Cosa sono i Digital Analytics e perché sono importanti?

Strumenti e best practice per monitorare le tue campagne di Digital Marketing

Digital Analytics è l'analisi dei dati quantitativi e qualitativi del tuo business e dei tuoi competitor, con l'obiettivo di guidare un processo di miglioramento continuo della Customer Experience Online e delle performance di business. I dati costituiscono una vera e propria miniera di informazioni di valore, che ci riporta alla mente una frase sentita per la prima volta nel 2012 da Ann Winblad, un famoso investitore di un fondo di Venture Capital americano.
Alla domanda What is the next really big thing?”, la risposta è stata Data is the new oilNon solo Tool, ma soprattutto Strategia!
Il framework concettuale dei Digital Analytics è il Measurement Plan (o Piano di Misurazione dei Dati), che permette di legare la strategia di business all’infrastruttura tecnica necessaria per il monitoraggio dei dati. Di seguito trovate elencati gli step per curare l’impostazione ottimale del Measurement Plan, che può essere adattato a qualunque tipologia di business:
  • Il primo passo consiste nell'identificare gli obiettivi di business in anticipo e impostare gli indicatori di più alto livello per valutare le attività da implementare.
  • La C-Suite svolge un ruolo fondamentale in questa fase.
  • Il secondo step consiste nel definire parametri più dettagliati per ciascun obiettivo di business definito in precedenza. I dirigenti aziendali guidano questo step, con il contributo dei Business Analyst.
  • Nel terzo step si identificano i KPI (Key Performance Indicator): il Business Analyst ha un ruolo chiave in questa fase del processo, in collaborazione con il Data Analyst, se presente.
  • Il quarto step prevede che siano scelti i valori target per ciascun KPI definito in precedenza.  I Business Leader all'interno delle organizzazioni sono gli attori più importanti di questa fase, con il contributo dei dipartimenti Marketing e Finance.
  • L'ultimo step, infine, consiste nell'individuare i segmenti di persone, comportamenti e risultati che saranno usati per analizzare i motivi del successo o fallimento delle attività implementate.

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Le dimensioni di analisi dei Digital Analytics

Come monitorare le attività di Digital Marketing

Un modello di misurazione delle attività di Digital Marketing deve concentrarsi su tre aree di indagine:
  • Acquisizione: come stai gestendo l'acquisizione del traffico al tuo sito web o qualsiasi altra proprietà online (il tuo sito, la tua landing page...)? Hai considerato tutti i componenti di una strategia di acquisizione di successo (earned, owned, paid media)? Come stabiliresti la priorità di ciascuno? Dove stai investendo la maggior parte delle tue risorse?

  • Comportamento: qual è il comportamento che ti aspetti dagli utenti che visitano le tue proprietà online? Quali pagine dovrebbero vedere? Dovrebbero essere visitatori di ritorno o alla prima visita? Ci sono alcune azioni che dovrebbero compiere? Cosa è unico nell'esperienza che offri ai tuoi clienti?

  • Risultati: quali risultati portano valore alla bottom line aziendale?

Il download di un contenuto? Una chiamata al call center? Un Marketing Qualified Lead proveniente dai canali online? Una registrazione per ricevere promozioni esclusive via email?
L'acquisto dei tuoi prodotti/servizi? Una percentuale di completamento delle attività del 95%? Un aumento di 10 punti nella riconoscibilità del brand?

 

Quali sono i tool di Digital Analytics per valutare le performance di marketing?

Uno strumento di misurazione per ogni tua esigenza

Google Analytics

Google Analytics è il tool più diffuso al mondo per l'analisi del comportamento degli utenti di siti web e app mobile. Di seguito una panoramica dei principali report che puoi trovare su Google Analytics e di come leggere i dati contenuti in essi.

