In questa lezione iniziamo a vedere un'analisi reale e concreta che potrebbe presentarsi effettivamente se noi fossimo digital manager di Un'azienda oppure Web Ast.

Iniziamo con l'analisi dei dati per device, browser e risoluzione dello schermo, che sono delle dimensioni che hanno delle caratteristiche in comune, ovvero le nostre performance.

Le performance del sito web che noi gestiamo potrebbero dipendere dal device dal quale gli utenti entrano a visitare il sito.

Questo effettivamente accade normalmente perché gli utenti possono navigare il sito in maniera differente a seconda che venga da desktop oppure da mobile.

Il tablet a oggi, mentre il registro è diventato una fascia di traffico abbastanza trascurabile, rappresenta il tre massimo il cinque per cento del traffico totale.

Per cui non lo prenderò in considerazione ora, perché potrebbero esserci performance differenti da desktop o da mobile.

Ci sono diverse ragioni e adesso cercheremo di esplorarle guardando dei dati reali.

Mi trovo adesso in un report della mia proprietà del blog che avevo online fino a un po' di tempo fa.

I dati sono un pochino obsoleti e io non facevo grosse campagne promozionali.

Però possono può essere funzionali per fare delle degli esempi di analisi dati.

Ora mi sposterò nel rapporto che si chiama categoria dispositivo.

Quindi voi potete esercitarvi, volendo sui vostri dati che avete configurato in questa maniera, oppure sui dati del Google Merchandise Store in cui comunque compaiono questi report, in particolare nella parte di tecnologia.

In ogni caso, quello che vedrete probabilmente sarà qualcosa di simile a questo, ovvero una tabella in cui abbiamo come prima dimensione la categoria del dispositivo e tre righe desktop, mobile e tablet.

Questo tipo di report è in relazione con alcune leve che i manager di solito possono muovere.

E vediamo quali sono queste leve, allora la prima leva è quella dell'ottimizzazione del sito web.

In particolare io potrei avere un sito web che in generale si vede diversamente da desktop o mobile mobile.

Chiaramente ho uno schermo più piccolo, quindi se ho fatto le cose per bene, il sito web ottimizzato da mobile dovrebbe avere elementi abbastanza grandi e distanziati tra di loro la possibilità di avere di fatto uno scroll soltanto verticale e eventualmente alcune funzionalità semplificate per agevolare l'utilizzo da mobile.

Quando questo è vero, allora le performance tra desktop e mobile non si discostano molto, perché effettivamente gli utenti riescono a navigare.

Il sito da mobile quasi allo con la stessa comodità con cui riescono a farlo da desktop, a volte addirittura meglio.

Pensiamo ad esempio a un sito come Amazon, che da Mobile ha creato una serie di semplificazioni che riescono a far acquistare gli utenti quasi come se fossero desktop.

Ad esempio L'utente entra sul sito da mobile e Amazon cerca di riconoscerlo in quasi tutti i mezzi che ha a disposizione, per cui molto spesso noi entriamo in mobile.

Magari non abbiamo già fatto lock-in recentemente l'abbiamo fatto un po' di tempo prima ad Amazon, comunque riesce a riconoscerci e quindi non dobbiamo fare lo, che è una delle cose, magari che è più complicate da effettuare.

Mobile un'altra semplificazione potrebbe essere quella di mettere il login social perché normalmente noi abbiamo il login a un nostro account Google oppure Facebook già memorizzato all'interno del browser, mentre al contrario potremmo non ricordare o non aver mai creato la password di quel sito web specifico.

