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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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.

Vuoi migliorare l’engagement degli utenti sul tuo sito?

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

Vuoi sapere come?

Oppure scrivi una mail a hello@digitalpills.it

10 Settembre 2022

Google Tag Manager Server-Side: la nostra guida

Vediamo in questo articolo cos'è Google Tag Manager Server-Side e quali sono le differenze con il Client-Side.

La seconda metà del 2022 si apre sotto il segno di due grandi temi per quello che riguarda il mondo del tracking: i recenti sviluppi in ambito privacy e l’emergere di una analytics strategy costruita ad hoc per clienti ed esigenze.

Sul primo punto, si è già scritto molto: le decisioni prese dal Garante della privacy hanno fatto alzare un polverone attorno a Google Analytics e la sua implementazione. Un tema su cui abbiamo sentito la necessità di fare chiarezza con un articolo che spiega come, al di là dei polveroni, non sia davvero il caso di farsi prendere dal panico.

Non farsi prendere dal panico, dicevamo, ma neppure sottovalutare un tema che, per complessità e importanza, deve essere trattato in maniera approfondita e sistematica.

A questa necessità risponde il secondo grande tema a cui facevamo riferimento: l’analytics strategy. Scegliere il tool di analytics perfetto, la soluzione ideale per quelle che sono le esigenze, non è facile ma abbiamo scritto una guida per aiutarvi a orientarvi nel mondo dei tool attraverso un metodo efficace.

A proposito di Analytics strategy capaci di venire incontro alle recenti esigenze di compliance, la soluzione che noi di Digital Pills consigliamo più spesso ai nostri clienti per la sua versatilità e per la sua capacità di rispondere alla maggior parte delle esigenze è Google Tag Manager Server Side con Google Analytics 4.

In questo articolo non ci soffermeremo troppo sulle basi di Google Tag Manager e ci concentreremo su cosa cambia con il passaggio al Server-Side. Per chi avesse bisogno di un ripasso, però, abbiamo l'articolo che fa al caso vostro proprio qui.

Per chi, invece, avesse voglia di sapere qualcosa di più su GA4, può leggere il nostro articolo qui.

GTM Client-Side

Togliamo subito dal nostro sentiero gli ostacoli e soffermiamoci qualche riga sulla differenza tra Client-Side e Server-Side. Questa differenza è fondamentale per comprendere la rivoluzione in atto in casa GTM.

Finora, Google Tag Manager è sempre stato uno strumento Client-Side, ovvero che “vive” sul dispositivo dell’utente. Questo significa che ogni volta che una persona visita un sito che utilizza GTM, anche tutto il relativo container viene caricato sul dispositivo, con possibili impatti sulla performance.

Il funzionamento del Google Tag Manager "classico" è abbastanza semplice e Google ci aiuta con questa immagine:

Google Tag Manager è caricato sul device dell'utente (assieme al resto del sito). Tag Manager spara dei tag che "parlano" direttamente con i tool esterni che risiedono in server esterni. Si crea, quindi, una sorta di catena: GTM comunica con le altre piattaforme (Google Analytics, Google Ads, Facebook, AdRoll) e ognuno di loro comunica con il proprio server (Google Analytics con il server Google Analytics e così via).

Per fare in modo che il browser comunichi con questi server è necessario che ogni tag aggiunga delle librerie JavaScript sul sito in maniera tale da permettere le chiamate tra browser e servizi esterni.

Come potete immaginare, le conseguenze sono tre:

  • Molti tag significa minori prestazioni.
  • Ad un certo punto, nella catena, smettiamo di avere controllo diretto sui dati raccolti.
  • Permettiamo ai servizi esterni di agire direttamente sul nostro sito.

GTM Server-Side

E ora cosa cambia? E ora cambia un po' tutto. Con l'introduzione del Server-Side, cambia lo schema di raccolta dati. Ancora con l'immagine di Google:

Come potete vedere la prima differenza è che si aggiunge un elemento, il Server Container. Il server container è il ponte tra browser e servizi esterni. GTM comunica con il Server Container per informarlo su quale evento è stato attivato. In questo caso, nel nuovo GTM e nell'immagine, a recepire l'evento sarà il Client. Ora è il nostro server container, una volta ricevuto l'evento, ad attivare i tag Server-Side che comunicano direttamente con le piattaforme esterne.

Sì, ma in pratica cosa cambia?

Google Tag Manager Server-Side nasce con l’intento di alleggerire la parte client (ovvero quella che sta sul browser degli utenti) e trasferire queste operazioni sul server.

Una prospettiva sicuramente interessante e, come detto, capace di incontrare molte delle esigenze dei clienti. Molte ma non tutte. Capire se GTM Server Side fa al caso vostro è sicuramente il primo punto da smarcare. Anche su questo, vi veniamo in soccorso con una guida per capire se è lo strumento che fa al caso vostro, potete leggerlo qui.

In pratica questi sono alcuni dei miglioramenti:

  • Vivendo su un server, il container può ricevere dati da fonti diverse. Non solo siti web, ma anche app, dispositivi internet of things e molto altro.
  • Grazie al nuovo modello, si eviterà quel proliferare incontrollato di pixel e script che popolano i container GTM classici, migliorandone le performance. Tutti i file JavaScript di terza parte verranno sostituiti da uno stream di eventi consolidato.
  • Server-side vuole dire controllo assoluto sui dati: con il nuovo GTM saprai sempre quali dati sono inviati e a quale piattaforma. Prima di passare le informazioni possiamo modificarle secondo le nostre esigenze.
  • Server-Side è anche maggiore sicurezza perché gli script dei vendor non vengono più caricati a livello di browser e device. Ma non solo, anche le credenziali degli utenti non vengono più esposte sul browser, come purtroppo capita normalmente, rendendo più difficile il furto dei dati. Questo vuol dire maggior controllo sulle PII (Personally Identifiable Information)
  • Non solo affidabilità, grazie al Server-Side otterremo anche un miglioramento delle performance del sito
  • Grazie a Server-Side diventa possibile aggirare l’impatto dei blockers in maniera legale e rispettosa delle scelte dell’utente in tema privacy. Questo vuol dire un miglioramento degli eventi di advertising tracciati.

Non solo aspetti positivi, però, con il passaggio al Server-Side, andiamo anche incontro a rischi e complicazioni:

  • Il primo problema è sicuramente legato alle difficoltà di implementazione, soprattutto per quanto riguarda l'apertura dell'istanza server su Google Cloud Platform.
  • Un altro aspetto delicato è quello dei costi. Su questo meglio fare chiarezza, non sarà GTM a diventare a pagamento. Ciò che dovremmo pagare saranno i costi di gestione del server, per il momento della Google Cloud Platform, che potrebbero ammontare ad almeno 80 euro al mese.

Come cambia GTM?

Come ci si potrebbe aspettare, qualche aspetto dell'interfaccia e delle funzionalità di Google Tag Manager verrà modificato. Vediamo qui in breve cosa c'è di nuovo (per avere una visione chiara dal punto di vista operativo di ogni aspetto e cambiamento di Google Tag Manager Server-Side, il consiglio come sempre è di fare riferimento al blog di Simo Ahava e al suo articolo qui):

  • Come già scritto, avremo un nuovo container, quello server, appunto. Da usare assieme (il container server da solo non basta) al container web. Sarà proprio questo container che dovremo collegare alla Google Cloud Platform.
  • I tag nativi disponibili per il momento sono solo per Google Analytics: Universal Analytics e App+Web ma, considerando che qualsiasi servizio che accetta le richieste HTTP può esser configurato per diventare un tag, ci aspettiamo di vedere nascere un bel po' di custom template nei prossimi mesi.

  • Per quanto riguarda i trigger, ne troviamo di un solo tipo: custom trigger. Questo perché il container server non sarà legato a trigger creati ad hoc come quello di visualizzazione pagina o di click. I tag saranno sparati solo se il Client li avrà istruiti a farlo.
  • Il Client entra nella lista degli elementi di GTM assieme a tag e variabili, pronto a fare da ponte tra sito e terze parti. Il suo obiettivo sarà duplice: registrare le richieste HTTP entranti e definirle in maniera tale che possano essere utilizzate dai tag per completare la richiesta nel server.

Confusi? Proviamo a chiarire con un esempio. Se volessimo tracciare un click su una determinata area del sito per inviare i dati al nostro Google Analytics, dovremmo seguire questi passaggi:

  1. Inserire nel nostro sito uno snippet gtag.js che invii un evento dal nome "click" al container server.
  2. Creare un Client Universal Analytics che sia capace di ricevere l'evento.
  3. Creare un trigger legato al Client che scatti quando il nome dell'evento è "click".
  4. Realizzare un tag Universal Analytics che invii il dato a GA.

Un passaggio in più ma molto più controllo dei dati.

L'implementazione passo passo

Vediamo insieme quali sono gli step necessari per implementare il tracciamento server side con GTM. Per farlo partiamo proprio dalla piattaforma. A causa del suo carattere tecnico e complesso dell'operazione, in questo paragrafo indicheremo gli step senza soffermarci sui sotto step tecnici su cui non possiamo dilungarci senza trasformare questo articolo in un libro:

  1. Apertura account GCP
    Apriamo un account nella Google Cloud Platform attraverso la creazione di un account di fatturazione e, se mancante, di un progetto.
  2. Creazione del Server Container su GTM
    Apriamo il container Server, creando un nuovo account e selezionando la tipologia Server
  3. Creazione del Tagging Server su GCP (in ambiente di test)
  4. Configurazione e mappatura del Custom Domain
    Questo step permette al nostro sistema di tracking di agire in un contesto di prima parte. Per questo passaggio, è necessaria una modifica dei record DNS da parte dei gestori del sito
  5. Upgrade dell'infrastruttura per l'ambiente di produzione
    Questo step è fondamentale per passare da un ambiente di test con funzionalità e prestazioni limitate ad un ambiente di produzione ad alte prestazioni computazionali
  6. Configurazione del Tracking Server Side su GTM Container Client e Server

Insomma, la rivoluzione sembra essere iniziata e noi siamo qui per darti tutti gli strumenti per tirare fuori il meglio da questo aggiornamento. Cosa ne pensi? Credi che lo userai con i tuoi clienti o per il tuo sito?

Conclusioni

Speriamo che questo articolo ti sia piaciuto!

