Il marketing digitale è una delle parti più importanti della propria strategia e-commerce. Stabilire, capire e mantenere una presenza web è fondamentale per aumentare il traffico e le vendite. Inoltre, i canali di marketing online permettono di creare relazioni più solide e durature con i propri clienti. Le strategie dietro le campagne digitali sono basate su diverse tecnologie e sulla conoscenza generale del mercato. Una parte integrante di questo processo è l’uso degli strumenti di analisi dati per capire da dove proviene il traffico, quali canali e quali campagne funzionano meglio e quali invece non fruttano come dovrebbero. Di conseguenza, questi strumenti permettono alle piccole e medie imprese di usare il loro budget in modo più efficiente. Nell’ormai maturo mondo del marketing online, esistono sia tecnologie consolidate che tecnologie in costante evoluzione, entrambe a sostegno degli imprenditori nel tentativo di mettere a punto strategie migliori per produrre contenuti più fruttuosi. In generale, questa branca è chiamata “analisi dati”. Al suo interno, tuttavia, questa disciplina presenta diverse sfaccettature.
CHE COS’È L’ANALISI DATI?
L’analisi dati è una disciplina piuttosto ampia. Comprende nozioni di matematica, statistica, modelling predittivo e machine-learning, con lo scopo di dare significato ai dati apparentemente casuali. Quando si tratta di e-commerce, con “analisi dati” ci si riferisce anche agli strumenti commerciali usati per misurare l’efficacia della propria strategia di marketing, ossia la capacità di attrarre traffico verso il proprio sito per poi convertirlo in vendite. Tutto il marketing online può essere visto come fosse un imbuto. Una campagna, qualunque essa sia, corrisponde alla parte più ampia dell’imbuto: qui si trovano le frasi e le immagini accattivanti che portano le persone ad accedere al proprio sito. Come quei visitatori poi interagiscano con il vostro sito è un altro aspetto fondamentale che ricade nella competenze dall’analisi dati. Un cliente farebbe più acquisti se il sito fosse più facile da navigare? Dal momento che i clienti migliori spendono di più se cliccano di meno, il design del sito diventa una parte importante della questione. Se usata correttamente, l’analisi dati può aiutare a:
- Attrarre clienti ideali al proprio sito
- Coinvolgere il consumatore nell’interazione con il sito
- Ottimizzare il rendimento visite/vendite
- Far sì che i clienti tornino periodicamente
COME UTILIZZARE L’ANALISI DATI PER PIANIFICARE UNA CAMPAGNA
Metter su una strategia di analisi richiede diverse conoscenze. La prima è quella del proprio cliente. Ciò include l’uso di specifiche parole chiave, immagini, social media ecc. L’analisi per parole chiave ed altre informazioni SEO (Ottimizzazione per i motori di ricerca) può aiutare significativamente a focalizzarsi su tali attività. Per esempio, nel caso in cui si voglia concentrarsi su una specifica regione o porzione della popolazione. L’analisi dei social media aiuterà a determinare se le proprie campagne stiano funzionando o meno, e quali lo fanno meglio di altre. Se è vero che Instagram spesso risulta più efficace di Twitter per l’e-commerce, l’analisi dati può aiutarvi a scoprire schemi che val la pena indagare per potenziare le interazioni con i clienti su questi social network. Anche la struttura del proprio sito è qualcosa che val la pena analizzare. Quante pagine guardano i browser prima di abbandonare il sito? Quante pagine ed interazioni fanno i clienti prima e dopo un acquisto? I clienti tornano? Gli strumenti per monitorare questo tipo di informazioni esistono già. Google Analytics è solo uno di essi, ma è probabilmente il più grande.
PERCHÉ LE ATTIVITÀ DI E-COMMERCE HANNO BISOGNO DELL’ANALISI DATI?
Le chance che un’attività di e-commerce ha di sopravvivere dipendono dell’analisi dati che fa e da come ne interpreta i risultati. Perché? C’è tanto traffico sul web, e tanti concorrenti pronti a trarne profitto. L’arte della vendita – nel cyberspazio come dovunque – consiste nel capire come identificare e risolvere rapidamente i bisogni del cliente. L’analisi dati dà una mano in questa impresa. Inoltre, l’analisi dati puà anche aiutare ad affinare il messaggio che il vostro marchio vuole conveire, ottimizzare il proprio raggio d’azione e chiudere le vendite. Determinare come i clienti interagiscano con il proprio sito è forse ancora più importante di attirarli sul sito stesso. Dopotutto, non ha senso generare traffico se nessuno vuole poi comprare il prodotto o usare il sito.
