Google Analytics in 30 secondi

Non poteva non venirmi in mente questa fantastica scena di Star Trek 4 per la notizia che Google Analytics Assistant sarà presto disponibile anche su Desktop.
Si tratta di un interprete del linguaggio naturale al quale sarà possibile fare domande, e ovviamente ottenere risposte. Ad esempio potremmo chiedere “quanti utenti dalla Russia divisi per tipo di device ho avuto il mese scorso?” e il sistema ci mostrerà il dato, e un grafico ove possibile.

Certo, in realtà dovremo ancora per un po’ scrivere, invece di parlare, ma il passo secondo me è breve perché la tecnologia in casa Google ce l’ha già. La comodità però è abbastanza evidente, poiché per alcune richieste molto semplici, ma che comunque comportano una serie di passaggi (apri il report geografico, mettilo per Paese, isola la Russia, applica la dimensione secondaria “tipo del device”) basterà solo fare la domanda. O incollare la domanda da una mail, quando sarà disponibile in italiano 🙂

Infatti il punto che mi piace di questa novità è che va ESATTAMENTE nella direzione che vado ripetendo nei coaching da ormai 5 anni: la vera forza dell’analista sta anche nel SAPER FARE LA DOMANDA GIUSTA allo strumento. Cioè conoscere bene quali metriche e dimensioni sono coinvolte nella domanda che mi porterà alla risposta, se sono disponibili nel progetto, se si possono incrociare tra di loro, eccetera…

L’help ufficiale della nuova feature si sposta un passo avanti, dicendo che – per fortuna – il sistema è in grado di capire i sinonimi, quindi ad esempio “locations” e “countries” vengono trattati allo stesso modo.
Ancora una volta, non credo che questo toglierà lavoro a qualcuno, ma indubbiamente rappresenta una scorciatoia molto interessante e utile per togliere tempo a domande semplici, o di routine, e quindi averne di più da dedicare alle analisi serie! 🙂

Oggi ho avuto modo di approfondire meglio una segnalazione del mio collega Giulio, che ha trovato una nuova dimensione dentro a Google Analytics. La dimensione si chiama “sessione diretta” ed è esattamente quello che ci aspetteremmo. Quindi prima un po’ di background per ripassare come funziona Analytics e perché questa cosa è interessante.

Il modello “last click non direct”

In tutti i report standard, tranne MultiChannel Funnel e Attribuzione, il modello di attribuzione standard di GA è il cosiddetto “last click non direct”. Si tratta di un modello che attribuisce la sessione corrente (ed eventualmente le conversioni registrate durante essa) all’ultima sorgente registrata da quell’utente TRANNE se questa avviene per via di traffico diretto. Quindi se sono un utente nuovo e arrivo da organico, e domani torno da diretto e converto, GA segna 2 sessioni organiche e 1 conversione organica. Se sono un utente nuovo e faccio diretto e poi diretto, GA segna 2 sessioni al diretto e 1 conversione al diretto. In pratica si dice “il traffico diretto non sovrascrive mai la precedente sorgente, tranne se quella era diretto”.

Come dicevamo prima, la cosa non è vera nei report di canalizzazione multicanale e attribuzione: lì il primo esempio viene correttamente riportato come organico 1 sessione 0 conversioni e diretto 1 sessione e 1 conversione. Nei report di attribuzione si può confrontare il modello last click non direct con il last click puro o con altri messi a disposizione o creati custom.

La nuova dimensione “sessione diretta”

Fino ad oggi questo fenomeno era noto ma indistinguibile, nei report standard. Il totale del traffico organico o di campagna comprendeva sempre una quota di traffico diretto che attribuiva tutto alla sorgente precedente. La nuova dimensione “sessione diretta” invece consente di scindere le due componenti, proprio come desidereremmo:

Come potete notare, applicando la dimensione ho ogni riga spacchettata in due componenti: google/organic “vero” (11.322 sessioni) e google/organic “da traffico diretto che non sovrascrive” (4.641 sessioni). Idem per google/cpc e tutte le sorgenti, tranne il traffico diretto: il traffico diretto può solo essere diretto, quindi è sempre “Yes”.
Inoltre anche la colonna dei nuovi utenti torna alla perfezione: se il traffico da “sessione diretta” è formato da utenti che erano già stati sul sito e tornano da diretto, allora non potranno mai essere new users, e quindi la colonna “nuovi utenti” è sempre 0 (anche qui con l’eccezione del traffico diretto, che ovviamente PUO’ portare nuovi utenti e anche utenti di ritorno che prima erano di nuovo arrivati solo da diretto).