Quindi avere nel nostro sito un log-in social potrebbe semplificare la navigazione mobile un'altra cosa invece che fa Amazon, che secondo me è molto utile è quella di dare la possibilità di acquistare in one click, quindi un'altra delle cose che tipicamente fanno perdere utenti quando visitano un sito e-commerce è quello che devono compilare tutti i dati di spedizione, i dati della carta di credito e così via, per cui può essere conveniente quello di cercare di far immettere questi dati magari al primo acquisto o il prima possibile e memorizzarli in maniera tale che poi l'utente quando deve tornare per acquistare possa farlo nel meno col meno possibile, per esempio in one click, come cerca di far fare Amazon effettivamente io come utente, um normalmente quando acquisto su Amazon acquisto molto più spesso da mobile che da adesso, perché la comodità effettivamente è molto elevata, per cui in generale, come manager, una delle nostre leve è quella di ottimizzare il sito web in maniera progressiva fino a quando non abbiamo rimosso tutte quelle frizioni che potrebbero impedire all'utente di convertire quando lui naviga da mobile.

Se questo non è ancora accaduto, noi quando andiamo a vedere i dati da mobile potremmo trovare che abbiamo delle metriche di performance inferiori rispetto a quelle che abbiamo adesso.

Questa è una delle cose che accade molto spesso, però non è l'unica ragione quella dell'ottimizzazione del sito web per per la quale abbiamo delle metriche peggiori da mobile rispetto a desktop.

Altre volte potrebbero esserci altre ragioni.

Ad esempio noi magari stiamo facendo delle campagne promozionali che intercettano degli utenti da da mobile quando stanno facendo alcune cose che sono diverse rispetto a quando lo intercettiamo da desktop, magari da mobile.

Loro stanno navigando su Facebook o su Instagram o su altri social network e quindi in quel momento li andiamo a intercettare.

E loro quando cliccano il nostro annuncio si apre a loro il browser all'interno della loro applicazione mobile.

Quindi immaginiamo l'utente sta su Instagram, vede una storia fa su Wipe up, gli si apre il browser all'interno dell'app e quindi da lì inizia a navigare il nostro sito.

È chiaro che magari in quella situazione l'utente non è disposto o non è pronto a effettuare la conversione.

Però può essere comunque un buon momento per esplorare i prodotti, esplorare la promozione che stiamo facendo o leggere il contenuto che abbiamo proposto.

Di contro, quando magari noi intercettiamo quell'utente da desktop l'utente magari potrebbe stare alla sua scrivania, al lavoro in una situazione molto più comoda con uno schermo più grande e quindi potrebbe stare in una condizione diversa, più pronto a effettuare.

L'acquisto, quindi non è soltanto un fatto di usabilità del sito, ma anche di in cui noi andiamo a intercettare gli utenti.

E inoltre, poiché facciamo campagne che potrebbero essere targhetizzate in maniera diversa tra desktop e mobile, potremmo andare proprio a raggiungere utenti diversi.

Magari il target che andiamo a utilizzare mobile è un po' più perché magari quella campagna ha un po' più l'obiettivo di wass, mentre quello che andiamo a intercettare da desktop potrebbe essere un po' più la parte vicina alla conversione e quindi a livello proprio di target potrebbe avere una propensione alla conversione differente.

Ci sono quindi diversi motivi per cui noi potremmo vedere delle performance da desktop da mobile che siano differenti in generale.

Quindi come facciamo ad analizzare questi dati? La prima cosa che vogliamo di cui vogliamo renderci conto è quali sono i k P i che hanno delle performance differenti? Partiamo da quelli di traffico utenti e sessioni.

La prima domanda che ci facciamo, quindi è il livello di traffico che arriva da desktop è di più, di meno o comparabile a quello che arriva da mobile? Nel nostro caso specifico di questi dati che stiamo analizzando noi vediamo che il livello di traffico da desktop è molto superiore rispetto a quello che abbiamo da mobile.

Già, questo per noi è una prima informazione.

Perché? Perché innanzitutto ci dà una fotografia della situazione attuale, per cui se noi oggi, allo stato attuale dobbiamo andare a concentrare le nostre energie per andare a ottimizzare una pagina, una sezione o tutto il sito, è chiaro che se lo facciamo da desktop abbiamo un maggiore impatto rispetto a che se lo facciamo da mobile.

