Online Marketing Blog | Web Marketing 

Federico Calore, Fabio Sutto, e tutto il team di Online Marketing Blog sono orgogliosi di presentare un’intervista esclusiva con il più noto e forse massimo esperto mondiale di web analytics, Avinash Kaushik. L’occasione è il prossimo Rimini Web Marketing Event, che abbiamo contribuito ad organizzare e a cui saremo presenti, al fianco di Avinash (e scusate se è poco) come relatori. In attesa dell’evento di due giorni, durante cui potremo conoscerlo ed assistere di persona alle sue presentazioni, lasciamo che si presenti con le sue stesse parole rispondendo a queste cinque domande che gli abbiamo posto.

Per completezza abbiamo già pubblicato un post con il testo originale delle domande e risposte in lingua inglese.

1. Sei uno dei principali esperti di Web Analytics attualmente presenti nel panorama internazionale. Potresti illustraci le principali tappe della tua carriera professionale e le scelte che ti hanno portato a specializzarti nel settore della Web Analytics?

Non appena portato a termine il mio Master in Business Administration (MBA) ho iniziato a lavorare come consulente Marketing presso SGI. Il mio compito consisteva nel perfezionare i processi decisionali dell’azienda attraverso un’adeguata gestione dei dati. A partire da quel momento, mi sono sempre occupato della gestione di dati facenti capo ai più disparati settori, come quello informatico, dei servizi professionali e della ricerca esecutiva, mettendo le mie capacità al servizio di importanti aziende, quali DirecTV, Intuit ed altre ancora.

Presso Intuit ho cominciato ad occuparmi di decision making e Business Intelligence. Partire da tali presupposti piuttosto che dalla gestione della Web Analytics pura mi ha aiutato a sviluppare una particolarissima visione d’insieme – e, molto probabilmente, ad indirizzarmi verso quella che si è poi rivelata essere la mia vocazione.

2. Di cosa ti stai occupando in questo momento? Potresti raccontarci come si svolge una tua giornata tipica?

Mi occupo di centinaia di cose contemporaneamente! Sono Analytics Evangelist presso Google, lavoro a Market Movie, un ambizioso progetto di istruzione e certificazione online, fornisco servizi di consulenza mirati a tre diverse aziende, scrivo sul mio blog, passo del tempo con la mia famiglia…

Mi è difficile pensare alla mia giornata tipica; nel mio lavoro ogni giorno è diverso dal precedente e può persino capitare di lavorare 70 ore alla settimana.  Questa settimana, ad esempio, ho tenuto una conferenza sul web per 3000 persone provenienti da 45 paesi diversi, ho passato mezza giornata a dare consigli e suggerimenti al secondo più importante advertiser al mondo per aiutarlo ad adottare le migliori metodologie di revisione della sua strategia digitale, ho trascorso un’intera giornata a cercare di immaginare il futuro della Web Analytics ed ho trascorso molte ore a reperire il materiale per un’importante presentazione che dovrò effettuare nella giornata di martedì. Queste, credo, sono le attività che posso definire “tipiche” del mio lavoro.

3. Chi sono i tuoi clienti? Quali le loro richieste standard? E cosa, in concreto, riesci a fare per loro?

I miei clienti sono i tecnici delle aziende con le quali collaboro: li aiuto a pervenire ad una visione il più possibile completa delle varie strategie web a loro disposizione.

Sono i principali advertiser al mondo: li aiuto a rafforzare la loro presenza sul web ed a creare solide organizzazioni basate sui dati.

Sono i lettori del mio blog: li aiuto a diventare veri e propri analysis ninja!

4. Quali abilità ritieni siano necessarie / più importanti per avere successo nel campo della Web Analytics?

Venditori ed agenti commerciali devono necessariamente disporre di una certa quantità di nozioni per avere successo nel campo della Web Analytics. Devono saper leggere ed analizzare tabelle specifiche ed essere in possesso di discrete basi di matematica. Ciò che più conta, comunque, è che desiderino fortemente prendere decisioni basate sui fatti in maniera del tutto autonoma (senza doversi affidare al parere di altri).

Ritengo che un buon Analyst abbia bisogno di due cose: pensiero critico e curiosità. Deve necessariamente avere una certa dimestichezza con la gestione dei dati, ma credo che i migliori Analyst siano quelli che intraprendono con coraggio strade poco battute conservando, allo stesso tempo, una buona dose di pensiero critico. Devono essere curiosi come bambini, non stancarsi mai di scavare alla ricerca di risposte ed essere dotati di un’eccellente velocità di apprendimento (in quanto inseriti in un settore in costante evoluzione). Ancora, ritengo sia molto importante abbiano maturato esperienze in differenti settori (clickstream, sondaggi, test, intelligenza competitiva e simili).

