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Prendi decisioni data-driven utilizzando i segmenti avanzati di Google Analytics

Hai mai pensato a un percorso specifico che vorresti che le persone seguissero all’interno del tuo sito web?
Se sì, hai poi verificato, in percentuale sul totale, quante di queste seguono effettivamente tale percorso? E se lo seguono, quanto aumenta la possibilità che arrivino a conversione rispetto a tutti gli altri?

Quando guardiamo i dati raccolti su Google Analytics lo strumento ci propone per prima cosa una panoramica: i dati nella loro totalità e in un periodo di tempo stabilito. Partendo da questa panoramica andiamo ad analizzare i canali di acquisizione, le conversioni, le informazioni relative al processo di acquisto (nel caso degli e-commerce), ma tutto ciò sempre considerando i dati di tutte le persone, di tutte le sessioni.

Ogni sito web, a prescindere dalla tipologia e dall’obiettivo di business, viene navigato con diversi scopi, in diversi modi e da diverse tipologie di persone. Pensa a un visitatore nuovo e a uno che già lo conosce e lo visita abitualmente: avranno comportamenti del tutto differenti, e quello che di default lo strumento ti presenterà non sarà altro che una media tra le metriche di queste due persone.

Perché è necessario approfondire i dati

Analizzare i dati aggregati è comodo, ma rende difficile “tirare le fila” e prendere delle decisioni partendo da quei dati.

Scusami, sarò ancora più drastico: se analizzi i tuoi dati rimanendo in superficie non solo avrai difficoltà a trovare spunti interessanti, ma rischierai di trovarne di sbagliati e perdere il tuo tempo (o peggio, il tuo tempo e i tuoi soldi).
In certi casi non prendere decisioni è meglio che prenderle errate.

Se sei d’accordo con me nel dire che è più produttivo distinguere i dati in alcuni sottoinsiemi piuttosto che metterli in un unico calderone, la segmentazione (e in particolare su Google Analytics i “segmenti avanzati”) ci verrà incontro proprio per approfondire queste analisi.

Facciamo un passo indietro.

Cosa sono i segmenti? E i segmenti avanzati? Dove li trovo su Google Analytics?

I segmenti non sono altro che dei sottoinsiemi di dati. Ci permettono di dare delle condizioni che includono o escludono determinati dati dal nostro gruppo filtrandoli in modo retroattivo e non distruttivo, non alterando quindi i dati di partenza.

In qualsiasi rapporto tu sia, su Google Analytics i segmenti sono letteralmente la prima cosa che vedi nella schermata, quel cerchio azzurro con scritto “tutti gli utenti” è, appunto, il segmento impostato di default.

Applicando un segmento e navigando fra i rapporti, questo resterà attivo e filtrerà i dati finché non andremo a rimuoverlo (tornando ai dati interi) o a modificarlo.
Ne possiamo applicare fino a quattro contemporaneamente!

Ogni filtro in un segmento può essere basato su diversi ambiti:

  • sessione: il comportamento dei visitatori in una singola sessione. Ci mostrerà, ad esempio, in quante sessioni viene completato un determinato obiettivo, valutando ogni sessione singolarmente
  • utente: il comportamento di un visitatore, includendo tutte le sessioni che ha effettuato in quell’arco di tempo (fino a un massimo di 90 giorni)
  • hit: il comportamento prendendo in considerazione una singola azione

Capire la differenza tra questi ambiti è necessario per utilizzare correttamente queste funzionalità. Avinash Kaushik, uno dei più grandi esperti nel mondo della Web Analytics, lo spiega in modo impeccabile (in inglese) in questo articolo.

Quindi attraverso questo processo possiamo suddividere i dati aggregati in sottoinsiemi, con lo scopo di isolarne alcuni e scavare in cerca di evidenze.

Ci sono diversi segmenti cosiddetti “di sistema” tra cui scegliere per i casi più comuni, ma ciò che interessa a noi è creare un segmento specifico per l’analisi che abbiamo in mente.

Come creare un segmento specifico per la mia analisi

Quando andiamo a creare un nuovo segmento abbiamo innanzitutto la possibilità di scegliere dei segmenti “semplici” basati su dimensioni già definite. Li chiamiamo semplici perché le nostre scelte sono limitate e programmate.
Su Google Analytics i segmenti “avanzati” ci danno invece un margine di manovra più ampio, permettendoci di impostare condizioni e sequenze. Vediamole nel dettaglio.

Condizioni

Qui andiamo a impostare delle condizioni che possono basarsi su tutte le dimensioni e le metriche presenti, ad esempio:

  • canale corrisponde esattamente a “Organico”
  • frequenza di rimbalzo < 80%
  • tipo utente corrisponde esattamente a “Utente di ritorno”

Possiamo inoltre unire più regole secondo gli operatori booleani “OR” (deve esserci questa condizione O quest’altra condizione) o “AND” (entrambe le condizioni devono essere vere).

