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:

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

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.

12 Gennaio 2021

Piccola guida a Google Consent Mode

Questo articolo è la guida a Google Consent Mode, un tool che recentemente Google ha rilasciato (in versione Beta) e che può essere un grande alleato per tutti noi che ci troviamo a dover creare valanghe di blocking trigger per essere sicuri che il nostro tracking rispetti il regolamento GDPR.

Premessa

Se “GDPR” e “Blocking trigger” ti sembrano parole nuove, stiamo parlando della gestione dei cookie legata al tracking.
Come saprai il nuovo regolamento GDPR impone delle regole decisamente rigide in materia di tracking, cookie e advertising online.

Per essere sicuri di rispettare le regole, la prima regole è rivolgersi a un legale che possa aiutarci, la seconda è di installare un sistema di Cookie Management come OneTrust o CookieBot.
Questi sistemi ci inviano dei dataLayer.push con dei parametri. A ogni parametro corrisponde una tipologia di cookie. Se nel dataLayer c’è il parametro, vuol dire che il cookie corrispondente è stato accettato dall’utente.

Questo comporta che tutti i tag di Google Analytics o di Advertising che passano per Google Tag Manager devono essere bloccati nel caso in cui il parametro non sia presente nel dataLayer (e quindi non accettato).
Tutto questo implica un grande sforzo da parte di noi web analyst che dobbiamo bloccare manualmente ogni tag sulla base della tipologia di cookie che viene rilasciato.

Come può aiutarci GCM

Ma torniamo alla guida per Google Consent Mode. In che modo questo può aiutarci?
Il Google Consent Mode è uno strumento attraverso cui diventa possibile gestire il comportamento dei tag di Google (esclusivamente di Google) senza essere costretti a ricorrere ai blocking trigger ma lasciando che i tag scattino liberamente.

Come detto, Google Consent Mode supporta solamente i tag di Google e della Google Platform, in particolare:

  • Google Ads
  • Floodlight
  • Google Analytics

Tutti gli altri tag dovranno essere gestiti con il cookie policy management system che si è scelto di installare sul proprio sito.
Una volta installato, Google Consent Mode rilascerà dei ping che permetteranno a Google di utilizzare i cookie sulla base delle scelte dell’utente.

Google Consent Mode analizza due tipi di consenso:

  • Ads Storage
  • Analytics Storage

Quando l’utente ha rilasciato il suo consenso a uno o entrambi i tipi di storage, Google Consent Mode automaticamente rileva la risposta e agisce di conseguenza, salvando o meno i dati degli utenti sulle piattaforme.

Come abbiamo già detto, è molto importante ricordare che Google Consent Mode non è un sistema di cookie management. Non può quindi sostituire in alcun modo uno strumento di gestione dei cookie come CookieBot o OneTrust.

Per far sì che sia funzionante, Consent Mode deve poter leggere i parametri contenuti nei dataLayer inviati dal sistema di gestione cookie.

Inoltre, ricordiamo ancora una volta che Consent Mode funziona solo sui tag di vendor Google, per fare un esempio: è inefficace sui pixel di Facebook che devono essere bloccati dal sistema di gestione cookie principale.

Piccola guida all’implementazione 

Abbiamo parlato di dataLayer che vengono letti, di tag che vengono attivati in ogni circostanza e di tool da installare. Facciamo chiarezza e vediamo quali sono gli step necessari per l’implementazione del Google Consent Mode:

  • Step 1 - Implementazione dello snippet di Google Consent Mode 

Il primo step è l’implementazione dello snippet nel codice HTML della pagina. Questo può essere fatto direttamente da codice (preferibile) o tramite Custom HTML tag.

  • Step 2 - Settare l’Analytics Storage e il default Storage di default

Google Consent Mode cambia il comportamento sulla base di due criteri:

  • analytics_storage: può essere granted o denied
  • ad_storage: può essere granted o denied

A noi e agli sviluppatori il compito di impostare i valori corretti in base alla nostra strategia di gestione cookie.

  • Step 3 - Fare in modo che Google Consent Mode risponda alla scelta dell’utente

Quando l’utente interagisce con il banner della cookie policy, Google Consent Mode, leggendo i parametri nei dataLayer, aggiornerà il consenso sulla base della scelta fatta creando un evento ad hoc.