Se vuoi approfondire la conoscenza dello strumento per scoprire se è la soluzione che fa per te

26 Luglio 2022

Come fare Digital Analytics con Piwik PRO

"Google Analytics non è compliant secondo il Garante."
"Trasferimenti illegali di dati all’estero."

"Ammonimenti e sanzioni del Garante."

Queste sono alcune delle frasi che in questo periodo si sentono spesso parlando di Web Analytics in Europa ed in Italia. 

Capire come muoversi per mettere legalmente al riparo il proprio business è ovviamente fondamentale per tutti. Ma poter continuare a raccogliere dati dai propri siti web resta una priorità per chiunque curi la propria presenza digitale. 

Come Digital Pills, il nostro obiettivo è sempre offire ai nostri clienti le migliori e più sicure soluzioni per fare Digital Analytics. Per questo abbiamo deciso di approfondire questi temi.

Da dove hanno origine queste preoccupazioni? Quali sfide comporta fare Digital Analytics?

E infine, vi parlare di uno strumento che possa rispondere alle nuove sfide - Piwik PRO.

Privacy e Analytics, il contesto

Se in questo momento la tua azienda ha un sito web su cui è attivo Google Analytics, avrai sentito dire che GA è “illegale” in Italia.

Ma da dove nascono questi titoli?

Tutto nasce da una sentenza, chiamata Schrems II, della Corte Europea di Giustizia di Luglio 2020. In questo procedimento, la Corte ha analizzato se i trasferimenti di dati al di fuori dell’Unione Europea rispettassero i livelli di tutela previsti dal GDPR. Questo meccanismo di invio dei dati all’estero è quello su cui grandi aziende come Facebook e Google si basano per fornire molti dei loro servizi. 

In particolare, l’attenzione della Corte era sullo scambio di dati tra UE e USA, attualmente regolato da un trattato, il Privacy Shield. Dopo diverse indagini, la Corte ha stabilito come questo trattato non offrisse il livello di tutele che dovrebbe essere garantito ai dati di cittadini europei. Questo perché in USA sono attualmente attive diverse leggi che permettono al governo di accedere ad ogni dato posseduto da aziende americane, senza bisogno di autorizzazioni e senza vincoli sulle tipologie di dati.

In pratica, i tuoi dati, una volta “passato l’Atlantico”, potrebbero essere raccolti dal governo americano senza il tuo consenso o la tua conoscenza che questo sia avvenuto. 

Google Analytics e il trasferimento dati all’estero

Ok, ma questo cosa c’entra con Google Analytics?

Semplice: Google Analytics, il servizio di Digital Analytics più adottato e diffuso al mondo, permette di raccogliere dati sugli utenti che visitano il proprio sito o app. I dati raccolti vengono inviati a Google, che li restituisce elaborati, pronti per essere letti e studiati. In questo processo, i dati raccolti in Europa vengono inviati per l’elaborazione negli Stati Uniti, per poi essere rispediti in Europa e a noi. 

Ora, lo scambio di dati USA-UE non è sempre un problema, ma per la natura dei dati raccolti da Google Analytics la situazione diventa più complessa.

Tramite questo strumento infatti, Google è in grado di raccogliere moltissime informazioni sui nostri visitatori. Non parliamo solo di informazioni inviate da noi volutamente (ad esempio gli eventi svolti sul nostro sito), ma anche di informazioni raccolte automaticamente (come indirizzo IP, ID del proprio apparecchio, marca, modello, ecc.). 

Queste informazioni, se incrociate con altri dati (dati di cui Google o il governo americano potrebbero disporre), renderebbero possibile identificare i singoli visitatori - senza che loro lo sappiano.

Le ultime disposizione e come tutelarsi

Una volta che la Corte ha stabilito come il Privacy Shield non tutelasse i dati di cittadini europei inviati negli Stati Uniti, sono state inviate segnalazioni ai diversi Garanti della privacy europei per stabilire se l’uso di questi strumenti nei loro paesi fosse consentito. Il risultato? Diversi Garanti, tra cui quello italiano, si sono espressi contrari all’uso di Google Analytics con modalità standard, in quanto non in grado di garantire la tutela dei dati dei propri concittadini.

In attesa di nuovi sviluppi legislativi, la domanda che tutti si stanno facendo è: cosa fare ora per raccogliere dati dai propri siti?

Questi sviluppi hanno reso chiari e attuali alcuni problemi del mondo della Web Analytics:

  • Come garantire la sicurezza ed il rispetto della privacy dei propri utenti?
  • Come avere pieno controllo sui dati raccolti dalle proprie piattaforme?
  • Che strumenti possiamo usare per far crescere le proprie aziende grazie ai dati?
  • Se non Google Analytics, quale strumento è meglio usare?

In Digital Pills il nostro obiettivo è sempre quello di fornire ai nostri clienti le soluzioni migliori e più sicure per rendere i dati chiari e le strategie efficaci. Per questa ragione, abbiamo scelto di diventare i primi partner in Italia di uno strumento che possa rispondere a tutte queste esigenze: Piwik PRO.

Piwik PRO Analytics

Piwik PRO nasce da una azienda europea, con la missione di offrire una gamma di soluzioni per la Digital Analytics che metta al primo posto la privacy dei propri utenti e la sicurezza dei dati. 

La suite Piwik PRO Analytics offre un ecosistema di prodotti il cui obiettivo è offrire ai clienti pieno controllo dei propri dati, dalla raccolta all’elaborazione. 

Suite prodotti Piwik PRO

I prodotti che la suite Piwik PRO Analytics offre sono:

  • Analytics: una piattaforma per raccogliere ed elaborare dati del comportamento dei visitatori attraverso siti, app, prodotti digitali e aree riservate online.
  • Tag Manager: una soluzione di tracciamento che permette di configurare, attivare e controllare i propri tracciamenti senza bisogno di supporto del team IT.
  • Consent Manager: la soluzione completamente integrata per rispettare le leggi sulla privacy di tutto il mondo, compreso GDPR, CCPA, LGPD e altre.
  • Customer Data Platform: una soluzione integrata che permette di creare un unico profilo utente attraverso tutti i propri canali, permettendo di migliorare le proprie attività di marketing multi canale.
Moduli di Piwik Pro Analytics Suite
Moduli di Piwik Pro Analytics Suite

Attraverso questo ecosistema di prodotti, con Piwik PRO è possibile gestire tutti gli aspetti fondamentali della Digital Analytics, offrendo agli utenti una soluzione completa in grado di rispondere alle diverse esigenze.

Certo, per molti adottare un nuovo strumento può sembrare un potenziale problema, ma per chi già utilizza Google Analytics 3 (Universal Analytics), il passaggio a Piwik PRO è semplice, e sotto molti aspetti un miglioramento significativo.

Per comprendere meglio in che modo Piwik PRO rappresenti una più che valida alternativa a Google Analytics, andiamo assieme a comprenderne le funzionalità principali

Caratteristiche tecniche di Piwik PRO

La prima e forse più importante distinzione tra Piwik PRO e Google è la possibilità di gestire la propria soluzione di hosting dei dati. Mentre per Google Analytics i dati sono interamente gestiti e collocati da Google Analytics, senza alcun controllo da parte dell’utente, in Piwik PRO è possibile selezionare e scegliere la soluzione più adatta alle proprie esigenze.

Sono infatti disponibili 3 soluzioni di hosting: 

  • Cloud pubblico
  • Private Cloud
  • Hosting on-premise su propri server dedicati
Soluzioni di hosting di Piwik Pro: Cloud, Private Cloud e On-premises
Soluzioni di hosting

Questa flessibilità di scelta permette di assicurarsi che i dati siano sempre accessibili secondo le proprie esigenze e che sia garantito il massimo grado di sicurezza - entrambi aspetti molto importanti per aziende che trattino dati sensibili o per cui sono richiesti alti livelli di sicurezza.

Piwik PRO dispone inoltre di soluzioni integrate e certificate per garantire la massima sicurezza dei dati raccolti, il che permette di utilizzarlo non solo per tracciare aree personali di siti, ma anche di essere impiegato in settori quali salute, finanza e pubbliche amministrazioni.

Oltre a garanzie di protezione dei dati, a differenza di GA, Piwik PRO dispone di soluzioni di tracciamento dei visitatori anonimizzate integrate.

Per i visitatori che rifiutano i tracciamenti diventa dunque possibile raccogliere informazioni aggregate, ottenendo una visione più affidabile e realistica del proprio prodotto digitale. Questa funzionalità può essere attivata in diverse modalità, per rispondere ad ogni esigenza di tutela dei propri visitatori. 

Piwik Pro e sicurezza dei dati
Piwik PRO e sicurezza dei dati

Funzionalità analitiche

Parlando di funzionalità della piattaforma di analisi, Piwik PRO segue il modello dati di Universal Analytics:

  • Gli eventi sono distinti per Categoria, Azione, Nome, e Valore.
  • Sono disponibili Dimensioni personalizzate a livello di Evento e di Sessione.
  • È possibile impostare Obiettivi personalizzati e tracciarne le performance.
  • Si possono creare Report e Dashboards personalizzati sulla base delle proprie esigenze, che possono essere inviati direttamente via mail.
  • È possibile analizzare le performance del proprio Ecommerce, con integrazione di dati su carrello e prodotti abbandonati nativi.
  • Si possono ottenere informazioni sulla performance del banner cookie integrato, con dati sulle visualizzazioni e sull’accettazione dei cookie.

Integrazione con la propria data stack

Per ultimo, Piwik PRO è una soluzione che si integra facilmente con la propria data stack. È infatti possibile attivarlo sia inserendone i codici sul proprio sito che tramite un tag template di Google Tag Manager.

Sempre parlando di gestione dei tag, il Tag Manager di Piwik PRO permette grande libertà di gestire e attivare tag sul proprio sito. Da Piwik PRO è possibile gestire sia tag di tracciamento analitici che quelli necessari per inviare informazioni a piattaforme di advertising come Facebook e Google Ads.

È possibile inoltre collegare a Piwik PRO ai propri account Google Ads e Google Search Console, integrando i loro dati con quelli analitici. Questo permette di ottenere una visione completa delle proprie attività digital in un'unica piattaforma.

Piwik permette l’integrazione con diverse soluzioni di analisi e visualizzazione dei dati raccolti. È possibile visualizzare i propri dati su Data Studio o Tableau, oppure esportarli su Big Query o AWS per svolgere analisi avanzate.

