Web analytics per e-commerce: le 10 irrinunciabili viste sui dati

E' passato un po' di tempo da quando ho scritto questo articolo.
Il mondo del digital è sempre in evoluzione e potresti trovare delle informazioni non più aggiornate.

La web analytics per un'e-commerce è un'attività di fondamentale importanza perché garantisce una profonda analisi dei rendimenti: permette di capire ad esempio l'efficacia di ogni singola campagna, i risultati di un'attività di social media marketing, le migliorie derivanti da una modifica al sito, ecc.

Tutto questo è possibile solo se si ha a disposizione uno strumento che integra dati delle visite al sito con le transazioni e-commerce.

Se utilizzate Google Analytics il processo di integrazione con i dati di e-commerce è abbastanza semplice: è sufficiente abilitare il modulo e-commerce dal menù di impostazione del profilo, poi aggiungere al momento dell'acquisto il seguente codice che permette il corretto tracciamento dell'acquisto.

<script type="text/javascript">
  var _gaq = _gaq || [];
  _gaq.push(['_setAccount', 'UA-XXXXX-X']);
  _gaq.push(['_trackPageview']);
  _gaq.push(['_addTrans',
    '1234',           // order ID - required
    'Acme Clothing',  // affiliation or store name
    '11.99',          // total - required
    '1.29',           // tax
    '5',              // shipping
    'San Jose',       // city
    'California',     // state or province
    'USA'             // country
  ]);

   // add item might be called for every item in the shopping cart
   // where your ecommerce engine loops through each item in the cart and
   // prints out _addItem for each
  _gaq.push(['_addItem',
    '1234',           // order ID - required
    'DD44',           // SKU/code - required
    'T-Shirt',        // product name
    'Green Medium',   // category or variation
    '11.99',          // unit price - required
    '1'               // quantity - required
  ]);
  _gaq.push(['_trackTrans']); //submits transaction to the Analytics servers

  (function() {
    var ga = document.createElement('script'); ga.type = 'text/javascript'; ga.async = true;
    ga.src = ('https:' == document.location.protocol ? 'https://ssl' : 'http://www') + '.google-analytics.com/ga.js';
    var s = document.getElementsByTagName('script')[0]; s.parentNode.insertBefore(ga, s);
  })();

</script>

Per avere i dati precisi sulle conversioni e la canalizzazione degli utenti è bene configurare bene anche gli obiettivi ed le URL delle pagine che rappresentano i diversi step del flusso di conversione.

Qui un possibile esempio con un processo di acquisto che si articola in 6 passi:

  1. punto di ingresso al sito (homepage, landing pages, pagina promozionale, ecc. );
  2. visualizzazione scheda prodotto;
  3. aggiunta al carrello;
  4. inserimento anagrafica e informazioni di spedizione;
  5. effettuazione pagamento;
  6. acquisto completato.

Una volta a disposizione lo strumento opportunamente configurato è possibile estrarre un sacco di dati davvero interessanti: in questo post raccolgo le 10 irrinunciabili viste sui dati per l'analisi di rendimento di un e-commerce.

1) Numero di transazioni

E' il primo KPI elementare che conta semplicemente il numero di acquisti effettuati sul sito.

Oltre al semplice numero di acquisti, potrebbe essere interessante abbinare il numero di acquisti "Gold", ovvero degli ordini oltre una certa soglia.

2) Conversion rate 

Indica la percentuale di utenti che effettuano un acquisto sul totale.

La domanda più frequente dei clienti su questa misura è "Qual è il conversion rate che ha generalmente un e-commerce?". La risposta è dipende.

Il conversion rate è una metrica da valutare caso per caso poiché dipende da tantissimi fattori:

  • alla composizione del traffico in ingresso, se ad esempio si fanno moltissime campagne poco targetizzate il conversion rate potrebbe essere molto basso;
  • grado di fidelizzazione degli utenti, se gli utenti che visitano il sito sono principalmente nuovi utenti il conversion rate potrebbe risentirne;
  • il prodotto, se ad esempio il costo dei prodotti è più alto rispetto alla concorrenza il conversion rate sarà sicuramente più basso rispetto al competitor con il prezzo migliore;
  • la completezza delle informazioni sul prodotto presenti sul sito, se ad esempio le schede prodotto contengono informazioni esaurienti esse probabilmente influiscono in positivo;
  • il grado di usabilità del sito, alcuni errori di usabilità possono rendere la vita complicata agli utenti fino a scoraggiarne l'acquisto;
  • promozioni, il "free shipping", i saldi e altre promozioni aggressive sono in grado di far esplodere il conversion rate;
  • ecc.