Fatto questo, si possono cancellare, qualora siano già stati impsotati, tutti i blocking trigger presenti nei tag Google.
Per il procedimento dettagliato e per gli script da implementare, qui potete trovare la guida di google.

QA

Esistono due metodi per verificare che il Google Consent Mode sia correttamente implementato.

  1. Visitando il vostro sito e aprendo i report real time di GA, qualora non accettiate i cookie, vedrete che a ogni vostro evento sulla pagina, aumenterà di un’unità il numero di utenti attivi sul sito.
  2. Simulando una visita al vostro sito senza accettare i cookie di performance, segnate il cid (client id, lo trovate nella console alla sezione dei cookie) con cui state navigando e il giorno dopo dallo User Explorer di GA assicuratevi di non trovare nessun id corrispondente al vostro salvato.

Implementazione con Custom HTML

Per tutti quelli che non si sentono troppo sicuri con i codici HTML o che non possono accedere al codice del sito, questi sono gli step nel caso si voglia procedere con i Custom HTML.

  • Step1 - Creazione delle variabili

Il primo step consiste nella creazione di due variabili:

  • Una variabile che catturi i valori della Analytics Storage capace di leggere nella regex table come input il valore nel dataLayer (in questo caso OneTrust) che fa riferimento ai cookie di analytics e come output la stringa “granted” mantenendo la Default Value come “denied”. La versione “raccontata” della variabile in foto sarebbe: se il dataLayer OneTrust contiene C0002 (cookie analytics) restituisci come valore “granted”, altrimenti “denied” di default.

  • Una variabile che catturi i valori della Ads Storage capace di leggere nella regex table come input il valore nel dataLayer che fa riferimento ai cookie di advertising e come output la stringa “granted” mantenendo la Default Value come “denied”.

Il secondo step consiste nella creazione dei tag Custom HTML:

Dobbiamo adesso creare 4 tag custom HTML:

  • Tag che invia il valore analytics di default:

<script>

  window.dataLayer = window.dataLayer || [];

  function gtag(){dataLayer.push(arguments)};

  gtag('consent', 'default', {

    'analytics_storage': {{variabile con valore analytics}}

  });

</script> 

 

  • Tag che invia il valore analytics updated:

<script>

  window.dataLayer = window.dataLayer || [];

  function gtag(){dataLayer.push(arguments)};

  gtag('consent', 'update', {

    'analytics_storage': {{variabile con valore analytics}}

  });

</script>

 

  • Tag che invia il valore advertising di default:

<script>

  window.dataLayer = window.dataLayer || [];

  function gtag(){dataLayer.push(arguments)};

  gtag('consent', 'update', {

    'ad_storage': {{variabile con valore ads}}

  });

</script>

 

  • Tag che invia il valore ads updated:

<script>

  window.dataLayer = window.dataLayer || [];

  function gtag(){dataLayer.push(arguments)};

  gtag('consent', 'update', {

    'ads_storage': {{variabile con valore ads}}

  });

</script>

 

Perché usare il GCM?

Google Consent Mode rende sicuramente più facile l’implementazione dei tag Google, ci mette nelle condizioni di non dover bloccare manualmente i tag rischiando di commettere errori sui parametri e soprattutto errori di distrazione che, magari, ci fanno pubblicare dei tag senza rispettare le regole del GDPR.

Perché aspettare?

Google Consent Mode, purtroppo rende difficile la gestione degli eventi scattati prima di aver accettato i cookie. Questo vuol dire che ogni evento scattato prima di aver accettato i cookie viene perso, anche nel caso si tratti di una pageview.
Questo può provocare la perdita dei parametri utm e quindi delle informazioni legate a canali e campagne. Inoltre potrebbe provocare un aumento delle landing page not set.

Possiamo sperare che nei prossimi mesi venga rilasciata una versione ottimizzata del tool ma, per il momento, installandola si incorrerà in questi problemi.

In conclusione...

Speriamo che questa guida a Google Consent Mode ti sia stata utile, se hai ancora dei dubbi puoi contattarti senza problemi da qui, saremo felici di aiutarti!

