Cosa significa fare web analytics per ecommerce?

Poter misurare ciò che sta accadendo è la normalità, oggi.

Siamo abituati a ragionare multi-canale o molto focalizzati al digitale, che offre una mole di dati pressoché infinita. 

Non è così per tutte le tipologie di business. 

Nei business tradizionali, che lavorano prettamente offline, la quantità di dati a disposizione è minore e quindi la conoscenza del cliente è minore.  La conoscenza del percorso che compie il cliente è minore. 

Conosciamo meno dei processi informativi, di consapevolezza e di acquisto che compie una persona quando si manifesta un problema o un desiderio.

Con il digitale è tutto l’opposto: sappiamo moltissimo di tutti gli aspetti che ti ho elencato.

In particolare per i negozi online (e-commerce) questo è ancora più accentuato, perché ogni passo che compiono i nostri utenti possiamo quasi sempre misurarlo. 

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In questo articolo vediamo insieme perché è importante la web analytics per ecommerce e quali sono i numeri da tenere in considerazione.

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Pronto a leggere l’articolo? 

Cosa è la web analytics per ecommerce e perchè è importante

La web analytics è l’analisi dei dati all’interno del mondo web e fa parte della categoria più ampia della data analytics, ossia l’analisi dati di qualsiasi contesto (sia offline che online).

A mio vedere il concetto di web analytics è limitante perché si riferisce solo al contesto “web”, tralasciando tutto ciò che è “app” e simili. 

Dovremmo quindi parlare di Digital Analytics, riferendoci all’analisi dei dati nel contesto digitale. 

Ecco, ora che ci siamo messi comodi con qualche tecnicismo iniziamo a parlare di ciò che è importante. 

E’ importante conoscere cosa piace alle persone a cui proponiamo un prodotto o servizio. 

Conoscere cosa piace “alle nostre persone” ci consente, molto semplicemente, di offrirgli un’esperienza piacevole. 

Se conosciamo anche i punti che fanno dire “wow” alle nostre persone – i c.d. wow moment – possiamo rendere questa esperienza indimenticabile. 

Pensa se entrassi in un salone di parrucchieria e ricevessi non solo l’accoglienza che ti aspetti di ricevere (o addirittura superiore) ma se ti proponessero i migliori 3 tagli basati sulla forma del tuo viso, il colore dei tuoi capelli e lo stile che ti piace.

Che effetto avrebbe su di te? Diresti “wow” oppure no?

Eccerto che lo diresti!

Come è possibile questo?

Con lo studio dei DATI delle nostre persone, dei nostri clienti e potenziali tali.

Contestualizziamo questo esempio per un negozio online (e-commerce).

Possediamo già buona parte dei dati che ci servono perché possiamo osservare i comportamenti degli utenti che arrivano sul nostro sito. 

Possiamo osservare sia dati quantitativi che qualitativi e prendere decisioni per rendere l’esperienza degli utenti indimenticabile. 

Distinguiamo le tipologie di dati e facciamo un deep dive all’interno di ogni tipologia per capire su cosa focalizzarci. 

Dati quantitativi e dati qualitativi 

La differenza tra dati quantitativi (o hard data) e qualitativi (o soft data) è palese. 

I primi analizzano tutto ciò che è quantificabile numericamente e i secondi ciò che non lo è.

I primi misurano sessioni, clic, visualizzazioni di pagina, acquisti, aggiunte al carrello e chi più ne ha più ne metta

I secondi analizzano la qualità di una visita, osservando le registrazioni e le interazioni con l’e-commerce, la profondità della visita all’interno del sito. 

Questi ultimi hanno più aspetti discrezionali lasciati in mano a chi osserva e analizza questi dati. 

Mentre i dati quantitativi sono “quelli e basta”, quelli qualitativi vanno interpretati maggiormente.

Hey hey!!

Non sto dicendo ciò che stai pensando: i dati quantitativi possono essere interpretati allo stesso modo di quelli qualitativi, per “farli parlare” e prendere decisioni che facciano crescere l’ecommerce. 

