Abbiamo visto quindi quali sono le tipologie principali di analisi della web analytics a livello di schema mentale di schema logico.

Tuttavia però abbiamo un altro problema noi abbiamo tante leve a disposizione che possiamo muovere e dobbiamo capire come analizzare i dati anche rispetto a ciascuna delle leve che possiamo muovere.

Quindi è vero che l'utente poi di fatto fa un unico customer journey, il singolo utente.

Però se noi ci mettiamo da subito cercare di analizzare i dati in tutto il loro complesso, chiaramente diciamo ci rendiamo la vita piu' complicata.

La cosa migliore che io consiglierei di fare è partire iniziando a settori, analizzare le analisi, quindi iniziare a riconoscere innanzitutto quali sono tutte le leve che non stia muovendo e quali sono le varie cose che possiamo fare all'interno di ciascuno leva e poi analizzare i dati cercando di isolare un pochino quelle che sono le performance della singola leva.

Dopo di che, nel tempo è possibile con varie metodologie cercare di unificare man mano, diciamo il comportamento utente attraverso le varie leve, quindi attraverso i vari touch point del customer journey e creare un unico framework di analisi complessivo che identifica quello che sono di fatto tutte le azioni che l'utente fa.

Però questa parte qui è più complessa, per cui iniziamo a vedere quali sono le singole analisi che si possono fare divise per leva.

Iniziamo quindi dalla leva di gestione delle campagne di advertising.

Tipicamente noi quando gestiamo le campagne abbiamo una serie di scelte che possiamo fare e abbiamo già dette prima le ripasso molto velocemente possiamo decidere come allocare il budget tra le varie campagne che abbiamo deciso di creare.

Ovviamente possiamo creare varie strutture di campagne, varie strutture di gruppi di annunci, varie strutture di annunci stessi e quindi ogni volta che facciamo le scelte, chiaramente influenzato le performance di campagna, possiamo scegliere di fatto per ogni campagna, per ogni gruppo di annunci un'audience che poi vedrà la nostra campagna o il nostro annuncio.

Possiamo scegliere le creatività, il testo nella tv, i posizionamenti landing page in generale abbiamo tantissime scelte di questo tipo.

Quando noi vogliamo quindi andare a fare le analisi su questo tipo di leva, noi dobbiamo metterci in condizione di isolare gli effetti di ogni cambiamento che facciamo rispetto a ognuna di queste scelte.

Quindi, ad esempio, se abbiamo una campagna che al suo interno va a puntare diversi target.

Un tipo di analisi che possiamo fare é cercare di confrontare il più possibile a parità di condizioni, quello che il target che sta ricevendo la nostra campagna.

Quindi, in altre parole, noi dobbiamo cercare di isolare gli effetti su ciascuna micro leva e confrontare i nostri corpi e le nostre metriche, cercando di isolare la singola componente.

Quindi, ad esempio, se stiamo cercando di capire se l'audience, se il target a cui ci stiamo riferimento funziona meglio per dire il target geografico nel Lazio piuttosto che in Lombardia, oppure l'età trenta quarantacinque anni rispetto a un pubblico più giovane tra i venti e i ventotto anni, noi dobbiamo cercare di isolare esattamente la componente.

Vogliamo analizzare, ipotizzando di mettere a confronto, a parità di condizioni ovvero, per esempio, cercare di utilizzare la stessa creatività.

Quindi isolare per le analisi a parità di creatività o a parità di landing page o a parità di posizionamento sulle varie piattaforme di Facebook o di Instagram.

Questo non è sempre facilissimo.

Pero' giusto per far capire la logica.

Noi per poter fare analisi siano il più possibile precise, dobbiamo cercare di isolare al massimo le singole micro leve che noi possiamo muovere in fase di analisi proprio per poter fare quel tipo di confronto di cui abbiamo parlato dell' altra lezione confrontare vari valori della stessa dimensione rispetto a una o più metriche.