Per cui, a oggi, per come stanno le cose rispetto ai dati che stiamo vedendo qui, potrebbe essere più conveniente focalizzarci sul sito desktop.

Perché? Perché se noi facciamo un miglioramento lì, dal momento che la maggior parte del traffico arriva da desktop, siamo abbastanza sicuri di poter avere un maggiore impatto, che se invece andassimo a ottimizzare la parte mobile quantomeno nel breve periodo.

Quindi già questo ci dà una prima informazione.

Viceversa, chiaramente, se fossimo stati nella condizione di avere la maggior parte del traffico mobile come oggi per la maggior parte dei siti web, spesso accade.

Allora dovremmo iniziare a ragionare con la classica logica del mobile, cioè dire okay iniziamo a mettere come prioritario il layout mobile, cerchiamo di ottimizzare quell'esperienza lì, dopodiché la parte desktop magari verrà di conseguenza.

Ma se noi avessimo la maggior parte delle visite mobile avrebbe senso iniziare a ragionare proprio mobile first.

Quindi cercando di ottimizzare l'esperienza utente innanzitutto da mobile, semplificando la vita da mobile per portare l'utente da quando è entrato il sito alla conversione.

Poi andiamo a vedere altre metri che potrebbero essere utili, ovvero il tasso di coinvolgimento, la durata media della sessione, le visualizzazioni per sessione e gli eventi per sessione.

Queste sono delle metriche che ancora non ci dicono nulla rispetto alla conversione effettiva, ma ci danno un'idea di com'è l'esperienza utente da mobile quando il nostro sito web è particolarmente penalizzante da mobile, oppure quando magari le nostre campagne intercettano uno spettro molto ampio di utenti che oggi magari non ci conoscono.

Quindi questi due effetti effettivamente possono avere impatto sovrapposto rispetto alle metriche che vediamo noi potremmo avere delle metriche di navigazione con una performance molto inferiore da mobile rispetto a desktop.

Questo chiaramente potrebbe valere al viceversa.

Se le nostre campagne broad vanno a intercettare utenti su desktop rispetto a mobile, però facciamo un esempio più frequente, cioè quello in cui le performance da mobile sono un po' peggio rispetto a quello che di solito abbiamo da desktop.

Questa è una situazione abbastanza comune.

Ora, se gli utenti tendono a navigare di meno nel sito, questo si riflette nelle metriche di navigazione, quindi avremo meno sessioni con coinvolgimento.

Cosa vuol dire? Vuol dire che abbiamo la gente che da mobile magari più frequentemente entra sul sito e non fa niente ed esce immediatamente e questo si riflette in alcune metriche.

Appunto avremo meno sessioni con coinvolgimento e di conseguenza un tasso di coinvolgimento inferiore, il tasso di coinvolgimento e la percentuale di sessioni con coinvolgimento sul totale delle sessioni.

Quindi qui vediamo ad esempio che il tasso di coinvolgimento da mobile è inferiore rispetto a desktop in maniera abbastanza significativa.

Più questo tasso di coinvolgimento è basso rispetto alla alla percentuale che abbiamo su desktop, più vuol dire che su mobile la gente frequentemente entra ed esce immediatamente rispetto magari a una situazione da desktop dove la gente entra e fa qualcosa in più, interagisce con la pagina o col sito web.

Quindi, um s avere un un tasso d' volgi basso molto più basso rispetto a desktop è un altro indicatore che ci aiuta a capire che le performance mobile sono inferiori proprio perché la gente naviga di meno nel sito.

Quindi fa meno cose, meno cose anche utili al alla navigazione non solo converte meno, ma magari vede meno il prodotto, ci interagisce di meno, mette meno a carrello, avvia meno il check out, si scrive meno alla newsletter, fa tutta una serie di azioni utili meno frequentemente su mobile rispetto a desktop e questo si riflette anche nella durata media del coinvolgimento.

