Perché non dovreste fidarvi del tasso di conversione di Google Analytics

Max Freund

articolo orginale:

Why You Shouldn’t Trust the Conversion Rate in Google Analytics

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Il successo di un business online si misura con svariati indicatori. I dati che servono provengono soprattutto dagli strumenti di analisi del traffico web e il più popolare è Google Analytics. Ma che succederebbe se lo strumento non riportasse ciò che la gente si aspetta? Che succederebbe se non ci si potesse fidare di nessuna delle metriche di G.A.?

Google Analytics: taglia unica

Google Analytics è semplice. Il codice di tracciamento predefinito viene inserito nel codice sorgente della pagina web (di solito senza grandi aggiustamenti) e i dati cominciano a confluire.

E’ semplice e rapido ed è sicuramente uno dei motivi per cui questo strumento viene adottato in pratica, dalla maggioranza delle aziende (oh sì, è anche gratis ; )).

Il codice di tracciamento di Google Analytics è progettato per adattarsi a qualsiasi sito web esistente nel miglior modo possibile. Una specie di “cappello analitico in taglia unica”, che si adatta a qualsiasi sito, ovunque. Nella sua versione base, il codice di tracciamento di Google Analytics, non fa molto di più che misurare e interpretare le visualizzazioni delle pagine del vostro sito web.

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Perché non dovrei fidarmi dei dati?

Naturalmente le metriche non sono sbagliate, è solo che a volte non sono ciò che ci aspettiamo che siano. Per sostanziare questa affermazione, daremo uno sguardo a due metriche importanti, spesso fraintese:

  • Sessioni
  • Frequenza di rimbalzo

Una Sessione non è uguale a un visitatore

La metrica “Sessioni” è un buon esempio. Le sessioni sono spesso utilizzate per il calcolo delle metriche fondamentali, come il tasso di conversione.

Una sessione di Google Analytics è definita come “un gruppo di interazioni che avvengono sul vostro sito entro un determinato lasso di tempo”.

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Inoltre è necessario sapere, che una sessione termina quando …

  • l’inattività dura più di 30 minuti (un visitatore interagisce con il vostro sito web, va a pranzo, torna dopo 31 minuti e poi continua a interagire).
  • inizia un nuovo giorno (un visitatore entra nel sito alle 23:59 ed alle 24:00 la sua sessione viene considerata terminata e il resto della navigazione viene attribuito ad una nuova sessione. La fine della giornata è determinata dalle impostazioni del vostro fuso orario).
  • la campagna sorgente è cambiata (un visitatore entra direttamente nella pagina web e poi la chiude; dopo un paio di minuti torna tramite una ricerca “naturale” per parola chiave,usando per esempio Google Chrome e digitando come URL il nome del sito, senza specificare il qualificatore di primo livello del dominio, come “.com”, o “.org”).
  • un visitatore entra nel sito su un sottolivello del dominio (il proprietario del sito utilizza un sottolivello del dominio per svariate landing page e non ha definito correttamente il dominio nelle impostazioni dei cookie. Se il visitatore inizia il suo viaggio su uno dei sottodomini, si genererà una nuova sessione quando il visitatore passerà al dominio principale).

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Questi non devono essere considerati degli errori. Sono semplicemente la definizione di una sessione e tutti quelli che con Google Analytics ci lavorano, dovrebbero esserne a conoscenza.

Il problema delle Sessioni

L’errore è quello di equiparare una sessione ad un visitatore, perché come abbiamo visto sopra, un singolo visitatore può aprire diverse sessioni e di solito lo farà.

Se ora guardate il report dei canali di traffico in Google Analytics, dovete sapere che le metriche visualizzate sono calcolate in base alle sessioni.

Anche il tasso di conversione dell’obiettivo di e-commerce viene calcolato in base alle sessioni (transazioni * 100 / sessioni).

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Una sessione è un parametro combinato di Google Analytics (viene utilizzata per tracciare altre grandezze – n.d.t.) ed è necessario essere consapevoli dei criteri con cui viene definita, per trarre le vostre conclusioni.

Può anche essere che per un determinato modello di business (ad esempio per l’affiliazione), le sessioni rappresentino il parametro di riferimento corretto, ma in un comune sito di e-commerce, solitamente questo non è il caso.

