Web Analytics, come leggere i dati: ne parliamo con il consulente digitale Enrico Pavan

La gestione di un progetto web, in particolar modo se si parla di realtà aziendali, non può prescindere dall’analisi dei dati. Saper leggere e interpretare i dati rappresenta uno degli aspetti più importanti dell’intera attività online. In tal senso, abbiamo deciso di contattare Enrico Pavan, consulente digitale che ci aiuta a svelare i segreti della Web Analytics.

Tracciare il comportamento degli utenti per raccogliere preziose informazioni su cui basarsi per ottimizzare i diversi aspetti del sito. Così facendo, una vetrina digitale può diventare molto più redditizia.

• Buongiorno Enrico e benvenuto sul blog di Keliweb. Prima di iniziare con le domande, che ne dici di farci una rapida sintesi della tua formazione professionale?

Buongiorno Vincenzo e grazie mille per l’intervista.

Per quanto concerne la formazione professionale… cerco di sintetizzare al massimo: ho iniziato a lavorare con i dati più di 15 anni fa, mentre stavo finendo gli studi in Statistica all’università di Venezia.

Il primo amore è stato con il software R -che al tempo era un po’ “indie”- grazie soprattutto al professore di Statistica Computazionale che ci ha illuminato mostrandoci le potenzialità di questo software connesso ai log file del server.

Sempre durante la fase di pre-laurea sono stato assunto come data analyst in una delle più conosciute agenzie in Italia, dove ho potuto sperimentare ed affinare l’analisi dei dati.

Il totale cambio di approccio ai dati è però avvenuto nel 2008 quando ho partecipato al Google Summit a Mountain View (presso l’HQ di Google) e lavorare -e imparare- al fianco di persone come Avinash Kaushik, Justin Cutroni, Kaleb Whitmore, ecc. Durante tutti i Google Summit a cui ho partecipato ho sempre cercato di “rubare” mindset e skills che possono darti quel quid in più, spesso determinante per il business del cliente.

Da non sottovalutare tanta, ma tanta, formazione sul campo in diverse industries e contesti, oltre alla partecipazione ai principali convegni sia esteri sia italiani.

Ora da tre anni sono Founder & President di Analytics Boosters, società verticale su Analytics e Conversion Rate Optimization, con sede a Treviso, Londra e Miami. Ogni giorno affrontiamo le tematiche relative al tracciamento avanzato dei dati, analisi, ottimizzazione delle conversioni -integrando online e offline- e la formazione dei nostri clienti.

• Se volessimo riunire tutte le tue competenze in un unico concetto, potremmo dire che sei uno specialista dell’analisi dei dati. A tal proposito, puoi sottolineare per i nostri lettori quanto sia importante saper leggere e analizzare dati e statistiche in merito all’attività online?

Al giorno d’oggi saper leggere i dati ed analizzarli è fondamentale per la riuscita di un progetto; ma, se vogliamo veramente fare il salto di qualità, è necessario saper estrarre degli “actionable insights” utili a generare valore – e quindi incrementare il business- del cliente.

Purtroppo spesso ci troviamo di fronte a delle barriere interpretative che spesso limitano la possibilità di accrescere il valore delle nostre analisi: ad esempio non è ancora così frequente integrare dati dell’online con l’offline oppure i dati di un qualsiasi software di Analytics on quelli del CRM -sempre che ne sia presente uno- o, addirittura, non vengono presi in considerazione i dati qualitativi lasciati da un utente. Survey, customer care, NPS non sono quasi mai considerati e invece possono fornire dei dati molto interessanti a livello di Customer Experience e sono totalmente integrabili con i dati online.

Ovviamente anche lato online bisogna andare oltre alle cosiddette “Vanity Metrics” e generare dei tracking “avanzati” che ti permettano di conoscere nel dettaglio le azioni degli utenti e segmentarli generando cluster ad alto valore.

• Quali sono gli strumenti che consigli di utilizzare per una Web Analytics fatta al meglio?

Un mantra che mi accompagna da una vita è: “Tools don’t solve problems, People do”. Il primo tool indispensabile per un processo di Digital Analytics è, quindi, il cervello!

Il cervello e l’esperienza ci permettono di creare un framework di lavoro, con annesso measurement plan, utile a capire quali sono gli strumenti necessari a svolgere al meglio il nostro lavoro.

Spesso vedo siti/app pieni zeppi di tool spesso inutili: va bene sperimentare o cercare alternative ai tool classici, ma bisogna farlo con accortezza.