8 Gennaio 2021

Quiz Google Analytics 4

Da alcune settimane Google ha annunciato il rilascio della nuova versione di Analytics: Google Analytics 4. Quella che fino a poco tempo fa era nota come Google Analytics App+Web, adesso è stata ribattezzata Google Analytics 4.

Tra le principali novità abbiamo un'interfaccia rinnovata, un tracciamento semi-automatico, segmentazione avanzata e goal retroattivi.

Scopri con questo test gratuito quante ne sai sul nuovo aggiornamento: alla fine riceverai delle risorse gratuite per approfondire le tue conoscenze!

27 Novembre 2020

Cos’è Google Analytics 4 (GA4) – La App+Web property

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.

Scopriamo oggi con questo articolo cos'è Google Analytics 4 e quali sono le sue principali novità.

In passato, quando volevi misurare alcuni parametri del tuo sito dovevi usare la versione di GA apposita per il tracking dei dati sui siti web.

Se invece volevi misurare i dati riguardo l'uso della tua App dovevi usare Google Analytics per Firebase oppure Google Analytics APP view (creato mediante una property GA separata rispetto a quella del sito web).

Non esisteva un modo facile di mettere insieme i dati di app e sito in un report unico. Tuttavia, con la nuova property di GA4, è tutto cambiato .

Google Analytics ora ti permette di integrare i dati riguardo l'uso di app e sito in un' unica property. Questa nuova property si chiama "Google Analytics 4" ed è disponibile per l'uso quando crei una nuova property su GA.

Se hai sia un' app che un sito e vuoi conoscere l'iter degli utenti che sono arrivati a comprare, oppure anche solo l'engagement dei tuoi utenti rispetto alla tua app o al tuo sito sito, dovresti iniziare a usare la property GA4.

Anche se non hai un' app mobile, Google consiglia comunque di passare alla nuova versione di GA di usare la property GA4 in parallelo alla GA3, poiché questa riceverà pian piano sempre meno supporto a partire da oggi.

Puoi usare e tratte tutti i vantaggi dalla nuova piattaforma GA4 anche se non hai un'app. Ci sono un'altra miriade di novità, le puoi trovare tutte in questo articolo.

GA4 non rimpiazzerà GA3 tanto presto perché è ancora in fase beta, quindi continua a conservare e usare la tua GA3 come hai fatto finora.

La view che crei nella property GA4 si chiama "GA4 view". L'interfaccia del report è simile a quella di Google Analytics per Firebase, ma un po' diversa dalla view di GA3.

Ad un primo approccio GA4 potrebbe scombussolarti perché i report e le metriche a cui sei abituato non ci sono più, sono stati eliminati o sostituiti.

Vedrai differenti impostazioni di base dei report della GA4 view e non vedrai molti report. Questo perché adesso, ancora più di prima, molti report sono generati solo quando inizi a tracciare gli eventi.

(Se non hai molto tempo per leggere l'articolo, ti rimando al webinar di Stefano, dove potrai capire tutti i vantaggi della nuova GA4 property e anche fare domande)

I Vantaggi nell'uso della GA4 property

1. Puoi avere insieme tutti i dati del tuo sito e della tua app in una sola GA property con un tracking molto affidabile su più dispositivi e piattaforme contemporaneamente.

2. La reporting view della property GA4 mostra il numero di users unici totali di tutte le piattaforme. Un dato che non era possibile ricavare prima d'ora da nessuna parte in GA.

3. Il reporting view della property GA4 arriva con un nuovo set di reports chiamato "analysis" che ti permette di fare misurazioni avanzate. Questo era uno strumento disponibile prima solo per gli utenti GA 360.

La versione 360 di GA4 sarà disponibile in futuro.

4. GA4 arriva con la possibilità di connettersi a Big Query gratuitamente. Anche questa una funzione disponibile prima solo agli utenti GA 360. Ora puoi accedere ai dati grezzi (Raw Data) di GA e lavorarci sopra con le query SQL.

5. Non ci sono più limiti riguardo alla quantità di dati che puoi mandare ad una GA property, rimangono comunque alcuni limiti sul numero degli eventi unici che puoi usare.

6. La GA4 property ha una funzione chiamata "enhanced measurement" che permette il  tracciamento automatico per certe tipologie di eventi (come per esempio lo scroll, l'uso della funzione cerca, etc.) senza dover impostare alcuno strumento aggiuntivo.