Un possibile benchmark che può essere utilizzato come primo spunto è l'IBM Coremetrics Cyber Monday Report. I valori però sono da prendere con le pinze poichè lo studio è rivolto agli shop online U.S.nei giorni caldi dello shopping americano, quindi non propriamente una condizione equiparabile alla normale vita di un e commerce di viti italiano. :-)

Oltre alla conversione classica (acquisto), potrebbe essere utile considerare il conversion rate per altre microconversion come ad esempio: sharing di un prodotto nei social network, salvataggio di un prodotto o una configurazione, registrazione sito o newsletter.

3) Costo di acquisizione acquisto

Indica quanto un'azienda di e commerce investe per ottenere un acquisto.

Si tratta di una metrica davvero utile per valutare quali sono le attività tattiche che portano clienti a buon mercato. Va detto che il costo di acquisizione, però, non dice nulla sulla qualità dei clienti ottenuti e dell'effettivo ritorno in termini di business.

Nel caso di una campagna PPC il costo di acquisizione è pari a ( budget PPC + costo di gestione campagna) / n° acquisti; nel caso del costo acquisizione SEO è pari a (costo risorse utilizzare per la SEO sviluppatori,consulenze,copywriting, ecc.)/ n° acquisti.

4) Average order value

Indica il valore medio dello scontrino di un cliente.

Si tratta di una metrica piuttosto strategica per gli online store perchè aumentare l'average order value significa limitare l'impatto delle spese di spedizione sul totale del fatturato.

Uno dei possibili modi per aumentare l'average order value è quello di garantire ai clienti la spedizione gratuita per un ordine superiore ad un particolare importo.

5) Numeri di acquisti per anno

E' una metrica che dà l'idea del grado di fidelizzazione del cliente a medio e lungo termine.

Puntare sull'aumento del numero di acquisti per anno e sulla fidelizzazione del cliente è una mossa intelligente poiché stimolare un acquisto da un cliente già conosciuto probabilmente costa meno rispetto ad ottenerne uno di nuovo. Aumentare la fidelizzazione quindi nella maggior parte dei casi significa abbassare il costo di acquisizione globale dei clienti.

6) Tasso di reso

Indica il numero di prodotti resi rispetto al numero totale dei prodotti venduti.

Questo valore nel caso degli e-commerce di abbigliamento è un valore normale e fisiologico in un processo di acquisto online: Zappos è stato il player che ne ha fatto un grande cavallo di battaglia con la 365 Day Return Policy, registrando un tasso di reso del 35%.

Anche se in genere il tasso di reso non è il demonio, sarebbe interessante riuscire a contenerlo poiché il reso impatta inevitabilmente sui costi aziendali. Alcune possibili azioni tattiche per limitare il tasso di reso possono esseree una scheda prodotto completa di informazioni dettagliate, una guida alle taglie semplice da interpretare, l'uso di immagini ad alta risoluzione e dettaglio del prodotto.

7) Interazioni sociali per visitatore

E' un indicatore che dà il numero medio di interazione sociali per visita.

Questa metrica è utile perchè può dare la dimensione del gradimento degli utenti per i prodotti e della propensione alla condivisione dei contenuti proposti. A tal proposito Google Analytics offre la possibilità di tracciare le azioni sociali con la Social Plugin Analytics.

8 ) Bad page views

Indica il numero di pagine "critiche" visualizzate dagli utenti. 

Durante il flusso di navigazione di un e commerce, infatti, può succedere che un utente visualizzi delle pagine critiche che causano l'abbandono da parte dei clienti. Le pagine critiche possono essere diverse, ad esempio le pagine 404 o di errore 500, risultati di ricerca prodotti con 0 risultati, schede prodotto con item non disponibili, ecc.

E' bene tener monitorato questo KPI con degli alert per tenere sotto occhio l'efficienza del sito web, intercettando e risolvendo in modo rapido eventuali criticità.

Per settare degli alert automatici sulla visualizzazione delle pagine critiche è sufficiente impostare una microconversion per ogni pagina critica vista e poi configurare i custom alert.

 

9 ) ROI

Il ritorno sull'investimento è la metrica "regina" dei progetti e-commerce, rispetto al costo di acquisizione offre anche un dettaglio sulla qualità del cliente ottenuto.

