Oggi il marketing opera tra analytics, advertising, SEO, copywriting, AI generativa e automazioni: investire in competenze è necessario, ma la modalità con cui lo si fa fa la differenza.

Penso che, nonostante quello che si vede online, sia chiaro a tutti che le scorciatoie e le ricette miracolose non solo non sono utili, ma spesso siano la via più breve per l’insuccesso. Le guide pratiche possono essere fonte di ispirazione e utili nel caso si abbia già un buon livello di competenza ma non possono sostituire un percorso di apprendimento tradizionale e solido.

Condivido nel seguito alcuni punti che ritengo importanti e che applico quando progetto un percorso formativo con i miei clienti.

Corsi registrati o a “catalogo” in cui partecipano più aziende possono sembrare efficienti, ma generano bassa trasferibilità: ignorano livello di partenza, processi interni e obiettivi di business. Un percorso efficace non si compra a scaffale: si progetta.

Il compito di HR è costruire un piano formativo che colleghi:

Ogni azienda ha una diversa maturità digitale: ciò che funziona per una start-up può non funzionare per un gruppo industriale o retail.

Le aziende che abbandonano i corsi generici e costruiscono un percorso su misura — integrando AI, SEO, copy e analytics — vedono risultati concreti: team più autonomi, decisioni migliori e performance superiori.

La vera svolta non è “fare corsi”, ma progettare una formazione che cambia i comportamenti in azienda e faccia crescere il gruppo di lavoro. Per mia esperienza un buon corso è anche un’occasione straordinaria per cementare il gruppo di lavoro, avere una visione comune e far comprendere quanto la collaborazione fra i vari ruoli permetta di ottenere risultati concreti.

In GA3, gli eventi sono definiti da tre parametri principali: Categoria evento (Event Category), Azione evento (Event Action) e Etichetta evento (Event Label) che vengono utilizzati per classificare e monitorare le azioni degli utenti sul sito web o nell’App.

In GA4 invece sono classificati come eventi personalizzati automatizzati (Automatically Collected Custom Events), eventi di misurazione avanzata (Enhanced Measurement Events), eventi consigliati (Recommended Events) e eventi personalizzati (Custom Events). Questa struttura offre una maggiore flessibilità nel tracciare e analizzare le azioni degli utenti.

Inoltre, GA4 introduce nuovi concetti come gli insiemi di parametri (Parameter Sets) e le proprietà dei dati (Data Properties) che consentono di organizzare e strutturare meglio le informazioni raccolte.

Riassumendo: scordiamoci di Categoria, Azione e Etichetta e prepariamoci a entrare in un mondo in cui tutto è un evento caratterizzato da una serie di parametri. Alcuni di questi sono comuni a tutti gli eventi (ad esempio la sessione a cui si riferiscono) mentre altri sono propri del tipo di evento o dai parametri che decidiamo di creare.

La possibilità di creare eventi direttamente dall’interfaccia utente è una novità interessante per le proprietà di Google Analytics 4 (GA4). È una funzionalità che non era presente in Google Universal Analytics ed è un buon passo avanti per personalizzare gli eventi, i relativi parametri e disporre di eventi di conversione più specifici.

Entrambi i metodi funzionano bene per gestire eventi di conversione specifici ed eventi consigliati. Utilizzare l’interfaccia utente è più semplice ma ha qualche limitazione mentre l’utilizzo di GTM è più flessibile anche se comporta qualche conoscenza in più.

Questa guida si concentra sulla creazione di eventi personalizzati tramite l’interfaccia utente di GA4.

Vediamo passo dopo passo come farlo.

Un’ultima premessa è doverosa: GA4 permette sia di creare eventi a partire da quelli già presenti sia di modificare un evento esistente.

La modifica di un evento esistente può essere utile per:

Attenzione: gli eventi modificati in Analytics presentano le seguenti limitazioni:

Si inizia da Amministrazione > Eventi

e nella parte superiore destra della tabella degli eventi, fare clic sul pulsante centrale “Crea evento“.

A questo punto si apre la schermata degli eventi personalizzati. Fare clic su “Crea“.

A titolo di esempio possiamo creare un evento che si concentri specificamente sulle visite alla pagina “Informazioni” (https://www.mio-sito.it/info_contatti/”) in modo da poter contare più facilmente quelle visualizzazioni di pagina senza dover consultare i report dei parametri.