Cioè le sessioni che hanno un coinvolgimento, quindi hanno delle interazioni, però durano comunque di meno e quindi in ogni caso l'utente, anche se fa delle interazioni utili, le fa per meno tempo, cioè la sessione dura di meno e quindi di fatto naviga meno in profondità il sito e possiamo immaginare che entra meno nel di conversione di quello che invece fanno gli utenti adesso.

E questo non solo si riflette sulla durata media della sessione, ma si riflette anche nelle visualizzazioni per sessione o negli eventi per sessione.

Qui in questa tabella specifica noi non vediamo in realtà questo dato, perché le visualizzazioni per sessione in realtà da mobile sono di più e gli eventi per sessione sono comparabili a quello che abbiamo da desktop.

Quindi in realtà questa diagnosi, se dovessimo farlo sulla base di questi dati, non sarebbe completamente vera, perché avremmo che sì, il tasso di coinvolgimento più basso sì, la durata media della sessione più bassa.

Però gli utenti comunque navigano un numero di pagine abbastanza comparabile con desktop virtu superiore e hanno un numero di eventi tracciati per sessione comparabile con desktop.

Cosa vuol dire quindi che navigano le pagine però ci spendono un po' meno tempo, quindi probabilmente leggono meno il contenuto all'interno della pagina stessa oppure semplicemente navigano più frettolosamente e poi abbandonano il sito.

Quindi questo a livello di profondità di navigazione.

Da queste metriche dunque, noi iniziamo ad avere un'idea di come gli utenti navigano nel sito se non navigano più o meno con la stessa profondità profondità con cui lo fanno da desktop oppure molto di meno se lo fanno molto di meno allora potrebbe esserci effettivamente un problema legato l'usabilità del sito oppure un problema di campagne del target e dopo vedremo come dirimere anche questa questione.

A questo punto però noi, andando a incrociare ancora i dati rispetto alle azioni che abbiamo tracciato qua.

Io c'ho queste però immaginate che voi nella vostra, nella vostra condizione potreste avere anche altre azioni tracciate.

Quindi, andando a incrociare um le azioni effettuate dagli utenti con i valori di desktop, mobile e tablet, possiamo renderci conto effettivamente di quello che accade.

Ad esempio io avevo con tra i vari obiettivi quello di portare gli utenti sui miei profili social in questo caso e quindi qua posso andare a mettere nel mio menù a tendina proprio questo tipo di conversioni e posso andare a cercare di capire com'è l'efficienza rispetto al portare gli utenti verso i miei profili social o qua vediamo che, sebbene in valore assoluto, i click al profilo social sono di meno.

Questo però dipende dal fatto che ho meno traffico da mobile, ma il tasso di conversione in realtà è un po' più alto.

Quindi da questa fotografia cosa emerge? Emerge che da un certo punto di vista la navigazione era un po' più frettolosa e un po' meno ingaggiata da mobile.

Questo si rifletteva, si vedeva dal tasso di coinvolgimento e dalla durata media della sessione.

Però, rispetto al mio obiettivo primario, che era portare gli utenti a cliccare verso il mio profilo social.

Io ho avuto un tasso di conversione più elevato.

Di conseguenza, se questo era il mio obiettivo primario di business o in generale della mia attività digital, il sito stava compiendo il suo obiettivo anche da mobile e quindi la mia diagnosi potrebbe essere quella di provare a incrementare il traffico mobile, quindi magari aumentando l'et promozionale, cercando però di mantenere il target simile a quello che oggi stava arrivando sul sito.

Quindi, in altre parole, se questo target stava arrivando e adesso cerchiamo di capire da dove sta arrivando da una determinata sorgente di traffico, io potevo cercare di provare a incrementare il traffico da quella sorgente ove possibile, oppure di spostarmi su altre sorgenti, cercando di mantenere però lo stesso target.

Perché? Perché mi aspetto che incrementando questo traffico io cerco di mantenere le performance simili rispetto a quello che è il mio obiettivo di conversione.

