Indice del Contenuto - Web Agency Ragusa & SEO Ragusa
- 1 L’importanza delle analisi digitali:
- 2 Case histories – Google Analytics
- 2.1
- 2.2 Tecniche di analisi di base
- 2.3
- 2.4 L’analisi coorte
- 2.5
- 2.6 Case history
- 2.6.1
- 2.6.2 Caso studio 1 – settore blog e contenuti
- 2.6.3
- 2.6.4 Caso studio 2 – settore ecommerce fashion
- 2.6.5
- 2.6.6
- 2.6.7 Caso studio 3 – settore servizi e consulenze
- 2.6.8 Caso studio 4 – settore Travel
- 2.6.9 Cosa stai aspettando?
- 2.6.10 Richiedici subito un preventivo
- 2.6.11 Resterai soddisfatto dalla nostra preparazione tecnica e commerciale
L’importanza delle analisi digitali:
Case histories – Google Analytics
L’analisi dei dati digitali è l’analisi dei dati qualitativi e quantitativi della tua attività e della concorrenza per generare un continuo miglioramento dell’esperienza online di clienti e potenziali clienti, che si traduce nei risultati desiderati (sia online sia offline).
Una delle fasi più importanti dell’analisi dei dati digitali è quella di determinare quali sono gli obiettivi o i risultati aziendali finali e come prevedi di misurarli. Nel mondo online, esistono cinque obiettivi di business comuni.
- Per i siti di e-commerce, un obiettivo evidente è la vendita di prodotti o servizi.
- Per i siti di generazione di lead, l’obiettivo è raccogliere informazioni sugli utenti per i team di vendita per entrare in contatto con potenziali lead.
- Per i publisher della rete di contenuti, l’obiettivo è incoraggiare il coinvolgimento degli utenti e incrementare la frequenza delle visite.
- Per i siti informativi o di assistenza, è fondamentale aiutare gli utenti a trovare le informazioni necessarie al momento giusto.
- Per il branding, l’obiettivo principale è incrementare la consapevolezza, il coinvolgimento e la fedeltà.
In qualsiasi sito o app mobile possono essere eseguite azioni chiave che si collegano agli obiettivi di business. Le azioni possono indicare un obiettivo raggiunto, ad esempio un acquisto su un sito di e-commerce. Si tratta di macro conversioni. Alcune delle azioni su un sito possono essere anche indicatori comportamentali del fatto che un cliente non ha raggiunto completamente i vostri obiettivi principali, ma vi si sta avvicinando, ad esempio, come nel caso dell’e-commerce, registrandosi per ricevere un coupon via email o una notifica di un nuovo prodotto. Si tratta di micro conversioni. È importante misurare sia le macro che le micro conversioni in modo da poter disporre di più dati comportamentali per capire quali esperienze aiutano a generare i risultati giusti per il vostro sito.
Tecniche di analisi di base
La segmentazione ti consente di isolare e analizzare i sottoinsiemi di dati. Ad esempio, puoi segmentare i dati in base ai canali di marketing per individuare il canale che fa registrare un incremento degli acquisti. Un’analisi dettagliata dei segmenti di dati consente di capire quali elementi hanno portato a una modifica dei dati aggregati.
Esempi:
- Puoi segmentare i dati per data e ora e confrontare i diversi comportamenti degli utenti quando visitano il sito in determinati giorni della settimana o in determinate ore del giorno.
- Puoi segmentare i dati per dispositivo e confrontare il comportamento degli utenti su desktop, tablet e telefoni cellulari.
- Puoi segmentare i dati per canale di marketing, per confrontare le differenze di rendimento delle varie attività.
- Puoi segmentare i dati in base a informazioni geografiche per capire in quali Paesi, regioni o città si registra il miglior rendimento.
- Infine, puoi segmentare i dati in base alle caratteristiche degli utenti, ad esempio clienti abituali e nuovi clienti, per capire che cosa spinge gli utenti a diventare clienti fedeli.
L’analisi coorte
L’analisi coorte è un sottoinsieme di analisi comportamentale che prende i dati da una determinata piattaforma e-commerce, applicazioni web o un gioco on-line e piuttosto che guardare a tutti gli utenti come una singola unità, li divide in gruppi correlati per l’analisi. Questi gruppi correlati, o coorti, di solito condividono caratteristiche o esperienze comuni all’interno di un periodo definito. L’Analisi Coorte consente ad una società di vedere chiaramente, in tutto il ciclo di vita di un cliente (o utente) determinati schemi comportamentali, piuttosto che tagliare su tutti i clienti alla cieca senza tener conto del ciclo naturale che un cliente subisce. Vedendo questi schemi di tempo, una società è in grado di adattare e personalizzare il suo servizio a quei coorti specifici. L’analisi coorte riesce a descrivere specificamente l’analisi di coorti per quanto riguarda grandi quantità di dati (big data) e di business analytics. (Se vuoi più informazioni puoi approfondire l’analisi coorte)
Case history
L’analisi dei dati digitali ci ha permesso di individuare il comportamento dei visitatori sul sito, costruendo così un indice di gradimento virtuale espresso dal comportamento del visitatore. Mediante questo tipo analisi, questo indice di gradimento e solo dopo un periodo di studio, siamo intervenuti sul relativo sito internet facendo delle opportune modifiche.
Risultato? Guarda come abbiamo aumentato l’engagement dei visitatori e ridotto drasticamente la frequenza di rimbalzo su Google Analytics.
Caso studio 1 – settore blog e contenuti
Tipologia sito: Blog
Risultato:
- aumento del 33% della pagine visualizzate / sessione
- incremento della durata di sessione del 412%
- frequenza di rimbalzo ridotta del 57%
- engagement elevato e visitatori di ritorno aumentati del 100%
modello di analisi dati digitali: sito blog
Caso studio 2 – settore ecommerce fashion
Tipologia sito: e-commerce
Risultato:
- aumento del 78% della pagine visualizzate / sessione
- incremento della durata di sessione del 32%
- frequenza di rimbalzo ridotta del 56%
- engagement elevato e visitatori di ritorno praticamente invariati
modello di analisi dati digitali: sito ecommerce
Caso studio 3 – settore servizi e consulenze
Tipologia sito: Lead generation
Risultato:
- nessuna variazione apprezzabile della pagine visualizzate / sessione
- incremento della durata di sessione del 18%
- frequenza di rimbalzo ridotta del 69%
- engagement elevato e visitatori di ritorno aumentati del 54%
modello di analisi dati digitali: sito di servizi e consulenze
Caso studio 4 – settore Travel
Tipologia sito: Travel
Risultato:
- trascurabile decremento della pagine visualizzate / sessione
- incremento della durata di sessione del 19%
- frequenza di rimbalzo ridotta del 70.9%
- engagement elevato e visitatori di ritorno aumentati del 27%
modello di analisi dati digitali: sito di servizi e consulenze
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