3 Agosto 2022

Come scegliere il tool di analytics: non esiste la soluzione giusta per tutti

La crescente attenzione a livello europeo rispetto a GDPR e protezione dei dati personali e l'ultimo provvedimento del Garante della Privacy in Italia hanno suscitato preoccupazione nella maggior parte delle società che utilizzano i dati digitali.

Da mesi riceviamo richieste di aziende che, in questo scenario di incertezza, vogliono capire come muoversi e come prepararsi al cambiamento.

Se fino a poco tempo fa la soluzione "standard" era utilizzare Google Analytics, oggi molte aziende si stanno chiedendo se ci siano alternative migliori. Ovvero soluzioni che che da una parte garantiscano la protezione dei dati e dall'altra siano in grado di fornire una visione completa dell'andamento del business online.

Da mesi studiamo nuove soluzioni e, ispirandoci al famoso podcast Life after GDPR di Rick Dronkers (se non lo conosci, ti consigliamo di iniziare a seguirlo), abbiamo sintetizzato i 3 possibili approcci che le aziende possono adottare per rispondere al cambiamento, a seconda di quelle che sono le esigenze di business e del rischio che sono disposte ad assumere:

  1. La lotta
    Questo approccio consiste nel mantenere come strumento di analisi Google Analytics (ovviamente la nuova versione, dato che Universal verrà dismesso tra poco), mettendo però in atto serie strategie per minimizzare il rischio.

  2. La fuga
    Questo è l'approccio consigliato per chi ha come priorità la protezione dei dati personali e non vuole rischiare mantenendo attivo Google Analytics, e che cerca quindi soluzioni differenti, possibilmente basate in Europa.

  3. Il blocco
    Approccio che consiste nel mantenere lo status quo e di aspettare ulteriori sviluppi prima di mettere in campo nuove strategie.

Non è facile scegliere quale tipo di approccio adottare e soprattutto come Digital Pills teniamo a sottolineare come non ci siano soluzioni standard adatte a tutti: ogni società ha maturità, esigenze e obiettivi diversi e questa può essere un'occasione proprio per fare un'analisi e definire la propria analytics strategy aziendale.

Vediamo quindi nel dettaglio i tre approcci.

La lotta, ovvero combattere per minimizzare il rischio

Questa opzione consiste nell'intraprendere una serie di azioni volte alla minimizzazione dei rischi e garantire il massimo livello possibile di privacy e conformità, mantenendo come strumento di analisi Google Analytics 4.

Chi abbraccia questo approccio mette in atto una serie di strategie per minimizzare i rischi:

  1. Prendere la ownership degli end-point del data collection, quindi, fondamentalmente, per la maggior parte dei casi, adottare un sistema di tracking GTM server-side.
    Questo significa che l'azienda assume il controllo e la responsabilità dei dati.

  2. Integrare le Consent Management Platform nel setup del tracking ed essere quindi sicuri di rispettare le normative sui cookie e di tracciare solo quando l'utente dà il suo consenso.

  3. Anonimizzare, nascondere, eliminare ed assicurarsi che nessuna PII o altra informazione sensibile venga trasmessa a piattaforme di terze parti.

La fuga, ma in che direzione?

Si tratta di un approccio che va adottato prestando particolare attenzione, non ci stancheremo mai di ripeterlo a quelle che sono le esigenze di business in termini di valore dei dati e di importanza della privacy.

Chi si ritrova in questo scenario, può adottare tre soluzioni:

  1. Downgrade
    Se il livello di maturità digitale della vostra azienda è basso e i dati non rappresentano un asset fondamentale su cui vengono prese le decisioni, allora il nostro consiglio è quello di passare a una soluzione più semplice (come ad esempio Plausibile).

  2. Move Sideways
    Se hai bisogno di uno strumento con caratteristiche simili e la tua azienda dispone di un budget da destinare alla formazione del vostro personale per l'utilizzo di un nuovo strumento, allora valuta soluzioni simili a GA che si basano sull'UE (come ad esempio Piwik PRO, di cui siamo unico partner in Italia).

  3. Upgrade
    Se la tua azienda ha il giusto livello di maturità e i dati rappresentano un aspetto fondamentale su cui vengono prese la maggior parte delle decisioni, e hai a disposizione un buon budget da destinare alla digital analytics, allora il nostro consiglio è di passare ad una 1st party data stack (utilizzando strumenti come Snowplow e PostHog).

Il blocco, o meglio "non muovetevi e nessuno si farà male!"

Se il livello di maturità digitale della tua azienda è basso, i dati non rappresentano un asset fondamentale su cui prendere decisioni e non c'è budget da destinare all'implementazione e all'apprendimento di un nuovo strumento, allora abbandona o (a tuo rischio e pericolo) mantieni l'attuale implementazione, tenendo sotto controllo l'evoluzione della situazione.

Alcune domande da farsi per capire come muoversi

Prima di prendere decisioni affrettate, rischiando di avere poi problemi sul lungo periodo e di scegliere una soluzione senza valutare le alternative, ci sono una serie di domande che ti consigliamo di porti:

  • Quanto sono preziosi i dati per la tua azienda?
  • Qual è il rischio che la raccolta dei dati comporta per la tua azienda?
  • Quanto di questo rischio pensi di poter minimizzare?
  • La tua azienda ha le persone giuste o il budget per prendere provvedimenti?

Il consiglio che ti diamo è quello di portare questo discorso in azienda: più persone direttamente coinvolte da queste attività verranno incluse nella discussione, più è facile che la discussione porti ad una soluzione condivisa e utile a tutti i livelli di business.

Come possiamo aiutarti

In Digital Pills lavoriamo da annni per capire come supportare al meglio le aziende nel trovare soluzioni custom, adatte alle esigenze di business e allineate alle priorità in ottica di protezione dei dati personali.

Abbiamo ideato un processo breve e pragmatico, che parte dalle tue esigenze e si basa sulle valutazioni dei nostri data strategist e web analyst. L'obiettivo è quello passare attraverso la conoscenza del tuo business per guidarti nella scelta della tua analytics strategy e dello strumento da implementare.

Se hai bisogno di una mano scrivici a hello@digitalpills.it oppure scopri come possiamo aiutarti a scegliere lo strumento di analytics giusto per te:

27 Novembre 2020

Come fare l’upgrade a Google Analytics 4 (GA4)

Google Analytics 4 sarà a partire da luglio 2023 l'unica versione disponibile: clicca qui per leggere tutte le novità e scoprire i nostri consigli per gestire al meglio la transizione.

In questo articolo vedremo come fare l'upgrade a Google Analytics 4, che oltre a essere un passaggio obbligato per via dell’imminente dismissione di Universal Analytics, rappresenta un grande vantaggio per mitigare l’impatto dei dati raccolti in ambito GDPR. Se sei interessato al tema e ad approfondire i vantaggi di GA4 anche in questo senso, ti consigliamo la lettura di un nostro articolo su Google Analytics e il Garante della Privacy.

Se non sai cos'è Google Analytics 4, abbiamo già preparato un articolo dove puoi scoprirlo.

In questo articolo trovi due modi di implementare GA4:

  1. Se stai installando il tracking di Google Analytics per la prima volta
  2. Se hai già configurato la property GA3

Se stai installando il tracking di Google Analytics per la prima volta ecco tutti i passi da seguire per creare una nuova property GA4:

Step 1: Accedi al tuo account Google e vai a https://analytics.google.com/analytics/.

Step 2: Fai clic sul pulsante "Avvia misurazione".

Step 3: Inserisci il nome per il tuo nuovo account Google Analytics. Il nome dell'account è solitamente il nome della tua azienda:

Step 4: Fornisci o nega le condivisioni dei dati indicate. Vai in basso e clicca su "Successivo":

Step 5: Inserisci il nome della property GA4 che stai creando, seleziona la categoria di appartenenza del tuo business e la time zone:

Tra le opzioni avanzate, hai la possibilità di creare anche una property GA3, ma è un’opzione non consigliata per i nuovi utenti.

Step 6: Clicca su "Avanti".

Step 7: Inserisci le informazioni sulla tua attività commerciale, in modo da fornire a Google informazioni per personalizzare la tua esperienza.

Step 9: Accetta i termini di servizio di Google Analytics e i termini di trattamento dei dati:

Step 10: Seleziona le tue preferenze riguardo le comunicazioni per email con Google e "Salva":

Step 11: Crea un nuovo Data Stream, scegliendo tra Web, App Android e App per iOS

Step 12: Inserisci URL del sito e nome dello stream; infine, clicca su “Crea stream”

NB: inserire l’URL in questo passaggio non implica la raccolta dati dal tuo sito! Per iniziare a raccogliere i dati, è necessario installare GTM sul sito, come scritto nello step successivo.

Nota: Questa è anche la sezione in cui avrai la possibilità di configurare alcune impostazioni del tuo Data Stream, ad esempio l’Enhanced Measurement o la Referral exclusion list.

Step 13: Implementa il tracking code di Google Analytics (gtag.js) nel tuo sito via Google Tag Manager.

Se hai già configurato la property GA3 segui questi passaggi per implementare la GA4 property:

Step 1: Vai alla sezione admin della reporting view di GA3.

Step 2: Inizia il processo di creazione della property GA4 cliccando su “Assistente alla configurazione GA4” nella colonna property oppure sul bottone “Vai” del popup visibile in ogni pagina di Analytics.

Step 3: Clicca su "Inizia" sotto la sezione "Ho bisogno di creare una nuova property Google Analytics 4".

Step 4: Clicca su "Crea property":

Ora Google Analytics creerà automaticamente una nuova GA4 property. Cliccando su “Vai alla tua property GA4”, Analytics la aprirà in una nuova scheda chiamandola come la tua vecchia property di GA3 con il suffisso “ - GA4”.

La property che avevi rimarrà comunque invariata.

Ora avrai accesso ad almeno due properties: una o più di quelle già esistenti e la nuova GA4.

Ricordati che la nuova GA4 property non inizierà a raccogliere dati in modo automatico, dovrai configurare il tuo GTM perché i dati possano arrivare nella tua nuova property.

Step 5: Vai alla sezione sottostante “Data Streams” e clicca sull’unico stream web presente

Step 6: Prendi nota del tuo ID di misurazione.

Step 7: Vai al tuo account GTM e clicca su "nuovo tag":

Step 8: Dai un nome al tuo tag, come per esempio "GA4 tracking - tutte le pagine" e imposta come tipo di tag "Google Analytics: GA4 Configuration":

Nota: Questa è anche la sezione in cui avrai la possibilità di configurare alcune impostazioni del tuo Data Stream, ad esempio l’Enhanced Measurement o la Referral exclusion list.

Step 9: Inserisci il ID di misurazione che ti sei annotato precedentemente nella casella "Measurement ID".

Step 10: Imposta l'attivatore in modo che si attivi su tutte le pagine:

Step 11: Clicca su "Salva".

Step 12: Clicca su "Preview" sulla parte destra in alto della pagina:

La modalità preview di tag manager si aprirà in una nuova scheda. Se questo non succede è perché il tuo browser lo sta impedendo.

Step 13: Inserisci l'URL del tuo sito e clicca "inizia":

Una volta che avrai cliccato "inizia" si aprirà una nuova scheda con il tuo sito.

