Il paragrafo precedente ha introdotto in maniera implicita il concetto di molteplicità. La molteplicità è uno dei paradigmi che permette di passare dalla web analytics 1.0 alla 2.0.
Il concetto di molteplicità è stato introdotto da Guy Creese in occasione del vertice eMetrics del 2003. La definizione di questo concetto è molto semplice: ů͛ƵƚŝůŝnjnjŽĚŝƵŶ numero elevato di strumenti di misurazione complica ů͛attività di analisi.
La molteplicità è però oramai da considerarsi una caratteristica peculiare del Web 2.0. Gli strumenti a disposizione si moltiplicano ogni giorno e il consumo di dati è ĚŝǀĞŶƵƚŽŵŽůƚŽƉŝƶĂĐĐĞƐƐŝďŝůĞĞƋƵŝŶĚŝĚĞŵŽĐƌĂƚŝĐŽ͘WĞƌĂǀĞƌĞƐƵĐĐĞƐƐŽŶĞůů͛ĂŶĂůŝƐŝ online è quindi necessario abbracciare il concetto di molteplicità come ƵŶ͛ŽƉƉŽƌƚƵŶŝƚă͕ Ğ ŶŽŶ ĐŽŵĞ ƵŶĂ ŵŝŶĂĐĐŝĂ͕ ĐŚĞ ƉƵž ƉĞƌŵettere Ăůů͛ĂŶĂůŝƐƚĂ Ěŝ raggiungere obiettivi che solo poco tempo fa erano considerati impossibili.
Molteplicità però non significa utilizzare una miriade di strumenti, per avere una visione più completa è sufficiente adottare uno strumento per ognuna delle domande chiave associate al concetto di web analytics 2.0.
Fig. 2.2 Le domande chiave associate alla Web Analytics 2.0 ed esempio di alcuni mezzi (Adattamento personale da Kaushik, 2010)
Oltre ai mezzi di analisi elencati per ogni parte del processo in fig. 2.2, è possibile completare la propria analisi con la Competitive Intelligence ovvero con la raccolta di dati relativi ai concorrenti diretti o indiretti. >͛ĂŶĂůŝƐŝ ĚĞŝ ĐŽŵƉĞƚŝƚŽƌ ğ ŵŽůƚŽ importante per avere un benchmark per confrontare le proprie prestazioni. Senza un punto di riferimento, altrimenti, il giudizio sui nostri risultati rimarrebbe soltanto ĨƌƵƚƚŽĚŝƵŶ͛ŽƉŝŶŝŽŶĞƉĞƌƐŽŶĂůĞ͘
Per arrivare ad integrare la propria analisi è però necessario partire da una solida ďĂƐĞ ĐŽŶŽƐĐŝƚŝǀĂ ƌĞůĂƚŝǀĂ Ăů ͞ĨůƵƐƐŽ ĚĞŝ ĐůŝĐŬ͘͟ Il clickstream si può analizzare con ů͛ƵƚŝůŝnjnjŽ Ěŝ ƵŶ ƋƵĂůƐŝĂƐŝ ƐŽĨƚǁĂƌĞ Ěŝ ǁĞď ĂŶĂůLJƚŝĐƐ ĐŚĞ consente di misurare le metriche fondamentali. WƌŝŵĂĚŝƉĂƐƐĂƌĞĂůů͛ĂŶĂůŝƐŝĚŝƋƵĞƐƚĞŵĞƚƌŝĐŚĞğŝŵƉŽƌƚĂŶƚĞ fornire una definizione generale del termine metrica nella web analytics.
Una metrica è una misurazione statistica quantitativa che descrive le tendenze o gli eventi in atto in determinato sito web in un intervallo di tempo specificato. (Kaushik, 2010)
Le metriche sono quindi degli indicatori utili per capire qual è la performance, soprattutto nel lungo termine, di un sito web.
DOMANDA: Cosa? RISPOSTA: Flusso dei
click -‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐ MEZZI: Omniture, Google Analytics, Yahoo! Web
Analytics
DOMANDA: Quanto? RISPOSTA: Analisi multipla dei risultati -‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐ MEZZI: Omniture, Google Analytics, Yahoo! Web Analytics, iPerceptions DOMANDA: Perchè? RISPOSTA: Sperimentazione / Ascolto -‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐
MEZZI: Google Website Optimizer, SiteSpect
INFORMAZIONI
Quando si parla di metriche base o standard si intendono spesso queste cinque: 1) visite;
2) visitatori unici;
3) tempo sul sito e tempo sulle singole pagine; 4) frequenza di rimbalzo;
5) tasso di uscita.
