Web Analytics

Sai tutto sui visitatori del tuo sito: sesso, età, tempo speso, loyalty, ecc.. Sai quello che dicono di te e dei tuoi competitor su Facebook, Twitter, YouTube. Stai inizando a conoscere i visitatori da BlackBerry, iPhone, Ipad, Android. Probabilmente, stai trascurando una fetta di utenti, stai trascurando il 24% degli adulti americani che utilizza le app.

Quanti utenti effettivamente utilizzano l’app dopo averla scaricata? Qual è la frequenza di utilizzo nella settimana? Dove sono geolocalizzati gli utenti? Perché utilizzano la tua app? Cosa li spinge a disinstallare l’app? Questo è l’In-App Analytics.

L’In-App Analytics ha in sé una grande potenzialità, la possibilità cioè di collegare l’interazione dell’utente con l’applicazione alle caratteristiche socio-demo-geografiche dell’utente, con un’accuratezza spaventosa. Chi sei, dove sei e come utilizzi l’app diventano il focus dell’In-App Analytics.

La diffusione attuale e futura degli smartphone non va trascurata, anzi va cavalcata.

Sempre più utenti utilizzano le loro app gratuite o a pagamento per leggere le news, il meteo, trovare ricette, trovare un ristorante, ecc. Statistiche di base come per esempio numero di download sul numero di impression vengono fornite da Apple Store, ma le statistiche sull’utilizzo dell’app no. Se hai un app e vuoi conoscere come gli utenti interagiscono con l’applicazione, è necessario pensare ad un sistema di tracciamento dell’app. Adobe SiteCatalyst fornisce per esempio un’intera libreria in merito a questa tematica e così anche altri vendor. E’ possibile tracciare l’app in maniera personalizzata, si può decidere cosa interessa studiare, quali informazioni demografiche catturare, in che modo correlare i dati dell’utente con i suoi comportamenti.

Però c’è un punto fondamentale da tenere a mente: le metriche tipiche della Web Analytics, nell’ambito dell’In-App Analytics perdono di significato. E’ necessario infatti ripensare alle metriche, utilizzare un nuovo lessico, non più click, ma touch, non più page views ma screen views, non più visitors, ma downloaders, users, active users, new users, non più tempo medio speso sul sito ma tempo medio speso sull’applicazione, non più bounce rate come visita di una singola pagina vista ma bounce rate come numero di accessi all’app composti ad un unico evento, non più una loyalty basata sul numero di acquisti bensì una loyalty basata sulla combinazione di frequenza di utilizzo dell’app a settimana e retention sopra i 90 giorni. E per gli ossessionati della metrica Visitatore Unico, finalmente il visitatore nell’In-App Analytics diventa realmente unico! Non più una metrica basata sui cookie, bensì sull’ID del telefono!

Diventa altresì fondamentale ripensare alla profilazione dell’utente, non più geosegmentazione basata sull’IP ma tramite GPS, non più dati demografici forniti in una form (spesso dati fake) ma dati veri forniti al momento dell’acquisto del telefono (o download dell’app).

In ultimo, qualche dubbio sulle applicazioni offline? Cioè quelle che non richiedono l’accesso ad Internet? Nessun problema, anche quelle si possono tracciare!

Neanche una settimana dal rilascio della versione 14.8 di Omniture SiteCatalyst – oggi Adobe SiteCatalyst powered by Omniture – e dal re-brand della suite che sarà da ora in poi denominata Adobe Online Marketing Suite, che si apprende la notizia delle dimissioni di Josh James, l’ex CEO di Omniture ora a capo della Business Unit Omniture con effetto a partire dalla fine di questo mese. Brad Rencher sostituirà James nel ruolo di vice president e general manager della Omniture unit.

Venendo alla nuova release, tra le funzionalità di rilievo in SiteCatalyst 14.8:

• Classification Email Update: a partire dal 30 Agosto, la segnalazione del completamento del processo di classificazione verrà inviata solamente quando questa sia effettivamente propagata a tutti i dati e disponibile nei report.
• AppMeasurement: Sono state apportate modifiche e correzioni ai codici di tracciamento delle applicazioni, disponibili nell’Admin Console Code Manager.
• Marketing Channel Reports: Marketing Channel fornisce una panoramica globale dei canali di traffico proponendo entrambe le logiche first-touch e last-touch e rendendo disponibili le metriche standard di SiteCatalyst, come Revenue, Orders e Cost.
  Tramite il Marketing Channel Report è possibile sapere quali risultati genera ogni canale. Ulteriori dettagli relativi ai singoli canali sono disponibili su nuovi report aggiuntivi. I dati del Channel Manager sono disponibili nelle dashboard, nelle APIs, nel ReportBuilder, nel Data Warehouse e nel Data Extract. Le regole che gestiscono il Channel Manager sono configurabili in Admin Console senza dover apportare alcuna modifica esterna all’implementazione.
• Social Referrer Type: se il referring domain è presente nella lista dei Social Network di Adobe (come facebook.com, linkedin.com, ecc., comprese le specifiche regionali dei siti, come mixi.jp e vkontakte.ru), il referring domain è identificato nel Referrer Type report come Social Referrer. Per visualizzare in dettaglio questi dati, basta accedere al Referrer Type report e incrociare la voce “Social” con il Referring Domain. Ogni aggiornamento della lista dei Social Network verrà comunicato nelle maintenance release notes.
  Si noti che ogni referring domain può rientrare in un solo referrer type. Se un referrer rientra nei Search Engine (cioè corrisponde al dominio e contiene le keyword nell’URL), nei report di SiteCatalyst sarà considerato un Search Engine referrer type piuttosto che un Social Referrer, anche se poteva essere considerato altresì come Social Referrer.
• Data Extracts Day-of-Week Reporting: è ora possibile specificare nel calendario di SiteCatalyst per il Data Extract quali giorni della settimana selezionare (ad es. tutti i lunedì e i martedì).
• ReportBuilder 4: La versione 14.8 introduce ReportBuilder 4.0 con il redesign dell’interfaccia che include tutte le funzionalità chiave precedentemente disponibili solo in ExcelClient. RB 4.0 supporta tutti i report di ExcelClient, le metriche e i layout dei fogli di lavoro, inclusi i breakdown nelle singole richieste di dati. RB 4.0 introduce i layout pivot-style, miglioramenti alla selezione dell’intervallo temporale, miglioramenti ai filtri, la possibilità di importare fogli di lavoro di ExcelClient con conversione completamente automatica nel formato di ReportBuilder.
• Miglioramenti alle dashboard: SiteCatalyst 14.8 apporta miglioramenti alla personalizzazione delle dashboard per soddisfare le esigenze di business e permette l’inclusione di dati esterni nelle dashboard. È possibile modificare il calendario globale della dashboard per aggiornare contemporaneamente tutti i report. È possibile inoltre personalizzare la dashboard inserendo il logo dell’azienda e includere HTML, XML, Web API, dati CSV all’interno di report personalizzati.
• SAINT – Numeric 2 Classifications: Numeric 2 Classifications fornisce la possibilità di importare metriche personalizzate e flessibili nei report utilizzando SAINT.
• Miglioramenti dei permessi di download di Reports ed estrazione dati: è ora possibile sfruttare un secondo livello di controllo all’accesso degli utenti, in aggiunta all’ID e alla password, prima che effettuino il download di report e l’estrazione di dati da SiteCatalyst.
• Integrazione di CS5 con OSMF e Video Tracking: il tracciamento dei video è ora integrato nel nuovo Open Source Media Framework (OSMF) video player. Il tracciamento dei video è attivabile tramite un file XML pubblicato sul proprio server. È possibile modificare la configurazione per la misurazione dei video senza che sia necessario cambiare il codice implementato sulle pagine.
• Miglioramenti a Insight Data Feed: i miglioramenti all’Insight Data Feed includono l’ottimizzazione della compressione e la possibilità di configurare le colonne e i dati all’interno dei feed file.
• Miglioramenti in fase di data collection: i miglioramenti apportati includono il supporto per Silverlight Analytics Framework, JS-Managed first-party cookie per le applicazioni .NET e il tracking SDK.

Il linguaggio base di ogni pagina web è l’HTML, per ottenere effetti grafici e contenuti dinamici, si sono sviluppati nel tempo moltissimi altri linguaggi come Javascript, Flash ecc… ma non ci si è fermati solamente a questo, esiste anche un’altra categoria di linguaggi che è possibile integrare in un contesto web, cioè i linguaggi semantici.

La semantica ha il compito di descrivere la realtà; nel contesto di una pagina web grazie a questi linguaggi è possibile inserire nuove informazioni semantiche, sotto forma di metadati.

Ma qual è l’utilità nell’aggiungere metadati?

Una pagina html per un calcolatore è solamente un elenco di parole, quindi per effettuare una ricerca l’unico metodo possibile è cercare letteralmente una stringa.

Avendo a disposizione invece metadati aggiuntivi le ricerche possono seguire una certa logica, come farebbe la mente umana che ispeziona un documento, questo rende i documenti “machine-readable”.

Grazie ai metadati semantici, nasce il concetto di “risorsa”, si tratta di qualunque entità identificabile in un documento. Può essere una persona, un gruppo di persone, un documento, una pagina web, un libro, una e¬mail, ecc.

Le risorse identificabili univocamente sul web hanno idealmente un URI univoco associato, in modo da mantenere il collegamento tra pagine web che trattano lo stesso argomento.

Il passo logico successivo all’identificazione delle risorse è creare collegamenti tra loro, creando relazioni.

Ma quali sono realmente i linguaggi che si possono utilizzare in una pagina web?