5. Ed ora veniamo al tuo ultimo libro. Quali novità porta e perché ne consigli la lettura?

Web Analytics 2.0 è il più aggiornato manuale di Web Analytics attualmente in circolazione e la sua peculiarità risiede nel fatto sia stato scritto da un autore che realmente opera nel relativo settore di competenza. Le prime pagine del manuale presentano una serie di strategie innovative utili a sviluppare un miglior approccio alla web analytics. Una volta affrontata tale tematica, il manuale spiega come individuare le strategie migliori e fornisce una serie di consigli pratici su come utilizzare i dati per aumentare gli introiti e concorrere alla soddisfazione gli utenti dei più disparati tipi di siti web.

Credo che una delle chiavi del successo del mio libro sia che esso prende in considerazione le problematiche più spinose del web, come social media analytics, mobile analytics e multi-touch attribution, e suggerisce, per ognuna di esse, la soluzione più adeguata.

Nonostante ciò, il libro è di facile lettura e si rivolge ad un pubblico piuttosto vasto. In particolare Analyst, CEO, CMO, agenti commerciali e chiunque sia in grado di trarne preziosi consigli.

(ulteriori informazioni sul nuovo libro di Avinash sono repebili al sito ufficiale: www.webanalytics20.com, NdR)

Grazie per avermi dato l’opportunità di rilasciare questa intervista. Sono molto entusiasta della mia imminente partecipazione all’evento di Rimini e della grossa opportunità concessami di entrare in contatto con i principali esperti del settore operanti nel mercato italiano.

Federico Calore, Fabio Sutto, e tutto il team di Online Marketing Blog sono orgogliosi di presentare un’intervista esclusiva con il più noto e forse massimo esperto mondiale di web analytics, Avinash Kaushik. L’occasione è il prossimo Rimini Web Marketing Event, che abbiamo contribuito ad organizzare e a cui saremo presenti, al fianco di Avinash (e scusate se è poco) come relatori. In attesa dell’evento di due giorni, durante cui potremo conoscerlo ed assistere di persona alle sue presentazioni, lasciamo che si presenti con le sue stesse parole rispondendo a queste cinque domande che gli abbiamo posto.

In questo post riportiamo il testo originale in inglese delle domande e risposte. Abbiamo pubblicato anche la traduzione completa in italiano: Avinash Kaushik al Rimini Web Marketing Event.

1. You’re currently one of the most known experts and discloser of the Web Analytics. May you please tell us something about your professional career and how you did move towards the Web Analytics?

My first job out of MBA school was at SGI and it was working in Marketing to help them make better decisions using data. Since then in all companies I have worked at, DirecTV, Intuit etc, I have worked with data in different divisions like IT and Professional Services and Executive Research etc.
The Intuit job was my first in decision making on the web and starting with a background in Business Intelligence rather than web analytics helped me see things differently – and perhaps set me on the path that I am on.

2. What are you busy with at the moment? Can you give us an example of your typical day activities?

I wear many different hats. I am the Analytics Evangelist at Google, I have a startup that is focused on online education and certification called Market Motive. I am on the Advisory Board of three companies. I do speaking engagements around the world. I write the blog. I have a family. Etc.

So it is hard to imagine a typical day, each day is different and it also means working 70 hrs a week.  But this week I did a webinar for 3000 people from 45 countries. I spent half a day giving advice and strategizing with the second largest advertiser in the world about how to rethink their digital strategy. I spent a day brainstorming about the next generation of features for a analytics tool. I have to give a important keynote on Tuesday and I have spent hours trying to pull together material for that presentation. That I think is “typical”.

3. Who are your regular customers? What do they normally ask you to do and what you actually do for them?

My customers are typically engineers at companies I work with, I help shape vision and direction of various tools.

My customers are some of the largest advertisers in the world, I help them rethink their digital existence and create data driven organizations.

My customers are the readers of my blog, I help them be analysis ninjas!

4. Which skills do you think are necessary / most important in order to successfully work with Analytics?

If you are a Marketer then I think you need the minimum amounts of data literacy to be success with analytics. You need to understand tables and some college math. What you need the most is the desire to make fact based decisions, yourself (not rely on others to spoon feed you).

If you are an Analyst then I think you need two things: Critical thinking skills and Curiosity. Yes you also need to be good at data but I think the best Analysts think a certain way and at their best are wonderful at thinking critically. A sense of almost child like curiosity is required to keep digging for answers, new answers, and the ability to learn and stay fresh (in a field that is changing at warp speed). One other thing I value is experience in multiple types of tools (clickstream, surveys, testing, competitive intelligence etc).

5. Tell us about your new released book! What is new about it and why do you suggest us to read it?

Web Analytics 2.0 is the most current book in Web Analytics and it is unique because it’s Soul comes from a Practitioner, someone who is in the trenches. The book starts with helping set a new framework for how to approach web analytics, how to pick the right tool and very quickly moves into practical advice about how to use data to improve revenue, customer satisfaction for all types of websites.

I believe, at least for now, the book is also unique in that it tackles, and shares solutions for, some of the hardest problems Marketers face on the web today: social media analytics, mobile analytics, multi-touch attribution etc.