Per i dati quantitativi abbiamo delle metriche importanti da tenere a mente. Queste metriche sono anche dette key performance indicator (KPI) che esprimono il livello numerico delle performance dell’ecommerce.

Mentre per i dati qualitativi abbiamo delle tipologie di dati da analizzare. 

Facciamo un focus su ognuna di queste categorie!

Quali dati quantitativi guardare: i KPI importanti per un ecommerce

A prescindere dallo strumento di web analytics che utilizzerai per effettuare l’analisi, ti consiglio di procedere dall’alto verso il basso. 

Che significa? Ragiona dai dati più generali ai più particolari, utilizzando il pensiero analitico per studiare ogni metrica e area di interesse. 

Inizia guardando ciò che davvero importa per un ecommerce.

– Numero di Vendite (numero);

– Fatturato (in valuta);

– Scontrino medio (in valuta);

– Tasso di conversione (%).

Questi KPI ti danno una panoramica veloce dello stato di salute del tuo e-commerce in un determinato periodo di tempo. 

E dopo? 

Dopo scendi nel particolare. Guarda e analizza:

– Visualizzazioni scheda prodotto (numero);
– Aggiunge al carrello (numero);

– Inizi del processo di acquisto o checkout (numero);

– Tasso di conversione visualizzazione prodotto/aggiunta al carrello (%);

– Tasso di conversione aggiunte al carrello/checkout (%);
– Tasso di conversione checkout/acquisti (%);

– Fatturato per numero di visite uniche;

Questi sette KPI aggiungono uno strato di complessità alla tua analisi, fornendoti informazioni ulteriori sul comportamento delle persone all’interno del tuo e-commerce. 

Ti suggeriscono come si comportano dall’inizio alla fine, dalla prima visualizzazione di prodotto alla conversione di acquisto.

E te lo suggeriscono a livello aggregato, non di singola persona. 

Il vantaggio è che puoi analizzare cosa fa la maggioranza dei tuoi utenti. Lo svantaggio è che ti perdi i dettagli che nei dati aggregati vengono un pò nascosti. 

Per questo è necessario e utile considerare i dati qualitativi. 

Quali dati qualitativi guardare per un ecommerce

I dettagli, spesso trascurati ma in questi casi fondamentali. 

La disciplina che permette di migliorare le performance degli ecommerce è la conversion rate optimization (CRO), ossia l’ottimizzazione dei tassi di conversione. 

Come spesso ho sentito dire ad uno dei maggiori esperti in Italia di questo tema, Enrico Pavan:

“La CRO è come il diavolo, si nasconde nei dettagli”

Proprio per questo abbiamo l’esigenza di guardare ai dettagli. 

Anche qui, a prescindere dallo strumento di analisi che utilizzerai (hotjar, matomo, yandex, fullstory, smartlook, etc.), ti consiglio procedere dal generale al particolare.

In una prima fase ti conviene analizzare:

– Registrazioni delle sessioni 

– Heatmap dell’home page

– Heatmap delle schede prodotto

– Heatmap del checkout

Scendi poi in dettaglio analizzando:

– Registrazione delle sessioni con conversioni di acquisto (le migliori sessioni possibili)

– Registrazioni delle sessioni senza alcuna azione (le peggiori sessioni possibili) 

– Rage click map (mappa dei click di rabbia) 

I dati qualitativi ti saranno utili nell’individuare eventuali blocchi che non consentono alle persone di proseguire nella loro esperienza all’interno dello store. 

Ancora, evidenzieranno pattern di comportamenti (positivi o negativi) che potrai sfruttare a tuo vantaggio. 

Come analizzare i dati e farli parlare per prendere decisioni e far crescere un e-commerce, è il ruolo principale di un data analyst che si rispetti.

Conclusioni

In questo articolo abbiamo parlato di e-commerce e web analytics. In particolare di cosa è la web analytics e perché è importante, in particolare per un ecommerce. 

Abbiamo poi analizzato le tipologie di dati utili per far crescere un negozio online, dividendo i dati quantitativi da quelli qualitativi. 

Infine abbiamo fatto un deep dive in ognuna delle due categorie per analizzare le singole metriche importanti.