Step 14: Torna indietro sulla scheda del tuo Google Tag Manager e clicca "continua":

Step 15: Se vedi il tag "GA4 tracking - tutte le pagine"  sotto la sezione "tag attivati" vuol dire che il tuo tag sta funzionando correttamente:

Step 16: Torna al tuo GTM account e clicca su "Invia":

Step 17: Dai un nome alla tua versione a clicca su "pubblica":

Step 18: Vai sul tuo sito e visita un paio di pagine.

Step 19: Torna sulla tua GA4 property e chiudi la finestra "Dettagli del flusso web":

Step 23: Clicca sull'icona "in tempo reale" per vedere il report in tempo reale:

Ora dovresti riuscire a vedere i dati in tempo reale.

A questo punto...

A questo punto avrai finito e sarai pronto per usare tutte le potenzialità della Google Analytics 4 property!

Data la crescente attenzione nei confronti del GDPR, potresti avere dei dubbi se Google Analytics sia lo strumento più adatto a te per la raccolta dati o se sia necessario valutare altre alternative. In questo articolo, abbiamo approfondito la tematica e ti proponiamo 3 possibili approcci per rispondere ai cambiamenti.

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12 Settembre 2023

Data activation e CDP per il mondo retail

L'avvento del digitale ha trasformato le modalità con cui i consumatori interagiscono e acquistano.  Le loro abitudini, le nostre abitudini, sono mutate e il modo in cui ci si relaziona con i venditori al dettaglio è diverso. 

La tradizionale concezione di negozio o punto vendita sta evolvendo: il negozio del domani potrebbe essere più prossimo di quanto immaginiamo, e ancora una volta, è il mondo digitale a guidare questa rivoluzione nel commercio al dettaglio.

Chi, oggi, non consulta le opinioni online prima di comprare qualcosa? E chi non si aspetta che un venditore disponga almeno di un sito web o di una presenza sui social? Di fronte a questo scenario, è fondamentale sfruttare le potenzialità dell'innovazione, proponendo esperienze d'acquisto che rispecchino le aspettative e i valori dei clienti.

Sia in Italia che all'estero, il settore del Retail diventa sempre più agguerrito, a causa dell'aumento dei concorrenti e dell'espansione della tecnologia. Sebbene alcuni venditori italiani stiano cercando di adeguarsi alle tendenze imposte dai grandi nomi internazionali del retail, la distanza in termini di tecnologia e mentalità rimane notevole. L'ecosistema economico italiano, caratterizzato da una miriade di piccole e medie imprese, rappresenta una sfida ulteriore in questo contesto.

In un contesto in cui le aziende si trovano di fronte a sfide sempre più complesse la grande questione è: come raggiungere gli obiettivi aziendali in un contesto altamente competitivo, sfruttando al meglio dati, tecnologia e strategie digitali?

In questo articolo vedremo quali sono i principali ostacoli per il settore retail e come pensiamo che si possano utilizzare i dati per ottenere un vantaggio competitivo, proponendo come una via possibile quella dell'implementazione di una Customer Data Platform.

Prima, però, se vuoi ricevere i prossimi articoli via email e non perderti le novità di settore puoi iscriverti alla nostra newsletter.

I principali ostacoli per il settore retail

In un'era dominata dalla digitalizzazione, le aziende si trovano di fronte a sfide complesse e ostacoli che possono rallentare la loro crescita e l'efficacia delle loro strategie di marketing:

Frammentazione dei dati

In un mondo in cui i dati sono il nuovo "oro", molte aziende si trovano a navigare in un mare di informazioni spesso disorganizzate. Questi dati, essenziali per comprendere il comportamento e le esigenze dei clienti, sono spesso dispersi in diversi silos informatici. Questi silos, o sistemi isolati, rendono arduo integrare e analizzare le informazioni in modo da ottenere una visione olistica del cliente. La sfida non è solo raccogliere dati, ma organizzarli e interpretarli in modo efficace.

Adattamento alla strategia omnichannel

L'era post-cookie ha portato con sé la necessità per le aziende di reinventare le loro strategie digitali. Non si tratta solo di trovare alternative ai cookie, ma di costruire un approccio omnicanale che integri vari punti di contatto con il cliente, garantendo un'esperienza fluida e coerente su tutti i canali.

Comprensione dei journey degli utenti

Ogni cliente intraprende un percorso unico quando interagisce con un brand, e comprendere questo "viaggio" è fondamentale. Le aziende devono mappare e analizzare questi percorsi per identificare momenti chiave, potenziali ostacoli e opportunità, garantendo che ogni interazione aggiunga valore all'esperienza complessiva del cliente.

Valutazione e ottimizzazione dell'efficacia delle campagne

In un ambiente in rapida evoluzione, le aziende non possono permettersi di "impostare e dimenticare" le loro iniziative di marketing. Ogni campagna, ogni contenuto e ogni interazione devono essere costantemente monitorati e valutati in termini di performance. Questo non solo per garantire un ROI positivo, ma anche per adattarsi rapidamente alle esigenze in continua evoluzione dei clienti e del mercato.

Come utilizzare i dati per ottenere un vantaggio competitivo

Con l'aumento esponenziale dei dati, la crescente attenzione alla privacy e la necessità di una strategia omnicanale, le aziende devono essere in grado di trasformare questi dati in azioni concrete.

Questo processo può essere visualizzato come una piramide capovolta:

piramide processo data activation

​​Dati

Questo è il livello iniziale e rappresenta la raccolta grezza di dati da diverse fonti, come siti web, social media, CRM e altri canali. Si tratta di dati non elaborati che, presi singolarmente, potrebbero non avere un significato immediato. Anche se in questa fase i dati possono sembrare disorganizzati o non correlati, rappresentano la fondamenta su cui costruire qualsiasi strategia. Senza dati accurati e completi, le fasi successive non potrebbero esistere.

Informazioni

Una volta raccolti, i dati vengono organizzati, filtrati e interpretati per trasformarli in informazioni utili. Questo processo può includere la categorizzazione, la segmentazione e l'analisi preliminare. Questa fase trasforma i dati grezzi in qualcosa di più comprensibile e gestibile. Le informazioni sono dati contestualizzati che iniziano a mostrare tendenze, pattern e anomalie.

Insight

Gli insight sono le conclusioni o le comprensioni tratte dall'analisi delle informazioni. In questa fase, si inizia a comprendere il "perché" dietro ai dati, identificando cause, motivazioni e fattori scatenanti. Gli insight permettono alle aziende di comprendere meglio i loro clienti, i mercati e le proprie operazioni. Forniscono una visione profonda che può guidare la pianificazione e la strategia.

Actionable Insight

Questa è la fase finale in cui gli insight vengono trasformati in azioni concrete. Si tratta di conclusioni basate sui dati che possono guidare decisioni strategiche, come campagne di marketing, sviluppo di prodotti o miglioramenti del servizio clienti. Gli actionable insights sono il culmine del processo di analisi dei dati. Forniscono alle aziende le informazioni necessarie per agire in modo efficace, garantendo che le decisioni siano basate su dati solidi e analisi approfondite.

Per raggiungere quest'obiettivo e superare la competizione in un contesto cookieless, molti si stanno concentrando su una strategia di raccolta e utilizzo dei dati di prima parte, focalizzandosi ad esempio sull’implementazione di customer data platform.

Che cosa permettono di fare? In che senso di parla di CDP come strumento per l’attivazione dei dati?

I vantaggi e le opportunità che offrono le CDP per il settore retail

La trasformazione digitale ha portato le aziende a riconsiderare le loro strategie, soprattutto nel settore retail. La chiave per navigare con successo in questo nuovo panorama risiede nella creazione di una roadmap di progetto evolutiva, che pone al centro l'attivazione dei dati digitali. Una componente essenziale di questa strategia è l'implementazione di una Customer Data Platform (CDP), supportata da un'approfondita strategia di gestione dei dati. 

Analizziamo ora le opportunità chiave di questa soluzione:

Ingestion dei dati e creazione di una "Unique Source of Truth"

Questo processo implica la raccolta e l'unificazione dei dati provenienti da diversi sistemi e team all'interno di un'organizzazione, come marketing, customer care, vendite e IT. Avere una fonte unica di verità permette alle aziende di avere una visione chiara e completa dei loro clienti, migliorando la presa di decisioni e l'efficacia delle campagne di marketing.

Sistema informativo basato sui dati di prima parte

In un mondo che si sta allontanando dai cookie di terza parte, le aziende devono fare affidamento sui dati di prima parte, ovvero quelli forniti direttamente dagli utenti. Questi dati sono più affidabili e conformi alle normative sulla privacy, rendendo le strategie di marketing più efficaci e rispettose dei diritti dei consumatori.

Infrastruttura del dato

Si tratta di costruire una strategia digitale che possa essere misurata attraverso strumenti di analytics integrati. Avere una solida infrastruttura dati consente alle aziende di monitorare e misurare l'efficacia delle loro iniziative in tempo reale, permettendo una rapida ottimizzazione.

Strategie di clienteling

Queste strategie sono focalizzate sulla costruzione di relazioni durature e significative con i clienti, andando oltre la semplice transazione di vendita. Un cliente fedele è più propenso a fare acquisti ripetuti e a raccomandare l'azienda ad altri, aumentando così la longevità e la redditività del business.

Omnicanalità

Grazie alla loro capacità di raccogliere e integrare dati provenienti da diverse fonti, le CDP offrono una panoramica dettagliata del percorso multicanale intrapreso da ciascun cliente. Questo pool di informazioni, che comprende interazioni sul sito e storico degli acquisti, permette alle aziende di costruire profili clienti a 360°, fondamentali per sviluppare una strategia di marketing omnicanale mirata e basata su dati concreti.

Conclusioni

Il settore retail è attualmente alle prese con sfide senza precedenti. Tuttavia, con una strategia ben pianificata, centrata sull'uso efficace dei dati e sull'implementazione di soluzioni come la CDP, le aziende possono non solo affrontare queste sfide, ma anche sfruttare nuove opportunità di crescita e successo.

In un mondo digitale in rapida evoluzione, avere una strategia solida, un'implementazione efficace e una capacità di analisi approfondita è fondamentale per il successo di qualsiasi azienda. Digital Pills può aiutarti a definire una strategia digitale su misura per le tue esigenze, implementare soluzioni innovative e analizzare i risultati per garantire un ritorno sull'investimento ottimale. 

Contattaci per scoprire come possiamo supportarti!

6 Settembre 2023

Privacy Sandbox: una soluzione alla dismissione dei cookie di terza parte?

Come ormai è noto, Google ha pianificato la totale dismissione dei cookie di terza parte sul proprio browser Chrome a partire dal Q3 del 2024 (seguendo la linea già intrapresa dalla maggior parte dei browser presenti sul mercato tra cui i più noti Firefox, Safari, Edge). Nonostante questo annuncio, procrastinato ormai da diverso tempo, possa rappresentare una tematica piuttosto tecnica da comprendere per i non esperti del settore, le sue ripercussioni saranno notevoli e impatteranno il modo in cui tutti noi fruiremo dei contenuti online in futuro.

In un mondo in cui la protezione dei dati personali degli utenti è diventato a tutti gli effetti un tema prioritario, la necessità di garantire la sicurezza e la privacy degli utenti online è diventato un requisito fondamentale.

