Analytics per il Marketing: fasi e stadi

Quando facciamo marketing seriamente, uno dei compiti di cui dovremo occuparci è analizzare le performance dei nostri sforzi.

Questa analisi, naturalmente, varierà nella forma e nella sostanza in funzione delle risorse investite.

È logico pensare che la portata non sarà la stessa se investiamo 100€ al mese oppure un milione.

Nel primo scenario probabilmente utilizzeremo solo uno o due canali, mentre nel secondo saranno sicuramente più di dieci.

Per questo, man mano che il nostro progetto cresce, l'analytics che gli applichiamo sarà diversa.

Passeremo attraverso diverse fasi. Raggiungeremo diversi stadi.

E in questo articolo voglio mostrarti le cinque principali, che riassumo in questa tabella:

Fase 1: Google Analytics

Il modo più semplice per iniziare a misurare “qualcosa” nel nostro marketing o prodotto digitale.

Se abbiamo un progetto digitale con un sito web o un'app, è il primo strumento che utilizzeremo, perché è gratuito, molto facile da implementare a livello base e ci fornisce parecchie informazioni.

È la fase iniziale dell'analytics di marketing.

Cosa puoi misurare con Google Analytics

Se configurato bene, permette di misurare cose come:

Interazioni dei tuoi utenti

• Il traffico delle tue campagne TAGGATE
• Il tasso di Rimbalzo / Interazione delle tue landing page.
• Prodotti / servizi visualizzati.
• Prodotti / servizi aggiunti al carrello.
• Utenti che entrano nel checkout => Remarketing.
• Altri eventi sul site.

Caratteristiche dei tuoi utenti

• I dispositivi utilizzati dai tuoi utenti.
• I paesi da cui si collegano.

Le conversioni

• Le conversioni per campagna (modello LCI o “basato sui dati” a seconda del report).
• Acquisti di prodotti e resi.

Pubblicità sul nostro site

• Promozioni sul nostro sito web (banner)
• Prodotti mostrati agli utenti.

Cosa Google Analytics NON ti permette di misurare

Anche se ci fornisce molte informazioni, ci sono anche cose che gli mancano e che dovremo misurare in un altro modo, per esempio:

• Campagne sui media tradizionali (TV, stampa, affissioni).
• Campagne digitali senza clic (banner di brand, aperture delle e-mail, visualizzazioni di video su YouTube): postview.
• Customer journey multidevice. Anche se ci sono tentativi, sono rattoppi.
• Azioni di utenti che non accettano i cookie o usano adblocker.
• Modello di attribuzione completo (dati distorti).
• Dati personali (CRM).

Cosa misura a metà

• I clic sul tuo sito web (si potrebbero misurare tutti, ma non è consigliabile).
• Costi delle campagne di piattaforme diverse da Google (bisogna caricare i dati).
• Keywords SEO (ne vedi pochissime).
• Caratteristiche sociodemografiche (Signal)
• Dati direttamente non raccolti (errori JS, adblocker, Safari): ti mancherà sempre una % delle conversioni. Il buco cresce ogni giorno.

Vantaggi di Google Analytics

Parecchi, a dire il vero:

• Ottenere informazioni di base è veloce. Possiamo raccogliere dati in pochi minuti.
• È il modo più semplice per iniziare a misurare “qualcosa” nel nostro marketing o prodotto digitale.
• È il miglior strumento gratuito di analytics digitale. Ed è migliore di molti a pagamento.

Svantaggi di Google Analytics

Naturalmente, ha anche alcuni svantaggi:

• Non riflette la realtà del business. Nemmeno quella del reparto marketing. Nemmeno quella del marketing digitale. Perché gli mancano dati per farlo.
• In altre parole, misura solo una piccola parte, quindi non conviene giudicare un intero business dai dati del suo Analytics.
• GA4 oggi è peggiore di GA3. Richiede un'implementazione tecnica più complessa in un ambiente più complicato (GDPR, privacy…)

Riepilogo

Per tutto ciò che ho detto, ritengo che Google Analytics sia insufficiente.

Anche per misurare soltanto le performance di un prodotto digitale (sito web o app), servono altri strumenti complementari.

Figuriamoci se quello che vuoi è controllare un business completo, per quanto digitale possa essere…

In ogni caso, sarà il primo passo nell'analytics.

Fase 2: Reporting per canale digitale

Quando cresciamo e abbiamo diversi canali digitali, soprattutto se sono a pagamento (Google Ads, Meta, affiliati…), continueremo ad analizzare la performance generale come nella fase precedente, ma inizieremo anche ad analizzare ogni canale separatamente e più in profondità, per cercare di ottimizzarlo.

