In questa lezione vediamo dei dati legati a un'altra leva che ha a disposizione il digital manager, ovvero quello dell'organizzazione e della selezione dei contenuti all'interno del sito, che può essere utile in svariate circostanze.

Ad esempio quando il manager deve rifare il sito e decidere quali pagine inserire nel sito e nel menù di navigazione principale, quali voci inserire nel footer, quale voce inserire nelle barre di navigazione laterali.

Quale voce inserire.

Questo tipo di analisi può essere molto utile.

Allo stesso modo può essere utile se il manager decide di fare un intervento o una B test su una determinata pagina o sezione del sito.

E ancora può essere utile per capire a quali pagine dare più visibilità, anche in corso di promozioni o comunicazioni esterne.

Vediamo un pochino ci troviamo qui di nuovo sul Google Merchandise Store Sull'account was quattro e um nella sezione coinvolgimento pagine schermate qui nella sezione coinvolgimento, di solito il nostro focus si sposta su quello che fa l'utente all'interno del sito e in particolare su pagine schermate.

Noi possiamo vedere una analisi e effettuare appunto analisi di di alcuni dati legati sia alle singole pagine viste dagli utenti, ma idealmente anche a contenuti raggruppati insieme secondo vari criteri.

Quindi immaginiamo fare analisi non per singole pagine, bensì per sezioni del sito home page, pagine di categoria, pagine, schede, prodotto e così via.

Questo non è l'unico punto su g a quattro, dove si possono fare analisi legate alla navigazione e alla fruizione dei contenuti sul sito.

Però in questo corso base vedremo di fatto solo questi report qua della sezione standard.

Le altre analisi un po' più complesse si possono fare invece nella sezione esplora, ma questo lo vedremo in un altro corso.

Allora qui noi stiamo vedendo una schermata dove la dimensione è percorso pagina e classe schermata.

Questo in soldoni vuol dire la url relativa di ciascuna pagina e qui noi vediamo una serie di metri che può essere utile analizzare rispondono a alcune domande innanzitutto la metrica visualizzazione e la metrica utenti quali sono le pagine oggi che nell'economia complessiva del sito hanno il peso maggiore, quindi quelle più visualizzate dagli utenti e quali invece quelle più trascurate? Io questo tipo di informazione la posso estrarre da appunto queste due metriche qua confrontando i vari valori delle urla.

Questo perché è importante perché a prescindere che una pagina oggi sia veramente funzionale o meno, veramente fatta bene o meno, però il traffico ci dà comunque un'idea dell'impatto che noi potremmo avere se togliessimo quella pagina.

Quindi immaginiamo di dover rifare il sito e di dare meno visibilità nel sito a una pagina che oggi ha un elevato traffico.

Una cosa certa che noi possiamo dire è questa pagina oggi ha un impatto elevato, cioè è molto trafficata.

Quindi se io la dovessi togliere rischio di fare qual qualcosa di negativo o anche di positivo, però di sicuro qualcosa che potrebbe avere un alto impatto.

Perché? Perché è come se il traffico oggi passa tutti per una certa strada e tu di punto in bianco quella strada la togli, la sposti e la metti da un'altra parte.

È chiaro che la gente potrebbe trovare di grande beneficio la cosa che tu hai cambiato, ma potrebbe anche e trovarla negativa.

E questo ha un grosso impatto perché c'è tanta gente che ci passa attraverso.

Viceversa.

Se noi avessimo una pagina che ha scarse visualizzazioni di pagina, è chiaro che qualsiasi cambiamento facciamo in quella pagina, magari abbiamo un piccolo impatto sul sito, sia in termini positivi che in termini negativi.

Perché perché se io sto parlando di una strada di periferia dove non passa nessuno, se io che ci faccio dei lavori e la chiudo, la gente si lamenterà poco perché sono in pochi quelli che ci passano da quella strada.

Quindi questo tipo di primo ragionamento, ovviamente molto basico, però è importante per capire il peso relativo che possono avere le pagine nel all'interno del sito.

E questo discorso noi lo possiamo fare sia per tutti gli utenti, sia idealmente applicando dei filtri un po' più avanzati solo per alcune classi di utenti, per esempio solo per quelli che acquistano.

Ecco allora capire magari solo gli utenti che acquistano, quali sono le pagine principalmente che loro visualizzano e quali invece quelle che ignorano noi come manager magari inizialmente potremmo aver creato un sito che aveva delle ipotesi.