Grazie a tutte queste funzionalità, Piwik PRO si stabilisce come una soluzione di Digital Analytics sicura e performante. Uno strumento in grado in grado di rispondere alle necessità di protezione dei dati senza sacrificarne il valore per il business.

Per poter provare ora la soluzione di Piwik PRO, visita la nostra pagina dedicata Piwik PRO e scopri di più

Se volessi invece porre domande specifiche rispetto alle esigenze della tua azienda, contattaci alla mail hello@digitalpills.it, saremo felici di aiutarti a progettare la soluzione migliore per te!

8 Luglio 2022

Google Analytics and the Italian Data Protection Authority: what happened and why it’s important not to be caught unprepared


"Before answering a question
you should always light your pipe"

 Phrase attributed to Albert Einstein

Anyone who works in the digital world will surely have heard of the recent measure of the Garante della Privacy (Privacy Guarantor) which, ruling on a case dating back to 2020, assessed an implementation of Google Analytics Universal on an Italian site as non-compliant with the GDPR. Numerous newspapers and almost all Linkedin members hastened to report the news, often with alarmist or catastrophic tones (e.g. 'Banned the use of Google Analytics' from Il Sole 24 ore, 23 June 2022). Many companies contacted us to find out how to act, understandably worried and confused. Digital Pills has chosen to refrain from publishing hit-and-miss content, preferring to take the time to load up the proverbial pipe and produce quality content that could shed light on the subject without riding on the mood of the moment.

Before we begin, a necessary disclaimer: this article is intended to provide an accurate view of the current situation; it is not to be considered as legal advice, it is provided for informational purposes only, and should be used at your own risk. In order to draft this content, we have talked with legal advisors, read the Garante's provision (the Italian Data Protection Authority) in depth and numerous other documents (listed in the 'sources' section at the end of this article).

TLDR - The very short summary for busy people

The measure that triggered this fuss refers to a case from 2020, and concerns a gossip site that had implemented the old version of Google Analytics without adequate technical precautions to prevent the transfer of personal data to the USA. By Garante's own admission, this was a 'minor violation'.

If properly configured, the new version of Google Analytics (4) can prevent the transfer of personal data to the US. Moreover, all companies that for various reasons decide to stop using Google Analytics have numerous alternatives available to replace it.

Whatever your choice, we are available to support you in adapting your tracking system. In our opinion, this could be an excellent opportunity to upgrade the data collection systems in your company and make them 100% GDPR compliant.

The regulatory environment for non-professionals

The legislative basis for this issue stems from the Schrems II judgment, in which the European Court of Justice ruled that the previous commission decision 2016/1250 (EU-US Privacy Shield) was invalid and recognised the possibility of interrupting or prohibiting the transfer of personal data to third states if the conditions for complying with the same European protection standards were not guaranteed. The US represented the most natural casus belli because: 1) current US laws allow government agencies (e.g. NSA/CIA) access to data held by US companies 2) most of the technology giants are based in the US, which therefore have access to the personal data of millions of European citizens.

  • The most important concept is the following: the problem is not the transfer of data in the broad sense, but the transfer of personal data. Article 4 of GDPR UE/2016/679) makes it clear that:

"Personal data" means any information relating to an identified or identifiable natural person."

Around this (apparently) simple definition, the Data Protection Working Party created Opinion 4/2007, which clarifies what is to be considered personal data and what is not. Example 15 specifies that an IP address is to be considered personal data, since it allows the identification of a person by reasonable means.

On the contrary, the cookie that Google Analytics uses to function is not to be considered as personal data because:

  1. It is a first-party cookie, which can only be read by the domain that set it and which changes for each site visited. It is therefore not possible to collect information on browsing behaviour between different websites - not even for Google.
  2. It falls into the case of pseudonymised data because it is random and unpredictable and the number of possible pseudonyms is so large that the same pseudonym can never be randomly selected twice (see Page 18 of Opinion 4/2007).
  3. The possible indirect identifiability of the user by combining other data (e.g. user ID, transaction ID, etc.) is not feasible by Google, and therefore not even by US government agencies.

The measure of the Garante that caused a stir was based on the fact that the website under investigation transferred its IP address to Google (and thus to the USA). In a note, it is also specified that the IP anonymisation system subsequently activated (and offered as an option within Google Analytics Universal) is not sufficient to guarantee adequate protection, since anonymisation takes place within Google's servers.

The regulatory environment for non-professionals

The legislative basis for this issue stems from the Schrems II judgment, in which the European Court of Justice ruled that the previous commission decision 2016/1250 (EU-US Privacy Shield) was invalid and recognised the possibility of interrupting or prohibiting the transfer of personal data to third states if the conditions for complying with the same European protection standards were not guaranteed. The US represented the most natural casus belli because: 1) current US laws allow government agencies (e.g. NSA/CIA) access to data held by US companies 2) most of the technology giants are based in the US, which therefore have access to the personal data of millions of European citizens.

  • The most important concept is the following: the problem is not the transfer of data in the broad sense, but the transfer of personal data. Art. 4 of GDPR (UE/2016/679) makes it clear that:

"Personal data" means any information relating to an identified or identifiable natural person."

Around this (apparently) simple definition, the Data Protection Working Party created Opinion 4/2007, which clarifies what is to be considered personal data and what is not. Example 15 specifies that an IP address is to be considered personal data, since it allows the identification of a person by reasonable means.

On the contrary, the cookie that Google Analytics uses to function is not to be considered as personal data because:

  1. It is a first-party cookie, which can only be read by the domain that set it and which changes for each site visited. It is therefore not possible to collect information on browsing behaviour between different websites - not even for Google.
  2. It falls into the case of pseudonymised data because it is random and unpredictable and the number of possible pseudonyms is so large that the same pseudonym can never be randomly selected twice (see Page 18 of Opinion 4/2007).
  3. The possible indirect identifiability of the user by combining other data (e.g. user ID, transaction ID, etc.) is not feasible by Google, and therefore not even by US government agencies.

The measure of the Garante that caused a stir was based on the fact that the website under investigation transferred its IP address to Google (and thus to the USA). In a note, it is also specified that the IP anonymisation system subsequently activated (and offered as an option within Google Analytics Universal) is not sufficient to guarantee adequate protection, since anonymisation takes place within Google's servers.

Google Analytics can be implemented in different ways, which has an impact on its assessment under the GDPR. Consequently, the fact that the authority found the implementation non-compliant does not mean that other Google Analytics implementations are also non-compliant.

The website owner is therefore ordered to adapt the system within 90 days, without administrative or criminal sanctions. As mentioned above, the measure itself makes it clear that this is a 'minor violation'.

Google's response and Google Analytics 4

First of all, it is worth mentioning that the measure of the Italian Data Protection Authority is only the latest one in a long series, and has in fact replicated the Austrian one of December 2021 and the French one of February 2022 without any particular novelty. Already in January 2022, Google wrote that 'Google has been offering Analytics to companies around the world for over 15 years, and in all that time has never received data access requests from government agencies'. It does indeed seem strange that one of the world's most powerful intelligence agencies needs to know his favourite articles on Cosmopolitan in order to identify John Smith.

The case examined considers a site that in 2020 was using the old version of Google Analytics, without taking advantage of many of the data anonymization options available today. In the meantime, the latest version of Google Analytics has been released (version 4, which will be the only one available from July 2022), which already includes by default many options to mitigate the impact of data collected under GDPR. In particular:

  • GA4 deletes all IP addresses collected from EU users before recording the data through EU domains and servers.
  • It is possible to disable Google Signals, the advanced data enrichment option offered by Google.
  • GA4 is 100% integrated with Consent Mode, the system for collecting and respecting user consent with respect to cookies.
  • It is possible to disable the collection of certain detailed data such as city, browser version, etc.

In addition to all this, GTM server-side, Google's server-side tag management tool, has also been available for a couple of years. This is a further (and very powerful) means of guaranteeing the total anonymisation of collected data, because it allows a 'screen' to be inserted between the user and Google, selectively filtering any information sent to Analytics and thus guaranteeing its total security.

How to act? Possible solutions

Avoiding unnecessary and harmful scaremongering, companies can adapt in order to avoid running the risk of encountering measures similar to the one analysed in this article. The good news is that, in our opinion, they can do so without giving up on the quality and depth of such important data as web and app analytics.

We’ve been working in this field for many years and we know and have worked on a very broad spectrum of tools and scenarios. We have therefore identified 5 main scenarios from which it is theoretically possible to choose. The important thing is that a long-term strategy, accompanied by a deep technical knowledge of the solutions and tools, is driving this. We will briefly illustrate these scenarios below.

  1. GTM server with Universal Analytics. This is the option we would least recommend, but which is theoretically feasible. Remember that the old version of Google Analytics will be discontinued in July 2023; therefore, we’re not for investing in this tool for such a short time frame. By using GTM server-side (or another server-side tag management system), it is possible to anonymise the IP address before it reaches Google's servers - thus averting the scenario covered by the Garante's order.
  2. GA4 client side. Thanks to the numerous options provided by GA4, it is possible to set up the tool with a number of settings that significantly limit the GDPR impact of tracking. (data sharing options off, deactivation of Google Signals, implementation of Consent Mode, etc).
  3. GA4 with GTM server. For the ones who want to play safe, it is possible to combine the flexibility of GA4 with the power of server-side GTM and thus implement more advanced tracking where all anonymisation is done server-side. Over the past 12 months we have worked on many server-side GTM implementations across Europe, and can therefore testify to its great effectiveness and reliability.
  4. Piwik or other tool with data storage in the EU. The recent fuss has made web analytics tools that did not enjoy significant market share in the past rise, and also old, forgotten tools are back. We are talking about Piwik, which guarantees the storage of all user data within the European Union. Having also implemented many of these solutions, we would like to warn of a significant disadvantage: compared to Google Analytics, these are more rudimentary software tools that have less potential when it comes to analysis and data collection.

Self-hosting of advanced tools. Companies that are more advanced in terms of analysis and data collection have been using much more complex solutions integrated within their data stack for several years now. We are talking about tools such as Snowplow, which offer far more advanced functionalities even than Google Analytics, but which, on the other hand, require considerable technical expertise to manage and maintain them. Even in this case, evaluating the best solution requires careful analysis, and this should always start from the company's needs: we have implemented numerous projects of this type, so we are at your disposal for any requests for clarification or questions.


