Google Analytics in 30 secondi

Con appena cinque giorni di ritardo commento le novità che Google ha introdotto in Analytics riguardo ai report per dispositivi mobili, che diciamocelo non hanno mai brillato per efficacia. E quindi il post sul blog ufficiale ci informa che queste sono solo le prime due novità in questo campo.
I report al momento sono disponibili – nella versione 5 – sono due: la panoramica ci permette semplicemente di sapere quali sono state le visite da mobile rispetto al totale. Le visite hanno un attributo che le assegna ad una piuttosto che all’altra categoria: mobile SI o NO; questo significa, ma lo sapevamo già, che si può facilmente segmentare e separare il traffico da dispositivi mobili,e che si può proiettare su una mappa geografica già segmentato grazie all’apposito nuovo report di cui abbiamo parlato qualche giorno fa.

Il secondo report, dispositivi, ci permette di avere informazioni più dettagliate sui device utilizzati per la visita. La novità sta nella figura che riporto qui pari pari dal blog ufficiale

e consiste in un pulsante a forma di macchina fotografica che una volta premuto apre una popup con le foto dei dispositivi Ha senso perché di telefonini ce ne sono veramente tantissimi, e mentre noi non li possiamo conoscere tutti, Google sicuramente si. Queste immagini sono linkate direttamente ai siti web che ne sono proprietarie, e a memoria è la prima volta che Google Analytics si trasforma in un generatore di traffico per siti che non sono direttamente collegati al proprio: se un sito mi manda visite con un link referral, me lo ritrovo nei report e a volte ci clicco, ricambiando la visita. In questo caso nei miei report ci sono link a siti che nulla hanno a che fare col mio, e che hanno il solo merito di avere la giusta immagine del modello di telefonino che sto visualizzando. Questo report contiene altre visualizzazioni, e precisamente:

• Branding dispositivi mobili: raggruppa i dispositivi per produttore (Apple, Samsung, Nokia…)
• fornitore di servizi: c’era anche nella vecchia versione, è il fornitore della connessione mobile
• selettore input dispositivo mobile: al momento nei miei report c’è solo touchscreen, ma credo si riferisca al tipo di tastiera posseduta dal device
• sistema operativo: elenca i sistemi operativi dei telefonini e device mobili
• risoluzione dello schermo: non ha bisogno di commento

queste visualizzazioni corrispondono ad altrettante dimensioni, per cui possono essere usate anche per segmentare il traffico. Tenete però presente che le informazioni per le dimensioni nuove esistono solo a partire dal 6 giugno 2011

Come vi dicevo qualche post fa, nella preview di una nuova funzione la schermata dell’ingegnere di Google si presentava con un link “rendi questa la versione predefinita” riferito alla v5, che noi non avevamo. Da oggi quel link è disponibile ed è quindi possibile rendere l’ultima versione quella che viene aperta in modo predefinito.

Tra i tanti motivi che potrebbero spingervi ad effettuare già ora il salto c’è anche il fatto che il team di Google Analytics sta spingendo in maniera nemmeno tanto velata verso la nuova versione: le modifiche al report della mappa geografica sono disponibili – indovinate un po? – soltanto nella versione 5. Se avete mai visto il report geografico degli Stati Uniti vi sarete chiesti come mai loro avessero il dettaglio per singolo stato mentre la mappa dell’italia passava direttamente da nazione a città. Ecco, oggi quel gap viene colmato perché per altri 170 paesi è disponibile il livello intermedio di dettaglio “regione”. Per la Francia, la Spagna, la Germania e la Svizzera funziona benone. Per l’Italia, almeno sui miei report, ancora no; ma speriamo sia solo questione di poco.

Un’altra novità interessante su quel report è la possibilità di far comparire una lente di ingrandimento quando ci sono troppe città vicine tra di loro. Il tipico esempio è la zona intorno a Milano, che sulla mappa di Google Analytics è sempre stata caotica. Lasciando il puntatore sopra a una città per qualche secondo comparirà una lente di ingrandimento per quella zona che ci permetterà di selezionare agevolmente anche il più piccolo paesino presente.
Infine il blog di GA ci ricorda che la mappa è presente anche nel report Tecnologia -> Reti mobili: si tratta niente altro che della stessa mappa con applicato un segmento sulle visite da dispositivi mobili, utile per rendersi conto a colpo d’occhio della provenienza delle visite da mobile. Fate però attenzione ad una cosa, come mi ricordava giusto ieri un amico: spesso i provider di connessioni mobili usano pochi punti di interconnessione alla rete, per cui visite mobili effettuate da tutt’altro posto spesso escono come provenienti da Milano o Roma. Non fate troppo affidamento su quel report!