L’utilizzo dei cookie di terza parte permette agli advertiser di tracciare l’attività sul web degli utenti che si muovono tra diversi siti (tecnica nota come cross-site tracking), permettendo un’integrazione di dati tale da essere sfruttata per attività di marketing mirate.

E’ facile dunque intuire quanto la scomparsa dei cookie di terza parte impatterà 

l’industria dell’advertising online che necessita di trovare una valida alternativa per poter continuare a perseguire i propri obiettivi.

Per questo motivo Google si sta muovendo, già da diverso tempo, per trovare una soluzione: l’iniziativa è stata denominata The Privacy Sandbox, il cui obiettivo è quello di creare una nuova tecnologia che permetta ai siti web di continuare a svolgere attività di marketing mirato online, limitando il più possibile tecniche di tracciamento invasive e garantendo la privacy degli utenti. The Privacy Sandbox è un progetto collaborativo che permette a chiunque di avanzare proposte e fornire feedback; è possibile seguirne gli sviluppi e saperne di più andando sul relativo blog.

A partire da metà agosto 2023 le features fin qui sviluppate all’interno del Privacy Sandbox, sono state abilitate globalmente su tutti i browser Chrome (versione 116) in modo da poter essere testate adeguatamente e con sufficiente anticipo rispetto alla roadmap prevista.

Tra le molteplici iniziative, ecco quelle che saranno alla base dei nuovi meccanismi di advertising online e di misurazione delle loro performance:

  • Topics API: permette di associare una label di alto livello a ciascun sito web in base al proprio contesto (Sport, Cucina, ecc..) e salvare su ciascun browser le label più ricorrenti in base alla navigazione dell’utente. In questo modo l’informazione è utilizzabile per proporre pubblicità più vicine agli interessi dell’utente.

Il numero di label possibili è limitato e non è possibile sfruttare label relative a categorie sensibili come orientamento sessuale, religione, razza o altre ancora.

  • Protected Audience API: permette al browser dell’utente di iscriversi a dei gruppi di interesse sulla base dei contenuti fruiti sul web. Proprio questi gruppi di interesse sono utilizzati poi da un algoritmo che permette al browser di lanciare un’asta tra le diverse proposte di pubblicità per l’utente e mostrare infine quella più coerente e remunerativa.
  • Attribution Reporting API: abilita la misurazione delle performance delle attività di advertising senza che vengano condivise informazioni di navigazione dell’utente. Permette dunque di ottenere due tipologie di report:
    • Event-level report: permette di valutare l’efficacia di ogni singola pubblicità mostrando le relative performance in termini di click e view. Le informazioni sono aggregate e viene aggiunta una certa percentuale di rumore alle metriche per garantire una maggior protezione degli utenti.
    • Summary report: permette di valutare l’efficacia delle campagne. Il report è più ricco di informazioni rispetto al precedente e permette di affinare le analisi aggiungendo dettagli aggiuntivi (aree geografiche, valore delle conversioni, ecc..) tuttavia anche qui viene garantita la privacy dell’utente grazie ad un sufficiente livello di aggregazione dei dati.

Nonostante i numeri sforzi rimangono dei grossi quesiti sulla possibile trasformazione di queste proposte in veri e propri standard web. Sembra infatti che con gli altri grossi player di mercato (Firefox, Edge) non ci sia ancora stata collaborazione, mentre Safari ha espresso parere negativo proponendo un sistema proprietario e alternativo chiamato Private Click Measurement.

Come si può immaginare, si tratta di soluzioni in evoluzione continua: per questo continueremo a studiare queste soluzioni e a condividere aggiornamenti man mano. Nel frattempo puoi iscriverti alla nostra newsletter per ricevere tutte le novità una volta ogni due settimane nella tua casella o fare una chiacchierata con noi per capire insieme come possiamo aiutarti.

5 Settembre 2023

Chiedilo a loro: la Voice of Customer alla base delle strategie aziendali

Questo articolo è a cura di Euteco Loyalty Partner, specializzata nella raccolta della Voice of Customer, partner di Digital Pills.

Parleremo del Sistema VoC Strategy, di Experience Gap (il gap tra ciò che pensa l’azienda e ciò che effettivamente pensa il suo mercato), del Metodo Net Promoter e dell’indice NPS, riconosciuto a livello internazionale, degli altri KPI (Key Performance Index) che vengono utilizzati nella VoC Strategy e dell’importanza del processo ‘Ascolta, Analizza, Agisci’.


Il principale obiettivo di business dell’introduzione di una Voice of Customer Strategy in un’azienda è ridurre il tasso di abbandono dei clienti e acquisirne di nuovi tramite il passaparola positivo.

Quando un’azienda affronta l’inserimento della VoC Strategy, ci sono passi di estrema importanza perché il tutto diventi sistema e porti valore al business. Ogni step del metodo risulta essere determinante, dalla comunicazione ai contenuti, ai KPI scelti, fino al Close the Loop, ovvero la messa in atto di tutte le azioni di miglioramento che scaturiscono dalle indicazioni dei clienti.

Grazie ad una corretta impostazione di VoC Strategy si raccolgono “dati azionabili” che consentono di intervenire subito sulle criticità emerse; questo porta benefici ai clienti e soprattutto all’azienda che recupera clienti insoddisfatti e indirizza azioni di miglioramento.
Per gestire al meglio i dati raccolti, alcune Aziende alleggeriscono le funzioni interne di tutte le azioni operative della raccolta e analisi della Voce dei loro Clienti, delegandole a servizi in outsourcing: in questo modo si possono dedicare alle attività di miglioramento che scaturiscono dalle informazioni ottenute.

Chi beneficia in azienda della VoC Strategy?
-
il Management perché ha una visione di che cosa pensa il mercato, criticità ed eccellenze; 
- la funzione Commerciale perché riesce a non perdere quote di mercato, ma ad aumentare il parco clienti; 
- il Marketing perchè emergono proposte di comunicazione mirata; 
- il Front Office che può intervenire in tempi brevi.

È meglio mantenere un cliente acquisito o acquisirne uno nuovo? Che domanda

È essenziale fare entrambe le cose. La crescita passa attraverso innovazione di prodotto e di servizio, acquisizione di nuovi clienti e mantenimento di quelli acquisiti. Facile, no?

Però Rob Yanker, Partner McKinsey, annunciò anni fa che acquisire un nuovo cliente può costare da 5 a 10 volte il mantenerne uno. E così, anche grazie alle possibilità tecnologiche, si sono sviluppati metodi e strumenti per fidelizzare i clienti attivando piani di ascolto strutturati per indirizzare azioni di miglioramento in base alle loro indicazioni. La Voice Of Customer è una disciplina.

Ascolta, analizza e agisci

Tutto inizia con l’ascolto.

Possiamo ascoltare la voce indiretta, cioè quando i clienti parlano della nostra azienda.

Ma la Voice Of Customer è ascoltare con un metodo strutturato e continuativo la voce diretta, cioè quello che hanno da dire i clienti quando parlano alla nostra azienda.

L’obiettivo è colmare l’Experience Gap, ovvero vedere i processi non con la visione interna, ma per come li percepiscono i clienti, che fanno la loro strada, non la nostra.

Non migliori ciò che non misuri

Oltre al metodo servono le giuste metriche, perché non si può migliorare ciò che non si misura. Ma attenzione all’errore che abbiamo visto in alcune aziende.
I KPI devono essere scelti e valutati in base ai differenti punti di contatto. Ogni KPI ha le sue specificità.

Vediamo i principali:

NPS (Net Promoter Score) misura la fedeltà.

Il metodo NPS identifica Promotori, Passivi e Detrattori. L’obiettivo è non avere Detrattori e far diventare i Passivi dei Promotori, così il passaparola diventa vincente.
È calcolato in una scala 0-10 e l'indice NPS (Net Promoter Score) è la % dei Promotori meno la % dei Detrattori.
Il suo utilizzo ottimale è per misurare la relazione overall tra azienda e mercato e opera indagini periodiche per clienti con caratteristiche omogenee (i nuovi, i dormienti, i più redditizi) e a valle di momenti di relazione chiave.

CSAT – CSI (Customer Satisfaction Index) misura la soddisfazione.

Le indagini di Customer Satisfaction aumentano l’ingaggio del cliente su argomenti che lo interessano.
È calcolato solitamente con una scala 1-5 e il KPI è la media dei voti oppure la % dei voti 4 e 5 sul totale.
Il suo utilizzo è ottimale dopo una interazione su un canale di contatto, come ad esempio la richiesta di assistenza

CES (Customer Effort Score) misura lo sforzo

CES mette a fuoco il livello di difficoltà che il cliente incontra per risolvere un problema.
È calcolato con una scala 1-7 e la media identifica il KPI.
Il suo utilizzo è ottimale per identificare gli ostacoli che il cliente incontra con le procedure e i supporti.

Definire il set di metriche per la giusta impostazione del sistema VOC è fondamentale, per avere dati azionabili.

Il sistema VoC Strategy

Quando un’azienda affronta l’inserimento della VoC Strategy, cioè raccolta e gestione della voce dei clienti, ha di fronte a sé un percorso definito perché il tutto diventi sistema e porti valore al business.

Dal coinvolgimento del Top Management e delle varie Business Unit, alla cultura aziendale, all’applicazione del metodo, alla scelta della piattaforma da utilizzare. Per ottenere un valido ritorno di business servono cultura, metodo e tecnologia. È importante non solo inserire la VOC Strategy, ma anche a renderla sistema.

Giuste domande, giuste persone, giusto tempo: le best practice più utilizzate

Impostare il Sistema VoC Strategy vuole dire analizzare la Customer Journey per impostare le domande che ci diano le informazioni utili, analizzare i dati a disposizione sui clienti, accedendo a tutti i silos aziendali e definire la giusta Roadmap.

Rilevazione relazionale: la fotografia di un definito Customer Set, impostata in modo periodico, utile per verificare successivamente gli andamenti. Ad esempio su può fare su tutti i clienti che abbiamo acquisito l’anno precedente, o su tutti i clienti aqcuisiti, oppure nel BtoB sui Partner commerciali. Dalle voci destrutturate, ovvero le voce libere in particolare nel Metodo Net Promoter, emergono gli insight di miglioramento.

Rilevazione transazionale: la rilevazione a valle di uno specifico evento, per capire eventuali difficoltà che il cliente ha percepito nella relazione che ha avuto con l’azienda. Può essere sia sul ticketing dell’assistenza, oppure a chiusura di un processo digitale come ad esempio a valle di un acquisto on line.

L’importante è agire, non misurare

Fare il ‘Close the Loop’, ‘rendere azionabili i risultati’, ‘attivare i piani di miglioramento’: comunque lo chiamiamo, questa è l'attività più importante da fare per ottenere risultati dai programmi di raccolta della voce dei clienti. Chiudere il cerchio dei feedback con azioni concrete deve diventare una parte fondamentale delle attività. È un passaggio essenziale del sistema di VoC strategy, senza il quale si ottiene solo un indice, ma si fallisce nel miglioramento della relazione e della fedeltà dei Clienti.  

Un buon processo di Close the Loop va oltre le organizzazioni interne, è cross funzionale e deve essere veloce.

Euteco Loyalty Partner

Dal 2011, il nostro mestiere è la VoC Strategy: raccogliamo la Voce diretta degli stakeholder e la trasformiamo in dati azionabili utili al business.

