I dati analitici sono spesso il fulcro di un’attività online. Che si tratti di analizzare i risultati delle attività di marketing, ricavare informazioni dal comportamento degli utenti o formulare ipotesi da testare, la soluzione di analisi è il punto di riferimento per una serie di ruoli fondamentali all’interno di qualsiasi azienda con una presenza online. Tenendo presente questo, è sorprendente quanto poco tempo e impegno le aziende investano per garantire che i dati siano della massima qualità. In questo articolo spiego come e perché potreste voler rivalutare l’importanza che attribuite alla #misurazione nella vostra agenda.

Ottimizzazione dei canali di marketing, ottimizzazione del tasso di conversione, modelli di attribuzione. Queste pratiche sono diventate possibili, almeno nella loro forma attuale, grazie agli enormi e rapidi progressi registrati nel corso degli anni in termini di disponibilità di dati.

Nel mondo dei dati circola però un detto molto diffuso: “Garbage in, garbage out” ( se entrano dati spazzatura, escono dati spazzatura ). In altre parole, l’affidabilità dei risultati dipende da quella dei dati di partenza. Questo detto non potrebbe essere più vero di quando quei dati spazzatura costituiscono la base del processo decisionale relativo alla spesa di marketing.

Nel marketing digitale si parla spesso di approcci “data-driven” o “data-informed”. Va benissimo. Tuttavia, considerando quanto sia frequente che i dati analitici siano imprecisi e/o fuorvianti, mi chiedo spesso se ogni azienda tragga davvero vantaggio dall’utilizzare i propri dati analitici come base, come già detto, per le decisioni relative al budget. John Wanamaker (1838-1922) coniò la famosa frase:

La metà dei soldi che spendo in pubblicità va sprecata; il problema è che non so quale delle due metà.

Stiamo forse agendo come se ciò che disse Wanamaker fosse ormai meno rilevante, grazie ai numerosi dati a nostra disposizione e alle dashboard accattivanti che proiettiamo sugli schermi in giro per l’ufficio? L’unica cosa che conta è un andamento positivo, giusto? Ancora una volta, mi chiedo – e lo dico sottovoce – se in certi casi non sarebbe meglio affidarsi semplicemente al nostro intuito.

Lasciatemi spiegare meglio. Se le vostre pratiche di misurazione non sono all’altezza (e vi assicuro che molte non lo sono!), allora indovinate un po’? Esatto, se i dati in entrata sono spazzatura… Cosa intendo per "pratiche di misurazione"? Beh, a meno che non abbiate messo perfettamente in atto le pratiche descritte di seguito al momento della raccolta dei dati, tutto ciò che viene costruito su quei dati è, nella migliore delle ipotesi, una parvenza di informazioni utili e, nella peggiore, stringe il cappio intorno al collo della vostra azienda, poiché le decisioni relative all’allocazione del budget continuano a essere prese sulla base di dati di scarsa qualità, consentendo ai vostri concorrenti di portarvi un passo avanti nella conquista di quella quota di mercato così importante.

Un modo semplice per ricordare come garantire una buona qualità dei dati consiste nel seguire questi passaggi:

Effettuare audit, monitorare le anomalie. Avete letto bene: l’acronimo è proprio D.A.T.A.!

Audit analitico

Sinceramente non ricordo l’ultima volta che ho aperto una proprietà di Google Analytics e ho trovato una configurazione impeccabile. In un mondo ideale, questo processo sarebbe automatizzato, utilizzando l’API di reporting di Google Analytics; tuttavia, una verifica manuale a volte può portare alla luce aspetti che un controllo automatico potrebbe trascurare. Quindi, come si effettua una verifica di una proprietà o di una vista di Google Analytics? Vi spiego come tendo a strutturare un audit, ma tenete presente che più importante di come lo si esegue è il fatto stesso di farlo. Un audit può spesso essere piuttosto approfondito, quindi mi limiterò a trattare quelli che, a mio avviso, sono gli aspetti chiave sotto ciascuna voce:

