Jan 06 2016

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Sessioni, utenti, conversion rate

autore: Marco Cilia categoria: generale tag: , , ,

Ciao, e buon anno innanzitutto. Le meritate ferie mi hanno dato il tempo di leggiucchiare qua e là alcune cose su Google Analytics, e sono rimasto un po’ colpito da questo articolo di qualche settimana fa: Why You Shouldn’t Trust the Conversion Rate in Google Analytics. Il titolo, come al solito, mi sembrava un po’ troppo altisonante per essere davvero concreto, per cui mi sono immerso nella lettura.

Il presupposto esplicitamente citato in apertura è: “che succede se il tool non riporta quel che la gente si aspetta che riporti? che accade se non puoi fidarti di tutte le metriche su GA?” roba bella tosta, non credete? e così ci addentriamo nella lettura e scopriamo che il motivo per cui – secondo l’articolo – non potete fidarvi dei dati è che… le sessioni non sono i visitatori. Pensa te! (peraltro l’ultimo dei quattro punti – se un visitatore inizia la sessione su un sottodominio e poi passa al principale, inizia una nuova visita – è anche falso se avete configurato bene tutto o se usate Universal Analytics). L’articolo prosegue, cito traducendo, con la frase “L’errore è di equiparare una sessione a un visitatore”. Il conversion rate dell’ecommerce è calcolato sulle sessioni (transazioni * 100 / sessioni). La soluzione è usare delle custom dimension che registrino uno userID.

PERBACCO NO! la soluzione è: IMPARA A LEGGERE I REPORT PER QUEL CHE SONO! (e se proprio vuoi usare uno userID, abilita una vista userID enabled con Universal Analytics!). Ma chi ha mai detto che il fulcro di GA siano i visitatori? GA è da sempre uno strumento “session based”, e tutti i report sono costruiti su questo concetto. Soltanto da qualche tempo si inizia a parlare di report “user based”, e ovviamente il futuro è di trasformare tutto il sistema in qualcosa incentrato sull’utente. Ma sino a che questo non accade, lo strumento fa i report per come è progettato, e questo non c’entra nulla con la fiducia nei dati sottostanti!

Il secondo punto è a mio avviso ancora più debole: in soldoni dice che il bounce rate di per sé non indica nulla sulla bontà o meno della qualità della visita ricevuta. Bella forza! Se l’utente arriva, e senza fare nulla legge un numero di telefono sulla pagina, chiama e compra servizi per 4000 euro, GA segna un bounce a fronte di un grosso incasso. L’articolo ci rende edotti sull’esitenza di un “adjusted bounce rate”, di cui ho parlato secoli fa, e su cui ho anche già espresso le mie perplessità: dovrebbe essere basato sullo scrolling? o sul tempo di permanenza? se è basato sullo scrolling e il numero di telefono dell’esempio sopra è above the fold non cambia nulla. Se è basato sul tempo bisogna trovare un tempo sensato, e in ogni caso il sistema continua a non dirci se l’utente ha letto davvero la pagina o se gli ha squillato il telefono e s’è alzato dalla sedia…
Quindi ti ritrovi con più casistiche da interpretare, e con interpretazioni che dipendono strettamente da cosa hai scelto di fare. Anche questo però, ovviamente, non ha niente a che fare con quel che il sistema ti da di base e con la fiducia nei dati sottostanti.

Allora, già che ci sono, voglio porvi una domanda: voi nutrite dei seri dubbi sui dati di Google Analytics? se si, quali, in quale area, per quale motivo? intavoliamo una discussione sensata, nel caso…


Apr 09 2014

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La SmartList che pensa per te

autore: Marco Cilia categoria: generale tag: , ,

Interessante novità postata oggi sul blog di Analytics: la lista di remarketing che si popola da sola, senza dover configurare regole. Su cosa è basata? algoritmi, naturalmente. C’è da fidarsi? meglio provarla, prima.

