La foto visualizza alcuni dati analytics su un monitor

L’ importanza della Data Analytics nelle attivita online

L’ importanza della Data Analytics nelle attivita online 700 460 Nicola Lapenta

Come i dati aiutano a migliorare il proprio business.

L’analisi dei dati consente alle imprese di raccogliere, analizzare e applicare dati significativi al fine di prendere decisioni informate. Questo processo di analisi non solo facilita la scoperta di nuove opportunità e tendenze di mercato, ma consente anche alle aziende di acquisire una prospettiva più approfondita sui propri clienti e sul proprio business. Crea un vantaggio competitivo rilevante e permette un posizionamento più solido all’interno del settore di riferimento.

Nel mondo digitale in continua evoluzione, l’analisi dei dati è diventata un motore fondamentale per il successo delle aziende. In questo contesto, sia Web Analytics che Data Analytics giocano ruoli cruciali. In questo articolo verranno approfondite le definizioni di Web Analytics e Data Analytics e i corrispondenti vantaggi nel loro utilizzo.

Contenuti

Introduzione

Se non conosci le statistiche del traffico del tuo sito e dei tuoi canali online ti mancano informazioni importanti per saper implementare la strategia migliore per il tuo business. In altre parole, molti business, senza raccogliere e interpretare i giusti dati, perdono tempo e denaro, e neppure se ne rendono conto.

Un esempio di informazioni indispensabili per migliorare le tue strategie digitali:

  • Da quale sorgente arriva la maggior parte del traffico?
  • Quanti utenti ritornano a visitare il sito?
  • Da quale area geografica arriva la maggior parte del traffico?
  • Quale pagina del sito è la più visitata?
  • Da quale device è il più utilizzato dai miei utenti?
  • Quale area del sito richiede miglioramenti?
  • In quale giorno della settimana ci sono più visite?

Prima di continuare, mi piacerebbe fare una riflessione sulle definizioni che spero condividerai. In Italia a differenza nel resto del mondo è presente una gran confusione di base sui termini “Data Analytics” e “Web Analytics”.

Data Analytics e Web Analytics individuano due aree distinte dell’analisi dei dati nonostante questo vengono confuse soprattutto nel mercato italiano, dove l’utilizzo della seconda denominazione è molto più diffuso. 

Questa considerazione è confermata anche dalla seguente analisi con la piattaforma Google Trend  di ricerche delle due parole negli ultimi 5 anni:

Grafico del trend della ricerca Alanytics in Italia
Figura 1 Web Analytics vs Data Analytics da Google Trends

Il grafico in figura 1 mostra chiaramente che in Italia i due termini sono usati quasi allo stesso modo ad eccezione di un picco differente di ricerche di Data Analytics a fine 2016.  Nel resto del mondo sono due ricerche distinte con un andamento molto diverso soprattutto come crescita. Secondo me il motivo di questa incongruenza è dovuta alla mancanza di una corretta informazione e formazione su questo importante tema. Provo a fare un pò di chiarezza approfondendo le due differenti definizioni.

Web Analytics

La Web Analytics è l’insieme delle tecniche e delle metodologie utilizzate per raccogliere, analizzare e interpretare i dati generati dalle attività degli utenti su un sito web. Utilizzando questi dati, gli analisti possono comprendere meglio come gli utenti interagiscono con un sito web, identificare eventuali problemi o opportunità di ottimizzazione e prendere decisioni informate per migliorare le prestazioni del sito web.

La Web Analytics si concentra su diverse aree, tra cui:

  1. Traffico del sito: analisi del numero di visitatori, delle pagine viste, delle fonti di traffico e dei tassi di rimbalzo.
  2. Comportamento degli utenti: analisi delle azioni degli utenti sul sito web, come le pagine visitate, i link cliccati e i moduli compilati.
  3. Conversioni: analisi delle azioni degli utenti che portano a una conversione, come un acquisto o una registrazione.
  4. Analisi delle prestazioni: analisi delle prestazioni del sito web, come la velocità di caricamento delle pagine e la risoluzione dei problemi tecnici.

La Web Analytics utilizza diverse tecnologie per raccogliere i dati, tra cui i cookie, i tag di monitoraggio e i software di analisi. I dati raccolti possono essere visualizzati in report e dashboard per consentire una facile interpretazione e utilizzo delle informazioni.

Principali utilizzi:

  • Analizzare le visite degli utenti.
  • Analizzare il traffico in real time.
  • Valutare performance tecniche.
  • Ottimizzare il processo di conversione.
  • Ottimizzare il comportamento degli utenti.
  • Migliorare la navigazione di un sito.

E la Data Analytics invece?

Data Analytics

La Data Analytics è l’insieme delle tecniche e delle metodologie utilizzate per raccogliere, analizzare e interpretare grandi quantità di dati per estrarre informazioni utili per supportare decisioni aziendali e migliorare le prestazioni. La Data Analytics si concentra sull’estrazione di informazioni da grandi volumi di dati, chiamati anche “big data”, provenienti da una vasta gamma di fonti, come i sistemi aziendali, i social media, i sensori e le applicazioni mobili.

