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il Blog della Web Analytics in Italia

Metodi Agile per ottimizzare il ROI di marketing

Agile Marketing

Quando parliamo di Agile Marketing ci riferiamo a un metodo applicato al marketing, che mutua un concetto legato allo sviluppo software, lo sviluppo Agile.

Invece di procedere con rilasci completi, si privilegia la flessibilità, suddividendo il progetto in iterazioni, livelli funzionali che arricchiscono di volta in volta il rilascio precedente, semplificando progettazione, scrittura del codice e testing.

Come applicare il metodo al marketing?

Scenari Agile in ambienti Enterprise

L’Agile Marketing è oggi possibile grazie alla diffusione in ambienti Enterprise di tre scenari:

  • la virtualizzazione delle organizzazioni, che diventano network funzionali, vere e proprie reti di aziende, consulenti, vendor tecnologici e agenzie
  • la disponibilità in near real-time dei dati di marketing actionable
  • un buon grado di flessibilità nel planning e nella gestione del budget.

Parliamo quindi degli ingredienti necessari per ricostruire in maniera iterativa il valore delle azioni di marketing, in funzione degli obiettivi, e agire sul media mix in maniera tempestiva.

Adottare metodi agili presuppone la possibilità di intervenire nella pianificazione delle attività di marketing e, in particolare, degli investimenti media, attraverso iterazioni: modifiche nello spending e nella pianificazione dei canali, concentrate su brevi periodi di tempo, con analisi puntuale dei risultati in termini di ritorno sull’investimento.

Le organizzazioni virtualizzate permettono quindi di agire su planning e spending media in maniera tempestiva, sulla base dei dati actionable raccolti in near real-time.

Prima c’è sempre il Customer

Come scegliamo i canali da “modellare” e il giusto livello di investimento? Per prima cosa, è necessario ricostruire la reale esperienza utente che porta alla conversione, sia questa una Subscription online, una vendita tramite E-commerce, o una vendita in-store.

E quindi, prima c’è sempre l’attribution, l’attribuzione del valore ai canali di marketing, sia online, sia offline, che portano alla conversione da parte del Prospect, del Lead, del Customer.

La fase di Attribution è il primo passo per l’adozione di metodi agili: vuol dire identificare il ROI di ogni canale, in funzione delle azioni del Customer e naturalmente dei nostri obiettivi di marketing.

Poi viene il Modeling

E’ a questo punto che possiamo mettere in pratica la teoria dell’Agile Marketing: interveniamo sullo spending dei canali media online e offline attraverso le iterazioni, brevi pilot di pianificazione media.

Disegniamo degli scenari what if, ipotesi di pianificazione alternativa, e scegliamo l’iterazione più in linea con i nostri obiettivi (ottimizzazione del ROI, massimizzazione delle Revenue, riduzione degli investimenti…).

E torniamo dai Customer

Siamo on air con la nostra prima iterazione: fissiamo un periodo di riferimento breve, ma abbastanza significativo, e teniamo monitorati i risultati, sia in termini di conversioni, sia in termini di andamento del ROI sui canali (tramite analisi di attribution).

Possiamo arrivare a monitorare in near real-time il comportamento dei nostri Customer, intervenendo agilmente nella pianificazione e nello spending media con nuove iterazioni, non appena gli indicatori ci avvisano che sta cambiando qualcosa.

Una transizione guidata dal marketing

Questo approccio è forse solo un esempio di come applicare i metodi agile nel marketing. Al di là delle etichette, è soprattutto un esempio di come rendere immediatamente azionabili i dati di marketing per migliorare i risultati di business, mantenendo sempre sotto controllo gli investimenti e l’andamento del ROI.

Si tratta di una transizione che deve essere necessariamente guidata dal CMO, che è in prima persona responsabile degli outcomes. Ma il processo coinvolge diverse aree aziendali, dalla Business Intelligence all’IT, e i suoi risultati hanno un forte impatto sugli obiettivi di Revenue dell’azienda.

Adobe Analytics – SiteCatalyst Redesign

A partire dal 19 luglio e in preparazione all’integrazione con l’Adobe Marketing Cloud che avverrà prossimamente, Adobe SiteCatalyst è stato rinominato e riprogettato. Per quanto riguarda il nome, Adobe SiteCatalyst è diventato ora una risorsa di Adobe Analytics chiamata Reports & Analytics.

L’Adobe Marketing Cloud è il nuovo servizio di Adobe che raggruppa insieme le soluzioni Adobe di Digital Marketing.