Questo indicatore si ottiene dividendo il valore degli acquisti effettuati dagli utenti con la somma delle spese sostenute per ottenerli. Il ROI è utilissimo per valutare i rendimenti di campagne e delle attività di web marketing in genere. In questo post di Craig Tomlin c'è un'interessante esempio di come il ROI può guidare le decisioni di business, in questo caso la domanda è "Meglio investire in usabilità o Advertising?".

10) Funnel per processo di acquisto

Il funnel non è un semplice metrica ma uno dei diagrammi più diffusi nei report di web analytics degli e-commerce. Si tratta di una rappresentazione ad imbuto che permette di conoscere nel dettaglio in che modo gli utenti si muovono nei vari step del processo di acquisto online.

Dall'osservazione ed il monitoraggio del funnel è possibile comprendere quali siano i passi più critici durante il processo di conversione.

Google Analytics garantisce davvero moltissime soluzioni per ottenere questa importante rappresentazione: attraverso la visualizzazione di un funnel statico.

L'utilizzo dell'interfaccia interattiva Goals Flow che permette di creare al volo Funnel in modo intuitivo avvalendosi anche della segmentazione del traffico:

Per i veri feticisti del dato, oltre al funnel classico del processo di conversione c'è anche la possibilità di analizzare il funnel dei canali di acquisizione:

Voi utilizzate altre metriche per il monitoraggio delle performance del vostro e-commerce?

Qualche lettura interessante:

Altri post che potrebbero interessarti:

  • odio fortissimo i funnel che partono da PRIMA dell’inizio del checkout. Come se uno non vedesse 100 pagine prima di iniziare un carrello, o più prodotti, o comprasse più prodotti. Un funnel come quello si vede 1 volta su mille, il resto delle visite “sporcano” un funnel configurato così

  • Ciao Marco,
    grazie del commento e dello spunto di riflessione.

    La configurazione del funnel è a discrezione di ognuno, se la odi sicuramente non sarà questo post a farti cambiare idea. 🙂

    Partire dall’item page, però potrebbe avere dei vantaggi: pensa ad esempio ad un e-commerce con un bottone “add to cart” poco evidente e invitante. La modifica del bottone causerà un aumento del passaggio da item a add to cart, ma una riduzione negli step successivi. In questo caso comparare i due funnel del pre e post modifica può essere utile.

    Dal mio punto di vista la visualizzazione di un prodotto è parte integrante del processo di acquisto e trovo utile integrarla nel funnel.

    Addirittura quando si analizza l’efficacia di una campagna il funnel DEVE partire dalla (o dalle) landing di atterraggio.

    In genere il funnel è utile per descrivere l’andamento di un processo, quindi IMHO non è corretto dire “io non metto nulla prima del check-out” piuttosto dipende molto da quello che vuoi misurare ed analizzare.

    Non trovi?

  • IMHO la parte di navigazione PRE-funnel può essere analizzata coi flow visualizations (o con analoghe funzioni clickstream su altri prodotti); un funnel lo vedo se e solo se la navigazione è forzata. Può ancora ancora andare da una landing al suo obiettivo, ma non può andare ove c’è libertà di navigazione 🙂

  • Stefano

    Ciao Andrea, come va modificato lo script per il monitoraggio e-commerce su analytics?
    Mi spiego meglio, al posto di quello che trovo tra gli apostrofi
    ( ‘1234’, // order ID – required
    ‘Acme Clothing’, // affiliation or store name
    ‘11.99’, // total – required etc. etc.)
    cosa ci va messo?
    Grazie
    Stefano

    • Ciao Stefano, la tua piattaforma dovrebbe inserire nel codice sorgente i dati dei prodotti acquistati al momento dell’interazione all’acquisto.

  • Pingback: Internazionalizzazione e-commerce e apertura di nuovi mercati: going global is not easy()

  • Confermo che il _gaq.push([‘_addTrans’, con i suoi valori deve essere inserito dal proprio ecommerce nella pagina di conferma dell’ordine ( ultima fase della transizione di acquisto). Ci sono ecommerce che lo fanno in automatico, altri no, in questo caso bisogna o metterci le mani oppure ( meglio) chiedere ad un programmatore. buona giornata a tutti

  • Pingback: Scegliere la migliore piattaforma e-commerce: i 7 errori da non commettere()