Per esempio la pagina delle faq è molto visitata perché gli gli utenti hanno un sacco di dubbi in fase di acquisto e poi da questo report capire che invece non è così, che invece magari chi acquista quella pagina non legge mai.

In generale magari la pagina dei fac non viene quasi mai vista.

Cosa vuol dire questo? Cosa dobbiamo fare? Ah questo non lo possiamo sapere adesso.

Da qui però la cosa che di sicuro possiamo sapere è che a oggi la pagina delle FAQ, se ha poche visualizzazioni da parte di tutti i segmenti di utenti, è una pagina che pesa poco nel processo decile di acquisto degli utenti.

E quindi se io ne faccio dei cambiamenti probabilmente ho uno scarso impatto.

Okay, e potrebbe anche voler dire che magari a oggi quella pagina ha scarsa visibilità, quindi magari l'ho nascosta troppo e allora devo provare a dargli più visibilità e vedere che succede.

Però questi sono tutte ipotesi di soluzione che partono da un insite iniziale, cioè che quella pagina oggi ha uno scarso peso.

Altre considerazioni? La metrica è visualizzazione per utente, quindi che differenza c'è tra visualizzazione e utenti? Io sono un utente, posso venire oggi sul sito vedo la pagina, magari faccio dei flash, è come se l'avessi vista due volte, poi domani torno sono sempre io e vedo un'altra volta la stessa pagina e quindi faccio tre visualizzazioni.

Quindi in generale l'utente è la persona con i soliti problemi di riconoscimento che abbiamo di cui abbiamo già parlato e le visualizzazioni invece sono il numero di volte che quella pagina è stata vista.

Per cui quando io faccio il rapporto tra utenti e visualizzazioni o ancora meglio, tra visualizzazioni e utenti, come se io avessi una sorta di tasso di ripetizione della visualizzazione di quella pagina e più una pagina ha un tasso di visualizzazione alto, cioè gli utenti ripetono, la vedono, la rivedono, la rivedono tante volte in un certo periodo.

Più probabilmente quella pagina evidentemente è importante perché gli utenti evidentemente ci tornano di loro proposito di loro volontà.

Quindi questa qua è un'ulteriore metri che combinata insieme al valore assoluto delle delle visualizzazioni, mi aiuta ancora di più a capire qual è l'importanza relativa di una determinata pagina.

Ad esempio qua io vedo la pagina basket, cioè il carrello.

Ovviamente per un sito e-commerce può essere importante perché gli utenti passano sempre di lì quando vogliono acquistare o diciamo se se è obbligatorio, se è opzionale magari non ci passano necessariamente.

Però in ogni caso, quando io studio questa metrica cerco di capire se effettivamente una pagina è importante, più questo numero è alto, più capisco che questa pagina è importante per gli utenti e che cosa vuol dire quando è importante vuol dire che voglio fare dei cambiamenti a quella pagina.

Devo farlo in maniera attenta, perché se io faccio qualche cambiamento sbagliato rischio di compromettere le performance del mio sito di conseguenza, cioè, oppure, al contrario, se io facessi un cambiamento positivo, magari potrei avere un alto impatto sul mio sito, proprio perché quella è una pagina che oggi è importante per gli utenti.

Piccola parentesi ove possibile, cerchiamo sempre di fare degli a B test sulle pagine, soprattutto su quelli importanti, in maniera tale da minimizzare la possibilità di fare cavolate e invece in maniera più sicura possibile trovare una soluzione che effettivamente ci porti un beneficio a quelli che sono i nostri k P i e le nostre metriche obiettivo.

Poi abbiamo un'altra metrica interessante che è la durata media del coinvolgimento che possiamo assumere come la permanenza media su quella pagina specifica anche qui questo qui non c'è un valore ottimale che noi possiamo vedere qua.

Nei dati, però possiamo fare delle ipotesi, per esempio se la nostra pagina è una pagina di contenuto abbastanza lungo, per cui magari noi ipotizziamo che ci vuole circa un minuto a leggerla.

Se poi però nei dati vediamo che la media è di dieci secondi, eh? Allora noi potremmo ipotizzare che quella pagina non viene letta, non viene fruita e che quindi magari c'è qualche problema.

Magari il testo è troppo denso, magari si legge male la mobile magari ci sono, non è interessante, per cui lì poi possiamo fare delle ipotesi e prendere delle azioni correttive.

