Come trovare gemme e aumentare le conversioni con Google Analytics

Aumentare le conversioni utilizzando Google Analytics

Google Analytics è il sistema più adoperato e conosciuto del sistema web analytics. E’ completo, ma nella sua totale completezza a chi è alle prime armi sembra complicato da utilizzare . L’obiezione più frequente, da parte di chi lo adopera è:

“E’ difficile trovare dati rilevanti per l’ottimizzazione del tasso di conversione (conversion rate) su Google Analytics e per trovare si intende sia riconoscere, sia decifrare.“

e-Service grazie all’esperienza maturata negli anni, mette a tua disposizione un sistema per scovare “gemme” su google analytics e aumentare le conversioni reali.

Leggendo in modo corretto gli Analytics possiamo:

1. Prevedere un Data-driven conversion rate optimization process; cioè l’ottimizzazione del processo che porta ad un tasso di conversione, pilotando i dati esistenti.
2. Applicare il principio di pareto nella segmentazione di Google Analytics (GA).
3. Trovare le anomalie del sito con Google Analytics.
4. Ipotizzare un Data-driven per il CRO; cioè fare ipotesi pilotando i dati per il Conversion Rate Optimization (l’ottimizzazione del tasso di conversione)

Analizziamo la prima sezione: Data-driven conversion rate optimization process

La metodologia standard per pilotare i dati per l’ottimizzazione del tasso di conversione consiste nell’avere una landing page e generare traffico.
Controlla google analytics e potresti gioire per il GOAL ottenuto oppure no.
Le statistiche, in generale, mostrano come oltre il 97% delle visite non converta, ne consegue che nella maggioranza dei casi questo non sia il metodo giusto.
Il problema della metodologia standard è che pilotare i dati solo con intuito/fiuto personali mette tutto sullo stesso piano, riduce tutto alla stessa unità di misura ed è difficile da tracciare nel lungo termine/periodo oltre che difficile da applicare/eseguire.

Un’altra metodologia per ottimizzare il tasso di conversione (conversion rate optimization – CRO), migliore di quella standard, consiste nel:

• Identificare i tuoi clienti analizzando i loro comportamenti (qual è la loro età, le loro abitudini, le loro necessità)
• Soltanto dopo dopo l’identificazione, generare traffico di rilevanza basato sulle mappe di calore, su sondaggi etc., quindi generare un traffico basato sulla user experience audit.
  Solo in seguito verificare su Google Analytics, immergendosi nelle sue funzionalità avanzate, realizzare gli opportuni segmenti. (Ti potrebbe tornare utile l’articolo sulle analisi coorte, detta anche analisi comportamentale)
• Dopo che si sono definiti e realizzati i segmenti, procedere a effettuare degli A/B test per ogni segmento di rilevanza in ogni pagina in cui i clienti in oggetto, preferiscono visitarvi.
• A questo punto sarai in grado di definire una personalizzazione efficace per ogni segmento di audience / pubblico importante (i tuoi visitatori VIP).
• Con questi dati puoi ottenere delle micro conversioni oppure delle conversioni.
  In caso contrario puoi procedere con un remarketing o un’ offerta in tempo reale.

E’ importante eseguire ogni azione che potrebbe “spremere” il traffico in ordine corretto perché i visitatori, in generale, restano circa nove secondi sul tuo sito web e lo abbandonano se non trovano qualcosa di interessante per loro.

A questo punto ci si chiede: “Come faccio ad individuare il cliente e segmentarlo?”.
Google Analytics ti aiuta a raccogliere tutti i dati necessari per poter rispondere a qualsiasi tipo di domanda:

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Risposta:

• Vai sul tuo web analytics,
• prendi i dati dei prodotti,
• prendi anche quelli raccolti in passato (se hai un sito e-commerce guarda il totale ordine),
• guarda anche il totale condivisioni nei social,
• utilizza i dati a disposizione sulla user experience,
• controlla la competition.

Otterrai il tuo market insights, cioè la tua visione del mercato.

