La Web Analytics e l'Analista

Fatturati e campagne a confronto

Iniziamo con un problema classico di analisi, vale a dire la misurazione del ROI delle Campagne. Con quest'ultimo termine si intende ogni forma promozionale del sito sul web. La schermata analizza il ritorno in termini di visite, visitatori, CR% sui visitatori, fatturato, numero transazioni, ordine medio e CR% sulle transazioni di campagne promozionali svolte su:

1. Google (posizionamento organico e non organico);
2. Comparatori di prezzo;
3. Facebook;
4. Newsletter.

Da una prima analisi sommaria ci accorgiamo che la campagna di Google ha sviluppato un fatturato importante: € 7.553,60 a fronte di 50 transazioni. Se poi invece analizziamo la colonna riportante l'ordine medio di ogni campagna, ci accorgiamo invece che è la campagna Newsletter ad avere la meglio, con un ordine medio di € 189,05.
La spiegazione di tale dato è molto semplice: nella campagna Newsletter infatti sono interessati utenti già fidelizzati, che conoscono il brand e che hanno dato l'assenso a ricevere materiale promozionale della data azienda di e-commerce.
Rifacendosi all'intervento di Alessandro Sportelli, fondatore e amministratore di Web Marketing Forum, l'Ing. Fabio Pagano sottolinea l'importanza della fiducia tra Cliente e Azienda, alimentata da un rapporto all'insegna del rispetto reciproco e dell'impeccabilità del servizio, oltre che naturalmente dal fatto che l'Azienda dia la possibilità di essere identificata in una persona o un gruppo di persone ben precise, la cosiddetta strategia del metterci la faccia!

Transazioni

Purtroppo accade spesso che, al di là dell'efficienza della strumentazione, alcuni dati possano risultare egualmente falsati.
Ad esempio quando si calcola il numero di transazioni e il totale del fatturato reale è necessario poter distinguere tra:

1. transazioni andate a buon fine;
2. transazioni fasulle, dovute a:
   1. potenziali truffe;
   2. test del carrello operati dal Cliente o dal suo programmatore;
   3. test della concorrenza.

Delle due tipologie sopra indicate, soltanto la prima ci interessa realmente, in quanto prende in considerazione il reale introito economico avuto dall'azienda.

Come facciamo dunque ad avere la certezza che quegli ordini siano reali?

La questione posta non è affatto banale, se si considera che è sulla presupposta veridicità di tali stime che poi si basano eventuali proposte strategiche dell'analista!

Chi fa più fatturato, Google o la mia campagna di newsletter?

L'automatismo quindi non è più sufficiente ad individuare le sole transazioni realmente andate a buon fine: diventa necessario aggiungere un dettaglio che permetta di dire se la transazione è andata a buon fine oppure no!
Tutto ciò è possibile solamente quando la strumentazione utilizzata è in grado di risconoscere l'individuo e il suo comportamento, riuscendo così a distinguere le azioni compiute dall'imprenditore da quelle del programmatore, del concorrente, del truffatore.

L'analisi di tutte le informazioni relative all'individuo e al suo comportamento sul sito nasce anche da un'altra istanza altrettanto ovvia ma ugualmente importante:
non tutti i Clienti hanno lo stesso valore economico!

Se ad esempio posseggo un sito di e-commerce nautico, per me sarà importante distinguere, tra la mia clientela, lo sceicco che ha acquistato un motoscafo di lusso dal piccolo imprenditore che ha comprato una barchetta per andare a pescare; ancora di più mi interesserà sapere da dove è provenuto lo sceicco, e quale è stato il suo comportamento sul mio sito!

Quanti obiettivi posso definire contemporaneamente?

Il numero di obiettivi definibili per un determinato sito è molto importante: meno limitazioni ci sono infatti, e più è possibile comprendere quante persone atterrano su una determinata pagina obiettivo ritenuta importante. Non solo: diventa importante anche poter definire tali obiettivi a posteriori, vale a dire a traffico avvenuto, in seguito a necessità di analisi sorte successivamente.

Nella slide di cui sopra viene analizzato un problema di shopping-cart abandonement.
L'Ing. Fabio Pagano analizza i vari step del carrello di un sito e-commerce rinvenendo un picco di dispersione dell'utenza tra lo step 2 e 3 del 78%.

Come mai?

In un sito di e-commerce, come ha affermato lo stesso Alessandro Sportelli, si può aumentare il fatturato attraverso due strade:

1. l'aumento del traffico qualificato sul sito;
2. l'aumento del CR%.

Nel caso preso in esame si è percorsa la seconda strada, cercando di aumentare il CR% attraverso un miglioramento dell'usabilità del sito. In particolare, dopo un confronto con il Cliente, si scopre che il motivo dell'alta percentuale di dispersione era principalmente dovuto al fatto che non venivano specificate le spese di spedizione. Una volta esplicitate, si è potuto osservare un sensibile abbassamento del tasso di dispersione.
Una semplice costatazione visiva non sarebbe certo stata sufficiente a risolvere il problema: avendo la strumentazione adatta e analizzando in maniera intelligente i vari dati invece, è possibile dare valore aggiunto alla propria consulenza fatta al Cliente!

