorare l’esperienza utente.

In generale, è sempre consigliato avere dati recenti.

I dati di un periodo passato potrebbero non essere abbastanza rilevanti per le migliorie da applicare nel presente, ma possono essere utilizzati per avere un’overview dell’andamento dei dati analitici.

I dati devono essere attuali, completi e rilevanti per l’analisi.

Infatti, i dati analitici devono essere orientati in base agli obiettivi di analisi prefissati. 

Problematiche comuni nell’utilizzo di dati di web analytics

Nonostante l’utilizzo dei dati analitici siano utilissimi per migliorare l’esperienza utenti di un sito o un prodotto digitale, presentano alcune problematiche.

Ecco alcune problematiche che si possono incontrare:

Avere troppi parametri da considerare

I servizi di web analytics danno la possibilità di monitorare un grande numero di dati, ma la difficoltà risiede proprio nel comprendere quali dati sono utili.

Come regola generale, si consiglia di iniziare con il prendere in considerazione i dati che sono importanti per gli obiettivi aziendali, in modo da fare una selezione dei dati da analizzare.

I dati di web analytics non sono sempre accurati

Come raccontato in precedenza, non sempre i dati sono accurati.

Molti utenti potrebbero bloccare e rinunciare ai servizi di analisi, di conseguenza impediscono agli strumenti di web analytics di raccogliere informazioni.

I dati non vengono contestualizzati

I dati di web analytics ci raccontano cosa fanno gli utenti quando navigano il sito o utilizzano un prodotto digitale, ma non ci spiegano il perché fanno un determinato argomento.

Quindi è utile fare ragionamenti e ipotesi sui dati, oppure affidarsi ad altre soluzioni di analisi comportamentale.

Problematiche inerenti alla privacy dei dati

La raccolta di dati tramite servizi di web analytics potrebbe far emergere problemi con le normative sulla privacy.

Le leggi sulla privacy dei dati sono diventate molto severe negli ultimi anni e per questo motivo è necessario prestare molta attenzione alla sicurezza informatica e rispettare le regole per evitare problemi legali.

Si consiglia di utilizzare strumenti di web analytics che abbiano procedure di monitoraggio sicuri.

Conclusioni

In sintesi, hai scoperto i Web Analytics, le loro caratteristiche principali, i loro vantaggi e svantaggi, insieme alle sue applicazioni e qualche esempio.

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