Precisione nell'analisi digitale: cosa devono sapere i professionisti del marketing

C'è un'idea sbagliata che i rapporti di analisi digitale siano imprecisi. In realtà, sono estremamente precisi a modo loro, ma non precisi. Il problema risiede negli utenti che non sanno cosa significano i dati di analisi o come vengono raccolti. A peggiorare le cose, diversi strumenti misurano le cose in modo diverso ma le chiamano con lo stesso nome.

In questo articolo, daremo un'occhiata più da vicino alle sfumature nella misurazione dei dati e al modo in cui sono in azione i vari software di analisi.

Osservando le sfumature nella misurazione dei dati

Gli strumenti di analisi digitale non sono mai stati pensati per funzionare come sistemi contabili o registri delle vendite. Sono stati creati per raccogliere e quantificare i dati interazionali degli utenti in approfondimenti e report facilmente utilizzabili. Nel corso degli anni, i metodi di raccolta dei dati di questi strumenti si sono evoluti. A sua volta, è cambiato anche il modo in cui vengono misurati punti dati specifici.

Supponiamo che tu abbia cambiato il tuo metro a nastro da imperiale (che misura in pollici) a metrico (che misura in centimetri). La lunghezza di una scrivania potrebbe essere riportata come 39,4 in uno e 100 nell'altro. La lunghezza della scrivania non è cambiata, ma il modo in cui l'hai misurata sì.

Prova a passare da uno strumento di analisi all'altro. Spesso vedrai che i tuoi numeri potrebbero essere diversi, ma le linee di tendenza rimangono simili. Ogni strumento conta le cose in modo leggermente diverso; lo stesso problema si verifica frequentemente durante l'aggiornamento del software.

A un certo punto, gli utenti unici sono stati contati combinando il numero totale di indirizzi IP univoci che hanno avuto accesso a un sito Web in un determinato periodo. Alla fine, le organizzazioni hanno iniziato a utilizzare firewall/server proxy, richiedendo a tutti gli utenti interni di accedere a Internet con un unico indirizzo IP. Il modo in cui venivano conteggiati gli indirizzi IP univoci non è cambiato, ma il conteggio degli utenti unici è diminuito drasticamente.

Il conteggio degli utenti unici si è evoluto utilizzando una combinazione di indirizzo IP, sistema operativo e browser (tipo e versione), quindi l'aggiunta di un cookie persistente per stimare meglio gli utenti unici. Ancora una volta, indipendentemente da come si contano gli utenti unici se l'utente ha cancellato i cookie e la cache o ha cambiato computer (ufficio vs casa vs telefono), nessuno strumento di analisi avrà fornito un numero esatto. Al giorno d'oggi, gli strumenti tengono conto di altri fattori quando contano gli utenti unici.

Scava più a fondo: analisi dei dati: il passato e i limiti del tuo stack

Come pensare ai tuoi dati di analisi

Il tuo software di analisi è imperfetto a causa di molti fattori al di fuori del suo controllo. Gli utenti potrebbero bloccare i cookie o altri metodi di tracciamento. Internet blip potrebbe impedire ai dati di raggiungere il server di raccolta dati. Il modo migliore per pensare ai tuoi dati di analisi è visualizzarli come un sondaggio sull'attività degli utenti.

Tutti conoscono i sondaggi al momento delle elezioni. Un tipico sondaggio sulle elezioni presidenziali statunitensi intervista circa 10.000 persone (o meno) su oltre 150 milioni di elettori idonei (0,006% degli elettori). Questo è il motivo per cui quando le emittenti televisive riportano i risultati del sondaggio, si sente qualcosa del tipo "Questi dati sono accurati entro 4 punti percentuali 4 volte su 5". Ciò equivale a uno sconto di oltre 4 punti percentuali il 20% delle volte.

Quando si tratta dei tuoi strumenti di analisi digitale, la maggior parte dei professionisti dell'analisi stima che la perdita di dati non superi il 10% e molto probabilmente intorno al 5%. Come si traduce questo in accuratezza dei dati?