Through it all the book is extremely approachable and non-technical. My target audience is the Analyst but it is also the CEO’s and CMO’s and Marketers and Sales folks, all of them should be able to follow the book.

(ulteriori informazioni sul nuovo libro di Avinash sono repebili al sito ufficiale: www.webanalytics20.com, NdR)

Thanks so much for the chance to do this interview. I am extremely excited to be in Rimini and get an opportunity to speak to wonderful Italians who are in the Digital space.

E’ di ieri la notizia, apparsa sul blog ufficiale di Digg, del rilascio in beta sul sito di un nuovo servizio di advertising. Annunci pubblicitari, detti Digg Ads, inizieranno ad apparire sul portale di social recommendation tra le consuete segnalazioni degli iscritti, simili nell’aspetto ma identificati da un’etichetta “Sponsored by”.

Il nuovo format va ad affiancarsi alla disponibilità più tradizionale di spazi pubblicitari per campagne display, fino ad oggi fonte di guadagno principale del sito ideato da Kevin Rose nel 2004. Quello che potrebbe sembrare un altrettanto tradizionale sistema di annunci sponsorizzati infatti nasconde un risvolto innovativo, del tutto in linea con il funzionamento del portale e più in genere con la filosofia partecipativa dei media sociali.

I Digg Ads infatti, nel momento in cui vengono presentati agli utenti, sottostanno alla prassi della votazione positiva o negativa da parte di questi, in modo non dissimile da tutte le altre risorse proposte spontaneamente. La novità sta nel fatto che il voto degli utenti incide attivamente sul costo per click che l’inserzionista è tenuto a pagare: più voti positivi riceverà la notizia sponsorizzata, minore sarà la spesa che l’inserzionista dovrà sostenere per ciascun click. E se la risorsa proposta attraverso la pubblicità non è affatto gradita dagli utenti, l’accumulo di voti negativi contribuirà a escludere l’inserzione dalle liste (probabilmente perché il costo per click che sarebbe richiesto supererebbe in quel caso il costo massimo che l’inserzionista è disposto a sostenere).

L’obiettivo è quello di spingere gli inserzionisti a produrre e a promuovere prodotti e servizi in modo gradito all’utenza, assicurando loro al contempo una pressoché totale integrazione con la natura peculiare del sito. Un do ut des che potrebbe aprire scenari interessanti nel panorama del pay-per-click, qualora altri portali volessero implementare una soluzione simile.

Google AdWords, per citare una piattaforma a caso, tiene conto dei click ricevuti dagli annunci nel determinare il quality score e quindi il cpc, ma non fornisce agli utenti un sistema diretto per segnalare la pubblicità sgradita o fuorviante.

Facebook, pur disponendo di un servizio di annunci sponsorizzati per molti versi lacunoso e assolutamente poco performante, incorpora un sistema di rating per giudicare gli annunci, ma non è dato di sapere se questo influisca sul loro posizionamento (e anzi, in questo caso, sembra che Facebook voglia semplicemente chiedere lumi agli stessi utenti sul perché nessuno clicca sui suoi annunci ).

E voi sareste così sicuri della bontà dei vostri annunci (e dei prodotti che questi promuovono) da lasciare così direttamente in mano agli utenti la vostra disponibilità di spesa?

Alla pari degli sms, anzi ancor di più, Twitter mette di fronte a scelte linguistiche talvolta non banali: 140 caratteri non sono pochi, ma non sono poi così tanti. La sintesi diventa un must, e di sicuro in questo contesto gli anglofoni sono più fortunati di noi avendo a disposizione un lessico in tanta parte monosillabico mentre Dante, Petrarca e Boccaccio ci hanno lasciato in eredità una lingua più prodiga di sillabe e più orientata all’analisi che alla sintesi.

L’argomento dunque dovrebbe interessarci da vicino: recuperare qualche carattere da un link può servire a rendere il resto del messaggio meno criptico (e a evitare gli scempi adolescenziali a base di “k”). Esistono decine di siti che offrono un servizio di url shortening, e non sarebbe né innovativo né utile elencarli tutti, dato che spesso condividono le stesse funzionalità e si differenziano solo per la maggiore o minore fantasia nel dominio.

Ma uno scenario particolarmente vasto si cela dietro al sempre più massiccio utilizzo di questi servizi, ricco di risvolti soprattutto per chi si occupa di marketing online ed è alle prese con la difficile misurazione dei risultati in ambito social media.

Fermiamoci un attimo a pensare: il link, elemento fondante di un ipertesto, è alla base del funzionamento di Internet, fa parte della sua ontologia per così dire. Google usa i link per determinare l’importanza relativa di un sito all’interno del sistema, mutuando dalla vita reale il meccanismo dell’interesse e della citazione, e matematizzandone il concetto di fondo all’interno del proprio algoritmo. Nel panorama sempre più esteso dei social media il link possiede però una serie di valori aggiunti che non considerare sarebbe limitante. Il meccanismo della condivisione, motore di ogni azione degli utenti sui social network, quando si esplica attraverso un link fa in modo che questo porti con sé informazioni qualitative essenziali: analizzare un link e il contesto in cui appare ci permette di capire:

• chi linka
• cosa viene linkato
• quando viene condiviso il link
• dove avviene la condivisione
• perché viene condiviso il link
• come viene proposto il link

Insomma abbiamo potenzialmente a disposizione le risposte alle famose 5W oltre a un’indicazione sul metodo di condivisione.