Tutti i prodotti che rientrano nella soluzione Adobe Analytics sono stati rinominati secondo lo schema seguente:

La versione rilasciata al pubblico nei giorni scorsi comprende sia un redesign dell’interfaccia grafica e delle logiche di navigazione, sia miglioramenti nelle features di ciascun prodotto.

Attribution Modelling in Google Analytics

E’ stata da poco annunciata sul blog ufficiale di Google Analytics la release nella versione Standard di un report originariamente sviluppato per i clienti Premium: l’Attribution modeling.
Nei profili in cui sono stati impostati gli obiettivi o il tracciamento dell’e-commerce, è ora disponibile lo strumento di confronto dei modelli di attribuzione.
Questo strumento è stato sviluppato per comprendere in che modo gli utenti interagiscono con i diversi canali di marketing (fonti), prima di raggiungere gli obiettivi impostati sul proprio sito.
L’attribuzione è il processo che identifica una serie di azioni (eventi) svolte dagli utenti che contribuiscono al raggiungimento di un obiettivo di business (conversione), e ne assegna un valore a ciascuno di essi.
Il “Model comparison tool” permette di visualizzare due coppie di metriche: CPA (Cost Per Acquisition) e Conversioni, e ROAS (Return On Ad Spend) insieme al Valore della conversione, al fine di comparare il numero di conversioni o il valore di queste portato dai canali nei diversi modelli di attribuzione.

Collegando il proprio account AdWords con quello di Google Analytics, i dati di costo delle campagne online saranno importati anche all’interno del “Model comparison tool”.
Il “Model comparison tool” si trova in Conversions > Attribution.

All’interno di questi report sono disponibili i seguenti modelli:
• Last interaction: attribuisce il valore della conversione all’ultima sorgente con cui il visitatore ha interagito prima della conversione.
• Last non-direct click: il modello ignora le visite dirette e attribuisce il 100% del valore delle conversione all’ultimo canale.
• Last AdWords Click: il modello attribuisce il 100% del valore della conversione all’annuncio AdWords cliccato più recentemente dal visitatore.
• First interaction: attribuisce l’intero valore della conversione alla prima sorgente che ha guidato il visitatore sul proprio sito.
• Linear: attribuisce i crediti in maniera uniforme a tutte le fonti che hanno contribuito alla conversione.
• Time decay: prendendo come assunto che la più recente campagna influenzi maggiormente il visitatore, i crediti vengono attribuiti considerando maggiormente le sorgenti più vicine temporalmente alla conversione.
• Position based: il modello permette di creare un ibrido tra ultima interazione e prima interazione.

E’ inoltre possibile creare modelli personalizzati assegnando pesi differenti alle interazioni:

Il “Model comparison tool” permette di confrontare fino a tre diversi modelli di attribuzione e comprendere in maniera più dettagliata l’effettivo coinvolgimento dei canali all’interno del percorso decisionale degli utenti.

Un’altra novità molto importante di questo report (e dei report sui Multi Channel Funnel) è rappresentata dell’estensione della finestra temporale di analisi da 30 fino a 90 giorni.

Questa impostazione consente di ottenere un’analisi più profonda, in grado di suggerire attività di marketing potenzialmente più efficaci.

Google Analytics: nuovo User Management

Una gestione non ottimale delle utenze rappresentava uno dei punti deboli di Google Analytics rispetto ai competitor. La semplice distinzione tra utenze di tipo User e utenze di tipo Admin era infatti piuttosto limitante e non permetteva personalizzazioni avanzate: o si era User vincolati alla semplice visualizzazione dei dati (dei profili abilitati) o si era Admin e dunque in grado di operare attivamente all’interno delle configurazioni degli account e dei profili (filtri, obiettivi, gestione utenze ecc…). Nessuna via di mezzo.

Google ha finalmente introdotto una nuova configurazione dei permessi, rivoluzionando il concetto User-Admin. Alla base del nuovo sistema di gestione delle utenze esistono tre livelli di permessi distinti:

- Manage Users: si limita alla gestione degli accessi, aggiungendo o eliminando utenze o assegnando diversi permessi. Il ruolo non include la modifica di altre impostazioni e la visualizzazione dei dati.

- Edit: ruolo di tipo amministrativo a livello di configurazione delle impostazioni relative ai profili, come ad esempio modifica degli account, aggiunta dei profili o gestione dei filtri. Può inoltre visualizzare i dati (include il ruolo View). Non ha però potere sulla gestione delle utenze.

- View: limitato alla sola visualizzazione dei dati.