Completiamo gli O-DATA dell’Azienda (Operational Data) con gli X-DATA (Experience Data), cioè la Voce dei Clienti. Collaboriamo con le migliori piattaforme di Experience Management.

Abbiamo risorse certificate sul Metodo Net Promoter e Indice NPS (Net Promoter Score), uno dei metodi di analisi della Customer/Employee Experience più diffuso a livello internazionale.

Alla base dei nostri lavori c’è Tecnologia, Metodo e Cultura Aziendale. Per fornire risultati migliori, integriamo la nostra esperienza con un vivace ecosistema di Partner.

Se vuoi sentire come puoi lavorare con Digital Pills e Euteco Loyalty Partner compila questo form:

31 Luglio 2023

EU РUSA Data Privacy Framework: cosa ̬ successo e cosa aspettarsi

È di poche settimane fa la notizia di un accordo che va a rendere più agevole il trasferimento dei dati tra UE e USA: abbiamo deciso, come sempre, di prenderci il giusto tempo prima di condividere la notizia e rispondere alle domande ricevute in questo periodo.

Questa volta ci siamo rivolti al nostro partner Argo Business Solutions, società specializzata in privacy e data protection e nel supporto alle aziende nelle procedure di adeguamento al Regolamento UE “GDPR”.

1. Dove eravamo rimasti e perché siamo arrivati al Data Privacy Framework?

Chi nell’ambito della sua vita professionale si è imbattuto negli ultimi anni nell’annosa questione del trasferimento dei dati personali dall’Unione Europea verso gli Stati Uniti d’America, magari utilizzando tool e strumenti di Google o di altri provider americani, si sarà sentito decisamente sperduto e confuso. Il tema è molto tecnico e fa impazzire anche chi lavora nel settore della data protection. Proviamo a spiegare il tutto in maniera semplice, accessibile e in maniera schematica:

  1. Il Regolamento UE 2016/679 (“GDPR”) disciplina il trattamento dei dati personali nell’Unione Europea;
  2. Il GDPR vieta trasferimenti, salvo adottare specifici accorgimenti, verso Paesi extra UE considerati “non adeguati”;
  3. Per svariate ragioni (in primis l’iperattività dell’intelligence americana), gli USA sono considerati un Paese non adeguato da parte della Commissione Europea;
  4. Moltissimi strumenti che utilizziamo nell’ambito della nostra vita professionale, offerti da provider che sono leader di mercato, operano trasferimenti di dati verso gli USA;
  5. UE e USA hanno più volte cercato di disciplinare e regolare il trasferimento dei dati personali ma le soluzioni in precedenza trovate sono state invalidate da diversi interventi della Corte di Giustizia dell’Unione Europea, attivata a seguito delle battaglie di un gruppo di attivisti capitanati dall’austriaco Max Schrems.

Visto e considerato quanto sopra, i DPO e i consulenti privacy delle aziende sono spesso consultati per trovare delle soluzioni, spesso non semplici, sia tecniche che giuridiche all’annoso problema. 

Il Componente del Garante per la Protezione dei Dati Personali, Guido Scorza, dichiarò a Repubblica nel giugno dello scorso anno:

«Il vero nodo non si può sciogliere a valle, ma a monte. Significa passare dall’impegno politico che a marzo Joe Biden e Ursula von der Leyen hanno preso per uniformare l’allineamento americano a quello comunitario, rendendo semplice e legittimo il trasferimento dei dati agli Stati Uniti. Quello che manca a quell’accordo politico è un accordo giuridicamente vincolante. Noi stiamo giocando di supplenza, in un tratto specifico della filiera, legata a un singolo episodio: ma il problema è molto più ampio». 

Ora quell’accordo c’è. Infatti, l’ultimo tentativo di UE e USA di rendere più agevoli i trasferimenti di dati personali si chiama “Data Privacy Framework”

2. In cosa consiste il Data Privacy Framework? 

Il Data Privacy Framework nasce, come abbiamo detto, da un accordo politico tra il presidente USA Biden e la Presidente della Commissione UE Ursula von der Leyen. Senza entrare troppo nei dettagli tecnici (potremmo parlare per ore di Data Protection Review Court (DPRC) e della decisione di adeguatezza della Commissione), il DPF prevede, tra le varie cose, un meccanismo di certificazione con adesione volontaria. Gli aderenti devono rinnovare la certificazione ogni anno. Chi si certifica deve garantire il rispetto di numerosi requisiti (es. informativa, scelta, accountability sui trasferimenti ulteriori, misure di sicurezza, ecc.).

Le aziende USA già certificate al precedente “Privacy Shield” (uno degli strumenti invalidati in precedenza dalla Corte di Giustizia UE), diventano automaticamente certificate ai sensi del DPF, se aggiornano le loro policy entro il 10 ottobre 2023, ma possono da subito fare affidamento sul DPF. Al seguente link è presente l’elenco delle società certificate: https://www.dataprivacyframework.gov/s/participant-search 

Insomma, prima di trasferire dati verso una determinata azienda negli USA, è necessario effettuare un controllo sul sito.  


3. Possiamo tirare un sospiro di sollievo?

Nel breve periodo sì. Il DPF rende molto più semplice, dal 10 luglio 2023, per le aziende UE (e per i loro consulenti e DPO) trovare adeguate garanzie per il trasferimento dei dati verso specifiche aziende americane certificate o aziende che trasferiscono dati verso gli USA. 

4. Che cosa ci possiamo aspettare per il futuro? Cambieranno di nuovo le carte in tavola?

Abbiamo usato il termine “nel breve periodo”, nella risposta precedente, dal momento che rimangono all’orizzonte molte incognite. In primis, Max Schrems ha paventato nuove azioni che potrebbero nuovamente condurre il DPF di fronte alla Corte di Giustizia dell’Unione Europea.

Inoltre, la decisione di adeguatezza sarà riesaminata dalla Commissione Europea fra un anno. Qualora vi fossero sviluppi che mettano a rischio il livello di protezione dei dati personali, la Commissione potrebbe addirittura ritirare la decisione di adeguatezza.

In ogni modo, al momento è impossibile immaginare percentuali precise per ogni scenario.

5. Consigli e best practice?

Attualmente, è necessario attivare il proprio consulente privacy e/o il proprio DPO per passare in rassegna tutti i propri responsabili e sub-responsabili che operano trasferimenti di dati verso gli USA, verificando l’eventuale certificazione sul sito del DPF.

Un consiglio è quello di continuare, in ogni caso, ad affidarsi alle Clausole Contrattuali Standard, soprattutto nei contratti pluriennali, che possono tutelarci qualora il DPF venisse invalidati dalla Corte di Giustizia UE o venisse ritirato dalla Commisione Europea. Insomma, conviene aspettarsi il meglio ma prepararsi, in ogni caso, al peggio.

Hai altre domande? Compila questo form per parlare con i consulenti di Argo e Digital Pills:

24 Luglio 2023

Modelli di attribuzione personalizzati data-driven: come usare i dati per ottimizzare il budget

In poche parole

Con l'imminente dismissione dei cookie di terza parte e le crescenti limitazioni in ambito privacy le aziende si trovano di fronte a una diminuzione significativa dei dati disponibili, rendendo più difficile analizzare il comportamento degli utenti in modo accurato e prendere decisioni informate sulla pubblicità e sul marketing.

Un'altra conseguenza di queste limitazioni è la perdita di efficacia nell'attribuzione delle conversioni e la difficoltà nel valutare il ritorno sull'investimento (ROI) dei canali di marketing. Questo rende essenziale l'uso dei dati per comprendere come indirizzare in modo efficace gli investimenti sia a livello di budget sia a livello di flussi di conversione.

La soluzione che propone Digital Pills è l'adozione di modelli di attribuzione personalizzati e data-driven, che tengano conto di tutte le interazioni degli utenti lungo il percorso di conversione. Attraverso un algoritmo di machine learning predittivo, viene assegnato uno scoring alle diverse azioni dell'utente, permettendo di valutare l'efficacia di ciascun canale pubblicitario in base ai dati reali e alle performance osservate.

Questo approccio "super partes" consente alle aziende di ottenere una visione più accurata delle performance dei canali di marketing e di prendere decisioni basate sui dati per ottimizzare le strategie pubblicitarie e di investimento.

Addio cookie di terza parte e altre limitazioni

Le restrizioni dei browser, gli adblocker e la dismissione progressiva dei cookie di terza parte stanno avendo un impatto significativo sul modo in cui le aziende raccolgono, tracciano e utilizzano i dati per le loro strategie di advertising. 

In particolare molti browser popolari stanno implementando restrizioni sui cookie di tracciamento di terze parti e su altre tecnologie di monitoraggio. Come puoi vedere dall’immagine qui sotto si tratta di un percorso che è iniziato parecchi anni fa e che vedrà il suo culmine probabilmente nel 2024 con l’eliminazione da parte di Chrome dei cookie di terza parte.

Queste crescenti restrizioni portano ad alcune inevitabili conseguenze:

Meno dati di traffico per analizzare il comportamento degli utenti.
I cookie di terza parte vengono utilizzati per raccogliere dati sulle interazioni degli utenti con siti web e applicazioni al di fuori del dominio principale che stanno visitando e sono preziosi per gli inserzionisti, poiché consentono di seguire il percorso dell'utente attraverso diversi siti, capire interessi e comportamenti e identificare opportunità di remarketing. Con la limitazione o il blocco dell'uso dei cookie di terze parti, le aziende vanno incontro ad una diminuzione significativa dei dati di traffico provenienti da utenti non autenticati. Ciò può rendere più difficile analizzare il comportamento degli utenti in modo completo e accurato, riducendo la qualità delle informazioni disponibili per prendere decisioni informate sulla pubblicità e sul marketing.

Perdita di efficacia e attendibilità dell’attribuzione delle conversioni e difficoltà nel valutare il ritorno sull’investimento dei canali.
Con queste limitazioni le aziende avranno sempre più difficoltà a identificare con precisione quali canali di marketing stanno generando conversioni e a valutare il ritorno sull'investimento (ROI) di ciascun canale.
Senza una valutazione accurata del ROI, le aziende potrebbero sprecare risorse preziose su strategie poco performanti, prendere decisioni di marketing poco precise e a valutare approssimativamente l’efficacia delle campagne.


Quello che ne deriva è una esigenza da parte di chi si occupa di growth e acquisizione di usare i dati per capire come direzionare nel modo più efficace possibile gli investimenti, sia a livello di budget, sia a livello di flussi di conversione.

La maggior parte dei business digitali non ha una customer journey immediata, che è il motivo per cui molti investono in campagne digitali che hanno obiettivi di awareness e consideration, prima ancora che di conversion.

Ed è qui che nasce il problema: come attribuire un valore a quelle campagne che contribuiscono di certo alla conversione ma a cui, attraverso modelli di attribuzione standard, non viene riconosciuto nessun contributo?


Detto ancora meglio, da una Growth Manager con cui lavoriamo:

“Io ho tante campagne di awareness a cui secondo il modello last click in GA4 non vengono attribuite le conversioni, che però sono il punto di ingresso di una conversione che arriva successivamente. Ho bisogno di capire come ogni canale contribuisce alla conversione in real time perché ho necessità di essere veloce e meticolosa nelle scelte di budget.”