Whatever solution you choose, we will never get tired of repeating that it must start with a careful analysis of your company's needs and level of maturity. Always be wary of those who propose a 'copy and paste' solution that should fit everyone. In this world, there is no such thing as one size fits all!

Conclusion

This content took several days to complete. It is our attempt to reassure those who follow and appreciate us that this is not the time to get overwhelmed and make hasty decisions - which one would surely regret in the long run.

Once again, let us recall that it is not Google Analytics as such that is illegal, but its non-GDPR-compliant implementation. We therefore recommend that you take this opportunity not only to review your data collection system from a GDPR-compliant perspective, but to enhance it and - why not - get better and more reliable data.

In conclusion, we also invite you to consider in-depth analyses of the software currently in use in your company; if it is true that the crux of the matter is the transfer of personal data (email addresses, telephone numbers, first names and surnames, etc.) abroad, it is important to ask not only whether Google Analytics is implemented in accordance with the law, but also whether the various CRMs, email marketing systems, customer support and so on are.

Sources and insights

27 Giugno 2022

Google Analytics e il Garante della Privacy: cosa è successo e perché è importante non farsi prendere dal panico

“Prima di rispondere a una domanda
dovreste sempre accendere la vostra pipa.”

Frase attribuita ad Albert Einstein

Chiunque lavori nel mondo digitale avrà sicuramente sentito parlare del recente provvedimento del Garante della Privacy che, pronunciandosi su un caso risalente al 2020, ha valutato non conforme al GDPR un’implementazione di Google Analytics Universal su un sito italiano. Numerosi quotidiani e quasi tutti i membri di Linkedin si sono affrettati a riportare la notizia, spesso con toni allarmistici o catastrofici (es. “Vietato l’uso di Google Analytics” del Sole 24 ore, 23 giugno 2022). Tantissime aziende ci hanno contattato per sapere come agire, comprensibilmente preoccupate e confuse.

Digital Pills ha scelto di astenersi dalla pubblicazione di contenuti mordi-e-fuggi, preferendo prendersi il tempo per caricare la proverbiale pipa e produrre un contenuto di qualità che potesse fare chiarezza sul tema senza cavalcare gli umori del momento. 

Prima di cominciare, una doverosa esclusione di responsabilità: questo articolo intende fornire una visione più accurata possibile dell’attuale situazione; non è da considerarsi parere legale, è fornito solo a scopo informativo e deve essere usato a proprio rischio e pericolo. Per redigere questo contenuto abbiamo consultato consulenti legali, letto approfonditamente il provvedimento del Garante e numerosi altri documenti (riportati nella sezione “fonti” al termine dell’articolo).

TLDR - Ovvero il riassunto brevissimo per persone molto impegnate

Il provvedimento che ha scatenato questo polverone fa riferimento ad un caso del 2020, ed è relativo ad un sito di gossip che aveva implementato la vecchia versione di Google Analytics senza adeguati accorgimenti tecnici atti a prevenire il trasferimento di dati personali negli USA. Per stessa ammissione del Garante, si tratta di una “violazione minore”.

Se propriamente configurata, la nuova versione di Google Analytics (4) può prevenire il trasferimento di dati personali negli USA. Inoltre, tutte le aziende che per vari motivi decidessero di non utilizzare più Google Analytics hanno a disposizione numerose alternative per sostituirlo. 

Qualunque sia la vostra scelta, siamo a disposizione per supportarvi nell’adeguamento del sistema di tracciamento. A nostro avviso questa potrebbe essere un’ottima opportunità per potenziare i sistemi di raccolta dati in azienda e renderli 100% GDPR compliant.

Per capire meglio come possiamo aiutarti, puoi chiederci un audit gratuito compilando questo form:

Il contesto normativo per i non addetti ai lavori

La base legislativa su cui poggia la questione nasce dalla sentenza Schrems II, in cui la Corte di Giustizia Europea ha decretato invalida la precedente decisione della commissione 2016/1250 (EU-US Privacy Shield) e ha riconosciuto la possibilità di interrompere o proibire il trasferimento di dati personali verso stati terzi se non garantite le condizioni per rispettare gli stessi standard di protezione europei. Gli USA hanno rappresentato il più naturale casus belli in quanto: 1) le attuali leggi americane consentono ad enti governativi (e.s. NSA / CIA) l’accesso ai dati in possesso di società americane 2) negli USA hanno sede la maggior parte dei colossi tecnologici, che hanno quindi accesso ai dati personali di milioni di cittadini europei. 

Il concetto più importante è il seguente: non è il trasferimento di dati in senso lato a rappresentare un problema, quanto il trasferimento di dati personali. L'Art. 4 del GDPR (UE/2016/679) chiarisce che:

“Per «dati personali» si intende qualsiasi informazione concernente una persona fisica identificata o identificabile.”

Attorno a questa (apparentemente) semplice definizione il gruppo di lavoro per la protezione dei dati personali ha creato il Parere 4/2007 che chiarisce cosa è da considerarsi dato personale e cosa no. L’esempio 15 specifica che l’indirizzo IP è da considerarsi un dato personale, poiché consente l’identificazione di una persona con mezzi ragionevoli.

Al contrario, il cookie che Google Analytics utilizza per funzionare non è da considerarsi dato personale in quanto:

  1. È un cookie di prima parte, che può essere letto soltanto dal dominio che lo ha impostato e che cambia per ogni sito visitato. Non è pertanto possibile raccogliere informazioni sul comportamento di navigazione tra siti web diversi - neanche per Google. 
  2. Ricade nella casistica dei dati pseudonimizzati perché è un numero casuale e imprevedibile e il numero dei pseudonimi possibili così ampio che uno stesso pseudonimo non possa essere mai selezionato casualmente due volte (cfr. Pagina 18 del Parere 4/2007).
  3. L’eventuale identificabilità indiretta dell’utente unendo altri dati (es. User ID, transaction ID, etc) non è realizzabile da Google e quindi nemmeno dagli enti governativi americani.

Il provvedimento del Garante che ha fatto scalpore fa leva sul fatto che il sito web in esame trasferisse l’indirizzo IP a Google (e quindi negli USA). In una nota è anche specificato che il sistema di anonimizzazione dell’IP attivato in seguito (e offerta come opzione all’interno di Google Analytics Universal) non è sufficiente a garantire una protezione adeguata in quanto l’anonimizzazione avviene all’interno dei server di Google. 

Google Analytics può essere implementato in diversi modi, il che ha un impatto sulla sua valutazione ai sensi del GDPR. Di conseguenza, il fatto che l'autorità abbia ritenuto l'implementazione non conforme non significa che anche altre implementazioni di Google Analytics non siano conformi.

Al proprietario del sito web è quindi intimato di adeguare il sistema entro 90 giorni, senza sanzioni amministrative o penali. Come già detto in precedenza, lo stesso provvedimento chiarisce infatti che si tratta di una “violazione minore”. 

La risposta di Google e Google Analytics 4

Per prima cosa è doveroso ricordare che il provvedimento del garante italiano è solo l’ultimo di una lunga serie, e ha di fatto replicato senza particolari novità quello austriaco del dicembre 2021 e quello francese del febbraio 2022. Già a gennaio 2022 Google scriveva che “Google offre Analytics alle aziende di tutto il mondo da oltre 15 anni, e in tutto questo tempo non ha mai ricevuto richieste di accesso ai dati da parte di agenzie governative”. Sembra in effetti strano che una delle intelligence più potenti del mondo per identificare il Mario Rossi di turno abbia bisogno di conoscere i suoi articoli preferiti su TV Sorrisi & Canzoni.

Il caso preso in esame considera un sito che nel 2020 utilizzava la vecchia versione di Google Analytics, senza sfruttare molte delle opzioni di anonimizzazione dei dati oggi disponibili. Nel frattempo, è stata rilasciata l’ultima versione di Google Analytics (la 4, che peraltro sarà anche l’unica disponibile a partire da luglio 2023), che include già di default molte opzioni per mitigare l’impatto dei dati raccolti in ambito GDPR. In particolare:

  • GA4 elimina tutti gli indirizzi IP raccolti dagli utenti dell'UE prima di registrare i dati attraverso i domini e i server dell'UE.
  • È possibile disabilitare Google Signals, l’opzione avanzata per l’arricchimento dei dati raccolti offerta da Google.
  • GA4 è integrato al 100% con il Consent Mode, il sistema per raccogliere e rispettare il consenso dell’utente rispetto ai cookie.
  • È possibile disabilitare la raccolta di alcuni dati di dettaglio come città, versione del browser, etc.

Oltre a tutto questo, da un paio d’anni è anche disponibile GTM server-side, lo strumento di tag management lato server di Google. Questo è un ulteriore (e potentissimo) mezzo per garantire la totale anonimizzazione dei dati raccolti, perché consente di inserire uno “schermo” tra l’utente e Google, filtrando selettivamente ogni informazione inviata ad Analytics e garantendone quindi la totale sicurezza. 

Come agire? Le soluzioni possibili

Evitando inutili e dannosi allarmismi, le aziende possono adeguarsi per non rischiare di incappare in provvedimenti analoghi a quello analizzato in questo articolo. La bella notizia è che, a nostro avviso, possono farlo senza sacrificare la qualità e la profondità di un dato così importante come quello della web e app analytics. 

Lavorando in questo settore da molti anni, conosciamo e abbiamo lavorato su uno spettro molto ampio di strumenti e casistiche. Abbiamo quindi identificato 5 scenari principali tra cui è teoricamente possibile scegliere. L’importante è che a guidare sia una strategia di lungo periodo, accompagnata da una profonda conoscenza tecnica delle soluzioni e degli strumenti: in Digital Pills lavoriamo al fianco dei nostri clienti proprio per accompagnarli in questo percorso, se vuoi saperne di più puoi scriverci qui.

 
Andiamo quindi ad illustrare brevemente questi scenari. 