Vediamole una ad una.
Visite
Le visite, insieme ai visitatori unici, rappresentano le metriche più importanti della web analytics perché formano la base per il calcolo di molte altre metriche web. In particolare le visite rilevano il fatto che qualcuno è entrato nel nostro sito e vi ha trascorso del tempo prima di uscirne. Questa esperienza si chiama visita o sessione. Nel momento in cui si esegue un report sulle visite per un determinato periodo lo strumento di analisi restituirà proprio il numero di sessioni registrate.
Visitatori unici
La metrica visitatori unici serve ad approssimare il numero di persone che visitano un sito. Per calcolare questo numero lo strumento di web analytics imposta un cookie univoco sul browser del visitatore nel momento in cui entra la prima volta nel sito. Successivamente quando si richiede un report per un determinato periodo relativo alla metrica visitatori unici lo strumento di web analytics conta il numero di ƚƵƚƚŝŝĐŽŽŬŝĞƵŶŝǀŽĐŝƌŝůĞǀĂƚŝŶĞůů͛Ăƌco di tale periodo.
Questa metrica è da considerarsi realisticamente più imprecisa della metrica relativa al numero di visite, questo per varie ragioni:
x alcuni browser non accettano i cookie;
x stima per eccesso effettuata dagli strumenti di web analytics.
Gli strumenti di web analytics propongono questa metrica utilizzando varie segmentazioni temporali che però possono essere fuorvianti. Prendiamo ad esempio la metrica visitatori unici giornalieri. Considerando un arco temporale di una settimana si ottengono sette valori uno per ogni giorno. La logica vorrebbe però che ƐĞ ƵŶ ǀŝƐŝƚĂƚŽƌĞ ŚĂ ǀŝƐŝƚĂƚŽ ŶĞůů͛ĂƌĐŽ ĚĞůůĂ ƐĞƚƚŝŵĂŶĂ ŝů ƐŝƚŽ più di una volta fosse considerato, e quindi contato, un'unica volta. Invece stranamente la metrica relativa Ăŝ ǀŝƐŝƚĂƚŽƌŝ ƵŶŝĐŝ ŐŝŽƌŶĂůŝĞƌŝ ͞ĂnjnjĞƌĂ͟ ŝů ĐŽŶƚĞŐŐŝŽ ŐŝŽƌŶŽ ƉĞƌ ŐŝŽƌŶŽ Ğ ƋƵŝŶĚŝ ƌŝƐƵůƚĂ inutile se si deve considerare un periodo che si estende su più giorni. Dello stesso problema soffrono le metriche visitatori uniĐŝ ƐĞƚƚŝŵĂŶĂůŝ Ğ ŵĞŶƐŝůŝ͘ >͛ƵŶŝĐŽ ǀĂůŽƌĞ veramente univoco è la metrica dei Visitatori unici assoluti poiché considera solo i ǀŝƐŝƚĂƚŽƌŝƵŶŝǀŽĐŝŶĞůů͛ĂƌĐŽĚĞůů͛ŝŶƚĞƌŽƉĞƌŝŽĚŽƌŝĐŚŝĞƐƚŽ͘
Tempo trascorso sul sito e sulle singole pagine
Le metriche relative alla durata della visita sono le più importanti dopo quelle relative alle visite. Le due metriche fondamentali per quanto riguarda la durata della visita sono il tempo totale trascorso sul sito nel corso di una sessione (ts) e il tempo che i visitatori trascorrono su di una singola pagina (tp).