Il naturale next step che alcuni provider di accorciaurl (neologismo del sottoscritto ) hanno intelligentemente deciso di intraprendere è quello di permettere ai propri utenti di tenere monitorate queste variabili, dando accesso a una pletora di informazioni prima molto più difficili da ottenere.

Tra questi, awe.sm ha ricevuto credito da Techcrunch, che ha iniziato a usare il servizio (personalizzato!) di url shortening sul proprio stream Twitter. Awe.sm permette un’analisi più accurata della diffusione e dell’utilizzo dei propri link sul social web, integrandosi con Google Analytics e dando anche accesso a un sistema di API per lo sviluppo di strumenti di analisi e reporting personalizzati.

Non ancora resa pubblica, un’altra applicazione offrirà a breve le medesime funzionalità, offrendo però un pannello unico per la visualizzazione dei risultati, comprendente una serie di metriche ad hoc, che possono tornare utili nella fase di reportistica verso il cliente (es. l’indicazione di una percentuale di completamento della campagna, basata su parametri-obiettivo precedentemente impostati – come “attrarre 1000 click dal Giappone”): si chiama Peashoot, e potete sbirciare tra gli screenshot di anticipazione sul blog del suo creatore.

Fare di necessità virtù sembra la nuova opportunità da cogliere in quest’ambito, e di sicuro può essere utile a chi si impegna a individuare metriche credibili e solide per clienti giustamente sempre più informati.

Voi quali servizi usate? Sentite il bisogno di funzionalità di livello superiore oltre al semplice risparmio di caratteri?

Qualche giorno fa avevo anticipato la mia presenza al primo Web Analytics Strategies italiano, mi risulta difficile sintetizzare in un post due giornate dense di informazioni e di incontri, ma ci provo ugualmente:

- Organizzazione: impeccabile, la location era decisamente all’altezza della portata dell’evento e tutto è stato predisposto nel modo migliore, complimenti. Voto complessivo: 9.

-  I relatori: ovviamente tutti molto preparati, anche se in alcuni casi l’esposizione ha lasciato un po’ a desiderare,  credo però che in queste occasioni si debba sempre leggere tra le righe e guardare ai contenuti. Devo dire che mi ha colpito molto il contrasto con lo stile “americano” (e come poteva essere diversamente?) della guest star Eric Peterson. Voto complessivo: 7.

- Contenuti: in questo tipo di eventi è impossibile accontentare tutti. Gli interventi incitanti alla scoperta della Web Analytics hanno avuto sulla maggior parte di noi l’effetto di sfondare la classica “porta aperta”, infatti la platea era composta per la maggior parte da operatori del mondo del web marketing e non dalle aziende che dovrebbero essere i destinatari finali dei servizi.

Al contrario ho trovato davvero stimolante l’intervento di Laura Paxia sulle metriche dei video, sicuramente la contatterò chiedendo maggiori informazioni riguardo alle funzionalità di Imetrix in questo ambito specifico.

Altrettanto ricchi di stimoli e suggestioni l’intervento di Giuseppe Fragola/Ralf Haberich (Mobile Marketing) e  quello di Salvatore Ippolito (Social Media Analytics), tuttavia da quest’ultimo speech ho ricavato la sensazione che la misurabilità dei Social Media sia una chimera (troppo dipendente dal Social Network a cui ci si riferisce) e che in definitiva i parametri da considerare siano troppo soggetti all’interpretazione di chi prova faticosamente a definire degli standard. Presto online-marketing.it tornerà sull’argomento. Voto complessivo: 7,5.

- Platea: eventi come il WAS 2009 sono particolarmente interessanti anche per gli incontri che si fanno. Il dialogo con i colleghi durante i coffee break, e le cene improvvisate, sono sempre occasione di aggiornamento almeno quanto l’evento stesso.

Colgo l’occasione per salutare in ordine sparso

• Andrea Serravezza
• Giada Noè
• Sean Carlos
• Leonora Giovanazzi
• Edoardo Piccolotto
• Maurizio Fionda
• Petro
• Daniela Trifone
• Marco Massara

Voto alla platea: 5. Media purtroppo abbassata da Marco Ziero (con cui ho avuto il piacere di condividere viaggio e albergo),  partecipante indisciplinato che disturba durante gli speech

In conclusione l’evento può dirsi senz’altro riuscito e l’esperienza dovrebbe aver lasciato nel pubblico e nell’organizzazione l’entusiasmo necessario a mettere in cantiere un secondo appuntamento: se, come auspico, ci sarà anche un WAS 2010 suggerirei all’organizzazione di fare tesoro dei consigli di Tommaso Galli, dato che hanno trovato d’accordo molti tra i partecipanti.

