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

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:

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.

15 Ottobre 2021

KPI: cosa sono e come sceglierli

Con questo articolo vediamo cosa sono i KPI e a cosa servono.

Scegliere e monitorare i giusto KPI é di fondamentale importanza, sia a livello generale per un business, che a livello specifico, come ad esempio per una campagna marketing.

Come avrai modo di vedere nell’articolo, usare i KPIs vuol dire usare i dati, ecco perché noi di Digital Pills ci siamo affezionati.

Vediamo allora

…e alcune considerazioni finali.

Partiamo!

Cosa sono e a cosa servono i KPI

Un KPI è un indicatore che mette in mostra il successo o l’efficacia di un’azione fatta su un progetto con lo scopo di raggiungere un determinato obiettivo.

I KPIs sono necessariamente delle metriche o dei rapporti tra metriche, ma non vale il contrario, cioè non qualsiasi metrica è, o può essere, un KPI.

Per noi che lavoriamo nel mondo del web analytics la definizione potrebbe essere questa

Un KPI é una misura che ci indica il successo o l'efficacia di un'azione con lo scopo di raggiungere un determinato obiettivo.

Un KPI si può anche definire come:

una misura che dice se un’azione compiuta porta risultati positivi o negativi in rapporto a quello che è il goal finale.

Disporre gli obiettivi in termini numerici permette davvero di usare questi indicatori al meglio, perché rende possibile confrontare i numeri con i numeri, sapendo esattamente a che punto si é.

Le Caratteristiche

Quando si sceglie un KPI va sempre tenuto a mente che, tanti o pochi che siano, bisognerà sempre considerarli in modo gerarchico, con 1 KPI guida, o alcuni MACRO KPI, e più KPIs secondari, detti anche MICRO KPI, che abbiano la caratteristica di essere più controllabili e gestibili.

Per capire meglio:

Nel caso di un sito di informazioni nato da poco, supponiamo una testata giornalistica online, con l'obiettivo di attirare sempre più visitatori e di veder letti i propri articoli di qualità.

I Macro KPIs potrebbero essere il numero di New Users ed il Avg. Time on Page, mentre i Micro KPIs porebbero essere il Bounce Rate, Sessions e Number of sessions per user. 

Lavorando infatti per migliorare Bounce Rate e Numero di sessioni, è altamente probabile che migliorino anche i Macro KPIs.

3 Criteri essenziali per i KPI

Un KPI che si rispetti dovrebbe soddisfare 3 criteri essenziali, deve essere:

RILEVANTE: deve dare un’indicazione immediata sullo stato di salute del business, o di un qualsiasi progetto a cui il KPI si riferisce, a livello generale.

FACILE: deve essere facilmente comunicabile e immediatamente trasmissibile, lo devono capire anche gli altri con facilità.

CONTROLLABILE: non soltanto deve poter essere rappresentabile come numero o trend, ma deve dare indicazioni precise su come poter agire e migliorare immediatamente.

E' molto difficile trovare un KPI dotato di tutte queste 3 caratteristiche contemporaneamente, più si avvicina ad esse, maggiore sarà l’efficacia e l’accuratezza che lo contraddistinguono.

In generale la caratteristica della rilevanza non riesce a convivere con quella della controllabilità, ecco un esempio:

Nel caso di un e-commerce che vende abbigliamento, il KPI fondamentale è ovviamente quello delle vendite, l’obiettivo è vendere sempre più prodotti, magari con un +5% sul numero di pezzi al mese. Se le vendite sono il Macro KPI, i Micro KPIs potrebbero essere il Bounce Rate, le Sessioni da social ed il Posizionamento medio, individuate come le variabili più influenti sul Macro KPI.

Ecco che per poter intervenire e controllare il KPI principale si è dovuti scendere su un secondo livello, perdendo così di rilevanza.

Supponendo che il Bounce Rate sia il Micro KPI più correlato al principale, questa metrica, una volta migliorata, porta in modo diretto miglioramenti al KPI guida. 

In generale, se riesci trovare quella singola metrica che una volta toccata influisce sul Macro KPI, questa viene definita come "that one that matters the most".

Un ultimo aspetto da considerare quando definisci i Key Performance Indicators è di scegliere delle metriche ortogonali. Questo almeno per i Micro KPI, in modo da avere toccate aree diverse del proprio business, ma soprattutto per evitare di avere più KPI che forniscono informazioni simili.

I KPIs da evitare e quelli da scegliere

Esistono anche alcune metriche che non devono essere assolutamente scelte come KPIs.