Ora questa situazione qui di solito non è comune.

Normalmente, quando si hanno un peggioramento delle qualità di navigazione spesso si ha un peggioramento anche nelle performance rispetto alla conversione finale.

Immaginate un sito e-commerce.

Tipicamente il tasso di conversione e-commerce è molto più basso da mobile rispetto a desk e questo dipende dai motivi che avevo citato prima.

Potrebbe essere una usabilità peggiore da mobile.

Oppure potrebbe essere semplicemente che l'utente si trova in un momento non pronto all'acquisto perché sono andato a intercettarlo con campagne che vanno a intercettarlo quando l'utente magari sta navigando sui social network, quindi sta facendo altro oppure sta magari sono andato a intercettare del traffico o del target più che mi conosce meno, quindi è proprio meno propenso all'acquisto perché è un altro tipo di target rispetto a un target che già mi conosce più fidelizzato.

Come facciamo quindi a dirimere questo dubbio? È una cosa che possiamo fare è andare a aggiungere una dimensione secondaria e quindi magari potremmo mettere qui dentro quello che si chiama la sorgente.

Il mezzo della sessione.

Cosa vogliamo cercare di fare in questo momento? Noi abbiamo di fatto quando quando guardiamo semplicemente la tabella con desktop mobile e tablet, noi abbiamo degli effetti sovrapposti che però vanno a incidere sulle stesse metriche, cioè si l'usabilità del sito quando è penalizzante ha lo stesso effetto che avrebbe un target che ancora non mi conosce, cioè una persona entra ed esce immediatamente, perché o perché trova il sito inutilizzabile oppure perché non mi conosce e quindi entra non era interessata ed esce immediatamente.

Gli effetti sulle metriche spesso sono simili.

Ma come facciamo allora a dirimere questa questione? Andiamo a aggiungere una dimensione secondaria per cercare di disa- di disaccoppiare questi effetti, andando quindi ad aggiungere una dimensione secondaria.

Io posso vedere il traffico per diverse sorgenti traffico da diretto, traffico da organico, motore di ricerca oppure traffico da campagne.

Magari io sto facendo le campagne a pagamento, allora il traffico organico spesso o il traffico diretto arriva da gente che già mi conosce, cioè una parte del traffico organico e traffico che già mi conosce digita su Google il mio nome.

Il traffico di da diretto molto spesso il traffico proprio che di su su Google, anzi sul loro browser Dino la direttamente.

Oppure magari hanno un segnalibro che loro utilizzano per riaccedere una pagina che già avevano visto in precedenza.

Quindi io mi aspetto che l'effetto del target, cioè un target che non mi conosce su diretto e su organico, sia meno pronunciato e quindi se veramente il problema del tasso di coinvolgimento basso o di un tasso di conversione basso era dovuto al target.

Io mi aspetterei di non vederlo qui dentro, cioè sulla parte di traffico che considero fortemente brand o gente che in generale mi conosce abbastanza.

Quindi qui, se veramente fosse un tema di um target, io mi aspetterei di trovare qui dentro nella parte chiamiamola di gente che mi conosce, delle metriche di navigazione e anche un tasso di conversione più elevato.

Chiaramente in questi dati noi non lo vediamo, però facciamo finta di immaginarcelo.

Quindi in altre parole, la discrepanza tra desktop e mobile google organico dovre- dovrebbe essere piccola se il tipo di target um è simile e il sito il sito non è più penalizzante mobile lo ridico se l'esperienza utente da mobile non è penalizzante, ma è molto simile a quello desktop.

Chi già mi conosce dovrebbe avere delle metriche di performance simili da desktop o da mobile, perché l'esperienza di fatto è simile da desktop o mobile.

Allora io guardo questa fetta di traffico, guardo anche il diretto e cerco di capire se effettivamente le metriche di performance sono simili oppure no.

Prendiamo per esempio desktop mobile, tasso di coinvolgimento non troppo dissimile o abbastanza comparabile, durata media della sessione abbastanza comparabile.