Il 17 e il 18 marzo a Milano si terrà un evento imperdibile per i lettori del nostro blog e per tutti gli specialisti che operano nel mondo del Web Marketing: il Web Analytics Strategies 2009, prima Conference & Expo italiana interamente dedicata alla Web Analytics e ai servizi connessi, rappresenta un appuntamento formativo unico per approfondire le tematiche della misurabilità dei risultati delle campagne di marketing online.

Ospite e speaker d’eccezione Eric Peterson, autore del best seller Web Analytics Demystified e unanimemente riconosciuto come il padre della Web Analytics.

Online Marketing Blog sarà media partner di quella che sostanzialmente è la prima occasione di alto profilo in Italia per gli esperti di settore: abbiamo sempre dedicato ampio spazio agli argomenti di web analytics, nella convinzione che la possibilità di misurare con accuratezza i risultati degli investimenti di promozione online sia uno dei principali punti di forza rispetto agli strumenti tipici della pubblicità tradizionale.

Consideriamo quindi il WAS 2009 un punto d’osservazione privilegiato per conoscere l’attuale stato dell’arte, per anticipare gli sviluppi futuri e avvicinare le imprese italiane alla cultura della misurabilità dei risultati.

L’agenda delle due giornate di formazione, molto densa, sarà rigorosamente priva di elementi promozionali e verterà sui seguenti argomenti

• Web Analytics
• Search Engine Measurement
• Brand Reputation
• Mobile Marketing & Analytics
• Social & Video Analytics
• E-mail Marketing Measurement

Vi aspettiamo dunque a Milano il 17 e 18 marzo presso il Business Center del Crowne Plaza Hotel, accogliente location dell’evento, sarà anche l’occasione per fare due chiacchiere e salutare vecchi e nuovi amici.

MoreVisibility.com ha di recente pubblicato un interessante post di web analysis che spiega come alcuni cambiamenti in Google Analytics determineranno un probabile incremento delle metriche del bounce rate (Why your Bounce Rate may start to go up from now on): questa segnalazione ci fornisce (abbiamo scritto l’articolo a quattro mani con Fabio ) anche l’occasione per parlare dell’interpretazione di questo dato ritenuto, giustamente, importante e significativo.

La teoria del bounce

I bounces (o “rimbalzi”) sono le visite che contano una sola pageview, o in altre parole le sessioni di navigazione del sito che consistono in una sola pagina vista.

Di conseguenza il “bounce rate” (o “tasso di rimbalzo”)  dovrebbe rappresentare la percentuale di navigatori che, raggiunto il sito, lo abbandonano immediatamente. Il bounce rate complessivo di un sito è dato dalla percentuale di visite che terminano già dopo la visualizzazione della prima pagina vista:  un alto bounce rate è comunemente un dato negativo che va interpretato come scarsa soddisfazione da parte dell’utente nei confronti dei contenuti trovati nel sito in cui si è imbattuto durante la navigazione.

Questo dato però va preso con la dovuta cautela: vediamo perché.

Una questione di definizioni

Che cos’è una visita ad un sito web? Secondo la definizione corrente una visita è una sequenza di richieste http proveniente dallo stesso ip e agente, ovvero una serie di pagine web visualizzate dallo stesso utente, ove fra l’una e l’altra non ci sia una pausa più lunga di 30 minuti. Chiaramente questa è una definizione puramente arbitraria, anche se largamente accettata nell’uso comune. La maggior parte dei moderni sistemi di statistiche si basano su questo concetto, e soffrono di conseguenza di alcune limitazioni rispetto ad alcuni punti chiave dell’analisi. Qualche esempio per spiegarci meglio:

• se un utente si allontana dal pc e poi riprende la navigazione (dello stesso sito) dopo 30 minuti, le due sessioni vengono considerate due visite separate; questo vale anche quando la pagina viene lasciata in un’altra finestra, e consultata più tardi (basti pensare quanto spesso lasciamo dei tab aperti nel browser, anche per alcune ore);
• se un utente interagisce in qualche modo con il sito senza lasciare la pagina per più di 30 minuti, e poi continua la navigazione (ad esempio nell’interazione con un oggetto flash o ajax, anche complesso: si pensi all’interfaccia della webmail o ad un gioco online), vengono di nuovo considerate due visite separate;
• inoltre in entrambi i casi sopra esposti la durata della visita viene conteggiata fino all’arrivo all’ultima pagina prima della “pausa”, mentre è chiaro che nel secondo caso è durata molto più a lungo.

L’interpretazione di dati dai molti significati

In questo scenario appare chiaro che i risultati delle analisi, basate su assunti e standard condivisi, possono variare se cambiano le definizioni. Tornando al bounce rate, per i motivi esposti non è così facile stabilire con certezza quali siano effettivamente le “visite che consistono in una sola pagina vista”.