  1. GTM server con Universal Analytics
    Questa è l’opzione che meno ci sentiamo di consigliare, ma che a livello teorico è percorribile. Ricordiamo che la vecchia versione di Google Analytics verrà dismessa a luglio 2023; non vediamo quindi di buon occhio investimenti in questo strumento per un arco temporale così breve. Utilizzando GTM server side (o un altro sistema di tag management lato server) è possibile anonimizzare l’indirizzo IP prima che questo giunga sui server di Google - andando a scongiurare lo scenario oggetto del provvedimento del Garante. 
  2. GA4 client side
    Grazie alle numerose opzioni messe a disposizione da GA4, è possibile impostare lo strumento con una serie di impostazioni che limitano notevolmente l’impatto GDPR del tracciamento. (data sharing options off, disattivazione di Google Signals, implementazione di Consent Mode, etc).
  3. GA4 con GTM server
    Per tutti coloro che desiderano portare “cintura e bretelle”, è possibile unire la flessibilità di GA4 alla potenza di GTM server side ed implementare quindi un tracciamento più avanzato in cui tutte le anonimizzazioni vengono effettuate lato server. Negli ultimi 12 mesi abbiamo lavorato su moltissime implementazioni di GTM server-side in tutta Europa, e possiamo quindi testimoniarne la grande efficacia e affidabilità. 
  4. Piwik o altro strumento con conservazione dati in EU
    Il recente polverone ha fatto nascere o tornare in auge strumenti di web analytics che in passato non godevano di quote di mercato significative. Stiamo parlando ad esempio di Piwik PRO, di cui siamo il primo e unico partner in Italia (se vuoi saperne di più scrivici qui), che garantisce il salvataggio di tutti i dati degli utenti all’interno dell’Unione Europea. Avendo implementato anche molte di queste soluzioni, ci sentiamo di mettere in guardia rispetto ad uno svantaggio significativo: rispetto a Google Analytics si tratta di software più rudimentali che hanno meno potenzialità a livello di analisi e raccolta dei dati. 
  5. Self hosting di strumenti evoluti
    Le aziende più avanzate a livello di analisi e raccolta dei dati stanno utilizzando già da diversi anni soluzioni molto più complesse e integrate all’interno della propria data stack. Stiamo parlando di strumenti come Snowplow, che offrono funzionalità decisamente più evolute anche rispetto a Google Analytics, ma che per contro richiedono una competenza tecnica non indifferente per sfruttarle e mantenerle. Anche in questo caso valutare la soluzione migliore richiede un’attenta analisi, che deve sempre partire dalle necessità aziendali: abbiamo implementato numerosi progetti di questo tipo, quindi se in questo momento hai necessità di capire come muoverti, contattaci compilando questo form e inserendo le tue richieste.


Qualunque sia la soluzione che sceglierete, non ci stancheremo mai di ripetere che deve partire da un’attenta analisi delle necessità e del livello di maturità aziendale.
Diffidate sempre di chi propone una soluzione “copia e incolla” che dovrebbe andare bene per tutti.

In questo mondo non esiste il one size fits all!

Conclusione

Questo contenuto ha richiesto diversi giorni di lavoro per essere completato. È il nostro tentativo di tranquillizzare chi ci segue e ci stima sul fatto che non è il momento per farsi sopraffare e prendere decisioni affrettate - di cui ci si pentirebbe sicuramente nel lungo termine. 

Ancora una volta ricordiamo che non è Google Analytics in quanto tale ad essere illegale, ma la sua implementazione non GDPR compliant. Consigliamo quindi di sfruttare questa occasione non solo per rivedere il proprio sistema di raccolta dati in ottica GDPR compliant, ma per potenziarlo e - perché no - ottenere dati migliori e più affidabili.

Per concludere invitiamo anche a valutare analisi approfondite dei software attualmente in uso in azienda; se è vero che il nodo centrale della questione è il trasferimento dei dati personali (indirizzi email, numeri di telefono, nomi e cognomi, etc.) all’estero, è importante chiedersi non solo se Google Analytics è implementato a norma di legge, ma se lo sono anche i vari CRM, sistemi di email marketing, supporto clienti e così via.

Se in questo momento hai bisogno di un confronto e vuoi affidarti a degli esperti, puoi iniziare richiedendo un audit gratuito del tuo sistema di tracciamento: in questo modo potremo fornirti delle indicazioni pratiche da seguire e potrai sperimentare e testare il nostro approccio. 

Fonti

27 Maggio 2022

Il segreto per creare un business client-centric: le Customer Data Platform

L'era delle Customer Data Platform

L'accelerazione digitale senza precedenti, causata dalla pandemia di Covid-19, ha portato a nuove abitudini di comportamento online in grado di cambiare completamente il modo di fare business. Con l'aumento del numero di interazioni digitali, è in aumento anche la quantità dei customer data all'interno delle aziende. 

In particolare, si è assistito a un enorme aumento del volume, della velocità e della varietà di dati monitorati all'interno di queste.

Sulla base di questo flusso sempre più aziende si sono indirizzate verso un modello “client-centric”, ovvero hanno strutturato le proprie attività focalizzandosi più di tutto sul cliente, reperendo e collezionando dati per rispondere ai suoi bisogni e le sue aspettative. 

In questi ultimi due anni è stato quindi riconosciuto il valore e le immense opportunità che i dati determinano, soprattutto se utilizzati nei processi decisionali e all’interno di tutti i rami dell’azienda. 

Da oggetto d'uso di singoli dipartimenti, sono sempre più diffusi all'interno di tutta l'azienda come strumento per indirizzarne il business e facilitarlo. Se quindi da una parte si sta assistendo a una democratizzazione nel loro utilizzo, si va incontro al tempo stesso alla presenza di moli immense di dati che, senza gli strumenti e la tecnologia giusti, possono risultare ingestibili e poco actionable. 

Inoltre con le recenti restrizioni in termine di privacy e la progressiva scomparsa dei cookie di terza parte, per le aziende si è aperta una nuova sfida: trarre massimo valore dai dati di prima parte, ossia quelli volontariamente forniti dagli utenti. 

Di fronte a questo scenario uno degli strumenti che possono aiutare le organizzazioni a rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato e sfruttare le nuove tendenze sono le Customer Data Platform, da ora CDP.

Prima di iniziare un'informazione che potresti apprezzare: abbiamo creato un webinar gratuito sulle CDP, puoi iscriverti cliccando qui.

Cos’è una CDP?

Secondo Customer Data Institute, la CDP è definita come:

“A packaged software that creates a persistent, unified customer database that is accessible to other systems”.

In sostanza, le CDP rispondono all’esigenza delle aziende di essere client-centric, attraverso un sistema che integra e centralizza i dati dei clienti da tutte le fonti disponibili, per poi renderli accessibili per l'attivazione in altre piattaforme come Analytics, CRM, Advertising e tanto altro ancora. 

La cattura e l’integrazione dei dati utente provenienti da varie fonti (online e offline), permette la creazione di una visione completa e unificata di ogni cliente. 

La CDP è focalizzata sul customer journey e sulla comprensione del comportamento del cliente, quindi permette alle aziende di attivarsi in risposta a quel comportamento, attraverso la creazione di cluster di utenti. In pratica, una CDP può essere utilizzata per capire quali prodotti sono più o meno performanti in termini di vendite, ma non si tratta solo di comprendere i prodotti nel loro insieme. Infatti la CDP aiuta a capire quali prodotti hanno prestazioni migliori per gruppi specifici di persone e, quindi di conseguenza aiutare ad anticipare la domanda.

Una CDP permette di raccogliere dati da varie fonti, li trasforma e li arricchisce aggiungendo valori calcolati, e infine invia e condivide i risultati in formati che altri sistemi possono leggere. I metodi di accesso includono tipicamente API e query di database.

Scambio dati: prima e dopo CDP

Quali Customer Data Platform esistono ad oggi sul mercato?

Facendo riferimento a CDP Institute, le Customer data platform si possono raggruppare in quattro categorie:

Data CDP

Tali sistemi raccolgono i dati dei clienti dai sistemi di origine, collegano i dati alle identità dei clienti e archiviano i risultati in un database disponibile per i sistemi esterni. Questo è l'insieme minimo di funzioni richieste per soddisfare la definizione di CDP. In pratica, questi sistemi possono anche estrarre segmenti di pubblico e inviarli a sistemi esterni. 

Fanno parte di questa tipologia di CDP: Segment, Celebrus, Commanders Act, Everrise

Analytics CDP

Queste piattaforme forniscono l'assemblaggio dei dati e le applicazioni analitiche. Le applicazioni includono sempre la segmentazione dei clienti e talvolta si estendono all'apprendimento automatico, alla modellazione predittiva, all'attribuzione dei ricavi e alla mappatura del percorso. 

Fanno parte di questa tipologia di CDP: Adobe real time, Algonomy, Amperity, Tealium

Campaign CDP

Tali sistemi forniscono l'assemblaggio dei dati, l'analisi e il trattamento dei clienti. Ciò che li distingue dalla segmentazione è che possono specificare trattamenti diversi per individui diversi all'interno di un segmento. I trattamenti possono essere messaggi personalizzati, campagne di marketing in uscita, interazioni in tempo reale o raccomandazioni di prodotti o contenuti. Spesso includono anche l'orchestrazione dei trattamenti dei clienti attraverso i canali.

Fanno parte di questa tipologia di CDP: Blueshift, Crossengage, Lytics, Microsoft dynamics, Treasure data.

Delivery CDPs

Questi sistemi forniscono l'assemblaggio dei dati, l'analisi, il trattamento dei clienti e la consegna dei messaggi. La consegna può avvenire tramite e-mail, sito Web, applicazioni mobili, CRM, pubblicità o diversi di questi. I prodotti di questa categoria sono spesso nati come sistemi di consegna e hanno aggiunto funzioni CDP in un secondo momento. 

Fonte: CDP Institute

I vantaggi dell’utilizzo di una CDP

Spesso le aziende non riescono a gestire i propri dati nel modo giusto, si trovano quindi di fronte a dati errati che comportano una serie di scenari problematici.

Alcuni esempi:

  • i vari team non possono prendere decisioni data-driven poichè manca parte dei dati
  • circa un quinto del budget viene sprecato a causa dei bad-data, perché ci vogliono molte più persone e tempo per ottenere i dati giusti
  • difficoltà nel muoversi velocemente e attivare strumenti migliori, perché manca la fiducia nei dati che si hanno a disposizione

Una CDP aiuta a migliorare questo scenario apportando i seguenti vantaggi:

Maggiore velocità di acquisizione dei dati e agilità organizzativa

Qualsiasi team, compresi quelli con meno conoscenze tecniche, una volta impostate le logiche organizzative può fare subito utilizzo dei dati per le proprie analisi, in maniera semplice e chiara. Un'efficienza nella gestione e utilizzo dei dati che porta a una consistente riduzione dei costi

Aumento del profitto grazie all’ottimizzazione e il targeting

Essendo la CDP focalizzata sul customer journey e sulla comprensione del comportamento del cliente,  permette alle aziende di attivarsi in risposta a quel comportamento, ad esempio, creando dei cluster di persone per poi inserirle in delle audiences ad hoc. Inoltre una CDP può essere utilizzata per capire quali prodotti sono più rilevanti, aiutando a capire quali prodotti hanno prestazioni migliori per gruppi specifici di persone e, quindi di conseguenza aiutare ad anticipare la domanda.

