Online Marketing Blog | Web Marketing 

Tutti i maggiori produttori di software di analisi delle statistiche utilizzano ormai la tecnologia del tagging, ovvero l’inclusione nel codice di ogni pagina del sito di uno snippet JavaScript che inserisce un cookie nel computer dell’utente che naviga il sito.
Questa tecnologia si contrappone (ed a volte si affianca) a quella precedentemente usata dell’analisi dei log del web server.

Senza soffermarsi in tecnicismi, vediamo i vantaggi offerti dalla tecnologia cookie-based, e perché quest’ultima sia considerata attualmente la best practice nel mercato della web analysis.

1. i cookie permettono di distinguere con maggiore precisione le sessioni: l’analisi dei log infatti può “confondere” due diverse sessioni se queste si presentano con lo stesso ip (caso frequente se si utilizza un ip pubblico condiviso o un proxy);
2. è possibile configurare facilmente delle variabili personalizzate, che indichino con esattezza la provenienza dell’utente: ciò è indispensabile se si vogliono monitorare i risultati delle proprie campagne di advertising (ppc, banner, …) e controllarne quindi il ROI
3. grazie alla definizione di parametri personalizzati nell’url, è possibile spingere l’analisi del ROI di campagne di search marketing fino al livello della singola parola chiave: soprattutto per il pay per click questo livello di profondità può fare la differenza nell’ottimizzazione di una campagna e migliorare il ROI fino al 500%;
4. è possibile distinguere e monitorare anche campagne che non presentano web referrer, come ad esempio campagne email (o altre campagne di direct marketing), calcolando in questo modo il successo di tutte le proprie iniziative di marketing, e mettendole a confronto da un’unica interfaccia;
5. anche se passa molto tempo tra una sessione e l’altra, il software riconosce i navigatori di ritorno, ovvero quelli che hanno già precedentemente visitato il sito (sempre a condizione che venga utilizzato lo stesso pc e non vengano nel frattempo cancellati i cookies): questo risulta importante sia per i siti informativi, dove è possibile calcolare il grado di affezione dei propri utenti-lettori (user’s fidelity), sia per i siti di e-commerce, dove tipicamente un utente conclude l’acquisto alla seconda-terza visita (dopo aver confrontato l’offerta con la concorrenza ed aver valutato la convenienza), e magari provenendo da campagne di diversa tipologia; è possibile inoltre misurare dopo quanto tempo gli utenti tornano mediamente sul sito (user’s recency)
6. con i moderni software di web analysis è molto semplice configurare l’imbuto di navigazione che porta l’utente fino alla conversione (utile soprattutto per i siti di e-commerce, che vedono i maggiori tassi di abbandono degli utenti proprio nella fase finale della transazione): è possibile quindi facilmente osservare in che punto gli utenti abbandonano il percorso, mettendo in grado di fare ipotesi e test di miglioramento;
7. è possibile condurre test A/B all’interno di una campagna omogenea, per testare due tipi di messaggi diversi: ad esempio mettere a confronto il tasso di conversione degli utenti che atterrano, provenienti dalla stessa campagna di keyword advertising, su due landing pages differenti, che evidenziano due diversi vantaggi del proprio prodotto.

Oltre a quanto detto, ogni giorno vengono introdotte utili novità dalle varie piattaforme, come l’analisi visuale dei percorsi di navigazione, o i filtri di segmentazione applicabili in tempo reale, il tutto in interfaccie sempre più comode, intuitive e belle da vedere.

D’altro canto, anche i software basati sulla tecnologia del tagging hanno uno svantaggio per i webmasters: dal momento che la visita viene registrata quando un browser naviga il sito, non è possibile monitorare l’attività sul sito causata da strumenti che non attivano il codice JavaScript presente sulla pagina. Per questo l’attività degli spider motori di ricerca o i browser con il JavaScript disabilitato sono visibili solo per i software di log analysis.