I tre permessi possono essere assegnati o singolarmente o in combinazione (es. Manage Users+View) e possono operare non solo a livello di account e di singolo profilo, ma anche a livello di web property.
Verrà rispettata la gerarchia Account -> Property -> Profilo, di conseguenza qualora i permessi vengano settati a livello di Account, verranno ereditati a livello di Property e Profilo. Dettaglio importante: scendendo di livello nella gerarchia i permessi non possono essere eliminati. Ad esempio, se un utente ha il permesso Manage Users a livello di account, a livello di property o di profilo non può essere limitato al permesso View, al massimo può essere aggiunto.

Lo User Management è raggiungibile tramite User tab.

Ogni utente (Email) potrà essere assegnato a zero (None) o più ruoli tramite semplici checkbox.
La migrazione rispetto alle impostazioni attuali avverrà in modo automatico quindi a chi è attualmente User verrà assegnato il permesso View, mentre agli Admin verranno assegnati i ruoli Manage User e Edit (che comprende già il View) al livello più alto della gerarchia (Account).

Rethink Shopping Cart Abandonment

Un nuovo report pubblicato da eMarketer nei giorni scorsi suggerisce come la complessità dei percorsi di acquisto tenda a ribaltare il senso delle metriche di ecommerce.

I responsabili dell’ecommerce sono abituati a vedere gli abbandoni del carrello come occasioni di vendita perse. Ma la crescente complessità del percorso di acquisto richiede un punto di vista più articolato secondo quanto riporta il report “Shopping Cart Abandonment: New Ways of Looking at the Purchase Path.”
I rivenditori più attenti si sono resi conto che mentre alcuni carrelli abbandonati rappresentano certamente occasioni perdute in termini di generazione di reddito, molte altre non lo sono.

A seconda delle fonti, negli ultimi 4 anni i tassi di abbandono del carrello nel mercato USA hanno oscillato intorno al 60%, quindi circa 6 acquirenti su 10 che inseriscono un prodotto nel carrello non procedono verso il check out.

Sebbene il tasso di abbandono del carrello di acquisto – cart abandonment rate – sia una metrica di conversione significativa, si corre il rischio che questa venga utilizzata impropriamente perchè in sé e per sé il cart abandonment rate non recepisce tutti quei fenomeni complessi che avvengono durante un processo di acquisto online. Se osserviamo il percorso di acquisto in un contesto più allargato, i clienti potrebbero ad esempio utilizzare il carrello per confrontare i prezzi e i costi di spedizione, oppure utilizzare il carrello come lista della spesa, per poi andare ad effettuare gli acquisti in negozio.

Osservando Il tasso di aggiunta al carrello – add to cart rate — la percentuale di visitatori che inseriscono articoli nel carrello durante la sessione, si aggiungono interessanti spunti per tentare di comprendere il comportamento di acquisto online. La misurazione dell’add-to-cart rate e del cart abandonment rate negli ultimi 5 trimestri tra il 2011 e il 2012, ha mostrato che l’add-to-cart rate è cresciuto di 2 punti percentuali, allo stesso tempo il tasso di conversione del carrello è sceso di 2,7 punti percentuali.

Il crescente numero di consumatori che effettuano ricerche per i loro acquisti via smartphone è un fattore che inflaziona ulteriormente i tassi di abbandono del carrello. Spesso vengono inseriti ordini nel carrello con i telefoni cellulari ma si preferisce completare il proprio acquisto su un PC o su un computer portatile.

Il report suggerisce che per migliorare i tassi di conversione, i venditori devono mettere in discussione alcune delle loro tradizionali assunzioni riferite all’abbandono del carrello e devono rivedere le strategie per trasformare i browser in acquirenti. Alcuni esempi:

- ripensare i carrelli di acquisto, andando a combinare le funzioni di lista della spesa con quelle di carrello della spesa;
- scoprire modi per comunicare con coloro che hanno abbandonato il carrello e fornire loro una buona ragione per riaprire il carrello;
- rivedere le metriche utilizzate per misurare il comportamente di acquisto. Alcuni abbandoni del carrello possono indicare un’insoddisfazione del cliente nei confronti del prodotto, dei servizi o dei prezzi. Altri possono essere un semplice segnale precursore di un acquisto in negozio, di una seconda visita su un device differente o semplicemente una visita ripetuta una volta che l’acquirente si è deciso a comprare.

Adobe® Marketing Cloud

Adobe introduce alcuni cambiamenti alla sua offerta di digital marketing e rinomina l’Adobe Digital Marketing Suite in Adobe® Marketing Cloud.