Visualizzazione per sessione un pochino più alto eventi per sessione più o meno simili Si andava vado a vedere il tasso di conversione un pochino più basso.

Quindi a quel punto io qui potrei immaginare che effettivamente magari l'esperienza mobile è comunque un po' peggiore.

Oppure potrei immaginare che nella parte organica c'è comunque una fetta di persone che non è il traffico brand che ha cercato il mio nome, ma magari c'è capitata perché cercavo le parole chiave in target, ma comunque ancora non mi conosce.

Quindi ci può stare una variazione di performance a livello di traffico organico.

Vado a fare la stessa operazione al traffico diretto diretto.

Sta qui e anche qui io potrei filtrare e qua vengono in mio soccorso, appunto, le possibilità di filtraggio.

Metto qua Direct per isolare proprio la componente diretta.

A questo punto deve ancora una volta tasso di coinvolgimento.

Beh, da diretto è molto più basso.

Durata media della sessione è molto più bassa.

E poi abbiamo il tasso di conversione in realtà più alto.

Ora qua chiaramente stiamo dando dati sballati.

Però io sto cercando di illustrare un modo di ragionare.

Se il traffico diretto quindi quelli che assumo, che già mi conoscono, hanno delle performance comparabili tra desktop e mobile, sia in termini di navigazione, tasso di coinvolgimento, durata, visualizzazione per sessioni, eventi sia in termini di tasso di conversione.

Allora evidentemente l'esperienza di navigazione è comparabile da desktop e mobile.

Non è quello il problema.

Viceversa se io trovo qua delle forti discrepanze eh, allora vuol dire che chi chi già mi conosce magari arriva sul sito evidentemente da mobile non ha una navigazione completa come magari potrebbe avere se io avessi ottimizzato il sito web per aumentare il mio grado di confidenza su questa mia ipotesi mi vado a vedere anche altre azioni, quindi magari non soltanto la conversione finale immaginiamo di avere un e-commerce, magari mi vado a vedere anche l'aggiunta a carrello mi vado a vedere l'aggiunta alla wishlist il log-in, la registrazione al sito l'iscrizione alla newsletter vado a vedere l'interazione con la scheda prodotto la ricerca interna, cioè cerco di capire un pochino lungo tutto il processo decisionale di acquisto se per tutte le azioni le performance mobile sono inferiori a desktop, quindi cerco un po' di ricostruire un po' tutto il se tutte le azioni sono inferiori come performance all'esperienza desktop.

Beh, allora le prove iniziano a essere più consistenti.

Il mio sito mobile performa peggio rispetto al sito desktop.

Però per saperlo non mi baso sul sul tasso di conversione.

Non mi baso solo sulle metri di navigazione, mi vado a vedere un po'.

Tutte quelle azioni che avrò troverò qui in questa lista che costituiscono le sonde per monitorare tutto il processo decisionale di acquisto dall'inizio.

Alla fine, ovviamente, devo essermi premunito prima di averle tracciate in maniera corretta.

E questo ovviamente lo dovrò fare in fase implementativo che non ci vediamo in questo corso.

Però, come manager, noi dovremmo esserci assicurati che abbiamo definito tutte le azioni da tracciare che sondano tutto il processo decisionale di acquisto.

Tutti gli step fan decisionale e abbiamo trasferito questa informazione ai nostri implementato che avranno la cura di implementare il tracciamento in maniera corretta in maniera tale che tutti i singoli momenti del processo d'acquisto vengono tracciati con azioni qui che io poi mi ritrovo nel pannello.

Nota importante le azioni per i siti e-commerce sono già codificate, sono gli eventi raccomandati e si possono trovare andando a guardarci la guida su Google che ci dice esattamente quali eventi.

Normalmente dobbiamo tracciare quando abbiamo un sito e-commerce, se invece abbiamo siti di altro tipo o troviamo gli eventi già raccomandati oppure siamo uno nuovo che dobbiamo definire eventi ex novo, eventi custom che cercano di fare però lo stesso lavoro, cioè tracciare azioni importanti nel nostro tunnel decisionale di conversione.

