Google Analytics in 30 secondi

L’ultima volta che abbiamo parlato del market share di Google Analytics – agosto 2010 – eravamo al 50% del primo milione di domini. A metà ottobre Stépahn Hamel di Cardinal Path ha ripetuto l’analisi prendendo in considerazione soltanto i primi 500 siti di retail americani (si riferisce a questa lista) e ha scoperto che su di essi è presente al 64%

Nel 2008 per la stessa lista la percentuale era del 43%. La stessa analisi ripetuta sui siti delle aziende che rientrano nella lista “Fortune 500” mostra una percentuale del 45%. Se anche facessimo la media, sarebbe comunque il 54,5%. La conclusione di Stéphan è drastica, ma veritiera: non importa se nel report Forrester Wave GA è ancora indietro, se non ha il badge “pronto per la grande azienda” o se non ha la lista di feature più lunga dei concorrenti: risponde alle esigenze degli analisti, e questo basta affinché sia la soluzione più usata nel mondo.

Circa due anni fa feci un post a proposito della ricerca di Forrester’s Research sui vendor di web analytics.
Da non molto è uscito l’aggiornamento, che ovviamente ha sempre un costo non trascurabile di 2495 dollari, addirittura più di due anni fa.

Quel che interessa a noi tutto sommato è però l’abstract, disponibile gratuitamente e che vi metto direttamente a disposizione sul mio blog, nel quale c’è il famoso grafico a onde con la situazione aggiornata dei vendor di sistemi di web analytics. Rispetto al 2009 i vendor sono sette, perché IBM ha comprato sia Unica che Coremetrics. I due leader supremi del settore sono Adobe (cioè Omniture) e appunto IBM, addirittura in vatanggio (l’angolo in alto a destra è il vertice della classifica). Secondo Forrester Webtrends è un po’ sceso nell’offerta, cosa che mi lascia perplesso perché Webtrends 10 ha un pacchetto di tutto rispetto per il tracciamento a 360°, e Google Analytics rimane lì dov’era, cioè è uno Strong performer e non un Leader.

La valutazione si riferisce a prodotti presenti sul mercato nel secondo quadrimestre del 2011, ma non essendo specificate le date non possiamo sapere esattamente quali nuove features di Google Analytics sono state valutate e quali invece non erano ancora state annunciate. Comunque sia si legge testualmente quel che in molti pensano: “As the premium offering develops over time, it is reasonable to expect the gaps to shrink further “[man mano che l'offerta del prodotto Premium si svilupperà nel tempo, ci aspettiamo che colmerà il gap [con gli altri prodotti NdMC]“.

Per i più curiosi, ecco i parametri di valutazione: si noti che il prezzo non ha influenza sul posizionamento. Se da un lato è ovvio che una ricerca così non possa basarsi – anche – sul prezzo, è comunque indubbio che anche le grandi aziende un’occhiata al portafogli la diano, e che invece spesso per le medie è un fattore determinante per la scelta della soluzione di web analytics.

Per vedere Google in alto a destra quindi tutto rimandato al 2013!

L’ultima volta che ci siamo occupati del market share di Google Analytics era un anno fa. Le cose ovviamente cambiano continuamente, tanto è vero che se andate a vedere questi grafici di builtwith.com ora GA è presente nell’83% del primo milione di siti (top million di Quantcast), sul 69% della top centomila e sul 58% della top diecimila. Ma il market share è un terreno minato e complicato, la domanda del titolo se l’è posta Econsultancy in un post di qualche settimana fa: Google Analytics può soddisfare tutte le tue necessità di analisi?

Econsultancy affida parte della risposta ad alcuni grafici, propedeutici alla vendita del loro report 2011.
Rispetto al 2010 la percentuale di aziende che rispondono “usiamo esclusivamente Google Analytics come sistema di WA” passa dal 38 al 44%; scende il numero di aziende che usano GA insieme ad un altro sistema ed è sostanzialmente invariato il numero di quelle che invece non lo usano affatto. La chiave della risposta dovrebbe essere proprio qui: se una azienda decide di utilizzare soltanto Google Analytics, significa che il prodotto è in grado di rispondere a tutte le loro domande (beh, certo, oppure che lo stanno sottoutilizzando).
Delle aziende che usano solo GA, la maggior parte lo fa per tracciare conversioni e KPI, e poi per tracciare le campagne

Mi stupisce ad esempio che l’ottimizzazione delle campagne AdWords sia solo al quarto posto: la forte integrazione tra AdWords e GA ne fa lo strumento principale per quel mestiere.

