Ritorno alle basi: tre errori comuni in Google Analytics e come evitarli

Hai visitato il tuo account Google Analytics nelle ultime settimane? Allora forse avrai visto un banner che invita ad effettuare l’upgrade da una proprietà Universal Analytics ad una nuova proprietà Google Analytics 4.

Questo significa che il “vecchio” Universal Analytics sta per andare in pensione? Non proprio: Google Analytics 4 è uno strumento ancora in evoluzione, il suo uso non è così immediato e alcuni report ai quali ci aveva abituato Analytics non sono facilmente replicabili in GA4. Perciò questo articolo non parlerà di GA4, ma si concentrerà su Universal Analytics, che rimane uno strumento fondamentale per comprendere il comportamento degli utenti.

Se utilizzi Google Analytics, è molto probabile che tu abbia accumulato una grande quantità di dati negli ultimi mesi o anni. La domanda che ti faccio è: i dati che stai registrando sono affidabili? Per capire la qualità dei dati raccolti, credo sia necessario un ritorno alle basi (back to basics, in inglese) ovvero: prima di passare ai tracciamenti complessi, dobbiamo assicurarci di aver configurato bene alcuni elementi chiave.

In particolare, ho individuato tre errori di misurazione che hanno a che fare con le conversioni, l’acquisizione di traffico e l’analisi del comportamento.

Errore 1: lavorare senza obiettivi (o con obiettivi impostati male)

Il primo punto che voglio affrontare è secondo la mia esperienza anche quello più importante: per avere dati utili, bisogna configurare correttamente gli obiettivi su Analytics. Se manca questo presupposto, viene meno anche tutto il resto. Senza il tracciamento di una o più conversioni, è quasi impossibile capire se un sito funziona o se le campagne e le altre azioni di marketing sono efficaci.

bisogna configurare correttamente gli obiettivi su Analytics

La definizione di obiettivo può variare, ma dovrebbe rispondere alla domanda: cosa spero di ottenere da una visita? Può essere qualcosa di molto concreto, come l’acquisto di un prodotto o l’invio di un form di contatto, oppure un comportamento che indica interesse verso il sito (es. visitare più di tre pagine nella stessa sessione).

Misurare qualcosa non è di per sé sufficiente: il passo successivo è verificare che i dati raccolti siano corretti. Per esempio, una verifica non troppo complessa che faccio sempre sugli e-commerce è quella delle transazioni duplicate, cerco cioè di capire se ci sono ordini che per errore vengono registrati più di una volta.

Il procedimento che seguo è questo: dalla sezione di Analytics dedicata alle conversioni, apro il report E-commerce -> Panoramica e annoto il valore riportato alla voce “Transazioni” (sono gli ordini totali registrati da Analytics). Dopodiché raggiungo la sezione E-commerce -> Rendimento delle vendite, che contiene una tabella con tutti gli ID delle transazioni e guardo da quante righe è formata la tabella, per conoscere quanti ID ordine univoci sono stati tracciati. Se il numero di transazioni coincide con il numero di ID, vuol dire che il tracciamento è corretto. Se invece le transazioni superano gli ID, significa che alcuni ordini sono stati tracciati più di una volta ed è quindi necessario approfondire.

A seconda di come sono impostati gli obiettivi, questi controlli possono essere più o meno facili da fare e in alcuni casi possono richiedere l’aiuto di un webmaster o di un web analytics specialist.

Errore 2: non aggiornare la lista esclusione referral

Finora abbiamo parlato di cosa misurare, ma un altro aspetto molto importante è la provenienza delle conversioni. Su Analytics, possiamo usare i rapporti della sezione “Acquisizione” per conoscere da dove arrivava il traffico. Per semplicità, in Google Analytics il traffico viene suddiviso in canali, che permettono di raggruppare le sessioni rispetto alla sorgente e mezzo.

Ad esempio, Organic Search indica il traffico non a pagamento (e quindi per definizione organico) proveniente dai motori di ricerca, mentre Paid Search è il traffico che proviene da annunci sulla rete di ricerca.

Un canale particolare è quello Referral, che indica il traffico proveniente da altri siti, come blog o comparatori di prezzi. In generale, i link su altri domini che puntano verso il nostro sito generano traffico Referral, a meno che non si tratti di domini già inclusi in altri canali. Per esempio, il traffico in entrata da facebook.com o twitter.com verrà registrato nel canale Social e non in quello Referral.

Quello che è importante sapere è che su Analytics una visita proveniente da un altro dominio (referral) genera automaticamente una nuova sessione. In alcuni casi, questo comportamento può crearci problemi di attribuzione. Ti è mai capitato? Penso al caso del tracciamento che avviene su più domini, o a quello, molto comune per gli e-commerce, di una piattaforma di pagamento ospitata su un dominio esterno.