7. La reporting view di GA4 fornisce un report chiamato "debugView" che ti aiuta a capire se hai impostato correttamente il tracking per le app.

8. Puoi misurare l'itinerario dei clienti che hanno acquistato attraverso il tuo sito web e le app. Queste informazioni cross-platform possono aiutarti a:

  • #1 Migliorare la tua comprensione del percorso di acquisto dei clienti attraverso le piattaforme e fornire di conseguenza una migliore esperienza utente.
  • #2 Risolvere i problemi di attribuzione cross-device. Ad esempio, puoi determinare il numero di utenti che hanno iniziato il loro percorso di acquisto sulla tua app prima di visitare il tuo sito web per completare l'acquisto.
  • #3 Comprendere l'efficacia delle tue campagne di marketing sui dispositivi o sulle piattaforme.Ad esempio, è possibile determinare i canali di marketing responsabili dell'acquisizione del maggior numero di clienti su piattaforme diverse.

9. La reporting view di GA4 fornisce un nuovo set di metriche riguardo il coinvolgimento (sessioni coinvolte, tempo di coinvolgimento ,etc.) aiutandoti a monitorare molto più accuratamente il coinvolgimento dei tuoi utenti sia sul sito che sull'app.

Non esiste più il concetto di "bounce rate" nei report di GA4. Questo parametro è stato sostituito dal "engagement rate" (ovvero tasso di coinvolgimento), calcolato come :

Engagement Rate = engaged sessions / sessions

In questo caso, una "Engaged session" è una sessione GA in cui un utente ha interagito attivamente con il tuo sito web o app per almeno 10 secondi.

E dato che il tasso di coinvolgimento non si basa solo sulle visualizzazioni di pagina, può essere facilmente utilizzato su tutte le piattaforme (sito o app per dispositivi mobili) per la misurazione del coinvolgimento degli utenti.

Questo non è il caso della metrica di bounce rate che di solito non riesce a misurare il coinvolgimento degli utenti su app. Inoltre, il bounce rate non funziona bene in alcune nicchie, come quelle dell'editoria (notizie, blog) in cui sono normali sessioni di una sola pagina.

La nuova struttura dell' Account di Google Analytics 4 

Con l'avvento della nuova GA4 property , la struttura dell'account di Google Analytics è un po' cambiata. Ora il flusso di dati è sotto la GA4 property. 

Nell' ecosistema di Google una organizzazione rappresenta un'azienda che usa uno o più prodotti Google.

Puoi collegare più account GA alla tua organizzazione e ogni account GA è formato da una o più properties. Prima la property mostrava o i dati del sito o i dati dell'app. Ora invece la property GA può rappresentare i dati di ambedue le fonti insieme.

La property che raccoglie i dati dal tuo sito si chiama "Web" property.

Quella property che raccoglie invece i dati dalla tua app si chiama invece "Apps" property.

La property che raccoglie i dati sia dal sito che dall'app si chiama "Apps e Web" property oppure ora prende il nome di "GA4 property".

Ad oggi la GA4 property fornisce solo una reporting view. Questa view può contenere dati che provengono sia da una sola che da più fonti.

Introduzione al flusso di dati

Un flusso di dati ci riconduce inevitabilmente ad una fonte di dati.

Quando il flusso viene da un sito, è chiamato "web data steam".

Quando invece il flusso viene da un'app, è chiamato "mobile app data steam".

Per quel che riguarda il flusso di dati che proviene dalle app, se ne distinguono di ulteriori due tipi:

  1. IOS app data steam
  2. Android app data steam

questi flussi di dati saranno rispettivamente chiamati "IOS app data steam" e "Android app data steam"

Puoi aggiungere questo tipo di flusso di dati alla tua GA4 property così:

Puoi connettere più mobile app data steams alla tua GA4 Property, ma un solo web data steam.
Ricorda inoltre che la reporting view nella GA4  property non può raccogliere dati retroattivamente. Raccoglie dati solo dal momento in cui hai connesso il tuo flusso di dati alla property.

Quando connetti un nuovo flusso di dati alla GA4 property, ci possono volere fino a 24 ore prima di vedere i dati apparire nei tuoi report.