Alla domanda “perché usate anche un sistema a pagamento insieme a GA?” il 48% risponde che “non è abbastanza sofisticato”. Chissà cosa ne pensano dopo le ultime novità introdotte (come i funnel multicanale ). Il grande pregio di Analytics è che ha tentato di rendere le cose semplici per tutti, mascherando un po’ della sua complessità; se così non fosse io non avrei clienti e richieste di aiuto. Ma questo atteggiamento nel tempo ha portato a una percezione distorta delle reali potenzialità dello strumento, e la risposta sopra ne è un esempio. Altre risposte alla medesima domanda sono “stiamo ancora cercando di capire come fare tutto con GA”, “non vogliamo dipendere solo da Google” (in calo del 16% rispetto al 2010) e “non siamo ancora riusciti a rescindere l’altro contratto” (che sale da 2 al 4%, questa è bella davvero)

Altre preoccupazioni sono il tempo di retention dei dati, il fatto che i dati siano in mano a Google oppure avere un metro di paragone.

Delle aziende che invece non usano GA, il 42% si trova bene con l’attuale sistema di tracking, il 19% non vuole consegnare i suoi dati a Google, il 15% ritiene lo strumento non adeguato ai propri bisogni, il 9% non ha ancora avuto modo di provarlo (??), nessuno non è riuscito a farlo funzionare, contro un 4% del 2010.
Leggo in fondo all’articolo che Google Analytics sarebbe “lento” e non è la prima volta che lo sento. Io di account ne vedo molti, e alcuni anche belli grossi, ma non ho mai notato lentezza (un pochino se si hanno confronti temporali e segmenti avanzati multipli) quindi mi chiedevo: voi lo trovate lento?
E in generale, Analytics copre il 100% delle vostre necessità?

Se vi ricordate, a maggio scrissi un post lamentandomi dei concetti relativi alla web analytics contenuti nella versione preliminare delle linee guida per i siti web della Pubblica Amministrazione. So di essere una persona che si lamenta molto (sono genovese, ce l’ho nel DNA ), ma siccome è un argomento cui tengo mi armai di buona pazienza e feci l’iscrizione al forum dove si raccoglievano le osservazioni: le potete leggere a questo indirizzo.

Ieri è uscito l’aggiornamento delle linee guida, la versione finale, e indovinate un po? le mie osservazioni sono state prese in considerazione, infatti la nota è diventata

Il conteggio dei visitatori unici dipende da molteplici variabili. Ai fini statistici, si consiglia di calcolare, tramite cookie, il numero complessivo di visitatori unici in un periodo di tempo limitato a 30 giorni

(ancora perfettibile ma sicuramente migliore di prima), in compenso mi è caduto l’occhio su un’incongruenza mica male. Infatti a pagina 54, nella nota sopra riportata, si raccomanda l’uso dei cookies come avevo suggerito, mentre a pagina 53 essi sono vietati! Cito:

né debbono essere utilizzati cookies persistenti di alcun tipo, ovvero sistemi per il tracciamento degli utenti. L’utilizzo di cookies permanenti è ammissibile unicamente qualora esso sia necessario alla resa di un servizio che rientri nelle funzioni istituzionali dell’Amministrazione.

e direi che la web analytics non è un servizio istituzionale delle Pubbliche Amministrazioni.

In sostanza è obbligatorio pubblicare i dati di visite (v. pagina 55), pagine viste e visitatori unici, si raccomanda di distinguere gli unici tramite cookie, ma è vietato usare i cookies!

Bravi, bene, avanti così! :-/

La domanda più importante in web analytics è “perché?”
La risposta ad ogni “perché?” in web analytics è ugualmente “perché?”

Questa è una delle tante sfide in questo campo, ma è anche ciò che mantiene la web analytics fresca e interessante. Non c’è una fine, non c’è un sito perfetto. C’è solo “perché?“.
Ciò premesso, a volte ci sono dei “a causa di…” – ma quello spesso significa “probabilmente per via…”

“perché?” è la domanda più importante che possiamo chiedere ad un cliente che dice “per favore, possiamo avere un migliaio di azioni [o goal] nel nostro account?”. Non accettare può sembrare crudele, può sembrare un ostacolo per il futuro, ma c’è una ragione.