Per prima cosa, diamo al nuovo evento un nome unico:”page_view_contatti”.

Ora dobbiamo inseriamo le condizioni corrispondenti. per prima cosa occorre specifichiamo l’evento da cui desideriamo creare il nuovo evento. In questo caso, è page_view, quindi lo inseriremo sulla prima riga di condizione come event_name uguale a “page_view”.

Ora dobbiamo indicare una condizione aggiuntiva per distinguere specificamente la visualizzazione della pagina “Informazioni” dal resto come evento separato. Utilizzeremo la condizione page_location contiene “contatti” per questa condizione.

Infine, impostiamo la configurazione dei parametri. Se desideriamo utilizzare solo i parametri già presenti nell’evento “page_view” originale, possiamo lasciare selezionata l’opzione “Copia i parametri dall’evento di origine“. In caso contrario, posso aggiungere i parametri aggiuntivi da utilizzare per l’evento “page_view_contatti”.

Nel nostro caso possiamo lasciare i parametri come sono nell’evento “page_view” originale, poiché questo evento non è molto diverso, e cliccheremo su “Crea” in alto a destra.

Questo è quello che dovremmo ottenere:

L’ultimo passo è verificare che il nuovo evento si attivi come previsto. Per farlo, è sufficiente andare sul sito e navigare sino alla pagina “Contatti”. In questo modo si dovrebbe ora attivare il nuovo evento “page_view_contatti”. Per verificare che si attivi effettivamente, apriamo il rapporto “In tempo reale” in GA4 .

Se navigheremo sino alla pagina Contatti vedremo attivarsi l’evento creato.

Uno dei motivi principali per cui la funzionalità di creare facilmente nuovi eventi nell’interfaccia è interessante è la possibilità di contrassegnare questi eventi come conversioni. Ci sono due modi per farlo.

Alcune regole per la denominazione degli eventi:

Gli eventi che si configurano hanno delle limitazioni. Ecco le limitazioni di cui devi è bene essere consapevoli:

Prima di creare eventi personalizzati, è bene consultare l’elenco di eventi raccolti automaticamente, eventi di misurazione avanzata ed eventi consigliati. Questi tipi di eventi popolano automaticamente dimensioni e metriche predefinite. Inoltre, non influiscono sui limiti sul numero di eventi e parametri che è possibile creare.

Per un corso dedicato (da Google Analytics Universal a GA4) o una consulenza aziendale progettata “su misura” siamo il giusto riferimento.

Google Analytics 4 (GA4) è l’ultima versione della popolare piattaforma di web analytics di Google. È stato introdotto in sostituzione di Universal Analytics (UA o GA3 o GUA che dir si voglia), che ci ha assistito per oltre 10 anni (dal 2012) e verrà dismesso a partire dal luglio 2023.

Ci sono molte differenze tra GA4 e UA, tra cui l’uso dell’auto-aggiornamento dei dati, una maggiore attenzione alla privacy  e una visualizzazione dei rapporti più intuitiva. Oltre ovviamente al fatto che, più siamo stati abituati a usare GA3, più fatica faremo inizialmente a cambiare approccio. Tuttavia, per quanto riguarda specificamente le metriche, ci sono alcune differenze importanti che vale la pena conoscere.

La prima differenza è la distinzione tra utente e sessione. In GA4, un utente è un navigatore che ha interagito con il sito o la app, mentre una sessione è una singola visita che può includere una o più azioni o interazioni (eventi). In GA3, la distinzione tra sessione e utente era molto meno netta.

Altra differenza rilevante è l’uso di eventi e parametri. In GA4, sono supportati molti più eventi predefiniti, ed è possibile anche creare eventi personalizzati in modo più semplice. I parametri sono utilizzati in modo diverso in GA4 rispetto a UA, e sono essenziali per aiutare a tracciare l’attività sul sito o nella App.

Durante la configurazione di Google Analytics 4 o i primi mesi di utilizzo, si potrebbe aver la necessità di confrontare i risultati della proprietà di Google Analytics 4 con quelli della proprietà di Universal Analytics per valutare la corretta implementazione.

Nel seguito riportiamo alcuni aspetti da tenere in considerazione per non rischiare di preoccuparsi inutilmente se i dati non tornano.

