Se non lo puoi misurare non lo puoi migliorare [Lord Kelvin]

Occupandomi da anni di web analytics so che la mia visione è viziata dal fatto che chi si rivolge a me lo fa perché ha un problema. Detto questo oltre l’80% degli account di Google Analytics che mi capita di vedere sono affetti da pesanti errori di configurazione o da settaggi incompleti che rendendo le statistiche del tutto inutilizzabili. Il problema vero è che i dati raccolti sono poi utilizzati per prendere decisioni sulle proprie strategie di web marketing con conseguenze spesso disastrose.

Da premesse errate, conclusioni sbagliate…

Ecco un elenco degli errori più comuni di cui ho già parlato in varie occasioni. Se hai dubbi sul fatto che alcuni dei punti riportati sotto possono affliggere anche le tue statistiche e ti occupi di web marketing probabilmente ti posso aiutare. Da oltre 10 anni tengo corsi di web marketing direttamente in azienda con una formula che si è andata via via affinandosi ma sostanzialmente è un mix tra formazione e consulenza. Infatti durante i corsi non solo spiego come funziona Google Analytics, i principi e le caratteristiche delle varie statistiche ma insieme controlliamo le configurazioni degli account aziendali e le mettiamo a punto in funzione del sito e della strategia di comunicazione adottata. La nostra formula Learn by doing fa si che alla fin del corso i partecipanti non solo abbiano imparato a leggere le statistiche ai fini del business e verificarne la corretta configurazione, ma si troveranno anche con un sistema di analytics affidabile su cui poter contare.

I 19 errori più comuni

1. Mancato o errato tracciamento delle campagne di web marketing (banner, post, email, pdf, pubblicità offline, ecc…).
2. Mancata o insufficiente configurazione degli obiettivi.
3. Nei siti non di eCommerce mancata attribuzione del valore agli obiettivi rendendo inutile la preziosa informazione “Valore Pagina” che Google Analytics offre.
4. Frequenza di rimbalzo sotto il 20%. Si tratta sicuramente di un errore dovuto probabilmente a un evento (es. popup o video) che partendo in automatico abbattono le visite che andrebbero considerate come bounce.
5. Inclusione del traffico aziendale. Soprattutto in siti con un numero di visite giornaliere limitato (diciamo sotto le 100), occorre escludere le visite dei dipendenti e di chi sviluppa e mantiene il sito che andrebbero a falsare tutti i dati raccolti includendo visitatori che hanno un comportamento anomalo rispetto ai visitatori.
6. Errori di tracciamento cross domain. Tipici dei siti multilingua su differenti domini o sottodomini o a siti di ecommerce con sistemi di pagamento esterni al sito (es. PayPal). Il traffico viene classificato come da un altro sito (referral) o diretto perdendosi la fonte originale.
7. Mancata attivazione delle funzionalità di eCommerce base e avanzato.
8. Raddoppio dei dati di eCommerce. Avviene nel caso in cui gli acquirenti facciano un refresh della pagina di ringraziamento dopo il pagamento.
9. Pagine differenti mostrate come una stessa pagina. Questo tipo di errore è comune per i siti multilingua in cui si utilizza una sola vista. Come sappiamo Google Analytics non mostra normalmente il dominio degli url: www.miosito.it/home/ viene mostrato come /home/. Nel caso abbiamo utilizzato lo stesso UA per siti differenti (miosito.it e miosito.com) nelle statistiche le visite www.miosito.it/home/ e www.miosito.com/home/ verranno sommate in /home/.
10. Mancato collegamento degli account Analytics e AdWords.
11. Mancata attivazione della raccolta dati per il remarketing.
12. Mancato collegamento della Search Consolle all’account Google Analytics
13. Mancato configurazione delle ricerche interne al sito. In questo modo non si vede cosa gli utenti cercano nel sito ed esplode il numero di pagine che saranno distinte dai parametri di ricerca.
14. Mancato esclusione di parametri per gli url provocando un aumento sconsiderato delle pagine differenti del sito (es. paginazione, ordinamento, ricerche e altri dati di sessione).
15. Mancato attivazione delle Funzioni di generazione dei rapporti sulla pubblicità che permettono di conoscere sesso, età e interessi del proprio pubblico. Questi dati sono fondamentali per campagne Google Display, Facebook e qualsiasi altro sistema di advertising con cui è possibile scegliere il pubblico destinatario.
16. Configurazione errata dei filtri o errato ordine di applicazione. Lo spaglio più frequente è utilizzare in successione più filtri di inclusione. In questo caso i dati raccolti saranno determinati solo dal primo filtro.
17. Mancata creazione di una vista senza filtri per avere una sorgente di dati “pura” e non affetta da nostri eventuali errori di configurazione e di una vista di BackUp o di test.
18. Pagine duplicate nei report. Tipico il caso in cui vengono scritte un po’ con maiuscole e un po’ con minuscole. Ricordiamo che Google Analytics è case sensitive. Es. /prodotti/Pialla e /prodotti/pialla vengono individuate come pagine diverse falsando le statistiche delle pagine più viste.
19. Statistiche invalidate dalla presenza di traffico di spam derivante da robot.

Se anche voi volete migliorare le vostre azioni di web marketing e misurane gli effetti basandovi su informazioni corrette, volete poter valutare il lavoro dei vostri fornitori e sapere cosa sta succedendo in prossimità e all’interno del vostro sito aziendale prendete in considerazione di fare un corso aziendale personalizzato di Web Analytics.