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Fonti e metodologie per raccogliere e leggere i dati di comportamento degli utenti sul sito

3rdPlace

di Francesca Morpurgo

Dagli albori di Internet ad oggi le tecnologie per il tracciamento degli utenti hanno fatto passi da gigante ed ora sono possibili cose che solo fino a 10 anni fa erano il “sogno proibito” dei decision makers e di chi lavora nel marketing digitale.

Adoperando le opportune risorse, dei propri utenti si può arrivare a conoscere tutto, o quasi (GDPR permettendo): da dove arrivano, cosa fanno una volta arrivati sulla propria pagina, dove cliccano, dove concentrano lo sguardo, dove trovano difficoltà, da dove escono e dopo quanto tempo e persino se rappresentano potenziali minacce per il vostro sito. Il che rappresenta un incredibile vantaggio competitivo, dato che permette di prendere decisioni, adottare strategie, sviluppare contenuti ad hoc, convertire efficacemente. Vediamo quindi come si può riuscire a raccogliere i dati relativi ai propri utenti e soprattutto, grazie al supporto di figure come il web data analyst, ad analizzarli e ad utilizzarli.

Quali dati raccogliere e come

I dati che si andranno a raccogliere possono essere di natura quantitativa o qualitativa. Già con l’analisi quantitativa, attualmente supportata anche dalla disponibilità di una quantità enorme di dati (i cosiddetti “big data”), che se debitamente analizzati forniscono una mole di informazioni decisamente impressionante, si possono desumere moltissime informazioni sul comportamento dei propri utenti. Come si può operare per raccogliere e analizzare dati di natura quantitativa sul comportamento dei propri utenti?

L’analisi quantitativa: gli analytics

Lo strumento principe per l’analisi quantitativa – che qualsiasi web data analyst conoscerà a menadito – è ovviamente l’utilizzo combinato di Google Analytics e di Google Tag Manager.

Tramite questo tipo di analisi sarà possibile conoscere da dove arrivano gli utenti, le percentuali di “bounce-rate”, i percorsi che fanno sul sito, e ovviamente le azioni che fanno (click, interazioni, etc). È possibile impostare degli obiettivi personalizzati e controllare le percentuali di raggiungimento. Insomma un flusso di informazioni decisamente consistente, che vanno sapute leggere e interpretare ma che da sole non bastano, perché per comprendere veramente il comportamento dei propri utenti (e per rispondere quindi veramente a domande come “perché i miei utenti se ne vanno?” o “perchè si bloccano e non fanno quello che mi aspetterei?”) serviranno anche dati di natura qualitativa, che in quanto tali sono più sfuggenti e difficili da raccogliere e che necessitano di tool e di metodologie apposite.

Le registrazioni di sessione

Una delle metodologie più efficaci per registrare e comprendere il comportamento degli utenti sul proprio sito sono le cosiddette “registrazioni di sessione” o “session recordings”. Queste registrazioni sono dei veri e propri video in cui è possibile vedere come l’utente interagisce con la propria pagina (proprio come se si stesse guardando da sopra la sua spalla!): dove punta il mouse, quanto scrolla, dove clicca, cosa fa prima di abbandonare la pagina, etc. L’analisi di questo tipo di dati è ovviamente complessa e richiede tool appositi. Ce ne sono diversi, fra cui Hotjar, Inspectlet, Mouseflow, e molti altri. Alcuni registrano le intere sessioni, altri permettono di focalizzare l’attenzione su determinati elementi (come un bottone, o un banner) o comunque mettono a disposizione filtri che permettono di individuare certe interazioni piuttosto che altre. In ogni caso ciò che “si vede” andrà interpretato, possibilmente con l’aiuto di un buon web data analyst e di un UX analyst.

Le mappe di calore

Le mappe di calore evidenziano le zone della pagina (“heat zones”) dove gli utenti rimangono di più e/o concentrano maggiormente la loro attenzione. In questo modo si può vedere che cosa cattura maggiormente l’attenzione degli utenti o al contrario accorgersi se un elemento particolarmente importante viene trascurato. In realtà le mappe di calore non sono altro che una rappresentazione grafica dei dati, che rende molto più facile e rapido comprenderli. Le mappe di calore possono concentrarsi sull’attività di scrolling, o su dove l’utente muove il mouse, o su dove gli utenti cliccano con il mouse o con il dito. Anche per le heatmaps ci sono numerosi tool a disposizione, fra cui Crazy Egg, Inspectlet, Lucky Orange e molti altri.

Surveys e feedback widgets

Un’altra possibilità per comprendere il comportamento degli utenti è chiedergli direttamente cosa ne pensano di determinati elementi e/o interazioni del vostro sito, tramite dei piccoli form in cui viene chiesto un feedback relativo a certe aree o elementi di una certa pagina (ad esempio un bottone, un form di registrazione, un annuncio pubblicitario, o anche un acquisto per una survey post vendita). Non sempre si riesce ad ottenere che gli utenti lascino effettivamente un feedback, qui l’abilità nel progettare dei widget non invasivi e facili da compilare gioca un ruolo importante.

Imbuti (“funnel”) di conversione e profili utente

Alla fine ciò che veramente interessa quando si analizza il comportamento degli utenti è capire se convertono o meno e in entrambi i casi perché. In particolare, cosa fanno quando convertono e che tipo di utenti converte maggiormente (e quindi merita che gli sia dedicata più attenzione, o comunque che tipo di utenti bisogna cercare di attrarre). Alcuni tool per l’analisi del comportamento degli utenti (per esempio Improvely, ma anche Hotjar) permettono di evidenziare i passaggi che gli utenti fanno per arrivare ad una conversione (“path to conversion”), e creano anche automaticamente un profilo degli utenti “più interessanti”.

Tutti questi dati possono essere poi registrati e integrati in una DMP (data management platform) e quindi analizzati e utilizzati con tecniche di machine learning e di intelligenza artificiale, e sfruttati non solo per modificare il proprio sito in relazione alle evidenze che derivano dall’analisi del comportamento degli utenti ma anche ad esempio per creare delle regole in base alle quali dinamicamente in risposta a certi comportamenti o addirittura a previsioni di comportamento vengono serviti certi contenuti, o annunci pubblicitari, o gli vengono proposti certi prodotti in un certo modo. Insomma, l’analisi del comportamento degli utenti, soprattutto se integrata intelligentemente con altri fonti di dati, permette di ottenere informazioni preziosissime, e veramente può fare la differenza tra un sito o una pagina che convertono e uno che non lo fa.