Cercherò di spiegarmi meglio con un esempio. Un utente atterra sul nostro e-commerce (my-ecommerce.com) dopo aver fatto clic su uno dei nostri annunci. Il canale di attribuzione della sessione a questo punto sarebbe Paid Search. Nel corso della sessione l’utente decide di acquistare un prodotto e sceglie di pagare con PayPal. Quello che succede ora è che l’utente abbandona per qualche minuto il sito, visita il dominio esterno paypal.com, completa il pagamento e poi viene rimandato su my-ecommerce.com.

Il passaggio paypal.com → my-ecommerce.com farebbe attivare su Analytics una nuova sessione, che stavolta avrebbe come provenienza il canale Referral, invece che il Paid Search iniziale. È evidente che questa situazione generi dati di attribuzione poco attendibili: il merito delle conversioni finirebbe tutto alle piattaforme di pagamento, invece che ai canali e alle campagne che per primi hanno portato il traffico sul sito.

La soluzione è piuttosto semplice: se vogliamo evitare che il traffico proveniente da un sito specifico (paypal.com in questo caso) attivi una nuova sessione, dobbiamo aggiungerlo alla lista esclusione referral.

Questa opzione si trova nelle impostazioni delle proprietà di Analytics e, come dice il suo nome, non è altro che una lista dove inserire i domini da escludere. Questo farà sì che il traffico venga comunque registrato in Analytics, ma senza la generazione di una nuova sessione.

Errore 3: non tracciare tutte le fasi del processo di acquisto

Un altro errore molto comune, almeno per quanto riguarda gli e-commerce, è il mancato tracciamento delle fasi del processo di acquisto. Spesso infatti vengono registrate in Analytics le transazioni e i prodotti venduti, ma non si raccolgono informazioni sulle altre azioni, cioè la visualizzazione delle schede prodotto, l’aggiunta di un prodotto al carrello e l’avvio del processo di pagamento (checkout).

Un corretto tracciamento di questi step permette di conoscere il comportamento degli utenti lungo l’intero funnel di acquisto, anche in assenza di transazioni. Molte volte anzi può essere più utile vedere cosa accade quando gli utenti non comprano. In che punto del funnel di acquisto si sono bloccati? Hanno aggiunto prodotti al carrello e poi non li hanno acquistati? Oppure il problema sta in un form di checkout troppo lungo e difficile da compilare?

Oltre che per Analytics, questi dati sono utili per le campagne di Google Ads. A partire dal grafico che vedi qui sopra (in Analytics si trova in E-commerce -> Comportamento di acquisto) è possibile creare in pochi click dei segmenti. Questi segmenti, importati in Google Ads, permettono ad esempio di mostrare un annuncio solamente a chi ha aggiunto un prodotto al carrello, ma non ha completato l’acquisto. Si tratta a tutti gli effetti di un meccanismo di recupero del carrello abbandonato.

È chiaro quindi che tracciare il flusso di acquisto in maniera completa è importante non solo ai fini dell’analisi, ma anche per l’ottimizzazione delle campagne. L’implementazione di questi tracciamenti in Analytics in alcuni casi può essere fatta attraverso dei plugin (es. Anowave per Magento), ma più spesso richiede un intervento da parte degli sviluppatori, insieme ad uno specialista in Web Analytics.

Ripassare le basi, aspettando GA4

GA4 è il tipo di proprietà più recente, introdotto nel 2020 e particolarmente adatto per tracciare traffico web e app insieme. Tra le novità troviamo un’interfaccia rinnovata, un nuovo schema di misurazione e la possibilità di collegarlo a BigQuery per l’export e l’analisi dei dati.

I tre problemi comuni che abbiamo visto tuttavia, toccano tutte le aree chiave di Analytics: conversioni, acquisizione e comportamento. Forse starai pensando che non valga la pena investire ancora tempo e risorse per verificare la correttezza dei dati raccolti nel “vecchio” Analytics, ora che GA4 è alle porte.

Quest’ultimo però non può ancora sostituire del tutto le proprietà Universal Analytics. Questo Google lo sa bene: quando si crea una proprietà GA4 a partire da una proprietà esistente, ci viene ricordato che “l’originale non verrà eliminato.”

Quindi, se da un lato è utile iniziare ad impostare un account GA4 già da ora per sfruttare le nuove funzioni, dall’altro è molto probabile che Universal Analytics resterà in uso ancora per parecchio tempo.

Se ci sono altri problemi che hai riscontrato e che vuoi condividere con me, puoi farlo utilizzando i commenti qui sotto :)