Google Analytics 4 calcola le sessioni in modo diverso rispetto a Google Analytics 3. Le sessioni potrebbero risultare inferiori in GA4 a causa di:

GA4 Differenze Misurazioni con GA3

ATTENZIONE: Occorre notare inoltre che mente in GA3 una sessione inizia non appena si ha una “page  view” e non ci sono sessioni attive, in GA4 una sessione può iniziare anche senza una “page view” come nel caso in cui si carichi un sito in una finestra in background.

Quelli che abitualmente sono stati indicati come Obiettivi (goal) in GA3, in Ga4 sono ora chiamati “Conversioni“, ma fino a qui cambia poco. Quello invece che fa la differenza è come vengono conteggiati: GA3 raggruppa tutte le attività del sito all’interno di una sessione. In tal modo, Google deduplica anche tutte le conversioni all’interno di quella sessione. Se qualcuno in una stessa sessione compila un modulo 3 volte, Google Analytics lo conta come un solo obiettivo raggiunto.

Al contrario, GA4 non utilizzando un modello di dati basato sulle sessioni, nell’esempio prima citato, conteggia 3 conversioni. Questa differenza è assai significa e in molti casi genera un aumento delle conversioni in GA4 rispetto agli obiettivi raggiunti in GA3. È importante sottolineare che a causa di questa mancanza di deduplicazione, il passaggio a GA4 è un ottimo momento per testare la validazione dei nostri moduli. Succede di frequente infatti che l’evento di conversione si attivi quando si fa clic su un pulsante “invia” anche senza inviare il modulo.

Per calcolare la metrica della durata media della visita su una pagina in GA3, Google sottrae l’orario di caricamento della prima pagina all’orario di caricamento della pagina successiva. Il difetto intrinseco è che Google Universal Analytics non ha modo di misurare il tempo che l’utente trascorre sulla pagina di uscita perché non c’è alcuna successiva visualizzazione di pagina e di conseguenza non si ha un’ora di uscita da cui sottrarre l’ora di arrivo nell’ultima pagina della sessione.

Poiché Google non è mai stato in grado di stabilire la durata del tempo che qualcuno ha trascorso su una pagina di uscita, GA3 ha sempre sotto-stimato la durata media della sessione. A volte di pochi secondi, altre di 10 minuti o più. E l’errore era tanto più frequente nel caso di siti mono-pagina o da mobile in cui la propensione al click sui link è solitamente minore.

GA4, diversamente, misura il tempo in modo differente inviando un timestamp con ogni evento (tra cui ad esempio c’è anche lo scroll). Quindi generalmente, quando si confrontano le metriche della durata media della sessione in GA3 con GA4, è probabile che GA4 riporti un tempo più elevato.

La metrica Tasso di rimbalzo di GA3 è influenzata in gran parte dalla quantità di tracciamenti degli eventi che sono stati aggiunti all’implementazione base di Google Analytics. Più eventi sono stati configurati, più bassa risultava la frequenza di rimbalzo. Al contrario, i proprietari di account che non hanno implementato alcun tracciamento degli eventi personalizzato fanno registrare un tasso di rimbalzo più consistente.

In GA4, la metrica Tasso di Coinvolgimento viene utilizzata al posto del tasso di rimbalzo. Il tasso di coinvolgimento è la percentuale di visitatori la cui visita è durata più di 10 secondi, ha avuto un evento di conversione, o almeno 2 visualizzazioni di pagina o schermata per le App. In pratica il Tasso di Coinvolgimento è l’inverso del tasso di Rimbalzo, diciamo che pur mostrando metriche confrontabili, GA4 ha una visione più ottimista!

Con GA4, il tracciamento degli eventi diminuirà il tasso di rimbalzo solo se viene settato come una conversione. Il risultato è che se si aveva un tasso di rimbalzo molto basso in Universal Analytics dovuto all’aggiunta di molti eventi, è probabile che il tasso di rimbalzo in GA4 sia più alto. Al contrario, se il tasso di rimbalzo era particolarmente alto in Universal Analytics, non ci si dovrà stupire se ci saranno valori più bassi in GA4.

Nonostante GA4 sia l’opzione predefinita per le nuove proprietà di Google Analytics dal 14 ottobre 2020, molti marketer e sviluppatori web non hanno ancora effettuato la transizione da UA a GA4 e spesso si sono limitati a una conversione automatica che porta spesso a implementazioni imprecise o addirittura inutili.

Una possibile ragione è che Google Analytics 4 funziona in modo differente dal suo predecessore e, pur offrendo nuove funzionalità, ha subito critiche per bug presunti e per la mancanza di alcune funzionalità apprezzate dagli utenti di UA.