Impostazioni di amministrazione

• In questo caso, la chiave è coprire tutti gli aspetti relativi alle impostazioni. La tua gerarchia account > proprietà > viste ha senso? Google offre una documentazione completa su come strutturarla al meglio, ma, in linea generale, un account dovrebbe corrispondere al marchio o all’azienda, la proprietà dovrebbe essere un sito, un’app (o ora entrambi in uno!) e una vista è un sottoinsieme di dati. Anche in questo caso, non puoi sbagliare se segui le linee guida di Google, che prevedono, come minimo, di avere una vista principale per i report e le analisi, una vista di test per verificare le modifiche prima di pubblicarle nella vista principale e, infine, una vista completamente grezza che rimanga non filtrata e serva da backup nel caso in cui qualcosa vada storto con la vista principale. Ci sono moltissimi motivi per cui la configurazione delle tue viste potrebbe essere più complessa di così, ma è bene avere un requisito minimo che spesso aiuta quando si avvia una nuova proprietà.
• Hai collegato correttamente GA al tuo account pubblicitario?
• I tuoi elenchi di esclusioni dei referral sono aggiornati? Se, ad esempio, gestisci un negozio online e il percorso dell’utente dall’ingresso al acquisto può includere un fornitore di servizi di pagamento (come PayPal), devi assicurarti di aggiungerlo all’elenco delle esclusioni dei referral; altrimenti, quel fornitore di servizi di pagamento diventerà presto una delle tue principali fonti di referral, anziché il canale effettivo che ha portato il visitatore sul tuo sito! È davvero frustrante quando si cerca di valutare le prestazioni dei canali.
• Una parte della sezione delle impostazioni spesso trascurata e gestita in modo inadeguato è quella relativa agli accessi degli utenti. Dal punto di vista della governance dei dati, è fondamentale garantire che solo le persone necessarie abbiano accesso a GA, e che tale accesso sia limitato al livello richiesto. Quando si concede l’accesso a soggetti esterni, spesso vale la pena valutare se sia sufficiente concedere loro l’accesso, ad esempio, solo a una determinata vista che contenga tutte le informazioni di cui hanno bisogno, ma nulla di più.

Visualizza le impostazioni

• L'e-commerce e, se del caso, l'e-commerce avanzato sono abilitati su tutte le viste necessarie? Un errore da cui ho imparato in passato è quello di non averli abilitati in una vista di test o in una vista grezza, il che significa che non c'è modo di risolvere i problemi relativi ai dati e-commerce in una vista principale, laddove si sospetta che un filtro o un'impostazione stia interferendo con i dati transazionali.
• Hai attivato la funzione di ricerca sul sito? I visitatori ti stanno letteralmente dicendo cosa vogliono acquistare da te proprio in quella magica casella di ricerca. Se non raccogli e analizzi quei dati, stai perdendo un’occasione d’oro per capire meglio le intenzioni dei tuoi visitatori e ottenere indicazioni sulla facilità di navigazione del tuo sito.
• Filtri. Non mi addentrerò nei dettagli sui vari filtri che potresti voler configurare, ma spesso ti conviene, ad esempio, assicurarti che il traffico interno sia escluso dalla tua vista principale, in modo da non falsare i dati. Un altro esempio potrebbe essere quello di assicurarti che l’uso misto di maiuscole e minuscole non costituisca un problema che falsi i dati, ad esempio garantendo che una ricerca di “Blue jeans” venga trattata allo stesso modo di una ricerca di “blue jeans”.
• Assicurati che i tuoi obiettivi registrino i dati e, soprattutto, che si tratti di dati corretti. È necessario eseguire test approfonditi sugli obiettivi per garantire una configurazione corretta.
  Anche in questo caso è opportuno effettuare una revisione approfondita della configurazione dei tuoi canali, assicurandoti che siano definiti in base alle tue esigenze aziendali.

