Web Analytics Experience

Molto spesso, nell’ultimo periodo, mi ritrovo a navigare siti in cui compaiono le icone “I Like” e “Share” di Facebook. A prima vista ho pensato subito ad un’ottima opportunità, per i vendors, di incrementare la loro brand awarness attraverso il classico “word of mouth“, in formato ovviamente elettronico.

Mi spiego meglio: l’utente, io in questo caso, è alla ricerca di un paio di jeans. Inizio a navigare in rete e mi imbatto nel sito della Levi’s. Una volta visualizzata la collezione, per ogni modello, trovo subito sotto il famigerato pulsante di “Like” relativo a Facebook; accanto ad ogni bottone viene, inoltre, riportato il numero di utenti che hanno trovato interessante il modello visualizzato. A lato uno screenshot di esempio.

A questo punto mi chiedo: come posso utilizzare questi dati per ottenere un insieme di valori utili ad un’eventuale analisi tra il canale social media e quello web tradizionale?

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Qual è la popolarità dei miei tweet? Quanti utenti raggiungo? … E il mio amico xyz è più o meno popolare di me?
Come spesso accade, quando si parla di Social Media, l’unità di misura per valutare la bontà di un’azione di marketing (in senso largo) è l’EGO.

Ad oggi, la rete mette a disposizione un ventaglio di soluzioni per l’analisi di Twitter sempre più grande: è molto facile perdersi tra questa moltitudine di software e soprattutto commettere l’errore di sceglierne uno che non soddisfi appieno le nostre esigenze di analisi.In questo post cerco di presentarvi 5 soluzioni che ho testato e che sembrano interessanti. Iniziamo Subito: Read the rest of this entry »

Al giorno d’oggi non è difficile osservare come molte aziende, per esercitare una maggior pressione pubblicitaria, ricorrano ai Social Media in occasione di particolari promozioni, eventi o concorsi: vedi Barilla e Mulino Bianco in Facebook, oppure Nokia Ovi in Twitter o addirittura la Tipp-EX in Youtube.

Dal punto di vista della web analytics questo si traduce nella ricerca delle fonti di traffico, generate dal segmento Social Media, che hanno veicolato visite e conversioni al sito. E questa è la parte più semplice. Esiste la parte veramente complicata che consiste nel capire come la viralità della promozione intrapresa abbia influenzato altri fattori di traffico e possa aver indotto l’utente a compiere, magari, una conversione indiretta.

I KPI utilizzati finora per poter capire l’andamento delle performance di un sito devono essere rivisti ed integrati con nuove metriche emergenti. Ed è qui, in questo preciso punto, che il bravo analista esce allo scoperto:

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