Oct 22 2015

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Un esempio d’uso delle nuove metriche calcolate

autore: Marco Cilia categoria: report tag: ,

Come sarebbe a dire “quali metriche calcolate?” Non avete letto l’annuncio sul Google+ di Analytics? 🙂

Le metriche calcolate sono un altro tassello mancante del GAP tra le piattaforme di Analytics considerate storicamente enterprise e Google Analytics; come si può facilmente immaginare dal nome, rappresentano delle metriche che non solo non esistono nativamente in piattaforma (anche le custom metrics non esistono se non le creiamo noi), ma che vengono prodotte attraverso calcoli che il sistema fa al posto nostro. In alcuni casi quindi non sarà più necessario esportare i dati su Excel solo per mettere in relazione due o più metriche già presenti nel sistema. Ad esempio la pagina di help ufficiale riporta come caso d’uso la metrica calcolata “Entrate per utente”, che si calcola con la semplice formula {{Entrate}} / {{Utenti}}

Siccome le ho avute in beta da parecchi mesi, vi riporto un semplice caso d’uso differente da quelli dell’help center: analisi dello sconto medio.
Il business need è quello di fare valutazioni più ampie rispetto alle Entrate riportate dal sistema, che nel caso in esame vengono registrate al netto di sconti; ad esempio una domanda potrebbe essere “quanta revenue ho incassato in meno questo mese per via delle promozioni in corso?”. Oppure “quale è lo sconto medio di tutti i prodotti dello store Svedese?”

Per arrivare al report come concordato con chi ne avrebbe usufruito siamo partiti dal registrare, tramite una custom metric di prodotto, lo sconto percentuale applicato, per cui se compro due prodotti da 100 euro l’uno, uno a prezzo pieno e l’altro in sconto del 15 percento, sulla thankyou page registro:

– prodotto1: entrate 100 sconto 0
– prodotto2: entrate 85 sconto 15
(sconto è la mia custom metric, che in piattaforma chiamo SommaSconto%)

La metrica calcolata “sconto medio” è di tipo “percent” e la formula è questa
{{SommaSconto%}} / {{Quantità}} / 100

che nel caso in esame produce una metrica media del 7,5%, segmentabile e filtrabile esattamente come qualsiasi altra metrica presente in Google Analytics.
Questa metrica non risponde alla domanda “quanta revenue in meno ho incassato”, ma nessuno ci vieta di fare un’altra metrica calcolata (questa volta di tipo “valuta”) con formula

{{Entrate generate dal prodotto}} * 100 / (100 – {{SommaSconto%}})

In questo modo su un custom report possiamo esporre le Entrate reali e quelle potenziali, affiancate, segmentabili per paese, prodotto, categoria, eccetera…

Facile, comodo e veloce, non trovate? 🙂


Sep 19 2012

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Corposo aggiornamento delle API

autore: Marco Cilia categoria: API tag: , , ,

Se leggeste tutti i messaggi, mail, forum e gruppi che leggo io su Analytics (o quantomeno se leggeste gli stessi che leggo io) sapreste benissimo che il mondo delle API che ad alcuni sembra una cosa oscura e “di nicchia” è vivo e vegeto e migliaia di persone creano applicazioni utili attraverso di esse. Non solo, esse vorrebbero di più, e continuamente si lamentano che nelle API non c’è questa metrica, vorrebbero questa dimensione, non si può incrociare quei dati.

Con l’aggiornamento di ieri molti di loro saranno stati soddisfatti, giacché il blog ci informa che sono ora disponibili oltre 40 nuove metriche e dimensioni: la lista completa è in questa pagina.

All’interno dell’ultimo update troveremo quindi metriche relative al social (bottoni sociali e interazioni offsite), ai dispositivi mobili, al dettaglio dei contenuti e ai tempi utente.

Insomma, un sacco di roba, potete provare da voi le novità attraverso il data query explorer 🙂


Jan 10 2012

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ga:organicsearches nelle API

autore: Marco Cilia categoria: API tag: , ,

Mi scrive Imma con questa domanda:

non riesco a capire perché i dati che ottengo dalle API non corrispondono a quelli che vedo in analytics. Come metrica sto utilizzando ga:organicSearches, come intervallo di tempo tutto dicembre, e ottengo come risultato 1421, mentre dalla piattaforma di analytics mi risulta che le visite organiche siano 1520.

La prima risposta porta la soluzione del problema, cioè usare la metrica giusta: ga:visits, dimensione ga:medium e filtro ga:medium==organic
cioè con questa richiesta (cambiando opportunamente le date, ovvio):

https://www.google.com/analytics/feeds/data?ids=ga%3A284804&dimensions=ga%3Amedium&metrics=ga%3Avisits&filters=ga%3Amedium%3D%3Dorganic&start-date=2011-12-09&end-date=2011-12-09&max-results=1000

poi la risposta alla domanda “ma allora ga:organicsearches cosa è?”: secondo la definizione ufficiale rappresenta il numero di ricerche organiche che si verificano durante una sessione. Secondo questa risposta di Nick Mihailovski è un conteggio delle sorgenti organiche per una stessa sessione, quindi nel suo esempio di sessione organic > organic > ppc ga:organicsearches avrebbe valore 2. Ma la sua risposta è precedente al cambio del conteggio delle sessioni in GA, quindi oggi la spiegazione non è più del tutto aderente alla realtà. Poiché ogni volta che cambia il cookie __utmz viene creata una nuova sessione ga:organicsearches dovrebbe combaciare con la visite organiche, tranne per il fatto che quando si fa una visita da organico e poi si ritorna da traffico diretto, Google conteggia la visita come proveniente dal motore di ricerca. ga:visits per quella keyword si incrementa di uno, ma ga:organicsearches no.