Frequenza

Questa analisi varierà in base al budget:

• Sotto i 2 o 3K/Mese sarà mensile.
• Sopra (forse) sarà settimanale.

Il punto è che abbiamo bisogno di un buon volume di dati per prendere decisioni. E questo volume richiede più o meno tempo in funzione delle dimensioni del progetto e dell'investimento.

Responsabile

Ci sarà sempre qualcuno incaricato di presentarlo e trarre conclusioni, che potrà essere:

• Team interno: se il marketing viene gestito inhouse.
• Freelancers: se ne utilizziamo diversi, in funzione del canale.
• Agenzia: quando ne assumiamo una per gestire tutto il paid o il SEO.

Cosa include

A seconda del canale, questo reporting includerà alcune cose o altre. Per darti un'idea, questi report includeranno:

• I progressi della campagna.
• Nel paid media, il focus saranno le vendite.
• Nel SEO, il posizionamento e l'ORM.
• Sui social, la reach oppure i contatti e la risoluzione dei problemi.

Obiettivo del reporting per canale

In realtà, l'obiettivo principale è vedere come stiamo andando rispetto agli obiettivi di business stabiliti. Perché, in base a questo, avremo due scenari:

• Se siamo in linea, sarà solo monitoraggio.
• Se siamo sotto, avremo bisogno di proposte di azioni, per esempio:
  • Cambio nell'investimento.
  • Cambio en la oferta.
  • Cambio en el mix de medios.
  • Cambio en las creatividades.
• …

Sappi che le campagne digitali a risposta diretta permettono cambiamenti molto rapidi.

Fonte dei dati

Tutte queste informazioni ci saranno fornite da diversi strumenti. Possiamo quindi utilizzare:

• I report della piattaforma (Google Ads, Meta…).
• Google Analytics.
• Un AdServer, se lo utilizziamo (consigliabile per budget elevati, dato che ha un costo)
• Search Console.
• Metricool
• …

Esempi

Vediamo alcune immagini di questo tipo di report per farti un'idea migliore:

Report settimanale di paid media

Report mensile SEO

Report mensile dei Social Media

In sintesi

In questa seconda fase iniziamo a capire il nostro marketing digitale: come si relazionano tra loro i canali, i canali di acquisizione e i canali di conversione.

Detto questo, lasciano fuori tutto ciò che accade nel prodotto digitale: deve essere combinato con Google Analytics (e qualche altro strumento) per darci una visione migliore di ciò che succede sul nostro sito web.

Inoltre, richiedono tempo di elaborazione e di lettura.

Per colpa di quanto detto, a volte si limitano a tirare fuori numeri invece di fornire informazioni e raccomandazioni, che è ciò che conta.

Fase 3: Modelli econometrici

Cos'è un modello econometrico

Un modello econometrico non è altro che una simulazione matematica della realtà, che ci aiuta a capire perché qualcosa è accaduto in un certo modo sulla base di determinate variabili.

E il bello è usare questa conoscenza per prendere decisioni future.

Si tratta di spiegare una variabile dipendente (generalmente ricavi o vendite) sulla base di altre variabili (esplicative), come il traffico del sito web, il prezzo, l'interesse del pubblico, l'investimento pubblicitario o l'NPS del nostro brand.

Quando utilizzare i modelli econometrici nel marketing

Man mano che cresci, inizi a valutare azioni al di fuori dei canali digitali. È in quel momento che cominci a utilizzare i modelli econometrici.

Non è qualcosa di più nuovo o avanzato rispetto ai report mensili per strumento, ma serve a fornire un altro tipo di informazione.

La frequenza sarà almeno mensile. Può aumentare in base al progetto o alla stagionalità (non è normale fare continuamente televisione).

Chi è il responsabile

Il responsabile della sua elaborazione potrà essere:

• Team interno: se si dispone di un team di analytics forte.
• Agenzia di marketing o media: quando ne assumiamo una per gestire tutto il paid o i media.
• Agenzia / strumento di attribuzione: indipendente dall'agenzia. Meglio, ma più costoso (un altro fee da pagare).

Cosa viene incluso qui

Fondamentalmente due cose:

• Come funziona il nostro investimento a lungo termine, non solo a breve e medio termine.
• Include media tradizionali.

Qual è l'obiettivo

• Vedere quali media generano le vendite.
• Vedere come incidono le variabili esterne (concorrenza, clima).
• Regolare l'investimento nel miglior modo possibile.

Le fonti di dati sono molteplici

Ancora più che nella fase precedente:

• Google Analytics.
• AdServer
• Strumento di attribuzione.
• Search Console.
• Pixel delle piattaforme pubblicitarie.
• CRM.