Soluzione: dimensioni personalizzate

Arricchire le sessioni con informazioni più dettagliate è il primo passo per aumentare la qualità dei dati. Un buon inizio in questa direzione è definire le dimensioni personalizzate nell’account di Google Analytics.

Nelle impostazioni della Proprietà in Google Analytics (Amministrazione > PROPRIETÀ – n.d.t.) si trovano le voci di menu necessarie:

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Oltre alle modifiche alle impostazioni di Google Analytics, deve essere adattato anche il codice di tracciamento. Le possibilità tecniche sono molteplici; ad esempio, l’ID di un visitatore può essere trasferito dal sistema di vendita online a Google Analytics, il che permette di tenere traccia di un utente attraverso più sessioni e anche attraverso più dispositivi.

Prima però dovrebbe essere affrontato il problema della privacy. In generale, i dati relativi all’utente, come gli indirizzi di posta elettronica, non possono essere trasmessi a Google Analytics, ma un numero pseudocasuale generato dal sistema potrebbe essere una soluzione. In ogni caso deve esplicitamente dichiarato in anticipo ogni dato che tracciamo e che trasmettiamo, per essere sicuri di non infrangere le leggi in vigore.

Un’integrazione tecnica sulle dimensioni utili si può trovare sul blog di web analytics di Simo Ahava, che tra l’altro, è un blog eccellente per quanto riguarda tutte le questioni relative a Google Analytics.

> Clicca qui per le Dimensioni personalizzate

Cosa significa in realtà Frequenza di Rimbalzo

Un’altra metrica molto avvincente e popolare è la frequenza di rimbalzo. Simile alla metrica della sessione, la frequenza di rimbalzo semplifica le cose per trarre conclusioni più facilmente. Il che non è un male di per sé, ma offre altresì spazio a interpretazioni errate. Ecco la definizione di frequenza di rimbalzo di Google:

“La frequenza di rimbalzo è la percentuale di sessioni costituite da una singola pagina (cioè sessioni in cui la persona ha abbandonato il sito dalla stessa pagina di entrata, senza interagirci)”.

Il problema della Frequenza di rimbalzo

Per rendere completamente chiara questa definizione, dovrebbero essere aggiunti due o tre punti:

Punto N.1

La parte “senza interagire” viene spesso trascurata, ma è molto importante, perché la frequenza di rimbalzo non viene influenzata solamente da una nuova pagina visualizzata, ma anche da una particolare interazione avvenuta nella pagina stessa.

Esempio:
Su una landing page ci sono un video a riproduzione automatica e una finestra di una chat dal vivo, che innescano un evento, o la visualizzazione di una nuova pagina. Questa landing page avrà un tasso di rimbalzo enormemente basso, ma non significa che la qualità della pagina sia particolarmente buona.

In una citazione originale di Caleb Whitmore che ho letto in un blog, Caleb affermava che: “una frequenza di rimbalzo del 3,8% non è davvero un granché, indica che non funziona”.

Punto N.2

I visitatori registrati come un rimbalzo, sono comunque conteggiati fra i visitatori del sito. Questo può sembrare ovvio, ma non sempre viene preso in debita considerazione.

Esempio:
Un visitatore cerca gli orari di apertura, i numeri di telefono, gli indirizzi, ecc… e li trova direttamente sulla prima pagina (a seconda di come viene realizzato, potrebbe anche aver compilato un modulo). Il visitatore abbandona felice la pagina, ma è considerato come un rimbalzo; un rimbalzo felice.

Punto N.3

La frequenza di rimbalzo si riferisce a persone che sono entrate nel sito da quella determinata pagina (landing page). Quindi solo le sessioni costituite da una singola pagina visualizzata sono importanti. Ciò significa invece che nelle sottopagine su cui entrano solo pochi utenti, la frequenza di rimbalzo è del tutto irrilevante.

Esempio:
Il vostro carrello della spesa ha una frequenza di rimbalzo di oltre il 90%, tuttavia, dato che il carrello è stata la pagina di atterraggio di sole dieci sessioni (il resto dei visitatori era stato precedentemente su un’altra pagina), questa metrica non evidenzia il problema.

Inoltre, come si è visto sopra, la frequenza di rimbalzo è anch’essa calcolata basandosi sulle sessioni.

