Google Analytics in 30 secondi

Dopo aver dato a tutti le annotazioni – anche se con ancora un po’ di effettivo ritardo rispetto al mio annuncio – Google Analytics introduce finalmente anche l’ultima delle novità annunciate ad Ottobre, ovvero la sezione di Report dedicati ai dispositivi mobili.

Invero abbastanza povera, per adesso, contiene informazioni sui sistemi operativi mobili utilizzati per accedere al vostro sito (Iphone, Blackberry, Symbian, Android…) e sui gestori di rete utilizzati dai suddetti dispositivi. Vi ricordo che fino ad oggi uno dei sistemi per ottenere questo tipo di dato era un segmento avanzato basato sulla risoluzione dello schermo, che però perde progressivamente senso man mano che i display degli smartphone crescono in dimensione; attualmente esistono già cellulari i cui schermi si spingono fino a 800pixel di lato lungo.

Già che siamo in tema, vi ricordo che se avete un sito con una versione ottimizzata per smartphone e cellulari, Google Analytics consente di utilizzare – su quella versione – un nuovo codice di monitoraggio che non fa uso di javascript: per vederlo dovrete cliccare sulle impostazioni del profilo, poi su verifica stato, poi nella sezione “istruzioni per l’aggiunta del monitoraggio” cliccare “avanzato” e quindi su “Un sito progettato per un telefono cellulare”. GA vi chiederà di scegliere la tecnologia lato server del vostro sito (“Seleziona la lingua del sito per cellulari lato server”, quindi PHP, ASPX, Perl o JSP), e poi di incollare SOLO NELLA VERSIONE MOBILE DEL SITO un pezzo di codice subito PRIMA del tag HTML

<?php
  // Copyright 2009 Google Inc. All Rights Reserved.
  $GA_ACCOUNT = "MO-4120792-1";
  $GA_PIXEL = "/ga.php";

  function googleAnalyticsGetImageUrl() {
    global $GA_ACCOUNT, $GA_PIXEL;
    $url = "";
    $url .= $GA_PIXEL . "?";
    $url .= "utmac=" . $GA_ACCOUNT;
    $url .= "&utmn=" . rand(0, 0x7fffffff);
    $referer = $_SERVER["HTTP_REFERER"];
    $query = $_SERVER["QUERY_STRING"];
    $path = $_SERVER["REQUEST_URI"];
    if (empty($referer)) {
      $referer = "-";
    }
    $url .= "&utmr=" . urlencode($referer);
    if (!empty($path)) {
      $url .= "&utmp=" . urlencode($path);
    }
    $url .= "&guid=ON";
    return str_replace("&", "&amp;", $url);
  }
?>

e un altro pezzo subito PRIMA del tag /BODY

<?php
  $googleAnalyticsImageUrl = googleAnalyticsGetImageUrl();
?>
<img src="<?= $googleAnalyticsImageUrl ?>" />

(l’esempio è basato su PHP, il codice varia a seconda della selezione al punto precedente).

L’ultimo passo è quello di scaricare un file, nel nostro esempio ga.php, e di metterlo nella radice del dominio.

Questo blog utilizza lo snippet mobile da qualche tempo, potete verificarlo visitando goanalytics.info dal cellulare o se siete esperti cambiando lo user agent del vostro browser (ma in quel caso mi sballate le statistiche sulla risoluzione dello schermo mobile ).

Se siete sviluppatori in erba di applicazioni Iphone, o se semplicemente avete un’idea vincente e vi fate dare una mano da qualcuno per la parte di sviluppo, è giusto che sappiate che da qualche tempo Google Analytics offre la possibilità di tracciare il comportamento degli utenti all’interno di esse (e anche all’interno delle applicazioni Android), esattamente come se si trattasse di siti web (e in effetti molte non sono poi così differenti: pagine con “cose” da cliccare, in questo caso col dito ).