Per quanto riguarda l'altra leva importante abbiamo a disposizione, ovvero il Seo qui la nostra analisi cambia completamente tipologia perché le leve, le micro leve che noi possiamo utilizzare all'interno del search engine optimization sono totalmente diverse da quelle dell'advertising e in generale sono diverse da quelle della maggior parte delle altre leve che noi abbiamo a disposizione.

Perché il sesso è come se fosse un mondo, un po' a se stante che proprio dai tempi di reazione molto differenti immaginiamo che noi facciamo un'azione di ottimizzazione.

Oggi però poi magari vediamo gli effetti fra tre, quattro, cinque mesi e queste azioni spesso sono cumulative, non sono singole azioni per cui noi l'effetto riusciamo a vederlo solo quando abbiamo fatto una serie di azioni insieme che nel loro complesso determinano quello che il nostro effetto finale per cui l'analisi dell'attività seo è come se fosse un mondo, almeno dal mio punto di vista.

Un mondo a parte pero' che ha comunque un po' di linee guida Quindi quali sono le scelte tipicamente che noi possiamo fare nel SEO? Possiamo innanzitutto una strategia generale, poi possiamo decidere di parlare magari di diverse aree tematiche e quindi una delle cose che possiamo confrontare nella nostra analisi di confronto sono le varie aree tematiche che noi siamo andati a sviluppare nell'ambito SEO per capire se ci sono delle aree tematiche che ci stanno portando più traffico, eventualmente più conversione rispetto ad altre aree tematiche.

Stessa cosa per i singoli contenuti che pubblichiamo.

Quindi se noi abbiamo varie tematiche all'interno del quale abbiamo singoli contenuti, singoli articoli, magari ci sono alcuni articoli che hanno performance migliori, altre performance peggiori.

Il nostro compito è individuare quelli che hanno performance migliori per eventualmente reply Carly.

Se diciamo su altre tematiche, però con la stessa tipologia, con lo stesso formato, con la stessa struttura della pagina, ad esempio.

Oppure magari sono elementi tecnici e noi dobbiamo cercare di isolare il più possibile l'impatto di un determinato elemento tecnico sul totale delle performance.

Lo stesso SEO ha anche una serie di metriche che sono specifici e spesso anche non facilmente collegabili col resto del nostro business online, per vari motivi che adesso non posso dilungarmi, però è importante sapere quali sono queste metri questi tipi di queste dimensioni.

Quali sono questi elementi che possono influenzare e quindi in fase di analisi quando voglio andare a valutare la performance è o se voglio fare un'analisi di dettaglio mi devo spostare magari di tulle.

Devo utilizzare il mio tour dedicato alla parte seo.

Se non ho avuto dedicato posso magari andare, analizzare i dati su google search console in un tour specifico e posso fare le mie valutazioni che mi portano poi a chi a capire quali sono le variazioni di ottimizzazione che posso andare a implementare oppure a valutare le azioni di ottimizzazione che ho fatto in precedenza e poi c'è tutta la parte di analisi, le attività di email marketing.

Anche in questo caso io qui magari ho una serie di azioni specifiche che posso fare su un pannello.

Immaginiamo che noi stiamo utilizzando un pannello come active campaign oppure qualcosa di piu' semplice tipo mailchimp.

In ciascuno di questi pannelli io posso inviare una serie di mail, posso scegliere una serie di target, posso ciascuno e-mail, costruirla con saget, con un contenuto con degli elementi all'interno delle e-mail e quindi io poi in fase di analisi.

Io voglio andare a isolare quelli che sono i singoli elementi, per esempio a parità di audience che ha ricevuto le mie mail.

Qual è il saget che funziona meglio? Oppure a parità di audience di saget? Qual è il contenuto che funziona meglio? Oppure ancora parità di audience di saget di contenuto? Se io ci metto dentro una call to action specifica, per esempio, un pulsante è meglio rispetto a un link testuale oppure no? Anche in questo caso, diciamo io farò analisi cercando di isolare il più possibile i singoli elementi che compongono di fatto quella che è la mia macro leva dell'e-mail marketing.