Cerchiamo quindi di capire da Google Analytics Universal a GA4: cosa cambia? E quando?

Il 16 marzo 2022, Google ha annunciato che Universale Analytics interromperà l’elaborazione dei dati dal 1º luglio 2023 per le proprietà standard UA e dal 1º ottobre 2023 per le proprietà UA 360. Il periodo di tempo relativamente breve tra l’annuncio e la data di fine ha sorpreso molti marketer e causato un leggero panico nel settore. Anche se Google Analytics 4 era uscito dalla beta dal 2020, l’adozione era ancora relativamente bassa. Questo ha probabilmente influenzato la decisione di Google di accelerare i tempi.

Più di un anno potrebbe sembrare un tempo sufficiente per aggiungere uno script di tracciamento su un sito, ma è importante ricordare quanto possa essere critica l’implementazione di Google Analytics per la maggior parte delle aziende quando si tratta di misurare il proprio sito in modo corretto ed efficace. Prima di iniziare ad implementare Google Analytics 4, è cruciale capire come sia diverso da Universal Analytics.

Una delle funzioni più attese di GA4 è la capacità di tracciare i dati del sito web e dell’app nella stessa proprietà.

GA4 infatti sfrutta lo stesso modello di misurazione di Google Analytics Firebase (utilizzato per le app mobile) in cui tutte le interazioni sono catturate come eventi. Questo nuovo data model unificato tra il sito e l’app mobile significa che sarà più facile combinare i dati e seguire il comportamento degli utenti che interagiscono sul sito e sulle App.

Un’altra differenza significativa tra UA e GA4 riguarda il modo in cui vengono acquisite le interazioni. UA, acquisisce le interazioni con diversi tipi di hit, come le visualizzazioni di pagina, le transazioni e le interazioni social. In GA4, al contrario, acquisisce le interazione acquisita come eventi.

Gli eventi esistevano anche in UA, con una categoria, un’azione e una descrizione associati, ma queste classificazioni non esistono più in GA4. GA4 lavora con i parametri dell’evento che sono informazioni aggiuntive sull’azione (evento) che ha compiuto l’utente. Alcuni parametri di evento vengono inviati automaticamente, come page_title, mentre altri possono essere aggiunti (è possibile registrare fino a 25 parametri per ciascun evento).

Dal momento che i modelli di dati sono fondamentalmente diversi, Google consiglia di non copiare semplicemente la logica degli eventi esistenti da UA a GA4, ma di implementare invece una nuova logica che abbia senso in questo nuovo contesto. Torneremo su questo argomento con un post più specifico.

Un’altra differenza tra UA e GA4 che può diventare evidente quando si iniziano a confrontare le statistiche tra i due sistemi, riguarda i valori delle sessioni.

In UA, una sessione rappresenta il periodo di tempo in cui un utente è attivamente impegnato sul sito. Dopo essere atterrati sul sito, questi sono gli eventi che interrompono una sessione in UA:

In GA4, invece, l’evento session_start genera un ID di sessione a cui, durante la sessione stessa, sono associati tutti gli eventi successivi. Similmente ad UA, una sessione termina dopo 30 minuti di inattività (o le impostazioni del timeout della sessione), ma le sessioni possono ora proseguire oltre la mezzanotte e non sono influenzate dal riscontro di nuovi parametri di campagna. Se il sito ha un pubblico globale (cioè con differenti fusi orari), ciò può causare discrepanze nel numero delle sessioni tra UA e GA4.

Con GA4, le esportazioni in BigQuery sono disponibili per tutte le proprietà (per UA, ciò era limitato alle proprietà di Analytics 360). Ciò significa che si possono inviare eventi grezzi a BigQuery, che successivamente possono essere rielaborati e aggregati utilizzando SQL.

L’utilizzo di BigQuery non ha alcun costo a condizione che l’utilizzo sia entro i limiti della sandbox per BigQuery (10 GB di spazio di archiviazione attivo e 1 TB di dati di query elaborati ogni mese). Vale la pena notare che l’ambiente sandbox non supporta il live streaming dei dati.

Alcune delle mancanze più significative di GA4 sono le metriche relative ai rimbalzi (bounce rate). GA4 ha scelto di adottare un approccio più “positivo” e riportare le cifre per il tasso di coinvolgimento. In poche parole, il tasso di coinvolgimento è calcolato come percentuale di sessioni con coinvolgimenti /sessioni.