Ecco, in entrambi i casi io non potrò aiutarvi perché non saprei nemmeno da dove partire, ma volevo segnalarvi che invece DevAPP ha scritto un tutorial apposta. Si tratta di un punto di partenza, ma visto che in futuro la App Analytics sarà forse importante tanto quanto l’analisi della navigazione mobile, è giusto prepararsi per tempo.

[Di App Analytics tra l'altro avremo modo di parlare un pochino a Cultura Senza Barriere 2010, il 18 febbraio a Padova. Non ti sei ancora registrato? ]

Ho avuto l’onore di fare una presentazione subito dopo Avinash Kaushik al Rimini Web Marketing Event 2009. E’ stata una emozione fortissima, e anche una fonte enorme di stress nei giorni precedenti. Per quanti non fossero presenti, riassumo qui i contenuti.

Il futuro della web analytics: orizzontale o verticale?

Dopo aver fatto un brevissimo riassunto di cosa è stata e cosa è oggi la web analytics, poiché non puoi capire chi sarai se non sai chi sei – ho iniziato a tratteggiare alcuni aspetti coi quali dovremo fare i conti prima o poi, partendo da una citazione di Eric Peterson.
La prima questione posta riguarda l’orizzontalità o la verticalità dei prossimi sistemi di WA: con sistema verticale indico strumenti in grado di analizzare nicchie particolari o ambiti molto ristretti e specifici (ad esempio BandMetrics, per i gruppi musicali e le case discografiche, o le statistiche demografiche della fan page su Facebook), con strumenti orizzontali indico sistemi omnicomprensivi in grado di analizzare la nostra presenza sul web più o meno ovunque essa si manifesti (le suite complete di Webtrends e Omniture, ad esempio). Poiché oggi usiamo troppi codici per tracciare tutto, e questo è male sia per noi che per gli utenti, la strada sembra abbastanza tracciata in favore dei sistemi orizzontali, perché spesso non ci servono strumenti diversi, ma viste diverse sugli stessi dati. Tra l’altro ho portato l’esempio di MeasureMap e Feedburner, due strumenti verticali che oggi sono integrati in Google Analytics e che lo rendono più orizzontale.

Integrazione

Altra questione interessante per il futuro della WA è l’integrazione dei dati: se torniamo all’esempio precedente, ha senso sapere che ho 20000 persone sulla fan page di Facebook e 15000 sul sito se poi non sono in grado di capire se 3/4 sono le stesse persone?
Ieri l’integrazione dei dati veniva fatta manualmente su Excel, oggi sono disponibili delle API che permettono di astrarre di un livello l’operazione, domani quando le fonti saranno ancora più numerose i sistemi di WA dovranno prendersi in carico l’onere di decidere un formato condiviso per l’integrazione e dovranno essere fornite di API bidirezionali, poiché non è detto che tutto vada integrato nel medesimo posto per tutti, le necessità saranno molteplici.

Manipolazione

Oggi la web analytics è sostanzialmente descrivibile con un diagramma di flusso: raccolta dei dati grezzi, analisi e memorizzazione, reportistica. Con il crescere delle fonti e delle necessità potrebbe diventare sempre più reale l’esigenza di manipolare direttamente i dati (grezzi o memorizzati, ma comunque prima della fase di reportistica). La manipolazione di ingenti quantità di dati richiede però potenza di calcolo e capacità di storage, che quindi si tramutano in costi infrastrutturali, richiede la presenza di qualcuno che si occupi di decidere quali sono le viste sui dati interessanti, e soprattutto si presta ad errori di manipolazione, che sono potenzialmente molto dannose per le decisioni di business legate alla web analytics.