Report sul pubblico

In questa sezione è possibile trovare i dati relativi alle caratteristiche demografiche degli utenti, ai dispositivi usati, e alle metriche relative all’engagement.
Nella sezione Comportamento dei report standard è possibile accedere ad una serie di dati relativi agli utenti, come
  • le visite provenienti da nuovi utenti o da utenti di ritorno, in modo da isolare gli utenti ricorrenti che visitano per più tempo il sito o che realizzano maggiori conversioni, e sviluppare un programma fedeltà specifico per questo segmento;
  • frequenza: indica quante volte gli utenti visitano il sito, in modo da determinare se c’è bisogno di migliorare i contenuti del sito o cambiare target;
  • recency: indica dopo quanti giorni gli utenti tornano a visitare il sito, e può essere usato in siti dove i contenuti sono pubblicati quotidianamente, per sviluppare un sistema di notifiche/email per riportare gli utenti sul sito in caso di nuove pubblicazioni;
  • engagement: alcune metriche rilevanti per analizzare i livelli di coinvolgimento degli utenti sono la durata della visita, la profondità della pagina (che rappresenta il numero di pagine visualizzate in una sessione), e l’interpretazione di questa dimensione varia a seconda dell’obiettivo da raggiungere col sito (per un sito universitario, ad esempio, è preferibile avere un elevato numero di pagine viste durante una sessione, poiché indica che l’utente ha effettuato una ricerca approfondita delle informazioni contenute sul sito ed è interessato all’offerta formativa proposta dall’università, mentre per un sito di customer care è preferibile un valore basso di tale metrica, poiché l’utente deve trovare le informazioni di cui necessita nel minor tempo possibile;
  • dimensioni personalizzate: è possibile aggiungere ai report di Google Analytics dimensioni create ad hoc per le esigenze del proprio sito o della propria audience, come può essere l’inserimento di una dimensione “Industry” nei report di siti che hanno un form di registrazione per gli utenti che prevede tale informazione, in modo da segmentare gli utenti in base al settore business di appartenenza.

Report sull’acquisizione

Attraverso i report sull’acquisizione è possibile accedere ad una serie di dati relativi alle modalità con cui gli utenti giungono al sito.
Oltre alla presenza di una panoramica che offre una visione riassuntiva delle principali metriche e dimensioni utili per analizzare questo tipo di dati, si può approfondire la ricerca mediante le seguenti sezioni:
  • tutto il traffico permette di isolare i dati relativi ai canali di acquisizione degli utenti, alla treemap (una visualizzazione grafica dei dati sulle performance dei canali), a sorgente e mezzo delle visite, ed infine ai siti che fungono da referral;
  • Adwords è la sezione che riassume le performance delle campagne di annunci a pagamento, organizzate per campagne, treemap, parole chiave, query di ricerca, ora del giorno e URL di destinazione;
  • la sezione ottimizzazione per i motori di ricerca contiene dati utili ad implementare miglioramenti al sito in ottica SEO, quali query di ricerca, pagine di destinazione, e riepilogo geografico, che predispone i dati in base alla località di provenienza degli utenti;
  • social è la sezione dei report sull’acquisizione dedicata ai social network, che permette di identificare reti e contenuti di alto valore, monitorare l'interazione degli utenti con i tuoi contenuti on-site e off-site e ricondurre tutto alle tue entrate finali tramite obiettivi e conversioni, offrendo dati su sorgenti e pagine, per identificare reti e community in cui le persone possono interagire con i tuoi contenuti, sulle conversioni, misura il valore dell'attività social monitorando gli obiettivi, le conversioni e le transazioni e-commerce, sui plug-in social, per misurare il coinvolgimento dei tuoi utenti sul sito, e sul flusso di utenti social, per confrontare volumi e modelli di traffico degli utenti sul tuo sito;
  • nella sezione campagne, infine, è possibile visualizzare i dati relativi a parole chiave a pagamento, parole chiave organiche, e analisi dei costi, per confrontare diversi canali, parole chiave, o campagne.