La frequenza di rimbalzo è molto allettante quando si tratta di identificare rapidamente dei potenziali inespressi, ma se viene male interpretata porta facilmente a conclusioni errate. Pertanto è estremamente importante essere consapevoli di cosa misura esattamente questa metrica. Perché:

  • Un rimbalzo non è una cosa buona.
  • Un rimbalzo non è un male.

Un rimbalzo è solo un rimbalzo.

Soluzione: frequenza di rimbalzo rettificata

Possiamo eliminare l’arbitrarietà della frequenza di rimbalzo, arricchendola di informazioni.

Ad esempio, aggiungendo il tempo trascorso sulla pagina e anche la profondità dello scrolling attuato dal visitatore, si giunge alla definizione di una frequenza di rimbalzo “rettificata”. Questo è molto interessante per i blogger e i fornitori di servizi, in quanto da informazioni su quanto il visitatore ha interagito con la pagina. Ma anche qui dovete fare attenzione: la frequenza di rimbalzo rettificata non è facile da implementare e può essere male interpretata.

Se tracciate la profondità dello scrolling dei vostri visitatori, dovete decidere di tracciarlo secondo una delle seguenti grandezze:

  • pixel
  • element
  • percentuale

Scegliendo pixel o percentuale, è meglio che monitoriate i visitatori in un’area predefinita (cioè il 50%, o qualcosa del genere), per poi ricavare la percentuale assoluta. In caso contrario avrete problemi ad analizzare i dati.

Quando si tratta di aggiungere il tempo speso dal visitatore sulla vostra pagina, dovete sapere dopo quanti secondi (o addirittura minuti) è possibile contrassegnare un rimbalzo come un “potenziale cliente” (soft prospect). Questa è una domanda molto specifica, a cui a volte non si può nemmeno dare una risposta per una determinata società. Infatti può essere addirittura diversa da una pagina all’altra.

Diciamo che avete un blog e bisogna che la gente ci passi almeno 60 secondi prima che possiate essere sicuri che siano interessati al contenuto.

Se avete una landing page che vende un prodotto solo, potrebbe andar bene contrassegnare i visitatori come prospect dopo venti secondi. Inoltre se il visitatore non scorre affatto la pagina potrebbe essere irrilevante, perché magari ha tutte le informazioni che gli servono nella prima videata.

Quindi, come vedete, la rettifica della frequenza di rimbalzo, vi dà un maggior numero di informazioni, ma non si prende la responsabilità di interpretare questi numeri per voi. Ve lo rende solo più facile (o più difficile, a seconda di cosa ne pensate dei numeri ; ))

Anche in questo caso, se volete utilizzare la frequenza di rimbalzo rettificata, dovete fare diversi interventi sul sito. Qui c’è una eccellente descrizione di come farlo.

Conclusione

Google Analytics è, per impostazione predefinita, uno strumento che misura e totalizza le pagine viste. Questo rende facile integrarlo nel codice del sito e riduce la barriera d’ingresso ai nuovi utenti. Tuttavia, tanto più semplice è integrare il codice, tanto più facile è sbagliare quando si tratta di valutare i dati.

Ma non fraintendetemi, questo non succede solo con Google Analytics. Il fraintendimento dei dati è un fenomeno trasversale agli strumenti che si utilizzano ed ha le sue radici nella credulità della gente. La fiducia cieca nei dati porta alla distruzione. La comprensione (almeno in forma rudimentale) di come si determinano i dati porterà una visione più critica. Non potete dare per scontato che tutti i report di un strumento di analisi siano sicuri.

Le metriche come le sessioni, o la frequenza di rimbalzo sono buoni esempi in cui non possiamo avere una fiducia cieca nei dati. Per evitare errori di interpretazione, dovremmo quindi trasformare il “cappello di analisi in taglia unica” in uno “fatto su misura”. Allora così facilmente come lo è all’inizio, Google Analytics, vi offrirà molte opportunità di estenderlo. Questo approccio deve essere usato per portare i propri dati a un livello di precisione che eviti fraintendimenti e consenta nuove introspezioni.

Max FreundMax Freund

Traduzione di

Max lavora come consulente Senior della conversione a Konversionskraft in Germania. E’ specializzato nella progettazione concettuale, l’analisi e l’interpretazione degli a/b test per il business online.

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