Però in generale la durata media del coinvolgimento ci aiuta anche a capire qual è il tempo medio che ciascun utente passa sulle varie pagine oppure sezione il sito.

Adesso vediamo cosa vuol dire questo.

Infine qui troviamo altre metriche interessanti e cioè il conteggio degli eventi e delle conversioni.

Ora gli eventi scattano in determinate pagine, quindi quando l'utente fa una determinata azione, immaginate aggiunge a carrello un prodotto questa aggiunta a carrello viene tracciata su una determinata pagina, per cui io qui in questo report posso vedere qual sono le pagine in cui quell'azione viene fatta scattare più volte o meno volte.

Per esempio se qua io in conteggio e venti seleziono tot e poi riordino la mia tabella per discendente con la freccetta, io qua posso vedere le pagine che nel periodo selezionato hanno avuto il maggior numero di tot e quindi farmi una certa idea.

Per esempio magari possono esserci.

Immaginiamo che abbiamo un sito internet che ha varie sezioni in cui l'utente può fare a cart c'ha la homepage ha le schede prodotto c'ha la pagina di categoria prodotti e magari ha la pagina dei risultati del motore di ricerca interno.

In ciascuno di questi punti l'utente può fare a tot e quindi noi magari abbiamo messo il pulsante in ciascuno di questi.

Temete ora da dov'è che veramente gli utenti fanno tot e questa è un'informazione importante perché saperla ci aiuta a comprendere il processo di acquisto degli utenti.

Se per esempio io capisco che gli utenti arrivano sulla e da lì fanno direttamente senza passare alla scheda prodotto vuol dire che io magari posso arricchire la mia homepage con delle informazioni che possono essere ancora più utili per gli utenti per acquistare, quindi posso minimizzare il loro fort dandogli appunto queste informazioni potenzialmente utili oppure posso abbellire il pulsante di alto cart posso renderlo più funzionale? Posso fare delle cose appunto sulla base di queste informazioni che ho acquisito dai dati.

Quindi andare a vedere le pagine su cui avviene l'atto cart è sicuramente un'informazione utile perché mi può far capire i punti dove la gente che potrebbe avere la possibilità di fare lo fa più frequentemente oppure in cui non lo fa come io mi aspetterei.

Questo vale per la tua carta, ma vale anche per altre azioni che io ho tracciato e qui quindi si capisce ancora una volta l'importanza di riuscire a definire bene quali sono le azioni che io voglio tracciare.

Poi voglio voglio poi vedere nei dati perché a seconda della pagina in cui si trova l'utente io per capire se quella pagina sta adempiendo al suo obiettivo.

Per cui io l'ho pensata, devo tracciare quelle azioni che l'utente.

Io voglio che l'utente faccia su quella pagina specifica.

Per esempio se è una scheda prodotto, magari non voglio tracciare solo la carta che è l'intenzione di acquisto, ma voglio tracciare anche tutte quelle azioni che l'utente fa per scoprire meglio il prodotto.

Per esempio ingrandire le immagini oppure vedere un video oppure leggere le descrizioni che magari sono scritte nei tab di dettaglio leggere le recensioni, quindi fare tutte quelle azioni che lo aiutano a scoprire il prodotto.

Io se voglio capire come sono le performance di quella pagina, posso tracciare queste azioni e poi con questo tipo di report capire se effettivamente gli utenti, nelle singole pagine o nelle singole sezioni del sito effettuano una o più di quelle azioni di interazione scoperta del prodotto che io ho tracciato.

Come al solito la parte di tracciamento la demanda a un corso ad hoc, ma qui faccio capire l'idea di cosa ci potrebbe essere utile in termini di analisi e come potremmo sfruttare quella quella informazione.

Ora qui la dimensione.

Abbiamo detto che è il percorso pagina, però ce n'è un'altra molto importante che si chiama gruppo di contenuti.

Il gruppo di contenuti purtroppo su questo account non è popolato e quindi io qui non vi posso far vedere un esempio di come verrebbe però in realtà è questa dimensione che di default non è popolata.

Quindi noi mentre la pagina ce la troviamo direttamente quando installiamo il codice base di g a quattro, il gruppo dei contenuti per poterlo tracciare dobbiamo fare delle implementazioni custom aggiuntive.

E che cosa vogliamo fare generalmente con questo tipo di dimensione? Vogliamo andare a scrivere qui dentro? Ogni volta che l'utente vede una pagina, una informazione che ci aiuta a fare delle analisi aggregate sulle varie sezioni del sito.

