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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.

Il Remarketing con Analytics: Come ti Catturo i Supereroi

Questa volta scegliere l’accompagnamento musicale è stato facile  😆

Il 30 Gennaio il blog di Analytics ha annunciato una novità nella creazione delle liste di remarketing: (a breve) sarà possibile per tutti sfruttare le potenzialità dei “nuovi segmenti avanzati” anche nella creazione delle liste di remarketing da Analytics.

Al di là dei miglioramenti all’interfaccia le vere novità sono due:

  • la possibilità di segmentare per utente (e non solo per visitatore)  
  • la possibilità di individuare “coorti” di utenti sulla base della data della loro visita. (Nelle liste di AdWords questa possibilità c’era già).

Cosa cambia?

Immaginiamo di avere un e-commerce che vende abbigliamento tecnico da supereroi: il nostro potenziale target di clienti è ben definito ed è dato da Capitan America, Hulk, Iron Man, Batman, Superman e l’Uomo Ragno, o per dirla in un altro modo: Steve Rogers, il Dr. Bruce Banner, Tony Stark, Bruce Wayne, Clark Kent e Peter Benjamin Parker.

La nostra attività è ben avviata, abbiamo trovato il nostro oceano blu: una nicchia di mercato, quella dei supereroi che non ha molte alternative nella scelta dell’abbigliamento e online non riesce a soddisfare facilmente le proprie esigenze, abbiamo anche un servizio clienti da fare invidia ad Amazon. Però…. però i supereroi non crescono sugli alberi e vorremmo fare in modo che i “già clienti” acquistino con una frequenza maggiore, o almeno che aumentino il valore medio del loro scontrino. 

Questo è l’obiettivo della nostra campagna di remarketing: non invogliare i visitatori del sito a comprare, ma invogliarli a comprare di nuovo e spendere di più.

Per raggiungere il nostro obiettivo la nostra strategia prevede le spedizioni gratuite con un drone per gli ordini sopra gli 80€ (sul nostro sito le spedizioni si pagano sempre) sia la possibilità di raddoppiare i punti fedeltà grazie ai quali si possono ottenere dei super-premi.

Immaginiamo che il percorso d’acquisto tipico sia questo

supereroi-acquisto-visita

Abbiamo complessivamente 13 ordini per un valore medio di 74,77€.

Creando una lista per gli acquisti sotto gli 80€, targettizzeremmo 9 ordini

supereroi-acquisto-visita

 Diversa però è l’attitudine all’acquisto dei 4 super-eroi e diverso è il loro valore per il nostro e-commerce. Di conseguenza diverso dovrà essere anche il nostro modo di approcciarci a loro

supereroi-acquisto-utente

 I dati adesso ci appaiono diversi: remarkettizzando il singolo acquisto (visita), correremmo il rischio di trattare allo stesso modo  Capitan America che fa un solo ordine da 65€, Hulk che ne fa uno da 20€, Iron Man che ne fa 3 di cui solo uno sotto i 75€, Batman che fa 4 ordini e Superman che acquista 3 volte. Si tratta invece di supereroi con super-poteri e caratteristiche diverse: da un lato abbiamo quelli che hanno fatto solo un primo timido acquisto, dall’altro clienti “abituali”. 

In quest’ottica possiamo riformulare la strategia e adeguare a essa la tattica: potremmo decidere di offrire la spedizione gratuita con il drone per acquisti maggiori a 75€ solo ai supereroi che hanno effettuato fino ad ora un solo acquisto (con l’obiettivo di stimolare l’acquisto ripetuto). I banner per questo segmento di remarketing evidenzieranno proprio questa promozione. Ai supereroi “fedeli”, per i quali creeremo dei banner ad hoc, potremmo invece dedicare il raddoppio dei punti fedeltà per acquisti sopra i 75€: l’avvicinarsi del raggiungimento dell’obiettivo li dovrebbe spingere ad acquisti più frequenti mentre la soglia di spesa dovrebbe portare ad acquisti più sostanziosi”. 

P.s. Tutti gli anni Batman fa un regalo a Robin per san Valentino. Perché non creare una lista di remarketing basata sulla data dell’acquisto?  😆

Perché lavorare quando posso fare acquisti sul mio ecommerce preferito

Avete presente “Hey You” dei Pink Floyd? Alla fine Roger Waters dice “together we stand divided we fall”. Ecco, con la lettura dei dati di Analytics è vero il contrario. Si, ok… il contesto non è proprio lo stesso, ma con Analytics, chi segmenta vince. (Con questa supposta di saggezza mi autoproclamo vincitrice del premio Pleonasticismo 2.0).

Google Analytics Solutions Gallery è un ottimo strumento per raggiungere il massimo risultato con il minimo dello sforzo: mette a disposizione dashboard, rapporti personalizzati e segmenti importabili direttamente nel proprio account. E’ qui che ho trovato il segmento avanzato “Work-place usage”. 

workplace usage

Perché non creare l’omologo per il “non work place usage” e confrontare i due segmenti?

non-workplaceCosa mi aspettavo? 

Chi non si aspetta l’inaspettato, non scoprirà la verità [Eraclito] . Mi sa che la verità è molto lontana da me  😆 Mi aspettavo un sacco di ricerche / visite “esplorative” durante gli orari di lavoro, e la maggior parte delle entrate / transazioni negli orari serali, e invece?

confronto-workplace-vs-nonworkplace

La gente in ufficio lavora? Considerando che compra (su questo sito almeno) quasi quattro volte in più rispetto a quando è comodamanente distesa in divano a casa propria, pare proprio di no  😉

Ok… in ufficio si compra di più, ma pare che acquistando la sera si sia più propensi a comprare oggetti di maggior valore. 

E adesso che lo sappiamo?

A cosa servono i report di Analytics? (fare i fighi coi clienti non vale). Teoricamente dovrebbero darci informazioni utili, o quanto meno, aiutarci a formulare delle ipotesi.

Con questi segmenti “mi faccio un’idea” di quanto avviene sul sito, se poiscendo nel dettaglio delle fasce orarie (come avevo fatto qui) … la mia ipotesi è quella di suggerire al cliente di puntare “di giorno” su articoli più “di massa” e la sera su quelli più costosi. E volendo, lo stesso potrebbe valere per il remarketing.