Vantaggi dei modelli econometrici

Ne hanno molti, alcuni molto evidenti che mancavano nelle fasi precedenti:

• Include canali non digitali.
• E variabili esterne (stagionalità o concorrenza).
• Fornisce informazioni strategiche e azionabili.
• Spiega il passato e serve a fare proiezioni future.
• Aiuta molto a definire la configurazione ottimale del piano di marketing.
• Nonostante la sua complessità, se ne può fare uno perfino con Excel.

Svantaggi dei modelli econometrici

Naturalmente, presenta anche una serie di svantaggi, che lo rendono adatto soltanto a progetti di una certa dimensione:

• Non è semplice creare un modello robusto:
  • Bisogna selezionare bene le variabili.
  • Tener el histórico de datos.
• Essere capaci di produrlo e presentarlo nel formato adeguato.
• Questo comporta un compito laborioso e difficile da automatizzare (molte fonti di dati).
• Servono MOLTISSIMI dati per renderlo affidabile. Non è valido per progetti piccoli.
• Se lo esternalizziamo, non è economico.
• Le agenzie sono giudice e parte.

In sintesi

Ormai capiamo abbastanza bene come funziona il nostro marketing, non più soltanto la parte digitale, e come si comporta il nostro investimento.

Di nuovo, viene lasciata abbastanza da parte la componente di prodotto digitale (tasso di conversione ed eventi), anche se possiamo includerli come variabili.

Bisogna credere nel modello. È un atto di fede (finché non dimostra la sua validità). Se non ci crediamo, è un brutto segno.

È costoso. In tempo, denaro o entrambi.

Fase 4: Attribuzione

L'analisi econometrica viene di solito eseguita quando facciamo il salto verso canali non digitali.

Ma può darsi che non facciamo mai quel salto.

Allora, per avanzare nell'analytics del nostro business, ci concentreremo sull' Attribuzione, che non è altro che assegnare una conversione al canale o ai canali che l'hanno resa possibile.

Vediamo un journey di esempio per chiarire:

Questo utente è entrato sul nostro sito attraverso diversi canali, con dispositivi diversi e in momenti diversi, finché alla fine ha convertito.

Quindi, a quale canale attribuiamo quella conversione?

• Al primo?
• All'ultimo?
• A diversi?

L'attribuzione può essere monocanale o multicanale, in funzione di quanti touchpoint dell'utente con il nostro sito vengono presi in considerazione.

Inoltre, usare un modello di attribuzione ci aiuta a capire che esistono canali convertitori “avvoltoi del gol”, come il remarketing o il SEM di brand, e canali assistenti , come ad esempio l'e-mail. Ce ne sono anche altri che aprono il funnel.

In definitiva, bisogna capire cosa apporta ciascuno.

I modelli di attribuzione più comuni

Resi popolari da Google Analytics, potremmo dire che i principali sono i seguenti:

• Last-click (monocanale) => strumenti pubblicitari.
• Last-click indirect (monocanale) => Google Analytics, nella maggior parte dei report.
• Time decay (multicanale) => Google Analytics.
• Basato sui dati (multicanale) => Google Analytics e altri strumenti avanzati di analytics.

GA4 si basa sui dati che raccoglie dal sito e, se lo configuriamo così, su ciò che sa dell'utente, ma gli mancano informazioni.

Per esempio, non considera le impression pubblicitarie e l'effetto del post-view, né informazioni sui canali offline né sui diversi dispositivi di un utente se non effettua il login.

Per questo Google Analytics non è lo strumento migliore per fare un'attribuzione corretta.

Altri strumenti (non gratuiti) correggono questi problemi e incorporano più variabili, non solo i media (CRM, chiamate, visite in negozio, concorrenza, contratti…).

Con tutte queste variabili si applica un modello matematico statistico simile a quelli econometrici.

Cosa include questa fase

• Come nell'econometrico, il contributo di ogni canale alle vendite.
• Anche se spesso include solo informazioni sui canali digitali (più semplice), in realtà si può aggiungere al modello tutto ciò che serve (incluso l'investimento nei canali tradizionali), a seconda dello strumento.

Obiettivi

• Vedere quali media generano le vendite.
• Vedere come incidono altre variabili.
• Regolare l'investimento nel miglior modo possibile.

Fonte dei dati

Anche qui, le fonti sono molteplici:

• Google Analytics e AdServer.
• Sondaggi.
• Dati di business.
• Visite in negozio.
• BTL.
• CRM / chiamate / SMS.
• …

Vantaggi dell'attribuzione

Molto simili a quelli dei modelli econometrici:

• Include tutte le informazioni di cui abbiamo bisogno (almeno con gli strumenti avanzati).
• Fornisce informazioni molto azionabili e strategiche in vista dell'investimento.
• Spiega il passato e serve a fare proiezioni future.
• Aiuta molto a modificare la configurazione ottimale del piano di marketing se pensiamo di poter migliorare l’impostazione.