Le soluzioni che andranno a comporre l’Adobe® Marketing Cloud sono Adobe Analytics, Adobe Target, Adobe Social, Adobe Media Optimizer e Adobe Experience Manager, entro le quali saranno consolidati i prodotti già esistenti.

I prodotti che costituiscono Adobe Analytics sono SiteCatalyst, Discover, DataWarehouse, ReportBuilder e Insight.
I prodotti che entrano a far parte dell’offerta Adobe Target sono Test&Target, Recommendations, Search&Promote, Test&Target 1:1.
I prodotti che costituiscono Adobe Social sono Social, AdLens, CQ-SoCo e SiteCatalyst.
I prodotti che fanno parte di Adobe Media Optimizer sono AdLens, Audience Manager, SiteCatalyst e Display Ad Targeting.
Infine, i prodotti che ricadono nell’offerta Adobe Experience Manager sono WCM/CQ, Scene7, Landing Pages, Social Communities e DAM.

http://www.adobe.com/solutions/digital-marketing.html

Google Tag Manager

Google ha lanciato ieri 1 ottobre il proprio strumento di tag management chiamato Google Tag Manager.
Anch’esso gratuito ma reso disponibile come tool stand alone e dunque indipendente da Google Analytics, Google Tag Manager permette di controllare direttamente le principali attività di digital marketing, evitando i classici ritardi che si vengono a creare nell’implementazione dei codici di tracciamento. A titolo di esempio, sarà possibile lanciare campagne in autonomia smarcando l’intervento di figure tecniche o testare nuovi strumenti di marketing in modo rapido, grazie ad un’interfaccia particolarmente intuitiva.

L’idea di base di Google Tag Manager è simile a quella degli altri tool di tag management. Il cuore dello strumento è una porzione di codice chiamata container in grado di lanciare ed eseguire (“fire”), a seconda delle regole assegnate, i tag inseriti all’interno di Google Tag Manager. Il codice è di tipo asincrono quindi non rallenta il caricamento delle pagine nelle quali è contenuto e a quanto dichiarato non esiste limite nel numero di tag da includere.
Lo strumento è stato creato sulla base di tre principi: 1) Marketing Agility: pubblicazione in pochi secondi dei tag, permessi e ruoli utente per la gestione dei processi di inserimento dei tag, account multipli; 2) Dependable Data: caricamento veloce del tag, template predefiniti per i tag di Google, supporto per tag di terze parti; 3) Quick and Easy: tutti i tag sono visualizzabili in una sola vista, in modalità Preview e nella Debug Console.

Tra i tag predefiniti Google Tag Manager presenta le voci Google Analytics, Google AdWords Conversion Tracking e Remarketing, DoubleClick Floodlight Sales e Counter, ma è possibile inserire altri script utilizzando le opzioni Custom HTML Tag e Custom Image Tag. Non è ancora possibile inserire i tag di Content Experiments che saranno inclusi in una prossima release. Non sono inoltre disponibili i tag di altri vendor anche se è previsto un programma di accesso per gli altri vendor di digital marketing.

Google Tag Manager può essere utilizzato in parallelo alla vostra implementazione Google Analytics anche se non è da ritenersi una best practice.

Google Analytics – News

Il team di Google Analytics continua frequentemente a rilasciare aggiornamenti e migliorie, ecco le novità per il mese di Agosto.

Segmentazione dei dati Real-Time

La reportistica Real-Time, introdotta un anno fa, è uno dei punti di forza di Google Analytics 5.

Nonostante i limiti intrinseci al real-time, il team di Google nelle ultime settimane ha apportato alcune migliorie in grado di fornire analisi più dettagliate.

In precedenza la suite Real-Time per quanto utile era abbastanza “rigida” e poco personalizzabile, ma da oggi è possibile segmentare i dati real-time. Cliccando su una qualsiasi dimensione presente nei report (il mezzo, la sorgente, il paese ecc…) verrà applicato un segmento che include la dimensione o le dimensioni cliccate.

Se ad esempio viene lanciato un post su Facebook che punta ad una determinata pagina del sito, è possibile monitorare in real-time l’attività che riguarda esclusivamente il traffico proveniente da Facebook relativo a quella determinata pagina.

Shortcuts

Ancora in beta, la nuova funzionalità denominata Shortcuts permette di salvare nell’apposita sezione presente in Home i report (sia i report standard sia i report personalizzati) che analizziamo più spesso, compresi tutte le impostazioni e i filtri del caso.
Se quotidianamente abbiamo la necessità di analizzare il traffico proveniente da Imola, possiamo seguire una prima volta il percorso “standard” per raggiungere il report (accedere ai rapporti standard, aprire il menu Audience, cliccare su Demographics, selezionare Location, cliccare su City e filtrare per Imola) e salvare queste impostazioni attraverso l’apposito bottone “Shortcut”. In questo modo non sarà più necessario seguire ogni giorno il percorso standard ma basterà cliccare sul report “Imola” presente sotto Shortcuts.