Sono detti Vanity Metrics gli indicatori che in realtà non ti dicono nulla sulle reali performance del tuo progetto, né tantomeno ti aiutano a comprendere l’efficacia dei tuoi aggiustamenti o implementazioni sul campo.

Un esempio di questa tipologia di metrica sono i followers della pagina social. Se pubblichi con regolarità o semplicemente interagisci giornalmente con i tuoi utenti, è naturale che il loro numero aumenti. Questo avviane perché guadagni in visibilità organica senza fare alcuna implementazione, quindi questa non è assolutamente una buona metrica da scegliere come KPI.

Un'altra tipologia di metriche da evitare sono le cosiddette Lagging Metrics. Queste infatti sono metriche di natura retroattiva, che non danno nessuna informazione sullo stato presente del tuo business. Lo è per esempio il numero di utenti dello scorso mese.

Sono invece da scegliere Leading Metrics. Queste sono metriche di prospettiva, su cui si può lavorare e intervenire ora per un riscontro futuro. Sono Leading metrics in sostanza tutte le metriche non appartenenti alle 2 categorie precedenti, su cui si può lavorare e osservare un risultato delle proprie implementazioni.

Infine...

Hai sicuramente capito cosa sono i KPI e che sono di fondamentale importanza, non solo per poter monitorare un progetto, ma anche per porre degli obiettivi ad un team, o ad un intero business.

Ti guidano con i dati e sono il feedback più immediato che puoi avere rispetto alle tue azioni!

Sono uno strumento potentissimo, ma dato che li scegli tu, devi essere molto attento. Segui bene tutte le indicazioni che hai letto fino a qui, scegli con cura e monitora attentamente.

Prima ancora dei KPIs capisci bene quali sono gli obiettivi del tuo sito e in quale fase di evoluzione sei, ed evita di fare gli errori più comuni leggendo questo articolo, questo ti aiuterà a partire con il piede giusto 😉

Per oggi è tutto,

se hai domande Contattaci, saremo felici di aiutarti!

12 Agosto 2021

I 5 libri più belli sulla Data Visualization

In questo articolo abbiamo deciso di selezionare alcuni tra i migliori libri sulla Data Visualization che pensiamo siano i più utili in questo ambito.

La Data Visualization è una vera e propria scienza, per questo bisogna capirne le fondamenta, la storia, l’evoluzione, ed il modo di usarla.

Grazie ai 5 migliori libri sulla Data Visualization che stiamo per mostrarti, potrai fare un ulteriore passo in avanti, attraverso il fantastico strumento della visualizzazione, capendo come comunicare metriche, storie e dati complessi in modo conciso ed efficace, ma anche stimolante.

Questi sono i libri che abbiamo selezionato:

  1. “Data Visualisation: A Handbook for Data Driven Design” di Andy Kirk
  2. “Storytelling With Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals” di Cole Nussbaumer Knaflic
  3. "Data Visualization - A Practical Introduction" di Kieran Healy
  4. “Infographics Designers’ Sketchbooks” di Steven Heller and Rick Landers
  5. “Beautiful Visualization, Looking at Data Through the Eyes of Experts” di Julie Steele, Noah Iliinsky

Vediamoli insieme!

Data Visualisation: A Handbook for Data Driven Design” di Andy Kirk

Questo libro votato tra i "6 migliori libri per i fanatici dei dati" dal Financial Times è un ottimo punto di partenza per approcciare e avvicinarsi alla materia, presenta tantissimi esempi di visualizzazioni e casi pratici, presi dal mondo reale, per far capire bene fino a dove si può spingere l'applicazione della Data Visualization.

Scritto con un linguaggio semplice e con tanti consigli pratici, fornisce anche accesso a tanti strumenti di analisi online più alcuni esercizi per potersi esercitare.
E' uno dei migliori libri per iniziare.

“Storytelling With Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals” di Cole Nussbaumer Knaflic

Con questo libro la missione dell'autore è quella di insegnare ai lettori che non è sufficiente mostrare i dati, bisogna raccontare una storia. Knaflic mostra come andare oltre gli strumenti ed i processi tradizionali per raggiungere l'essenza dei dati: mette in evidenza i processi per creare delle dashboard che possano raccontare delle storie con un tasso di engagement molto alto e in un modo comprensibile a chiunque.

Si parla molto dell'audience e di come questa debba essere in grado di comprendere le dashboard, il lettore viene guidato per imparare a lavorare con la Data Visualization senza rischiare di rendere vano il proprio lavoro perché gli utenti finali non sono in grado di capire.