Un "web data steam" contiene: Steam URL, Steam name, Measurement ID e Steam ID:

Se fino a qui qualcosa non ti è chiaro ricorda che potrai farci tutte le domande che vuoi a partecipando a questo webinar!

Il nuovo modello di misurazione "Event + Parameter"

La GA4 property usa il modello di misurazione "Evento + Parametro" (che è user-centrico) al posto del tradizionale modello che aveva al centro sessioni + pageviews.

GA4 ti permette di tracciare qualsiasi attività, includendo anche le pageviews, come un evento e puoi anche impostare i tuoi parametri di misurazione eventi.

Il nuovo modello di evento è più flessibile del tradizionale modello in termini di abilità nel tracciare una maggiore tipologia di interazioni, dalle pageviews, all'apertura dell'app, agli scroll, ai download etc.

Google ha implementato questi cambiamenti per i seguenti motivi:

1. Rendere possibile visualizzare un report integrato che comprende sia i dati che derivano da app che quelli da sito in una sola view, cioé la GA4 reporting view.

2. Rendere possibile usare un singolo set di metriche per tutte le piattaforme.

Il modello basato su "event+parameter" ti permette di misurare qualsiasi evento in particolare e può automatizzare certi tipi di event tracking (come per esempio quello dello scroll) senza alcuna impostazione aggiuntiva a livello di codice.

Questa nuova funzione che misura automaticamente alcune interazioni degli utenti con i contenuti del tuo sito, in aggiunta al misuramento standard di page view, si chiama "Enhanced measurement":

Alcune ultime avvertenze

#1 La GA4 property non é davvero pronta per un uso ampio e diffuso. Ci sono tante tipologie di reports che mancano quindi non devi assolutamente pensare di sostituire GA3 con GA4. Piuttosto puoi creare e usare la GA4 property in parallelo a quella di GA3.

#2 Puoi raccogliere per ora davvero pochi dati riguardo gli e-commerce nel reporting view della GA4 property. Questo è uno dei motivi per cui non è ancora adatto per un uso "commercial".

#3 L'impostazione e l'implementazione di analisi e tag di marketing non sono le stesse di una volta. Quindi la migrazione a GA4 potrebbe richiedere parecchio tempo ed essere difficoltosa.

Ecco come iniziare

Per fornirti più informazioni e chiarimenti, abbiamo organizzato un webinar in modo da poter discutere di Google Analytics 4 e fornire eventuali chiarimenti! Parleremo anche di un’introduzione al tracking e-commerce, piccola mancanza momentanea di Google Analytics 4.

C'è inoltre un articolo già pronto che ti spiega nel dettaglio come fare l'upgrade a Google Analytics 4.

  1. Iscriviti al webinar in diretta di Stefano ed Emanuele in cui spiegano nel dettaglio le novità di GA4
  2. Iscriviti alla newsletter di Digital Pills in pubblicheremo tutti i nuovi aggiornamenti.
  3. Contattaci se hai bisogno di supporto e saremo felici di aiutarti!

A presto!

29 Ottobre 2020

5 errori che (probabilmente) stai facendo con Google Analytics

Oggi parliamo di quali sono i 5 errori più comuni che vediamo fare con Google Analytics a chi approccia questo strumento per la prima volta

Questi errori possono potenzialmente invalidare tutta la tua strategia di utilizzo dei dati sia per il sito che per le campagne, quindi è fondamentale evitarli. 

Una volta riconosciuti, troverai qui anche alcune tecniche di rimedio!

Se non hai voglia di leggere tutto l'articolo, questo è il webinar gratuito da cui è tratto: puoi dargli un occhiata in qualsiasi momento.

Prima di partire, ecco i 5 errori con Google Analytics che vedremo uno per uno:

1. Dimenticare che Google Analytics non è uno strumento Plug and Play

2. Non interpretare correttamente bounce rate e time on page

3. Usare male o poco i parametri UTM

4. Non sfruttare le potenzialità dei segmenti

5. Dimenticare il modello di attribuzione utilizzato nei report standard

Iniziamo!

