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Come conoscere meglio il tuo pubblico online

Tra le tante frasi celebri sul marketing, ce n’è una di Peter Drucker (un economista e saggista austriaco naturalizzato statunitense, famoso per le sue teorie di gestione aziendale, qua il link alla bio su Wikipedia) che mi ha colpito molto. È questa:

“L’obiettivo del marketing è di rendere superfluo vendere. L’obiettivo del marketing è conoscere e capire così bene il tuo cliente che i tuoi prodotti e servizi sono talmente perfetti per lui che si vendono da soli.”

Quando qualcuno entra in un negozio di abbigliamento troverà un commesso o una commessa che farà una serie di domande mirate a capire i suoi interessi ed esigenze, con l’obiettivo di aiutare e vendere qualcosa.
Inoltre, alla sola vista molte informazioni utili alla vendita saranno già automaticamente dedotte dai commessi (ad esempio il sesso, la fascia di età, l’altezza e la corporatura).

Online, il rapporto tra chi vende e chi compra è diverso: capita infatti che si venga a sapere dell’interesse verso un servizio o un prodotto solo in un secondo momento.

A meno che non vengano utilizzati dei sistemi di assistenza in real time, tipo chat o telefono, difficilmente si ha la possibilità di fare domande dirette al visitatore per capire cosa vuole.

Diventa quindi strategico trovare il modo di raccogliere, negli strumenti di web analytics, quante più informazioni e caratteristiche possibili sulle persone che ci hanno fatto visita.

Ma a cosa ti serve saperne di più su chi ha visitato il tuo sito?
Ecco un po’ di risposte. :)

Quali informazioni potremmo raccogliere?

Prima vediamo alcuni spunti sulle informazioni che potresti registrare della persona che ti ha fatto visita e su quello che potrebbe essere stato il suo interesse in base alle azioni svolte.

Naturalmente ci sono delle limitazioni nel rispetto della privacy (GDPR) che vanno tenute in considerazione e di cui ti parlerò meglio più avanti.

Nei siti in cui una persona si può registrare, nel momento in cui questa si registra o si logga potresti tracciare:

  • il suo identificativo utente (tecnicamente chiamato “userID”), che ti permetterebbe di fare controlli incrociati con il tuo database in cui hai l’elenco e altre informazioni sulle persone registrate
  • il genere (uomo o donna)
  • l’età (o data di nascita)
  • la nazione o provincia di residenza
  • una sua classificazione (se gli utenti registrati vengono in qualche modo “catalogati”), come ad esempio l’appartenenza a un gruppo, una categoria, un ruolo
  • se è o meno iscritta alla newsletter
  • l’identificativo della sua fidelity card, per fare analisi omni-channel
  • se è o meno abbonata (nei casi ad esempio di siti editoriali con parte dei contenuti accessibili solo ai paganti)
  • se è o meno un cliente e qual è il suo “lifetime value“, ovvero il valore economico complessivo degli acquisti fatti

Nel momento in cui una persona compila un form di contatto, di richiesta preventivo o di iscrizione alla newsletter, potremmo tracciare queste informazioni (se richieste in appositi campi):

  • il motivo del contatto
  • la professione della persona
  • la provincia della persona
  • il prodotto o servizio per cui è stato chiesto un preventivo
  • le preferenze su determinati argomenti
  • l’identificativo del contatto (tecnicamente chiamato anche “leadID”), che permette attraverso controlli incrociati con il gestionale o il CRM di valutare a posteriori l’efficacia del canale di acquisizione a seconda della bontà della lead

Infine, se portiamo traffico al sito da piattaforme che permettono un livello maggiore di profilazione (es. Facebook) oppure abbiamo già a disposizione un database di utenti profilati a cui mandiamo le newsletter, potresti sfruttare i parametri di tracciamento UTM per registrare nello strumento di web analytics qualsiasi caratteristica dell’utente.
Ad esempio, se creiamo una campagna rivolta ai genitori potresti sfruttare l’utm_content o l’utm_term per inserire tale informazione (genitore) e poi analizzare in maniera distinta il comportamento dei visitatori con figli.

Alcune restrizioni a cui prestare attenzione

Se utilizzi Google Analytics, tutti questi particolari possono essere salvati in dimensioni personalizzate (qua il link alla documentazione di Google per maggiori approfondimenti).

Attenzione: per policy dello strumento di Google è vietato registrare informazioni private personali del visitatore, come ad esempio nome, cognome o indirizzo email.
Inoltre, anche se in forma anonima, i dati che permetterebbero in qualche modo di risalire alla persona, se incrociati con un database esterno (es. l’identificativo dell’utente o della fidelity card, oppure la data di nascita), necessitano del consenso prima di essere raccolti.

Non è invece necessario il consenso del visitatore per il tracciamento di informazioni generiche e non personali, quali ad esempio se un visitatore è uomo o donna oppure se ha fatto almeno un acquisto nel sito.

Cosa te ne puoi fare di queste informazioni?

Segmentare le persone, calcolare nuove KPI, creare elenchi di remarketing, personalizzare l’esperienza di navigazione nel sito

Di seguito alcune idee:

  • possiamo segmentare i dati raccolti e fare delle analisi mirate e approfondite

Segmentando hai la possibilità di individuare possibili differenze nei comportamenti di navigazione per distinti gruppi di utenti (ad esempio abbonati e non abbonati) e agire di conseguenza per favorire la propensione alla conversione.

  • possiamo calcolare le nostre KPI più accuratamente

Ad esempio, se monitoriamo il tasso di iscrizione alla newsletter di un sito web, dovremmo escludere le sessioni fatte dagli utenti già iscritti. Oppure potremmo ri-valutare il ROI (ritorno sull’investimento) di un canale che ha generato una lead dal sito dopo aver verificato la bontà e la concretizzazione della stessa.

  • possiamo creare elenchi di remarketing specifici da sfruttare per le campagne pubblicitarie su Google Ads

Questo ci permetterebbe ad esempio di intercettare con degli annunci ad hoc solo chi non si è ancora iscritto alla newsletter o abbonato ad un servizio, oppure solo le persone che hanno cercato un rivenditore in una certa area geografica.

  • possiamo personalizzare l’esperienza nel sito della persona di cui conosciamo qualcosa

Sfruttando strumenti o integrazioni ad hoc sarà possibile mostrare contenuti diversi a seconda che ad esempio la persona sia uomo o donna, oppure abbia visto in passato determinate categorie di prodotti. Solo a persone con determinate caratteristiche possiamo poi mostrare particolari promozioni o inviti all’azione, messaggi o sondaggi. Oppure fare A/B test mirati a gruppi di visitatori specifici.

Tu cosa ne pensi?
Hai qualche nuova idea su altre informazioni da raccogliere o diversi modi di utilizzare poi questi dati?
Se ti va, condividi pure nei commenti qua sotto.

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