L'autrice ha lavorato per anni con organizzazioni data-driven aiutandole a diffondere i propri messaggi e ideali in forma visiva e questo libro racchiude tutta la sua esperienza.

Data Visualization - A Practical Introduction" di Kieran Healy

Se cerchi un libro che combina teoria ed esercizi pratici in modo facile e comprensivo, questo non può di certo mancare nella tua libreria. Scritto da un professore universitario, egli fornisce i risultati delle sue ricerche e di quelle dei suoi studenti con un focus speciale su R e ggplot2.

Che tu sia agli inizia o già un esperto/a, questo libro comunque ti mostra un lato della Data Visualization divertente ed un modo di comunicare in forma visuale poco conosciuto.

“Infographics Designers’ Sketchbooks” di Steven Heller and Rick Landers

Se non fai fatica nella gestione dei dati, ma nella parte di creazione delle dashboard, questo libro fa al caso tuo!
Ci sono le linee guida per creare delle presentazioni che catturino l'attenzione di chi le guarda e le istruzioni per ogni stage di creazione della dashboard.

Si parla molto di visualizzazione esaminando i lavori dei 50 grafici/designers nel campo analytics più famosi al mondo. L'autore cerca di entrare nella loro testa e di estrapolare i processi creativi, i punti di forza, i dettagli che hanno fatto la differenza, etc.
Come lettore quindi sarai in grado di capire quali sono gli strumenti ed il modo più corretto per approcciare una nuova visualizzazione e di conseguenza il modo di presentare informazioni importanti per trasmettere chiarezza e ispirazione.

“Beautiful Visualization, Looking at Data Through the Eyes of Experts” di Julie Steele, Noah Iliinsky

Questo è uno di una serie di libri chiamata "Beautiful" nel quale gli autori descrivono il design e lo sviluppo di alcune visualizzazioni molto famose esaminando i metodi di lavoro di 24 esperti.

Combinando gli approcci alla visualizzazione di persone molto diverse tra loro: artisti, scienziati, analisti, statisti, etc. il libro riesce a dare molteplici punti di vista e una visione d'insieme riguardo la materia. I maggiori argomenti trattati sono:

  • l'importanza dello storytelling mediante la data visualization
  • l'importanza dei colori e come essi influiscano sulla percezione delle informazioni
  • un bellissimo caso studio riguardo i viaggi in aereo

In Conclusione

Questi sono alcuni tra i libri che maggiormente ti possono aiutare se vuoi lavorare nel mondo della Data Visualization o se vuoi fare un salto di qualità.

Noi per approfondire, abbiamo creato un corso su Tableau, lo strumento più utilizzato per la Data Visualization, dove mettiamo le mani in pasta e vediamo come si lavora con i dati facendo applicazione pratica.
Dai un'occhiata, siamo sicuri che non rimarrai deluso!

E se hai domande Contattaci, saremo felici di aiutarti ðŸ™‚

3 Febbraio 2021

Cosa sono e a cosa servono gli A/B Test

Un A/B Test consiste in un esperimento in cui possiamo somministrare a un pubblico (ad esempio i visitatori del nostro sito web) due versioni differenti (la versione A e la versione B) di una pagina web, di un annuncio, di un testo, di un pulsante...insomma di qualsiasi elemento che vogliamo mettere alla prova.

Che si tratti di tutto un sito o di una sola pagina di un sito,  di una campagna ads o anche di un intera campagna marketing, questo tipo di test ha lo scopo di mostrare quale versione funziona meglio per il goal che ci siamo prefissati, in modo da validare la migliore ipotesi.

Vedremo in questo articolo:

  1. Le basi dell' A/B Testing
  2. Il Multivariate Testing
  3. Come Svolgere gli A/B Test
  4. Conclusioni

Le Basi dell' A/B Testing

Come accennato nell'introduzione, l'A/B Testing è un processo che si usa per vedere quale versione di un prodotto funzioni meglio.

Per capire meglio basti pensare a un sito dove, magari dopo alcune sedute di confronto tra i vari team, è stata cambiata l'interfaccia utente, sono stati cambiati gli elementi CTA, etc. Ora dunque sorge spontanea la domanda: il nuovo sito funziona meglio di quello vecchio?

Allora ecco che entra in gioco l' A/B Test dove, grazie a qualche tool del mestiere, il traffico del sito verrà diviso in 2, una metà degli utenti andrà sul nuovo sito e l'altra metà sul vecchio.