 

#1. Dimenticare che Google Analytics non è uno strumento Plug and Play

Sebbene Google Analytics semplifichi molto la vita a chi deve tracciare i dati, non è sufficiente installare il codice di Google Analytics sul sito e aspettare che faccia tutto da solo. Ci sono dei passaggi di configurazione imprescindibili che devi fare...

Il primo passaggio è di tipo strategico: consiste nella creazione di un piano di misurazione ed è d’obbligo prima ancora di collegare Analytics al tuo sito.

Il piano deve essere strutturato in tal modo da trasformare gli obiettivi strategici aziendali in KPI per tracciare quello che conta e che ti serve veramente! 

Un buon piano di misurazione deve assolutamente avere:

  1. Gli obiettivi del business
  2. La strategia per raggiungerli
  3. I KPIs
  4. I Performace target per ognuno dei KPI
  5. I segmenti

Solo a questo punto sei davvero pronto per installare Google Analytics e iniziare a lavorarci su! 

Ricordati che di base Google Analytics manda solo le visualizzazioni di pagina. Per avere più informazioni sarà necessario implementare Google Analytics hardcoded oppure Google Tag Manager (se invece fai l’upgrade a GA4 puoi avere di default molte più informazioni, scoprile in questo articolo).

A questo punto, non resta che configurare l’account di Google Analytics:

All’interno della piattaforma come ben sai ci sono 3 livelli: Account, Property e View. 

Ogni account può avere più property che è indipendente dalle altre property dello stesso account e a sua volta ogni property può avere più views che sono sostanzialmente dei modi diversi di vedere gli stessi dati.

E’ sempre raccomandato creare almeno 3 view per ogni property: una master, una di test e una di raw data (cioè dati grezzi, non filtrati).

Nella master view ci sono tutti i dati filtrati in base alle tue esigenze e impostazioni, la test view serve a provare i filtri che pensi di impostare prima ancora di implementarli e la raw data è l’insieme di tutti i dati disponibili, cioè senza filtri ed è una view che puoi usare anche come fonte di backup.

I filtri sono importantissimi, perché sono lo strumento che ti permettono di vedere meglio i tuoi dati: puoi aggregarli, pulirli, etc. in base alle tue esigenze.

Per esempio se non sei interessato agli utenti che arrivano da una certa zona geografica, con questo strumento puoi escluderli.

C’è infine da ricordare anche l’impostazione dei Goals (che dovresti aver identificato con il piano di misurazione) fin dall’inizio del periodo di raccolta dei dati, poiché le misurazioni non possono essere retroattive (qui un articolo super interessante per capire al volo cosa sono e come impostare i goals).

Per poter usare Google Analytics al meglio questo primo passo è imprescindibile!

#2. Non interpretare correttamente bounce rate e time on page

Queste sono due delle metriche più utilizzate eppure non tutti sanno interpretare correttamente i dati che ci forniscono.

Devi ricordare che una sessione è un gruppo di interazioni con il sito web in un determinato periodo di tempo che termina o dopo un certo periodo di tempo oppure al cambio della campagna (ti spieghiamo cos’è nel paragrafo subito dopo).

 

Si parla poi di Sessioni Bounce quando la sessione è caratterizzata da una sola interazione e da qui di Bounce rate, cioè di percentuale di sessioni con una sola interazione. 

Tuttavia il bounce rate è influenzato da due fattori: il primo è come hai impostato il tracking degli eventi ed il secondo è l’impostazione della durata della sessione, 30 minuti di default, ma personalizzabile dal pannello delle impostazioni di Google Analytics.

Anche il Time on Page può essere influenzato da più fattori. Google Analytics infatti calcola il tempo su una pagina come differenza di tempo tra il click sulla pagina successiva e quella presente. Così però l’ultima pagina visitata avrà sempre tempo 0, perchè non ne esiste una pageview dopo di lei.

Sapendo tutto ciò, ora i dati della colonna “Average time on page” di GA devi sempre metterli in relazione con i dati della colonna della percentuale di uscita, tanto più alta sarà la percentuale di quest’ultima colonna, tanto meno affidabile sarà il rispettivo dato riguardo il tempo medio su una pagina.

 

#3. Usare male o poco i parametri UTM

Il terzo dei 5 errori più comuni con Google Analytics riguarda i parametri UTM.