Ma un problema ancor più grave insito nella definizione stessa è la determinazione di quali tra le visite di una sola pagina siano effettivamente visite abbandonate (= utente insoddisfatto ) e quali siano invece visite che si sono concluse con successo, per le quali l’utente ha trovato subito quello stava cercando, senza bisogno di navigare il sito (= utente soddisfatto ). Le limitazioni tecniche del protocollo http implicano che l’unico modo per capire se una pagina sia stata effettivamente abbandonata o meno, dipende esclusivamente dalla possibilità di tracciare una qualsiasi azione del navigatore dopo l’arrivo sulla pagina. Insomma non c’è modo, utilizzando il solo criterio delle pagine viste, di distinguere il navigatore che abbandona immediatamente una pagina, in quanto non soddisfatto, da quello che non dà più notizie di sé perché proprio in quella pagina ha trovato tutto ciò che desiderava dalla vita

Si pensi banalmente ad utenti provenienti dai motori di ricerca, che atterrano nella pagina di un post specifico del nostro blog, per una ricerca rilevante. Leggono il post, magari ci salvano pure nei bookmark o nell’aggregatore dei feed… e se ne vanno. Il sistema di analytics conta un bounce, ma in realtà può essere una visita valida e di buon successo. Lo stesso vale per siti di news (quello che conta è la notizia in sè), forum, siti informativi o che forniscono contenuti multimediali o giochi in flash, insomma in tutti i casi in cui il contenuto del sito può essere goduto con la visita di una sola pagina. Molto spesso le visite a questi contenuti cominciano dal motore di ricerca, e terminano non appena il bisogno è stato soddisfatto. In alcuni casi addirittura un bounce rate troppo basso (ed un elevat media di pagine viste per visita) può essere preoccupante e sintomo di un problema: si pensi al sito di supporto tecnico per un prodotto, vogliamo che gli utenti trovino quello che cercano più velocemente possibile.

D’altro canto il bounce rate è un parametro affidabile nel valutare l’efficacia di un sito di e-commerce (dove si auspica che il navigatore non si fermi alla prima pagina), o comunque in tutti i casi in cui ci sia una ben precisa “azione attesa” da parte degli utenti, in altre parole una conversione.

In conclusione, nel caso del bounce rate come della maggior parte delle metriche di web analytics, per stabilire se un valore sia buono o meno è necessario valutare nello specifico la tipologia del sito e del modello di business sotteso. Solo confrontando i parametri con gli obiettivi che ci si è posti sarà possibile decidere se il 70% di bounce rate sia un dato allarmante o il segnale che abbiamo degli ottimi contenuti!

Gli ultimi sviluppi tecnologici

Ultimamente anche Google Analytics, come altri sistemi di tracking a pagamento, ha introdotto il tracciamento nativo per oggetti dinamici, come il flash. Tracciare le interazioni con le pagine che non comportano il caricamento di una nuova pagina è già un ottimo modo per risolvere il problema per i siti con questo tipo di contenuti.

La questione riguardo invece ai siti informativi, blog e affini invece rimane aperta.

[EDIT] Carlo (che ringraziamo) nei commenti ha fatto notare come attualmente quasi tutti i sistemi di web analysis moderni utilizzo tecnologie lato client basate su cookie temporanei first party, che permettono un notevole miglioramento nel tracciamento delle azioni e nella loro correlazione; il risultato è che ormai il concetto di “visita” è stato sostituito dalla “sessione”, più preciso. Nell’articolo originale non si è fatto menzione di questa differenza per non aggiungere (ulteriore) complessità all’argomento, ma mi sembra ora utile integrare questa precisazione nel testo. Ad ogni modo le considerazioni ed osservazioni presenti in questo post rimangono ugualmente valide.

Fonti per l’approfondimento:

• Morevisibility.com – Why your Bounce Rate may start to go up from now on
• Occam’s Razor by Avinash Kaushik – Standard Metrics Revisited: #3: Bounce Rate
• Dosh Dosh – How to Analyze and Improve the ‘Bounce Rate’ for Your Website
• Jakob Nielsen’s Alertbox – Reduce Bounce Rates: Fight for the Second Click

Ogniqualvolta viene pubblicata una campagna display, si effettua un’attività SEO di ottimizzazione, si fa pubblicità tramite il keyword advertising, si invia una newsletter o una DEM o si utilizza qualsiasi altra forma di promozione, è fondamentale stabilire se e quanto hanno avuto successo: ogni promozione infatti è un investimento, a cui deve corrispondere una crescita maggiore del costo sostenuto.

Quali risultati?

Molti responsabili marketing, ancora abituati all’offline, si limitano al massimo a valutare l’aumento delle vendite o tuttalpiù delle iscrizioni alla newsletter, senza tenere conto che molteplici valori possono essere presi in considerazione e possono influenzare il risultato.