Report sul comportamento

Questa sezione di Google Analytics è incentrata sul tuo sito o sulla tua applicazione (contenuti, rendimento, idoneità alla ricerca e interattività).
Vediamo insieme qualche sezione di questo report, per capire quali dati considera e quali analisi può guidare.
Cliccando su Contenuti del sito > Dettaglio contenuti è possibile visualizzare i dati organizzati in base alle categorie (o sezioni) del sito.
Nella sezione Eventi del report sul comportamento sono presenti i dati relativi alle interazioni degli utenti basate sugli elementi interattivi del sito (download di file, riproduzioni di video, uso di widget e gadget), e non sulle visualizzazioni di pagina; i report sono organizzati secondo categoria, azione (play, pausa, stop) ed etichetta.
La sezione Ricerca sul sito, invece, posizionata al di sopra della sezione relativa agli eventi, è utile nel caso in cui nel sito sia presente una barra di ricerca, in quanto permette di accedere ai dati sulle ricerche effettuate dagli utenti all’interno del sito, in modo da adattarne i contenuti alle richieste degli utenti: è necessario a tal fine configurare le impostazioni della vista nella sezione “Amministrazione” dell’account di Google Analytics.
Inserendo una dimensione secondaria è possibile effettuare analisi più approfondite, confrontando i dati relativi a due dimensioni correlate: ad esempio, scegliendo come dimensione principale Termini di ricerca e come secondaria Parola chiave perfezionata si può vedere se gli utenti effettuano più ricerche durante una visita poiché non riescono a trovare subito quello che stanno cercando.
Altre metriche rilevanti, presenti nella sezione Ricerca sul sito > Pagine sono
  • totale ricerche uniche: numero di volte in cui è stata utilizzata la ricerca sul sito (tale metrica esclude le ricerche duplicate per la stessa parola chiave nel corso della stessa visita);

  • visualizzazioni di pagina dei risultati/ricerca: numero medio di volte in cui i visitatori hanno visualizzato una pagina dei risultati di ricerca dopo aver eseguito una ricerca;

  • % uscite dalla ricerca: il numero di uscite dal sito che si sono verificate a seguito del risultato di una ricerca interna;

  • % perfezionamenti di ricerca: il numero totale di volte che un perfezionamento (transizione) si verifica tra le parole chiave di ricerca interne nell'ambito di una sessione;

  • tempo dopo la ricerca: la quantità di tempo trascorso dai visitatori sul tuo sito dopo avere ottenuto i risultati per il termine di ricerca;

  • profondità media della ricerca: il numero di pagine visualizzate dai visitatori dopo avere ottenuto i risultati per il termine di ricerca.

La sezione Flusso di comportamento, infine, mostra il percorso compiuto dagli utenti durante le visite al sito, in cui le pagine e gli eventi sono rappresentati mediante nodi (rispettivamente verdi e blu).
 

Report sulle conversioni

In tale report si trovano i dati relativi agli obiettivi, come ad esempio gli indirizzi URL dell’obiettivo, il Percorso inverso per l’obiettivo, la Visualizzazione canalizzazione obiettivo, ed il Flusso obiettivo.
Per visualizzare tali dati è necessario impostare prima gli obiettivi e configurare il funnel di conversione.
 

Report E-commerce

In questa sezione sono riportati i report relativi alle transazioni, alle performance dei prodotti e delle vendite; per visualizzare questi dati è necessario attivare le impostazioni e-commerce per le viste di Google Analytics e aggiungere il codice di monitoraggio e-commerce al sito.
Selezionando un prodotto si possono vedere anche i dati sulla sorgente che ha portato l’utente all’acquisto, o quale categoria di prodotti genera più ricavi; la metrica transazioni mostra quali prodotti sono stati acquistati insieme durante una visita, in modo da dare indicazioni per la creazione di bundle.