I parametri UTM servono a distinguere le fonti di traffico di ogni sessione e sapere così da dove sono arrivati gli utenti.

Dentro Google Analytics ci sono 9 canali UTM di base, ma se ne possono aggiungere di ulteriori per una maggiore accuratezza.

Il parametro UTM inizia sempre con il punto interrogativo “?”, ecco un esempio: 

 

Le informazioni fornite dai parametri UTM ti permettono di registrare informazioni addizionali sulla sessione.

Questo è molto importante soprattutto dove GA non è molto bravo, caso classico sono le mail o quando viene fornito il link del sito diretto ma tramite canali di comunicazione secondari, che sono la vera fonte di quel traffico.

Devi essere molto attento a evitare 3 errori nell’uso degli UTM:

  1. Inserire i parametri UTM nei link interni al sito.
    Per esempio tracciare gli utenti che arrivano al sito dal blog è sbagliato, perchè una delle cose che fa terminare la sessione è il cambio di campagna, quindi quando un link interno viene cliccato la sessione si spezza in due e si perde la fonte iniziale di quella visita.
  2. Non rispettare le regole del “default channel grouping”.
    I parametri di GA sono personalizzabili, ma secondo alcune regole precise. Se li si imposta in modo sbagliato, non si avranno dati attendibili!
  3. Non utilizzare i parametri UTM in modo coerente o abbastanza approfondito.
    Quando, ad esempio, hai la stessa campagna suddivisa su più canali, è necessario poter vedere prima ad un livello aggregato come sta andando la campagna in generale e poi poter analizzare ogni canale in parte. Devi evitare di ricevere i dati in modo non organizzato.

Se vuoi sapere di più sui parametri UTM puoi cliccare qui.

 

#4. Non sfruttare le potenzialità dei segmenti

Qualunque tipo di dato, visto nella media, ti dice poco, ma se invece riesci a segmentarlo potrebbe tornarti molto più utile.

Google Analytics ha delle potenzialità di segmentazione molto forti ed è un peccato non utilizzarle! Di default all’interno di Analytics è applicato il segmento “tutti gli utenti”, quindi in sostanza non c’è alcun tipo di segmentazione.

I segmenti di Analytics sono di due tipi: quelli built-in già definiti dal sistema (ci sono dentro “non converters”, “sessioni con conversion”, etc.) e quelli custom, impostabili da te in base a tantissime variabili, condizioni e anche sequences.

Segmentare ti permette di vedere dati in modo più preciso, nonché di avere un focus maggiore su una o più categorie di utenti e, di conseguenza, estrapolare informazioni utili per implementare le tue strategie ed arrivare prima ai tuoi obiettivi.

 

#5. Dimenticare il modello di attribuzione utilizzato nei report standard

Un modello di attribuzione serve a far capire quali canali hanno il merito per la conversione dell’utente a cliente e in che misura ciascun canale ha contribuito.

Non c’è bisogno di sottolineare quanto questa categoria di dati sia importanti.

Un modello di attribuzione “last click” attribuisce tutto il merito della conversione all’ultimo canale, mentre un modello “last click non direct” attribuisce tutto il merito all’ultimo canale purché questo non sia direct.

Nei report standard di Google Analytics il modello che viene utilizzato è il “last click non direct”, quindi tutto il merito della conversione/transazione viene attribuito all’ultimo canale, purché non sia direct, altrimenti è il canale precedente.

Un caso interessante sono i social, che vengono spesso accusati di non portare abbastanza traffico, ma è il modello di attribuzione sbagliato che potrebbe farmi giungere a questa conclusione. 

Usando un modello “first click” avrei attribuito tutto il merito della conversione al social per qualsiasi utente che è arrivato da li e ha comprato o mi ha fatto raggiungere un goal.

I vari report forniscono dunque tutti dei dati in termini di attribuzione diversa e non ne esiste uno assolutamente giusto. Non devi fermarti al report standard di acquisizione, ma confrontare tutti i modelli di attribuzione.

In questo modo potrai sicuramente capire meglio come attribuire il merito ai vari canali o, se la tua strategia lo prevede, come allocare il budget delle campagne in modo più efficiente.

 

E tu hai mai fatto uno di questi errori?