Praticamente accade che alcune persone sono spaventate dalle centinaia di metriche e dimensioni che si possono usare per creare liste di remarketing; se non ve ne siete accorti, qualsiasi segmento può essere trasformato in una lista di remarketing con un click. Quindi Google cosa fa, per aiutarle? crea una funzione che incrociando i dati di chi ha deciso di condividere anonimamente e in forma aggregata i dati con quelli del sito web monitorato crea una lista di remarketing che incrocia gli utenti che molto probabilmente convertiranno in visite successive, permettendo quindi di targettizzarli con creatività apposite con pochi clic.
A quanto si legge sul post ufficiale, sembra funzionare solo se si è attivato il codice Ecommerce.

Voglio vederla in azione al più presto, ma come tutte le cose automatiche – soprattutto in quelle che toccano i vostri investimenti – andateci cauti e fate dei test limitati prima!

Già che siamo in tema di integrazioni AdWords, segnalo anche che da qualche giorno è in rilascio una nuova funzionalità che dovrebbe aiutare a gestire meglio i collegamenti AdWords <-> Analytics: il link di massa con account multipli: qualche settimana fa su un grosso progetto che stavo seguendo un gruppo internazionale ha collegato 38 account AdWords, e la povera ragazza di turno ha reiterato la stessa procedura per 38 volte (e a me sono arrivate 38 notifiche 🙂 ). Con questa nuova procedura avrebbe potuto fare 38 click, selezionando solo gli account da collegare da un comodo menu ad elenco.

Altra novità è che adesso il link AdWords non è più al livello di Google Analytics ACCOUNT, ma è stato spostato a livello PROPRIETA’- Questo facilita le operazioni ed evita, in alcuni casi, di dover concedere accessi a livelli troppo alti, evitando che si possano creare problemi.


Jun 26 2013

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Che ci faccio con i modelli di attribuzione?

In calce al post precedente avevo anticipato una novità che poi ha meritato un post sul blog ufficiale: lo scorporo dei modelli di attribuzione.

Oltre ad una voce separata e al rilascio per tutti gli utenti della piattaforma free (fino a qualche tempo fa era riservata ai clienti della versione Premium), Google ha esteso la finestra temporale di “lookback” – non mi viene in mente un equivalente italiano – a 90 giorni. Significa che per le visite con conversione, oggetto sia dei Multichannel Funnel sia dei modelli di attribuzione, Google Analytics torna indietro sino a 90 giorni per completare il quadro delle sorgenti delle visite (e ora anche delle impression GDN) per le canalizzazioni multicanale e per i modelli di attribuzione.

In aggiunta a questo, nei modelli di attribuzione è ora possibile visualizzare lo speso AdWords e calcolare il Cost per Acquisition e il Return on Ads Spending per il canale cpc. Il Cost per Acquisition ovviamente include tutto quanto GA è in grado di attribuire allo stesso visitatore, da qui l’importanza di avere una finestra temporale di 3 mesi. Per alcuni business infatti l’acquisto d’impulso è pressoché impossibile, e più visite si fanno per arrivare alla conversione più la strada verso il calcolo del ritorno e del margine netto è tortuosa. Dire “ho incassato 100 euro grazie ad un clic che mi è costato 80 centesimi, quindi ho guadagnato 99,20 euro” è una frase che fa ormai parte del passato; perché probabilmente, ce ne siamo resi conto grazie alle canalizzazioni multicanale, la strada per arrivare alla conversione ha usato più sorgenti, e magari anche più clic. Poter calcolare esattamente il costo reale è quindi una strada verso una migliore comprensione, e quindi una migliore ottimizzazione.