Perché reputo importante questa novità

Per due motivi principalmente: il primo è che da una rappresentazione migliore di cosa accade realmente sul nostro sito, e dei reali apporti “di prima mano” delle varie leve di marketing. E’ sempre meglio sapere piuttosto che non sapere.
Il secondo è che fino ad oggi questa rappresentazione del “reale” esisteva solo nei multichannel funnel, ma limitatamente al traffico che converte; i MCF infatti prendono in considerazione solo coloro che convertono. Grazie alla nuova dimensione possiamo studiare nel dettaglio anche l’apporto del diretto nel traffico che non converte, aumentando le possibilità di comprensione della composizione del nostro traffico e quindi di ottimizzazione.

Uno degli aspetti che a tutt’oggi mi lascia allibito di Google è la leggerezza con la quale fa (o non fa) gli annunci. Voglio dire, sei Google e ci sono milioni di persone che “pendono dalle tue labbra” professionalmente per sapere se e come cambierà la propria professione in futuro: se dichiari che cambi un aspetto dei tuoi strumenti, i professionisti devono studiare perché li usano, o perché ne rispondono ai clienti. Peggio quando li cambi senza dire niente, cosa che ogni tanto accade tutt’ora.

Questi sono due aspetti – bianco o nero – della stessa storia, ma in realtà ci sono anche tutte le sfumature intermedie: Google annuncia una cosa, e poi la cosa si fa, ma diversa da come l’han detta. Prendiamo ad esempio il fatto che GA360 è praticamente in real time in alcuni report. IN – ALCUNI – REPORT. Quali? non lo dicono, ma dicono quali NON LO SARANNO, vedi sempre il mio post precedente dove ad esempio dico “Tutti i report con almeno una tra le dimensioni Sorgente, Mezzo, Campagna”.
Ora, potrebbe essere che fossi ubriaco quando l’ho scritto, se non fosse che l’ho chiaramente copiato dalla pagina di help ufficiale

https://support.google.com/analytics/answer/7084038#where

“Reports that include the Source, Medium, or Campaign dimension”

Poi attivano la feature, apri il classico report sorgente / mezzo e…

voilà, near-real-time anche lì. Che per carità, se devo pensare a un report nel quale è utile – immaginiamo lo start di una campagna – è proprio quello, che però secondo l’help invece non dovrebbe goderne.

Oppure la nuova Home di Analytics: annunciata il 19 aprile, l’ho vista per sbaglio solo su un cliente, ma è sparita dopo un refresh. Non pervenuta.

Oppure i report “qualità della sessione” e “lifetime value”, addirittura non annunciati sul blog ufficiale, che è in silenzio da quasi un mese (vabbeh, mi direte voi, senti chi parla… 😀 ). Alcune volte mi domando se facciano dei test, tipo “vediamo quanto velocemente si diffonde la voce di questo nuovo report se non lo annunciamo”, ma non so darmi una vera e propria risposta precisa. Ci avete mai pensato? vi siete dati una spiegazione?

Volevo parlarvi del nuovo report “Qualità della sessione” che presto farà capolino anche nei vostri Analytics, ma tutto sommato il post di Enrico Pavan è completo e buono, e se volete anche qualcosa in inglese vi punto verso AnalyticsPros.

Tanto per riassumere ai pigri che non cliccheranno i link, Google Analytics userà un sistema di machine learning per attribuire un punteggio di qualità alle sessioni sul sito – deve essere un ecommerce, e anche con dei volumi interessanti – in modo da suddividere il totale in sessioni con bassa o altissima propensione alla conversione. Da qui a farne dei segmenti, audience, liste di remarketing il passo è breve, e le strategie di marketing che si possono applicare sono ovviamente molte e interessanti.

