Sep 28 2016

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Optimize e Data Studio free

autore: categoria: tagmanager

Quando Google annunciò Optimize 360 e Data Studio 360, la prima cosa che venne in mente a tutti fu che si trattava del processo inverso “al solito”. Ovvero normalmente Google lancia un prodotto free, e poi introduce una versione enterprise. Optimize 360 esisteva solo a pagamento, Data Studio free solo per gli Stati Uniti.

Oggi si rimedia a quel gap, introducendo Optimize free ed espandendo Data Studio free anche in altri paesi, Italia compresa.

Optimize, per chi non lo sapesse, è un tool di AB testing che incorpora un editor WYSIWYG (quel che vedi è quel che ottieni), che consente di modificare visualmente le pagine di un sito e quindi di testare differenti versioni senza bisogno di scomodare designer, grafici e reparto IT. Si tratta di una versione limitata, soprattutto sul lato integrazioni, ma per un uso small business è chiaramente più che sufficiente. Optimize è attualmente in fase di preiscrizione, quindi andate a questa pagina e lasciate la vostra mail.

Data Studio è un tool di dashboarding, in grado di collegarsi nativamente a molti prodotti Google (ma in futuro verranno aggiunti altri connettori) e creare semplici o elaborate dashboard utili alla comprensione al volo delle performance di un’attività digital. Ovviamente si tratta di possibilità molto maggiori rispetto alle dashboard interne di GA, che sono piuttosto limitate sia in termini di numeriche (massimo 12 widget) sia soprattutto per via del fatto che incorporano solo dati presenti su Analytics. Data Studio è già disponibile al seguente indirizzo: datastudio.google.com

Se tutto ciò non bastasse, aggiungiamo altre due note: in primis Google Tag Manager aggiunge altri 20 template tag alla sua lista, che non sarà ancora corposa come quella di altre soluzioni concorrenti, ma inizia a farsi interessante. Secondariamente – si fa per dire – Analytics introduce il Session Quality Score, una nuova metrica basata sul machine learning che tenta di predire la probabilità che un visitatore faccia una conversione. Utile, se mi fido dell’algoritmo, per affinare eventuali liste di remarketing che vengono create a partire dai dati di GA.

Se proprio volessimo andare fino in fondo, ci sarebbe anche da aggiungere che da oggi la nuova raccomandazione per l’installazione di un Google Tag Manager è cambiata: ora sia la documentazione ufficiale sia lo snippet fornito dall’interfaccia consigliano di spezzare il tag contenitore in due parti: la parte “classica” da mettere in HEAD e la parte “noscript” da mettere in BODY.

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3 Commenti

  1. Interessante la nuova metrica, soprattutto se sarà incrociabile con tutte le dimensioni GA.

    Mi immagino uno score da 0 a 100 per ogni sessione, con la possibilità di raggruppare per ‘bin’ (es: 0-25, 26-50, etc) è monitorare nel tempo le quote di traffico per classe di score. La quota di traffico 76-100 dovrebbe esibire alta correlazione con il conversion rate (su lag 0 o lag N, dove N è il tempo medio all’acquisto di un nuovo cookie).

    Se fosse così, avremmo un vero indice di qualità del traffico da monitorare nel tempo (perchè correlato agli acquisti giornalieri o, se su lag N, predittore di alta propensione all’acquisto al giorno N) da usare per fini di monitoring e liste di remarketing.

    Francesco

  2. Appena esce l’articolo dell’help capiremo come è calcolata, mentre credo che i bucket te li dovrai fare tu con le funzioni standard dei segmenti

  3. Sì, l’importante è che non sia un pre-elaborato alla “User-ID Cross Device”, in modo tale da poter correlare la metrica con altri comportamenti on-site.

    Essendo black-box, il modello sottostante non ci dirà mai quali feature (dimensioni, comportamenti, eventi) descrivono la probabilità di acquisto futura.

    Possiamo però provare a mettere in relazione score alti con determinati comportamenti (o caratteristiche) del cookie, per identificare eventuali pattern evidenti.

    Meglio di nulla 🙂
    Francesco

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