La Data Analytics è utilizzata in molte applicazioni, tra cui:

  • Business Intelligence: l’analisi dei dati per supportare le decisioni aziendali e identificare nuove opportunità di business.
  • Predittiva: l’utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico e statistiche per prevedere eventi futuri e identificare tendenze.
  • Analisi dei dati geografici: per visualizzare informazioni su una mappa e identificare relazioni tra dati e luoghi.
  • Analisi dei dati di testo: come i post sui social media o i documenti, per estrarre informazioni utili.
  • Analisi dei dati di immagini: come le foto o i video, per estrarre informazioni utili.

La Data Analytics può utilizzare anche tecniche di data mining, statistiche, apprendimento automatico, visualizzazione. Può essere utilizzata per diversi scopi, come:

  • Analizzare i dati di vendita per identificare le tendenze e prevedere le future performance.
  • Utilizzare i dati dei clienti per personalizzare le campagne di marketing e migliorare la customer experience.
  • Valutare i dati dei social media per capire le opinioni dei consumatori su un determinato prodotto o servizio.
  • Ottimizzare i dati operativi per migliorare la gestione dei processi aziendali e i relatifi flussi.
  • Analizzare i dati dei dipendenti per migliorare la gestione delle risorse umane e la produttività.
  • Misurare le performance di campagne.
  • Comprendere i canali digitali migliori.
  • Fare una analisi mirata sui canali della concorrenza.
  • Migliorare la lead generation di un sito o di una campagna.
  • Approfondire le dinamiche del proprio business.
  • Investigare sull’andamento storico delle proprie attività per comprenderne gli andamenti.
  • Fare previsioni efficaci basate su ipotesi  basate su dati reali.

Conoscere e saper trattare i dati è una priorità non solo per ottimizzare i processi, ma anche per sviluppare nuovi prodotti, servizi e soprattutto per adottare strategie efficaci.

In sintesi, configurare la Data Analytics di un’attività di business consente di raccogliere e analizzare i dati in modo tempestivo, in modo da poter prendere decisioni informate, ottimizzare le prestazioni dell’attività, personalizzare l’offerta e monitorare e misurare i risultati delle attività.

Web Analytics vs Data Analytics

La web analytics si concentra specificamente sull’analisi dei dati generati dalle attività online, come il traffico del sito web, le azioni degli utenti, le fonti di traffico e le conversioni. Esso utilizza strumenti come Google Analytics per raccogliere e analizzare i dati del sito web.

La data analytics, è una disciplina più ampia che si concentra sull’acquisizione, l’elaborazione, la modellizzazione e la visualizzazione dei dati per scopi di business. Può includere l’utilizzo di metodi statistici, di apprendimento automatico e di visualizzazione per analizzare i dati provenienti da diverse fonti, non solo dal web, come ad esempio transazioni aziendali, dati demografici, dati sociali e dati sensoriali.

In sintesi, la web analytics è un sottoinsieme della data analytics, concentrata solo sui dati di sito web.

Conclusioni

In sintesi, sia Web Analytics che Data Analytics sono strumenti essenziali per l’ottimizzazione delle prestazioni aziendali. Tuttavia, è importante comprendere il contesto e l’applicazione di ciascuno di essi per trarre il massimo vantaggio da entrambi. La combinazione strategica di entrambe le metodologie può costituire un pilastro fondamentale per la crescita e il successo delle attività online.

Per impostare strategie davvero efficaci è importante analizzare in dettaglio tutti i canali digitali utilizzati dall’attività di business. Ciò consente di comprendere meglio come gli utenti interagiscono con l’attività e con i vari canali digitali, identificare eventuali problemi o opportunità di ottimizzazione e prendere decisioni informate per migliorare le prestazioni dei canali e del business.

Configurare e collegare una piattaforma di Data Analytics al tuo sito è il primo passo per comprendere come gli utenti rispondono  le tue attività online. Per impostare strategie efficaci occorre analizzare in dettaglio tutti i canali digitali usati. L’analisi dei canali digitali consente di individuare i canali che funzionano meglio e di investire di più su di essi. Ciò consente di ottimizzare l’utilizzo dei budget e di massimizzare il ritorno sull’investimento.

Per approfondire i servizi di analisi che offro contattami direttamente dalla sezione contatti, sarà un piacere fornirti ulteriori informazioni utili per la tua attività.

Potresti essere interessato a leggere come funziona la tecnologia utilizzata dalla piattaforma Analytics di Google leggi l’articolo Generazioni Google Analytics.

Se hai già configurato una piattaforma di Data Analytics e ti occorrono le competenze per saper interpretare i dati, approfondisci il corso di formazione Data Analytics Efficace, acquisirai tutte le competenze per intraprendere in autonomia azioni concrete sui tuoi canali digitali.

Autore: Nicola Lapenta

Credits: Google SupportWikipedia 

Photo by Stephen Dawson on Unsplash