I web analytics sono alla base per tenere sotto controllo l’andamento della propria attività online. Se ti stai chiedendo cosa sia un tracciamento, bene, questo consiste nella raccolta e l'elaborazione dei dati sugli utenti e il loro percorso all’interno di un sito, per fornire informazioni sul dominio o, per esempio, sulla portata di una campagna pubblicitaria.
Al giorno d’oggi non si può pensare di prescindere dal tracciare l’attività degli utenti sul proprio sito, perché farlo significherebbe andare alla cieca e probabilmente fare una gran fatica per ottenere pochi risultati e per di più poco tangibili. Ma come fare a captare l’attività degli utenti? L’implementazione si può fare attraverso l’inserimento di script all’interno del codice del sito, o più semplicemente attraverso un tool, che rappresenta la salvezza di chi si occupa di Tracking: Google Tag Manager.
Questo strumento permette di “inviare” le informazioni raccolte sul sito ai diversi strumenti di lettura dei dati, come Google Analytics, Facebook, Google Ads, Hotjar e tanti altri ancora. Le informazioni che vengono inviate sono chiamate eventi e sono le azioni che l’utente svolge e che io decido di tracciare. E perché dovrei essere interessato a ricevere questi dati? Per esempio, se c’è un bottone “Aggiungi al carrello”, io magari voglio sapere quante volte quel bottone viene cliccato ma poi da questo passaggio non risulta una vendita effettiva. Oltre al click su un bottone, si possono tracciare diversi tipi di elementi, come l’invio di una form, il tempo passato su una pagina o una semplice pageview.
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Su Google Tag Manager si possono utilizzare eventi preimpostati, oppure si possono creare i custom events, attraverso l’utilizzo dei datalayer, dei frammenti di codice javascript che andrò a inserire direttamente sul tool.
Google Analytics rende possibile analizzare le interazioni degli utenti con il mio sito, avendo a disposizione tantissime informazioni e un livello di dettaglio molto alto. Per esempio, se avessi un e-commerce di scarpe da ginnastica da donna, vorrei saper individuare il target su cui fare campagne. Per farlo, potrei analizzare il profilo dei miei visitatori (si intende sempre come una media di numeri aggregati), osservando quali sono le pagine più visitate del mio sito, oppure da quali canali arriva il mio traffico o di che età e luoghi è formato il mio pubblico.
L’analisi dei dati diventa fondamentale per migliorare la propria attività, sia essa un blog, che un sito informativo, che ancor di più un e-commerce. Per poter prendere decisioni e attuare nuove strategie mirate e volte a incrementare i propri obiettivi (che possono essere sia semplici visualizzazioni, che interazioni come click, che acquisti) è necessario studiare bene il comportamento degli utenti, per andarne a visualizzare i punti di interesse o di caduta.
Monitoraggio di un e-commerce su Analytics
In un panorama del mondo e-commerce in continua evoluzione, sta diventando sempre più fondamentale capire in che modo la propria azienda sta generando entrate, ma anche le uscite, ad esempio con le spese di campagna.
Se si integrano strumenti di terze parti, come Facebook e Google Ads, con il proprio negozio online, bisogna avere dati anche su queste sorgenti. Senza avere informazioni complete sul comportamento dei clienti sui diversi canali, non si può tracciare un percorso verso l’aumento del ROI sulle campagne pubblicitarie. Questo perché da Analytics posso analizzare dati e “aggiustare il tiro” sul budget delle mie campagne, a seconda di diversi elementi. Un esempio può essere l’osservazione sul calo del traffico per un brand stagionale, che suggerisce una riduzione della spesa pubblicitaria.
Per prendere le giuste decisioni aziendali, vi sono alcune informazioni fondamentali di cui disporre, ad esempio: il numero di transazioni, le vendite e i ricavi per ogni prodotto, il numero di ordini medi, l’andamento degli acquisti sui diversi canali, il valore medio dell’ordine, il tasso di conversione dell'e-commerce, il tempo medio impiegato per l'acquisto, i buoni sconto utilizzati, le canalizzazioni del processo di checkout e così via.
Con le giuste metriche si può capire quando i clienti fanno acquisti e quali sono gli elementi che inducono un utente ad acquistare. Questo aiuta a prendere decisioni cruciali su come andare a modificare l’interfaccia e l’usabilità dell’e-commerce per incrementare le vendite e trasformare i semplici visitatori in clienti.
Impostare i KPI di un sito e-commerce
Una volta raccolte le informazioni sui propri clienti, è importante settare dei goal (o obiettivi), ovvero specifiche azioni che permettono di valutare in che misura il sito realizza gli obiettivi che mi sono prefissato. Si basano quindi sui propri indicatori chiave di prestazione (key performance indicator - kpi) e rappresentano la realizzazione di un'azione, chiamata conversione, che contribuisce al successo della propria attività.