Necessità di un modello super partes

Ogni piattaforma di advertising e analisi ha il proprio modello di attribuzione, che determina come vengono assegnati i meriti alle diverse interazioni o touchpoint che un utente ha avuto prima di effettuare una conversione (ad esempio, un acquisto). Questi modelli di attribuzione possono variare notevolmente da una piattaforma all'altra - e spesso sono progettati per favorire quella stessa piattaforma.

Se ciascuna piattaforma attribuisce il merito delle conversioni alle proprie interazioni pubblicitarie, rende difficile confrontare in modo accurato le performance tra le diverse piattaforme: questa discrepanza può portare a conclusioni errate sulla redditività dei canali pubblicitari e sulla distribuzione del budget.

Sta emergendo sempre più chiaramente la necessità di avere un approccio "super partes" e basato sui dati: un modello di attribuzione che consideri tutte le interazioni che un utente ha avuto lungo il percorso di conversione, tenendo conto di ciò che avviene prima della conversione. 

Quello di cui c’è bisogno è un modello che valuti l'efficacia di ciascun canale pubblicitario in base ai dati reali e alle performance osservate, piuttosto che affidarsi a regole predefinite o a modelli di attribuzione preconfezionati.

La soluzione: modello di attribuzione personalizzato data-driven

Nel momento in cui ci sono in atto crescenti limitazioni sulla possibilità di raccogliere e utilizzare una serie di dati e in cui ogni piattaforma ha un modo diverso di considerare l’attribuzione, la soluzione è creare modello attribuzione personalizzato che sia al 100% data-driven.

Invece che partire da formule standard incapaci di valutare performance di campagne che non portano direttamente alla conversione, abbiamo sviluppato una soluzione che riparte dalle singole azioni che l’utente fa sul sito.

Tutto parte da una semplice domanda: qual è il peso che ciascuna azione ha nel processo che porta alla conversione?

Grazie ad una mappatura iniziale identifichiamo, attraverso un algoritmo di machine learning predittivo, una serie di eventi che sono correlati positivamente (ad esempio visualizzazione immagini prodotto, aggiunta carrello) e negativamente (es. registrazione garanzia) all’acquisto, fornendo loro uno scoring: quanto le azioni contribuiscono da 1 a 10 alla conversione?

Ad esempio, posto che la conversione, come ad esempio l’acquisto, avrà uno score di 10 (ovvero il valore massimo), l’algoritmo potrebbe assegnare ad esempio uno score di 3 al click sulle immagini e di 8 all’aggiunta al carrello.


In seguito, verrà assegnato un punteggio alle singole sessioni, sulla base delle azioni effettuate dagli utenti. Le sessioni vengono poi raggruppate secondo le classiche configurazioni (canale, sorgente, mezzo, campagna).  

Questo tipo di modello implica un modo diverso di guardare all’attribuzione: non si attribuisce ad un singolo canale il valore di una conversione, ma un peso sulla base delle interazioni. Ad esempio, se l’utente non converte nella sessione, ma fa delle azioni che hanno una correlazione positiva con l’obiettivo scelto (es. acquisto) viene assegnato comunque un punteggio alle sessioni provenienti da quel canale, che può essere alto o basso sulla base della correlazione con il goal.

Facciamo un esempio: immaginiamo di avere il seguente journey: 

  • Primo touchpoint Meta, con visualizzazione gallery
  • Secondo Touchpoint Linkedin, con aggiunta prodotto al carrello 
  • Terzo Google Ads, con acquisto

Con un modello di attribuzione standard last click non direct in GA4 vedremo attribuito il peso della conversione al 100% a Google Ads, rischiando di arrivare alla conclusione errata che gli altri canali non abbiano contribuito in maniera efficace alla conversione.

La nostra soluzione, invece, ci dà informazioni sul valore, il punteggio appunto, che hanno i singoli canali.
Possiamo andare ad analizzare gli score delle sessioni in questo modo:
- Meta: session score 3, perché è stato fatto un click sulle immagini
- Linkedin: session score 8, perché c’è stata l’aggiunta al carrello
- Google Ads: session score 10, perché è stato effettuato il purchase

Con questo modello è possibile comprendere in che modo ogni canale abbia contribuito a portare alla conversione in modo da poter prendere decisioni su dove investire di più e dove investire di meno, decisioni davvero data-driven.


Ok, ma in che cosa consiste?


Forniamo al team marketing una dashboard in cui controllare in real time lo scoring dei canali e delle singole campagne, adatta ad analisi settimanali per l'ottimizzazione del budget e perfetta per poter intervenire tempestivamente in caso di canali e campagne poco performanti.

In questa pagina trovi tutte le informazioni sulla nostra soluzione, se vuoi parlarne con noi clicca qui sotto:

16 Giugno 2023

Mixpanel Marketing Analytics

Mixpanel permette da ora solide funzionalità di marketing analytics, consentendo ai team di marketing e growth di raccogliere informazioni sui canali di acquisizione e di collaborare con i team di prodotto su un funnel completo dell’user journey.

Mixpanel è stato lanciato più di dieci anni fa come strumento di analisi per i team di prodotto.
Ma più della metà dei suoi clienti fa parte di team di marketing per due motivi:

  • I team di prodotto e di marketing devono collaborare molto strettamente per promuovere la crescita, soprattutto quando l'obiettivo è la crescita guidata dal prodotto. Per questo è importante utilizzare lo stesso strumento di analisi.
  • Gli strumenti di analisi di marketing tradizionali sono stati costruiti solo per il web, ma i canali di marketing si sono evoluti. Il modello di dati basato sugli eventi di Mixpanel aiuta gli addetti al marketing ad analizzare gli infiniti dati comportamentali degli utenti, dagli annunci agli acquisti sui vari canali, e l'efficacia delle campagne per coorti.

Proprio per andare incontro a queste necessità Mixpanel lancia Mixpanel Marketing Analytics, che include diverse nuove funzionalità che consentono di supportare una solida analisi di marketing fin dall'inizio. 

Queste aggiunte rendono più facile per i team di marketing ottenere tutti gli insight per guidare la crescita attraverso i canali in evoluzione di oggi e collaborare con i team di prodotto su un funnel completo del viaggio dell'utente.

Cosa c'è di nuovo in Mixpanel?

Per rendere Mixpanel più potente per i team di marketing, hanno aggiunto la visualizzazione di tabelle di dati, l'analisi dell'attribuzione multi-touch (ora in beta), la risoluzione delle identità, i bucket personalizzati per raggruppare i dati demografici e il comportamento degli utenti, il supporto dei dati delle reti pubblicitarie per comprendere l'efficacia delle campagne e l'integrazione con un sistema molto amato da sviluppatori e marketer: Google Tag Manager.

Queste caratteristiche suoneranno familiari a chiunque abbia utilizzato strumenti di analisi web tradizionali come Google Analytics. Ma in Mixpanel sono disponibili in un design più bello e facile da usare e possono essere sfruttate per ottenere un'analisi più ricca dell'intero percorso dell'utente. In questo modo è possibile unire i dati di attribuzione con quelli relativi al coinvolgimento nel prodotto, in modo da capire quanto siano preziosi i canali di acquisizione per portare clienti sani.

Tutte le nuove funzionalità sono disponibili su qualsiasi piano, da quello gratuito a quello Enterprise. Mixpanel diventa quindi uno strumento di analisi per soddisfare le esigenze della maggior parte dei team di marketing e di growth di oggi. 

Ma il lancio di Mixpanel Marketing Analytics è molto più di una semplice raccolta di nuove funzionalità; è un impegno a continuare ad aggiungere potenza e funzionalità per diventare essere lo strumento di riferimento per i team di marketing e growth

Mixpanel adesso può gestire facilmente metriche del sito come il bounce rate delle sessioni, la loro durata media e quali pagine hanno performance migliori. Tutto ciò è tracciato automaticamente grazie agli eventi. Tramite la personalizzazione avanzata si può modificare la definizione di sessione, incluse le proprietà da catturare, in modo tale da adattarsi al meglio alle proprie esigenze. 

Analisi dell’intero user journey

Un requisito fondamentale per ricostruire l’intero user journey, poter unire dati di utenti identificati (post-login) e dati anonimi degli stessi utenti (pre-login), inclusi i canali con cui interagiscono prima del sito. Implementando le nuove funzionalità di Mixpanel Marketing Analytics con una solida base di product analytics permette di rispondere a tutte le domande necessarie per arrivare a costruire la miglior esperienza utente possibile. Nello specifico, andando ad implementare la funzionalità di ID Merge, si possono unire dati, prima e dopo il login e su tutti i dispositivi da cui l’utente ha interagito, in un unico flusso di dati per utente.

Con l'attribuzione multi-touch (in beta), è possibile identificare quali canali sono i più efficaci nel generare engagement e conversioni nel prodotto. La capacità di guardare a più touchpoint fornisce un input ricco andando a considerare tutti i canali. Inoltre, la capacità di integrare i dati sulle prestazioni degli annunci come la spesa per gli annunci, i click e le impressioni in Mixpanel rende possibile calcolare una metrica ROAS. Le risposte che si possono ottenere con questa metrica aiutano a indirizzare il budget di marketing verso i canali di acquisizione più a lungo termine.

Analytics per tutti

Rendere più facile per i marketer e i team di growth abbracciare Mixpanel è solo un altro modo attraverso cui Mixpanel persegue la sua value proposition: abbassare la barriera d'ingresso per l’accesso e l’analisi dei dati per tutti i team digital.

Se vuoi saperne di più abbiamo in programma un webinar in collaborazione con Mixpanel il 28 giugno 2023, in cui parleremo di come sfruttare al massimo lo strumento per comprendere e analizzare l’intero user journey.

I nostri webinar sono gratuiti con posti limitati, puoi iscriverti qui: https://www.digitalpills.it/webinar-mixpanel





























Come Mixpanel Marketing Analytics sblocca l’analisi del user journey

Grazie all'incorporazione di marketing analytics e product analytics in Mixpanel, i rispettivi team saranno in grado di lavorare insieme per costruire e analizzare l'esperienza utente del prodotto digitale

Dopo aver costruito nel corso degli anni un posizionamento sulla product analytics, Mixpanel ha completato l'offerta con una soluzione dedicata al team marketing, in modo da offrire ai clienti la possibilità di ottenere una visione olistica della customer experience digitale.

Come appare il percorso utente completo in Mixpanel

Attivare gli utenti che trarranno il massimo valore dal tuo prodotto richiede molti passi, e molti step, prima della registrazione. Per far fronte a questo, bisogna aumentare il giusto tipo di consapevolezza e curiosità attraverso la mira con annunci pubblicitari o altri canali e fornire poi un contenuto efficace sul sito web una volta che i potenziali utenti arrivano.

Incorporando le nuove funzionalità di Marketing Analytics di Mixpanel con una solida base di analisi del prodotto, si possono ottenere risposte su tutto quanto sopra e altro ancora per aiutare a costruire un'esperienza di percorso utente completo progettata in modo esaustivo.

Costruzione del profilo utente completo per ottenere i dati più ampi relativi al percorso dell'utente

La vera formula segreta per avere una visione chiara del percorso completo dell'utente consiste nella possibilità di abbinare l'attività identificata dopo il login con quella anonima precedente al login (inclusi i canali con cui gli utenti interagiscono ancora prima di accedere al tuo sito web). Nello strumento è stato semplificato questo processo con l'ID Merge, che unisce anche l'attività dello stesso utente su più dispositivi in un'unica e completa attività dell'utente. Mixpanel si integra perfettamente anche con le piattaforme di dati sui clienti più utilizzate come Twilio Segment, per aggiungere ulteriori dati sul profilo alle tue analisi e strategie responsive.

