Perché utilizzarlo e quali sono le ultime novità?
Nell’approfondimento di oggi ti spiegherò “perché, quando e come” è importante tracciare il comportamento degli utenti per ottenerne dei dati.
Mi soffermerò su Google Analytics 4, ossia lo strumento di monitoraggio che – alla fine dei conti – se vuoi fare delle attività di web marketing sensate, deve essere il tuo alleato numero uno.
Indice dei contenuti
Perché e quando è importante il tracciamento dati?
Tracciare i dati degli utenti che navigano il tuo sito web (o utilizzano la tua app) è fondamentale quando attui strategie di web marketing. Questo è un assioma.
Le motivazioni a sostegno di ciò posso riassumertele in questo concetto: “Misurazione delle performance delle azioni di web marketing”.
La fortuna del fare pubblicità online – non mi stancherò mai di dirlo – è quella del poter ottenere dati realistici e dettagliati, e permettere quindi di ottimizzare il proprio investimento.
Quando acquisti lo spazio pubblicitario su un cartellone stradale, ti viene data una stima delle persone che potranno vederlo. Ma tu non sai niente riguardo al target che verrà colpito: le persone che vedranno il cartellone saranno davvero tuoi potenziali clienti oppure “sparerai nel mucchio” con la speranza di averne un ritorno generico (che non saprai realmente misurare)?
Su internet invece puoi adottare sistemi di profilazione avanzati tracciando il comportamento degli utenti.
In questo modo puoi definire precisamente a che tipologia di target mostrare le tue ads, oppure monitorare le azioni e i comportamenti di chi visita il tuo sito web, di chi effettua conversioni e interagisce con i tuoi contenuti o di chi mostra interesse verso il tuo brand.
E, grazie ai dati che raccogli, puoi intervenire, ottimizzare e personalizzare sia le campagne di advertising (adattandole alla tipologia di pubblico che intercetti, alle sue preferenze, al suo livello di consapevolezza/ interesse/bisogno in relazione al tuo prodotto o servizio) sia il percorso di conversione sul tuo sito web o app.
Puoi sostanzialmente segmentare i tuoi utenti.
Analizzando poi i loro comportamenti e incrociandoli con le best practice online, puoi decidere di attivare diversi canali di acquisizione o vendita ed espandere le tue possibilità di crescita del business.
Infine impostando una buona struttura di tracciamento dati avrai modo di misurare realmente il ritorno del tuo investimento attraverso molteplici metriche che ti consentono di adattare la tua strategia e massimizzare le tue spese in web marketing.
Privacy e consensi: come ci si deve approcciare al tracciamento?
Se da un lato il web consente di monitorare e registrare ogni azione compiuta da un utente e leggere ogni preferenza o informazione condivisa, dall’altro sottopone le persone all’eventualità di esposizione dei propri dati personali e le rende più facilmente individuabili e intercettabili.
Questo porta con sé, dunque, un livello di rischio molto elevato sia per gli utenti che navigano online sia per chi maneggia i dati. Motivo per cui esistono delle regolamentazioni a tutela dei dati personali che non si applicano solo offline, ma anche – e sempre di più – al mondo del web.
In Italia e in Europa questa regolamentazione rientra sotto l’ormai noto acronimo GDPR (General Data Protection Regulation).
Tutto questo per dirti che, quando ci si approccia al tracciamento dei dati degli utenti, bisogna farlo rispettando – per quanto possibile con gli strumenti che si utilizzano online – la privacy degli utenti.
Cercando dunque di ottenere sempre e solo dati statistici e non personali sugli utenti o, quando si ottengono dati personali, questi vanno maneggiati e protetti seguendo le indicazioni date dalla regolamentazione europea.
Come influisce questo sul tuo sito web e sulle tue attività di marketing? Da un lato, nella perdita di alcuni dati dei tuoi utenti, dall’altro richiedendoti di prestare attenzione alla questione e di affidarti ad esperti che analizzino il tuo sito o app e che lo ottimizzino per essere il più possibile in regola in relazione al tuo business e ai dati che raccogli e tratti.