Ma cosa sono le sessioni con coinvolgimento? Sono tutte quelle sessioni che sono durate almeno 10 secondi, hanno almeno 1 evento di conversione o hanno almeno 2 visualizzazioni di pagina (sito) o schermata (App).

Quindi il tasso di rimbalzo non esiste più in GA4?

Esiste, ma viene calcolato in modo un po’ diverso in GA4. In Google Analytics 4, il tasso di rimbalzo è la percentuale di sessioni che non sono sessioni con “coinvolgimenti”. In altre parole, il tasso di rimbalzo è l’inverso del tasso di coinvolgimento.

Se stavate  utilizzando le funzionalità base di GA Universal, potevate utilizzare GA senza Google Tag Manager. Ad esempio, potevate creare conversioni della pagina di destinazione in Google Analytics stesso.

Ora, con GA4, ciò non è più possibile. Tutti i goal sono basati su eventi, quindi è più importante che mai conoscere bene Google Tag Manager. Soprattutto se utilizzate realmente Google Analytics per attività di marketing o ecommerce.

Comprendere il Tag Manager (o GTM) e saper lavorare con esso, è anche utile per la raccolta avanzata di dati. Ad esempio, sarà utile per creare eventi personalizzati e dimensioni personalizzate, possibile in parte anche dalla nuova interfaccia di GA4, ma in modo meno organico e strutturato.

Mentre Universal Analytics conserva i dati praticamente per sempre, i dati di Google Analytics 4 scadono dopo 14 mesi.

Per quanto riguarda i dati sulle abitudini degli utenti (cookies o identificatori di utente) Universal Analytics, permette di scegliere tra più opzioni: 14 mesi, 26 mesi, 38 mesi, 50 mesi e non scadere automaticamente. Diversamente Google Analytics 4, hai solo due opzioni: 2 mesi e 14 mesi.

In GA4 sebbene la comparazione anno su anno sarà ancora possibile, non sarà più possibile accedere ai dati storici. Per ovviare sarà necessario predisporre una copia di backup dei dati di GA4 su BigQuery.

Ai sensi del GDPR, l’indirizzo IP viene considerato un dato personale. In Universal Analytics, era necessario configurare attivamente GA per anonimizzare gli indirizzi IP in modo da poter conformarsi alla normativa GDPR, con Google Analytics 4, gli indirizzi IP vengono automaticamente anonimizzati.

In GA3, c’era l’account, sotto il quale c’era una proprietà (come un sito web, un blog o un’app), e sotto ogni proprietà, c’erano le Viste. Di default, si aveva una sola Vista non filtrata nella quale si potevano vedere tutti i rapporti. Per chi lo desiderava si potevano configurare altre Viste grazie alla definizione e applicazione dei Filtri.

Ad esempio si potevano avere viste per tracciare sottodomini, o per isolare tutto il traffico proveniente da un determinato paese.

In GA4 non ci sono più le viste ma ci sono i Data Stream (Flusso dati), che sono diverse fonti di informazione che alimentano ciascuna la proprietà di Google Analytics. Quindi, si potrebbe avere un data stream per il sito web, un’app iOS o un’app Android e poi vedere i rapporti aggregati.

Va inoltre segnalato che mentre Universal Analytics raccoglie dati a livello di proprietà con un ID di tracciamento, GA4 raccoglie dati a livello di flusso tramite un ID di flusso dati univoco. Ogni proprietà GA4 può avere fino a 50 flussi di dati suddivisi tra Web e App con un limite di 30 flussi di dati per le App.

Va inoltre segnalato che poiché l’ID di tracciamento di GA3 utilizzava i codici UA e GA4 si è spostato su gtags, è più difficile verificare quale stream è presente su un sito con Google Tag Assistant.

Con Universal Analytics, il campionamento dei dati avviene automaticamente quando si raggiunge il limite di 500.000 sessioni per l’intervallo di date scelto.

In GA4, i report standard sono sempre non campionati. I report avanzati vengono campionati quando i dati superano i 10 milioni. In UA, i dati possono essere campionati se si applica una dimensione secondaria o un segmento ai report standard. Ma in GA4, è possibile applicare confronti e dimensioni secondarie, filtrare i report e tutto può rimanere non campionato.