Uno dei maggiori vantaggi del web rispetto ai mercati offline è la misurabilità: è possibile misurare, calcolare e confrontare quasi tutto, fino al particolare singolo utente, privacy permettendo.
Molto spesso attività online che stentano a decollare dispongono di tutti gli ingredienti giusti, ma presentano degli ostacoli che ne impediscono il successo. Scoprire questi ostacoli è il primo passo necessario per poterli eliminare e liberare quindi il vero potenziale del sito.
Per ottenere dati affidabili su cui basare le proprie decisioni di business è necessario operare in modo scientifico. Il primo passo è stabilire dei KPI (Key Performance Indicators) che agiscano da parametri di riferimento obiettivi.

Definire i parametri dell’analisi

E’ chiaro che aumentare il traffico che atterra in home page è in generale un fattore positivo, ma l’aumento del traffico da solo non è un KPI, un indicatore chiave delle prestazioni. Se il traffico non implica la conversione in vendite, allora è necessario guardare oltre la superficie ed approfondire la riflessione. Gli indicatori di performance KPI devono essere legati al risultato del business, alle conversioni.

Un KPI potrebbe allora essere definito ad esempio come la percentuale di conversione della pagina degli acquisti, oppure il numero di utenti iscritti alla newsletter che visitano una determinata pagina con alcune offerte a loro riservate. Tali KPI sono basati su analisi differenziali (dagli attuali livelli di prestazione di cui ci si trova e in cui si desidera essere), che forniscono preziose informazioni sull’efficacia delle  campagne.

E’ chiaro che non è possibile stabilire a priori il miglior KPI, nè indicarne una lista esaustiva: la scelta dei KPI dipende dal particolare modello di business, e dalla strategia che si intende mettere in atto. Il miglior KPI è, di volta in volta, quello che fornisce il quadro più completo possibile della situazione, in funzione degli obiettivi che si intendono raggiungere.

Molteplici parametri possono essere presi in considerazione quando si definisce un KPI per la propria campagna:

• il tempo trascorso su una pagina o complessivamente nel sito
• il numero di pagine viste
• la profondità della visita
• le parole chiave o i siti referrer
• la frequenza di rimbalzo
• la recency degli utenti
• il tasso di conversione della pagina di conferma
• ecc…

Questi ed altri elementi permettono di creare degli indicatori per migliorare le prestazioni. Il reale valore dei KPI risiede nella capacità di rappresentare la situazione reale, di riassumere in un valore numerico l’efficacia complessiva di un’azione. Gestire il business senza questi dati è come guidare alla cieca, sperando di arrivare a destinazione in qualche modo: si è destinati a ripetere sempre gli stessi errori, di cui non ci si è resi conto, ottenendo sempre gli stessi risultati.

Fonti:

• Web Analytics Association
• The Importance of (KPIs) Key Performance Indicators for SEO
• Indicatore di prestazione chiave

Il primo gesto che solitamente un utente compie non appena accende il proprio computer, a casa o in ufficio, è l’apertura del client di posta elettronica per verificare l’arrivo di e-mail. Poche o tante che siano, se l’oggetto del messaggio non soddisfa alcun bisogno nel destinatario, viene velocemente cestinato, viceversa verrà aperto e, se contenuti e grafica soddisferanno le aspettative create, cliccato. L’e-mail, una delle prime applicazioni messe a disposizione dalla Rete, rimane lo strumento più conosciuto ed utilizzato dagli utenti, raggiungendo anche pubblici meno competenti, la cui esperienza sul web è spesso limitata a questo strumento.

Chi utilizza Internet per promuovere la propria attività conosce bene l’importanza di possedere un buon database formato da indirizzi di utenti profilati, possibilmente interessati alla propria attività, ai quali inviare messaggi sempre più personalizzati.
Per iniziare una campagna di e-mail marketing, se non si dispone di un proprio database, si ricorre all’affitto o acquisto di liste da agenzie esterne. Un’attenta analisi del comportamento degli utenti sui nostri messaggi permetterà all’azienda di iniziare un processo di profilazione degli stessi, eliminando quelli disinteressati e suddividendo i restanti in client e prospect. Il continuato invio di e-mail, seguito dall’osservazione delle azioni svolte su di esse, migliorerà la profilazione, per giungere alla creazione di liste composte dai classici “pochi ma buoni”.

A questa attività sarà però importante affiancare la costruzione di una propria lista, ma come fare ad ottenere indirizzi e-mail accompagnati da consenso preventivo all’utilizzo dei dati personali?

La risposta è offrire servizi. Sulla tipologia di prestazione bisognerà ovviamente tener conto dell’azienda e del target cui si rivolge. Si possono, ad esempio, offrire contenuti, richiedendo la registrazione per continuare a leggerli, o invitare alla compilazione del form per la newsletter, ma anche offrire giochi, wallpaper, screensaver, suonerie, musica o widget. Si può inoltre proporre la partecipazione a concorsi e quiz, i cui risultati naturalmente verranno poi inviati via mail, o offrire la possibilità di creare il proprio avatar brandizzato. Strategie che possono essere integrate anche alla comunicazione off-line, aprendo ancora più canali per il reperimento di e-mail.

