Eccoci qui nel modulo dedicato a Google Analytics quattro.

Facciamo però una piccola premessa In che situazione ci troviamo? Noi siamo dei manager e stiamo gestendo un'attività online.

Immaginiamoci un sito e-commerce, un sito che acquisisce contatti quindi di lead generation, oppure un sito vetrina o qualsiasi altro sito di cui noi siamo di fatto responsabili.

Abbiamo visto che generalmente quando abbiamo un'attività online abbiamo uno obiettivo che deve essere quantitativo, deve essere misurabile, deve avere una data in cui noi ci poniamo l'obiettivo di volerlo raggiungere e grazie alla definizione di questo obiettivo noi sappiamo dove dobbiamo andare, dove dobbiamo guidare la nostra macchina, che è il nostro business online.

Per guidare questa macchina abbiamo a disposizione tutta una serie di leve che il digital marketing ci mette a disposizione la SEO, Google, Facebook e così via.

Tutto quello che può essere il panorama di cose che possiamo fare in ambito digital marketing e a seconda di come muoviamo queste leve, al cui interno di ciascuna leva poi ci sono n mila micro leve che possiamo muovere a seconda di noi.

Come muoviamo queste leve e micro leve? Noi possiamo guidare la nostra macchina verso il nostro obiettivo oppure no.

Per poter guidare la nostra macchina dobbiamo prendere costantemente decisioni e per poter prendere queste decisioni nella maniera più efficace possibile, vuol dire che siano il più possibile corrette.

Queste decisioni.

Tipicamente cerchiamo di farci aiutare dai dati.

Più ci facciamo aiutare e supportare dai dati, più riusciamo a innescare un meccanismo che è un ciclo decisionale data driven.

E in questa maniera, ogni volta che dobbiamo prendere decisioni, cercheremo di monitorare dei dati, analizzarli, estrarre insite e poi da questi insite, immaginarci delle soluzioni rispetto alle aree che abbiamo individuato, testarle ove possibile, e poi vedere l'effetto e di conseguenza, di volta in volta, ogni volta che dobbiamo prendere una decisione, cercare di utilizzare questo processo basato sui dati per poter innestare questo processo.

Abbiamo visto che dobbiamo definire in maniera corretta quelli che sono i nostri K P i chi performance indicators, le nostre metriche di interesse e le nostre dimensioni di interesse.

Generalmente questi k i metriche dimensioni interesse sono legati all'obiettivo che ci siamo posti che può essere uno o più di uno e alle leve che noi possiamo muovere.

Quindi l'obiettivo determina quelli che sono i nostri K e le leve che possiamo muovere assieme all'obiettivo determinano tutte le metriche di interesse e le dimensioni di interesse che dobbiamo di volta in volta analizzare.

Questo l'abbiamo già visto non lo ripeteremo qui, nel caso andatevelo a rivedere nel modulo dedicato all'introduzione alla Digital Analytics, che è fondamentale per poter fare bene questo modulo relativo a Google Analytics quattro.

Quindi assumiamo che abbiamo già definito quelli che sono tutti i nostri k metriche e dimensioni di interesse.

Come facciamo a questo punto, ad analizzare i dati, a monitorarli frequentemente, a fare delle analisi di dettaglio per estrarre quegli insetti che ci servono per poter prendere decisioni da aderire in ambito digital marketing, in particolare se abbiamo un sito web oppure un'applicazione mobile.

Uno strumento che frequentemente viene utilizzato per fare monitoraggio e analisi dati è proprio Google Analytics, che oggi si trova nella versione quattro.

Nel momento in cui noi stiamo registrando è la versione ufficiale di Google a litis e quindi questo modulo sarà dedicato proprio a Google Analytics quattro.

I manager, quindi, possono utilizzare Google Analytics quattro per analizzare le performance del proprio sito web o delle proprie app mobile, a volte anche combinando questi dati insieme, ove il business lo richiedesse e quindi possono monitorare i dati, analizzarli e prendere decisioni, quindi insite attraverso un'analisi proprio su questo strumento.

Perché Google quattro beh, innanzitutto perché è uno strumento gratuito, però al contempo è molto potente, per cui ci permette di fare tutta una serie di cose che tipicamente altri strumenti si fanno pagare decine se non centinaia di, ma questo lo vedremo in un modulo dedicato.

Quindi dobbiamo immaginarci proprio di dividere le nostre competenze e anche il nostro obiettivo in due parti, come se fossimo due figure diverse.

Effettivamente nelle aziende spesso ci sono proprio due figure diverse che fanno questo lavoro, ovvero il Tas, quello che si occupa di analizzare i dati sul pannello o sui pannelli.

Tipicamente se ne usa più di uno di diversi strumenti, in questo caso Google ATS quattro Il data, quindi Google quattro per monitorare i dati, analizzarli nel dettaglio ed estrarre Inside.

Non necessariamente lui si deve occupare anche della parte di implementare il tracciamento sul sito web o sulla mobile, quello che serve per raccogliere i dati e portarli sul pannello di Google Litis quattro, quindi prima figura data analista.

Una seconda figura, chiamiamola analytics specialist o tracking specialist è quella che si occupa di andare a implementare il tracciamento all'interno del sito web o dell'applicazione mobile in maniera che tutti i dati che si vogliono analizzare vengano raccolti e inviati al pannello di Google Analytics.

Le competenze che servono per fare il data Ast sono un po' diverse rispetto a quelle che serve per fare L' Analytics Specialist o il trekking specialist.

Tipicamente il data Ast ha delle competenze legate sia all'analisi dei dati sia al marketing, perché sono questi i due mondi che lui deve connettere per poter estrarre Inside e poi prendere decisioni.

Invece L' analytic specialist o track specialist ha delle competenze sì legate ad analisi dei dati, ma soprattutto legate alla parte implementativo.

Quindi deve conoscere il Google Top Manager Molto bene la parte implementativo di Google Analytics e, se possibile, avere delle competenze tecniche legate proprio al mondo mondo dello sviluppo sia web che mobile, a seconda di dove deve andare a implementare i vari tracciamento.

Quindi nelle aziende spesso ci sono due figure distinte, perché è raro trovare in una singola persona tutte le competenze che riescono ad abbracciare entrambi i mondi.

Se ovviamente voi riuscite a farlo è meglio.

Però se non ci riuscite perché magari siete più portati verso la parte di analisi, dati e marketing oppure siete più portati verso la parte tecnica non c'è nessun problema.

Sappiate, potete anche specializzarvi in una o nell'altra figura e riuscire a lavorare, a trovare lavoro e a realizzarvi in maniera completa anche nella singola figura verticale.

Che sia da AS che sia la parte implementata, quindi chiamiamola a speciali.

Meglio però se riuscite abbracciare entrambi i mondi, perché è quello che vi consente di avere il maggior valore sul mercato del lavoro.

Bene, questa è la lezione introduttiva, quindi passiamo a vedere i dettagli e alle elezioni successive.