Più che altro colgo lo spunto per una riflessione sul ruolo dell’analista del futuro, adesso che praticamente abbiamo:

• Un sistema che cataloga automaticamente le sessioni in base alla propensione alla conversione
• Un sistema che crea goal intelligenti
• Un sistema che crea audience intelligenti
• Un sistema che ti avvisa in modo smart dei fenomeni sui tuoi dati

Il machine learning ci ruberà il lavoro?
io credo di no, non nell’immediato almeno. Vedete, il grande problema che si cela dietro a tutta questa automazione è che si basa sul presupposto che l’Analytics sia perfetto, o per lo meno “giusto”. E di Analytics impeccabili nella mia vita ne ho visti ben pochi, nonostante tutto. Non avete idea del numero di volte in cui ancora nel 2017 riecheggia in ufficio la frase di Bartali “Gl’è tutto sbagliato, gl’è tutto da rifare” aprendo Analytics di nuovi clienti.

Come dico da praticamente sempre, se entra spazzatura nel sistema, dal sistema esce spazzatura. Ci riferivamo all’analisi prima, figuriamoci cosa succede se un algoritmo cataloga le vostre sessioni e crea automaticamente le liste sulle quali vengono spesi parte dei budget di campagna.

La seconda riflessione va nella direzione ancora poco esplorata a mio modo di vedere della data integration, ovvero delle possibilità offerte a un brand, e solo a lui, dall’unione dei dati di Analytics con quelli proprietari. Certo, alla fine si tratta sempre di portare tutto dentro Google (anche se qualche workaround esiste), ma le possibilità di targeting che vengono sbloccate, la capacità di segmentazione della user base, la pletora di nuove strategie di marketing che si possono mettere in atto sono veramente tantissime. E per fare quel lavoro, al di là della praticità o dell’essere un system integrator, richiede una conoscenza degli strumenti e una capacità di disegnare la struttura dei dati che al momento nessun robot può eseguire.

Quindi si, qualcosa di questi anni 80 resterà 🙂

No, non stiamo parlando dei report real time, che sono governati da logiche leggermente diverse dai report standard. Stiamo dicendo che in base all’ultimo post ufficiale i fortunati possessori di Google Analytics 360 (ex Google Analytics Premium) beneficeranno di un aggiornamento dei report standard del giorno odierno ogni 10 minuti.

Anche se a prima vista può sembrare tantissimo (in realtà lo è, ma ormai siamo abituati talmente bene che non lo sembra) gli utilizzatori di Premium più accorti sanno che la media rilevata per la cosiddetta freshness del dato è di circa 45 minuti, a fronte di una garanzia contattuale di massimo 4 ore.
Significa che se prendo i dati di oggi ed è mezzogiorno, sono certo contrattualmente che il dato più vecchio è delle 8 del mattino, ma che verosimilmente vedrò già anche i dati fino alle 11:15.
Quando il near real time sarà introdotto su tutti gli account, vedrò anche i dati fino alle 11:50.
Questo varrebbe anche per i custom report, le estrazioni via API e prossimamente anche per il trasferimento di dati verso BigQuery, la piattaforma di BigData che consente di fare interrogazioni ai dati di GA come se fosse un enorme database.

Esisteranno alcune notabili eccezioni a questo comportamento, ed è anche facile capire perché: un aggiornamento così veloce è possibile solo in presenza di elaborazioni non complesse e solo sui dati “propri” di Analytics. Ecco l’elenco dei report dove il near real time non sarà disponibile, almeno inizialmente:

• Tutti i rapporti dentro a viste contenenti dati da proprietà che hanno oltre 2 miliardi di hits al mese
• Tutti i rapporti dentro a viste di tipo USERID
• Tutti i rapporti dentro a viste che hanno filtri basati su campi importati tramite data import
• Tutti i rapporti dentro a viste che hanno filtri basati su Sorgente, Mezzo o Campagna
• Tutti i rapporti dentro a viste che hanno filtri basati su dati provenienti da piattaforme terze (Adwords, Doubleclick, ecc)
• Tutti i report che comprendono dati importati tramite data import
• Tutti i report con almeno una tra le dimensioni Sorgente, Mezzo, Campagna
• Tutti i report che comprendono dimensioni importate da altre piattaforme terze (Adwords, Doubleclick, ecc)

Se la delusione per la presenza del limite su sorgenti/mezzi può essere tanta, come noterete non si parla di Ecommerce, e questo è cosa buona e giusta! 🙂
Come nota di colore, ho tirato fuori uno screenshot supersegreto del Partner Summit 2015, in cui Google diceva “l’obiettivo è di avere entro un anno freshness a 1 minuto”. Ce ne sono voluti due, e siamo a 10 minuti, ma almeno sappiamo che se una cosa è in roadmap, prima o poi arriva 🙂

La “novità” del momento sembra proprio essere DataStudio. Tutti parlano di DataStudio, tutti usano DataStudio.
Google ha aggiunto il connettore per la search console, evviva! 🙂
Google ha aggiunto il connettore per il centro clienti AdWords, hip hip hurrà!
Addirittura ho letto in giro che “Google ha introdotto una versione free di DataStudio”.

