Le principali frustrazioni associate alla Web Analytics

 In Web Analytics

Secondo quanto emerso all’Omniture Summit 2007 di Orem, occasione che ha riunito circa 900 professionisti tra esperti di web analytics, media buyer, responsabili web e sviluppatori lo scorso marzo, c’è una lista comune di elementi che creano frustrazioni o quantomeno forti interrogativi: sottodimensionamento nello staff a disposizione, eccessiva disponibilità di metriche e statistiche a dispetto della loro reale utilità, la scarsa presenza di dati attitudinali, le dinamiche di misurabilità associate al Web 2.0.

Trovare addetti con skill in web analytics non è mai stato facile, qualcosa sta comunque cambiando. Da un lato Google Analytics è un tool gratuito talmente diffuso e di valore che consente di svolgere auto-training a tutti i suoi utilizzatori. Dall’altro sempre più consapevolezza e conoscenza si diffonde attraverso sedute di training o corsi, quali ad esempio quello della Web Analytics Association, che presto dovrebbe arrivare anche in Europa. Comunque siamo ben lontani dal numero ideale di addetti che dovrebbero costituire il team di web analytics. Secondo quanto prospettato, le organizzazioni innovative necessitano di un team di 8 persone!

Le sole organizzazioni che apparentemente sono vicine a questo numero “appropriato” sembrano essere quelle estremamente orientate al web, con una forte componente di dipendenza dal direct response. In pratica, eBay, Overstock.com, Amazon.com.

Il Web 2.0 crea nuove sfide alla misurazione, sia per quanto riguarda il contenuto generato dall’utente – blog, review e commenti, post ai forum – sia per quanto riguarda il rich media quale possono essere flash file, podcast e video, che spesso a loro volta sono generati dall’utente.
Come definire ad esempio un KPI in funzione della visualizzazione di un video?

Troppe statistiche ma poche veramente utili. Questo è sempre stato un problema, si cercano pochi numeri significativi e si viene inondati da flussi di dati. Le dashboard possono essere un aiuto alla semplificazione, ma la loro creazione deve fondarsi sull’utilizzo di dati significativi.
Per ovviare al problema, le due principali direttrici verso cui ci si orienta sono l’utilizzo di Indicatori Chiave di Performance (KPI) in contrapposizione alle statistiche genriche di un sito – su cui fare leva per decidere delle azioni da intraprendere – e l’integrazione con dati esterni appartenenti al mondo offline.
Il sogno degli addetti al marketing sarebbe un reporting di “closet loop sales”, dove è possibile osservare le statistiche di 10 om più cnali media differenti, fiere, PR, ecc., ciascuna che tiene in conto l’attività di un medesimo prospect nei mesi precedenti alla vendita finale.

Pare che tutto ciò sia possibile e già attivo presso le organizzazioni più avanzate tecnologicamente.

Un’altra frustrazione è legata all’assenza di dati attitudinali, nonostante la massa di dati a disposizione, non si capisce veramente il “perchè” un utente ponga in essere una determinata azione.

Al summit di Londra circa 200 partecipanti, meno problematiche espresse ma il tutto condensato in una sola giornata.

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