[ho tradotto solo questo pezzo di un bel post, che vi consiglio di leggere ]

Spuntata in un tweet di Avinash, ho messo gli occhi su questa ottima lista di controlli da fare su un nuovo profilo di Google Analytics, redatta da Himanshu Sharma

Si tratta di una lista molto esaustiva e per nulla scontata, che un bravo web analytics man dovrebbe sempre tenere a portata di mano. Ad esempio si parte con il punto 1: “fatti un giro sul sito del cliente”, che non è per nulla banale, anzi…
Altri punti interessanti a mio avviso sono il 5 (fai un accordo scritto col cliente sui goal, il loro valore, i funnel e i target), il 16 (accertati che l’autotagging sia abilitato su AdWords), il 29 (crea avvisi personalizzati nell’intelligence) e il 41 (usa un # al posto del ? per taggare la campagne).

Un punto da rivedere è invece l’11: come ormai sappiamo benissimo (vero? ) non c’è bisogno di aspettare 24 ore per vedere se Analytics sta ricevendo i dati, e nemmeno per vedere se li riceve corretti. Bastano un analizzatore di header HTTP e un controllo sul giorno odierno dopo 3-4 ore.

Per lavoro mi occupo di siti per la pubblica amministrazione, e per questo motivo mi sono trovato davanti agli occhi la versione 11 maggio 2011 delle linee guida per i siti web della PA. Mentre mi addentravo nella lettura mi è caduto l’occhio su questa pagina del capitolo 4 e in particolare sulla nota a fondo pagina

[21] Si raccomanda di considerare, per le statistiche web, un visitatore unico ogni 30 minuti per IP.

La cosa ovviamente non ha senso: un visitatore unico prescinde da un intervallo di tempo, e di sicuro se io faccio una visita di un’ora e mezza non sono tre visitatori, ma uno solo. Inoltre sono anni che si dice che basarsi sugli IP è arcaico, perché le visite aziendali fatte da dietro a un proxy (ma anche gli accessi dalla rete geografica di Fastweb) vengono “annegati” dietro a un unico indirizzo. Migliaia di persone che risultano come una sola, che però ogni mezz’ora va conteggiata come fosse un’altra :-/

Perché – mi direte voi – una scelta così palesemente sbagliata? non lo so, ma di sicuro fa il paio con quanto scritto nel paragrafo “Policy” a proposito dei cookies, che sarebbero la soluzione al problema di cui sopra:

…né debbono essere utilizzati cookies persistenti di alcun tipo, ovvero sistemi per il tracciamento degli utenti. [omissis] L’utilizzo di cookies permanenti deve essere strettamente limitato all’acquisizione di dati statistici relativi all’accesso al sito e/o per mantenere le preferenze dell’utente (lingua, layout, etc.)

Due frasi in antitesi tra di loro: da un lato sembrerebbe che non si possano utilizzare cookies per il tracciamento, ma per le statistiche si. Ma allora se posso utilizzare i cookies, perché definire gli unici attraverso gli IP?

Infine, tanto per non farsi mancare nulla, le linee guida impongono che i dati del monitoraggio vengano pubblicati periodicamente. Tralasciamo un attimo il fatto che se ogni PA usa un sistema di web analytics differente, i dati non saranno mai confrontabili, e concentriamoci su un altro aspetto: i tre dati da pubblicare sono (sic!) pagine viste, sessioni utente (visite) e visitatori unici.

Solo che, se non si da un intervallo di tempo, parlare di unici non ha senso, per il noto “problema dell’hotel“. Alla linea guida manca fondamentalmente l’indicazione del periodo di tempo da considerare per l’indicazione degli unici. Ogni mese si deve dare il totale annuale degli unici, oppure ogni mese si deve dare il numero di unici del mese precedente?

Sono di ritorno da San Marino, dove ho partecipato all’evento Be-Wizard. Mentre ero lì ho avuto modo di fare una riflessione che voglio condividere con voi, spero di non venire frainteso.