Molto spesso in alcune situazioni l'unico modo per poter realizzare in maniera diciamo il piu' possibile accurata.

Quello che sta succedendo è fare dei test, e questo vale per l'e-mail marketing.

Vale spesso per le landing page per siti web.

A volte ha sempre più spesso vale anche nella parte di advertising, per cui cosa vuol dire fare degli abi test vuol dire che io cerco di appunto un po'.

Come dicevo adesso, creare è dei flussi in cui a un gruppo di utenti faccio vedere una certa cosa un altro gruppo faccio vedere un'altra cosa e queste due cose che faccio vedere sono sostanzialmente identiche per tutte le componenti, tranne quella che sto testando, ad esempio un'email, in cui vado a testare delle ipotesi di subject.

Io cercherò di mantenere tutte le condizioni uguali, quindi audience, contenuto, dell'e-mail tutto quanto vado a cambiare soltanto il subject e cosa vado poi ad analizzare? Va ad analizzare tutta una serie di metriche che fanno parte delle performance l'e-mail marketing.

Alcune di queste sono email, sono metriche tipiche che io vedo all'interno del pannello di email marketing quali ad esempio lo pensate di un'email il click nelle varie call to action, oppure i click two in rete per capire, a parità diciamo di aperture quanti click io ho ricevuto e dopo di che però mi sono interessato anche a capire cosa succede dopo che l'utente ha aperto e cliccato di mail per capire se poi è finito sulla landing page e che azioni ha fatto.

Quindi io poi sono anche interessato a tracciare un po' tutto il resto del percorso e lo posso fare con varie metodologie.

Per esempio posso portare sul mio pannello di email marketing tutti i dati che avvengono all'interno del sito, eventualmente anche offline.

Oppure posso portare sul mio strumento di analytics quale google-analytics una serie di metriche legate alle email marketing, per esempio il fatto che senta cliccato alle mie specifiche.

Io posso portare facilmente su Google Analytics, quindi poi posso andare, analizzare performance.

Una volta che L'utente ha cliccato ed è finito all'interno del sito posso vedere tutto quello che ha fatto, quindi questo diciamo quando vogliamo ragionare in termini di performance l'e-mail marketing.

Poi abbiamo tutta la parte di analisi del fan del di confezione sul sito web.

Quindi immaginiamo che noi abbiamo un sito web tipicamente abbiamo a meno che non abbiamo proprio costruito un fan, la doc quindi che cosa vuol dire un fan vuol dire un imbuto in cui l'utente entra e non può facilmente creare.

Seguire diversi percorsi di fatto a un unico percorso o pochi percorsi predeterminati dove l'utente può seguire da uno step a quello successivo e quello che può fare di fatto è o abbandonare lo step oppure proseguire questo diciamo a grandi linee la definizione di funnel tipicamente quando noi abbiamo un sito web che noi non abbiamo dieci desiderato creare proprio un fan specifico.

Immaginiamo di aver fatto un e-commerce c'è una parte che ha navigazione abbastanza libera.

Immaginate l'utente che puo' entrare dalla home page piuttosto delle pagine di categoria, oppure le schede prodotto e questa è una navigazione abbastanza libera in cui l'utente si può muovere abbastanza liberamente a mano che arriva verso la parte di acquisto si inizia a incanalare in quello che è proprio un funnel, per esempio tipicamente dopo il carrello, cioè il check-out, quello diventa un funnel vincolato in cui l'utente vede soltanto di fatto gli step del check out e può proseguire o abbandonare o eventualmente tornare completamente indietro e ricominciare la navigazione.

Quindi quando ne vogliamo analizzare un sito web o in generale un fan, un fan di conversione, quello che noi vogliamo fare è cercare di andare ad analizzare tutti i singoli step del funnel per capire quanti utenti vedono ogni step, quanti abbandonano e quanti proseguono.

Quindi di fatto vogliamo crearci una sorta di tasso di prosecuzione per ogni step, per capire quali sono i punti critici di questo fu nel nel caso di un sito, un po' più generico, tipo quello di un e-commerce.

