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In un e-commerce c’è chi compra e chi non compra

polloIo mangio dieci polli. Tu non ne mangi nessuno. In media ne abbiamo mangiati cinque a testa, però tu hai ancora fame. Con Google Analytics è la stessa cosa, solo che non parliamo di pinguitudine vs. vivere di stenti ma di entrate e-commerce (o di conversioni).

Entro in un account Analytics. Quello che vedo nella schermata “tutto il traffico” è questo

tutto-il-traffico

Bello. Ma… Quindi?

Il fatto che in media i Cicci Benzina abbiano navigato per 4,70 pagine e siano stati sul sito 3 minuti e 17 cosa ci dice? A me personalmente, niente, però è un punto di partenza per identificare (provare a identificare) il comportamento degli utenti sul sito.

Prendiamo questi due criteri (durata sessione e profondità della visita). Come si possono combinare?

  1. Durata Sessione e Pagine/Sessione (profondità della pagina) maggiori rispetto alla media. Mi aspetto che questo tipo di utente sia un po’… ansioso, navighi per mille mila pagine in cerca di conferme. Si insomma, uno che vuole essere proprio sicuro del suo acquisto.
  2. Durata Sessione maggiore della media e profondità della pagina inferiore alla media. Mi aspetto uno che approfondisce ogni virgola di ciò che legge.
  3. Durata sessione minore della media e profondità della pagina maggiore della media: mi aspetto utenti che cercano qualcosa in particolare ma non lo trovano
  4. Durata sessione e profondità minore della media: in pratica i rimbalzi e gli accessi “mordi e fuggi”, cioè traffico poco qualificato.

Naturalmente, mi aspetto un comportamento (anche di conversione) diverso in base alle diverse tipologie di segmento.

E in effetti….

segmentiBuona parte delle transazioni arriva dagli “ansiosi“, che sono anche gli utenti con il valore sessione più alto (molto più alto). Questo mi fa pensare che il mio target abbia bisogno di informazioni dettagliate, tante informazioni… per prendere decisioni “ragionate”.

Certo, dovrei verificare che la durata della visita e profondità della pagina non siano più alte delle media perché sto “catturando” utenti molto motivati (cioè quelli che finalizzerebbero l’acquisto anche se gli stessero bombardando le chiappe) ma che atterrano sulla pagina di destinazione sbagliata. Dovrei verificare un sacco di cose, ma è un primo punto di partenza per identificare le caratteristiche del mio target. (Tra l’altro, considerando la possibilità di creare liste da Analytics, perché non valutare la possibilità di recuperare gli “ansiosi che non hanno convertito” con una campagna ad hoc?)

Al secondo posto nel tasso di conversione e-commerce, ma molto distaccati, ci sono “i decisi”. Quelli che probabilmente sanno cosa vogliono, non perlustrano tutto il sito in cerca di conferme, ma nelle poche pagine che vedono ci stanno ben attenti.

Siamo davvero sicuri che la “decisione” sia un tratto distintivo della loro personalità? Forse si sono convinti in visite precedenti e in quella della conversione vanno a colpo sicuro

nuovi-ritornoIl fatto che non ci sia nessuno che vaga nel sito in cerca di qualcosa che non trova mi rincuora… almeno i visitatori capiscono cosa vende il sito…… e che non è un sexy shop. E’ già qualcosa.

Vedere questo segmento popolato però mi potrebbe indurre a credere che il sito non comunichi nel modo migliore quello che vende e quali sono i suoi obiettivi.

Infine il segmento più popolato: quello dei visitatori mordi e fuggi. Teoricamente traffico non in target o poco qualificato. Perché teoricamente? Perché questo segmento comprende anche i rimbalzi (che per definizione hanno tempo zero). Sarebbe utile “segmentare ulteriormente il segmento” dividendo i rimbalzi veri e propri dai mordi e fuggi.