Per questo articolo è tutto, evita questi 5 errori con Google Analytics e avrai sicuramente dei dati più affidabili con cui lavorare.

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21 Ottobre 2020

Cosa fare quando il tuo sito non converte

Oggi vorrei parlarti di una domanda che ci viene spesso fatta e che è più o meno così: Il mio sito non converte come vorrei, come mai?

Bene, vediamo come scoprirlo in questo breve articolo.

Come capire come mai il sito non converte

Per rispondere a questa domanda è utile integrare analisi quantitative e qualitative, questo perché le analisi quantitative, in particolare quelle con i dati di Google Analytics, ci permettono di capire il che cosa (dove sono i problemi) ed il quanto (quanto sono grandi), ma non sempre ci aiutano ad identificare le motivazioni e di conseguenza le soluzioni.

Un esempio?

Posso identificare le pagine con i tassi di conversione peggiori, ma per capire il motivo la soluzione migliore è chiedere direttamente ai miei utenti.

Ecco allora alcuni consigli Digital Pills per impostare velocemente e correttamente alcune analisi.

Quali analisi fare per scoprire come mail il sito non converte come vorremmo

Utilizzando Google Analytics prova ad individuare le aree del sito con opportunità di ottimizzazione. Gli approcci che puoi utilizzare sono tantissimi, eccone alcuni tra i nostri preferiti:

  • cerca i punti di drop off del tuo funnel di acquisizione: da dove se ne vanno i visitatori?
    Quale step del percorso è particolarmente critico?
    Se hai un e-commerce c’è un report apposito che ti permette di individuarli: si chiama “Shopping Behaviour Funnel"

 

  • Cerca trend tra le pagine più visitate o le principali pagine di atterraggio e i tassi di conversioni o i tassi di uscita: Cosa accomuna le pagine più performanti? e quelle meno performanti?

 

  • Cerca correlazioni: c’è un qualche tipo di correlazione tra gli iscritti alla newsletter e le conversioni? c’è un segmento di utenti particolarmente propenso alla conversione o meno propenso?

A questo punto avrai alcuni spunti. Continua a investigare con ricerche qualitative.

 

Le analisi qualitative possono aiutarti

Ecco alcuni esempi di analisi qualitative che puoi fare:

  • Ti sei accorto che uno step critico del funnel è rappresentato dalle pagine di categoria.
     Conduci degli
    User testing con 5-6 persone per capire dove si bloccano.
    Prepara dei task precisi da fargli fare, chiedi loro di parlare ad alta voce mentre navigano esponendo tutti i loro dubbi. La maggior parte dei grandi problemi di usabilità li troverai semplicemente così. I filtri presenti sono quelli più adatti? Riescono a trovare velocemente il prodotto che stanno cercano? Hanno tutte le informazioni che vogliono? Potrai rispondere a queste e molte altre domande

 

  • Hai individuato alcune pagine prodotto con un tasso di aggiunta al carrello inferiore alla media.
    Progetta un
    micro survey online che compare al visitatore quando sta per abbandonare la pagina chiedendogli perché non ha aggiunto il prodotto al carrello. Se hai abbastanza traffico raccoglierai molti feedback utili.
    Ricordati però che alcuni utenti trovano questi sondaggi intrusivi, quindi non lasciarli online troppo a lungo

 

  • Il problema si trova sulla landing page di una campagna a pagamento che ha un bounce rate molto alto.
    La maggior parte delle volte i primissimi attimi sono i responsabili del bounce: c’è qualcosa nella sezione above the fold che proprio non convince e blocca l’utente. In questo caso il
    5 second test può essere molto utile.  Apri la pagina in questione sul tuo cellulare, ferma una persona che non conosce il tuo sito, fagli vedere l’immagine per 5 secondi e poi chiedigli a cosa pensa si riferisca e cosa ne pensa. Le risposte ti sorprenderanno. 

 

 

Conclusioni

Quando analizzi una landing page considera che un altro fattore molto importante è rappresentato dalla coerenza/rilevanza del messaggio: il messaggio della landing è coerente con quello dell’annuncio? il tono che usi e la CTA sono in linea con le aspettative del cliente e con la fase in cui si trova l’utente?

Speriamo l'articolo ti sia piaciuto e se hai domande non esitare a contattarci!

 

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