Report canalizzazione multicanale

Per accedere ai dati contenuti in questo report è necessario impostare gli obiettivi, o il monitoraggio e-commerce, oppure entrambi.
Le impostazioni di default per questa tipologia di report sono le seguenti:
  • modello di attribuzione delle conversioni all’ultimo clic;

  • finestra di conversione pari a 30 giorni;

  • canali: direct, organic search, referral, social network, display, paid search, email.

Le conversioni possono essere divise in dirette ed indirette (o assistite), e per ciascun canale è possibile stabilire in che misura ha contribuito a completare o ad assistere le conversioni a seconda del valore che assume nei report sulle Conversioni assistite:
  • per valori ≈ 0 il canale ha completato più conversioni di quante ne abbia assistite o iniziate;

  • per valori ≈ 1 il canale ha completato e assistito circa lo stesso numero di conversioni;

  • per valori > 1 il canale ha assistito maggiormente nella realizzazione delle conversioni.

Di seguito alcune delle sezioni presenti all’interno dei report sulle canalizzazioni multicanale:
  • nella sezione Principali percorsi di conversione è possibile visualizzare graficamente i percorsi che hanno generato il maggior numero di conversioni: è possibile anche scegliere le dimensioni primarie dei percorsi, quali sorgente/mezzo, solo sorgente, o solo mezzo;

  • la sezione Tempo alla conversione mostra quanti giorni sono trascorsi tra la prima interazione dell’utente con il sito e l’ultima, che ha generato la conversione, in modo da misurare la lunghezza del ciclo di vendita;

  • nella sezione Lunghezza percorso, invece, sono contenuti i dati circa il numero di volte in cui l’utente torna sul sito prima di effettuare una conversione, ed il numero di interazioni con un determinato canale contenuto nel percorso.

La sezione Attribuzione permette di confrontare fino a tre modelli di attribuzione delle conversioni. In Google Analytics esistono quattro modelli di attribuzione:
  • last interaction/last clic è il modello di attribuzione standard, che attribuisce tutto il valore della conversione all’ultimo canale nel percorso dell’utente prima della conversione;

  • first interaction/first clic è il modello opposto al precedente, che attribuisce tutto il valore della conversione al primo canale del percorso che ha generato la conversione;

  • linear è un modello che attribuisce uguale valore a ciascun canale lungo il percorso di conversione;

  • time decay è un modello che attribuisce rendimenti minori ai canali più lontani, in termini di tempo, dalla conversione;

  • position based è un modello che di default attribuisce il 40% del valore della conversione ai canali relativi alla prima ed ultima interazione dell’utente, ed il restante 20% è suddiviso tra i canali posizionati in mezzo al percorso.

È possibile anche creare modelli di attribuzione personalizzati.
 

Google Tag Manager

Se lavori con Google Analytics e Google AdWords avrai sentito parlare di questo strumento, ma se non sai di cosa stiamo parlando continua a leggere per saperne di più, questo strumento ti potrà semplificare alcune operazioni.
Google Tag Manager è un sistema di gestione tag che ti consente di aggiornare, rapidamente e facilmente, i tag e gli snippet di codice, quali quelli destinati all'analisi del traffico o all'ottimizzazione del marketing, sul tuo sito web o la tua app per dispositivi mobili. Ti starai chiedendo cos’è un sistema di gestione tag.
Vediamolo con un esempio: sei o fai parte di un’organizzazione che gestisce diversi siti web e quindi sai che esistono anche diversi Tag di Marketing che sono creati da Tool di Marketing (Facebook Ads, Analytics, Adwords, ecc.).
Per implementare questi Tag dovresti inserirli uno ad uno all’interno delle pagine del sito web, coinvolgendo sicuramente altri reparti (IT, Sviluppo ecc.). Questo comporterà sicuramente problematiche annesse a tempistiche di rilascio, inserimenti di tag non corretti, stato dei tag implementati, e così via. Un bel problema insomma.
Con un Sistema di Gestione Tag, invece, il reparto di sviluppo dovrà inserire un unico snippet di codice, rendendo la vita più facile a loro e rendendo te più consapevole del progetto.
 

