Questa guida è scritta per il responsabile marketing che si sente un po' perso ogni volta che apre una dashboard di analytics. Per l'imprenditore che sa di dover tracciare qualcosa, ma non sa cosa. Per il product manager il cui sviluppatore ha installato uno strumento di analytics mesi fa, ma che non ha mai capito cosa fare con quei numeri.
Non serve essere analisti di dati per prendere buone decisioni con il web analytics. Servono un modello mentale chiaro, un piccolo set di metriche che ti dicano davvero qualcosa di utile e un processo ripetibile per leggerle. Questa guida copre tutte e tre le cose.
Alla fine saprai quali numeri guardare per primi, cosa significano in termini semplici, come diagnosticare i problemi nascosti nei tuoi dati e come trasformare ciò che vedi in decisioni che il tuo team può mettere in pratica la stessa settimana.
Capitolo 1: Cosa misura davvero il web analytics
Prima di leggere qualsiasi dashboard, è utile capire cosa si sta contando e come. La maggior parte delle persone apre l'analytics e vede un numero (4.287 visitatori il mese scorso) senza capire cosa rappresenta quel numero o perché potrebbe essere sbagliato.
Il modello di base
Quando qualcuno visita il tuo sito, il suo browser invia una richiesta al tuo server web. La pagina si carica. Il tuo strumento di analytics registra che un visitatore è arrivato, su quale pagina è atterrato, da dove viene (l'URL su cui ha cliccato o la ricerca che ha fatto) e quale dispositivo e browser sta usando.
Da quel momento, lo strumento traccia quello che accade: il visitatore clicca su qualcosa, naviga su un'altra pagina, compila un modulo o se ne va senza fare nulla? Tutto questo viene registrato come una serie di eventi associati alla sessione di quel visitatore.
I tre livelli di dati
La relazione è: molte pagine viste per sessione, molte sessioni per visitatore. Quando una dashboard dice "10.000 visitatori, 14.000 sessioni, 42.000 pagine viste", significa che 10.000 persone distinte hanno visitato il sito, sono venute in media 1,4 volte ciascuna e hanno visualizzato 4,2 pagine per visita in media.
Perché i numeri potrebbero essere sbagliati
Due cose importanti da sapere prima di fidarsi di qualsiasi numero di analytics:
Gli strumenti basati su cookie perdono i visitatori che hanno rifiutato il consenso. Strumenti come Google Analytics posizionano un cookie nel browser del visitatore per identificarlo tra le sessioni. Nei mercati europei, dal 30 al 50% dei visitatori rifiuta o ignora i banner di consenso ai cookie. Quei visitatori sono completamente invisibili nei tuoi report. I dati che vedi rappresentano solo le persone che hanno accettato il tracciamento, il che skew verso utenti coinvolti e già familiari con il brand. Il tuo traffico reale è più alto di quello che GA4 riporta.
Gli strumenti cookieless vedono tutti. Strumenti che non posizionano cookie (come Sublim, Plausible o Fathom) misurano tutti i visitatori, indipendentemente dalle preferenze di consenso, elaborando segnali disponibili senza memorizzare nulla sul dispositivo del visitatore. I loro numeri sono più completi. Per saperne di più su questa distinzione, vedi il nostro articolo su come fare analytics senza banner di consenso.