Si ottiene una cosa di questo tipo

mordi-e-fuggiche è una cosa che ha già più senso… ma che, allo stesso tempo, data la mole dei soli rimbalzi (il 51,60% delle visite totali) mi spinge a domandarmi perché gli utenti rimbalzino. In che pagina atterranno? Con che dispositivo? Da che canale….?

In Conclusione

Analytics non mi da risposte (e se è solo per questo, non le da neanche a voi) mi spinge solo a farmi altre domande e a formulare ipotesi. Testarle non sarebbe male. Di sicuro sarebbero test che hanno più senso che non un A/B sul colore del pulsante “aggiungi al carrello” perché me lo ha detto un Apologist del Conversion Optimization.

Cosa c’entra il Remarketing col Black Friday?

Lo ammetto, Justin Cutroni svetta nella hit parade dei miei eroi personali. Si intende… subito dopo Raffaella Carrà e i Pooh.

L’anno scorso scrisse di Cohort Analysis e spiegò un metodo possibile due metodi possibili basati sull’ “Analytics di allora” per creare le coorti sulla base della data della prima visita. Le soluzioni erano (ovviamente) eleganti: variabili personalizzate o eventi. Non per niente Justin è Evangelist e non Specialist :mrgreen: . Comunque, fatto sta che un pò perché me lo ha suggerito Justin, un po’ perché stavolta ci sono arrivata anche da sola, avevo pensato… “ma pensa te che figata spaziale usarlo per il remarketing“. 

La Cohort Analysis con… l’Analytics dei giorni nostri

Giocando con Analytics, ieri mi son messa a fare segmenti come se non ci fosse un domani. Un esempio è questo

segmenti-avanzati

 L’ho replicato anche per ottobre e novembre. Il risultato è per certi versi ovvio, per altri un’ottima spiegazione ai clienti quando ti martellano le ovaie perché AdWords (secondo loro) non rende.

Il grafico ci dice che chi ha iniziato il suo percorso d’amorosi sensi (…) con il sito a settembre tende a convertire di più (numericamente) nel mese stesso (questa è la scoperta dell’acqua calda), ma poi converte anche nei mesi successivi (e questa è la spiegazione ai clienti picconatori di organi genitali).

cohort-analysis

Analizzando il valore medio dell’ordine, un dato salta all’occhio: nella prima metà del mese successivo, lo scontrino medio sale. Forse che questi utenti comprando articoli più costosi ci vogliono pensare un pò su? 

valore-medio

Dati alla mano, mi viene un’ipotesi (non l’ho ancora provata e non so se funziona): e se facessimo una campagna di remarketing, aggressiva ma limitata nel tempo, sui prodotti più costosi da rivolgere a chi è entrato nel sito la prima volta un mese prima? Si, ma come si fa? Provo e riprovo con le liste da Google Analytics ma non trovo una soluzione. Finché oggi entro nella Libreria Condivisa di AdWords e cosa trovo? 

elenchi-remarketing

E il Black Friday cosa c’entra con tutto sto pistolotto? 

Beh si… volevo vedere che succede mettendo un titolo a caso. Ma pensateci, il Black Friday (o i periodi di saldi) non sono forse un periodo particolare nell’esistenza di un negozio? 

Porta gli occhiali? Il cappello com’è? Ma è Jack ecco chi è: identikit dell’acquirente da black friday.

La butto lì… scrivo a voce alta  :mrgreen:

  • uno che ha avuto una botta di culo, non sapeva degli sconti da Black Friday, è capitato nel sito e ha comprato ma avrebbe comprato anche alla vigilia di Natale (solo se avete le spedizioni ultra veloci)
  • uno che puntava quel divano Emu da giardino fin dall’estate 2009, poi… son soldi eh… ma trovandolo al 50% di sconto lo compra. 

Entrambe le ipotesi sono possibili, ma forse il “cercatore di occasioni” è più probabile. Se domani, per “n motivi” avessimo la necessità di svuotare il magazzino, il nostro “cercatore di occasioni” non è forse il target ideale? 