Convalida dei rapporti

• La percentuale di nuovi utenti è particolarmente elevata o in aumento nel tempo? Stai riscontrando un'alta percentuale di nuovi utenti su un browser specifico? Ciò potrebbe essere dovuto ai recenti cambiamenti nelle tecnologie dei browser, particolarmente evidenti nelle versioni più recenti di Safari, dove l'ITP ha iniziato a produrre effetti visibili nei dati che arrivano a GA. Potrebbe quindi essere il momento di valutare misure volte a mitigare gli effetti dell'ITP, ad esempio impostando i cookie lato server, evitando così il limite di 24 ore al giorno e 7 giorni alla settimana previsto per i cookie di marketing interessati.
• Notate un numero elevato di spam da referral nei vostri report? Controllate la sezione “Acquisizione” > “Tutto il traffico” > “Referral” e cercate eventuali siti dall’aspetto sospetto.
• I’m not particularly a fan of the bounce rate metric in GA, at least not as it comes out-of-the-box. It can be semi-useful to analyse if you have an effective way to track user engagement beyond page navigation. With that said, the bounce rate metric, in my opinion, is a great way to spot tracking errors. Too high a bounce rate (>90%) could indicate issues with cookie persistence whereas too low a bounce rate (<10%) more often than not indicate duplicated tracking, a very common issue. Another reason for this is misunderstanding the nonInteraction field when setting up event tracking. For example, let’s say you want to track an auto-play video on a landing page. Not setting the nonInteraction field to “true” in this instance would ensure every such visit has a 0% bounce rate.
• La raccolta di qualsiasi dato considerato PII* (informazioni di identificazione personale) in GA è severamente vietata dai termini di servizio di Google Analytics e può comportare la chiusura degli account. Consulta le indicazioni di Google al riguardo per assicurarti di non compiere azioni inopportune in questo ambito.
• Transazioni duplicate. Ho citato in precedenza il famoso detto “Garbage in, garbage out” (se entrano dati spazzatura, escono dati spazzatura). Le transazioni duplicate, proprio come la frequenza di rimbalzo, sono uno dei miei indicatori preferiti per individuare la scarsa qualità dei dati. Con questo intendo dire che si tratta di uno dei report a cui ricorro di primo istinto quando effettuo una rapida analisi di una proprietà per verificare la presenza di dati di scarsa qualità, poiché la loro presenza tende a indicare ulteriori problemi di qualità dei dati. Di default, GA non offre un report standard per questi dati. Quindi, vai alla sezione dei report personalizzati e crea un report con l’ID transazione come dimensione e le transazioni come metrica. In circostanze normali, ci si aspetterebbe di vedere una sola transazione per ogni ID transazione. Possono esserci casi validi in cui più transazioni avvengano per lo stesso ID, ad esempio quando un utente ha la possibilità di aggiungere articoli in un secondo momento a una transazione in corso, ma si tratta di casi rari. Pertanto, se notate molti ID transazione con più di una transazione, avete un problema che deve essere risolto. Esistono vari modi per risolvere la questione, ma il mio consiglio è di rivolgervi ai vostri sviluppatori e chiedere loro di risolvere il problema alla fonte, per garantire che una transazione possa essere inviata una sola volta, indipendentemente, ad esempio, dal numero di volte in cui viene caricata una pagina di ringraziamento.
  *(Secondo Google) Le informazioni di identificazione personale (PII) includono, a titolo esemplificativo ma non esaustivo, dati quali indirizzi e-mail, numeri di cellulare personali e numeri di previdenza sociale

Ora, ci sono molti altri aspetti che vale la pena esaminare in un audit di GA, in particolare quelli relativi ai report sull’e-commerce, ma per evitare che contribuiate negativamente alla nostra percentuale di rimbalzo, per ora tralascerò i dettagli più specifici e mi limiterò ai fattori chiave sopra indicati.

Monitorare le anomalie

L'analisi del tuo account Google Analytics ti permette di arrivare fino a un certo punto, ma dovrai assicurarti che i dati che vengono inseriti in Google Analytics siano attendibili già al momento della raccolta. Effettuare un'analisi ti permette semplicemente di capire qual è lo stato della qualità dei tuoi dati in quel preciso momento. Ciò che non fa è segnalarti eventuali anomalie qualora, in un secondo momento, i dati dovessero apparire non sincronizzati.

Esistono diversi modi per assicurarsi di tenere sotto controllo anche questi aspetti. Per cominciare, GA dispone di una funzione integrata di avvisi personalizzati che è possibile configurare in modo da ricevere una notifica quando nei dati si verificano determinati cambiamenti (in base alle soglie definite dall’utente). Sono inoltre molto entusiasta della nuova funzione di approfondimenti personalizzati nella nuova proprietà “App e Web” che, a mio avviso, è ancora migliore e più flessibile degli avvisi personalizzati.

Esistono inoltre strumenti di terze parti che verificano e monitorano il tagging e il tracciamento sul sito e segnalano eventuali anomalie, consentendoti di intervenire prima che i tuoi dati diventino troppo distorti. È ovviamente possibile anche creare la propria soluzione di monitoraggio dei tag in Google Tag Manager, e in rete sono disponibili numerose guide che spiegano come farlo. Collegare la propria soluzione di notifica alle anomalie nel comportamento dei tag consentirebbe di monitorare le anomalie in tutti i propri strumenti martech, non solo in Google Analytics.

Sintesi

Per riassumere, non potrò mai sottolineare abbastanza quanto sia importante la qualità dei dati, indipendentemente dallo scopo della raccolta dati e dal livello di maturità digitale del vostro marchio. In breve, se volete massimizzare i risultati del vostro lavoro, assicuratevi di mettere a punto le vostre pratiche di misurazione prima di passare alle iniziative più sofisticate. Ricordatevi di seguire il metodo D.A.T.A.!