Video Analytics

Che i video siano ormai un grande veicolo di marketing e fonte di visite è cosa nota, e come tutte le cose che hanno a che fare con il marketing e la promozione, i risultati vanno misurati. Al momento Youtube fornisce qualche informazione tramite Insights, ma non è abbastanza. Shinystat ha in corso di brevetto una tecnologia per mostrare i punti di interesse sul video, sicuramente interessante, ma visto che in futuro non si potrà prescindere dal video, non si potrà prescindere dalla video analytics. Oggi analizziamo video in molte forme (su portali terzi come Youtube, Vimeo, ecc o sui nostri siti, sia “statitici” che in streaming) ma sappiamo sempre a priori che un video ci sarà. Domani avremo bisogno di tracciare anche streaming che partono in tempo reale (avete mai usato Qik o Livestream?).
Inoltre alcuni banner evolveranno in video, quindi sarà necessario analizzare anche il comportamento degli utenti su di essi e comunque video professionali richiedono un budget generoso e meritano un calcolo molto puntuale del ritorno dell’investimento.

Mobile Analytics

Il web fruito da mobile ha tassi di crescita elevati e una penetrazione dilagante, complici gli abbassamenti dei costi di connessione. Per contro quasi tutti i fruitori di smartphone evoluti sono propensi alla spesa (si pensi al mercato delle applicazioni per Iphone e Android, ad esempio). Come stimolo ulteriore per l’analisi mobile vi è il fatto che la fruizione da mobile ha necessità completamente diverse da quelle desktop. Esigenze del navigatore da telefonino sono reperire informazioni, più che svagarsi, la navigazione è tipicamente “mordi e fuggi” con alto tasso di rimbalzo, che quindi non sempre va interpretato con una negativa esperienza utente.
I tempi sono quindi spesso piccolissimi, il fruitore mobile non aspetta che la pagina si carichi per gli stessi minuti di un utente desktop, ha fretta; si collega a qualunque ora del giorno e della notte (anzi, spesso più la sera quando non ha il computer dell’ufficio), e anche se è perennemente connesso a internet fa visite di pochi minuti, se non di pochi secondi. Infine la connessione avviene ovunque ci sia necessità di avere un’informazione, in piedi, sull’autobus, in macchina, al ristorante.

App Analytics

Con App Analytics intendo la possibilità di tracciare puntualmente cosa un utente di smartphone fa sulle applicazioni create da noi, e non necessariamente legate al web. Addirittura ipotizzando che il tracciamento possa avvenire senza una connessione internet, quindi in differita, e i dati possano essere inviati al sistema di analisi alla prima occasione utile, operazione che ridurrebbe un po’ l’efficacia dell’analisi, ma sempre meglio che non avere nessun dato. Un utente appena fidelizzato di un albergo (quelli di lunga data alzano il telefono o prenotano di anno in anno infatti) potrebbe avere il piacere di avere un’applicazione che gli consenta in tempo reale di verificare se in una certa data è disponibile una camera, magari perché sta consigliando l’hotel a un amico. Tracciarlo significherebbe avere a disposizione un’informazione su un desiderio e una necessità che non verrebbero espressi con una azione classica (una visita sul sito e/o una conversione).

Phone Tracking

Oggi tracciare le telefonate generate da un sito web è una operazione piuttosto farraginosa, basata su questionari individuali fatti al momento della chiamata e poco integrati con i sistemi di web analytics. La via più semplice è quella di mettere sul sito un numero differente e capire quanti lo usano, ma in futuro si diffonderanno sistemi come Mongoose e Adinsights, che mostrano numeri differenti a persone differenti e quindi sanno sempre puntualmente quale pagina ha generato quale chiamata. Questo porta ad una unificazione dei dati on e offline, e permette di recuperare audience del sito che normalmente sfugge ai sistemi di tracciamento. Inoltre in questo modo il calcolo del ritorno dell’investimento sul sito è più puntuale e comprende anche i lead generati con un sistema tradizionale come il telefono. E questo per non parlare del Voice-over-IP, su cui però non ho ancora riflettuto abbastanza