Una buon starter pack che garantisca una solida base di dati penso possa essere riassunto tramite il seguente poker di tools:

– Tag Management System: ormai un must have che può aiutare a velocizzare alcuni tempi di realizzazione del tracking ma, anche in questo caso, questo tool non risolve tutti i mali del mondo. Tra i principali ci sono Google Tag Manager e Tealium.
– Analytics Software: un sistema di raccolta dati che mi permetta di fare analisi approfondite e scoprire le caratteristiche dei miei utenti. Di questa famiglia fanno parte Google Analytics e Adobe Analytics.
– Software di Heatmapping: ovvero un software che mi permetta di “vedere” come si muovono gli utenti all’interno del mio sito, tramite mappe di calore, video recording ecc. Hotjar e ClickTale sono i tool che finora mi hanno più soddisfatto in termini di performance.
– Data Visualization tool: questi strumenti ti permettono di rappresentare i dati in grafici facilmente interpretabili a più aree aziendali. Spesso li utilizziamo anche come primo step-in per diffondere la cultura del dato all’interno dell’azienda. Di questa categoria fanno parte Google DataStudio, Tableau e Qlick.

Se vogliamo fare un upgrade bisogna passare per i tool di Testing & Targeting come Visual Website Optimizer, Google Optimize, Optimizely, ecc. Dipende dall’utilizzo che dobbiamo farne e dal budget a disposizione.

• Un’attività molto importante tra quelle che svolgi è definita Funnel Analysis, ovvero lo studio del comportamento degli utenti su un sito per individuare eventuali “punti deboli”. In che modo questo lavoro può dare dei vantaggi a un’azienda e, in particolar modo, come si studia il flusso di conversione?

Per quanto concerne la prima domanda, posso risponderti che la Funnel Analysis permette a ciascuna azienda di veicolare il messaggio giusto al targeting utente corretto nel momento preciso.

Ad ogni fase del funnel corrispondono infatti momenti, utenti e registri comunicativi diversi che, se sfruttati correttamente, aiutano l’utente a completare la fase di conversione molto più facilmente, riducendo gli step drop off.

Relativamente alla seconda domanda… beh dovrei penso scrivere un libro, ma cercherò di essere quanto più sintetico possibile :-)

Innanzitutto è necessario saper distinguere tra della navigazione degli utenti e analisi del funnel. La prima è incentrata soprattutto a capire come si muovono i nostri utenti all’interno del sito in modalità “libera”, senza quindi il vincolo del funnel.

L’analisi del funnel, in generale, si concentra soprattutto nella definizione della tipologia di percorso che fanno attraverso determinati step che porteranno alla conversione.

Si parte dalla creazione delle data driven Buyers Personas che rappresentano i nostri utenti e a cui dovremo far riferimento durante tutta l’analisi.

Successivamente vengono definiti i principali passaggi che l’utente può compiere per portare a termine la conversione (integrando anche l’offline data dove possibile). Da questo punto di partenza è possibile condurre una analisi dei drop off dei nostri utenti a seconda del conversion funnel a cui appartiene.

L’obiettivo di questa analisi è quindi duplice: recuperare gli utenti che escono tra i vari step e creare di incanalare, a seconda dell’appartenenza a determinati bucket basati sullo studio delle Buyer Personas, i nostri visitatori in percorsi di conversione adatti.

• Come da te evidenziato sul tuo sito, una recente indagina conferma che una grande percentuale di utenti (circa il 50%) è disposto a contattare altri Brand se non vengono soddisfatte le aspettative nel percorso che porta all’acquisto di un determinato prodotto/servizio. Come si possono annullare tutti gli intoppi tra azienda e utente, così da non regalare nuovi clienti alla concorrenza?

Ovviamente molto dipende da caso a caso.

Ci sono stati dei casi eclatanti in cui l’utente atterrava in una pagina 404 da ricerca organica o a pagamento; altri casi in cui la ricerca interna non funzionava, e così via.

Sicuramente possiamo valutare questa checklist:

– Pertinenza: l’utente deve visualizzare tutte le informazioni relative all’esigenza che ha espresso in fase di ricerca o navigazione
– Coerenza: l’utente non deve trovare “brutte sorprese” (es. costi di spedizione nascosti fino all’ultimo) durante il suo percorso di navigazione
– Efficienza: farsi trovare pronti a rispondere velocemente alle domande dei nostri utenti, solitamente attraverso la chat o sistema di ticketing
– Affidabilità: protocollo HTTPS attivo, principali gateway di pagamento installati, ecc aumentano il trust degli utenti verso il brand
– Comunicazione: utilizzare un registro comunicativo corretto a seconda dell’utente che andiamo ad intercettare
– Personalizzazione: il sito/app dovrebbe far vedere solamente contenuti a cui l’utente è fortemente interessato e che magari ha visto nella visita precedente o che completano, tramite upselling, l’acquisto generato
– Invasività: non esagerare con banner per il recupero carrello, pop up di scontistica, book a meeting, chatbot, ecc perché questo non fa altro che trasformare il sito in una Las Vegas anni ’80 che non vedi l’ora di abbandonare
– Style: a seconda della Region a cui ci rivolgiamo il nostro sito e stile comunicativo deve variare per adattarsi agli utenti
– Attribution Analysis: fondamentale per capire come migliorare e modellare il budget investito nel marketing (es. la campagna su Facebook mi sta portando vendite indirette o sto solo favorendo i competitor?)
– Internal Search Analysis: attraverso l’analisi delle ricerche interne al sito possiamo utilizzare questi dati per migliorare l’attività di advertising, creare contenuti “posizionabili”, generare site-personalization e integrare la nostra UX
– Navigation e Funnel Analysis: analizzare in dettaglio i percorsi dei nostri utenti e soprattutto canalizzarli correttamente verso la conversione
– Speed Test: delle nostre pagine, soprattutto da mobile. Se entro pochi secondi non si carica la pagina abbiamo perso l’utente
– Cross Device Analysis: come si muove l’utente tra i devices? Dove acquisiamo più utenti e dove li perdiamo?
– Mail Marketing Analysis: gli utenti sono segmentati secondo determinate caratteristiche o veicolo a tutti uno stesso contenuto?