Nel seguente esempio ipotizziamo di voler analizzare le statistiche delle sessioni che sono arrivate da due specifiche campagne e che hanno completato uno degli obiettivi impostati, come ad esempio una delle forme di contatto.

Una volta impostate le nostre condizioni il riepilogo sulla destra ci dirà esattamente la percentuale di utenti/sessioni inclusa nel nostro segmento e ci riassumerà le regole che abbiamo impostato.

Come vedi in questo caso non ci sono state campagne con il nome “CampagnaX” e “CampagnaY” che hanno convertito ;)

Sequenze

I segmenti sequenza sono proprio ciò che ci serve se ragioniamo sull’idea di “percorso” ipotizzato all’inizio.
Il loro funzionamento è sempre basato sulle condizioni, ma possiamo stabilire un ordine che devono rispettare.

Abbiamo inoltre altre due armi a nostro favore:

  • possiamo decidere se il primo passaggio della sequenza è necessariamente la prima interazione oppure non è necessario

  • possiamo decidere quanto devono essere stringenti i passaggi tra uno step e l’altro.
    Impostando “è seguito da…” indicheremo in modo generico che il passaggio avviene successivamente, impostando invece “è seguito immediatamente da..” includeremo solo i casi in cui il passaggio è diretto

Questo genera, secondo me, un duplice vantaggio.

Possiamo usare questi segmenti non solo per analizzare quanto viene rispettato un percorso specifico, ma anche per vedere cosa succede tra gli step, rendendo non stringenti i passaggi e andando poi a vederli nello specifico.

Facciamo un esempio: ipotizziamo di voler analizzare le sessioni iniziate dalla pagina /saldi.html, a cui è seguito un’aggiunta di un prodotto al carrello ma nessuna transazione.

Impostiamo la nostra pagina di destinazione come primo passaggio, selezionando come avvio della sequenza “Prima interazione dell’utente”, a seguire avremo nel passaggio 2 “Aggiunte del prodotto al carrello ≠ 0” e nel passaggio 3 “Transazioni = 0”.
Scegliendo “è seguito da…” andremo a includere anche tutti i casi in cui tra un passaggio e l’altro vengono visualizzate altre pagine o effettuate altre azioni.

In questo caso specifico l’ambito selezionato è “Sessioni”. Scegliendo invece “Utenti” potremmo includere anche i casi in cui lo stesso visitatore passa attraverso questi step anche in più sessioni distinte.

Un segmento come questo ci permette di andare poi a ipotizzare dove si è bloccato il processo di acquisto, o potrà essere utilizzato per esempio come base di pubblico per delle campagne di remarketing.

Un caso reale di applicazione dei segmenti avanzati su Google Analytics

Ti racconto un caso specifico a cui ho lavorato, dove l’utilizzo di segmenti avanzati su Google Analytics mi ha permesso di fare un’analisi più approfondita sui dati di un sito e-commerce.

Un tipico problema nel tracciamento dei siti e-commerce consiste nell’errata attribuzione delle transazioni ai gateway di pagamento (ad esempio Paypal, BancaSella, CartaSi…).
Questo succede perché, a un certo punto del funnel di acquisto il nostro cliente deve uscire dal sito per effettuare il pagamento nel Paypal di turno per poi essere nuovamente reindirizzato verso il sito. A quel punto l’ingresso nella pagina di conferma/ringraziamento fa iniziare una sessione del tutto nuova, la quale registra immediatamente la transazione senza altro nel mezzo.

Ovviamente è buona norma escludere subito questi gateway di pagamento dalla lista dei possibili referral, visto che Google Analytics lo permette, ma se per qualche motivo ciò non è successo, come faccio a riattribuire queste transazioni alla loro corretta sorgente?

Se ti ricordi, impostando l’ambito “Utente” possiamo analizzare il comportamento del visitatore anche in più sessioni.

Ho perciò creato un segmento di tipo “sequenza” che include tutti i casi in cui nel primo passaggio il mezzo è “cpc”, ed è seguito immediatamente dal passaggio 2 in cui la sorgente mezzo è “il mio gateway di pagamento / referral”.

In questo caso mi interessava vedere quante delle transazioni attribuite in modo errato provenivano dalle campagne, ma allo stesso modo puoi farlo con altre fonti.

Grazie a questo segmento ho potuto constatare che 108 transazioni, che precedentemente erano state attribuite in modo errato, in realtà provenivano dalle campagne. Tale dato mi ha permesso poi di associare un valore monetario a ciascuna transazione e di individuarne i singoli dettagli.

Se avessi analizzato il dato aggregato non avrei avuto accesso a queste informazioni, e questo mi avrebbe potuto portare a fare delle valutazioni errate e a prendere scelte sbagliate.

E tu come li stai utilizzando i segmenti?

Usa la segmentazione per fare domande più precise ai tuoi dati e ottenere risposte ancora più utili. Fai delle ipotesi, cerca delle evidenze, e se le trovi usale a tuo favore.
Ricorda che su Google Analytics i segmenti, a differenza dei filtri, non compromettono i dati di partenza e possono essere applicati anche retroattivamente.

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