I linguaggi su cui si basa il Semantic Web sono RDF e OWL, sono nati però linguaggi più leggeri e semplici che è possibile integrare direttamente nelle pagine HTML o XHTML:

• RDFa
• Microformats

Questi due linguaggi forniscono un insieme di attributi XHTML per rappresentare in formato machine-readable dei dati human-readable come le pagine web, senza che sia necessario riscrivere e creare nuovi contenuti, ma semplicemente aggiungendo informazioni a quelli già esistenti.

RDFa introduce dei nuovi attributi XHTML che accettano valori appartenenti ad un vocabolario specifico.
Il vocabolario di riferimento (Dublin Core, FOAF, etc..) viene importato specificando una XML Namespace declaration che associa il prefisso alla URIref, ad esempio per il prefisso dc:

xmlns:dc=”http://purl.org/dc/elements/1.1/”

In questo modo è possibile utilizzare gli elementi raccolti nel vocabolario (ad esempio dc:title) come valori per gli attributi XHTML di RDFa.

Le informazioni aggiuntive inserite agli elementi della pagina XHTML tramite RDFa, costruiscono delle relazioni tra gli elementi stessi e sono rappresentabili tramite grafi basati sulle triple RDF soggetto-predicato-oggetto, questo fatto chiarisce che RDFa non è altro che un’applicazione dell’idea di RDF applicata alle pagine XHTML.

I microformats seguono lo stesso principio, ma invece che utilizzare nuovi attributi negli elementi XHTML, utilizzano l’attributo “class” già esistente.

I Microformats a disposizione sono:

• vcard (identifica l’inizio di una hCard, è l’elemento root)
• fn (formatted name)
• n
• nickname, sort-string
• url, email, tel
• adr, label
• geo (latitude, longitude), tz
• photo, logo, sound, bday
• title, role, org
• category, note
• class, key, mailer, uid, rev

Come si è visto, i mezzi per aggiungere contenuto semantico non mancano, è ora utile capire quanto questi linguaggi siano utilizzati e supportati.

Un passo importante in questa direzione è stato fatto da Google nella prima metà del 2009 dichiarando di supportare entrambi i formati.

Verso questa direzione ci sono tanti progetti di rilievo, come Linked Data. Lo scopo di questo progetto è quello di creare un immenso vocabolario semantico che contiene tutti i dati di Wikipedia.

Uno studio effettuato da Omniture suggerisce che gli addetti al marketing hanno dei dubbi in merito al valore dell’investimento in web analytics.

Niente di straordinariamente nuovo, ma poche settimane fa eMarketer ha pubblicato i risultati del questionario che ha esplorato il tema del perchè gli addetti al marketing non misurano o non sono in grado di misurare. Sebbene l’Omniture 2010 Online Analytics Survey sia limitato alla web analytics, le risposte raccolte si possono forse applicare anche ad altri tipi di misurazione.

I risultati hanno evidenziato che non si è in grado di misurare l’efficacia del marketing lungo il percorso di acquisto del cliente.
Alla domanda quale metrica fosse capace di trasferire il più elevato grado di actionable insight, le risposte hanno valorizzato l’importanza dei costi di marketing, gli ordini, il valore medio dell’ordine e il tasso di conversione. Risulta però più elevata la capacità di misurare visite, pagine viste, pagine viste per visita e click-throughs.

Lo stesso problema di misurazione si presenta nei canali mobile, social e video: soltanto il 30% è in grado di misurare le conversioni da applicazioni mobili o post-video, il 41% riesce a misurare le conversioni di social marketing. In generale, l’80% ha dichiarato che è importante misurare il ROI delle attività online, ma soltanto il 31% dei partecipanti ha dichiarato di essere effettivamente in grado di farlo.

eMarketer riporta come sfida o problema principale la mancanza di competenze e la mancanza di tempo, citati dal 58,4% dei rispondenti.
Non si ha a disposizione personale dedicato con l’esperienza necessaria per ottenere il massimo delle informazioni dai dati disponibili e il budget è il motivo principale per cui mancano i talenti a disposizione.

La seconda e la terza criticità/difficoltà in ordine di importanza sono l’”actionability” (47.3%) e il “finding insights” (41.5%), che insieme suggeriscono dubbi sulla possibilità che la web analytics possa portare un reale valore. Ciò può indicare un bisogno di istruzione e insegnamento, ma forse un insegnamento più orientato alla fondamentale utilità della misurazione piuttosto che un istruzione riferita a tecniche specifiche.

Mikel Chertudi, senior director of global media and demand marketing in Omniture-Adobe, ha dichiarato che molti dei rispondenti al questionario non sembrano avere a disposizione un membro dello staff dedito a tempo pieno alla web analytics. Circa il 60% dei partecipanti dedica meno di 20 ore alla settimana in online analytics.

Il questionario di Omniture conferma che i responsabili marketing non investiranno in analytics fino a quando non saranno convinti del fatto che questo è l’utilizzo migliore per le loro risorse limitate.