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Web Analysis: far decollare
il business con le dovute attenzioni
di Andrea Cappello
Eric T. Peterson autore di
"Web
Analytics Demystified" definisce la Web Analytics come un insieme di
dati (traffico al sito web, transazioni online, performance del web
server,...) analizzati allo scopo di aiutare la comprensione
dell'esperienza online del visitatore. Tali dati sono raccolti da
software quali ad esempio
ROITOOLS.
Molto praticamente l'utilizzo principale che si fa della web analysis è per:
- conversioni: capire quanti sono gli
utenti che si trasformano in clienti
- ROI: misurare il rientro degli
investimenti su specifiche campagne o su specifici investimenti su
singole campagne (ad esempio per gestire il bid delle campagne pay per
click)
- criticità: aiutare a capire
quali sono le criticità che portano l'utente a non compiere azioni
determinate, ad esempio monitorandone i percorsi e i comportamenti (funnel
analysis)
- test e ottimizzazione
grafica/contenuti/interfaccia dei siti web: capire quali sono le
"soluzioni di comunicazioni" più efficaci (creatività, disposizione dei
contenuti, elementi del sito, interfaccia di navigazione, landing page,
etc..)
Uno dei principali errori
però che fanno le persone (comuni o specialisti) quando vogliono sapere
quanti visitatori unici accedono ad un sito web in un determinato periodo di
tempo è quello di associare il dato "visitatore unico" ad una singola
persona fisica. Esempio
5000 accessi unici = 5000
potenziali clienti
Invece non è così. Vediamo perchè.
Definizione comune di visitatore unico
Utente che, all’interno di un determinato periodo di tempo, effettua una
o più visite al sito. Ogni utente quindi è contato una e una sola sola volta
per il periodo di tempo analizzato.
Identificare
il visitatore unico con il
cookie
Il metodo più semplice è la sua identificazione tramite
autentificazione (log in), cosa che accade solo per determinati siti e
parzialmente. Per tale motivo i software di web analysis utilizzano per
monitorare gli utenti i cookies permanenti che conservano per ogni
utente un valore univoco e anche se il visitatore entra e esce dal sito, il
software di web analysis se ne accorge perchè trova il sudetto cookie.
La cancellazione del cookies, che può avvenire per svariati motivi, porta i
software ad interpretare l'utente che ritorna come un nuovo utente. Ad
esempio (fonte
comscore),
in USA oltre il 30% degli utenti Internet è uso a cancellare i cookie
durante il mese, causando ad una sovrastima della dimensione dell’audience
pari a oltre il 150 per cento.
E siccome più passa il tempo più è probabile la cancellazione dei cookies,
la stima su base annua dei dati di traffico sui siti web porta normalmente a
distorsioni tra accessi unici e visitatori unici in carne e ossa di oltre
il 1000%!
Tale distorsione è ancora più aberrante quando si utilizzano software di
statistiche tradizionali (come quelli offerti gratuitamente dalla maggior
parte dei provider) continuano a temporizzate l'accesso unico su tempi che
vanno addirittura sotto l'ora! In questo caso la distorsione su base mensile
potrebbe essere del 1000% e su base annua del 100.000%!
Se si utilizza il vistatore unico per il calcolo del ROI e delle
conversioni, quindi, bisogna farlo tenendo in giusta considerazione questi
fatti.
Ripropongo un esempio che ho utilizzato in un
post sull'argomento nel mio blog:
Quanti accessi unici fa al mese il mio
blog? Secondo il software di statistiche del provider (Analytics) oltre
40.000. Quante persone invece leggono il mio blog al mese? Probabilmente
un migliaio tra abituali che tornano ad ogni post, e occasionali.
Se nel mio sito avessi messo in vendita un oggetto, e ne avessi venduti
400 nell’ultimo mese, il software di statistiche del provider mi avrebbe
conteggiato un tasso di conversione del 0,1%, quando in realtà è di
circa un 40%!!
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