Come funziona Google Tag Manager

Tag Manager per il Web funziona tramite il proprio tag contenitore che inserisci in tutte le pagine del tuo sito web.
Per i dispositivi mobili, Tag Manager è distribuito con l'SDK Firebase, con il supporto per Android e iOS. Il contenitore sostituisce tutti gli altri tag con codifica manuale sul tuo sito o nella tua app. Una volta che il tag contenitore di Tag Manager è stato aggiunto al tuo sito o alla tua app, gli altri tag vengono aggiornati, aggiunti e gestiti direttamente dall'applicazione web di Tag Manager.
L'account Tag Manager ti consente di amministrare i tag per uno o più siti web o app per dispositivi mobili. Benché sia possibile impostare più account Tag Manager da un unico account Google, in genere occorre un solo account Tag Manager per azienda o organizzazione.
 

Configurazione di Google Tag Manager

Per gestire i tag utilizzando Tag Manager:
  • Vai alla pagina tagmanager.google.com per creare un account (o per accedere a un account esistente)
  • Crea un contenitore per il tuo sito nell'account
  • Aggiungi lo snippet contenitore al tuo sito
  • Esegui la migrazione di tutti i tag impostati come hardcoded (ad esempio tag di AdWords o DoubleClick) dal codice sorgente del tuo sito a Tag Manager.

Google Data Studio

Se utilizzi Google Analytics ti sarà capitato di fare un report per un cliente per fargli vedere i risultati. Google mette a disposizione diversi strumenti per monitorare e analizzare i dati. Google Analytics è senz’altro uno di quegli strumenti di cui non si può proprio fare a meno.
Riuscire a rielaborare i dati che questo strumento mette a disposizione non è sempre però un’impresa semplice e fino a qualche tempo fa dovevi fare tutto manualmente per portare qualcosa di decente. Per questo motivo Google ha creato Google Data Studio, rendendo così più semplice la creazione di report e dashboard, prendendo i dati direttamente da diversi data entry (tra cui ovviamente Google Analytics e Google AdWords). I report costruiti con questo strumento sono inoltre facilmente condivisibili proprio come si fa su Google Drive.
 

Come funziona Google Data Studio

Per visualizzare un rapporto di Data Studio, basta utilizzare un browser web. Per visualizzare i rapporti, non è necessario un account Google.
Se vuoi creare rapporti e origini dati, devi:
  • avere effettuato l'accesso a un account Google

  • trovarsi in uno dei paesi supportati

  • essere in grado di utilizzare Google Drive

Il flusso di lavoro di base in Data Studio è il seguente:
  • Connettersi ai dati definendo un'origine dati

  • Visualizzare i dati aggiungendo a un rapporto grafici e controlli che utilizzino tale origine dati