Game Analytics

Il tema della game analytics lo avevo già affrontato su questo blog, ve ne ricorderete. Dopo ho avviato una discussione (invero piuttosto lenta, per via dei miei impegni) con Federico Fasce di Urustar sul valore dei sistemi di achievement, e direi che siamo concordi nel dire che un trofeo ha un alto valore di convincimento nel giocatore/utente, e che dare un trofeo a fine livello dopo una certa serie di operazioni è sostanzialmente uguale al registrare un obiettivo sul sito dopo un funnel predefinito. Se in futuro ci sarà una integrazione tra il concetto di visitatore e di giocatore (per esempio perché un hotel mette sul sito un gioco con un palio una camera per un week end) si avranno a disposizione moltissime informazioni di qualità sulla persona.
Ovviamente quando parlo di game analytics non intendo solo e soltanto i metaversi con avatar 3D, alla second life, ma in generale tutti i giochi online. Ho portato l’esempio di Pet Society su Facebook, che solo all’apparenza è un giochino futile, e invece porta parecchio denaro alla Playfish che lo realizza, poiché si possono acquistare con denaro vero oggetti per il proprio pupazzetto. Inoltre la Playfish ha a disposizione le informazioni demografiche di tutti i giocatori, e così torniamo al discorso del verticale.
Per quel che invece concerne strettamente i metaversi, la possibilità di sapere dove i giocatori si soffermano e dove guardano porterà il vantaggio competitivo di poter proporre la creatività corretta alla persona giusta nel momento giusto e nel posto giusto!

Everything goes digital

Al giorno d’oggi tutto sta diventando digitale e massivo. Ho portato l’esempio dell’audiocassetta, che da qualche anno si è trasformata in mp3, e oggi è podcast, fruibile in massa via internet (quindi tracciabile). Poi mi sono spinto oltre, indicando il libro cartaceo, che prima è divenuto brevemente pdf e oggi è ebook, fruibile in massa e via internet. Sicuramente tracciare il download di un ebook (ma anche di un pdf) è cosa buona e giusta, ma domani, quando gli ebook reader tipo Kindle saranno molto più diffusi e connessi, si potrà sapere anche quante persone hanno effettivamente letto l’ebook, fino a che pagina sono arrivati (quindi se era interessante in toto o solo in parte) e addirittura se qualcuno ha sottolineato un certo passaggio – e quale – a che pagina.

Ultima suggestione

Se tutto è digitale, tutto è misurabile. Come ultima suggestione, che ho saltato per mancanza di tempo, volevo portare il nuovo Google Chrome OS, presentato qualche giorno fa. Il nuovo sistema operativo di Mountain View fa il boot in sette secondi e serve sostanzialmente per facilitare le persone a fare quel che Google preferisce facciano: stare online. Al suo interno tutto avverrà online, comprese le applicazioni, che saranno appunto applicazioni web. Ma se sono “web” sono tracciabili e analizzabili!

Conclusione

La conclusione che ho tratto è che secondo me la definizione di web è una cosa che sta velocemente perdendo senso: ci riferiamo ad esso perché ci siamo affezionati, ma la realtà è che la rete è sempre più pervasiva (beh, io comunque ho quattro connessioni ad internet, comprendendo anche quella aziendale che non pago di tasca mia) e che entrerà in un numero sempre maggiore di dispositivi. Penso che domani dovremo imparare a chiamare la nostra attività semplicemente “ANALYTICS” perché avrà a che fare con il web solo marginalmente. Il consiglio che do a tutti è di iniziare a fare bene adesso web analytics, perché domani con l’analytics ci sarà da divertirsi parecchio.

[photo credit: marcoziero on flickr

Quando parliamo di “Mobile Analytics” ci riferiamo allo studio dei comportamenti degli utenti che utilizzano dispositivi mobili evoluti (tipicamente cellulari di ultima generazione) per visitare i siti di cui curiamo la web analytics. E’ un settore che inizia a riscuotere un certo interesse, complici anche i successi di Apple tramite il suo Iphone e di Google tramite il suo sistema operativo mobile Android.