Le CDP lavorano solo su cookie di prima parte

In un mondo in cui i cookie di terza parte stanno scomparendo, le cdp rappresentano una soluzione ideale perchè GDPR compliant

Combinazione e unione dei dati di navigazione con i dati sui negozi fisici

Grazie alle CDP si possono unire i dati online e offline relativi agli stessi utenti, in questo modo si hanno più informazioni per arricchire i propri dati e di conseguenza la conoscenza che si ha dei clienti.

Comunicazione personalizzata attraverso l’integrazione della CDP con il CRM a altri canali

Attraverso l’integrazione della Customer data platfrom con altri sistemi proprietari è possibile inviare messaggi personalizzati cross-channel agli utenti in base al punto in cui si trovano del loro customer journey.

Esempio di visione unificata di un utente

Fonte: https://segment.com/

Quale Customer Data Platform scegliere?

In questi mesi abbiamo studiato molte Customer Data Platform individuando vantaggi, svantaggi in termini di data privacy management, first-party domain implementation, cross-channel campaign e pricing. Come risultato di queste analisi la soluzione che ci sentiamo di consigliare è Segment con cui abbiamo stretto da poco una partnership.

Segment è la soluzione ad oggi ideale poiché contiene più di 300 collegamenti tra fonti dati e destinazioni in continua evoluzione ed espansione. Inoltre per rispondere alle varie esigenze permette di creare dei collegamenti custom per le fonti non incluse nel catalogo. 

Segment raccoglie eventi dalle applicazioni web e mobile crea delle audience in base a delle regole definite dai vari team in base alle loro esigenze, fornendo un kit completo di dati utili a tutti i membri dell’azienda. Ad esempio per il team di marketing che può analizzare e ottimizzare ogni campagna, vedendo qual è quella più impattante o per i team di prodotto che possono realizzare prodotti sticky e migliorare l'engagement legato a questi.

Implementa la tua CDP con Digital Pills

Tutti i servizi che proponiamo si basano su un approccio partecipativo con il cliente così da renderlo parte dell’intero processo e fornire competenza nell'utilizzo dei dati. Per implementare una Customer Data Platform ciò che facciamo in Digital Pills è definire prima di tutto una corretta data strategy, trasformando obiettivi di business in KPI facilmente misurabili, passando poi per l’implementazione del tool con l'obiettivo di fornire al cliente insight utili all'ottimizzazione continua del business digitale.

Se vuoi saperne di più iscriviti al nostro webinar gratuito:

28 Aprile 2022

Google Analytics 4: addio Universal Analytics

Come annunciato pochi giorni fa, Google Analytics 4 diventerà a partire da luglio 2023 l'unico tool di analisi di casa Google.
Prima di tutto ci teniamo rassicurarti: questo cambiamento rappresenta una grande opportunità per i business digitali poiché Google Analytics 4 con il suo nuovo data model e le sue novità offre (quasi) illimitate possibilità di arricchimento dei dati e scoperta di insight utili per la crescita.

Se sei nuovə sul nostro Journal, ecco alcuni articolo pubblicati in precedenza su Google Analytics 4 che potrebbero interessarti:

Se vuoi lavorare con noi all'implementazione di Google Analytics 4 contattaci compilando questo form:

Perché è importante parlare di Google Analytics 4?

Google ha annunciato che a luglio 2023 Universal Analytics verrà dismesso

Google Analytics 4 diventerà lo strumento unico di Google di riferimento per le analisi multipiattaforma.

A partire dal 1° luglio 2023 tutte le proprietà standard di Universal Analytics smetteranno di processare i dati mentre quelle relative a Universal Analytics 360 cesseranno definitivamente la loro attività il 1° ottobre 2023.

I report saranno ancora visibili per pochi mesi, tuttavia lo storico dei dati raccolti su Universal Analytics non verrà migrato automaticamente sulle nuove properties GA4.

Cosa cambia da Universal Analytics?

Avevamo parlato del nuovo Google Analytics e delle differenze con la versione precedente già in questo articolo, ma in questo cerchiamo di raccontarti i cambiamenti senza entrare troppo nel dettaglio, per darti un'overview.

Vedremo quindi:

  • il data model, ovvero modello event based di Google Analytics 4
  • il modello app+web
  • i vantaggi lato advertising per la creazione di audience
  • le maggiori possibilità esplorative
  • la connessione con Google Big Query
  • le novità in ambito privacy e anonimizzazione dei dati

Modello event based

Il nuovo Data Model di GA4 è completamente diverso da quello di Universal Analytics; a differenza del precedente sistema di monitoraggio fortemente improntato sul concetto di sessione, il nuovo Data Model è stato sviluppato secondo il paradigma “event based”. In Google Analytics 4 ogni interazione rappresenta un evento, persino la classica visualizzazione di pagina e l’utente diventa fulcro delle analisi.

Modello app + web

Sicuramente una delle novità più interessanti è la possibilità di integrare all’interno della stessa property (Data Streams all’interno di Firebase) i dati del tuo sito web e di eventuali app (Android e iOS).

In questo modo sarà possibile misurare le interazioni tra diverse piattaforme e ottenere una visualizzazione olistica del proprio ecosistema. Per unificare la user journey tra i diversi ambienti sarà necessario assegnare allo user un unico identificativo comune tra le diverse piattaforme.

Creazione di audience più avanzate per le campagne tramite algoritmi di Machine Learning

Le audience di Google Analytics 4 consentono la creazione di segmenti più specifici e avanzati di utenti che possono essere automaticamente condivisi con Google Ads in maniera dinamica a seconda dell’accettazione da parte dell’utente delle funzionalità di remarketing.

Grazie all’utilizzo di avanzati sistemi di Machine Learning è anche possibile creare “predictive audience” (esempio: utenti che verosimilmente effettueranno un acquisto nei prossimi 7 giorni, utenti che verosimilmente nei prossimi 7 giorni non torneranno a visitare il sito web) in modo da affinare le campagne di remarketing e re-engagement.

Maggiori capacità esplorative

Google Analytics 4 permette di customizzare la propria interfaccia per poter mettere in risalto le metriche e i trend più in linea con le proprie necessità. Inoltre, la sezione “Explore” (precedentemente fruibile unicamente degli utenti 360) è messa a disposizione gratuitamente, dando la possibilità di creare rapidamente report custom di varia complessità favorendo l’esplorazione dei dati in modalità self-service.

Connessione nativa a BigQuery

Con Google Analytics 4 viene data inoltre la possibilità di attivare gratuitamente l’esportazione dei dati raw su Google BigQuery, uno strumento utile e potente per analizzare ancora più in dettaglio i dati grezzi provenienti dalla piattaforma.

Aggiornamenti importanti in tema privacy e anonimizzazione dati

Da un recente annuncio (23/03/2022) Google ha dichiarato che entro poche settimane introdurrà una nuova modalità di processamento dei dati per ottemperare alle esigenze privacy dettate dal GDPR. I dati raccolti su property GA4 europee infatti verranno processati su server europei, nei quali gli indirizzi IP verranno anonimizzati senza lasciare traccia degli originali, prima di essere trasferiti sui server americani.

In ogni caso, per avere il massimo livello di controllo sui propri dati e implementare tecniche di anonimizzazione ancor più forti, la soluzione di riferimento è GTM Server Side.

Come gestire la transizione?

Lavoriamo insieme ai nostri clienti al passaggio a Google Analytics 4 da ormai parecchi mesi con risultati soddisfacenti sia in ottica di qualità che di arricchimento del dato e abbiamo raccolto alcuni consigli per te:

Consiglio 1. Creazione di uno storico dei dati

Seppur la data di dismissione di Universal Analytics sembri lontana, è importante iniziare a migrare tutte le property con buon anticipo e almeno un anno prima dalle date ufficiali proposte da Google, in modo tale da avere uno storico di dati da poter poi confrontare successivamente. Se non lo si ha ancora fatto, è importante iniziare ad attivarsi per impostare sin da subito il nuovo sistema di tracciamento.

Consiglio 2. Esportazione dei dati di Universal Analytics

Quando Universal Analytics verrà dismesso, i dati collezionati fino a quel momento saranno fruibili solamente per pochi mesi dalla data di dismissione. È importante quindi, se si tiene allo storico dei propri dati, procedere con l’esportazione dei report essenziali.

Consiglio 3. Approfittare del cambiamento e rivedere la data strategy

Non accontentarsi della semplice migrazione: il cambio di strumento fornisce l’occasione di poter rivedere la strategia di tracking utilizzata fino a quel momento per poterla adattare al meglio alle proprie esigenze. È sconsigliato procedere con una semplice duplicazione degli eventi finora raccolti.

Cosa possiamo fare insieme?

Persone Vicino Al Tavolo

Il nostro obiettivo è accompagnare le aziende con cui lavoriamo in un processo di crescita data driven, ovvero sfruttare i dati per conoscere gli utenti e sviluppare una strategia digitale vincente.

Lavoriamo in un'ottica partecipativa con gli stakeholder aziendali seguendo queste fasi:

  • Definizione della Data Strategy

Supporto strategico mirato a comprendere le esigenze degli stakeholder e tradurle in KPIs del sistema di tracciamento. L’output consiste in un documento statico di linee guida in cui verranno elencati i requisiti funzionali del sistema.

  • Setup e implementazione sistema di tracking con Google Analytics 4 anonimizzato 

Implementazione di tracciamenti web tramite Google Tag Manager e Google Analytics 4. Include il QA dei dati raccolti. 

  • Implementazione GDPR compliant 

Adattamento dei tracciamenti in modo che siano in linea con le regole privacy aziendali e adeguate alla normativa vigente GDPR tramite l’implementazione anonimizzata.

