Ho trovato questo infographic davvero interessante: spiega in modo molto bene da quali “parti” è composto un cookie di Google Analytics.
Dateci un occhio e provate a verificarlo anche voi

In rete ho trovato questa presentazione che secondo me va la pena leggere:

e secondo voi.. come si evolverà la mobile analytics? Quali sono i kpi da monitorare?

A presto,

E.

Che ne pensate?
A presto,

E.

Ciao a tutti, avete visto la nuova versione di Google Analytics?

Come vi trovate?

Penso bene in quanto è più intuitiva e semplice della precedente, soprattutto quando si ricercano le fonti di traffico al sito… magari tra i motori di ricerca: quant’è il mio traffico da organico? e Pay per Click?

Qui sorge il problema: la traduzione dall’inglese all’italiano.

Fate attenzione: la versione inglese del labeling è corretta –> Organic Vs Paid; nella versione italiana troviamo: Organico e Non a Pagamento.

Quest’ultimo è il segmento Pay per Click.

In attesa che venga fixato questo baco (che può dar noia ad un Newbie) vi riporto lo screenshot con l’errore.

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?

Tutti sappiamo che attraverso Facebook Insights è possibile accedere gratuitamente a tutta una serie di informazioni estremamente utili sul comportamento degli utenti, soprattutto per quanto concerne i loro gusti (condivisioni e “like”) e la loro distribuzione geodemografica. Purtroppo come tutti sappiamo però Facebook utilizza un sistema statistico proprietario: è quindi molto difficile riuscire a incrociare i dati provenienti dal software di web analytics installato sul sito e quelli della pagina fan.

Una soluzione alla domanda precedente potrebbe essere quindi inserire Facebook Insight nel nostro sito. Vediamo come.

Inserire il codice per generare i dati di Facebook Insight nel nostro sito è un lavoro molto semplice che richiede penso un minuto di lavoro (PS: dimenticavo… ovviamente il sito dove compaiono i “like” o “share” deve avere una corrispondente pagina nel social network).

I passi da seguire sono questi:

- entrare nella dashboard insight di Facebook relativa alla pagina che si sta gestendo
- cliccare sul pulsante verde “insight per il tuo dominio”
- associare il nome dominio web alla pagina di Facebook
- copiare ed incollare il meta tag generato all’interno della delle pagine del sito web
- eseguire il check di verifica automatico cliccando sul pulsante blu “check domain”

Una volta implementati questi semplici passaggi, trascorse circa 24 ore dall’installazione, potremmo visualizzare all’interno delle statistiche di Facebook dati molto interessanti come ad esempio, per ciascuna URL in cui è stato inserito il codice:

- il numero di utenti che hanno cliccato il pulsante “Like”
- il numero di utenti che hanno condiviso l’informazione
- il feedback rate (commenti all’informazione condivisa)
- il numero, a mio avviso molto importante, di Re-Shared, ovvero utenti che hanno condiviso l’informazione non direttamente dal nostro sito ma dal profilo Facebook di un amico.
- dati demografici degli utenti che hanno generato le azioni sopra descritte

Di seguito un esempio della visualizzazione di questi dati:

Questi dati sono molto importanti per tutte quelle aziende che utilizzano, come mezzo di comunicazione, sia il web classico che i social media. Grazie all’integrazione, infatti, possiamo capire qual è il target a cui si rivolgono determinati prodotti e quanto un’azione, magari viral (video soprattutto) ha generato interesse tra il pubblico (dato ricavato da share e re-share). Si riescono inoltre ad ottenere informazioni molto importati anche in ottica di advertising on e off line, grazie alla segmentazione demografica degli utenti: in quest’ottica, ad esempio, si può pensare di aprire una sezione nel sito in cui far atterrare solamente utenti under 18 e contenente i prodotti che ottengono più like o share.

Facebook Insight for your Domain può sicuramente aumentare la percezione della composizione dei navigatori che accedono al sito e soprattutto fornisce informazioni utili sulla composizione del bacino di utenza a cui mi rivolgo. E’ necessario però non farsi prendere troppo dall’entusiasmo e “dimenticarsi” che questi dati devono essere assolutamente incrociati con quelli forniti dal software di web analytics utilizzato per monitorare il sito web: rischiamo infatti di incorrere in errori decisionali evitabili… (basti pensare all’eventuale noncuranza della bounce rate relativa ad una determinata pagina).

Spero che presto qualcuno dei maggiori vendor di web analytics (hey Big G. sei in ascolto?) possa integrare in un’unico strumento questi dati… renderebbe sicuramente la vita dell’analista un po’ più semplice

Per ora, almeno per il sottoscritto, Facebook Insight for your domain… Ci Piace,

E.