Se il tuo sito ha ricevuto 10.000 sessioni in un periodo di riferimento ma per vari motivi potresti acquisire dati solo su 9.000 sessioni, i tuoi dati sarebbero accurati con un margine di errore inferiore all'1%, 99 volte su 100.

In altre parole, 99 volte su 100 i tuoi dati sono accurati e 1 volta su 100 sono errati di oltre l'1%. In poche parole, i tuoi dati sono accurati, ma non sono perfetti (precisi) e non corrisponderanno ai tuoi record di vendita.

Tali dati sono più che sufficientemente accurati per determinare quali sforzi di marketing (SEO, annunci a pagamento, post sponsorizzati, social media marketing, e-mail marketing, ecc.) stanno funzionando e persino quali generano traffico rispetto alle vendite.

Scava più a fondo: non applicare un pio desiderio ai tuoi dati

Analisi in azione

Sebbene i dati di analisi possano essere accurati, anche una piccola percentuale di precisione può mettere in discussione la tua analisi. Ciò è particolarmente vero quando la differenza tra due origini dati cambia.

La chiave è monitorare i dati e, ove possibile, confrontarli. Se c'è un improvviso cambiamento nella precisione, è necessario indagare. Ad esempio, il tuo sito web è stato recentemente modificato? Questa modifica è stata contrassegnata correttamente per acquisire i dati?

Una volta un cliente ha aggiunto un pop-up al proprio account Shopify dopo aver effettuato un ordine ma prima che fosse generata la pagina di ringraziamento. Il loro strumento di analisi registra le vendite solo quando l'utente riceve la pagina di ringraziamento.

Con il pop-up attivo, l'ordine è comunque andato a buon fine, ma molti utenti non hanno fatto clic sul messaggio. Di conseguenza, un'ampia percentuale di vendite non è stata improvvisamente acquisita poiché non è stata generata alcuna pagina di ringraziamento. Non ci sarebbe stato un problema se il pop-up fosse apparso dopo la pagina di ringraziamento.

Di seguito è riportato un esempio di monitoraggio delle vendite e degli ordini tra Shopify e Google Analytics 4 (GA4). Possiamo vedere quanti dati vengono persi a causa di vari fattori. Utilizzando l'analisi di Shopify come registrazione delle vendite effettive e confrontandola con i dati raccolti tramite GA4, vediamo quanto segue:

Le variazioni giornaliere delle entrate totali e degli ordini variavano da virtualmente lo 0% a quasi il 13%. Complessivamente, in questi 24 giorni, GA4 ha registrato il 5,6% in meno di entrate e il 5,7% in meno di ordini. Questi dati sono accurati, soprattutto se applicati agli sforzi di marketing per vedere cosa ha spinto l'utente al sito per effettuare gli acquisti.

Questa azienda dovrebbe utilizzare GA4 per segnalare le vendite? 100% no! Ecco a cosa serve il software di contabilità.

Se la tua organizzazione richiede dati ancora più accurati, esistono metodi per inviare i dati direttamente alla maggior parte degli strumenti di analisi (lato server). Ciò evita problemi con i browser e i cookie degli utenti.

Sebbene i dati sulle vendite possano essere più accurati, altri aspetti di misurazione soft dell'interazione dell'utente potrebbero diminuire (ad esempio, il monitoraggio dello scorrimento). Si tratta di un metodo complesso e dispendioso in termini di tempo da implementare per la maggior parte delle organizzazioni.

Devi chiederti: "questo sforzo extra è necessario solo per acquisire un altro 2-5% dei ricavi delle vendite nei miei rapporti di analisi?"

Comprensione dei dati di analisi

Tutti devono avere fiducia nei propri dati di analisi. La chiave è assicurarsi che il software di analisi sia installato e configurato correttamente. Comprendi che non può catturare tutto.

Il tuo software di analisi accetta semplicemente un sondaggio con una dimensione del campione superiore al 90%. Ciò rende i risultati estremamente accurati (sul target), se non precisi al 100% (numeri effettivi).