Adesso quel che serve è un’analisi comportamentale al fine di segmentare quanto più possibile.
Dividi i visitatori in nuovi e di ritorno e a sua volta in clienti e non clienti, dividi i visitatori per geolocalizzazione, per sorgente del traffico, per cronologia degli acquisti ed infine per il comportamento nel tempo, pagine visitate, ricerche effettuate sul tuo sito web.
I dati che ottieni sono quantitativi e potrai crearti un report accurato che riconosce i visitatori/clienti segmentati e in base a questo potrai proporre dei sondaggi inerenti ai visitatori/cliente il motivo della visita, cosa non li mette a proprio agio sul sito, motivazioni, necessità, il livello di soddisfazione sul loro fornitore, se ci hanno condiviso sui social ed eventualmente cosa li renderebbe disponibili a farlo (queste azioni servono per trasformare i dati quantitativi in dati qualitativi).

Complimenti, hai acquisito tanti dati e tante informazioni!
E’ il momento di fare qualche test.
L’UVP (Unique Value Proposition) determina l’offerta commerciale, il pricing adeguato ai dati raccolti, inserisci messaggi persuasivi (ne puoi testare anche diversi) , testa differenti layout di pagina (le mappe di calore e i dati raccolti fino a questo momento ti saranno di aiuto) e diversi flussi di navigazione (Navigation flow). Le combinazioni ti permetteranno di creare diverse nuove pagine, che utilizzerai come A/B test.
Realizza l’A/B test e raccogli nuovi dati per la personalizzazione finale.

Dividi i nuovi dati raccolti per sorgente del traffico, geolocalizzazione oppure dividi i dati raccolti basandoti sui cookie (N.B. con l’introduzione delle cookie law, il visitatore deve aver espresso il proprio consenso all’utilizzo) e sulla cronologia acquisti. Anche questa personalizzazione porterà a micro conversioni e/o a conversioni oppure dati a cui applicare il remarketing o un offerta in tempo reale.

Analizziamo la seconda sezione: Applicare il principio di pareto nella segmentazione di Google Analytics (GA)

Applicheremo il principio di Pareto (Pareto’s law o “legge 80/20“) alla segmentazione di google analytics. Vilfredo Pareto, nel 1897, fece un osservazione sul principio del 80/20 in campo economico. In pratica l’80% delle ricchezze, in italia, è in mano al 20% della popolazione, per noi il 20% dei venditori fa l’80% delle vendite.

Questo principio può avere diverse applicazioni pratiche in diversi settori.
In informatica, l’osservazione diventa:  l’80% del tempo di esecuzione è impiegato solo dal 20% delle istruzioni di un programma; l’80% delle operazioni degli utenti sono dovute al 20% delle funzioni a disposizione di un applicativo; l’80% degli errori di codifica è riconducibile al 20% dei moduli; l’80% dei visitatori di un sito vede solo il 20% delle pagine. Chi volesse saperne di più, può visitare wikipedia.

La segmentazione può essere correlata alla sorgente del traffico, al comportamento, ai risultati e ai dati demografici. Possiamo applicare il principio di Pareto all’acquisizione del tuo traffico, individuando quel 20% di traffico che genera l’80% di conversioni.

In sostanza:

• Sorgente del traffico (traffic source); si ottiene comparando il traffico Diretto, Organico vs Paid, branded etc.
• Comportamento (behaviour); si ottiene comparando le nuove visite (new visitors) vs le visite di ritorno (returning visitors), high engaged, non-flirt, potential lovers
• Risultati; si ottengono comparando i clienti che comprano di più (heavy buyers) vs nuovi clienti (new comers)
• Dati demografici; si ottengono comparando, per esempio, Milano vs non Milano, etc.

Il tuo lavoro consiste nel creare una segmentazione intensiva al fine di individuare quanti più segmenti possibili. Potendo così comparare, per esempio, quante persone hanno avuto un determinato tipo di comportamento, quante conversioni sono l’80%, come è stato acquisito il traffico, cosa stanno facendo gli heavy buyers e come hanno realizzato delle conversioni oppure quali sono dati demografici più importanti e rilevanti ai fini della conversione.

Un esempio pratico di segmentazione basato sul comportamento nel tempo:

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Il sito preso in esempio ha 55.910 sessioni e il traffico al di sotto i 10 secondi è traffico sprecato o inutile, pari a 41.920 sessioni. Il 20% che genera l’80% di conversioni lo si individua in quei visitatori che spendono da 1 minuto a 30 minuti, sono proprio quei visitatori che vanno segmentati secondo il principio di pareto.