  • Condividere il rapporto con altre persone

Vediamo In che modo Data Studio si connette ai dati: le origini dati utilizzano pipeline ai set di dati sicure chiamate connettori. Quando Data Studio si connette per la prima volta a un determinato tipo di set di dati, ad esempio Google Analytics o AdWords, ti viene chiesto di autorizzare tale connessione.
Puoi rimuovere l'autorizzazione in qualsiasi momento. A questo punto, ti connetti a un certo tipo di set di dati, ad esempio, per Google Analytics, puoi connetterti a un solo account, una proprietà e una vista; per AdWords, puoi connetterti a un account amministratore o standard. Una volta specificati i dettagli, Data Studio crea una connessione tra il set di dati e l'origine dati. La nuova origine dati presenta lo stesso schema (struttura) del set di dati, ma i dati in questione rimangono nel sistema originale. Data Studio non importa i dati. Un'origine dati è una connessione dal vivo ai tuoi dati, pertanto, i rapporti vengono aggiornati periodicamente per mostrare i dati più recenti a disposizione. Per visualizzare i dati provenienti da un'origine dati, devi aggiungerla a un rapporto. In questo modo, tutti i campi dell'origine dati possono essere utilizzati nei grafici e nei controlli. Se condividi il rapporto con altri editor, anche loro potranno utilizzare l'origine dati in questione per creare componenti all'interno del rapporto.  Per creare un rapporto Data Studio semplifica le cose offrendo dei modelli di rapporto di esempio. In basso possiamo vedere un modello di rapporto predefinito usato per i dati provenienti da Google Analytics.
Ciascuno di questi esempi dispone di un pulsante UTILIZZA MODELLO che ti consente di copiare il rapporto e utilizzare la tua origine dati. Se non hai ancora un'origine dati, puoi crearne una al volo. Per creare un rapporto da zero, devi utilizzare l'editor rapporti. Quando crei un nuovo rapporto, ti viene chiesto di aggiungere un'origine dati. Puoi selezionare un'origine dati a cui hai accesso o crearne una nuova.
Per aggiungere grafici, controlli e altri elementi al rapporto, utilizza la barra degli strumenti nella parte superiore della pagina per selezionare il componente desiderato. A questo punto, fai clic sul canvas in cui vuoi inserirlo. Ogni volta che selezioni un componente sul canvas, puoi configurarne i dati e le proprietà di stile tramite il riquadro a destra.
Finalmente hai a disposizione uno strumento utile per controllare i tuoi dati analytics e che renderà così più semplice la creazione di report, prendendo i dati direttamente da diversi data entry. I dati saranno facilmente consultabili da chi ne ha bisogno.
"It is a capital mistake to theorize before one has data" - Sherlock Holmes

Digital Analytics e organizzazione Data Driven: altri strumenti

Pianificazione e strategia a partire dai dati

Con organizzazione Data Driven si intende un modo di gestire la pianificazione dei contenuti e delle strategie di business, basandosi non più su intuizioni o seguendo i trend di mercato, ma sull’analisi dei dati relativi alle performance attuali del business. In base all’analisi di questi dati, sarà possibile implementare strategie migliori, che rispondono realmente alle esigenze e alle abitudini di comportamento degli utenti (leggi questo articolo per saperne di più sull'approccio Data Driven). Oltre agli strumenti presentati sopra, ci sono altri due tool che ci permettono di monitorare i dati relativi ai nostri contenuti e alle interazioni degli utenti con essi: Hotjar e Google Optimize.

Hotjar

Hotjar è un tool utile per ottimizzare le tue campagne di marketing e le prestazioni del tuo sito in generale. Questo strumento riunisce tutte le caratteristiche di analisi che solitamente vengono generate tramite l’utilizzo di più software congiuntamente, come ad esempio SurveyMonkey o Qualaroo per le survey online, CrazyEgg per le clicks heatmaps o MouseTracker per la registrazione della navigazione degli utenti, ClickTale per il form abandonment.
Tramite questo software è possibile quindi rispondere a domande quali:
  • Perchè gli utenti cliccano su elementi non cliccabili?
  • Fino a che profondità di compilazione di un form arrivano gli utenti? Quali sono i campi che generano il maggior numero di abbandoni?
  • Che differenze di comportamento ci sono tra la navigazione mobile, tablet e desktop?

Come funziona Hotjar

Hotjar offre la possibilità di osservare le sessioni dei visitatori registrate in un video, in modo da permettervi di capire il motivo di un particolare drop di sessione o di uno smarrimento da parte dell'utente. Un'altra utilissima feature di Hotjar è relativa alle HeatMaps, ossia le mappe di calore dovute ai click ed ai movimenti del mouse degli utenti. Invece di visualizzare ogni singolo video di sessione, grazie a questo strumento è possibile avere una panoramica di ciò che è avvenuto su una pagina di un sito in un dato periodo.
Queste sono le funzioni che Hotjar ci mette a disposizione:
  • HeatMap
  • Registrazione delle sessioni
  • Funnel di conversione
  • Tracking automatico Form di Contatto
  • Sondaggi online
  • Mail Survey
  • User Recruiting

