Guida all’analisi di un e-commerce. Perché è fondamentale Google Analytics, quali sono le metriche importanti da conoscere e come sfruttare dati, performance e KPI.

 

«La gestione di un e-commerce è un affare parecchio complicato». So bene che dalla lettura della frase precedente potrebbero scaturire 3 risposte:

  1. Grazie, caro, questo lo so
  2. Va bene ciao grazie
  3. …e quindi?

Ma è necessario pensare alla quarta risposta possibile, che in realtà è una domanda, ossia:

Ok, ma come posso provare a semplificare il mio lavoro di e-commerce manager, creando una struttura di monitoraggio e definizione delle performance che sia adeguata al mio e-commerce e che mi permetta di individuare e comprendere eventuali problemi, possibilmente suggerendomi soluzioni?

Porsi questa domanda è già parte della soluzione.

La maggior parte degli e-commerce non ha le performance sperate principalmente a causa della mancanza di una struttura analitica di base, che permetta di individuare i colli di bottiglia e di applicare soluzioni, spesso semplicissime, che però restano invisibili. Se ci si sta ponendo questa domanda, vuol dire che si è pronti a percorrere la strada che porta alla conoscenza e, soprattutto, a migliorare il fatturato.

 

 

Per fortuna, abbiamo a disposizione uno strumento gratuito per l’analisi approfondita dei dati di navigazione e fatturato: Google Analytics. Vediamo ora insieme quali sono i passi e gli strumenti fondamentali necessari per monitorare in maniera intelligente e proattiva il proprio ecommerce.

 

Prima di iniziare: definire i KPI

Prima di parlare di analisi, è necessario parlare di KPI (Key Performance Indicator), ossia di indicatori chiavi di prestazione.
Ogni sito web ha i suoi KPI specifici, in parte “ereditati” dalla tipologia (Blog vs E-commerce vs Info-commerce, ecc…) sia dal prodotto che si sta vendendo: lo shop online di un gioielliere ha indicatori di performance ben diversi da quelli di un servizio di web-to-print.

Molto banalmente, i KPI fondamentali partono dai costi di gestione, costi di acquisizione del cliente, fino al traffico, allo scontrino medio e ai margini medi sui prodotti. Successivamente, possiamo introdurre anche KPI di tipo navigazionale, ossia indicatori come velocità di caricamento, traffico, tasso di rimbalzo, tasso di conversione, profondità di navigazione, tasso di abbandono dei carrelli, ecc… fino a comprendere con chiarezza quei pochi indicatori precisi che tengono su il business.

Se vogliamo, in linea generale, non possono mancare, tra i KPI fondamentali di ogni report, Sessioni, Bounce Rate, CR (conversion rate), Transazioni ed Entrate.

Una volta definiti i KPI, è sufficiente aprire la propria dashboard di Google Analytics e cominciare a costruire la propria struttura, appunto, analitica.

 

Monitoraggio degli eventi

Il primo passaggio di implementazione dei monitoraggi riguarda gli eventi.

Analytics offre l’opportunità di generare non solo pageview, ma anche di segnalare eventuali avvenimenti specifici sulla pagina.

L’evento è un’interazione tra l’utente e la pagina web (clic su un link, download di un file , ecc…) e può essere la “base” per la configurazione di un obiettivo o di un funnel.

Se conosciamo bene i percorsi di navigazione sul nostro e-commerce, possiamo sfruttare gli eventi per tenere d’occhio i punti chiave del checkout, ad esempio, e poter finalmente capire se il tasso di abbandono del carrello dipenda da una schermata particolarmente lenta, con troppi campi da compilare o difficile da leggere.

 

 

Impostare gli obiettivi in maniera efficace

Una volta che abbiamo segnalato con eventi tutte le interazioni salienti del nostro sito web, possiamo creare degli obiettivi che ci aiutino a definire meglio tutte le conversioni possibili all’interno del nostro e-commerce.

Conversioni possibili? Cosa vuol dire?

La vendita non è l’unica conversione in un sito web. Ad esempio, un utente può iscriversi alla newsletter, può scaricare un manuale d’uso, può visitare una pagina specifica del tuo e-commerce e così via. Tutte queste interazioni possono essere monitorate con degli eventi ed essere configurate come degli obiettivi.

Facciamo un esempio: come è possibile sapere se tutte le iscrizioni alla newsletter vanno a buon fine? Creiamo un obiettivo per il click sull’iscrizione, e un altro obiettivo per tutti gli utenti che visitano la thank-you page dell’iscrizione alla newsletter. Ammettendo che il 10% degli utenti inserisca una email formalmente scorretta, se la discrepanza tra click, visualizzazioni della thank-you-page ed email effettivamente iscritte è troppo grande, abbiamo la manifestazione di un problema reale, che sia tecnico o di comunicazione.

Altro esempio: Attraverso la canalizzazione, è possibile monitorare il funnel di conversione del checkout e scoprire eventuali passaggi dove perdiamo molte conversioni possibili.