In questo modo, analizzando tutti i dati a disposizione (di cui dovremo impostare la raccolta con GTM) vedremo quale sito ci dà risultati migliori.

Ma nello specifico, cosa vuol dire "funziona meglio"?

Come per i KPI, anche qui devi sapere bene cosa vuoi tracciare e qual é il goal. Quindi quando imposti un A/B Test, ricordati cosa stai andando a verificare: il tasso di conversione dell'intero sito? la percentuale di uscita di una certa landing page? l'efficacia di un elemento CTA? etc.

Il Multivariate Testing

Multivariate Test non sono altro che una tipologia di A/B Test in cui le variazioni non riguardano le pagine del sito, ma il contenuto al loro interno.

Infatti i contenuti di una landing page sono sicuramente una tra le prime cose che determinano se l'utente resta o esce.

Questa tipologia di test mira a mettere in evidenzia quale versione di una pagina è meglio delle altre (sempre in termini di conversione, bounce rate, etc. in base al goal che ti sei prefissato) in termini di contenuti.

Ogni elemento di una pagina ha un impatto e questo tipo di test è molto importante, tuttavia richiede una mole di traffico notevole per dare dei risultati affidabili.

Generalmente prima si fanno gli A/B Test per determinare i layout migliori, e poiMultivariate Test per rifinire ogni pagina. Questo per assicurarsi che tutti gli elementi siano coerenti per una navigazione ottimale.

Come svolgere gli A/B Test

Sicuramente hai già intuito che per svolgere un A/B Test come da manuale esistono dei passaggi imprescindibili da seguire.

Gli obiettivi

Prima di iniziare hai bisogno di capire quali sono i tuoi obiettivi: aumentare le conversioni? aumentare il tempo di permanenza su una pagina? etc. E per capire quali sono i tuoi obiettivi puoi sicuramente partire dai risultati delle tue analisi qualitative oppure dalla tua Customer Journey Map.

I Goals sul sito

Dopo di che è bene tradurre questi obiettivi in termini tali da poter avere un riscontro diretto sul sito. Questo è il punto in cui devi formulare le ipotesi e cercare di capire quali miglioramenti possono portarti verso i tuoi obiettivi. Cambiare il colore di alcuni bottoni? Cambiare i testi? Modificare l'intero layout della pagina?

KPI

Dopo aver formulato le ipotesi e aver scelto quella (o quelle) più solide, anche qui si lavora con i KPI per poter tenere traccia ed avere un riscontro diretto riguardo le implementazioni.

I KPI possono essere sia metriche semplici che composte, ma devono essere rilevanti, facili e controllabili.

Questi ti aiuteranno a tener traccia dei relativi cambiamenti, in meglio o in peggio, delle tue implementazioni.

Le metriche target

Per ultima cosa rimane da definire qual è il target per il tuo test. Questo può riguardare sia numeri assoluti (ad esempio fai il test fino a non avere un certo ammontare di traffico) sia numeri relativi (ad esempio fai il test fino a quando non raggiungi per ogni versione l'ammontare medio delle tue visite mensili). Tutto questo per avere un riscontro il più possibile veritiero.

Poi ovviamente ci sono anche i target per i KPI, ad esempio continui con il test, A/B o anche Multivariate, finché non hai un tasso di conversione che ti soddisfa.

Un Test deve assolutamente prevedere queste variabili: per quanto tempo e fino a dove.

Conclusioni

A questo punto non ti resta che impostare il tutto e partire con i test.

É importante ricordarsi che per poter fare gli A/B Test serve tanto traffico, in modo da avere dei risultati affidabili. Quindi per i siti piccoli è più difficile. Tuttavia resta un metodo per migliorarsi assolutamente tra i migliori, specialmente per chi lavora nel mondo online.

Allo stesso tempo è importante ricordare che spesso non basta un solo A/B Test, questo è proprio un processo che va usato per migliorarsi continuamente.

Se desideri approfondire ulteriormente, ecco il link al nostro webinar gratuito sugli A/B Test.

Speriamo che questo articolo ti sia piaciuto e se hai domande non esitare a scriversi 😉

NON PERDIAMOCI DI VISTA
VUOI RICEVERE AGGIORNAMENTI?
SEGUICI SUI SOCIAL

Copyright 2022, Digital Pills SRL
Via Stampatori 4, 10122 | Torino, Italia
P.IVA: IT12183450019

Globe_9001_1

Certificato n. 2728 QM