Ps. La lista è creata da AdWords, quindi la possiamo usare sia per il remarketing su rete di ricerca che su rete display.

le Offerte per le Campagne Potenziate sono come far la Spesa al Mercato

Vi è mai capitato di fare la spesa al mercato in orari diversi? La mattina la frutta e la verdura costano X e più ci si avvicina all’orario di chiusura tutto costa X-1, X-2, X-3 etc. E a cosa è dovuto lo “sconto”? il Ciccio di Nonna Papera di turno, piuttosto di buttare via merce deperibile (quindi 0€ di guadagno) preferisce “svenderla” o quasi. 

Cosa c’entra il mercato con AdWords?

Da quando sono state introdotte le campagne potenziate è possibile fare offerte CPC differenziate

  • per località
  • per fascia oraria e giorno della settimana
  • per dispositivo (anche se non si può scegliere di tenerne solo uno o solo l’altro)

offerte-campagne-potenziate

 

Perché il martedi dalle 10:00 a mezzanotte è meglio di lunedì da mezzanotte alle dieci?

Volendo ci basterebbe impostare il monitoraggio delle conversioni di AdWords e leggere i dati sulle conversioni: nella Tab Dimensioni dovremmo trovare tutto quello che ci serve.

Ma cosa accade se la “macro-conversione” è la transazione e non solo la raccolta lead? Avere 10 transazioni dal valore medio di 400€ e un tasso di conversione dell’1% è ben diverso dal registrare lo stesso numero di vendite con lo stesso tasso di transazione ma con un valore medio di 800€. (Mi sento quasi una psicologa vera per questa bella scoperta). Qui casca l’antico animale mitologico dahu, o per farla più semplice… casca l’asino.

Però siccome noi siamo talmente avanti che praticamente abbiamo fatto il giro, abbiamo collegato l’account AdWords all’Analytics, e in quest’ultimo abbiamo anche messo il monitoraggio e-commerce. Vuoi che Analytics, con tutti i dati che ci da, non ci dica anche come ottimizzare una campagna AdWords? Impossibile! Infatti basta creare un report personalizzato. Neanche troppo sbattimento dato che lo trovate già fatto  ;-).

Il gruppo di metriche che vogliamo indagare è dato da:

  • valore medio dell’ordine
  • prezzo medio degli articoli acquistati e quantità media 
  • entrate generate
  • visite
  • transazioni
  • tasso di conversione e-commerce

Mentre le dimensioni, a seconda dell’offerta da personalizzare saranno:

  • città
  • device
  • giorno della settimana (il giorno 0 è la domenica)
  • ora del giorno

Ho aggiunto anche un filtro paese/zona selezionando solo l’Italia (l’ecommerce in questione vende prevalentemente in Italia, ma sporadicamente ci sono delle transazioni dall’estero)

Cosa ne esce?

Un report come questo (qui è per città, ma le altre tab seguono lo stesso principio)

potenziate-città

 

E adesso che ci faccio?

I siciliani sembrano proprio essere i meno pezzentoni di tutti  😉 con un valore medio dell’ordine decisamente più alto (oltre ad avere un tasso di conversione migliore rispetto agli altri). Fare un’offerta più alta per la Sicilia sembra una buona idea: anche se siamo già nelle top position, alzare il bid ci garantisce una maggior frequenza di pubblicazione. Per l’Emilia Romagna invece potremmo anche azzardare un’offerta inferiore a Lombardia e Lazio, pur avendo un tasso di conversione maggiore di queste ultime.

E se volessimo proprio spadroneggiare con spirito distintivo?

I siciliani spendono quasi il doppio rispetto agli altri. I romagnoli e gli emiliani sono fra quelli che spendono meno. E se facessimo una campagna di remarketing studiando una promozione diversa in base alla località? Se ai siciliani mostrassimo nei banner solo articoli con un prezzo superiore a una certa soglia e a emiliani e romagnoli mostrassimo solo articoli più economici?