Setup di Google Analytics per e-commerce
Innanzitutto, per poter visualizzare i dati di un e-commerce su Google Analytics con un maggior livello di dettaglio, bisogna abilitare la funzione Enhanced E-commerce dalla sezione di amministrazione del tool. Il passo successivo per il setup del tracciamento e-commerce è l’aggiunta del codice al proprio sito o app, così da iniziare a raccogliere dati. Per svolgere quest’attività, è necessario avere manualità nella modifica di codice HTML e codifica in JavaScript. Altrimenti, la miglior soluzione è quella di affidarsi all'aiuto di uno sviluppatore web esperto.
E qui torna ad aiutarci Google Tag Manager, che come detto prima è un nostro alleato, rendendoci indipendenti (anche se mai del tutto) dagli sviluppatori. Con Tag Manager il lavoro diventa più semplice, e ancor di più se si fa uso di un tool di costruzione per gli e-commerce, come Shopify. Con questi, è possibile passare gli eventi già creati direttamente dalla piattaforma di e-commerce a Tag Manager e di conseguenza al tracciatore di interesse.
Il vantaggio principale dell'e-commerce avanzato (EE) rispetto all'implementazione dell'e-commerce standard è il numero enorme di rapporti preziosi a cui i commercianti hanno accesso con EE. L'e-commerce avanzato è necessario per ottenere rapporti completi sulla canalizzazione di checkout e rapporti simili in Google Analytics.
Come sfruttare l’analisi dei dati per aumentare le vendite
Dal momento in cui i visitatori arrivano sul tuo sito al processo di checkout finale e al pagamento, l'intero viaggio dice molto sul loro comportamento.
Con lo studio del comportamento dei propri utenti si possono trarre diverse deduzioni su quali bottoni ed elementi attraggono il loro interesse oppure in quali punti si arenano, in modo da tenere sotto controllo il proprio e-commerce e migliorare l’esperienza utente.
Si può ad esempio vedere quali sono i prodotti più adatti al proprio pubblico, e di conseguenza, metterli in evidenza. È possibile studiare le entrate per transazione e il numero di prodotti per transazione. Se il numero di prodotti per transazione non ci soddisfa, se ne può trarre vantaggio offrendo sconti per l’acquisto di quantità maggiori di prodotti o la spedizione gratuita se i clienti raggiungono un importo minimo.
Se il mio ciclo di vendita è stabile o fluttua in modo prevedibile in base al prodotto o alla stagione, posso utilizzare queste informazioni per fare previsioni affidabili sui ricavi. Se i clienti effettuano regolarmente numerose visite prima di acquistare, si può pensare a un design del sito che porti più facilmente alle pagine di acquisto o a opzioni che consentano agli utenti di confrontare i prodotti e i prezzi con quelli della concorrenza.
Rilevando questi dati è quindi possibile attuare il Data driven Marketing, ovvero un Marketing guidato dai dati, dai fatti, e svolgere delle analisi CRO per incrementare le performance del mio e-commerce. Queste analisi si possono fare sulla grafica di una pagina, oppure su un singolo elemento, come un bottone o un pop-up. Anche chiamati A/B test, si svolgono dividendo il pubblico al 50% e facendo ricevere alla prima metà l’opzione A, alla seconda metà l’opzione B, per valutare dopo un dato range di tempo i risultati e scegliere di adottare l’opzione che ha avuto più successo.
Nell’analisi di un e-commerce, è importante analizzare il comportamento della pagina di pagamento. Ad esempio, poter capire da dove stanno uscendo i propri utenti durante il processo di checkout è essenziale per riparametrizzare le tematiche che impediscono la conversione. Che sia l'opzione di spedizione che li allontana o la mancanza di opzioni di pagamento, o ancora le persone potrebbero persino avere problemi ad applicare le offerte promozionali nella pagina di pagamento, e questi rappresentano tutti ostacoli all’acquisto dei nostri prodotti.
Per sfruttare al meglio i dati è importante adattare la strategia al caso. Ad esempio, se vendo maglioni, posso inserire una variabile sulla temperatura e il meteo da dove gli utenti acquistano. Oppure, posso decidere di associare delle informazioni al tool di CRM per poterle usare al fine di mandare comunicazioni ad hoc o di applicare delle scontistiche particolari.
A volte il problema può stare nell’usabilità del sito, che magari può dare problemi da mobile, oppure capiamo che la soluzione è di indirizzare l’utente e accompagnarlo nel punto che interessa a noi.
Insomma, sono moltissime le combinazioni di informazioni che si possono utilizzare per capire cosa va e cosa non va sul nostro e-commerce e sta a noi capirlo, cercando di essere il più specifici possibile, andando nel dettaglio. Per farlo, bisogna avere solo un pizzico di fantasia e di pensiero laterale. L’importante è di personalizzare sempre il più possibile lo studio, a seconda di chi sono i nostri clienti e quali sono i nostri prodotti.
Buon allenamento!