Per esempio io come popolo di solito ho questa dimensione qua la polo con la tipologia a cui la pagina appartiene.

Per esempio, se uno sta vedendo la home io faccio scrivere qui al mio implementato home page se uno vede la pagina di una delle pagine di categoria prodotto di un e-commerce che magari saranno migliaia per ognuna di queste pagine, io qua faccio sempre scrivere categoria oppure categoria prodotti.

Se uno vede una delle migliaia di schede prodotto che sta in un e-commerce, io qua faccio scrivere scheda prodotto e così via.

Se vedi il carrello faccio scrivere carrello.

Se vede il check-out faccio scrivere il check-up se vede una pagina con informazioni aziendali, ma magari scrivo informazioni aziendali perché cosa ottengo facendo questo lavoro di implementazione? Noi qui ci troviamo una tabella che non ha più le singole url qui dentro come invece c'ha la tabella di default, ma c'ha delle etichette che aggregano pagine simili e quindi io alla fine avrò una tabella che non avrà magari diecimila righe o in questo in questo caso ne ha mille e cinque in un mese ci sono tantissime per poter fare analisi effettivamente sulle sulla navigazione degli utenti, ma magari invece questa tabella ce ne avrà dodici tredici di risultati diversi, cioè di righe diverse, perché il sito ha quelle dodici tredici tipologie di pagine per farvi vedere un esempio, quindi non su g a quattro, ma su questa pa- su una board dimostrativa con luc studio è il risultato a cui noi vogliamo arrivare.

Quindi purtroppo su g quattro non ce l'ho come esempio ce l'ho qui sul studio, ma il concetto è esattamente lo stesso immaginate una tabella di questo tipo dove io appunto c'ho in questo caso c'ho tre risultati per questo nozze.

Immaginate che invece ne avete dieci dodici con tutte le tipologie di pagine con page categoria e pagina, prodotto, carrello, eccetera eccetera.

A questo punto tu hai queste informazioni e ti aiutano a capire l'utente dove spende di il sito o fare promozione nelle pagine più utilizzate dagli utenti.

La regola che io normalmente utilizzo appunto per il questa dimensione gruppo di contenuti è di metterci dentro la tipologia di pagina, ma noi con ulteriori funzionalità, un po' più avanzate che si chiamano dimensioni personalizzate.

Possiamo anche aggiungere ulteriori dimensioni qui che qui non vediamo perché non ci sono, ma idealmente potremmo farlo, in cui possiamo mettere dentro altri criteri di aggregazione.

Uno di questi, per esempio, potrebbe essere per brand così come vediamo qua.

In questo esempio il Google marchand store vende vari sotto brand Google per esempio, vende cappellini, youtube, magliette android, felpe, google stesse, eccetera eccetera.

Se io ho un e-commerce o un sito multibrand, io qua posso mettere appunto nel nell'etichetta brand.

Posso mettere il nome del brand e quindi quando mi analizzo un rapporto di questo tipo posso capire su quali brand la gente spende più visualizzazioni vede più frequentemente spende più tempo e così via che è un'informazione.

Sicuramente utile poi per riorganizzare i contenuti e poter fare promozioni ad hoc.

Ovviamente poi andranno combinate con altri dati.

Però questo è sicuramente uno degli insite che a me servono per avere la possibilità di muovere questo tipo di leva, altre possibilità tipiche di utilizzo di queste di questa dimensione custom di a livello di pagina.

Quindi io qua ho specificato il gruppo di contenuti, immaginiamo di mettere altre dimensioni custom di questo tipo di informazioni personalizzate un'altra ipotetica dimensione personalizzata potrebbe essere l'autore di un articolo.

Immaginiamo che un blog con multi autore o un quotidiano online o una rivista, allora io magari sono interessato a capire quali sono gli autori che hanno le performance migliori in termini di visualizzazione di pagina o di durata media sulla pagina.

Allora io qua metterò una dimensione in cui andrò a scrivere l'autore.

Come faccio a farlo? Darò questa indicazione al mio implementare che avrà la cura di implementarle nel tracciamento e quindi ogni volta che l'utente vede una pagina o legge un articolo.

Io vado a tracciare in una dimensione ad hoc che ci sarà qui anche l'autore di quella pagina specifica.