COME USARE L’ANALISI DATI
Ci sono un paio di regole per implementare le campagne di marketing digitale. La prima e più importante? Registrare tutto. Ciò significa taggare qualsiasi cosa separatamente, anche le campagne sui social media. Ciò permette di classificare il traffico per pagina e persino per immagine. Senza questo passaggio, campagne diverse sulla stessa piattaforma appariranno semplicemente come traffico vuoto in uscita da un’unica sorgente. Internet è la finestra sul mondo della vostra attività. Se sapete cosa attrae gli utenti sulla vostra pagina, avrete un’idea di come personalizzarne ulteriormente l’esperienza. O meglio, saprete cosa vende bene e cosa no, quindi quali prodotti incentivare e quali invece abbandonare. Per fare ciò, dovete impostare i cosiddetti UTM (Urchin Tracking Modules), i predecessori di Google Analytics. Questi sono codici unici che appaiono alla fine del vostro link. È un’operazione facile da fare. Tutto ciò di cui avete bisogno è un generatore di UTM, facile da trovare online ad uso gratuito.
CHE COSA VA IN UN UTM?
Anche se non è necessario farseli da soli, capire che cosa va negli UTM vi aiuterà a pianificare le campagne in modo più strategico. Ciò che create è una forma di API (Application Programming Interface). È una linea di codice che vi permette di impostare i parametri. Di seguito, una lista dei collegamenti che creerà un assemblatore di UTM:
- Il Link: questa è la URL originale della vostra immagine, campagna o blog;
- La Sorgente: è il motore di ricerca, sito web, nome della newsletter o qualsiasi altro nome di sorgente identificabile;
- Il Mezzo di Comunicazione: com’è stata pubblicizzata la campagna, per email o pay-per-click?
- Il Nome della Campagna: è usato per identificare una promozione specifica, come “saldi invernali”;
- il Contenuto della Campagna: di solito è usato per inserzioni mirate ai contenuti e per l’A/B testing. Lo si può usare per misurare l’efficacia del posizionamento dei contenuti (ad esempio, attraverso il logo o il link testuale);
- Il Termine di Campagna: spesso usato per campagne di ricerca pagate, per identificare parole chiave per il vostro contenuto.
DIVERSE STRATEGIE DA USARE TUTTE INSIEME
Esistono tre principali tipi di analisi dati in uso oggi. E dovrete usarli tutt’e tre per affinare sempre di più le vostre campagne.
1: Statistica Descrittiva
Questa è la forma più vecchia di analisi dati. Risponde alla domanda: che cos’è successo e perché? In termini di e-commerce, ciò potrebbe significare che un utente in Sudafrica ha cliccato su un annuncio di vendita del vostro prodotto alle 12:03 ora locale. Poi ha acquistato il prodotto insieme ad altri tre. Usare quest’informazione può essere molto utile per capire che cosa vende e che cosa no. E ancora meglio, che cosa vende a quale tipo di cliente.
2: Analisi Dati Predittiva
L’idea di poter usare dei dati per predire il futuro ha già parecchi occhi addosso. Non solo, sta anche crescendo vertiginosamente. Capacità computazionali aumentate significa che più strumenti d’analisi possono essere implementati e fatti girare a prezzi minori. Un’arena in cui si utilizza l’analisi predittiva è Wall Street, come anche altre applicazioni di trading. Le applicazioni commerciali sono in via di sviluppo anche per il mercato di e-commerce. Questo tipo di strumento può aiutare ad acquisire ulteriori informazioni sui comportamenti che il vostro cliente potrebbe avere. Questo aiuterà a creare campagne efficaci. Un esempio banale? Se avete un cliente che ha acquistato da voi per tre Natali di fila, è probabile che lo farà anche quest’anno.
3: Analisi Prescrittiva
È l’ultima branca nata in questo campo. È la parte dell’analisi dati che guarda all’ottimizzazione del processo decisionale. In altre parole, se si verifica uno scenario particolare, qual è il prossimo passo? Nell’ambiente e-commerce, ciò potrebbe tradursi in quanto segue: se un cliente acquista prodotti per 300€, il negozio dovrebbe automaticamente offrire uno sconto del 15% sul prossimo acquisto per incentivarne il ritorno. Questo tipo di strumento prescrittivo è spesso usato per pianificare la campagne di vendita e quelle automatiche d’incentivo al cliente basate su che cosa il cliente acquista e quando.