Sento dire a sempre più persone che vogliono iniziare a sviluppare applicazioni per mobile, perché lì è il futuro, perché c’è il boom e quindi i soldi, per tanti vari motivi. E sia. Che si tratti di Iphone o Android (le due piattaforme che vanno per la maggiore), Google mette a disposizione un kit da integrare durante lo sviluppo per tenere traccia dell’uso delle app tramite il nostro sistema di web analytics preferito.

Ma con un post sul blog ufficiale oggi Google Analytics fa un passo avanti, e permette l’uso delle variabili custom anche nelle applicazioni per cellulari, cosa fino ad oggi impossibile. Le variabili personalizzate sono uno dei terreni che più hanno scatenato la fantasia delle persone, per la loro versatilità e per il fatto che i dati registrati sono poi integrati nelle analisi. Ho trovato molto interessanti ad esempio i casi descritti nel post.

Si potrebbero usare le variabili custom per differenziare l’uso da parte di utenti delle versioni demo e di quelle a pagamento, per distinguere le varie versioni dell’applicazione e vedere le basi di utenza attuali, o per vedere la versione del sistema operativo usato dagli utenti (ed eventualmente continuare a mantenere o sospendere il supporto a quelle più datate). Oppure si possono usare per capire come si comportano gli utenti dentro alle app: usano i menu o tengono premuto sullo schermo? gli utenti che hanno visualizzato il tutorial usano più opzioni di quelli che lo saltano? quanti usano la vostra applicazione in modalità landscape (cellulare orizzontale) o portrait (cellulare verticale)?

Le possibilità sono veramente tantissime, limitate soltanto dalla fantasia degli sviluppatori. Mi piace! 🙂

Di come usare Google Analytics sull’Iphone abbiamo già parlato in passato, con un ottimo e completo guest post di Marco Ziero. Io non possiedo un Iphone, ma sono un seguace della “religione” opposta, cioè Android ( 🙂 ), e quindi sono qui a rendervi conto delle applicazioni che potrete utilizzare se anche voi avete un telefonino che monta il sistema operativo di Google.

Nonostante Google sviluppi direttamente applicazioni Android per alcuni suoi servizi (Google Maps e Google Voice, giusto per citarne un paio), non ne esiste una ufficiale per GA. Non si può nemmeno usare il browser e andare su www.google.com/analytics, poiché molta dell’interfaccia è realizzata in Flash, e ancora non esiste il plugin adatto su Android. La soluzione quindi è affidarsi a un’applicazione; io le ho provate tutte e ve le recensisco:

Analytics widget – Gratuito

Un widget è uno strumento fatto per essere visualizzato nella schermata home del telefono, tipicamente per mostrare informazioni senza dover aprire nulla. Il widget di Analytics permette di scegliere un solo profilo e ne mostra le visite o le pagine viste, aggiornate ogni ora. E’ ovviamente possibile avere contemporaneamente più widget riferiti a profili differenti.

Mobile GA for Android – Gratuito

Realizzata da ActualMetrics, è quella che cerca meglio di emulare il look and feel della versione classica di Analytics: una volta inseriti username e password ci viene presentata la lista dei profili preferiti (e se ne gestite a decine come me, è cosa buona e giusta) e su un altro tab la lista classica, divisa però per account. E’ anche possibile fare una ricerca sui nomi dei profili, ma in ogni caso la selezione è intuitiva: si sceglie l’account e si apre la lista dei profili ad esso associati, poi si seleziona il profilo desiderato.

La vista predefinita è relativa ai 30 giorni precedenti, escluso oggi, e mostra la differenza tra nuovi visitatori (visite, pagine viste e tempo sul sito) e visitatori di ritorno (stessi dati). Ruotando lo schermo – cosiddetta modalità landscape – si passa al grafico delle visite per lo stesso periodo temporale. Il cambio dell’intervallo di date si fa tramite il pulsante MENU, da cui è anche possibile passare ad altri report. Quelli presenti sono:

• visitatori
• ubicazione geografica
• sorgenti di traffico
• contenuti
• parole chiave
• obiettivi
• e-commerce

Il report keyword, ruotando il telefono, fornisce un grafico a torta con le percentuali di ingresso al sito tramite ogni parola chiave, e cliccando su una keyword si avrà il dettaglio delle sorgenti tramite le quali le visite con quella key sono avvenute.

