Digital Analytics: come realizzare report davvero utili
Il mondo del marketing digitale – e in generale quello delle aziende che ruotano attorno al business online – ha ancora un rapporto con i dati e la data analytics quantomeno equivoco.
Quello che segue è un articolo molto utile per te che ti stai chiedendo come realizzare report a partire dall’analisi dei dati di marketing e l’autore è Fabio Piccigallo, Business Development Manager, formatore e consulente che si occupa di direct marketing da oltre 15 anni.
Fabio Piccigallo ha scritto “Digital Analytics per e-commerce”, con il quale potrai migliorare esponenzialmente il tuo vantaggio competitivo online.
Il libro, appartenente alla nostra collana Web Book, è reperibile in tutte le librerie online e offline, sul nostro sito e presso il nostro bookshop al Punto Flaccovio.
Di seguito, l‘esperto ci svela tips & tricks per una efficace raccolta dei dati. Buona lettura!
Nei miei anni di lavoro a contatto con l’universo del marketing digitale, ho trovato quasi esclusivamente imprenditori e professionisti pronti a giurare che i dati sono alla base dei processi di marketing, che non è possibile effettuare miglioramenti e ottimizzazioni nel marketing digitale senza ricorrere ad A/B test, che Google Analytics è la loro Bibbia e la loro guida nella complessa gestione del traffico online.
Alla prova dei fatti, tuttavia, lo scenario cambia notevolmente. Vediamo allora da un lato agenzie di marketing che sono convinte che per rendicontare al cliente i risultati delle proprie attività sia sufficiente copiare su un Power Point delle catture di schermata tratte da Google Analytics, magari relative al solo mese appena trascorso, dall’altro imprenditori alle prese con i propri fogli excel pronti ad accusare gli strumenti di tracciamento di inutilità, stante una differenza del 3% tra quanto riportato nel report e quanto effettivamente incassato.
Qual è l’utilità di un report realizzato semplicemente riportando su Power Point i dati contenuti su Google Analytics o su Facebook Insights?
Ben poca, a mio parere, se con utilità intendiamo una acquisizione di valore marginale dovuta alle informazioni in esso contenute.
Ma andiamo con ordine.
Quella dell’analisi dei dati di marketing- ciò che viene definito solitamente “digital analytics” – è una ricetta complessa da realizzare, perché richiede molteplici competenze.
Digital Analytics: quali dati mostrare nel report
Innanzi tutto, l’analista che si trovi davanti al compito di realizzare un report dovrà porsi un problema non da poco conto: quali dati mostrare?
Google Analytics, Google Adwords, Facebook Analytics presentano ciascuno letteralmente centinaia di metriche e attributi che l’analista può combinare in mille modi per ottenere via via rappresentazioni sempre diverse dei dati raccolti. Su quale base decideremo ad esempio di includere, in un report sulle conversioni di Google Analytics, una specifica sul dispositivo utilizzato dagli utenti per navigare sul sito web? Quale sarà la più efficace catalogazione delle fonti di traffico?
Brutta notizia: non c’è una risposta buona per tutte le stagioni.
Buona notizia: alla base di questa domanda c’è l’essenza stessa della digital analytics.
Sì, perché fare digital analytics vuol dire innanzi tutto comprendere a fondo il modello di business della proprietà che si sta analizzando, e utilizzare questa comprensione come base per tutto il lavoro di analisi. Sapere quali sono i modelli di coinvolgimento del target, in quale modo si sviluppa il processo di conversione, quali siano i rapporti tra vendite online e vendite off-line, secondo quale logica si struttura il funnel di marketing è il fondamento della digital analytics. La significatività di ogni segmento di analisi sta tutta nel creare suddivisioni significative, che abbiano un senso in relazione all proprietà che si sta analizzando: in caso contrario, rischieremo di trovarci a valutare centinaia di righe di dati del tutto inutili, se viste con la lente di ingrandimento dell’imprenditore che investe nell’attività di analisi.
