Vediamo adesso una terza tipologia delle analisi che si possono effettuare nell'ambito della web analytics.

Questa analisi io la chiamo analisi di caratterizzazione, me lo sono inventato completamente di questo nome.

Però prima di entrare nel dettaglio vi faccio un racconto di un aneddoto e ditemi se non risuona con quello che anche voi spesso avete sperimentato.

Vi ricordate di quando avete voluto fare il tracciamento del vostro sito web? Oppure magari voi vi siete occupati del tracciamento? Siete da un cliente? Gli avete chiesto al cliente cosa vorresti tracciare? E quello che è uscito fuori che il cliente voleva tracciare i click su un determinato pulsante, i click sui link, lo scroll, i click sulle fotografie e tutta una serie di altre attività di dettaglio che compie l'utente all'interno del sito.

Però poi in fase di definizione tracciamento sono mancate le altre cose che abbiamo visto nell'ambito delle analisi, definizione di e definizioni dimensioni di interesse che poi sono quelle che ci possono condurre a fare le analisi di confronto e l'analisi delle serie temporali che abbiamo visto.

Quando noi sentiamo l'esigenza di tracciare tutti i singoli click e tutti i singoli elementi di comportamento dell'utente sul nostro sito web.

In realtà lo stiamo facendo perché noi quello che vogliamo è caratterizzare il comportamento dell'utente.

Noi cerchiamo di capire come l'utente si comporta o su una pagina specifica o in generale lungo tutto il sito web o addirittura lungo tutto il cast per giorni.

Per fare questo, quindi noi non dobbiamo andare a tracciare delle cose singole, per esempio il fatto che avete acquistato, ma di fatto dovremmo idealmente riuscire a video registrare tutte le sue azioni che fa lungo tutto il customer journey.

Questo tipo di analisi quindi è molto meno quantitativa.

Ci da molti meno insight azionabili che noi possiamo utilizzare direttamente, perché non è un confronto tra cose tra micro leve che noi stiamo spostando.

È più che altro una caratterizzazione cieca che ci aiuta a capire meglio come si comporta l'utente e in particolare per fare questo tipo di analisi non è necessariamente google-analytics lo strumento più adatto.

Spesso uno riesce a caratterizzare bene questi comportamenti con altri strumenti, quali potrebbe essere ad esempio Othmar.

Però in generale quello che noi vogliamo fare in questo caso è riuscire a caratterizzare il comportamento e poi riuscire ad avere alla fine una mappa comportamentale che ci permette di capire come l'utente si è comportato in un determinato appunto del suo customer journey.

Faccio un esempio specifico immaginiamo che noi abbiamo una landing page tipicamente cosa possiamo utilizzare per caratterizzare il comportamento? Una landing page? Possiamo utilizzare quella che è una hit, oppure anche affiancandogli una scrollata o una musulmana delle mappe di calore che ci fanno vedere gli utenti? Quali sono i punti della lending più cliccati? Quali sono meno cliccati? Quali sono i punti in cui lui ha passato piu' il mouse? Frequentemente quali quelli che invece hanno passato il mouse meno frequentemente a livello di scroll, quali sono le sezioni del sito che l'utente ha visualizzato più frequentemente e quelle magari dove lui invece non ha frequentemente scrollato? Quando dico l'utente intendo chiaramente il totale degli utenti, oppure un segmento di utenti che ha visitato la nostra landing page.

Questo è un esempio che appunto ci permette di caratterizzare il comportamento.

Perché poi noi se capiamo che gli utenti, ad esempio, si soffermano più sulla parte alta del nostro sito web e questo magari avviene indipendentemente dai contenuti che li mettiamo all'interno della lending.

In base a questo ragionamento, noi possiamo sapere quando poi struttura siamo ulteriori versioni della lending che gli elementi importanti dobbiamo metterli in quella parte lì, perché è quello il punto che l'utente guarda più frequentemente per svariati motivi, oppure semplicemente noi in questa maniera capiamo che la sezione in cui abbiamo speso del tempo per descrivere quali sono i valori del nostro business la gente neanche li legge, perché non ci si sofferma, neanche ci arriva.

E quindi da questa informazione noi possiamo magari capire che potremmo provare delle varianti la lending, in cui gli elementi magari vengono invertiti, oppure in cui quella sezione eliminato totalmente un'ulteriore funzionalità molto molto utile è quella della videoregistrazione delle sessioni di navigazione degli utenti, appunto, che svolgono diversi strumenti, tra cui Jahre c'è, uno che ho citato prima.

In questo caso noi andiamo praticamente a vedere una videoregistrazione come se stessimo dietro alle spalle dell'utente mentre lui sta navigando dal suo computer e quindi vediamo il movimento del mouse istante per istante.

Quali sono le sezioni che clicca dove effettua effettivamente scroll e in alcuni strumenti possiamo anche vedere quelli che sono i cosiddetti click di rabbia.

Il rage clicks quando l'utente, ad esempio, si accanisce per cliccare una determinata funzionalità che non sta funzionando a dovere, oppure che lui non sta capendo come sta funzionando.

In questo caso è utilissimo non tanto per determinare delle insight quantitativi, ma per avere delle informazioni qualitative di comportamento che ci possono aiutare da una parte a caratterizzare qual è il comportamento utente, ma dall'altra a individuare problemi per come abbiamo costruito il nostro funnel oppure il nostro cast emergere in generale che possono andare a condizionare quello che è poi alla fine l'efficienza di vendita di tutto il nostro sistema, di tutto il nostro business online che abbiamo costruito.