Se vuoi maggiori informazioni puoi contattarci cliccando qui oppure visualizzare più dettagli sul servizio cliccando il bottone qui sotto:

Abbiamo inoltre sviluppato un workshop intensivo rivolto ai team aziendali che vogliono esplorare lo strumento e acquisire tutte le competenze per poter utilizzare Google Analytics 4 in autonomia: lo trovi qui.

Speriamo che questo articolo ti sia stato utile!
Se hai domande o dubbi scrivici: non vediamo l'ora di parlarne con te.

14 Febbraio 2022

Il Server Side Tagging fa al caso tuo?

Summary

Il Server Side Tagging è una soluzione di tracciamento recentemente molto discussa per i suoi vantaggi. A differenza del Client Side Tagging, una soluzione di tracciamento lato server sposta l’elaborazione e l’invio dei dati raccolti dal dispositivo finale dell’utente al server.

Il Server Side Tagging comporta diversi vantaggi, sia per gli utenti che per le aziende. In primis, le aziende che lo adottano diventano pienamente proprietarie dei dati raccolti, potendo gestire in maniera strategica cosa fare dei propri dati. Spostare l’onere di raccolta dati al server migliora inoltre le prestazioni del proprio sito, garantendo un’esperienza utente e una SEO tecniche migliori.

I dati raccolti attraverso un sistema server-side possono essere elaborati ed integrati da diverse fonti prima di inviarli ad altri servizi, aprendo nuove opportunità di analisi. Infine, una soluzione Server Side permette di non dipendere per la raccolta dati da cookie di terze parti (ormai bloccati da sempre più dispositivi); questo ovviamente dovendo rispettare i consensi espressi dagli utenti.

Tale soluzione non è priva di svantaggi: comporta un aumento dei costi per la gestione dei server ed implica la responsabilità delle aziende nel rispetto dell’utilizzo dei dati raccolti. Si tratta inoltre di una soluzione non ancora pienamente matura, ma sul quale l’attenzione crescente di grandi aziende potrebbe portare presto novità.

Capire se una soluzione Server Side fa al caso proprio deve essere una scelta strategica da valutare attentamente, avvalendosi dell’esperienza di professionisti.

Introduzione

Il termine Server Side Tagging è di sicuro uno dei più caldi per chiunque si occupi di digital analytics, e per ottime ragioni.

Si tratta di una tecnologia già da tempo sul mercato (Google l’ha annunciato nella Superweek 2020 e qui puoi leggere il nostro resoconto), ma che recentemente ha raccolto sempre più interesse. Una ragione di questo interesse è sicuramente l’attuale contesto digitale, dominato da discussioni su temi come privacy, proprietà dei dati e ruolo delle Big Tech.

In questo clima di cambiamenti inaspettati e allarmismi sull’uso di tecnologie (vedi il caso di Google Analytics “dichiarato illegale” in Austria), una soluzione di Server Side Tagging è diventata sempre più interessante per chi voglia continuare a raccogliere dati sui canali digitali, ma voglia tutelarsi da molti problemi che questo comporta.

Vediamo assieme di cosa significa utilizzare una soluzione di Server Side Tagging, quali vantaggi e svantaggi offre, e come capire se fa al caso tuo.

Client-side e Server-side tagging

Per capire di cosa si tratta, occorre fare un piccolo passo indietro su come funziona a grandi linee il web.

Nella navigazione online, esistono due grandi sfere di attività: il lato client ed il lato server.

Per spiegare in che modo questi due ambiti interagiscono, può essere utile adoperare la metafora di un ristorante.

Vi sono clienti che ordinano piatti, camerieri che prendono e portano gli ordini ed una cucina che li riceve, prepara e fa uscire una volta pronti.

Il lato client, ovvero quello dei clienti, è quello dove sarà possibile vedere quanto richiesto; l’insieme di informazioni e codici che inviati al proprio dispositivo ci permette di visualizzare prodotti digitali come una pagina web.

Il lato server è invece dove vengono ricevute le richieste di informazioni dagli utenti finali, si ricercano e preparano i dati necessari, ed infine vengono inviati agli utenti finali.

Sicuramente usare un ristorante per spiegare come funziona internet è una semplificazione. Ma se applichiamo lo stesso modello per miliardi di clienti che possono mandare innumerevoli richieste a milioni di cucine e che questo scambio avviene in pochi millisecondi, si arriva a comprendere come funzioni il tutto.

Come si applica al Tagging?

Nella digital analytics, l’uso di soluzioni di tagging (i.e. Google Tag Manager) permette di impostare un sistema di raccolta dati efficiente senza il bisogno di tempi di sviluppo. Tutto questo si svolge solitamente lato client, caricando assieme al contenuto richiesto stringhe di codice necessarie per raccogliere informazioni su come l’utente utilizzi un sito. Le informazioni vengono raccolte e inviate direttamente lato client a servizi esterni come Google Analytics o Facebook, che le utilizzeranno per altri prodotti.

Fin qui sembra tutto abbastanza chiaro, ma riprendiamo la metafora del ristorante per capire in che modo questa soluzione possa fallire.

Un cliente ordina un piatto da mangiare, la cameriera porta la richiesta in cucina (il server) che si occupa di preparare il piatto richiesto. Nell’inviare il piatto al cliente, la cucina aggiunge alcuni ingredienti da assaggiare assieme a piacere (gli script di tracciamento). Questi servono per aiutare la cucina a capire cosa piace al cliente (i.e. Analytics) e permettere ad altre cucine di offrire al cliente piatti simili (i.e. servizi di advertising).

A questo punto il cliente si troverà ad avere, oltre al suo piatto, diversi ingredienti da assaggiare assieme a suo piacimento. Ma per indicare una sua preferenza dovrebbe essere lui stesso a portare indietro i piatti vuoti per indicare cosa gli è piaciuto; non ad una singola cucina ma alle diverse cucine che si occupano di quegli ingredienti!

Inutile dire che molti clienti non avranno alcun interesse a riportare indietro i piatti e dire cosa è piaciuto e cosa no. Inoltre, con troppi ingredienti extra al tavolo sarebbe più difficoltoso mangiare (o visitare un sito) e genererebbe una pessima esperienza.

Quello che abbiamo appena descritto è sostanzialmente la condizione attuale delle soluzioni di tracciamento client-side, in cui l’onere di raccogliere ed inviare le informazioni è in carico agli utenti finali; in cui aggiungere troppi servizi esterni ai propri tracciamenti può appesantire eccessivamente la navigazione, rendendo poco piacevole l’esperienza utente su un sito.

Per ovviare a questi ed altri problemi, la soluzione migliore è passare ad una soluzione lato Server

Come funziona il Server Side Tagging

Non entreremo nel tecnico (per chi volesse, ne abbiamo parlato in un articolo dedicato), ma occorre capire in che modo il Server Side Tagging si distingua dal Client Side.

In primis, chiariamo che le due soluzioni non sono esclusive l’una dell’altra. Anzi possono e dovrebbero convivere per assicurarsi una soluzione di digital analytics completa.

Mentre nel tagging client side l’onere di elaborare ed inviare i dati viene demandato agli utenti, nel Server Side Tagging, una volta ricevute dal client le informazioni, l’intera attività di elaborazione ed invio viene gestita dai server stessi.

Per tornare alla metafora, il cliente dopo aver consumato il pasto non dovrà occuparsi personalmente di portare i piatti vuoti a diverse cucine, ma basterà che li riporti alla prima cucina a cui si è rivolto, la quale si occuperà in prima persona di capire cosa ha mangiato e cosa ha apprezzato, comunicandolo ad altre cucine interessate.

Sicuramente un bel risparmio di fatica per il cliente, che porta potenzialmente agli stessi se non a migliori risultati che nella soluzione lato client.

Come ogni cosa però una soluzione Server Side comporta alcuni svantaggi che vale la pena approfondire.

Vantaggi del Server Side Tagging

Vediamo nel dettaglio i vantaggi di una soluzione di tagging server side.

1. Migliori prestazioni del sito

Come già menzionato, adottare una soluzione Server Side significa ridurre la necessità lato client di caricare diversi script per inviare dati. Questa riduzione delle informazioni da inviare si traduce in una maggiore efficienza e velocità del caricamento pagine, migliorando sia l’esperienza utente che la SEO tecnica del proprio sito.

2. Pieno controllo dei dati raccolti

Implementare una soluzione server significa aggiungere un layer aggiuntivo di filtro, dove è possibile decidere come gestire i dati raccolti, quali elaborazioni svolgere e dove inviarli. Questo permette di essere certi di escludere informazioni sensibili o personali dai dati inviati a servizi terzi (come mail o password); così come essere certi di inviare la stessa informazione a diversi punti assicurando così la coerenza dei dati su diversi sistemi.

Applicare un tracciamento lato server significa non dover più dipendere obbligatoriamente da cookie di terze parti per inviare loro informazioni. Diventa infatti possibile non impostare per nulla tali cookie lato client ma gestire l’invio di informazioni totalmente lato server. Attenzione però: questa possibilità non implica che sia possibile non considerare le preferenze espresse dall’utente in termini di trattamento dei dati. Tali consensi dovranno sempre essere rispettati, ma sarà possibile non essere penalizzati da browser e sistemi operativi che blocchino a priori i cookie di terze parti.

4. Possibilità di integrare dati da diverse fonti

Infine, avere una soluzione Server Side significa poter non solo raccogliere dati dal proprio sito, ma poterli arricchire grazie ad informazioni di altri servizi utilizzati. Diventa infatti possibile collegare Analytics al proprio CRM, aggiungendo informazioni dal CRM agli Analytics e al contempo registrare le interazioni svolte dall’utente. La possibilità di incrociare ed elaborare dati da diverse fonti permette in tal modo di espandere notevolmente le capacità di analisi.

Svantaggi del Server Side Tagging

Il Server Side Tagging, per quanto rappresenti diversi vantaggi rispetto al Client Side, ha alcuni importanti svantaggi da considerare:

1. Raccolta dati opaca

Le soluzioni Server Side spostano l’attività di raccolta dati nel “dietro le quinte”, rendendo effettivamente difficile per gli utenti sapere in che modo i loro dati vengano raccolti e ancora più difficile dove vengono inviati.