In realtà possiamo anche immaginarlo come se fosse un funnel anche nelle altre pagine, cercando di schematizzare quello che il comportamento utente rispetto a tutte le azioni, anche di scoperta del sito, di scoperta dei prodotti e di esplorazione delle varie categorie.

Quindi immaginiamo che l'azione di in cui l'utente entra sul sito e ricerca un prodotto attraverso il box di ricerca oppure naviga tra le categorie in senso stretto fa parte del final perché quella parte di navigazione che l'utente fa sul sito per poter andare a trovare il prodotto che gli interessa.

Quindi anche questa parte qui può essere schematizzata.

Noi possiamo creare delle metriche che vanno a definire le performance di questa fase qui faccio un esempio un utente che utilizza il box di ricerca cia un avvio dello step che è lui che inizia a cercare le query nel box di ricerca e poi ha un completamento che è lui che ha cliccato sul risultato restituito dalla pagina del box ricerca la pagina dei risultati.

Quindi il box di ricerca funziona se riesce a far vedere all'utente è proprio il prodotto che lui stava cercando.

Quindi se noi vediamo per esempio tanti avvisi di ricerca e poi nessun click già questa è un'indicazione che il nostro box di ricerca non sta funzionando e quindi noi in fase di analisi, possiamo creare una metrica specifica per il box di ricerca per capire come si sta comportando l'utente in questa fase della navigazione.

Quindi, in altre parole, noi nell'arco del sito web dobbiamo creare tutta una serie di metriche per schematizzare quello che il comportamento lungo tutti i vari le varie fasi di navigazione del sito web nella fase di checkout è molto semplice le tasse di prosecuzione uno step all'altro un po' più complesso e nelle fasi che stanno a monte, quindi da esplorazione scheda prodotto oppure l'esplorazione della categoria delle categorie di prodotto oppure l'esplorazione del box di ricerca l'utilizzo della home page.

Però anche in questo caso è possibile.

La cosa importante è riuscire a schematizzare il comportamento per lo step.

Io avvio l'utilizzo io sto utilizzando in maniera intermedia e ho finito l'utilizzo di quel componente specifico.

Quale può essere il box di ricerca oppure la categoria di prodotto? Andiamo avanti è un'altra analisi che possiamo fare è quella dei prodotti in commercio.

Quindi se noi abbiamo un e-commerce un'altra scelta che noi tipicamente possiamo fare è quali prodotti metto in un package? Quali prodotti metto nelle varie categorie.

In che posizione mi metto quando io il motore di ricerca interno, se l'utente cerca scarpe da ginnastica, quali sono le prime scarpe di dimostrare quali sono invece quelli che devono andare in seconda pagina e così via? Tutta una serie di scelte che ho legato proprio al prodotto e come viene posizionato visualizzato all'interno di un e-commerce.

Queste sono scelte cruciali, chiaramente perché un conto è che se si è in commercio, ad esempio che vende scarpe e che io metto in cima ai risultati, la scarpa più venduto della Nike un altro conto è che ci mettono scarpe o magari fatta a mano in un paesino artigianale che però non conosce nessuno e quindi magari la gente vede, ma poi non è invogliato a cliccare semplicemente perché non conosce il brand adesso questo questo ovviamente un esempio non è detto che funzioni pero' per dire che la scelta del posizionamento dei prodotti all'interno del commercio è una chiave cruciale che determina le performance.

Allora come devo fare io per poter fare questa scelta devo fare un'analisi specifica di posizionamento per capire, ad esempio, se i prodotti che ho messo in cima a un elenco effettivamente a parità di volte che vengono visti, vengono anche cliccati tanto rispetto agli altri prodotti e in questo senso io devo andare a misurare le volte che i prodotti vengono visti andare a misurare il click.

Devo andare a misurare il clic su right tra, quindi il rapporto tra click, impressione e poi quello che succede dopo.