Ora che Google Analytics passa da un modello di dati basato sulla sessione a un modello basato sugli eventi, i cambiamenti non sono pochi e come sappiamo gli ingegneri di Google sono sempre al lavoro e è quindi presumibile che avverranno altri cambiamenti.

Da oggi, sta a noi iniziare ad esplorare e imparare. Se avete bisogno di un aiuto per il passaggio a GA4 o volete farlo a 4 mani o volete semplicemente aggiornare le vostre conoscenze o quelle del vostro gruppo di lavoro, possiamo aiutarvi. Lasciate i vostri dati compilando i form e capiremo insieme quale potrebbe essere l’approccio migliore: un corso dedicato (da Google Analytics Universal a GA4) o una consulenza aziendale progettata “su misura”?

Dal luglio 2023, GA3 non raccoglierà più dati e, dopo qualche mese, non saranno più disponibili nemmeno per la consultazione. Occorre quindi agire al più presto anche per i seguenti motivi:

GA4 infatti, fornirà metriche differenti o, per lo meno, calcolate in modo diverso.

Con GA4, si passa da un sistema basato su sessioni e visualizzazioni pagine a un data model incentrato su eventi e parametri.

Gon GA4 non serve più utilizzare 2 sistemi: GA3 per i siti e Firebase per App. Finalmente si può utilizzare uno strumento unico che produce le stesse metriche che sono così confrontabili e aggregabili.

Finalmente le Analytics possono misurare le interazioni con gli utenti anche quando questi cambiano il device con cui navigano. Si può ad esempio scoprire quanti utilizzi della App sono stati necessari prima che l’utente accedesse al sito. Oppure i reali tassi di conversioni delle campagne di web marketing multi-device.

6 - Tracking automatico di alcuni tipi di eventi

Con GA4, abilitando la misurazione avanzata, è possibile misurare senza script aggiuntivi: scroll, click sui link che portano all’esterno del sito, interazioni con i video, ricerche sul sito, form e, udite udite, download dei file.

Quest’ultima funzionalità è sempre stata fonte di grattacapi in GA3.

GA4, a differenza di GA3, permette di corredare gli eventi con parametri aggiuntivi superando i classici:

Grazie al DebugView è possibile verificare i propri settaggi in tempo reale abbattendo drasticamente i tempi di verifica.

Sono disponibili nuove metriche quali: Engaged Session, Engagement Rate, Engaged session per user e Average engagement time.

A differenza di GA3, in cui era prevista solo GA360, GA4 offre una connessione gratuita con BigQuery in modo da poter facilmente utilizzare Query SQL sui dati grezzi e connettersi con altre fonti.

Come in passato (con Google Analytics 360) in GA4 sono preimpostati una serie di report avanzati che permettono analisi complete quali: esplorazione Coorti, Funnel, Sovrapposizione segmenti, analisi percorsi di navigazione, lifetime utente.

In GA4 qualsiasi evento può essere indicato come Conversione (i vecchi goal o obiettivi di GA3). Le conversioni di GA4 possono basarsi anche su condizioni complesse basate su combinazioni di pagine viste, eventi, tempo di permanenza e pagine vista per sessione. Mentre in GA3 potevano essere di un solo tipo alla volta. Il processo di creazione delle conversioni permette anche l’utilizzo di segmenti di pubblico complessi.

Facilità di impostazione di installazioni multi-dominio con il semplice pannello di amministrazione.

In GA4 ci sono una serie di report dedicati all’analisi predittiva. Tra questi: previsioni di acquisti, di ricavi e stima del tasso di abbandono (churn rate), ossia probabilità che un utente attivo sul sito nei 7 giorni precedenti non torni nei prossimi 7 giorni. Ovviamente la creazione dei suddetti segmenti di utenti è abilitata solo se il volume dei dati è sufficiente per la significatività della previsione.

GA4 ha introdotto una serie di report maggiormente specifici per capire il comportamento degli utenti all’interno del sito in modo più accurato rispetto a GA3.

Un buon settaggio di GA4 richiede tempo. Solitamente non si ottengono buoni risultati limitandosi a replicare l’implementazione di Universal Analytics in GA4 perché sono strumenti radicalmente differenti con un data model concettualmente diverso. La migrazione a GA4 ci offre l’opportunità di ripensare alla raccolta dei dati e creare dei KPI che siano veramente efficaci per affrontare le sfide dei prossimi anni.

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.

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.