Per tutti i report è poi possibile anche segmentare ogni dato per varie dimensioni, o fare una ricerca tramite il pulsante MENU. questa ricerca supporta anche le espressioni regolari.

Droid Analytics – Versione di prova limitata a 30 giorni, poi 0.99€

Droid Analytics è sviluppato dai francesi di Magma Mobile, e si presenta visivamente molto accattivante. All’apertura l’applicazione chiede di inserire le credenziali e dopo visualizza la lista dei profili, ma diversamente rispetto a quanto fa Mobile GA li ordina per numero di ID e non li raggruppa per account; nel mio caso ho una lista molto lunga da scorrere per arrivare ad alcuni profili.
La visualizzazione predefinita è quella in landscape (immagine sopra), e riassume in forma tabellare i dati relativi agli ultimi 30 giorni, oggi compreso. Per ogni giorno vengono visualizzate le pagine viste, le visite, i visitatori, le pagine per visita, il bounce rate e il tempo sul sito.
I pulsanti predefiniti portano alla visualizzazione del grafico, a una visualizzazione oraria o a visualizzazioni dei dati predefiniti in una tabella le cui righe rappresentano settimane, mesi o anni. Questa è una funzionalità molto comoda che nell’interfaccia classica non esiste se non manipolando i dati tramite le API – come in effetti fanno tutte queste applicazioni. Ad esempio è possibile mostrare insieme i dati di ognuno degli ultimi quattro anni, o 20 mesi, e fare confronti che nell’interfaccia di GA richiedono molti passaggi

Le altre schermate che è possibile consultare con modalità analoghe sono: keyword principali, paesi di provenienza dei visitatori, fonti di traffico, motori di ricerca, siti di riferimento, browser principali, sistemi operativi, contenuti principali, conversioni. Purtroppo non è possibile segmentare nessuno di questi dati. La sezione di configurazione dell’applicazione invece è molto ricca e permette di selezionare con facilità quanti dati mostrare (e ricavare da Google Analytics) per ogni chiamata delle API.

mAnalytics – Disponibile in versione gratuita oppure PRO a 0.99€

La versione gratuita di questa applicazione ha le funzioni di base che potremmo aspettarci: selezione dell’account, del profilo (senza raggruppamenti), del periodo temporale e visualizzazione dei dati riassuntivi. Il tasto MENU porta ad un grafico che può mostrare le visite o le pagine viste. Gli altri report disponibili sono i referrer – raggruppati – e le keyword. In nessun caso è disponibile un dettaglio maggiore, né grafici, e il programma non ha opzioni.

La versione PRO invece supporta account multipli e permette di impostare il numero di righe da mostrare nei report, e il numero di dati mostrati in ciascuno di essi è decisamente superiore. Dopo aver selezionato il profilo e l’intervallo temporale si apre una specie di bacheca molto pratica che mostra i dati di riepilogo del periodo più i top referrer (il numero dipende dall’impostazione inserita nelle opzioni), le top keyword, i principali paesi di provenienza, i top browser, le risoluzioni più usate, i contenuti principali per titolo. Il tasto MENU ci permette di selezionare se visualizzare un grafico a torta di uno dei suddetti report o un grafico a linee di visite, pagine viste o visitatori unici.

La versione PRO porta con sé anche un widget, molto più bello di Analytics Widget, che occupa quattro spazi sullo schermo, ma visualizza il numero di visite, unici, pagine viste e media di pagine per visita, e permette di scegliere l’intervallo di aggiornamento dei dati o di aggiornarli a mano.

Conclusione

Non è facile dire quale sia la migliore tra queste tre applicazioni: ognuna presenta dei punti forti e dei punti deboli. L’ideale sarebbe avere l’interfaccia e le segmentazioni di Mobile GA, le visualizzazioni tabellari di DroidAnalytics e la dashboard di mAnalytics, insieme al suo widget. Anzi, se c’è un programmatore Android che se la sente, io faccio da betatester e se volete ci metto il brand 🙂

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 🙂