Qui si aprirebbe un capitolo enorme relativo alla compliance dei servizi che utilizziamo online e come usano i nostri dati personali (o a chi li forniscono).
Non starò ad approfondire questa parte, ma sappi che è una questione aperta e che interessa diversi Paesi a livello politico (in quanto gli strumenti utilizzati online arrivano da ogni parte del mondo e le regole in materia di protezione dei dati personali sono molto diverse da Paese a Paese).
Se sei interessato all’argomento però, ti lascio qua il link alla sezione blog dedicata al GDPR di “Legal for Digital” in cui pubblicano casi studio e tutte le recenti news sull’argomento.
Google Analytics 4 vs Universal Analytics
Tic tac, tic tac, tic tac…
L’orologio ticchetta.
Nel momento in cui scrivo questo articolo è maggio 2023 e a luglio 2023 il colosso Google dismetterà il suo utilizzatissimo e noto Universal Analytics.
Se non sai di cosa sto parlando sarò molto franca: o non hai dei consulenti di web marketing oppure cambiali quanto prima!
Universal Analytics, o GA3 (Google Analytics 3), è da anni lo strumento di tracciamento numero uno al mondo che consente a chi ha un sito web di tenere traccia del comportamento dei propri utenti per poi analizzarne i dati e orientare le proprie scelte di marketing digitale.
Bene: a breve non esisterà più e la moltitudine di dati lì presenti finirà nell’etere.
Ciao ciao, sayonara!
Ma casa Google, ormai da ottobre 2020, ha messo nelle mani di noi Digital marketers e Strategist il nuovo Google Analytics 4.
Da allora ad oggi questo strumento è stato continuamente implementato e aggiornato, fino a diventare un validissimo sostituto di Universal Analytics. Tant’è, appunto, che da luglio 2023 soppianterà completamente il suo antenato.
Guardiamo assieme le principali differenze tra i due strumenti e i vantaggi che ne trarrai.
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- Modello di misurazione dei dati:
Universal Analytics si basa sulle sessioni e sulle pagine visualizzate da un utente durante la sua navigazione (la base di misurazione è temporale e con logica di attribuzione “last click”), mentre GA4 si basa interamente sugli eventi che si generano all’interno di un sito web o di una app in seguito alle azioni compiute dall’utente che lo sta navigando (la base di misurazione non è temporale, quindi basata sulla sessione, bensì basata sul comportamento dell’utente. La logica di attribuzione inoltre non è solo “last click”, bensì l’intelligenza artificiale interna allo strumento cerca di costruire un reale percorso di conversione dell’utente con logica data-driven).
Questo significa che l’accento è posto maggiormente sulle azioni degli utenti, consentendo una maggiore personalizzazione e adattabilità alle tue esigenze di analisi; - organizzazione dei dati:
in Universal Analytics i dati sono aggregati in proprietà e viste. Un sito web rappresenta una proprietà e le viste rappresentano la visualizzazione dei dati relativi alla proprietà in oggetto. In GA4, invece, una proprietà può contenere al suo interno più di un sito web e i dati sono organizzati in flussi, eventi e parametri personalizzati.
Questa nuova struttura rende GA4 uno strumento più complesso, ma allo stesso tempo consente una maggiore flessibilità nella gestione dei dati e nelle relative analisi; - integrazione dei dati:
quando si fanno attività di web marketing, spesso si utilizzano più strumenti contemporaneamente, ad esempio: Meta ads, Google ads, Tik Tok ads, Google Search Console, piattaforme di email marketing, ecc.
In Universal Analytics si possono integrare fonti di dati differenti e aggregare le varie sources.
Con GA4 è stata studiata una migliore integrazione dei dati tra le diverse piattaforme lato web, app ed anche offline (è infatti possibile importare dati e costruire dimensioni e metriche personalizzate). Questa interconnessione permette di ottenere una visione più completa del comportamento degli utenti in tutti i canali; - analisi delle coorti:
una coorte rappresenta un gruppo di utenti che condividono una caratteristica comune o che hanno svolto un’azione simile durante un determinato periodo di tempo. Sono fondamentali per segmentare gli utenti o gli eventi.