Ora.

E se invece effettivamente io trovassi che da diretto o da organico le performance sono simili? Beh, allora il problema non sta nella navigazione.

Potrebbe non starci per vedere questa informazione qua.

Io tolgo, tolgo il filtro e mi concentro invece sulle altre sorgenti.

Quindi potrebbe essere che complessivamente, quando poi vado a vedere i valori globali.

Le performance globali sono influenzate dal fatto che io sto su mobile intercettando un target diverso rispetto a quello che sto intercettando da adesso.

Diverso potrebbe essere semplicemente persone che non mi conoscono, mentre magari da adesso arrivano più persone che mi conoscono.

Questo potrebbe capitare.

Perché? Perché io magari sto facendo le campagne di advertising immaginate su Instagram, su Facebook oppure su LinkedIn oppure su Tik Tok.

E queste campagne vanno a intercettare utenti prevalentemente da mobile.

Questo accade spesso oggigiorno, in questo momento.

Perché? Perché la gente naviga i social, molto spesso da mobile.

Io sto sul mio smartphone, sto navigando la mia app mobile, Facebook, Instagram, LinkedIn o TikTok, quindi è ovvio che lì prevalentemente l'advertising mi andrà a colpire e che quindi io proprio da lì andrò a cliccare il mio annuncio e andrò sul sito di riferimento.

Quindi ci può essere spesso una polarizzazione del traffico di advertising su mobile rispetto a desktop, ovvero chi viene da advertising arriva più frequentemente da mobile che da desktop e quindi il target che vado a intercettare.

Le persone che vanno sul mio sito internet che vengono da advertising saranno prevalentemente da mobile.

Ora quando io faccio advertising è normale, soprattutto se spingo tanto sul mio acceleratore.

Se sto investendo tanto budget pubblicitario sto cercando di acquisire nuovi utenti, è normale portarmi dentro persone che ancora non mi conoscono e tra queste persone ci saranno quelli potenzialmente interessati oppure ci sarà chi entra dice Ah no, mi sono sbagliato, non volevo e se ne va subito, quindi quando io faccio advertising ci sta, ci può stare fisiologico che io vado a peggiorare un pochino le performance sia dell'immigrazione che di conversione.

Ovviamente io non vorrei che fosse così ma ci può stare che quando faccio advertising potrebbe essere così.

Se questo è il caso, io quindi mi troverò che le sorgenti advertising saranno innanzitutto porteranno innanzitutto prevalentemente traffico mobile e poi in questa tabella saranno proprio loro che avranno le metriche peggiori performance e questo quindi io quando vado a vedere i vari risultati troverò ah vedi organico funziona diretto funziona sia che mobile, ma è la parte la parte advertising che invece non funziona e quindi è lì che devo lavorare per poter ottimizzare le mie performance complessive su mobile.

Quindi io parto da un'ipotesi, cioè da da un'indagine iniziale a top level, desk mobile e tablet.

Poi però per capire cosa sta succedendo vado ad aggiungere una dimensione secondaria che cerca di disaccoppiare i vari effetti di target o di esperienza utente in questa maniera.

Se io sono riuscito a disaccoppiare posso essermi fatto un'idea del motivo per cui effettivamente ho performance scarse da mobile o da adesso.

E una volta che ho capito il motivo cerco di fare delle azioni correttive.

Se il problema era un'esperienza utente magari cerco di fare gli a b test oppure direttamente cerco di ottimizzare il mio layout mobile se invece il problema era il target cerco di ottimizzare le campagne um a livello di advertising o in generale quelle che sto facendo, potrebbe esserci anche un altro un'altra cosa? Ovvero che gli utenti da mobile, come dicevamo prima, si trovano in un momento diverso della loro storia di navigazione col mio brand.