Google Optimize

Ti sarà sicuramente capitato di voler capire che impatto avrebbe, a livello di performance, una modifica nella tua landing page o nel tuo sito.
Google ha pensato a creare un tool anche per fare questo, stiamo parlando di Google Optimize che permette di eseguire dei test A/B (e non solo) sui siti web. In poche parole, grazie a Google Optimize è possibile creare e testare in modo molto semplice più varianti di una stessa pagina web per osservarne il rendimento e capire così qual è la variante migliore.
Questo significa che ad esempio potresti provare più tipi di Call to Action oppure creare delle varianti di immagini o colori. Una volta capito quale delle due versioni porta più risultati, basta renderla definitiva con pochi click. Per vedere i risultati del test in tempo reale Google Optimize deve essere collegato a Google Analytics.

Come funziona Google Optimize

Optimize offre una vasta gamma di esperimenti ideati per adattarsi alle esigenze della tua attività.

A/B Test

Un A/B test, chiamato a volte esperimento A/B/n, è un esperimento casuale che utilizza due o più varianti della stessa pagina web (A e B).
La variante A è l'originale. Le varianti da B a n contengono ciascuna almeno un elemento che viene modificato rispetto all'originale, ad esempio un pulsante di invito all'azione di colore diverso. In alcuni esperimenti, la variante B può essere una versione completamente diversa di una pagina web. Ciascuna variante viene pubblicata quasi contemporaneamente all'altra in modo da osservarne e misurarne il rendimento indipendentemente da altri fattori esterni.
Grazie alla funzione di targeting, puoi anche limitare il tuo esperimento a uno specifico segmento di pubblico. Optimize raccoglie i dati sul rendimento rispetto a un obiettivo per ciascuna variante e identifica quella leader. Per esempio: un A/B test di due varianti di una pagina di prodotto (A e B). La variante A ha una foto a colori, mentre la variante B ha una foto in bianco e nero. Vuoi saperne di più sull'A/B test e vedere un esempio concreto? Questo articolo è pensato proprio per aiutarti a capire come e perché effettuare esperimenti sui tuoi contenuti online e utilizzare i risultati dell'esperimento per far crescere il tuo business! 

Test di reindirizzamento

Un test di reindirizzamento (noto anche come split URL test) è un tipo di test A/B che ti consente di testare pagine web distinte a confronto tra loro.
Nei test di reindirizzamento, le varianti sono identificate da URL o percorsi anziché da uno o più elementi della pagina. I test di reindirizzamento sono utili quando si desidera testare due pagine di destinazione molto diverse o una pagina completamente riprogettata.
Per esempio un test di due pagine di destinazione diverse, con URL diversi:
oppure un test di una pagina riprogettata ospitata in un sottodominio:
  • Originale: www.example.com  
  • Variante: nuovo.example.com

Test multivariati (MVT)

Un test multivariato (MVT) consente di testare simultaneamente varianti di due o più elementi per individuare la combinazione che produce il risultato migliore. Invece di mostrare quale variante di una pagina è più efficace, come in un test A/B, un test multivariato identifica la variante migliore di ciascun elemento e analizza anche le interazioni tra questi elementi.
I test MVT sono utili, ad esempio, per ottimizzare i diversi aspetti di una pagina di destinazione. Per esempio puoi testare simultaneamente due titoli (l'originale "H1" e la variante "H2") e tre immagini principali (l'originale "A" e le varianti "B" e "C"), ottenendo il seguente risultato: 2 sezioni (il titolo e le immagini) con 3 e 2 varianti (rispettivamente), per un totale di 6 combinazioni (il numero di varianti moltiplicate tra loro, o 3 x 2).
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