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Analogamente a questo esempio, applica la “legge 80/20” ai dati interessanti e che devono essere segmentati.
Dopo la segmentazione dividili per:

• Tipo di device (desktop, tablet, mobile)
• Risoluzione
• Posizione geografica
• Comportamenti precedenti (per esempio gli acquisti al di sopra di 400€)
• Calendario (esempio per festività: Ferragosto)
• Data e ora
• Keyword
• Acquisione del traffico
• Cronologia della visita (per esempio: il visitatore è venuto 4 volte e non ha comprato nulla, ha comprato un oggetto, etc.)
• Pagine viste (prodotti >350€)

N.B. da diverso tempo almeno l’80% delle keywords su google analytics non vengono più mostrate, sono etichettate come Not provided.
Esiste uno strumento, non è un tool ma un report seo che ti fornisce le etichette mancanti, le keywords not provided. Se sei interessato puoi visitare il sito Report not provided.

Basandoti sui nuovi dati ottenuti dalla segmentazione, puoi finalmente agire!
Il trucco è: usa i dati e non limitarti ad osservarli! 🙂

Analizziamo la terza sezione: Trovare le anomalie del sito con Google Analytics

Usando il sito e-commerce sopra come esempio, grazie a google analytics, ai suoi flussi dei visitatori e alle mappe di calore, capiamo che per l’homepage:

• Circa l’1-2% dei click sono sullo silder/banner principale.
• Circa il 15% dei click hanno effettuato una ricerca
• Circa l’82-84% dei click sono stati effettuati nel menù di navigazione principale

Esistono diverse tipologie di visitatori: quella che va alla ricerca di promozioni e quella che clicca sulle tue promozioni (slider/banner).
Se si compara lo spazio allocato / click e le conversioni, si ottiene, che:

Lo spazio allocato allo slider è dell’80% ma genera circa l’1% di conversioni, mentre il menù principale genera il 50-60% delle conversioni ogni giorno con solo il 10% di spazio allocato. Bisognerebbe prestare più attenzione al “campo ricerca”, il quale è molto importante, le conversioni più proficue, in genere e per esperienza, vengono proprio da lì.
I siti che hanno messo ben in evidenza il “campo ricerca” hanno una percentuale di conversion rate (tasso di conversione) molto più elevata.
Per il sito usato qui come esempio, serve dare un po’ più rilevanza al campo ricerca e allocare diversamente lo slider.

Un altro dato che possiamo ottenere con stato e popolazione, estrapolando le conversioni da google anlytics e incrociandole, in un data-sheet esterno, è il seguente:

Si può calcolare il tasso di penetrazione (penetration rate). Nell’esempio è stato diviso in stati, se non si ha un sito e-commerce internazionale, potrebbe dividerlo in regioni italiane.

Questi dati sono molto utili per prendere decisioni, quali:

• Identificare problemi di distribuzione in una determinata area
• Fare local SEO laddove il tasso di penetrazione è troppo basso
• Fare delle personalizzazioni sul sito utilizzando testimonial / zona

dopo che si sono individuate le anomalie del sito web, google analytics mette a disposizione tantissimi dati ma dipende solo da te, come li usi e quali decisioni prenderai, ci potrebbero essere tante altre azioni da compiere.

Analizziamo la quarta sezione: Ipotesi Data-driven per il CRO; cioè ipotesi pilotando i dati per il Conversion Rate Optimization (l’ottimizzazione del tasso di conversione)

Ottenuti tutti questi dati, cosa farai con queste insights provenienti da google analytics?
Quello che puoi fare è usare i dati, tentare di pilotare i dati con ipotesi.

Per esempio:

Siccome i visitatori che utilizzano il “campo ricerca” convertono circa 5 volte di più rispetto ai visitatori che non lo utilizzano (slider e la restante % non calcolata nella precedente tabella),

Siccome il tasso di ricerca (per il sito in esempio) è del 12%,

Se migliorassimo la barra di ricerca / campo di ricerca allora potrebbe accadere che il tasso di conversione migliorerebbe grazie al miglioramento del tasso di ricerca.

Scopri quali dati ottieni dal tuo sito, non limitarti ad osservarli ma agisci! Ottimizza quello che già hai con questa metodologia di acquisizione dati, prova a modificare i dati anche mediante ipotesi basate e concrete.

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Davide Puzzo

Marketing Manager at e-Service

Business owner, ecommerce manager at e-Service Store.
Founder e business developer di Report Not Provided.
Disponibile per offrirti Consulenza Marketing, Consulenza informatica, Consulenza SEO & SEM, Sviluppo siti internet e Software gestionali, Progettazione di reti LAN WLAN, Videosorveglianza, Web Agency Ragusa & Parma.

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