Quante volte mi è successo di lasciarmi ispirare dalle parole di un grande guru per poi, una volta messo di fronte ai problemi specifici della mia realtà aziendale, scoprirmi più solo e impotente di prima?

Quante volte, durante uno o l’altro seminario di aggiornamento, mi sono ritrovato ad assistere all’esibizione di nomi blasonati, che sfruttavano ogni momento a disposizione per parlare di sé e ostentare i propri successi, incuranti del pubblico che avevano davanti?

Per ovviare a questo senso di frustrazione, ho messo a punto un modello di formazione ancora inedito in Italia, in cui teoria e pratica, best practices e situazioni individuali, lezioni frontali e laboratori interattivi sono davvero amalgamati per offrire strumenti di conoscenza approfonditi, utili, personalizzati e applicabili a breve, medio e lungo termine.

In un mondo che evolve sempre più velocemente e in cui molti dei lavori scompariranno sostituiti dall’automazione e dell’AI, ritengo che uno degli investimenti migliori sia la conoscenza. L’unica vero vantaggio competitivo su cui possiamo puntare sia come persone sia come aziende.

Per massimizzare dunque l’apprendimento i nostri corsi hanno alcune peculiarità:

Web Marketing Garden organizza prevalentemente corsi in azienda per le seguenti ragioni:

Grazie a una serie di partnership, in molti casi Wmg ottiene per le aziende il finanziamento, parziale o totale, dei corsi. L’esperienza comune in proposito è spesso frustrante e inconcludente, a causa di barriere d’accesso complesse, iter burocratici contorti, procedure di iscrizione ai bandi non chiare. Grazie ai nostri partner invece i finanziamenti ai corsi di formazione sono realmente accessibili in tempi contenuti e con un contributo richiesto solo in caso di ottenimento del finanziamento.

Scarica il Catalogo corsi di Web Marketing 2017-2018 (oltre 80 pagine con programmi, costi e modalità operative).

Anche Web Marketing Garden si è rifatto il look e così mi è venuto in mente di condividere, senza nessuna pretesa di esaustività, alcuni degli aspetti più spesso tralasciati e che ritengo, portano a conseguenze più gravi.

Molto spesso i siti vengono progettati per l’AD o il Marketing Manager dell’azienda, secondariamente per gli utenti finali, tralasciando spesso le indicazioni di Google. In realtà un sito dovrebbe essere progettato dando le seguenti priorità:

Sembra scontato ma smartphone e desktop richiedono un’architettura dell’informazione e un’interfaccia utente differenti. Attualmente oltre il 70% delle visite arriva da mobile. È quindi essenziale usare un template che sia responsive e realizzato con CMS e plugin che  possano essere costantemente e facilmente aggiornabili. Il web evolve velocemente e non si può pensare a un sito con personalizzazioni che richiedano ore o giorni di sviluppo per essere aggiornati, magari seguendo anche l’evoluzione dei dati strutturati.

Il sito va progettarlo avendo chiari i target di riferimento e gli obiettivi aziendali. Target diversi possono avere linguaggi ed esigenze differenti e questo va considerato in fase di progetto. Ogni pagina del sito è, come abbiamo già detto, una potenziale landing page che deve essere auto-consistente e, oltre a fornire le informazioni specifiche, dare facile accesso a quelle di corredo.

Quindi: pagine chiare e chiara Call to action.

Oggigiorno un sito online che non sia costantemente controllato attraverso un sistema di web analytics ha pochissime probabilità di diventare un sito di successo. I siti devono essere tenuti vivi, migliorati e sviluppati seguendo le preziose indicazioni fornite da Google Analytics o dal sistema di web analytics che abbiamo scelto.

È quindi opportuno impostare obiettivi (con i relativi valori) e predisporre i funnel di conversione.  Per questo è necessario progettare fin da subito il proprio sito in modo che sia facile o comunque possibile misurare ciò che ci sta a cuore, sia che si tratti di un sito di e-commerce sia che si tratti di un sito per la lead generation.

Molto spesso il principale criterio con cui viene scelta la web agency è quello della comunicazione visiva e dell’aspetto estetico. Il successo di un sito è invece dipendente non solo dalla grafica ma anche dalla user experience, dall’ottimizzazione per i motori di ricerca, dall’esperienza di digital marketing e dall’abilità di mettere a punto un sistema di controllo efficiente e che possa soprattutto dare indicazioni utili al continuo miglioramento.