Esiste tuttavia un altro punto di vista possibile, che non prende in considerazione l’interazione utente-sito, ma copre esclusivamente l’esperienza d’uso dell’applicazione, che non è assolutamente detto abbia a che fare con il web. E’ un argomento piuttosto delicato, poiché al contrario dei computer i dispositivi mobili sono riconducibili sempre ad un numero di telefono, unico, e quindi a un nome e cognome. Un nome abbastanza famoso per le applicazioni Iphone e Ipod Touch è quello di Pinch Media Pinchanalytics, che fornisce una piattaforma molto completa per questo genere di operazioni.

Andrea Baccega ha invece realizzato un “ponte” tra le applicazioni Android e Google Analytics, che consentirà agli sviluppatori Android di avere una libreria pronta da includere nelle loro applicazioni per tracciare cosa e quanto fanno gli utenti mentre le utilizzano. La libreria ha due metodi _trackPageview e _trackEvent che possono essere usati ad esempio per tracciare pannelli e pulsanti delle applicazioni, per sapere quante persone usano un certo pulsante su una certa “pagina”, oppure per recuperare informazioni sulle opzioni scelte dentro all’applicazione.
Le istruzioni per l’utilizzo e il download si trovano sul blog di Andrea, e non le riporto qui. Il mio consiglio, qualora voleste cimentarvi nell’integrazione, è di specificare a chiare lettere prima e durante l’utilizzo (magari con una finestra di dialogo obbligatoria al primo utilizzo, ove premere OK e RIFIUTO) che la vostra applicazione traccerà in modo anonimo i dati di utilizzo.

Andrea inoltre è stato così gentile da darmi l’accesso alle statistiche di una sua applicazione già in giro sui telefonini e mi ha aiutato a comprendere meglio il funzionamento della sua creatura. Infatti sappiamo tutti che Google Analytics si basa sull’utilizzo di cookie, che invece le app non usano. In questo, Andrea ha fatto un lavorone, sostituendo l’uso dei cookie con file xml in modo del tutto trasparente sia all’applicazione sia a Google Analytics, e consentendo quindi di tracciare praticamente tutte le informazioni che normalmente vediamo in GA, compresi quindi la fedeltà dei visitatori, la lingua del sistema operativo o la risoluzione dello schermo del telefonino. Chiaramente in questo tipo di report la sorgente di traffico è unicamente “diretto”, e infatti quella sezione di rapporti è pressoché inutile, ma i restanti – se siete sviluppatori Android – valgono sicuramente la pena. Ancora complimenti, Andrea!

Ieri sul blog ufficiale di Google Analytics è comparso un post che illustra l’introduzione di un nuovo segmento personalizzato predefinito per studiare le visite effettuate tramite Iphone e come eventualmente crearne uno che includa Iphone e sistemi basati su Android, considerati di fascia alta. Questi nuovi segmenti saranno probabilmente fondamentali in futuro, mentre al momento – almeno in Italia dove Android nemmeno è commercializzato – i numeri sono piuttosto bassi. L’ho usato su siti di clienti da 9000 visite al giorno e il segmento è irrisorio.

Può essere allora utile allargare la base del segmento e includere anche i cellulari meno “evoluti” ma maggiormente diffusi. Per fare questo Bryson Meunier propone una super espressione regolare da inserire all’interno di un segmento basato sulla dimensione “Risoluzione dello schermo”. L’espressione regolare è questa
(^[1-2]?[0-9]?[0-9]|^3[0-1][0-9]|^320)x([1-3]?[0-9]?[0-9]$|4[0-7][0-9]$|480$)

e include tutte le risoluzioni fino a 320×480 pixel.

Questo segmento produce risultati di maggiore interesse statistico, anche se ha finalità diverse, ma al momento mi sembra il migliore tra i due, posto che non abbiate un sito di particolare interesse per gli utenti del melafonino