Quindi quanta gente vede la scheda prodotto? Quanta gente poi mette a carrello quanta gente poi mette, continua diciamo nella parte di checkout.

Poi quanta gente acquista sulla base di questo flusso? Io determinano quelle che sono le performance dei singoli prodotti perché a parità di volte che sono stati visti e possono avere metri di performance differenti, ma è ovvio che si voglia fare analisi.

Io devo metterli a parità di qualcosa per esempio a parità di volte che sono stati visti nella parte nella parte nelle pagine di categoria, è chiaro che se io magari metto un prodotto in prima posizione in prima pagina è un prodotto in ultima posizione.

Nella seconda pagina è ovvio che saranno visti.

Il primo prodotto sarà molto più visto del secondo prodotto, ma non posso quindi per poterne confrontare le performance, vedere soltanto le vendite perché altrimenti ovvio che il primo prodotto sarà sempre in vantaggio, perché è stato visto molto piu' volte rispetto al secondo che sarà in seconda pagina.

Proprio per questo io ho bisogno di metterli a parità di volte sono state visualizzate in questo caso per capire a parità di volte son stati visualizzati quante volte son stati cliccati.

Se io scopro, ad esempio, che il secondo prodotto a parità di volte è stato visualizzato stato cliccato molto più volte e allora questo per me è un insight che potrebbe farmi pensare.

Ma fammi provare a metterlo in prima pagina nelle prime posizioni per vedere se io riesco a mantenere questa performance sia sia di clic a parità di visualizzazioni, ma anche eventualmente di vendita.

Comunque questo è un argomento molto ampio.

Lo stato introdurlo, vado avanti.

Se io invece ho un sito di publishing, per esempio, sono un quotidiano online, immaginatevi voi siete il digital manager che segue il sito di repubblica del corriere o del fatto quotidiano o altri giornali.

In questo caso voi quello che volete è chiaramente massimizzare le visualizzazioni delle varie pagine, in particolare dell'advertising, oppure i click sui singoli banner di advertising.

Per fare questo voi avete tra le varie leve quello di scegliere come posizionare i vari contenuti, vari articoli, le varie news all'interno del quotidiano online e quindi per voi è un po', come se voi doveste gestire un e-commerce.

Però in questo caso i prodotti non sono più i prodotti che vendete, ma sono i contenuti.

Avrete quindi delle metriche simili, in alcuni casi differenti in altri, ma di fatto il vostro lavoro è quello sempre di ottimizzare per ciascun utente le news che sta vedendo i formati che sta vedendo gli autori che sta vedendo per fare in modo che lui spenda piu' tempo possibile su quotidiani online, ci torni più frequentemente possibile realizzi piu' visualizzazioni possibili.

Clicchi sugli annunci pubblicitari il più possibile.

Questi sono quindi una scelta di chiamiamola di ottimizzazione e di selezione dei contenuti e posizionamento all'interno il sito di publishing e non solo.

Chiaramente poi ci sarà tutta la fase di comunicazione in cui in cui si cerca di andare a raggiungere il nostro target su tutte le altre piattaforme dove lui passa il tempo e così via anche per l'analisi di un sito web in cui noi andiamo ad analizzare.

Ad esempio, se un sito web in generale, se ho scelto bene la struttura delle pagine, se ho scelto bene il loro posizionamento all'interno del sito, il layout, quali elementi ci ho messo dentro, i testi che ha utilizzato la grafica e così via.

Però la cosa importante è sapere che esistono queste leve esistono per ogni leva delle micro leve e delle scelte che io posso fare e io devo fare in modo di poter analizzare anche in maniera isolata ciascuna leva per capire le performance di ciascuna scelta che ho fatto e per fare questo.

Quindi devo far creare questo schema mentale attendere.

Devo cercare di riunire poi il tutto, ma questa è una fase più complessa, è molto più complicata per fare un'analisi unificata e capire come tutte queste leve poi interagiscono tra di loro rispetto al comportamento utente e come influenzano performance rispetto agli obiettivi di business.