L’ultimo aspetto da tener presente, e forse il più importante, è che le persone coinvolte nel progetto, realizzato in azienda o in outsourcing, siano adeguatamente preparate e abbiano competenze aggiornate di digital marketing. Questo è fondamentale per la scelta dell’agenzia e per fornire un brief adeguato. A proposito di questo ultimo aspetto non posso non ricordare i nostri corsi aziendali di digital marketing!

E voi a cosa prestate attenzione quando rifate un sito?

I corsi che mettiamo a disposizione vertono sugli argomenti riportati sotto e prevedono sempre un assessment iniziale e una completa personalizzazione in funzione delle esigenze aziendali.

I vantaggi della formazione con WMG sono molteplici:

Questi sono le aree di intervento

I corsi organizzati da Web Marketing Garden:

È sufficiente compilare la form per la richiesta di informazioni.

I destinatari delle attività formative previste nei Piani presentati da Fondimpresa sono i dipendenti delle aziende aderenti al fondo.

Nel caso non si sappia a che fondo si aderisce vi segnaliamo il post Formazione finanziata? Qual è il nostro fondo.

Nel caso invece di adesione ad altro fondo è possibile cambiare il proprio fondo in modo molto semplice.

Possono beneficiare di tale contributo esclusivamente aziende aderenti al fondo, e il bando è diviso in tre ambiti:

FormaService si occuperà di tutta la gestione del progetto e, nel caso dei progetti settoriali, di tutti i costi di docenza.

I costi sostenuti, relativi alla gestione del progetto alla presentazione e alla gestione della pratica sono interamente rimborsati da Fondimpresa.

Per partecipare al bando: compilare la form per la richiesta di informazioni.

Di seguito il testo del bando e il link per scaricarlo (Avviso_1_2106)

La cosa più interessante è vedere quali valori si discostano maggiormente dalla media nel tempo e cercare quindi di capire come replicare o evitare tale fenomeno in funzione che sia positivo o negativo ai fini del nostro business.

Da molto tempo Google Analytics ha messo a disposizione i Grafici Animati (Motion Chart) che consentono di verificare come variano nel tempo sino a 5 grandezze contemporaneamente.

Quasi tutti i report di Google Analytics permettono di accedere ai grafici animati. Per farlo è sufficiente selezionare l’icona con i pallini di fianco ai bottoni che permettono di scegliere se raggruppare i dati per giorno, settimane o mese.

La schermata a cui ci si trova davanti è ricca di comandi. Vediamo a che cosa servono:

Tutto chiaro? Bene, vediamo ora cosa ci possiamo fare!

Obiettivo: Visualizzare le regioni italiane che generano maggiori entrate e quelle che hanno invece maggior propensione alla conversione.

Selezioniamo:

L’animazione permette di vedere a colpo d’occhio che:

Da qui si possono fare ulteriori indagini per capire se valga la pena di aumentare la pressione pubblicitaria sulle regioni con maggior tasso di conversione e capire da cosa può essere influenzato il valore particolarmente alto dell’ordine medio della Liguria.

L’obiettivo è individuare i canali con:

Impostiamo:

Guardando il grafico possiamo notare che:

Obiettivi: in questo caso esaminiamo il differente comportamento dei visitatori nuovi e di quelli di ritorno. Per questo dobbiamo impostare:

In più clicchiamo sulle bubble per farci mostrare l’etichetta e attiviamo la funzione  Trails in modo da mantenere traccia  di quello che è successo nel tempo mano a mano che i vari giorni passano. Come possiamo notare la durata delle visite è notevolmente maggiore per gli utenti di ritorno piuttosto che nei nuovi utenti mentre il numero di sessioni è notevolmente maggiore per i Nuovi Utenti.

Se vogliamo evidenziare quali sono i differenti CTR dei Site Link degli annunci AdWords e quali portano un maggior numero di nuovi utenti, possiamo ricorrere ai grafici a barre.

In questo caso è interessante notare come la propensione al click vari notevolmente nel tempo su tutti i link. Andando ad analizzare ulteriormente i dati si è scoperto che in effetti erano le parole chiave acquistate che andavano a aumentare la propensione al click su un Site Link piuttosto che su un altro.

Per chi fosse interessato a come presentare al meglio i propri dati con con i grafici segnaliamo l’intervento di Hans Rosling al TED.

E a voi che altro uso viene da fare con i grafici animati?