Avinash Kaushik, nonostante sia Analytics Evangelist in Google (o forse proprio per quel motivo), è sempre molto attento a citare altri possibili sistemi di web analytics e sistemi complementari; ha citato Omniture, Webtrends, ha mostrato screenshot di Yahoo Web Analytics di cui è un grande estimatore. Paolo Zanzottera per ovvi motivi ha parlato del sistema di Video Analytics di Shinystat, ma tutti gli altri relatori, Anna Smith di Distilled, Rand Fishkin di SEOmoz, Marcus Tandler di Mediadonis hanno dato per scontato che tutti in sala usassero Google Analytics, mostrando schermate o come guardare ai dati. Ogni volta cioè si sono riferiti alla “web analytics”, anzi tutte le volte che hanno genericamente parlato di “misurazioni”, parlavano in realtà di Google Analytics. Le due cose stanno perdendo distinzione?

Se ne parlo è perché ho questa sensazione da qualche tempo, ma durante i due giorni al Be-Wizard la cosa è stata molto marcata. La mia sensazione è che il successo di Google Analytics ricalchi un po’ quello di WordPress:

• è facile da installare
• la documentazione è (abbastanza) chiara
• in rete si trovano facilmente migliaia di risorse che spiegano come fare qualsiasi cosa
• molte soluzioni preconfezionate hanno solo bisogno di un copia-incolla (allo stesso livello di facilità dell’installazione di un template di WordPress, diciamo)

Se da un lato l’essere autore di un blog come questo dovrebbe rendermi felice di questo fatto – ammesso che non sia solo una mia sensazione, ditemi nei commenti voi cosa vedete – dall’altro avverto un certo fastidio perché le situazioni di non chiarezza mi rendono nervoso. E’ vero che l’obiettivo di un relatore è rendere i concetti facili per chi ascolta, e quindi al 50% inserire uno screenshot di Google Analytics centra l’audience, ma è anche vero che le misurazioni si fanno in molti modi diversi, e con strumenti molto diversi tra loro: Google Analytics è solo uno di essi, per me e per voi è chiaro, ma per gli altri, per i clienti, per il “resto del mondo”?

Esattamente come nello slogan di un noto operatore telefonico italiano, la web analytics è intorno a voi. Di ritorno dal corso avanzato di Verona, sono stato per tre quarti d’ora buoni in stazione a Milano Centrale, aspettando pazientemente che sul tabellone elettronico venisse indicato il binario al quale avrei trovato la mia coincidenza. Vengo avvicinato subito da un ragazzo, che propone chiavette per collegarsi ad internet a costo zero, pagando poi solo il canone mensile.
Io sono già connesso quanto basta quindi non mi interessa, ma mentre aspetto noto il numero esorbitante di “NO” che lui e le sue tre colleghe ricevono. il 100% in quasi un’ora, e di gente in un’ora a Milano Centrale ne passa parecchia.

Dopo un pochino mi avvicino, e poiché il ragazzo mi sembra un tipo alla mano, gli dico che secondo me sbagliano l’approccio. Tutti iniziano con la medesima domanda “utilizzi internet?” e io gli dico che quella domanda presuppone due risposte e un bivio: se rispondono “no” lui desiste, se rispondono “si” allora deve fare la domanda successiva “ti interessa la chiavetta eccetera?”. Ma intanto si sono persi secondi (e metri, perché tutti camminano in fretta) preziosi.
Gli propongo – gratis – quello che ritengo essere un approcio migliore: iniziare con la domanda “ti interessa risparmiare sulla connessione internet?”, che si presta ugualmente a due risposte, ma in modo differente. Se la risposta è “no” lui comunque non vende nulla, tanto quanto prima, ma psicologicamente è più difficile opporre una negazione ad una domanda basata su un fatto positivo (risparmiare soldi).

Dove sta la web analytics in tutto questo? adesso ci arrivo: il ragazzo rifiuta sorridendo la mia versione, dicendo che l’unico trucco è “portare il cliente vicino al bancone” e che poi lì le cose sarebbero state più facili, e che il no iniziale dipende da come è posto. Può darsi, ma io non ho visto risultati nel loro modo di agire “accademico”, passatemi il termine.
Mi sono allontanato pensando: perché invece non fai uno split test, un test A/B? metà del personale insiste con la tua versione, l’altra metà prova per un periodo limitato il mio approccio, e poi vedi chi converte di più in termini di acquisizione nuovi clienti. Per dirla ancora meglio: qualcuno propone una versione modificata (lui pensa “migliorata”) di qualcosa di tuo, non puoi bocciarla solo sulla base delle conoscenze accademiche, fai un test di rendimento delle versioni e poi decidi.