(maggiori informazioni su questa nuova funzionalità di Facebook potete trovarla seguendo questo link)

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:

1. TWITTER GRADER: è uno strumento gratuito che permette di controllare la popolarità del nostro  profilo Twitter rispetto a milioni di altri utenti che sono stati classificati precedentemente. Utilizzarlo è molto semplice: basta inserire la user name di Twitter e si otterrà una valutazione graduale da zero a cento ed un report con alcuni dettagli relativi a followers e top influencer. Questo software si basa su un complicato algoritmo che prevede un’insieme di cross data, che comprendono anche l’individuazione automatica di top influencer.

2. TWITTER SCORE:  è un’altro strumento che genera un “voto”, da uno a dieci, al nostro account e si basa su un crossing data generato sulla base di followers, friends e frequenza di update. Tramite questo software possiamo creare un benchmark di confronto tra noi ed i nostri diretti competitor

3. TWITTER EFFECT: è più di un sistema di monitoraggio tradizionale in quanto offre una visione complessiva dell’andamento dei nostri followers a seconda dei nostri tweet. Vengono analizzati i nostri ultimi 200 tweet circa e vengono mostrati, rispettivamente in verde ed in rosso, i follower acquisiti o persi. Questo strumento può tornare molto utile nel caso venga utilizzato Twitter per un’azione di online marketing: è quindi possibile  determinare con precisione gli argomenti maggiormente graditi agli utenti.

4. TWITTERHOLIC:  è uno strumento molto simile ai primi due riportati in questo elenco ma offre anche la possibilità di generare il nostro grado di influenza a seconda del Paese settato nel nostro profilo.

5. TWEETPSYCH: è un software ancora in Beta ma, dai presupposti iniziali, TweetPsych mostra un ottimo potenziale per identificare gli utenti che presentano determinate caratteristiche utili o auspicabili. ll suo scopo è quello di costruire un profilo psicologico di una persona in base al contenuto dei suoi Tweets: vengono confrontati i contenuti dei tweet di un utente con una base di dati già costruito attraverso l’analisi di un gruppo in continua espansione di oltre 1,5 milioni di tweet casuali, e poi mettendo in evidenza le aree in cui l’utente si distingue.

Ovviamente esistono anche altri strumenti per l’analisi di Twitter, come Twittalyzer o TwitterStats, e penso ne nasceranno di nuovi col passare del tempo: secondo me potrebbe tornare molto utile avere un analisi di un profilo di Twitter sia dal punto di vista psicologico (Sentiment Analysis) dell’utente sia dal lato dell’influenza (Engagemente) che questo utente ha verso la comunità… oltre che il potenziale numero di utenti che può raggiungere un suo cinguettio.. Forse chiedo troppo.. forse è fantascienza… voi che dite? Che software utilizzate e/o conoscete?

A presto,

E.

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:

bisogna capire come assemblare questo nuovo cubo di rubik, quali metriche scartare e quali mantenere, come integrare dati provenienti da più software, come poter risparmiare tempo e soprattutto denaro…

Ad esempio, in uno scenario in cui si utilizza Twitter per il lancio di una promozione per un prodotto, è necessario pianificare alcuni parametri per poter misurare il successo.

Ecco alcuni base di KPI (metriche e dimensioni) da cui si potrebbe iniziare la nuova analisi:

• Codice offerta
• Le vendite totali del prodotto (ordini,  unità, prezzo di vendita)
• Costi o investimenti
• Risposta utenti/ Condivisioni
• Tempo
• Creazione di un segmento che tiene conto delle vendite per codice offerta e fonte di traffico

Vediamo nel dettaglio ogni singola voce:

Codice Offerta

Può essere utilizzato per attribuire le vendite alla promozione in corso. Possiamo quindi utilizzare questo dato per determinare  il volume delle vendite, e usarlo come base per stimare il numero delle transazioni attribuibili agli effetti del viral.

Le vendite totali

Questa informazione è necessaria al calcolo della conversion rate, prezzo medio di vendita, il valore medio degli ordini, delle vendite, suddivise per singola fonte di traffico .

Costi o investimenti

Utile per calcolare il ROI e per poter capire se l’investimento intrapreso ha coperto la spesa o meno.

Risposta / Condivisioni

Quante risposte si sono ottenute rispetto al lancio della promozione? In altre parole, quanti “like” in Facebook o “follower” o “retweet” si sono ottenuti in Twitter? Questo dato è molto importante poiché il traffico sul sito potrebbe non essere correlato con quanto avviene nei Social Media e vicersa. Analizzando quello che succede, o è successo, a livello di Social Media può dare una migliore prospettiva per la pianificazione di future campagne promozionali.

