Negli ultimi anni, l’ecosistema di analisi del traffico web è cambiato radicalmente.
L’inasprimento delle normative sulla privacy (come il GDPR in Europa), la progressiva eliminazione dei cookie di terze parti o la diffusione di sistemi anti-tracciamento a livello di browser hanno trasformato il modo in cui raccogliamo e analizziamo i dati di navigazione.
I principali strumenti di web analytics, come Google Analytics 4, richiedono il consenso esplicito dell’utente prima di poter tracciare la sua attività. Questo ha portato a conseguenze significative per l’analisi:
- la raccolta dati è ora limitata solo agli utenti che forniscono il consenso, creando dataset incompleti che possono portare a conclusioni distorte;
- la progressiva eliminazione dei cookie di terza parte ha ridotto drasticamente la capacità di tracciare il percorso dell’utente attraverso diversi domini;
- i modelli data-driven utilizzati dalle piattaforme di web analytics e advertising sono diventati “black box”, ovvero dei sistemi di elaborazione sconosciuti e non verificabili, rendendo difficile la validazione dei risultati.
In questo scenario, in cui le decisioni strategiche rischiano di essere basate su informazioni parziali o su meccanismi di attribuzione non totalmente documentati, abbiamo deciso di dare forma a mocaMetrics, uno strumento sviluppato interamente dal team di Web Analytics di Moca.
Cos’è mocaMetrics
mocaMetrics è un sistema di raccolta dati anonimo ed essenziale di Moca, che consente di analizzare la totalità del traffico web nel rispetto della privacy degli utenti senza la necessità di avere il loro consenso esplicito.
La filosofia di progettazione di mocaMetrics si basa su un’inversione dell’approccio tradizionale: invece di raccogliere moltissimi dati solo dagli utenti che forniscono il consenso, abbiamo scelto di raccogliere pochi dati essenziali ma dalla totalità dei visitatori.
Questa strategia ci permette di costruire una base dati completa e rappresentativa, che offre una visione d’insieme affidabile delle performance del sito da affiancare agli strumenti di tracciamento tradizionali, che continuano a fornire analisi più dettagliate, ma limitate agli utenti che hanno fornito il consenso.
Come funziona
Il funzionamento si basa su tecnologie consolidate come Google Tag Manager Server-Side e Google BigQuery.
Il tracciamento avviene infatti per mezzo di “chiamate server” in modalità cookieless (senza sfruttare cookie di tracciamento), e i dati vengono raccolti in un database BigQuery di proprietà dell’azienda.
Infine, si potranno consultare in real-time tutte le statistiche attraverso una dashboard in Google Looker Studio, in cui sarà possibile fare il confronto anche delle metriche principali con GA4 (se presente).
Le caratteristiche principali
Solo dati essenziali: raccogliamo esclusivamente le metriche fondamentali come sessioni, durata della sessione, pagine visualizzate e principali azioni di conversione – il minimo indispensabile per analizzare efficacemente le prestazioni del sito.
Totalmente anonimo: non registriamo dati personali degli utenti. Niente cookie, nessun identificativo personale, nessuna localizzazione precisa. I dati sono completamente anonimizzati e non possono essere utilizzati per profilazione o pubblicità mirata.
Copertura del traffico: grazie all’approccio minimale e anonimo, non è necessario richiedere il consenso dell’utente, permettendo così di analizzare la totalità del traffico del sito.
Attribuzione “ultimo clic”: riusciamo a tracciare la provenienza del traffico basandoci su parametri di tracciamento (es. utm, fbclid, gclid, ecc.) e i “referrer”, con un modello di attribuzione “ultima interazione”, senza dipendere da algoritmi proprietari di terze parti.
Risultati
Per rendere meglio l’idea dell’impatto del nostro strumento mocaMetrics, condividiamo i risultati ottenuti su uno dei nostri primi progetti ecommerce in cui lo abbiamo implementato.
Confrontando i dati raccolti da mocaMetrics con quelli di Google Analytics 4, sono emerse differenze significative: il nostro strumento ha recuperato il 27% di traffico che altrimenti sarebbe rimasto invisibile. Ancor più importante, questo ha portato all’identificazione del 25% di acquisti e entrate rispetto ai dati tracciati da GA4.
Il dato più importante riguarda l’attribuzione delle conversioni ai diversi canali di marketing. L’analisi comparativa ha evidenziato discrepanze sostanziali: i canali a pagamento e organici hanno mostrato un’efficacia superiore rispetto a quanto riportato da GA4. Al contrario, il canale Referral è apparso sovrastimato nei report GA4 di oltre il 200%.
Queste differenze hanno un impatto diretto sulle decisioni di investimento marketing. Per il nostro cliente, questo ha significato poter rivalutare completamente l’efficacia delle proprie campagne sui social media, che stavano generando un ritorno superiore a quanto precedentemente misurato.
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