La due giorni di Verona dedicata alla web analytics è purtroppo giunta al termine ed a mio parere con vero e proprio successo.
In questa seconda giornata di formazione, come potete vedere dagli ultimi post, sono state privilegiate le questioni pratiche e un po’ più tecniche, nonché la discussione-forum tra allievi, docenti e ospiti.
La qualità della formazione è stata senza dubbio altissima anche se non sono affatto mancati i momenti di divertimento, svago e confronto: le persone che hanno partecipato, possono confermare.
Non mi rimane che ringraziare Fradefra e Tambu per la professionalità e la competenza che hanno condiviso GRATUITAMENTE con tutti i partecipanti.
Altro ringraziamento va a TriplaW che mi ha permesso di partecipare a queste due giornate in nome dell’azienda: in futuro spero di avere altre occasioni di questo tipo per continuare a rimanere “al passo con i tempi” e migliorare le mie conoscenze.
P.S. Per il manualetto in versione elettronica (come avevo promesso) dovrete aspettare ancora una notte: domani renderò disponibile una versione adatta al download.
Come ultimo argomento del corso si parla di e-commerce in Google Analytics, con un ospite tutto speciale: Stefano “Must” Gorgoni (su questo blog credo non abbia bisogno di presentazioni).
Stefano ci ha mostrato come attivare la funzione per il tracciamento delle vendite/conversioni direttamente sulla piattaforma fornendoci qualche indicazione su come “utilizzare” i vari report.
Nel suo intervento Must ci ha anche fatto vedere strumenti come ClickHeat, che nel caso di un e-commerce risultano molto utili per fare web analytics offrendo la possibilità di vedere quali sono le aree delle pagine del sito in cui gli utenti “cliccano” con più frequenza, indipendentemente dalla presenza di link o meno.
E’ arrivato il momento della pausa caffè, le lezioni sono quasi giunte al termine e come ultimo punto post-svago è in programma un po’ di spazio alla libera discussione tra allievi e docenti su web analytics e web marketing.
A dopo per l’ultimo post live, con un piccolo regalo anche per voi che ci avete seguito a distanza. 
Fare web analytics significa anche presentare dati, riflessioni e risultati al cliente che siano comprensibili e che presentino un certo valore aggiunto.
Google Analytics per ovviare a queste esigenze permette di esportare i dati nei formati Pdf, Xml, Csv e Tsv: ad esempio il formato Csv permette di importare i dati in Excel, dati che poi possono essere integrati in un crm oppure per fare calcoli sui valori registrati.
Per esportare da Google Analytics basta cliccare sul pulsante Esporta e scegliere il formato preferito: il pulsante si trova sotto la curva del traffico, in tutte le pagine.
E’ anche possibile pianificare l’invio di report personalizzati (nel quale aggregare vari dati) a mezzo email, utilizzando appunto il pulsante Email e specificando alcune informazioni: tutte le pianificazioni si trovano salvate in Bacheca > Rapporti Salvati.
Nonostante queste siano funzioni molto utili è bene tenere presente che utilizzare i report preconfezionati non è certo sintomo di professionalità: creare un documento personalizzato, con il logo aziendale e una presentazione ragionata dei dati che interessano al cliente è preferibile che rigirare per email il pdf esportato da Google Analytics.
Questo si candida ad essere l’argomento più interessante di tutto il corso, in parallelo a tutte le informazioni tecniche relative ai filtri in Google Analytics.
Tambu ci ha appena spiegato come escludere visite di un IP dinamico dai report: questo metodo può essere utilizzato per non conteggiare le proprie visite sul proprio sito, evitando così di sfalsare i numeri.
Ecco come:
- Crea una pagina “privata”, a cui accedi solo tu, dove inserisci il codice di tracciamento di Google Analytics.
- Aggiungi nel codice javascript di GA la seguente riga:
utm_setVar(”miei-accessi”); # urchin.js (vecchio codice)
pageTracker._setVar(”miei-accessi”); # ga.js (nuovo codice)
- In Google Analytics crea un filtro personalizzato scegliendo Escludi e scegliendo dal campo filtro la voce Definito dall’Utente e inserendo come pattern filtro il nome della variabile dichiarata come sopra (nel caso di questo esempio “miei-accessi”).
Questo sistema presenta tuttavia un limite: per NON conteggiare le proprie visite è necessario accedere al proprio sito visitando prima la pagina privata in cui è stata dichiarata la variabile (vedi punto 1): questo perchè la linea di codice inserita crea un cookie che “comunicando” con il filtro impostato, riesce ad escludere la visita.
Una vera chicca
L’analisi comparativa (Visitatori > Analisi Comparativa (beta)) è una delle ultime funzionalità presenti in Google Analytics. Questi report permettono di confrontare i trend del proprio traffico, con quelli di siti appartenenti alla propria categoria.
Per accedere alle statistiche ed ai grafici è necessario attivare la condivisione anonima dei propri dati, cliccando sulla voce Modifica impostazioni di condivisione dati e account.
Come osservato in aula, condividere questi dati non comporta grossi problemi di “privacy delle proprie statistiche”: Google, tecnicamente ha già accesso ai nostri dati e offrirgli questa informazione in più risulta un vantaggio per noi “analisti”, che abbiamo così la possibilità di comparare il nostro sito rispetto ai trend di traffico medi dei siti della nostra categoria.
Se non trovi la categoria del tuo sito nell’elenco non disperare: man mano che dai vari profili è dato il benestare per la condivisione dei dati, nuove categorie vengono aggiunte alla lista.
E’ chiaro che, in mancanza di una categoria fortemente attinente a quella del proprio sito è del tutto inutile far affidamento all’analisi comparativa.