Tempo

Questa metrica è molto importante in quanto mi deve indicare in quanto tempo il mio promo si è diffuso nella rete, se nell’intervallo in cui era on line ho raggiunto i miei obiettivi e soprattutto se è aumentata la conoscenza del mio brand o del prodotto (analisi delle parole chiave brand congiunta a quella del traffico diretto).

Vendite segmentate per: Codice Offerta / Fonte di Traffico / Campagna / Prodotto

Qui è necessaria mente lucida e capacità di analisi, in quanto è necessario andare in profondità dei dati raccolti: la segmentazione delle vendite prevede molti aspetti di correlazione con altri tipi di segmenti, a cui bisogna prestare molta attenzione. L’errore è dietro l’angolo. Nel nostro caso, Twitter o Facebook potrebbe funzionare come “esche” per attirare l’interesse dell’utente, ma non saranno sicuramente la fonte a cui attribuirò la conversione.

Bisogna quindi ricostruire, se possibile, lo storico della conversione scomponendolo nei fattori “Acquisition” e “Conversion”. Il primo termine indica la fonte che mi ha fatto conoscere il sito, il secondo qual è stata quella che mi fatto convertire realmente.

Quest’ultima parte è fondamentale in un’analisi in quanto mi permette di capire qual’e’ stata la fonte che “viralmente” ha reso di più: ovviamente, una volta individuata, dovrò fare attenzione a rivolgere le future campagne verso quella direzione… a meno della nascita di Social Media ancora più potenti…

A presto,

E.

Beh che dire.. buona lettura e

A presto,

E.

Per la serie, chi non muore si rivede, eccomi qui a scrivere nuovamente in questo blog dopo un bel periodo di latitanza.

Torno a scrivere perchè volevo segnalarvi la possibilità offerta da Google di installare nel proprio browser l’estensione denominata SEO (Chrome). Cos’ha di particolare vi chiederete voi? Beh innanzitutto vi permette di conoscere al volo alcune informazioni sui siti che stiamo navigando:

Inoltre, se si utilizza Google Analytics questa estensione è integrata per mostrare, a livello di singolo contenuto, le informazioni relative alla presenza nei social media della pagina che si sta analizzando: vengono presi in considerazione i network Twitter, Digg, Delicious e Facebook. In quest’ultimo caso sono riportati i numeri di “Like”, “Share” e “Commenti”.

Come molti di voi avranno notato, quindi, questa estensione va a sostituire, in parte, gli script di GreaseMonkey presente in Firefox.

Vi segnalo anche la presenza di FireBug light per Chrome.. non è ancora al top.. ma ci stiamo arrivando.

C’era da aspettarselo che tra le estensioni di Chrome alcune di queste fossero studiate per integrare uno dei più potente software di web analytics in circolazione: Google Analytics.

Avete altre estensioni meritevoli di nota da segnalare?

A presto,

E.

Anche se ultimamente è amore-odio tra me e FireFox, volevo segnalarvi un add-ons molto utile se dovete creare URL contenenti i tag di Google Analytics ed eventualmente inserire la stringa in Twitter.

Questa estensione della volpe di fuoco si chiama Snip-n-Tag e potete trovarla ovviamente nella sezione dei componenti aggiuntivi oppure seguendo questo link.

L’applicazione, una volta installata, la potete trovare sotto il tab “Visualizza” –> “Barra Laterale” –> “Snip - n -Tag”; una volta aperta vi compariranno i campi relativi a:

• URL base su cui applicare i parametri
• Sorgente
• Mezzo
• Campagna

Una volta completati non resta che scegliere quale servizio di riscrittura utilizzare (tr.im, bit.ly, tinyURL, is.gd, cli.gs) e cliccare sul pulsante “Snip-n-Tag” ed il gioco è fatto; ovviamente esiste anche la possibilità di non “accorciare” l’URL, basta selezionare “None”.

Devo dire che questo strumento lo uso parecchio perchè mi permette di risparmiare tempo soprattutto quando devo twittare URL Parametrizzate: normalmente, infatti, dovrei prima passare per l’URL Builder e poi andare in uno dei siti di URL shortening e infine twittare.

Effettivamente non è che mi sloghi un polso facendo questi due passaggi, ma come si sa, il tempo è denaro

Il creatore di questo strumento è Tyson Kirksay e vi consiglio di fare un giretto nel suo sito.

Spero possa esservi stato utile questo articolo,

A presto,

E.