EĞů ĐŽŶƐŝĚĞƌĂƌĞ ƋƵĞƐƚĞ ĚƵĞ ŝŵƉŽƌƚĂŶƚŝ ŵĞƚƌŝĐŚĞ ŶĞůů͛ĂŶĂůŝƐŝ ğ ƉĞƌž ĂůƚƌĞƚƚĂŶƚŽ importante sottolineare che soffrono di un grosso problema. Il problema in questione deriva dai limiti tecnici delle rilevazioni dei software di web analytics che ĂƚƚƵĂůŵĞŶƚĞŶŽŶƌŝĞƐĐŽŶŽĂƌŝůĞǀĂƌĞŝůƚĞŵƉŽƚƌĂƐĐŽƌƐŽƐƵůů͛ƵůƚŝŵĂƉĂŐŝŶĂǀŝƐŝƚĂƚĂŶĞů corso di una sessione. Di fatto quindi il ts è sempre una stima per difetto del tempo effettivo trascorso nel sito web. Il tp potrebbe invece rilevare un valore nullo se la pagina in questione è stata visitata come ultima della sessione.
Questo problema relativo alle metriche temporali si risolve considerando sempre il fatto che queste ultime sono sottostimate.
Frequenza di rimbalzo
La frequenza di rimbalzo (o Bounce Rate) misura il numero delle sessioni sul sito web in cui è stata visualizzata una sola pagina.
Alcune piattaforme di web analytics calcolano il Bounce Rate utilizzando una misura temporale ovvero misurano il numero di sessioni in cui il tempo sul sito è stato inferiore a cinque secondi. Per ora queste piattaforme rimangono comunque una minoranza.
Generalmente il Bounce Rate è presentato come valore percentuale ed è calcolato ƐƵůůĂ ŵĞĚŝĂ ĚĞůůĞ ƉĂŐŝŶĞ ĚĞůů͛ŝŶƚĞƌŽ ƐŝƚŽ ;Bounce Rate aggregato) oppure in riferimento alle singole pagine (Bounce Rate singolo).
Il Bounce Rate è una metrica importante perché direttamente riconducibile al ĐŽŵƉŽƌƚĂŵĞŶƚŽ ĚĞů ǀŝƐŝƚĂƚŽƌĞ ŽŶůŝŶĞ͘ >͛ĂƚƚĞŐŐŝĂŵĞŶƚŽ ĐŚĞ ŵŝƐƵƌĂ ƉŽƚƌĞďďĞ ĞƐƐĞƌĞ ƚƌĂĚŽƚƚŽĐŽŵĞ͞YƵŝŶŽŶĐ͛ğŶŝĞŶƚĞĚŝŝŶƚĞƌĞƐƐĂŶƚĞ͕ŵĞŐůŝŽĂŶĚĂƌƐĞŶĞƐƵďŝƚŽ͟ (Semoli, 2010). Un atteggiamento di questo tipo a livello macroscopico può anche misurare il grado di fallimento di un sito. ůŝǀĞůůŽĚŝ ƐŝŶŐŽůĂ ƉĂŐŝŶĂ ŝŶǀĞĐĞ ů͛ĂŶĂůŝƐŝĚĞŝ Bounce
Rate permette di individuare eventuali problemi tecnici, ma anche il gradimento
rispetto ai contenuti.
Esistono tuttavia alcuni casi in cui questa misurare questa metrica si dimostra inutile, ovvero nelle landing page e nei Blog.
Le landing page e i blog in genere presentano caratteristiche di navigazione profondamente diverse rispetto ad altre piattaforme online. I visitatori che transitano per queste tipologie di siti leggono solamente la prima pagina rendendo di fatto la misura del Bounce Rate incapace di registrare ů͛ĞĨĨĞƚƚŝǀŽĂtteggiamento del visitatore.
Tasso di uscita
La metrica relativa al tasso di uscita (o Exit Rate) mostra quante persone se ne sono andate dal sito partendo da una determinata pagina.
Questa metrica vorrebbe essere un indicatore delle pagine da correggere per prevenire le fughe di visitatori, il problema è che prima o poi tutti coloro che arrivano sul sito devono uscirne.
Per questo motivo questa metrica perde parte del significato originario per cui era stata ideata a scapito di altre, come il Bounce Rate, ƉŝƶĐŽŶƐŽŶĞĂŵŝƐƵƌĂƌĞůĞ͞ĨƵŐŚĞ͟ da un sito.
La metrica relativa al tasso di uscita può però risultare particolarmente utile per le esperienze di visita strutturate. Con esperienze di visita strutturate si intendono quei percorsi che chiedono di passare per una sequenza prefissata di pagine, come ad esempio il processo pagamento di un libro su Amazon. In questo caso settando la pagina di inizio adeguata è possibile capire eventuali malfunzionamenti del sito.