Multi Channel Funnels – Reporting API
Sono state rilasciate le Multi Channel Funnels Reporting API che consentono di effettuare query sulle metriche dei Multi Channel Funnels (vedi lista completa) quali Assisted Conversions, Top Paths First Interactions Conversions, Last Interaction conversions ecc…

Sarà quindi possibile incrociare i dati multi-channel, oltre che con altre metriche di GA, anche con dati di altre fonti e realizzare presentazioni, visualizzazioni e applicazioni ad hoc.

Changes to Yahoo! Web Analytics Offerings

Dopo un attenta valutazione, Yahoo! ha deciso di apportare modifiche significative al servizio Yahoo! Web Analytics con la dismissione del servizio per gli account analytics-only e la dismissione del network Yahoo! Web Analytics Consultant.

Il comunicato emesso ieri da Yahoo! recita che a partire dal 31 agosto 2012 i progetti esistenti di Yahoo Web Analytics saranno in modalità “read only”, con accesso ai soli dati storici per un periodo di due mesi. Si raccomanda quindi di rimuovere i tag dalle pagine a partire da quella data poichè non andranno più a popolare l’account YWA.

Se si desidera conservare i dati storici del proprio account, si consiglia di utilizzare la funzione di data export. A partire dal 31 ottobre 2012 infatti tutti i progetti di Yahoo! Web Analytics programmati per essere disattivati saranno spenti, sarà inoltre disattivato il Yahoo! Web Analytics Consultant Network per tutti gli utenti.

Nel 2008 Yahoo! aveva acquisito IndexTools per offrire web analytics e insight ai clienti small-medium business, in particolare per i clienti di Yahoo! Store, per permettere loro di vendere beni e servizi online in modo efficiente.

L’integrazione di Yahoo! Store con Yahoo! Web Analytics ha dimostrato di essere molto popolare, tant’è vero che oltre l’80% degli Yahoo! Store utilizza la piattaforma di analytics per ottimizzare la propria presenza online.
Il servizio rimarrà attivo per la community dei clienti Yahoo! Store e per un numero limitato di altri clienti non meglio precisati (si parla degli utenti di Right Media Exchange).

Google Content Experiments & Google Website Optimizer

Dal 1° Agosto 2012 non sarà più accessibile la versione stand alone di Google Website Optimizer, lo strumento free di Web Site Testing (A/B e Multivariati) di Google. Come già annunciato in precedenza infatti, il tool verrà incorporato all’interno di Google Analytics nella sezione “Esperimenti” del menu “Contenuti” (da qui il nuovo nome: Content Experiments).

Oltre alla nuova interfaccia, Content Experiments si differenzia da Google Website Optimizer:

    • permette di utilizzare i Segmenti Avanzati di Google Analytics per avere una visione più dettagliata delle performance relative alle diverse fasce di utenza;
    • richiede di inserire nuovo codice solo sulla pagina sotto test, le conversioni verranno registrate grazie al codice standard di GA;
    • il motore statistico dietro allo strumento è stato migliorato per raggiungere i risultati più velocemente e la visualizzazione delle alternative si basa ora su un’“Allocazione Dinamica del Traffico” che prevede che le varianti con performance migliori ricevano più traffico;
    • i risultati degli esperimenti non saranno disponibili per le prime 2 settimane (in modo da promuove la confidenza statistica) e i test privi di un vincitore verranno rimossi automaticamente dopo 3 mesi (per evitare il protrarsi di esperimenti poco efficaci).

Tuttavia per il momento il tool presenta ancora alcune forti limitazioni:

    • non è possibile impostare Test Multivariati;
    • gli A/B test funzionano esclusivamente tramite URL Redirect;
    • non si possono impostare transazioni eCommerce come Goal;
    • ogni esperimento può presentare al massimo 5 alternative (6 con l’Originale);
    • è possibile attivare al massimo 12 test contemporaneamente;
    • eventuali dati presenti nell’attuale interfaccia di GWO non possono essere importati su Content Experiments e andranno persi.

Google assicura ad ogni modo che stanno investendo risorse nello sviluppo di Content Experiments e che a questa prima versione del tool ne seguiranno altre più avanzate.



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