In Universal Analytics le coorti sono un insieme di utenti che ha svolto un’azione comune (predefinita all’interno dello strumento stesso) durante un periodo di tempo specifico.
In GA4 invece le coorti si evolvono basandosi sulle dimensioni e sugli eventi, anche quelli personalizzati e custom creati da te, sulla base di determinate azioni compiute dagli utenti sul tuo sito web, o app, e che tu vuoi monitorare nel tempo.
Questa implementazione aiuta a comprendere meglio il valore a lungo termine degli utenti e le tendenze nel tempo; - privacy:
Google Analytics 4 è stato progettato in partenza con logica “privacy by design”, ossia dando un grande valore a questo concetto, tanto da strutturarne il suo funzionamento in maniera da garantire il più possibile la tutela dei dati personali.
Ci sono delle falle? Sì, come in ogni strumento di tracciamento. Come risolverle? Facendo un corretto setup dei dati, dichiarando l’uso che se ne fa e tenendosi aggiornati sulle novità e l’adattamento dello strumento ai vari regolamenti mondiali.
GA4 in generale lavora cercando di limitare, minimizzare e anonimizzare i dati degli utenti per prevenirne l’identificazione diretta. Il tool fornisce strumenti in grado di modellare il tracciamento sulla base del consenso esplicito dato dall’utente e limita il tempo di conservazione dei dati, dopodiché li modella in aggregati statistici.
Impone inoltre restrizioni sul tracciamento di dati sensibili come informazioni finanziarie, dati sanitari o informazioni personali identificabili.
In parte agisce in questo modo di default, in parte bisogna impostare lo strumento affinché rispetti le normative presenti nella propria area. In supporto a ciò esiste lo strumento Google Tag Manager e i vari banner di consenso dei cookie.
Come vedi le differenze ci sono, e queste sono solo alcune. GA4 continuerà a cambiare e ad evolvere nel tempo, adattandosi alle necessità degli analisti, ai cambiamenti del web, ai nuovi strumenti e alle falle di privacy.
Il ruolo di Google Tag Manager
Parlando di tracciamento dei dati, marketing multicanale e di Google Analytics 4, non si può non citare questo potentissimo strumento messo a disposizione da casa Google, ossia GTM (Google Tag Manager).
GTM va considerato come l’epicentro in cui vengono raccolte le azioni dell’utente che poi vengono organizzate ed inviate ai vari strumenti di tracciamento (pixel Meta, pixel TikTok, GA4) sulla base della generazione di determinati trigger e/o condizioni (come il consenso fornito da un utente al tracciamento del proprio comportamento sul sito web).
Ma non solo: è anche la base di partenza da cui si possono installare all’interno di un sito web servizi esterni.
In sostanza è uno strumento potentissimo, complesso e che permette di centralizzare la gestione del proprio sito e di averne una visione generale.
Perché è un alleato fondamentale quando parliamo di GA4?
- Perché consente di raccogliere i dati degli utenti al verificarsi di determinati eventi e di mandarli a GA4 personalizzando ogni informazione che si desidera inviare;
- perché consente di raccogliere il consenso dell’utente e di fornire a GA4 i dati modellati sulla base di quest’ultimo: se un utente non acconsente al tracciamento, l’intelligenza artificiale di GTM è in grado di elaborare le azioni effettuate dall’utente sul sito e di mandare a GA4 dati puramente statistici, in modo da fornire comunque un’idea delle azioni compiute sul sito web, senza legarle ad un utente in particolare;
- perché consente di creare eventi personalizzati sulla base di quello che l’utente sta facendo sul sito web e di mandarli a GA4, permettendo così un’analisi specifica di determinati eventi nel tempo;
- perché consente di integrare al suo interno diverse piattaforme e funzionalità avanzate che poi vengono condivise anche con GA4 (esempio Google Ads).
Non approfondirò oltre le enormi potenzialità di Google Tag Manager (magari in futuro pubblicherò un articolo ad hoc) ma sappi che, se vuoi fare un lavoro a regola d’arte, quasi sempre ti conviene strutturare il binomio GTM-GA4, salvo determinate piattaforme che centralizzano e gestiscono in autonomia l’invio degli eventi a GA4, come Shopify.