In realtà DataStudio esiste da mesi (anni per chi ha partecipato alle preview alpha e beta), e in Italia è circa da maggio che si può usare; l’unica novità è la rimozione del limite a 5 report. Così adesso si possono fare dei bei lenzuoloni di 87 report, che non verranno letti tanto quanto i powerpoint di 87 slide 😀
Rispetto ai connettori, è ovviamente meglio averli nativi: più supporto, meno passaggi, più mantenibili, ma in realtà non c’è niente che si possa fare ora che non si potesse fare anche prima con un minimo di lavoro in più, tipicamente passando per Google Drive.

La vera sfida, secondo me, sarà vedere quando Google supporterà – e come e quali – servizi esterni che attualmente invece hanno connettori specifici su altri strumenti di dashboarding: penso a tool come Pingdom, Moz, Searchmetrics, Optimizely, Mailchimp, eccetera…
Riguardo a DataStudio in sé, ci trovo ancora parecchie limitazioni piuttosto insensate. due su tutte?

• se includo due datasource in un report, non posso fare la somma della stessa metrica
• non posso calcolare al volo/rappresentare la % sul totale di una metrica

E voi? avete trovato dei grossi limiti, o riuscite a fare tutto quel che vi serve?

In questo back-to-basic voglio affrontare un classico errore da principiante che su Google Tag Manager è potenzialmente molto dannoso: si tratta dell’editing delle regole di attivazione direttamente da dentro alla configurazione di un tag.

Come saprete, l’interfaccia v2 di GTM consente ampia libertà nel configurare Variabili, Attivatori e Tag: oltre che nelle sezioni apposite e con l’uso del pulsante “NUOVO”, si può creare una attivatore o una variabile anche mentre si configura un tag, con schermate successive che si sovrappongono all’attuale. Ecco, secondo me l’aggiunta di regole (la modifica più che altro) direttamente dall’interfaccia dei tag dovrebbe essere limitata. Facciamo il caso pratico:

Il cliente chiama e dice “mi serve questo tag solo sul sottodominio italiano”. Tu prendi, configuri il tag e crei una regola di attivazione tipo – ipotizziamo – “page Host uguale a it.sitodelcliente.com”. Pubblichi, funziona e te ne dimentichi.
Dopo tre mesi il cliente richiama e dice “sai quel tag? dobbiamo estenderlo anche ai sottodomini francese e tedesco”.

Qualcuno potrebbe avere la bella idea di andare nel tag, aprire l’attivatore, cambiargli nome e cambiare la regola in “page Host corrisponde alla regex (it|fr|de)\.sitodelcliente\.com”. D’altronde in italiano è esattamente quel che ci ha chiesto il cliente, estendere un tag ad altri sottodomini.

ERRORE!

L’errore è quello di pensare all’attivatore come parte di un tag, cosa che l’interfaccia un po’ ti spinge a fare. Ipotizziamo che un’altra agenzia nel frattempo abbia messo un suo tag solo sul dominio italiano. Se cambiamo l’attivatore, lo cambiamo PER TUTTO IL TAGMANAGER, non solo per quel tag. Ovvero, estendiamo il campo di azione di TUTTI i tag associati a quell’attivatore.

Se invece di aprire il tag andassimo nella sezione degli attivatori, la cosa sarebbe più chiara perché ogni attivatore riporta vicino il numero di tag associati ad esso. E in ogni caso noi staremmo solo cambiando un attivatore, senza riferimento a nessun tag, e la cosa potrebbe farci nascere sospetti se ripensassimo alle parole esatte del cliente.