A cosa serve quindi lo strumento di Attribuzione? innanzitutto è uno strumento piuttosto complesso, non ho difficoltà a negarlo. Se non siete pratici dei Funnel Multicanale, giocarci vi porterà solo un gran mal di testa 🙂
Secondo me i due strumenti sono utili sotto ottiche diverse. Uno, Il Multi channel funnel, prende semplicemente i vari canali e moltiplica il valore delle conversione per la presenza dei canali. Un goal che vale 1, segna 1 al canale se è “ultima interazione” e segna 1 al canale se è “interazione indiretta”. Punto.
L’altro, i modelli di attribuzione, prende il valore della conversione e lo “spalma” sui canali che hanno contribuito, con regole preimpostate o basate su condizioni create da noi (e anche parecchio complicate, se si esce dal modello lineare come riferimento).

Praticamente è quasi l’operazione inversa. Per come la vedo io, al momento e con la conoscenza che ho dei due strumenti, il funnel multicanale è utile quando si ha un budget da spendere e si devono realizzare delle conversioni. metto X su questa attività, Y su quest’altra e Z su quella. So – da sempre – quanto mi portano in termini di conversioni last click (anzi, “last cookie non direct” su Google Analytics”), ma con i MCF posso anche sapere quanto X ha aiutato Z, e quanto Y è stata aiutata da X e Z, aiutando me a giustificare meglio i risultati, e me e il cliente a fare migliori pianificazioni in futuro.
Il modello di attribuzione, al contrario, è utile se so sicuramente quale è il mio introito monetario, e penso tipicamente a un e-commerce, e voglio spalmare questo introito nei vari canali che necessariamente si sono sovrapposti per arrivare alla conversione finale.

Vi siete invece fatti un’idea diversa di questo strumento?


Sep 20 2011

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Valutazione delle attività SEO tramite i funnel multicanale

autore: Marco Cilia categoria: canalizzazioni-multicanale tag: , ,

Ammetto di non avere ancora dedicato ai Multi Channel Funnel i post che si merita, principalmente perché ancora non li ho spremuti come meriterebbero. Come tutte le grosse novità di Analytics, va compreso per bene prima di essere utilizzato proficuamente. Mi è capitato tuttavia sott’occhio questo post di blogstorm.co.uk che illustra un segmento avanzato per Funnel Multicanale in grado di mostrare meglio il valore del SEO. L’esempio è quello classico: una ricerca su google con click, nessun acquisto, e poi un’altra ricerca che però cattura un click su un annuncio AdWords, questa volta con conversione: la conversione viene attribuita a PPC.

I pre-requisiti sono ovviamente:

  1. Voler valutare l’apporto delle visite da organico
  2. Avere dei goal configurati (meglio se un e-commerce)
  3. Avere delle campagne AdWords

Quindi si tratta di andare nei Multi Channel Funnel (scheda “le mie conversioni” -> “canalizzazioni multicanale”) e di cliccare “segmenti di conversione” e poi il link “crea un nuovo segmento di conversione”. Il filtro è così:

INCLUDI Ultima interazione da: Parola chiave Contenente [brand]
O
ESCLUDI Ultima interazione da: Sorgente/Mezzo Contenente google / organic
E
ESCLUDI Interazione indiretta da: Parola chiave Contenente [brand]
E
INCLUDI Interazione indiretta da: Sorgente/Mezzo Contenente google / organic

(attenzione allo spazio in google / oragnic: è google SPAZIO barra SPAZIO organic, altrimenti non funziona!)
In immagine:

Il numero che viene fuori nel primo report (panoramica) è il numero di conversioni che sono state attribuite ad altre sorgenti ma che hanno anche avuto l’apporto di ricerche organiche. Il mio rapporto preferito è però “Principali percorsi di conversione” che mostra esattamente a QUALI sorgenti sono attribuite le conversioni (ultima interazione) e QUANTE ricerche sono state fatte prima. Se poi aggiungete come dimensione secondaria anche “percorso parole chiave” avete fatto 31, perché vedrete anche quali keyword organiche legano con quali keyword PPC, e quanto vi fa guadagnare ogni interazione.

[grazie a Maurizio Petrone per aver condiviso nel suo Google Reader l’articolo originale 🙂 ]