Se dovessi avere una piattaforma di questo genere invece, e nel contempo avere esigenze di tracciamento che vanno fuori dall’ordinario, è necessario confrontarsi con uno sviluppatore per installare un Data Layer ed eseguire un setup di GTM.
Le ultime novità di Google Analytics 4
Last update: maggio 2023. Lo scrivo perché man mano che ne usciranno di valide, le implementerò in questo articolo.
Qui entro nel tecnico, ma mi auguro che ti torni utile. 😉
Come ti dicevo, GA4 è uno strumento potente e in continua evoluzione. Tra le varie possibilità che offre troverai la possibilità di integrazione con diversi altri strumenti, sia in ingresso che in uscita.
Ciò significa che, se da un lato dentro GA4 è possibile importare dati da diverse fonti (esempio da Meta), dall’altro lato da GA4 è possibile esportare i dati verso altri strumenti, tra i più utili ti segnalo ad esempio:
- BigQuery.
Strumento a pagamento di Google che consente di archiviare una mole enorme di dati e di organizzarli secondo diverse necessità di analisi; - Looker Studio.
Strumento gratuito che trasforma i dati in dashboard e report informativi permettendoti di personalizzarli, sommarli, unirli, aggregarli e mostrarli con una veste di lettura ben più semplificata rispetto al puro e semplice GA4; - Google Ads.
Tra le recenti novità inoltre è ora a nostra disposizione la possibilità di ampliamento della tipologia di dati che è possibile esportare da GA4 tramite le API.
I diversi Scope di GA4
Altro aspetto interessante, GA4 consente di organizzare i dati raggruppandoli in ambiti diversi in base al tipo di dato raccolto.
Questi ambiti (o scope) si distinguono in:
- User.
Le dimensioni user-scoped registrano i dati legati agli utenti. Ad esempio, in un contesto di e-commerce, puoi creare una custom dimension che ti permetta di distinguere il diverso livello di membership degli utenti; - Session.
Le dimensioni session-scoped si attivano ogni volta che un utente torna sul sito (o sulla app), dunque non sono legate all’utente ma all’apertura delle pagine (semplificando molto); - Event.
Le dimensioni event-scoped invece sono legate alle azioni che un utente innesca, come ad esempio, il purchase, l’add_to_cart e il view_item.
Una menzione particolare va riservata alle dimensioni custom item-scoped le quali permettono di fornire informazioni sui prodotti o servizi con cui interagiscono gli utenti quando innescano un evento.
Grazie allo scope Item è dunque possibile registrare dati specifici sul prodotto (ad esempio la categoria di appartenenza), o servizio, e salvarli in una dimensione personalizzata che potrà poi essere utilizzata per comporre delle esplorazioni personalizzate sui dati.
La potenza dell’integrazione con Google Ads
Mentre ti parlavo di integrazioni da GA4 verso terzi strumenti, qui sopra ho citato Google Ads.
Mi sembra arrivato il momento per focalizzare l’attenzione sull’integrazione tra questi due strumenti.
In sintesi, come funziona? Dentro GA4 riceviamo dati sull’andamento delle campagne di Google Ads e sulle conversioni, da GA4 invece possiamo mandare altre informazioni a Google Ads.
In particolare, tra le recenti novità, abbiamo la possibilità di gestire e creare le audience di GA4 direttamente dentro Google Ads.
Le audience di GA4 si basano su gruppi di utenti con caratteristiche comuni, definite sui dati di comportamento raccolti all’interno dello strumento stesso. Il loro utilizzo all’interno di Google Ads consente di sfruttare dunque i dati di comportamento degli utenti per creare segmenti mirati e ottimizzare le campagne pubblicitarie (raggiungendo utenti simili, effettuando azioni di remarketing, personalizzando gli annunci).
Ciò può aiutare a migliorare il targeting, l’efficacia degli annunci e il rendimento complessivo delle campagne su Google Ads.
Esplodere i dati raggruppati in “Unassigned” con i Custom channel
Nell’analisi dei dati è importante guardare sempre la fonte da cui arrivano gli utenti che hanno compiuto determinate azioni. È importante ad esempio capire se il traffico al tuo sito web arriva prettamente da canali a pagamento o da social o da organico ed eventualmente in che percentuale.