In buona sostanza il mio consiglio è quello di evitare per quanto possibile di modificare variabili e attivatori da dentro a un tag, in modo da rimuovere il legame mentale tra il tag e gli altri elementi, e lasciare che il concetto più corretto del GTM pervada la nostra mente: MODULARITA’ 🙂

Che fine ha fatto goanalytics in questi mesi? e perché ritorna proprio ora?
La risposta alla seconda domanda è facile: sono in ferie, e volevo approfittarne per farvi i miei migliori auguri di felice 2017 🙂
Alla prima domanda invece mi sono sempre risposto con “dannazione, non ho più il tempo di scrivere”, ma invece riflettendoci meglio mi sono dato anche un’altra spiegazione: negli ultimi tempi il mio ruolo in agenzia mi ha portato a confrontarmi con realtà complessissime, necessità puntuali e fantasmagoriche, flussi di lavoro unici. Molto del lavoro si concentra tra l’altro sulla suite 360 (GA360 ma anche altri moduli), e questo alla fin fine si traduce in una estrema difficoltà a ricavare dei casi universalmente validi che siano utili, quando descritti, al resto dei miei lettori abituali.

D’altro lato non vorrei nemmeno fare quello che scrive solo quando esce una novità (ma in parte l’ho fatto, cercando quando possibile di aggiungere miei punti di vista e considerazioni), e da qui lo stallo di questi ultimi mesi.

Non so esattamente come evolverà questa situazione, ma non ho affatto intenzione di abbandonare questo progetto, statene certi! 🙂
Tra l’altro mi accingo a partire per qualche giorno di vacanza, e il caso vuole che soggiorni poco distante dalla sala dove goanalytics ebbe il suo battesimo pubblico, nel maggio 2008. Se non vuole essere una rinascita questa… 😀

11 anni e non sentirli!
11 anni di Google Analytics, e se riguardiamo gli screenshot di allora è un misto di sorrisi e di orrore: ma come cavolo si faceva a fare analisi all’epoca?
Qualche settimana fa ho ritrovato su Facebook il post con cui annunciavo l’introduzione della dimensione secondaria, e con i colleghi sorridevamo… oggi che a volte mi maledico perché non c’è la dimensione terziaria, come cavolo si facevo a segmentare i dati? 😀

In ogni caso, 11 anni di prodotto che ha cambiato per sempre alcune vite, la mia sicuramente, e ha cambiato per sempre un’intera industry. E in alcuni casi – ma qui mi rendo conto che forse potrei anche esagerare – credo abbia cambiato per sempre un’intera azienda.

Non vi voglio propinare il solito giochino di dove saremo tra un anno, tanto ormai non lo so più nemmeno io. La legge di Moore in qualche forma esiste anche per i tool SaaS (software as a service) tipo Google Analytics, e quindi è abbastanza impossibile capire o sapere dove saremo tra un anno: sviluppi dello userID? altri tool nella suite360? measurement protocol avanzato o integrazioni native con più strumenti di CRM? booooooh!

Ma forse è proprio questo il bello di questo strumento: non sappiamo nulla di come sarà l’anno prossimo, cerchiamo di godercelo e di trarne il massimo adesso! 🙂

Stavo cecando notizie sull’aggiornamento del report Forrester Wave, dovrebbe essere il periodo, ma non ne ho cavato un ragno dal buco. Ho invece trovato l’analogo Gartner Magic Quadrant aggiornato a Ottobre 2016 su questa pagina di Adobe: nel magic quadrant di Gartner le assi sono “completezza di visione” e “abilità nell’esecuzione” e i tre leader indicati sono SAS, Adobe e Google. In particolare Google è tra tutti i vendor considerati, quello con la completezza di visione migliore in assoluto.

Non ho scaricato il report intero, ma è facile immaginare che dietro questo successo ci siano i fattori chiave che apprezziamo da sempre: facilità, integrazione totale, velocità di aggiornamento, scalabilità della soluzione.

Purtroppo i due report sono diversi tra loro, e non è facile andare in continuità. Webtrends ad esempio era un leader nel Forrester 2014 ma è un player di nicchia nel nuovo Gartner. Altri vendor compaiono solo in uno dei due. In ogni caso il progresso di Google Analytics negli anni è evidente, e nonostante le polemiche che questo tipo di report si portano dietro è indubbio che nel corso degli anni la posizione dello strumento sia cresciuta sotto ogni punto di vista e guardando ogni genere di report. E’ questo è sicuramente un bene per gli utenti.