Il secondo mattone fondamentale del processo decisionale data-driven sono le dimensioni di interesse.

Le dimensioni di interesse sono degli attributi secondo i quali noi vogliamo segmentare i capi e le metriche che stiamo misurando.

Faccio un esempio Le campagne pubblicitarie sono una dimensione di interesse.

La tipologia di utenti che entrano sul nostro sito sono dimensioni interesse.

Per esempio, se l'utente è maschio o femmina, questa può essere una dimensione di interesse, oppure ancora se l'utente iscritto alla newsletter o meno.

Se l'utente è già cliente o meno, tutti questi sono attributi di cui noi vogliamo misurare delle quantità.

Faccio un esempio a video qui in questa schermata noi abbiamo la prima colonna, che è proprio una dimensione di interessi, in questo caso la dimensione e la campagna pubblicitaria.

E qua vediamo che i valori della campagna sono tutte le singole campagne che noi abbiamo attivato nel periodo.

Dopodiché tutte le altre colonne sono le quantità che stiamo misurando, ovvero le metriche.

Questa la campagna è un esempio di dimensioni di interesse.

Ma se noi ci spostiamo qui sempre sul pannello di Google, lì Tix possiamo trovare di fatto una serie di tantissime altre dimensioni di interesse.

Per esempio, sono esposti in questa sezione lo vediamo come dimensione, il dispositivo da cui è entrato l'utente sul sito test o mobile e tablet, quindi la dimensione in questo caso è il dispositivo, la categoria dispositivo.

Per essere più precisi i valori della dimensione.

Gli attributi sono desktop, mobile e tablet.

Una cosa importante è che in particolare per Google Analytics, ma questo vale anche in generale.

Ogni dimensione ha associato un ambito.

Ad esempio, io potrei avere un ambito di tipo utente.

Questo quando io definisco un attributo che caratterizza l'utente.

Per esempio, il genere Maschio-femmina dell'utente è un attributo, una dimensione di ambito utente.

Un secondo ambito è l'ambito di tipo sessione, ovvero un attributo che tipicamente caratterizza una sessione.

Per esempio, una sessione di fatto è una visita al sito.

Un utente potrebbe fare nel corso del tempo più visite al sito, per cui una visita può venire, ad esempio dal canale Facebook, oppure la visita successiva potrebbe venire, ad esempio dal canale Google Organico, oppure un annuncio a pagamento.

Quindi il canale di provenienza è un attributo tipico della visita, perché ogni visita può avere un suo canale che ha portato L'utente a visitare il sito L'utente.

Quindi è sempre lo stesso.

Per esempio, la tributo maschio femmina rimane costante nel tempo, ma un attributo canale di provenienza che un attributo quindi di ambito sessione può variare di sessione in sessione anche per lo stesso utente.

Un terzo ambito è quello del singolo dato di tracciamento o, come si dice in gergo, kit di tracciamento, quindi ambito kit.

Ad esempio, se io visito un sito posso vedere più pagine.

Ogni pagina che vedo avrà una sua urla oppure avrà un suo titolo, oppure ancora apparterrà a una categoria di pagine, per esempio con page oppure pagina prodotto.

Quindi ognuno di questi attributi che viene associato alla pagina si dice che ambito kit Perché? Perché durante la mia visita al sito io posso vedere più pagine e quindi ogni singola pagina avrà un valore tendenzialmente diverso di un attributo.

Quindi, per esempio, se visiterà un page, la home page avrà titolo un page.

Se poi visitai la pagina che siamo la pagina che siamo avrà titolo chi siamo.

Quindi la dimensione titolo della pagina è una dimensione che cambia valore ad ogni pagina che l'utente vede e che quindi ambito kit, perché proprio perché cambia valore durante la sessione ad ogni pagina che l'utente vede su Google Analytics.

C' è un ulteriore ambito che si chiama prodotto e lo utilizziamo quando vogliamo assegnare degli attributi ai prodotti che abbiamo, ad esempio nel nostro sito e-commerce.

Per esempio, se io ho il prodotto maglietta, una dimensione di ambito potro' prodotto potrebbe essere il nome del prodotto stesso.

Io magari in una pagina o più prodotti, e quindi ogni singolo prodotto ha un valore diverso per la dimensione prodotto oppure ogni prodotto possa associare la variante.

Per esempio, la maglietta può essere una maglietta blu puo' essere una maglietta rossa, quindi la dimensione variante cambia valore a seconda del prodotto specifico che l'utente sta osservando.

Quindi C' è su Politics questo quarto ambito che l'ambito prodotto e noi possiamo definire delle dimensioni di interesse, quindi anche di ambito prodotto.