Il brand, dopo essere riuscito ad attirare l’utente nel proprio sito, deve offrire, oltre alla solite informazioni, servizi che lo invoglino non solo a tornare, magari in compagnia di amici, ma anche a lasciare i suoi dati e il gioco è fatto: avrete creato un database capace di raggiungere il vostro target ed instaurato con esso un rapporto affettivo che supera i tradizionali confini brand-consumatore.

Una strategia che richiede impegno costante, ma che permette di ottenere ottimi risultati nel medio-lungo periodo.

Con la fine dell’estate arrivano da Google diverse novità e cambiamenti nel sistema AdWords. Alcune sicuramente positive, altre per le quali dobbiamo aspettare di testare sul campo i risultati per poter esprimere un commento.

Rete di ricerca e rete di contenuti

La novità più evidente per chiunque possieda e gestisca un account è la presentazione separata (finalmente!!) delle performance della rete di ricerca e della rete di contenuti già nella pagina di riepilogo delle campagne. Questa modifica, annunciata qualche giorno fa dal blog ufficiale di AdWords, è solo apparentemente secondaria ed esteriore, mentre invece semplifica molto la vita a chi gestisce campagne attive in entrambe le reti. Precedentemente si doveva ricorrere a stratagemmi come la creazione di campagne a specchio, o ed in ogni caso l’analisi e soprattutto la comparazione delle performance risultava macchinosa e doveva essere fatta, per essere accurata, con report specifici creati ad hoc.

Della rete di contenuti abbiamo parlato più volte in questo blog, sottolineando spesso come la differente tecnologia porti spesso a performance e risultati molto diversi: mischiare dati diversi porta spesso a valutazioni errate. Basti pensare al tasso di click medio: spesso capita di ottenere nella rete di contenuti un alto numero di visualizzazioni, a cui tuttavia non fanno seguito molti click. Tutte queste impressions venivano sommate nel riepilogo di campagna, dando come risultato CTR (complessivi) disastrosi, con il rischio di giudicare in modo negativo campagne che invece nella rete di contenuti andavano molto bene.

Ulteriore feature aggiuntiva è la differenziazione, nella visualizzazione del dettaglio delle campagne, della rete di Google e la rete dei partner di ricerca (altri motori di ricerca che si appoggiano ad AdWords).

Novità in arrivo per il Quality Score

La seconda novità, molto meno visibile ma non certo meno importante, è stata già annunciata a fine agosto: Quality Score improvements. Si tratta in sostanza di un cambiamento (a quanto sembra, radicale) del sistema di Quality Score (che è poi l’agoritmo che decide in che posizione appare il mio annuncio, e per quale cifra – vedi articolo OMB). Non è ancora chiaro quando queste modifiche saranno effettivamente attive per tutti gli account (non ancora ad oggi mentre scrivo), ma non credo avremo ancora molto da aspettare.

Le modifiche principali coinvolgono principalmente il cosiddetto minimum bid:

1. Quality Score will now be more accurate because it will be calculated at the time of each search query
2. Keywords will no longer be marked ‘inactive for search’
3. ‘First page bid’ will replace ‘minimum bid’ in your account

In sostanza, viene introdotto un algoritmo “dinamico” di calcolo del Quality Score: nel momento in cui viene effettuata una ricerca per una parola chiave che attiverebbe la visualizzazione di un annuncio, viene calcolato un punteggio sulla base di diversi fattori e questo, insieme al bid, decide la posizione dell’annuncio. Questo calcolo viene quindi ripetuto (ed il risultato può quindi cambiare) ad ogni nuova ricerca. Precedentemente questo punteggio si basava anche su alcuni coefficienti precalcolati e legati alla singola keyword (come qualità e rilevanza della landing page), mentre ora il calcolo è effettuato in tempo reale, per tenere conto dell’effettiva situazione competitiva per la determinata keyword.

Se da un lato questo può essere un vantaggio (una maggiore velocità di aggiornamento e, si spera, una maggiore rispondenza e pertinenza dei risultati), dall’altro rende sicuramente più complicata la valutazione e la stima del punteggio di qualità delle parole chiave che si aggiungono alle campagne. Inoltre sarà molto più difficile capire perchè una keyword funzioni meglio di un’altra, essendo il punteggio ora legato ad una molteplicità di fattori in continuo movimento.

Anche per questo viene in aiuto (vedremo!!) un nuovo indicatore, il First page bid, che dovrebbe indicare (in modo dinamico, e quindi suscettibile a variazioni continue) il prezzo minimo per apparire nella prima pagina dei risultati (della ricerca). Ovviamente in Google si sono subito affrettati ad affermare (a scanso di equivoci) che questo non rappresenta alcuna garanzia di apparire effettivamente in prima pagina. Come dire, ecco l’indicatore, ma poi facciamo pur sempre quello che ci pare…

Staremo a vedere, di sicuro ci sarà da lavorare!