Molto spesso dentro a GA4 ci si trova la voce “Unassigned” che significa che Google non è riuscito a definire la fonte del traffico e a dividerla.
Di recente è stata introdotta la possibilità di creare 2 Custom Channel, ossia andare ad estrapolare dal macro gruppo “Unassigned” o creare ex-novo nuove fonti di traffico personalizzate basate su determinate condizioni e dimensioni.
Questo permette ad esempio di creare una fonte di traffico relativa a “Instagram ads” o “Facebook ads” o altre ancora. Questa nuova possibilità di attribuzione è retroattiva, il che significa che quando viene creata permette di analizzare i dati storici raccolti e di venire implementata nei report e nelle esplorazioni.
Per impostare un custom channel dovrai cliccare su Amministrazione→ Impostazione dei dati. Qui troverai l’elenco di canali predefinito (che non puoi modificare) e poi potrai aggiungere dei canali personalizzati cliccando il bottone Crea nuovo gruppo di canali.
NB: Una volta impostate le condizioni del nuovo gruppo di canali, ricorda di eseguire il riordino dell’elenco di canali portando in alto il nuovo creato.
I nuovi custom channel creati sono visualizzabili nei report standard in Acquisizione traffico e in Acquisizione utenti (vengono aggiunti tra i gruppi di canali disponibili) oppure nei report custom tra le Dimension selezionabili.
Nuovi modelli di attribuzione
Altra novità, che però pare diventi effettiva a settembre, è legata ai modelli di attribuzione.
GA4 prevedeva diverse possibilità di attribuzione dei dati, tra cui: “First click”, “Linear”, “Position-based”. A breve però rimarranno solo:
- quella con logica “last click” (per capire ad esempio da dove arriva un acquisto sull’ecommerce, GA4 va a registrare l’ultima fonte su cui l’utente ha cliccato, che può essere l’email o la ricerca organica o una ads su facebook);
- quella “sfumata” o data-driven (GA4, tramite la sua intelligenza artificiale, analizza i dati e cerca di valutare il percorso effettivo compiuto da un utente e quindi cerca di definire come attribuzione della conversione un canale che non per forza è l’ultimo cliccato).
Questo perché nel percorso verso la conversione spesso un utente attraversa molteplici step: scopre un prodotto da una ads, visita il sito, poi vede una campagna di retargeting, rientra nel sito e si iscrive alla newsletter, poi riceve una mail, ci clicca, visita il sito, poi esce, poi cerca il sito online ed infine magari acquista.
In questo percorso complesso, Google cerca di definire quello che è stata la fonte trainante e che ha più peso nell’attribuzione della conversione.
Come conteggia le conversioni Google Analytics 4
GA4 ha implementato da poco la possibilità di conteggiare le conversione o per evento o per sessione.
Il che significa che una conversione può essere registrata una volta per evento ossia ogni volta che avviene quella determinata azione all’interno di una stessa o più sessioni dell’utente (consigliato per gli eventi purchase degli ecommerce), oppure può essere registrata una volta per sessione.
In altre parole, non importa quante volte l’utente compia quella conversione nell’arco temporale della sua sessione, tu registrerai solo il valore di una conversione (potrebbe essere sensato con l’evento generate_lead legato ad una form di contatto: se per caso un utente compilasse più di una volta la stessa form, verrebbe registrata solo una conversione).
Come hai potuto notare le novità sono tante ed è abbastanza evidente che continueremo a leggerne e testarne di nuove.
Ti consiglio caldamente quindi, se non l’hai già fatto, di effettuare subito il passaggio a GA4 non solo perché a brevissimo Universal Analytics scomparirà, ma anche perché GA4 è uno strumento di raccolta e analisi dei dati davvero molto potente, che nasce e si sviluppa cercando di essere compliant con il rispetto della privacy degli utenti.
E se vuoi fare attività di marketing online, non puoi esimerti dal raccogliere dati. Perlomeno se vuoi ottimizzare i tuoi investimenti e massimizzarne il ritorno.