E quando io poi andrò a selezionare quella dimensione, immaginiamo questa Qui dentro ci sarà in ogni riga della tabella un autore con le relative visualizzazioni che ha generato e poi anche tutte le altre metriche e di conseguenza potrò capire quali sono le pagine con maggiore performance e con le pagine con minore performance.

Bene, quindi questa è una delle informazioni che possiamo estrarre, quindi le analisi che possiamo fare da questo report qua c'è una menzione a parte che va fatta per una pagina speciale della navigazione degli utenti, che è la pagina di entrata o pagina di destinazione la pagina di destinazione è importante c'è un report ad hoc e viene interpretata in realtà in maniera differente rispetto alle normali pagine che vengono viste durante la navigazione, perché è come se fosse diciamo una dimensione legata alla sessione.

Quindi io quando visito un sito entro da una determinata pagina e quindi quella mia sessione di navigazione viene associata alla pagina di entrata.

Quello che faccio dopo ovviamente può variare, ma di solito le performance che io poi o in generale, che un gruppo di utenti realizza ad esempio di conversione di vendita dipendono fortemente dalla pagina di entrata.

Immaginate che voi avete un hotel e c'avete un'entrata principale oppure un negozio.

Ecco un mega negozio che c'ha una bellissima entrata principale e poi c'avete un'entrata secondaria, secondaria bruttina che porta di fronte ai bagni.

È chiaro che chi entra dall'entrata più bella ha più probabilità di acquistare rispetto a chi entra dai bagni e allo stesso modo per un sito internet ci saranno pagine che sono più belle, più funzionali, che comunicano meglio il nostro target e altre pagine fatte un po' peggio e comunicano peggio.

Quindi un rapporto di questo tipo ci aiuta a capire in base alla pagina di entrata.

Come sono state poi le performance all'interno delle varie sessioni? Innanzitutto il traffico generato da ciascuna pagina di entrata e poi le altre metriche di performance che abbiamo già visto in lezioni.

Quindi la durata media della sessione, il tasso di coinvolgimento.

Questo per esempio è importante da una pagina tutti entrano e poi escono immediatamente.

È chiaro che quella pagina ha qualche problema e poi anche le conversioni che in quella sessione sono avvenute per le sessioni che sono entrate da quella pagina lì.

Una cosa interessante molto spesso è unire le informazioni, la pagina in entrata con altre informazioni, quali ad esempio le sorgenti di traffico, le campagne o il device, che sono alcune tra le dimensioni tipiche che vengono analizzate insieme.

Per esempio, se io mettessi la sorgente e mezzo la sessione, io potrei andare a capire una determinata sorgente.

Quali pagine fa vedere maggiormente? Per esempio immaginate che io qua nel filtro vado a mettere Google C P C le campagne Google C P C possiamo vedere quali sono le pagine a cui puntano maggiormente e le relative performance in base appunto alle varie entrate.

Questa secondo me è una cosa importante perché ovviamente le performance di una pagina di entrata non solo dipendono dalla pagina stessa, ma dipendono anche da chi ci entra e dalla campagna specifica.

Per cui quando io voglio analizzare le pagine di entrata, di solito voglio cercare di aggiungere anche una dimensione che mi fa capire qual è il tipo di traffico che vi è entrato, in maniera tale da differenziare i vari tipi di traffico e poter analizzare le performance in maniera distinta.

Altrimenti rischio di mischiare gli effetti della pagina e del e del traffico in entrata e quindi non capire più se il merito, oppure diciamo il motivo di una determinata performance è legato alla pagina o è legato al target.

Le due cose sono effetti, diciamo che si mischiano insieme sulle stesse metriche e quindi per poterli analizzare io ho bisogno di disaccoppiare gli effetti per disaccoppiare gli effetti, quello che faccio e vado ad aggiungere la dimensione che influenza sempre la stessa metrica insieme all'altra dimensione e quindi vado a cercare di analizzarli in maniera separata.

Quindi mi analizzerò magari prima il traffico google c P c, poi il traffico organico, poi il traffico diretto, poi traffico da social network e così via per capire effettivamente se le performance di una determinata pagina sono comuni nelle varie sorgenti, oppure se c'è una distinzione in base alle sorgenti che fa propendere più al fatto che sia più un tema di target che non di pagina a sé stante.

Okay, ulteriori analisi, appunto, possono essere fatte nella sezione Esplora c'è, un report ad hoc dove si possono vedere i vari percorsi di navigazione, ma questo lo vedremo appunto in un corso, un po' più avanzato.

Per il momento ci fermiamo qua.