Misura se i tuoi sforzi di targeting dell'utente stanno funzionando a lungo termine

Con l'attribuzione multi-touch (in beta), è possibile identificare quali canali sono i più efficaci nel generare engagement e conversioni nel tuo prodotto. La capacità di guardare a più touchpoint fornisce un input più ricco considerando tutti i canali, indipendentemente che siano diretti o assistiti. Inoltre, la capacità di integrare i dati sulle prestazioni degli annunci come la spesa per gli annunci, i clic e le impressioni in Mixpanel rende possibile calcolare una metrica ROAS (ritorno sulla spesa per gli annunci). Le risposte che si possono ottenere con questa metrica aiutano a indirizzare il budget di marketing verso i canali di acquisizione più a lungo termine.

Il sito web è un'estensione del prodotto, analizzalo in questo modo

I nuovi aggiornamenti per il tracciamento delle sessioni e il tracciamento automatizzato delle visualizzazioni delle pagine aiutano a progettare un sito web aziendale che lascia un'impressione significativa e fornisce dati solidi sui comportamenti degli utenti da inserire nel funnel del percorso dell'utente. Mixpanel ora può gestire facilmente le metriche del sito web come il tasso di rimbalzo della sessione, la durata media della sessione e quali pagine stanno performando meglio, tutte automaticamente tracciate come eventi con soli due righe di codice. Un passo avanti, anche le personalizzazioni avanzate che consentono anche di modificare la definizione di sessione dell'utente, inclusi quali proprietà acquisire, per adattarla al meglio ai casi d'uso personalizzati e al contesto del prodotto collegato.

Identificazione dei segmenti di utenti più fruibili per strategie di marketing più efficaci

Sono state anche rilasciate nuove funzionalità per riunire tutti i comportamenti del percorso dell'utente per creare analisi fruibili: tabelle , bucket personalizzati e visualizzazione degli utenti. Con le tabelle, è possibile comprendere lo stato generale di ogni segmento di utenti in un'unica vista, come monitorare le visite totali al sito web, le iscrizioni, gli acquisti, le entrate e il CAC (costo di acquisizione) per ogni regione. Con i bucket personalizzati, è possibile unire al volo i tuoi utenti in gruppi significativi, come i Millennial e la Generazione Z. Con la visualizzazione degli utenti, si ingrandiscono fino in fondo per vedere chi sono gli utenti esatti che contribuiscono a cali o picchi e raggrupparli insieme . Per mettere in atto l' analisi, si spingono questi segmenti sulle numerose piattaforme di coinvolgimento con cui Mixpanel si integra (Twilio, Google Ads, Facebook Ads, ecc.) e si alimentano i cicli di acquisizione e crescita.

Da Digital Pills siamo partner Ufficiali di Mixpanel. Le funzionalità di cui sopra sono solo l'inizio!

Nei prossimi mesi, pubblicheremo molto di più per aiutarti ad analizzare meglio la tua acquisizione e crescita insieme al comportamento del tuo prodotto da parte dell'utente. Rimani sintonizzato e contattaci per maggiori informazioni!

5 Giugno 2023

Di chiodi e di martelli, ovvero del perché scegliere Mixpanel

Se possiedi solo un martello tutti i problemi saranno chiodi

Ogni business ha esigenze particolari, domande specifiche e insegue obiettivi su misura. Trattare ogni business con lo stesso tool è proprio come risolvere tutti i problemi con un martello, che si tratti di piantare un chiodo o di risolvere un'equazione.

Ciò che per noi conta in Digital Pills Ã¨ essere in grado di consigliare il tool migliore sulla base delle esigenze di ognuno e uno dei tool nella nostra cassetta degli attrezzi è Mixpanel.

Mixpanel, con cui abbiamo una partnership ormai da un po' di anni, è proprio come noi, attento a recepire le esigenze differenti dei clienti e per questo recentemente ha integrato funzionalità da marketing analytics non limitandosi più alla sola product analytics.

Cosa intendiamo per product analytics? E per marketing analytics?

Come abbiamo detto, ognuno ha esigenze diverse. C'è chi ha come obiettivo quello di migliorare le performance dei canali di acquisizione, delle campagne di advertising e dei flussi che nascono da questi. Allora, si parla di marketing analytics.

C'è chi invece è più attento all'ottimizzazione del prodotto digitale e all'esperienza sul sito, in quel caso parliamo di product analytics.

Basando tutto su una strategia dati solida e allineata agli obiettivi, analizzare i dati vuol dire analizzare l'intera journey dell'utente: comprendere da dove arriva, cosa fa una volta atterrato, le sue abitudini, i suoi crucci e ciò che invece fa con grande facilità.

Questo è essenziale per far sì che tutti i team collaborino a un obiettivo unico con strategie diverse.

In questo video, estratto da un webinar che abbiamo tenuto da poco insieme a Mixpanel, Gianmarco Giannelli, senior web analyst in Digital Pills, spiega la differenza e la necessità di unire entrambe le metodologie:

Di questo e di molto altro abbiamo nel webinar dedicato a come utilizzare Mixpanel per estrarre valore dai dati: iscriviti adesso per guardarlo on-demand.

23 Febbraio 2023

La fine di Universal Analytics: cosa fare adesso?

Introduzione

Universal Analytics verrà dismesso a Luglio 2023, pertanto sorge spontanea la domanda: “Cosa faccio adesso?”.

L’obiettivo di questo articolo è proprio quello di dare una risposta a questa domanda, ma prima vediamo che cosa sta succedendo e perché la risposta è meno semplice di come possa sembrare.

Come siamo arrivati a questo punto?

Per rispondere a questa domanda dobbiamo guardare indietro.

  • Tutto è cominciato nel maggio 2022 quando Google ha annunciato la dismissione di Universal Analytics a luglio 2023.
  • A giugno 2022 poi il Garante della Privacy Italiano dichiara che Universal Analytics non rispetta il GDPR, dato l’invio di indirizzi IP fuori dai confini europei. 
  • A ottobre 2022 il Presidente americano Biden firma l’ordine esecutivo per l’implementazione del Privacy Shield 2.0, il nuovo framework per la condivisione di dati tra Europa e USA. 
  • A novembre 2022, Google ha allungato la deadline per  la dismissione di Universal Analytics a luglio 2024, ma solo per gli utenti in possesso di Universal Analytics 360.
  • A luglio 2023 tutte le proprietà standard di Universal Analytics smetteranno di processare nuovi dati. 

È il momento di agire?

Per rispondere a questa domanda è necessario smarcare almeno quattro punti.

Quanto è alto il valore che estrapoli di dati?

Fondamentale è fare un’analisi critica sul reale valore che si estrapola dai dati che si raccolgono. Sono in grado di leggere e capire i miei dati mettendo in atto strategie informate sulla base di questi? 

Quanto è alto il rischio connesso ai dati che raccogli?

Un primo passo è sicuramente essere cosciente della tipologia di dati che stiamo raccogliendo e trattando. Quali rischi annessi sono presenti? Quanto sono pericolosi per il mio business?

Quanto di quel rischio può essere mitigato? 

Va tenuto a mente che mitigare un rischio non significa eliminarlo del tutto ma piuttosto minimizzarlo. Un’operazione di mitigazione va valutata attentamente mettendo sul piatto della bilancia pro e contro. Fino a che punto possiamo spingerci nel creare una soluzione solida ma che non perda il proprio valore iniziale?

Hai le risorse necessarie per mitigare questo rischio?

Una volta individuato il rischio posto in essere dai dati che raccolgo e avendo compreso quali sono le possibili vie da intraprendere per mitigare questo rischio rimane ancora un punto molto pratico da smarcare: ho le risorse per farlo? Ho il budget per assumere o farmi supportare da queste risorse?

Come scegliere la soluzione migliore: i tre possibili approcci

Identifichiamo tre differenti approcci che le aziende possono seguire per affrontare questa situazione. 

LA LOTTA

Implementare una buona strategia di minimizzazione del rischio in modo da poter continuare ad utilizzare in modo informato Google Analytics 4 come strumento di analisi e raccolta dati.

Solitamente ti trovi in questa fase se Google Analytics è uno strumento imprescindibile all’interno della tua Data Stack. In questo caso ti consigliamo il passaggio a Google Analytics 4, in quanto offre una serie di features legate al mondo della privacy, quali ad esempio Data Deletion, Data Retention, la riduzione della lunghezza dei cookies. Se necessiti di più ti consigliamo l’integrazione tra Google Analytics 4 e Google Tag Manager Server Side, che inviando le hit data server dà il pieno controllo di cosa vogliamo ottenere da Google Analytics 4. 

LA FUGA

Se continuare ad utilizzare Google Analytics è un rischio che proprio non si può correre allora si consiglia di trovare un’alternativa. Esistono strumenti molto avanzati, altri simile e altri ancora molto più semplici ma che talvolta sono sufficienti.  

Esistono una serie di prodotti data analytics con focus su product analytics, ma cosa vuol dire? 

Il focus principale è l’utilizzo stesso del prodotto non come arrivano gli utenti sullo stesso, che il focus di un tool più tipico della marketing analytics, com’è Google Analytics 4. Ti consigliamo PostHog e Mixpanel. 

Mixpanel: prodotto enterprise, presenta un prezzo molto diverso da Posthog, è più maturo e presenta una maggiore stabilità. Digital Pills è il partner italiano di Mixpanel, quindi se hai domande siamo a tua disposizione!

Posthog: prodotto decisamente nuovo, ma ha già ricevuto investimenti da aziende importanti tra le quali Alphabet stessa. 

Invece, se il rischio posto in essere da Google Analytics non è sostenibile per il tuo business ma necessiti di continuare ad avere uno strumento di Analytics completo con risorse limitate. In questo caso ci sentiamo di consigliarti Piwik Pro (di cui siamo primo partner certificato in Italia), in quanto presenta due grossi vantaggi: un data model simile ad Universal Analytics per chi è abituato e si trova bene con quello e tutto il tema riguardante la Privacy, essendo basati in Europa si vanno ad evitare tutte le problematiche a cui si vanno incontro andando ad usare la un prodotto basato in USA. 

Se il rischio posto in essere da Google Analytics non è sostenibile per il tuo business e non hai l’esigenza di fare analisi avanzate ma necessiti di poche informazioni fondamentali. In quest’altro caso ti consigliamo Fathom, Simple Analytics, Plausible Analytics. Questi tre strumenti offrono pochissime metriche tra cui le pageview e la geografia, ma non molto di più. 

IL BLOCCO

Aspettare e osservare come la situazione evolve può essere una soluzione per il breve periodo (a proprio rischio e pericolo).

Google Analytics 4: parliamone 

Si posiziona come il sostituto naturale di Universal Analytics, in quanto fa parte del grande mondo Google. Si occupa di raccogliere i dati sia del sito web sia dell'app per comprendere meglio il percorso del cliente e utilizza i dati basati sugli eventi anziché quelli basati sulla sessione.

Quale è il cambiamento più grande di Google Analytics 4?