Svantaggi dell'attribuzione

Di nuovo, simili a quelli della fase precedente:

• Non è semplice creare un modello robusto:
  • Bisogna selezionare bene le variabili.
  • Tener el histórico de datos.
• Essere capaci di produrlo e presentarlo nel formato adeguato.
• Questo comporta un compito laborioso e difficile da automatizzare (molte fonti di dati).
• Servono MOLTISSIMI dati per renderlo affidabile. Non è valido per progetti piccoli.
• Di solito viene esternalizzato e gli strumenti buoni non sono economici.

Riepilogo

Questo stadio dell'analytics è ottimo per il reparto di marketing digitale di un business. Soprattutto se non si svolgono azioni su canali offline.

È un'analisi molto affidabile dei canali che influenzano maggiormente le vendite, il che aiuta a distribuire correttamente l'investimento.

Si possono inserire progressivamente variabili di eventi che avvengono nel prodotto digitale (microconversioni, visualizzazioni di pagine rilevanti…).

Inoltre, richiedono team e strumenti esterni e tempo di elaborazione interna per alimentare il modello.

Fase 5: Incrementalità

L'attribuzione distribuisce le conversioni tra i diversi canali di marketing.

Ma la verità è che non tutte le conversioni di un sito web, né tutte le vendite di un business, sono frutto del marketing.

Ricorda il modello Product Led Growth, per esempio.

Oppure pensa ai marchi del distributore dei supermercati, che non hanno mai fatto una campagna e vendono.

Per questo, quando si tratta di capire le vendite, oltre alla promozione entrano in gioco altri fattori, come la distribuzione o il baseline conquistato.

E, lavorando nel marketing, l'ideale è capire il contributo che diamo davvero. Questa è l' incrementalità:

Grafico tratto da questo interessantissimo articolo:

https://www.marketingweek.com/ehrenberg-bass-advertising-growth/

Merita senza dubbio una lettura.

Come misurare l'incrementalità

“Metà del denaro che spendo in pubblicità viene sprecato. Il problema è che non so quale metà.”

John Wanamaker (1.838-1.922)

E il fatto è che misurarla non è affatto, ma proprio affatto facile.

È talmente complesso che in nessun progetto a cui ho partecipato si è davvero cercato di misurarla.

 Ecco un esempio di come si può fare, del grande Avinash Kaushik: in pratica, consiste nell'applicare strategie diverse a gruppi diversi di utenti simili e misurarne i risultati.

Riepilogo

Dovrebbe essere il nostro obiettivo, ma la verità è che solo nei grandi progetti esistono le risorse umane ed economiche per implementare sistemi di misurazione dell'incrementalità.

Prendendo gli ultimi tre gradini dell'analytics di marketing, potremmo dire che:

• Se i modelli econometrici sono ideali per i reparti comunicazione e i media off…
• I modelli di attribuzione per il marketing digitale…
• Misurare l'incrementalità è l'obiettivo definitivo del direttore di qualsiasi business in relazione al marketing.

Conclusioni finali

Se parliamo di un progetto piccolo o medio, la norma sarà salire progressivamente, una fase alla volta, partendo dalla prima.

Tuttavia, se parliamo di progetti con un investimento maggiore, la norma è iniziare direttamente e almeno:

• Nello scenario 2, se facciamo solo digital.
• Nel 3, se facciamo campagne in TV.

Ti direi che in realtà dovresti essere ossessionato dal raggiungere la fase 5 nel tuo progetto, ma mentirei. Ho collaborato con business di grande successo e di dimensioni diverse e l'unica cosa che avevamo –se includo il mio- era il desiderio di raggiungerla, senza però intraprendere azioni in quella direzione.

Perché un buon piano di marketing e una corretta analytics in fase 2, 3 o 4 sono più che sufficienti in molte occasioni.

Detto questo, la fase 1 è quasi sempre insufficiente, quindi, se il tuo progetto si trova lì e stai dedicando risorse al marketing, fatti un favore e passa almeno alla seconda. Perché anche se non lavori con canali a pagamento, anche il SEO e l'email (per citare i due più comuni) vanno ottimizzati.

E, man mano che il tuo progetto e il tuo marketing crescono, non dimenticare che l'analytics deve andare di pari passo e avanzare anch'essa. È l'unico modo per ottimizzare quell'investimento.

Se devi portarti via una sola cosa da questo articolo, che sia questa:

Il marketing e soprattutto quello digitale devono sempre, sempre, sempre andare di pari passo con una buona analisi.

Se hai bisogno di aiuto con il tuo, dai un'occhiata a questo corso di business analytics per ecommerce oppure contattami e lo rivediamo.