Direi che come primo step per fare un’analisi ci sia abbastanza carne al fuoco!

• Negli articoli pubblicati sul tuo blog, il nucleo centrale è sempre Google. Dal punto di vista del Content Marketing, come si costruisce secondo il tuo parere un contenuto in grado di conquistare un ottimo posionamento in SERP?

Non so quale possa essere la formula magica ma mi attengo sempre alla prima cosa che mi hanno insegnato oltreoceano: “help people first, make money second” e tuttora applico questa regola.

Secondo me un contenuto deve essere prima di tutto di aiuto agli utenti -ovviamente deve avere tutti i crismi SEO per posizionarsi- in modo da ingaggiarli ed accompagnarli poi per mano verso la conversione effettiva, sia essa un lead o una vendita.

Se pensiamo che lo stesso Google va verso una versione Human-Centered dei propri algoritmi di posizionamento risulta inutile scrivere contenuti che siano solo utili al motore e non all’utente finale: ricordiamoci che sarà lui, e non il motore, a garantirci la conversione o meno.

Inoltre mi riprometto sempre di scrivere considerando che sto parlando a degli utenti e non a dei browser!

Un aiuto per la scrittura dei contenuti può avvenire da:

– Site Search: cosa cercano gli utenti? Magari scrivere un contenuto sull’argomento più cercato può essere sicuramente utile
– Dati Socio Demografici di Google Analytics: a cosa sono interessanti gli utenti? Fare un’analisi di questi dati può essere utile a definire un filone di argomenti da trattare nel sito.
– Surveys, polls, dati qualitativi: se abbiamo utilizzato uno di questi strumenti sfruttiamo i risultati e analizziamoli al fine di estrarre gli interessi dei nostri utenti.

• Occupandoti anche di formazione professionale, puoi fornirci informazioni “di prima mano” sugli interessi, le difficoltà e le idee dei giovani aspiranti specialisti del web?

Ritengo che la formazione sia uno dei punti più importanti in quanto in Italia, al momento, non c’è ancora quella sensibilità sui dati che riscontro in altri Paesi come UK, Germania e US.

Con sensibilità del dato intendo basare le decisioni strategiche di marketing su dati oggettivi e non sulle cosiddette “decisioni di pancia”. Il concetto di tracciare, analizzare e ottimizzare non è ancora assimilato. Si guarda molto spesso solo al dato di vendita/margine generato dai sistemi interni e non all’insieme di informazioni che derivano dal behaviour degli utenti lungo tutti i touchpoint che portano alla conversione.

Tra i giovani vedo però un sempre più crescente interesse vero i dati e la loro analisi anche se, purtroppo, a causa di autoproclamatisi “guru digitali”, spesso incorrono in formazione non corretta e interpretano erroneamente i concetti dell’analytics base e saltano a piè pari quelli più complicati.

Spesso ai ragazzi manca anche la possibilità di poter “sperimentare” con il day-by-day i concetti appresi durante le sessioni formative: vuoi perché non possono accedere al sistema di riferimento o perché l’analisi viene vista come un qualcosa di accessorio ad altre attività.

Se posso permettermi, darei due consigli agli aspiranti digital analyst:

Metteteci passione e la sete di conoscenza, non sentitivi mai “arrivati”: questo mondo si evolve in modo più che esponenziale e le novità sono sempre dietro l’angolo. Quindi dovete essere attenti e sempre sul pezzo

Leggere, leggere tantissimo! Ci sono tantissimi siti e blog, soprattutto americani ed inglesi, che offrono degli spunti e dei focus molto interessanti sugli aspetti del digital marketing.

Specializzatevi: credo molto nella verticalità in un determinato ambito, ad esempio Analytics, mantenendo però un occhio e un orecchio aperto anche agli altri settori del marketing, in modo da poterli integrare o almeno conoscerne i rudimenti.

Un grande ringraziamento a Enrico Pavan per aver accettato il nostro invito e aver condiviso con i nostri lettori tante informazioni utili sull’analisi dei dati.