Eccoci qua.

Quindi alla fine di questo modulo dedicato all'introduzione alla Digital analytics, vediamo che cosa abbiamo visto.

Cerchiamo di sintetizzare un pochino tutti gli elementi importanti da ricordarci.

Innanzitutto, la prima cosa importante è a che cosa serve la digital Analytics.

La digital analytics serve ai digital manager per prendere decisioni il più possibile corrette rispetto alla loro attività.

Tipicamente il manager vuole raggiungere degli obiettivi quando questi obiettivi sono definiti in maniera corretta, sono quantitativi misurabili e idealmente hanno una data entro cui devono essere raggiunti.

Il manager ha anche a disposizione una serie di leve che può muovere per guidare il business verso l'obiettivo che si è prefisso.

Il problema del manager è che queste leve sono talmente tante e al suo interno all'interno di ciascuna leva.

Ci sono talmente tante piccole possibilità di cose da muovere che per il manager è molto complicato prendere decisioni, a meno che non sia supportato da dei dati il più possibile accurati, oggettivi che descrivono in maniera il più possibile completa.

Che cosa sta succedendo rispetto al movimento di ciascuna delle leve che il manager può muovere? L'ideale per il manager è quello di implementare un cosiddetto ciclo decisionale data ovvero raccogliere dati, analizzarli da questa analisi, estrarre degli insite.

Gli insite portano a prendere delle ipotesi di soluzione.

Quando è possibile, si possono testare queste ipotesi di soluzione, altrimenti vanno implementate direttamente per tutti gli utenti.

Dopodiché si monitorano i risultati e si continua così ogni volta che bisogna prendere decisioni cercando di misurare, analizzare e così via.

L'attività effettiva del manager nella sua quotidianità, dal mio punto di vista si divise.

Si divide in due fasi una prima fase, chiamiamola di monitoraggio.

Il manager che entra nei suoi report, nella sua dashboard e su questa dashboard.

In questi report sono riportati e visualizzati pochi dati importanti, i cosiddetti K P i.

Cioè i ke performance indicators che aiutano a costruire un quadro di che cosa sta succedendo.

I K P i spesso sono accompagnati da ulteriori tabelle e grafici che effettuano il breakdown rispetto ad alcune dimensioni di interesse.

Immaginiamo le dimensioni primarie, per esempio le campagne promozionali oppure le città di provenienza, alcune dimensioni importanti che il manager vuole tenere sotto controllo.

Da questo monitoraggio frequente che il manager fa emergono delle aree critiche o di ottimizzazione o in generale delle aree su cui è necessario porre una maggiore attenzione.

Quindi immaginiamo che il manager fa il suo monitoraggio.

Identifica attenzione qua c'è qualche problema nelle campagne di advertising su Facebook facciamo un'analisi di dettaglio oppure c'è qualche problema sul sito web.

In particolare da mobile, cerchiamo di capire il motivo.

A quel punto entra una seconda fase di analisi che è quella dell'analisi di dettaglio in cui si entra proprio nel dettaglio di tutte le singole metriche di interesse e dimensioni di interesse.

E si cerca di capire effettivamente il motivo della criticità è indagare per estrarre degli inside che ci portino poi a identificare un'ipotesi di problema e ipotesi di soluzione.

Bene, quindi due fasi, monitoraggio e analisi di dettaglio.

Generalmente queste due fasi vengono fatte anche su strumenti diversi.

Per esempio una dashboard sul vecchio Google da studio che oggi si chiama Google Google Luke Studio può esserci utile perché ci fa vedere in maniera efficace quelle poche informazioni che ci servono.

Ma quando vogliamo fare delle analisi di dettaglio molto spesso dobbiamo cambiare strumento e spostarci su un pannello dedicato.

Per esempio per l'advertising.

Magari ci spostiamo sul business manager di Facebook oppure sul pannello di Google Ads, oppure ancora su altri pannelli dedicati alla parte di advertising oppure per la parte di analisi web.

Magari ci spostiamo su Google Analytics oppure su qualche strumento dedicato per fare delle analisi specifiche, che ne so jr oppure altri strumenti specifici.

Bene, quindi questo è un po', quello che è il kit del manager per poter fare analisi e quindi prendere decisioni da Il punto di partenza è la definizione corretta di K P i metriche e dimensioni di interesse, perché sono quelle poi che noi effettivamente andiamo ad analizzare oppure a monitorare.

Quando stiamo facendo una analisi di monitoraggio per poter definire in maniera corretta K p i metriche e dimensioni, partiamo da quelli che sono gli obiettivi e le leve che possiamo muovere che i P i generalmente sono molto legati all'obiettivo che dobbiamo raggiungere.

Noi cerchiamo di spezzettare quello che è tutto il processo che parte dall'inizio da quando da quando noi intercettiamo l'utente fino a quando lo portiamo a compiere l'azione che vogliamo che lui compia, che poi è legata al nostro obiettivo.

Spettiamo questo processo in step e cerchiamo di misurare le performance per ciascuno step in maniera tale che possiamo avere sia una visione top con i nostri K P i.

Sia una visione granulare nei singoli step che compongono tutto il processo di conversione dell'utente.

Dopodiché dobbiamo anche definire tutte quelle che sono le nostre dimensioni di interesse, che generalmente sono legate.

Le leve che il manager o diciamo chi lo aiuta possono muovere.

Tra queste leve ci sarà ad esempio l'advertising, ci sarà la Seo, ci sarà il marketing, ci sarà tutto quello che sono l'arsenale di cose che effettivamente il manager può fare per guidare il proprio business verso l'obiettivo.

A ognuna di queste leve dentro ci sono tipicamente delle micro leve, quindi nell'aver tisi, immaginiamo l'advertising.

Su Facebook ci sono le micro leve che sono le singole campagne, i gruppi di annunci, gli annunci, la piattaforma, i posizionamenti, il COP e tutto quello che compone il targeting, gli interessi degli utenti l'età, la localizzazione geografica e così via.

Tutto quelle che sono le singole scelte che chi gestisce l'advertising può fare.

Ognuna di queste scelte si tramuta di fatto in una leva a cui poi è associata una dimensione che può essere poi analizzata e messa in relazione con quelli che sono i k P i e le metriche di interesse.

Quindi capire quali sono k p i metriche e dimensioni e dotarci di un sistema per poterle monitorare e analizzare a nostro piacimento è un'attività cruciale per poterci abilitare a prendere decisioni data lo step successivo.

Chiaramente è quello poi effettivamente di analizzare questi dati e quindi di capire qual è la metodologia con cui noi possiamo effettivamente analizzare questi dati.

Abbiamo visto noi alcuni esempi molto semplificati per la lead generation e per l'e-commerce, sia per quanto riguarda la definizione di K P i metriche dimensioni di interesse, sia per la parte di analisi un'analisi molto facile un'analisi di confronto che però molto spesso è la base di quello che poi effettivamente i manager fanno nella loro attività operativa, sia in fase di monitoraggio sia in fase di analisi.

Un po' più di dettaglio spero sia stato interessante un saluto e a presto