La struttura del trattamento dei dati con Google Analytics è cambiata. Mentre Universal Analytics prevede una serie di tipi di "hit", tra cui quelli relativi alle pagine, agli eventi, all'e-commerce e alle interazioni sociali, Google Analytics 4 è interamente basato sugli eventi. Ciò significa che qualsiasi interazione può essere catturata come evento. Questo permette di passare a Google Analytics 4 informazioni aggiuntive insieme a ogni interazione. Questo cambiamento rende più facile la creazione di funnel da parte degli utenti, rendendoli più flessibili.

Inoltre il nuovo data model event base è lo stesso per app e web, questo consente l'analisi delle applicazioni e l'analisi del web, mentre Universal Analytics si concentra solo sull'analisi web. 

Quali sono i benefici di Google Analytics 4?

I benefici dell’adozione di Google Analytics 4 sono principalmente tre: 

  • Data Collection
  • Data Analysis
  • Marketing 

Data Collection

La raccolta dei dati è il processo di raccolta e analisi delle informazioni sulle variabili rilevanti in un modo predeterminato e metodico, in modo da poter rispondere a specifiche domande di ricerca, testare le ipotesi e valutare i risultati. 

Data Analysis

In Universal Analytics, la suite di funzioni nota come Analisi avanzata era disponibile solo per gli utenti paganti di Google Analytics 360. Con Google Analytics 4, invece, fa parte delle funzionalità integrate.

Le Esplorazioni consentono di creare potenti report personalizzati, di esplorare i dati e di ottenere le risposte da te desiderate.

Esistono vari metodi di visualizzazione/analisi, possiamo distinguere ad esempio: Esplorazione a forma libera, Esplorazione a imbuto, Esplorazione dei percorsi. 

Google Analytics 4 fa un lavoro migliore nel tracciare metriche come il tempo di coinvolgimento. In Universal Analytics, la metrica Tempo sulla pagina poteva spesso mostrare 0 se un visitatore non passava a un'altra pagina o se non si teneva traccia di altre interazioni.

Un altro beneficio di Google Analytics 4 è quello di tracciare anche il tempo di coinvolgimento. Questo rende le metriche di coinvolgimento un po' più accurate rispetto a Google Analytics 3. Potrai vedere miglioramenti in una serie di metriche, ecco alcuni esempi: Engagement rate, Average engagement time, Engaged sessions, Engaged sessions per user.

Un altro beneficio che riscontrerai con il passaggio a Google Analytics 4 è l’integrazione di BigQuery. 

In Universal Analytics, solo i clienti paganti potevano esportare i dati grezzi da Google Analytics a BigQuery. Con Google Analytics 4, invece, tutti possono farlo (perché fa parte della suite di funzioni gratuite). BigQuery è difficile da usare, ma se conoscete l'SQL, troverete questa integrazione preziosa. 

Marketing

Google Analytics 4 per quanto riguarda il Marketing offre una serie di benefici legati all’attribuzione guidata dai dati. Ecco una funzione che in precedenza era disponibile solo per i clienti paganti di Universal Analytics.

In poche parole, possiamo dire che il modello di attribuzione decide quale fonte di traffico riceve il credito per la conversione.

Il modello di attribuzione predefinito di Google Analytics 4 è chiamato data-driven. Questo tipo di attribuzione distribuisce il credito per la conversione in base ai dati di ciascun evento di conversione. È diverso dagli altri modelli perché utilizza i dati dell'account per calcolare il contributo effettivo di ogni interazione con i clic.

Anche in questo caso vengono utilizzati algoritmi più complessi, che decidono quali fonti di traffico debbano ricevere una particolare quantità di credito per la conversione. 

Il vantaggio è che alcune fonti di traffico possono ottenere un credito più preciso per le conversioni e dimostrare il loro ritorno sull'investimento.

D'altro canto, però, abbiamo un'altra scatola nera di cui dobbiamo fidarci, in quanto il modello di attribuzione può essere modificato. In Universal Analytics, quasi tutti i rapporti utilizzavano l'ultimo modello di attribuzione dei clic non diretti e non era possibile modificarlo. In Google Analytics 4, invece, è possibile cambiarlo e si applicherà alla maggior parte dei report.

L'aspetto interessante è che questa modifica si applica sia ai dati storici che a quelli futuri in Google Analytics 4. Non cambia i dati in sé, cambia solo il modo in cui i dati vengono calcolati/attribuiti.

Tuttavia, tieni presente che se il tuo report standard utilizza dimensioni di sessione (ad esempio: sorgente Sessione) o dimensioni di tipo utente (ad esempio: sorgente Primo utente), le nuove modifiche di attribuzione non si applicheranno.

Timeline

Con la dismissione di Universal Analytics a Luglio devi agire per tempo e Febbraio è il mese giusto per intraprendere il passaggio a Google Analytics 4. In Digital Pills, per facilitare il tuo passaggio, abbiamo deciso di offrire gratuitamente un audit iniziale. Di seguito viene riportata una timeline con le varie scadenze degli step da compiere prima di Luglio 2023.

Roadmap per il passaggio a un sostituto di Universal Analytics

Chi è Digital Pills?

Ci posizioniamo come Data Insight Boutique e siamo specializzati nella raccolta e analisi dei dati digitali per supportare strategicamente le aziende nella crescita del business attraverso un approccio data-driven. I principali settori su cui lavoriamo sono: pharma, manifatturiero, consumer goods, e-commerce, automotive, education, fashion. 

I nostri valori su cui crediamo fortemente sono: 

  • Boutique verticale: Per competere con i player più affermati, la specializzazione verticale e l'ingrediente fondamentale: per noi sono i dati.
  • Persone al centro: Ambiente di lavoro unico e motivante per attrarre talenti e mantenere alti i livelli di qualità.
  • Impatto sociale: Doniamo l'1% del nostro fatturato annuo ad attività Pro-bono e 40 ore / anno per persona.
  • R&D e formazione: Investiamo il 30% del tempo in formazione individuale e progetti di Ricerca e Sviluppo.

Come si inserisce Google Analytics all’interno della strategia di Digital Pills?

Tutti i nostri progetti partono dalla Strategia, passano dalla Data Collection (raccolta dei dati), per arrivare infine al concetto di Insight (tutto ciò che riguarda l'attivazione del dato). 

Possiamo supportarti in tutte le fasi di raccolta e utilizzo del dato, ma per iniziare partiamo dall'analisi del tuo sistema di tracciamento attuale:

3 Novembre 2022

Come cambierà l’approccio agli analytics in un mondo post cookie di terza parte

Ormai sono anni che visitiamo una pagina web trovandoci il banner relativo all'informativa sui cookie. Questi messaggi sono stati introdotti in seguito alla regolamentazione dei cookie di terze parti (ePrivacy Directive) per garantire la tutela dei consumatori e proteggere i dati affinchè non siano usati impropriamente.
Attualmente questo tipo di dati sono raccolti da un'azienda terza e venduti agli inserzionisti, senza la garanzia del consenso, attraverso una piattaforma esterna.

Google ha annunciato che nel 2024 i cookie di terza parti scompariranno per andare incontro alle esigenze dei consumatori e adeguarsi alle normative in ambito privacy diffuse dai vari Stati o organi internazionali.

In questo articolo evidenzieremo le principali problematiche legate all'abbandono dei cookie di terze parti ma anche alle opportunità legate a questo cambiamento in corso.

Il contesto: la trasformazione digitale e il tema privacy

Qualcosa sta cambiando, e sta cambiando velocemente.
La trasformazione digitale e la crescita dell'online hanno portato a un aumento della quantità di dati raccolti dalle aziende.
Basti pensare che solo a inizio 2020, molte aziende hanno visto un’accelerazione della digitalizzazione delle interazioni con i clienti e dei processi interni e in pochi mesi registrando progressi solitamente raggiunti in 3 o 4 anni. Oggi la digitalizzazione è un vantaggio competitivo di valore strategico sul mercato.

Se da un lato sono disponibili tonnellate di dati provenienti dalle fonti più disparate in continuo aumento (siti web, app, POS, IoT ecc.), dall'altro stanno emergendo sul mercato nuove tecnologie che consentono di creare e analizzare un numero sempre maggiore di dati.

In concomitanza, la necessità di un approccio incentrato sulla privacy sta diventando un tema sempre più importante sia per gli utenti che per le aziende. Rispetto al passato, per rispondere alle nascenti esigenze, saranno applicate maggiori restrizioni dalle autorità di regolamentazione della privacy sui venditori privati.

Le tutele introdotte

Il regolamento generale dell'Unione europea in materia di trattamento dei dati personali e di privacy, noto a tutti come GDPR, ha reso obbligatoria la richiesta di un consenso esplicito da parte degli utenti per navigare sulle pagine web. Questa norma ha provocato un calo significativo di dati tracciabili sulle interazioni degli utenti su sito web e app. Questo non indica un calo delle visite sul sito bensì una riduzione del consenso da parte degli utenti al tracciamento delle proprie azioni sul sito.

Le restrizioni adottate: una breve panoramica

In parallelo a questa tendenza i principali Browser e fornitori privati hanno deciso di inserire maggiori restrizioni nei confronti dell'uso dei cookie di terze parti, spingendo molte aziende a lavorare e puntare prevalentemente su un migliore sfruttamento dei dati di prima parte, già in loro possesso.

Tale situazione consente di ripensare il modo in cui le aziende intendono sfruttare le attività digitali in ottica più strategica in vista del futuro prossimo.

La quantità sempre crescente di dati disponibili, le normative emergenti e gli strumenti incentrati sulla privacy stanno contribuendo ad aumentare la consapevolezza degli utenti nel mondo digitale. Ciò sta portando a una riduzione del valore di adv, in quanto ogni utente è molto più difficile da profilizzare. Al contempo i dati di prima parte hanno e avranno un valore sempre maggiore in quanto non sono altrettanto limitati da regolamentazioni.

Quali le opportunità?

La situazione attuale e le tendenze per il prossimo futuro impongono quindi di ripensare il modo in cui le aziende sfrutteranno la pubblicità digitale in modo migliore e più etico.

Questo è dunque il momento giusto per sfruttare il potenziale dei dati di prima parte per ottenere migliori performance di business offrendo un'esperienza migliore ai clienti, salvaguardando al contempo la loro privacy.

Contemporaneamente alla raccolta di dati di prima parte, un altro passo importante per ottenere migliori prestazioni nelle metriche chiave di business, sarà l'implementazione di soluzioni di Data Activation in grado di convertire efficacemente i dati in valore aziendale, combinando i dati raccolti in tempo reale con strumenti di data analytics.

I dati di prima parte hanno un'alta qualità perchè ci permottono di arrivare a decisioni che portano l'utente a vivere un'esperienza personalizzata che risponde alle loro esigenze personali portando ad una maggior fidelizzazione.

A tal proposito i dati disponibili supportano questa tendenza:

Il 49% dei consumatori afferma che probabilmente diventerà un acquirente abituale dopo un'esperienza di acquisto personalizzata con un rivenditore.
I consumatori in media spendono il 34% in più quando la loro esperienza è personalizzata.