Come anche precedentemente specificato, diversi strumenti riportano misurazioni diverse, e questo non perché l'uno o l'altro siano errati, ma semplicemente perché ognuno adotta criteri di misurazione differenti.
In questa piccola rappresentazione teatrale l'Ing. Fabio Pagano spiega ad esempio la differenza che passa tra il tracciare un Pay per Click alla fonte o alla fine del suo percorso.
In ottemperanza ai dettami del Click Quality Council, organismo internazionale che sancisce la qualità dei vari click, SitoVivo conteggia una sola volta tutti i click operati all'interno di una sessione di 30 secondi. Una discrepanza di conteggio tra 2 sistemi differenti è diventata anche un'occasione utile per scoprire del traffico anomalo.

Attraverso una query di ricerca è stato infatti possibile individuare tutte le visite in PPC operate da un determinato periodo di tempo. Tramite un'esportazione in Excel di tali dati è stato poi possibile individuare il comportamento del tutto anomalo del cliccatore in questione.

1. IP dinamici
2. Host differenti
3. Intervallo temporale minimo tra le visite
4. Durata minima delle visite
5. Numero sempre uguale di pagine viste
6. Referer sempre uguali

I dati esportati in Excel diventano una prova documentale e indipendente del traffico potenzialmente anomalo da presentare per un eventuale rimborso in termini di click gratis.

Siamo abituati a sentir parlare di Email Marketing e di Web Analytics come due argomenti separati: l'integrazione invece, che crediamo sia alla base di una strumentazione analitica all'avanguardia, ha portato alla nascita di questo nuovo termine, frutto della mescolanza fra i due termini di cui sopra.

Email Analytics (Email Marketing + Web Analytics)

La slide di cui sopra presenta le varie campagne di Email Marketing analizzandone:

1. Aperture;
2. Click;
3. Conversioni.

Invii mirati

Dall'attenta analisi di una campagna in newsletter in particolare, la prima che vedete racchiusa un rettangolo rosso (Newsletter Sconto 04-12-2008) è stato preso lo spunto per un'ulteriore azione pro-attiva: è stata infatti estrapolata la lista di tutti coloro che hanno cliccato un link della newsletter, facendola divenire destinataria di un'ulteriore mail maggiormente profilata sull'utenza.

Questo si chiama Marketing One-to-One

Un nostro Cliente titolare di una agenzia di viaggio ha potuto beneficiare di questa strategia in maniera estremamente positiva.
Su una lista di 50.000 contatti cui aveva inviato una mail generica su varie mete vacanziere, ha estrapolato una lista di 60 contatti che risultavano essere interessati al Tour dell'India.
Solo e soltanto a questi ultimi ha inviato un'ulteriore mail maggiormente profilata con informazioni relative al Tour dell'India.

Risultato raggiunto: 3 contatti hanno acquistato il pacchetto viaggio Tour dell'India!

Da cosa può dipendere l'Open Rate?

1) Dall'oggetto della mail

In quest'ultimo caso l'Open Rate del 30,88% è stato favorito in parte anche dal testo dell'oggetto accattivante.

Oggetto Email accattivante:
"Alla ricerca di nuovi Clienti? Basta chiedere".

2) Dalla lista profilata

La Newsletter Toner 03-07-2008 è stata inviata soltanto agli utenti che avevano fatto un precedente acquisto di una determinata stampante, o avevano sostato un tempo significativo sulle pagine del sito relative al prodotto.

Lista utenti profilata.

Dall'analisi della schermata possiamo notare:

1. Numero invii ridotto rispetto alle altre campagne
2. Open Rate % molto alto: 50%
3. Click Through anch'esso elevato: 25,95%
4. Bounce pari a 0 (zero)
5. Rimossi pari a 1

Da cosa può dipendere il Click Through?

3) Dalla posizione del link

Nello spezzone di e-mail preso in esame la posizione del link all'interno dell'area grafica risulta avere importanza nel determinare il CT%:

1. link n°1 = 17,60%;
2. link n°2 = 8,80%;
3. link n°3 = 3,20%.

4) Dalla dimensione e colore del link

Nello spezzone di e-mail preso in esame la dimensione e colore del link influiscono in parte sul Click Through:

1. link n°1 (più piccolo e in colore blu) = 22,37%;
2. link n°2 (più grande e in colore arancio) = 19,74%.

Come potete vedere dalla slide non sempre quindi un link più grande riscuote un CT% più alto.

5) Dal testo della mail

L'headline ha la sua importanza:
link n°1 = ha avuto un ottimo CT% grazie all'efficacia del testo, superando addirittura il CT% del link n°4 relativo al core-business dell'Azienda.

Email Marketing - Ecommerce

In quest'ultima slide si esplicita la premessa con cui è stata aperta la terza case-history: l'invio delle campagne di email marketing viene infatti messo in stretta correlazione con le conversioni (fatturati, se parliamo di un'e-commerce) relative.

L'intervento si chiude con un filmato tratto dal film animato "Gli Incredibili" che raffigura stavolta la condizione ideale di volo e un atterraggio perfetto: in quest'ultimo caso la plancia di volo (strumentazione di web analytics) e pilota (analista) coincidono, appunto perché il nostro eroe inserisce un pilota-automatico tuttofare.



Il Cliente è coccolato ed esaudito in tutti i suoi desideri.
Una condizione ideale resa possibile soltanto dall'utilizzo di strumenti integrati da parte di un analista esperto.