Ovvero “decidi sulla base dei dati”. web analytics, appunto

Sull’argomento, all’incirca, segnalo anche un interessante post di Jeff Artwood su codinghorror.com, relativo agli AB test nel film “ricominicio da capo” con Bill Murray (Groundhog day in originale)

[photo credit: Saucy Salad on Flickr]

Ecco le slide che ho usato durante la presentazione allo SMAU Milano.

Queste sono forse ancora più criptiche delle precedenti di roma, ma ormai mi sono convinto, se mai ce ne fosse stato bisogno, che le slide sono un mero promemoria per quel che devo dire, presentation zen o meno.
Cerco lo stesso di riassumere brevemente il contenuto delle slide significative:

- ciclone Scimmia: la web analytics non è facile, anche se spesso la presentano così. Il sistema va scelto con cura, avendo già chiaro cosa andrà a fare. Piccole variazioni nei dati sono normali, e vanno accettate, piuttosto che perdere tempo prezioso a capirne le cause. Quel tempo può essere meglio impiegato. Occhio ai trend, non ai dati assoluti.

- ciclone Gru: se il capo guarda solo la dashboard, non ha senso riempirla sperando di mostrargli più dati. I vostri report devono essere “actionable”, e comunicare al volo qualcosa, se vengono cestinati senza che venga intrapresa un’azione, qualcosa non va. Se chi vi sta intorno vi parla di “hits” è necessario impiegare parte del tempo ad educarli, con risposte costruttive e che possano far emergere il reale valore del vostro lavoro

-ciclone Tigre: se la web analytics dice che bisogna cambiare qualcosa, bisogna cambiarlo! non c’è “ma a me piace così” che tenga. “bello” è diverso da “funzionale” che è ancora diverso da “che converte”. Parlate con dati a supporto delle vostre tesi, dovete fare in modo che l’azienda si fidi di quel che dite e dimostrate con i numeri. Nonostante questo, non affidatevi mai al 100% ai soli dati, trovate una mediazione. La WA è un – valido – supporto, non l’unico modo per prendere decisioni.

- ciclone Serpente: ad una analisi deve sempre seguire una azione, nonostante le procedura aziendali. Datevi un tempo massimo per avere live le modifiche, anche perché i risultati dei test variano in funzione di molti fattori. Il risultato di un test oggi può dare esiti completamente differenti dallo stesso test effettuato tra sei mesi. Usare sempre le campagne, sono una fonte di dati inesaurbile e sono completamente sotto il nostro controllo. Internet ha la grande fortuna di essere un medium misurabile quasi a livello di singolo, sfruttate questa occasione che fino a 15 anni non esisteva.

- ciclone Mantide: fare web analytics non è fare traffic reporting. Il dato complessivo non ci interessa, ci interessano i fenomeni che avvengono nelle “micronicchie”, nei segmenti, per l’appunto. Segmentare è l’unica soluzione per avere il polso di quel che accade realmente e per notare trend e fenomeni che altrimenti resterebbero affogati nei totali. Fino a che non vi libererete del traffico in eccesso (quello fuori target), l’unico modo sensato di fare analisi è eliminarlo con dei segmenti.

La via verso il Nirvana parte dall’integrare la web analytics come processo aziendale, oltre che a trattarlo come un processo nelle vostre teste. Raccogliere requisiti sensati, per evitare di farlo successivamente, dopo alcuni “giri” del processo di cui sopra; Definire con cura le metriche, in modo che ognuna di esse possa risolvere un problema reale in azienda, ed essere sicuri che sia poi possibile avere i dati che servono ai calcoli, quando essi non derivano totalmente dai sistemi che gestite (e in particolar modo se essi arrivano da altri reparti/sedi/aziende). Studiare come fare i report, e che essi comunichino qualcosa a prima vista. Teoricamente dovreste poter lasciare un report sulla scrivania di qualcuno senza spiegarglielo, e lui dovrebbe capire cosa fare. Educate chi vi sta intorno a smettere di pensare con canoni vecchi e a fidarsi di quel che dite. Kung Fu Web Analytics per tutti!