Fonte dati: Segment

Le soluzioni consigliate

Il tracciamento server-side

Le tecnologie di tracciamento lato server ha un grosso vantaggio: lo spostamento dell'elaborazione dei dati su un server proprietario. Chi adotta questa soluzione non dipende più da cookie di terze parti per la raccolta dati in quanto il server è di prima parte, inoltre ha un maggiore controllo su quello che viene inviato a servizi di terze parti come Google Analytics, per esempio potrebbe scegliere di rimuovere dati sensibili come l'indirizzo IP, notoriamente trattato come dato personale dalle autorità.

Se hai bisogno di maggiori informazioni in questa guida ci eravamo concentrati su cosa cambia al passaggio al server-side e quali sono gli step necessari per implementare il tracciamento lato server con Google Tag Manager.

Customer Data Platform (CDP) e Data Lake

Le Customer Data Platform e i Data Lake svolgono un ruolo fondamentale nell'ambiente digitale moderno. Entrambe queste soluzioni permettono di fare affidamento su dati di alta qualità andando ad aggregare molteplici fonti, come ad esempio: i social network, gli strumenti di analytics e il sito web. In questo modo si possono prendere decisioni di business avendo sotto controllo tutti gli aspetti dell'attività degli utenti, non solo il comportamento sul sito stesso ma anche ciò che avviene attorno a esso.

Per sapere invece come strutturare un business user-centric con le Customer Data Platform puoi iniziare a dare un'occhiata a questo articolo.

Conclusioni

Vuoi sapere come possiamo aiutarti o hai qualche dubbio?

18 Settembre 2022

Come migliorare l’engagement del tuo sito con Google Analytics 4

Viviamo in un mondo in cui siamo circondati e sovraesposti a stimoli di ogni genere, tendenza ancora più acuta quando limitiamo l’osservazione al mondo digitale. In questo contesto di sovraesposizione continua, catturare e mantenere l’attenzione e la considerazione degli utenti è la vera sfida di ogni business.

Seguendo questo paradigma, gli strumenti di analisi web e app non possono essere impiegati limitatamente per il monitoraggio delle conversioni, ma devono abbracciare e permettere di indagare la capacità del business di creare relazioni durevoli con i propri utenti.

Google Analytics 4, la nuova versione di Google Analytics, grazie al suo modello di raccolta e strutturazione dati si presenta come un valido alleato in grado di rispondere alla nuova sfida della web analytics: stimare il Return of Interest dei propri utenti.

Cinque analisi da fare con Google Analytics 4 per misurare e migliorare l’engagement degli utenti sul tuo sito

Per chi si occupa di analisi, esistono molteplici metriche utili per avere una chiara indicazione dell’interesse degli utenti (es. share of voice, active users, app stickiness, retention rate,
churn rate, time on page). Tuttavia, occorre tenere a mente che l’individuazione delle metriche significative (o dell’unica metrica che conta) rappresenta un processo strategico fondamentale.

L'obiettivo di questo articolo è condividere alcune strategie per migliorare la propria conoscenza e agire
nell'interesse dei propri utenti utilizzando i dati di Google Analytics 4.

In particolare, vedremo come Google Analytics 4 può aiutare a:

  1. Individuare pagine e contenuti più ingaggianti
  2. Comprendere percorsi utenti sul proprio sito/app
  3. Capire quali canali portino interazioni significative
  4. Monitorare variazione nel comportamento utenti
  5. Studiare e raggiungere le proprie migliori audience

1. Individuare pagine e contenuti ingaggianti

La prima azione da svolgere su Google Analytics 4 è comprendere quali pagine o contenuti siano i più performanti e quali meno. 

Questo tipo di analisi è dipendente da che tipo di prodotto digitale stiamo analizzando ma è comunque possibile seguire alcune indicazioni e soluzioni applicabili a tutti:

  • Ragionare in termini di utenti, non sessioni: le sessioni su GA4 non hanno la stessa rilevanza degli utenti
  • Prestare attenzione a metriche di engagement: l’Average engagement time offre una chiara visione di quanto gli utenti siano temporalmente attivi su una pagina specifica ed in aggregato. Se il sito/app è contenutistico o interattivo, un valore elevato indica buone performance dei contenuti.
  • Monitorare eventi e conversioni intermedie: spesso si applicano come conversioni azioni terminali nello user journey come l’acquisto, ma monitorare il compimento di interazioni significative intermedie (es. iscrizione newsletter, click su banner) permette di comprendere e valutare meglio l’efficacia dei contenuti nella fidelizzazione del utente.

Questi tre consigli per individuare pagine e contenuti ingaggianti possono essere facilmente monitorati su GA4 in diversi modi:

  • tramite il report standard Engagement > Pages and screens,
  • creando un’Esplorazione libera con metriche come Visualizzazioni di pagina, Utenti, Average engagement time, conversioni e dimensioni quali Page title ed Event name,
  • creando una Funnel analysis che esplori diversi step caratterizzati da contenuti sequenziali (es. una guida in più parti, un processo di acquisto). 

2. Comprendere i percorsi degli utenti 

Riuscire ad indirizzare i propri utenti verso determinati contenuti o a compiere determinate azioni è alla base dell’ottimizzazione della user journey. Tuttavia, spesso riscontriamo un'importante differenza tra previsioni di percorsi e realtà della navigazione utenti

  • Individuare “vicoli ciechi” voluti e imprevisti: contenuti da cui l’utente non possa che compiere un’azione/conversione o uscire, o altre pagine o sezioni da cui si generino dei “vicoli ciechi”, come ad esempio 404. Individuare ed agire su di essi è fondamentale per l’ottimizzazione dell’esperienza utente
  • Analizzare sequenze di interazioni: è possibile descrivere l’esperienza utente per sequenze di interazioni che ha compiuto. Spesso comprendere in quale ordine tali eventi avvengano (es. guardare immagini di prodotto subito prima di aggiungerlo al carrello) offre spunti su quali interazioni offrano maggiore valore aggiunto ai propri utenti.
  • Scoprire “salti” inaspettati: percorsi di navigazione non scontati o previsti in fase di progettazione del prodotto digitale. Riuscire ad individuarli rappresenta un’opportunità di semplificare l’uso del proprio prodotto, aumentando il coinvolgimento e l’interesse degli utenti.

Questi aspetti possono essere analizzati su GA4 con alcuni strumenti:

  • creando una o più Path exploration da cui osservare punti di partenza e arrivo di utenti, ragionando sia per pagine che per eventi
    TIP: in caso di eventi, valutare di escludere eventi automatici o non significativi per avere un quadro più chiaro
  • creando una Funnel analysis che esplori diversi step di percorsi significativi
    TIP: impostare il funnel come “Open” permette di individuare ingressi di utenti nel funnel ad ogni step, evidenziando modi non previsti di utilizzare il proprio prodotto.

3. Capire quali canali portino interazioni significative

Nella Digital Analytics è fondamentale comprendere quali canali siano più significativi per acquisire utenti e traffico al proprio sito e app. Il tema è sicuramente molto ampio, ma un punto di discussione importante è come individuare i canali più rilevanti. In questo, Google Analytics 4 può offrire importanti strumenti per analizzare al meglio la qualità e il valore del traffico.

Alcuni aspetti da ricordare quando si utilizza GA4 per valutare i canali di acquisizione sono:

  • Distinguere tra acquisizione utenti e acquisizione traffico: GA4 distingue tra dimensioni per sessione e dimensioni per utenti. Nel caso di sessioni, ogni sessione avrà un proprio set di dimensioni; nel caso utente invece le dimensioni si riferiscono al primo momento in cui è arrivato sul proprio sito/app. Entrambe le tipologie offrono spunti rilevanti, ma è importante essere consapevoli della loro differenza.
  • Tenere a mente la categorizzazione automatica dei canali: GA4 applica automaticamente un nome Canale basandosi su corrispondenze su Source e Medium. 
  • Individuare conversioni ed eventi significativi per diversi canali: non tutti gli utenti che arrivano sul sito sono allo stesso punto nel loro user journey, il che si riflette sulle interazioni che compiranno, così come le conversioni migliori per valutarli. Associare dunque canali a conversioni affini con gli obiettivi di acquisizione.

    Attività per analizzare i proprio canali su GA4:
  • analizzare i report nella sezione Acquisition, distinguendo tra utenti e traffico (basato sulle sessioni)
  • creare Funnel analysis che esplori diversi step di percorsi significativi, impostando come criterio la provenienza del traffico da diverse fonti
  • esplorare la sezione Advertising per confrontare modelli di attribuzione e visualizzare percorsi di conversione

4. Seguire i propri utenti nel tempo 

Il comportamento degli utenti varia nel tempo, sia in senso assoluto, in quanto ore o giorni diversi si traducono in comportamenti diversi, sia in senso relativo, in quanto ogni utente si comporterà in maniera diversa nel corso del tempo. Questo secondo punto è di particolare interesse per costruire un rapporto duraturo con il proprio pubblico.

Utilizzando Google Analytics 4 per monitorare nel tempo i nostri utenti è utile tenere a mente alcuni consigli:

  • Distinguere non solo tra utenti nuovi e di ritorno, ma tra utenti totali e utenti attivi: GA4 pone distinzioni tra tutti gli utenti raggiunti e quelli che si sono dimostrati attivi. Applicare una metrica piuttosto che l’altra può portare importanti informazioni.
  • Fare leva su metriche automatiche disponibili: GA4 calcola automaticamente molte metriche utili come Daily/Weekly/Monthly Active Users (DAU/WAU/MAU) così come user retention e lifetime value. Incrociare questi dati può fornire importanti indicazioni sull’engagement degli utenti con il proprio prodotto.

Per scoprire pattern di comportamento dei propri utenti nel tempo:

  • analizzare il report Retention, in particolare creando comparazioni tra utenti diversi.
  • creare un esplorazione User lifetime, analizzando e visualizzando comportamenti e trend degli utenti nel tempo.

5. Studiare e raggiungere le proprie migliori audience

Google Analytics 4 mette a disposizione una funzione di creazione audience avanzata, in grado di generare segmenti di utenti in base a caratteristiche complesse. 

Ecco alcuni consigli per usare al meglio questa funzionalità:

  • Inviare le audience a piattaforme ads: GA4 permette di inviare le audience create a piattaforme di advertising, il che garantisce di inviare messaggi mirati ad utenti ricettivi. 
  • Fare uso delle audience predittive: grazie all’utilizzo di sistemi di Machine Learning resi disponibili da Google, Ga4 può creare “predictive audience”, in grado di individuare utenti potenzialmente orientati a compiere una conversione o a rischio di perdita. 
  • Valutare l’ingresso in una audience come conversione: creando un’audience partendo da condizioni o sequenze di eventi, è possibile generare un evento automatico all’ingresso di nuovi utenti nella audience. Questo significa che, in caso di criteri complessi (es. compimento di una sequenza specifica di azioni, visita di alcune pagine target) è possibile targettizzare in maniera mirata gli utenti che rispettino le condizioni, potendo così generare comunicazioni ed iniziative marketing su misura.

Per sfruttare al massimo le audience su GA4 è possibile:

  • creare audience da Configure > Audiences o da una qualsiasi esplorazione.
  • analizzare ed individuare nuovi potenziali audience tramite l’esplorazione Segment overlap
  • confrontare performance di diverse audience su esplorazioni come Funnel exploration o Free form, per individuare e validare la strategia di segmentazione degli utenti.

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Possiamo aiutarti ad analizzare la situazione e darti indicazioni per creare una relazione duratura con i tuoi utenti.

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