Gli obiettivi inoltre, possono anche avere un valore monetario a sé stante: ad esempio, se il tuo e-commerce vende anche servizi, è possibile assegnare un valore economico alla richiesta di servizi, parametrandolo in base al tipo di chiamata e alla percentuale di successo nelle vendite del reparto commerciale.Facciamo un esempio pratico: il mio e-commerce vende caldaie e prodotti per il riscaldamento, ma vende anche il servizio di installazione delle caldaie. Se so che il valore medio delle installazioni è 600€, e so che il mio reparto commerciale trasforma il 50% delle richieste in un intervento, allora posso assegnare a ciascuna richiesta di contatto il valore di 300€, e immediatamente portare su analytics il valore economico di una transazione offline.

 

Utilizzare dimensioni e metriche personalizzate

Qui il discorso potrebbe farsi molto tecnico, ma la creazione di dimensioni personalizzate, e conseguenti metriche, può davvero fornire degli insights interessanti sul modo di navigare dei nostri utenti, e sui veri punti chiave del nostro e-commerce. Le dimensioni personalizzate sono dei “testi”, ossia l’oggetto che vogliamo misurare, le metriche sono il numero, o la quantità che gli associamo.

Ad esempio, la dimensione potrebbe essere la città, la metrica è il numero di sessioni, o il numero di pageview.

 

 

Nello screenshot in alto, i canali di acquisizione sono la dimensione, mentre le sessioni, le nuove sessioni, ecc… sono le metriche.

Definire dimensioni personalizzate ci può permettere, ad esempio, di sapere quali sono i prodotti più visti, l’id utente che condivide più spesso sui social i nostri prodotti, e molto altro, in modo da avere una visione molto chiara dell’ecommerce e delle sue potenzialità.

 

Monitoraggio: dopo quanto tempo un dato raccolto deve portare a una decisione?

Anche in questo caso, la risposta è complessa e si lega a molti fattori insieme: per una modifica al checkout, è necessario che avvengano alcune transazioni prima di capire se abbiamo trovato la quadratura del cerchio o se abbiamo fatto fiasco: Amazon si può permettere di fare test che durano 10 minuti, raccogliendo migliaia di transazioni, un e-commerce locale con prodotti costosi deve dare qualche settimana di tempo alle modifiche per valutare l’impatto dei miglioramenti.

Buona norma, è quella di installare immediatamente il tag di Analytics sul proprio e-commerce, impostare tutti gli obiettivi ed eventi che possiamo immaginare e raccogliere dati per qualche tempo, in modo da avere una base statistica il più solida possibile.

Analytics per e-commerce

Mettere insieme i dati e per poterne trarre delle conclusioni: il report periodico

Il report è il momento più importante nella vita di un e-commerce. È il momento in cui raduniamo i dati raccolti durante il periodo precedente e tiriamo le somme, non tanto per stappare bottiglie di Champagne (se è il caso) o per tagliare qualche testa (se è il caso), ma per pianificare i nuovi obiettivi e per fare il punto su cosa ha funzionato, e deve essere ripetuto, e cosa non ha funzionato, e va rivisto o rimosso.
Il report ha inoltre la funzione di raccogliere basi dati diverse e di porsi come strumento di interpretazione: i dati, presi singolarmente, non hanno nessun significato (1 milione di sessioni, 100.000 Euro, CR dello 0,3%) ma hanno senso solo se messi insieme ad altri e se visti all’interno di una prospettiva temporale.

Un report che consente di avere una fotografia verosimile dell’andamento dell’e-commerce, tiene conto di 5 gruppi di dati fondamentali:

  • Analisi del traffico: Sessioni, Utenti, Bounce Rate, Pageviews, Pagine per sessione;
  • Analisi delle pagine di destinazione e delle categorie fondamentali;
  • Sorgenti di traffico: Organic, CPC, Social, Direct, ecc…
  • Dettaglio sulle sorgenti a pagamento: CPC, Display, Remarketing, Campagne sui social, affiliazioni, ecc… con indicazioni di costo e di ROI;
  • Dati economici: transazioni, Entrate, Tasso di Conversione, Prodotti più venduti, entrate per canale, ecc…

In questo modo, siamo in grado di capire nel dettaglio se la direzione presa è quella giusta o se è necessario rivedere dei passaggi.

Ad esempio: se leggiamo che le sessioni sono diminuite del 20%, il fatturato è rimasto più o meno lo stesso, il conversion rate è aumentato del 18% e l’ad spending è diminuito del 15%, stiamo leggendo di un buon lavoro fatto spegnendo le campagne che non convertono, tagliando i rami di spesa inutili; se vediamo che le sessioni sono aumentate, ma il fatturato è circa lo stesso e il conversion rate e il tempo di permanenza si sono abbassati, ci siamo concentrati solo sulla vanity metric del traffico, dimenticandoci che l’obiettivo vero di un e-commerce è fare 5 sessioni e 5 conversioni, non 10.000 sessioni e 5 conversioni.

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