E questo dovrebbe spiegare la differenza nei due valori.

[edit: il valore esiste anche nell’interfaccia: basta creare un Custom Report e aggiungere la metrica “Ricerche Organiche”]


Jan 25 2011

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Ancora più dati dalle API

autore: Marco Cilia categoria: API tag: , ,

Sul blog ufficiale del Google Code è comparso un annuncio interessante, che ancora non ha seguito su quello di Analytics cui è seguito un post sul blog ufficiale: alle API di esportazione dei dati sono state aggiunte 127 nuove metriche e dimensioni. Esse includono ad esempio:

  • Visitatori unici: il calcolo dei visitatori unici è stato rivisto e adesso restituisce il reale numero di unici nel periodo selezionato, invece dei visitatori unici giornalieri. Inoltre adesso si può combinare con più metriche e dimensioni
  • Ricerche organiche: restituirà il numero di ricerche organiche in una sessione
  • AdWords: 10 nuove dimensioni per i report AdWords, inclusi la query cercata invece di quella comprata, il dominio su cui è esposto l’annuncio nel caso di veicolazione attraverso AdSense, il formato dell’annuncio, il tipo di targeting e altro ancora.
  • Risultato della ricerca visualizzato: il numero di volte che viene visualizzata una pagina risultato di una ricerca
  • 3 dimensioni relative al tempo: per semplificare la creazione di grafici

Inoltre sono state aggiunte 111 metriche precalcolate, al pari dell’interfaccia, in modo da scaricare i server dall’onere di fare i conti per dati che venivano richiesti molto spesso: ad esempio il bounce rate, il margine, il costo per conversione, ma anche il tempo medio sul sito, il conversion rate successivo a una ricerca interna, il numero di item per acquisto. La lista completa è disponibile nel changelog

La chicca finale, graditissima da chi non è proprio espertissimo di API, è la nuova disponibilità di un tool online che ha l’elenco completo delle metriche e delle dimensioni, e che è in grado di scremare le combinazioni man mano che si digita: se ad esempio si inizia a scrivere “ga:vi” (intendendo magari ga:visitors) il tool si occuperà di mostrare solo le dimensioni e le metriche che generano combinazioni valide, evitando di dover fare noi le prove!


Sep 25 2008

Google Analytics e gli standard della WAA

autore: Marco Cilia categoria: web analytics tag: ,

logo Web Analytics AssociationLa WAA è la Web Analytics Association, una associazione internazionale che si propone tra le altre cose di definire gli standard in questo campo. Sebbene non abbia l’autorità per imporre nulla, le sue raccomandazioni hanno un ruolo molto forte all’interno della comunità e spesso costituiscono degli standard de facto. Tra i documenti prodotti ed aggiornati con regolarità dalla WAA c’è la lista delle definizioni di web analytics, la cui versione 4.0 finale avevo provveduto a tradurre per il forum GT e che potete trovare anche nel mio blog personale, in questa pagina.

Justin Cutroni di EpikOne ha provveduto ad analizzare quanto Google Analytics sia aderente a questi standard (link non più disponibile), rilevando che solo 19 delle 26 definizioni sono rispettate; in verità delle sette che non corrispondono, soltanto una non è “compliant”, mentre le altre sei semplicemente non esistono in GA. Questo comunque non cambia la sostanza del problema, anche se è decisamente meglio che avere sette metriche completamente sbagliate. Vediamole nel dettaglio (lascio i nomi in inglese):

  • Repeat Visitor: sarebbe il numero di visitatori unici la cui attività consiste di due o più visite durante il periodo di report selezionato. Questa metrica non esiste in Google Analytics
  • Referrer: il referrer è l’url della pagina che ha generato la richiesta per la pagina vista corrente, o per l’oggetto corrente. In Google Analytics il referrer è la pagina dalla quale è stata originata la VISITA, ed è unico per tutte le pagine viste che compongono la stessa visita. viene chiamato Referral. Esiste tuttavia un campo chiamato referral che è compliant con la definizione della WAA e non è disponibile nei report, ma solo come campo filtro.
  • referrer interno: il referrer interno è il referrer che ha un indirizzo interno al sito così come è definito dall’utente. In Google Analytics non esiste.
  • referrer esterno: è il referrer che ha un indirizzo esterno al sito così come è definito dall’utente. Nemmeno questo esiste in GA.
  • search referrer: un referrer interno o esterno il cui URL è generato da una funzione di ricerca. La metrica così com’è definita non esiste, sebbene GA tracci sia le ricerche interne che quelle esterne.
  • original referrer: è il primo referrer di una sessione di visita, che sia esso interno, esterno o nullo. Questa metrica, così definita, non esiste, sebbene sia sostanzialmente analoga al concetto di referral di Google Analytics.
  • single-page visits: visite che consistono in una sola pagina, a prescindere da quante volte essa sia vista. Questa metrica non esiste in Google Analytics.

Come detto poco sopra, le altre diciannove definizioni sono rispettate. A mio avviso se Google Analytics vuole davvero fare un balzo di qualità in avanti dovrà adeguarsi a queste metriche, quantomeno correggere le difformità se non anche introdurre quelle inesistenti. Penso che prima o poi lo farà, anche se è notizia di pochi giorni fa che la WAA ha presentato al pubblico una bozza della prossima versione delle definizioni. La potete trovare sul sito dell’associazione, e adesso conta trenta definizioni e una riorganizzazione delle stesse.