Se infatti con le soluzioni Client side per inviare dati a servizi esterni è necessario impostare cookie di terze parti, che permettono di risalire al servizio in questione, con una soluzione Server Side questo principio crolla, in quanto i dati raccolti saranno inviati solo successivamente dal server, non dandone visibilità chiara all’utente.

2. La gestione del consenso è in mano alle aziende

Adottando una soluzione server side, l’invio dei dati da parte del cliente passa da diversi flussi diretti a molteplici servizi, ad un singolo flusso diretto al server. Questo significa che il modo in cui i dati vengano raccolti ed inviati è completamente in carico alle aziende, che dovranno occuparsi di elaborare e smistare i dati in modo tale da rispettare il consenso espresso dagli utenti all’uso dei loro dati.

3. Costo

Per poter effettivamente usufruire di una soluzione lato server è richiesto, appunto, un server. Tale server può essere proprietario o affittato tramite servizi cloud come Google Cloud Platform, che offre inoltre il grande vantaggio di essere integrabile con l’ecosistema di servizi Google. 

In ogni caso, tali server hanno costi di mantenimento, seppur solitamente ridotti, che vanno considerati in fase di decisione.

4. Bassa maturità del servizio

Anche se si tratta di una tecnologia abbastanza consolidata, sono ancora diversi i servizi che non dispongono dell’infrastruttura web necessaria per essere integrati con le soluzioni di tracciamento lato server. Questo punto andrà sempre più a ridursi con la progressiva adozione di questa soluzione e il relativo interesse a sviluppare un ecosistema integrato attorno ad essa.

Conclusione

Il Server Side Tracking rappresenta un'importante innovazione nel panorama del Digital Analytics, garantendo alle aziende di diventare realmente proprietari dei dati raccolti sui loro siti. Questo vantaggio chiave porta con sé grandi opportunità ma anche importanti svantaggi da considerare. 

In ultima analisi, la valutazione di fattibilità e convenienza di questa soluzione deve essere una scelta ragionata e tenere conto delle specificità della propria azienda.

Diciamo che in linea di massima il Server-Side tracking è la soluzione migliore per:

  • Chi fa investimenti consistenti in advertising ed é interessato a mantenere o migliorare le performance
  • Aziende data-driven per cui l’affidabilità del dato é importante

Se pensi che sia quello di cui hai bisogno in azienda, o semplicemente vuoi saperne di più, contattaci scrivendo a hello@digitalpills.it e saremo felici di aiutarti!

4 Febbraio 2022

5 modi per ottimizzare la Customer Experience (e conoscere i tuoi utenti)

Customer Experience, User Experience, Ottimizzazione, SEO, SEM, Digital Analytics...
Il mondo del digitale è pieno di termini che a volte possono mandare in confusione chi non è addetto ai lavori.

L'importante è tenere a mente la stella polare della questione: le persone.
Ottimizzare la customer experience del tuo sito significa prima di tutto conoscere i tuoi clienti.

La base della customer experience: non puoi ottimizzare l'esperienza per qualcuno che non conosci

Abbiamo ormai superato da qualche settimana la temutissima crisi del regalo di Natale compulsivo...
Ma ti sei mai chiestə perché il 24 di dicembre non avevi ancora idea di cosa comprare al collega del team al piano di sopra o alla prozia di Forlì? Perché, con loro, non ci parli poi così spesso.

Se lo avessi fatto, avresti scoperto che la zia si sta annoiando a stare isolata in casa e che le piacerebbe un puzzle. Il tuo collega, invece, è recentemente diventato "green" e gradirebbe molto un kit da bagno in bamboo.

La stessa cosa accade con il tuo sito o il tuo e-commerce: non puoi ottimizzare qualcosa per qualcuno che non conosci.

In Digital Pills crediamo profondamente nei dati e nell'analisi quantitativa, ma anche nella user research, ossia l'analisi qualitativa.

Così come per il Natale, il miglior regalo per il tuo utente è un'esperienza cucita su di lui (o lei).

I consigli di Digital Pills per migliorare la Customer Experience digitale.

Oggi vogliamo condividere con te qualche idea per per iniziare a ottimizzare la tua customer experience.

#1. Parlare - Le interviste

Sembrerà banale, ma riprendiamo quanto detto sopra: prendi una manciata di tuoi clienti (o potenziali clienti) e parla con loro. Per non rischiare di finire fuori traccia, preparati una lista di domande che vuoi fare.

Cerca di ottenere informazioni sulle loro preferenze, idee, opinioni o abitudini. Se sei alla prime armi con le interviste, ti verrà spontaneo parlare principalmente del tuo sito: ti consigliamo invece di partire da un approccio più esplorativo.

Se ad esempio hai un e-commerce di abbigliamento, tieni presente che questo è solo uno dei canali a disposizione del tuo cliente. Ci sono gli altri e-commerce, i negozi fisici, servizi per scambiarsi indumenti di seconda mano e così via.

In questo caso alcune delle cose che potresti indagare sono:

  • dove preferisce acquistare (e perché),
  • quali caratteristiche vorrebbe che avessero gli abiti che cerca (e perché),
  • se di solito ha in mente qualcosa di molto preciso o se si orienta man mano (e perché)
  • se ci sono casi in cui non compra, pur avendo trovato l'abito dei suoi sogni (e perché).


Potresti aver notato una leggera ripetizione della parola perché: è la chiave di tutto, chiedilo più e più volte, sia quando le risposte ti spiazzeranno, ma soprattutto quando saranno scontate. Scoprirai che spesso la motivazione è diversa da quello che pensavi, e cambia da persona a persona.

#2. Guardare - Le osservazioni

Facciamo un esperimento: prova a descrivere cosa fai la mattina quando prendi il caffè, ti diamo 1 minuto.

....

....

Ci stai pensando?

....

....



Se lo hai fatto, potrebbe essere uscito qualcosa di questo tipo:

  • Mi avvicino alla macchinetta
  • Inserisco la capsula
  • Avvio la macchinetta
  • Bevo il caffè

Per esperienza personale (abbiamo fatto davvero questo esperimento in Digital Pills) possiamo dirti che hai omesso tantissime informazioni inconsapevolmente: per esempio il tipo di tazzina che scegli, il posto in cui lo bevi, se parli con qualcuno o te lo gusti da solə, se di fretta o con calma.


Condividiamo questo piccolo esperimento per dimostrarti che, se parlare con le persone è sorprendente, osservarle completa e arricchisce il quadro: raramente i tuoi clienti fanno esattamente ciò che dicono, perché è nella natura umana.

Osservarli mentre utilizzano il tuo sito (in una situazione reale, non sotto tua richiesta) o guardare come si muovono tra le pagine e dove si soffermano potrebbe sfatare miti come "i miei utenti entrano nel catalogo, aggiungono l'articolo al carrello e fanno il check out".

Tutte le informazioni ricavate dall'osservazione ti saranno utili per ottimizzare la customer experience, sulla base della vera interazione dei tuoi clienti con il sito. Provare per credere.

#3. Scrivere - Diary study

Non tutti i casi o i siti si prestano all'intervista o all'osservazione. Per esempio, se il tuo prodotto o servizio viene utilizzato giornalmente o ripetitivamente - come giochi online, intranet aziendali o software per il lavoro - oppure se è qualcosa di davvero privato, come un'app per riprodurre musica sotto la doccia.

Quando si presenta la giusta occasione o il giusto contesto, puoi chiedere ai tuoi clienti (o potenziali clienti) di tenere un diario. L'obiettivo è che vi appuntino osservazioni, pensieri e frustrazioni ogni qual volta affrontano lo stesso processo, come intrattenersi nel caso del gioco.

Il Diary study richiede pazienza e qualche settimana, ma può garantirti dati estremamente attendibili e molto preziosi, vista la difficoltà nel reperirli.

Immagine gratuita di agenda, alunno, anonimo

#4. Testare - User testing

Altro termine che forse hai già sentito. Lo user testing consiste nel testare una parte del tuo prodotto, vera o progettata (ad esempio il tuo sito live o un prototipo di come dovrà essere), con 5 tuoi potenziali clienti.

Dovrai prefissarti un obiettivo ben preciso, e prevedere dei task da assegnare all'utente durante il test (e.g. Trova articolo X e aggiungilo al carrello). Il percorso a step che preparerai ti aiuterà a individuare punti di miglioramento o verificare ipotesi prima di spendere tempo e soldi per realizzarle.

A questo punto potresti chiederti cosa c'è di diverso dall'osservare.
La stessa differenza che c'è tra osservare un animale libero nel suo habitat e chiedergli di eseguire un comando. Nel primo caso, puoi osservarlo per capire qualcosa in più su di lui e su come funziona. Nel secondo otterrai informazioni sull'interazione con te: se sei bravo ad utilizzarle, capirai come interagire meglio con lui.

#5. Chiedere - Digital Pills

Potremmo sembrare monotoni, ci prendiamo questo rischio; rivolgerti a un'agenzia per conoscere meglio i tuoi clienti e ottimizzare la customer experience potrebbe essere una buona idea.

Noi ti consigliamo sempre prima di provare: crediamo nello sporcarsi le mani, e siamo sicuri che i primi 4 suggerimenti da soli rivoluzioneranno il tuo modo di vedere i clienti, e di conseguenza la customer experience del tuo prodotto.

Tuttavia per amore di completezza dell'informazione, dobbiamo anche riportarti le fatiche di questo lavoro:

  • Reperire gli utenti per interviste, osservazioni, diary studies e test potrebbe non essere così semplice come sembra.
  • Il rischio di invalidare le tue ricerche è dietro l'angolo: le domande vanno poste nel modo giusto e gli utenti istruiti e messi a loro agio, per evitare che i tuoi studi siano pieni di bias e che ti basi su informazioni non oggettive per mettere in atto modifiche al tuo prodotto. Il caso più comune di bias è suggerire la risposta nella domanda.
  • Sintetizzare i dati è un lavoro a sé: queste 4 metodologie di user research ti permetteranno di raccogliere una grande mole di dati. Vanno poi interpretati, capiti, selezionati: non tutto è davvero rilevante per ottimizzare l'esperienza dei clienti

Se stai cercando un buon alleato per migliorare la customer experience digitale, noi siamo i partner di riferimento per aziende che ci scelgono da ormai 5 anni.

Qui sotto trovi i link ad alcuni casi studio pubblicati sul nostro sito:

Hai domande, dubbi o commenti? Scrivici a hello@digitalpills.it, saremo felici di ascoltarti!

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