Ogni volta che valutiamo l’acquisizione di un dato e la sua visualizzazione in un report chiediamoci: perché lo stiamo facendo? Qual è il guadagno informativo che ci viene dall’aggiunta di una nuova dimensione a quelle su cui stiamo elaborando l’analisi?
Realizzare grafici chiari ed efficaci
Un secondo aspetto da tenere sempre presente è quello della visualizzazione dei dati. Raramente gli strumenti utilizzati dagli analisti per la raccolta dati sono validi anche dal punto di vista della loro visualizzazione. Più spesso accade il contrario: tools come Google Analytics, potentissimi quando si tratta di raccogliere e immagazzinare i dati, diventano decisamente meno performanti quando si tratta di visualizzarli.
Scegliere in che modo comunicare i dati non è un semplice problema estetico: è, piuttosto, un problema di comunicazione. Un grafico può immediatamente mettere in evidenza un trend, favorire la condivisione di un risultato, portare alla scoperta di un problema prima sconosciuto. Una pessima visualizzazione può, al contrario, confondere le idee, nascondere informazioni, portare su false strade.
Non sei convinto?
Prova, allora, ad esempio, a confrontare questa tabella, che riporta i KPI di un sito ecommerce per i quattro trimestri del 2017:
con il grafico qui sotto:
In quale delle due visualizzazioni hai una maggiore probabilità di acquisire immediatamente le informazioni più rilevanti?
Non dimenticarti di trarre delle conclusioni
Scegliere con cura cosa mostrare e lavorare a delle visualizzazioni efficaci, tuttavia, non è ancora sufficiente. Un lavoro così elaborato sarebbe del tutto inutile, se non corroborato da due ulteriori passaggi:
- stabilire un percorso esplicativo per quanto osservato
- fornire indicazioni che siano utili per il futuro dell’attività e possano costituire la base di un processo di ottimizzazione
Solo in questo modo i dati raccolti possono diventare actionable data e fornire una base operativa che sia in grado di determinare un vantaggio competitivo alla proprietà oggetto di analisi.
Spiegare cosa si sta osservando è tanto essenziale quanto complesso. Ricorda che le tue opinioni valgono quanto quelle di chiunque altro, se non sono corroborate dai dati. Davanti a un comportamento anomalo, davanti a un pattern che hai individuato non puoi limitarti a fornire delle ipotesi. Il lavoro dell’analista non è infatti quello di fornire opinioni sui dati. Il suo lavoro consiste invece nel fornire spiegazioni alle sue osservazioni fondate ancora una volta sui dati. Ogni evidenza dovrà trovare, nei limiti del possibile, una spiegazione. Questa spiegazione andrà inserita nel report, assieme magari a un cenno sui dati che la supportano. Resisti, però alla tentazione di inserire nel report tutto il tuo percorso di analisi: chi legge vuole conclusioni utili per il proprio lavoro, non vuole sapere quanto sei stato bravo a trovarle!
L’analisi delle criticità dovrà trovare infine uno sbocco nello sviluppo di un percorso che ne risolva o quantomeno ne attenui gli effetti. Dovrà essere l’analista a fornire questo percorso? Dipende dalle condizioni in cui si sviluppa il rapporto di consulenza. Di certo, egli dovrà essere in grado di supportarne gli aspetti strategici, fornendo magari un inquadramento what-if delle possibili soluzioni, e dovrà essere soprattutto pronto a stabilire un processo di analisi che vada a monitorare l’efficacia della soluzione adottata.
In conclusione, un report di analitica si potrà dire efficace:
- se muoverà da una definizione oculata del modello di analisi
- se avrà al suo interno una parte descrittiva formulata in forma di data-storytelling
- se sarà in grado di stabilire e spiegare le criticità emerse dai dati
- se sarà in grado di supportare il processo decisionale che dovrà portare alla soluzione di queste criticità.
Solo se queste condizioni verranno rispettate, il lavoro di analisi dei dati acquisterà un senso nella gestione del marketing di una proprietà digitale. In caso contrario, vedremo l’ennesimo report finire in un cassetto, del tutto inutilizzato.
Fabio Piccigallo
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