Magari le mobile stanno scoprendo il prodotto, non sono ancora pronti ad acquistare, lo stanno solo scoprendo bene.

Allora io mi perni di mettere una serie di tracciamento che cercano di distinguere tra gli utenti che effettivamente stanno scoprendo il prodotto rispetto a quelli che invece non fanno nulla.

Per esempio un tracciamento potrebbero essere utente che legge la descrizione, magari c'è una descrizione nascosta e l'utente deve cliccare per aprire la tendina in cui c'è tutta la descrizione del prodotto e io vado a mettere un tracciamento che mi fa capire se l'utente sta aprendo quella tendina oppure no, oppure magari c'è un'immagine l'utente deve cliccare una galleria che deve scorrere.

Io metterò dei tracciamento per cercare di capire se l'utente clicca su quell'immagine oppure no c'è un video che magari l'utente può vedere.

Cercherò di capire attraverso i miei tracciamento se l'utente ha avviato quel video lo sta vedendo oppure no e così via.

Quindi vado a mettere tutta una serie di tracciamento che cercano di aiutarmi a distinguere se gli utenti effettivamente stanno iniziando a scoprire il mio prodotto, oppure se non stanno facendo nulla a quel punto io sempre da questo rapporto, andrò a vedere a livello di eventi a livello di conversioni, se tracciate con conversioni, se gli utenti hanno fatto queste azioni di inizio scoperta oppure no.

Se le hanno fatte, beh, potrei essere comunque soddisfatto della mia campagna.

Ha portato a wireless, ha portato discopri del mio prodotto, del mio servizio va bene così, magari ha portato iscrizioni tter, non ha portato acquisti, mi ha portato iscrizioni a un modo che ho io per ricontattarli, poi successivamente ha portato aggiunte alla wishlist.

Va bene uguale perché poi magari io li intercetteremo con compagni di remarketing per portare di nuovo qui sul mio sito a riacquistare.

Quindi non è detto che io con la stessa campagna devo portare fino alla conversione finale.

Posso anche decidere che una campagna ha l'obiettivo di portare l'utente fino a una micro conversione che però mi è utile per far scoprire il servizio, il prodotto o per portare l'utente a un livello di considerazione della conversione dell'acquisto.

Quindi, per concludere, quando io vado ad analizzare i dati per device per categoria del dispositivo, io cerco proprio di trovare la ragione innanzitutto di capire se ci sono le performance differenti tra i vari device o tipologie di device.

E poi cerco di capire la ragione, andando proprio a incrociare con una dimensione secondaria che tipicamente può essere la sorgente di traffico oppure una campagna, oppure ancora la landing page per cercare di di disaccoppiare gli effetti che potrebbero esserci da un'esperienza utente penalizzante rispetto a quelli di un target che può essere o troppo brodo di gente che non mi conosce, oppure di gente che sta in un momento diverso rispetto al suo processo decisionale di acquisto.

Così come ho visto le categorie del dispositivo, io potrei vedere altre dimensioni simili, quali ad esempio la risoluzione dello schermo che è un pochino più granulare, quindi mi aiuta un pochino a fare questo tipo di analisi per in maniera un po' più di dettaglio, oppure magari con il browser Chrome Safari e così via.

La versione perché spesso i siti potrebbero avere dei problemi di visualizzazione che non sono soltanto su mobile, ma magari sono ad una risoluzione specifica.

Sono su un browser specifico, quindi qua si entra più un tema tecnico.

Ma una tabella di questo tipo mi potrebbe aiutare a capire se c'è un problema proprio a una risoluzione specifica o su un browser specifico.

In questo caso dovrei mettere come dimensione chiaramente il tipo di browser, che è una dimensione che qua non vediamo, ma che è disponibile su G a quattro.

E si tratterebbe solo di aggiungerla qui alla lista come abbi.

Abbiamo visto in un'altra lezione.

Okay, mi fermo qua.

Vediamoci poi altre possibili analisi su altre dimensioni.