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Web analyst: chi legge i dati e sa cosa farne
Web Analytics
Il web analyst migliora la strategia di web marketing grazie a competenze specifiche. È la definizione giusta, ma racconta solo metà del lavoro.
L’altra metà sta in un passaggio che sembra ovvio e non lo è: trasformare i dati in decisioni. Le piattaforme raccolgono già tutto, la differenza la fa come quei numeri vengono letti, e cosa si sceglie di fare dopo.
Indice dei contenuti
Web analyst, chi è e cosa fa davvero
Quindi, per tornare a una definizione, il web analyst analizza il comportamento degli utenti online (sorgenti di acquisizione, percorsi di navigazione, micro-conversioni, performance delle campagne), per individuare dove un progetto digitale funziona e dove invece lascia soldi sul tavolo.
Non si ferma alla superficie. Una pagina con molto traffico e permanenza bassissima, ad esempio, non è un buon segno, anzi è un segnale che c’è uno scarto tra quello che l’utente si aspettava e quello che ha trovato.
Per trovare quei segnali è necessario avere un metodo, che prenda in considerazione la segmentazione il traffico, l’analisi dei comportamenti per singola pagina, il confronto di periodi e di fonti di acquisizione.
Ma il metodo da solo non produce insight utili. Ciò che fa sì che un dato diventi una decisione è la capacità di leggerlo come comportamento, capire cosa stava cercando quella persona, dove si è persa, perché non ha completato il percorso.
Questa lettura si affina con l’esperienza. Si impara lavorando su settori diversi, su progetti con obiettivi diversi, vedendo molte volte gli stessi pattern prima di imparare a riconoscerli in fretta.
Web analyst vs data analyst: c’è differenza
Queste due figure vengono spesso confuse. Entrambe lavorano con i dati, certo, ma la domanda a cui rispondono è diversa.
Il data analyst lavora su grandi volumi di dati strutturati: database aziendali, dati finanziari, operativi, di prodotto. Il suo obiettivo è trovare pattern statistici, costruire modelli, rispondere a domande quantitative complesse. Quindi, è un lavoro preciso, spesso molto tecnico.
Il web analyst lavora su un territorio diverso, e cioè il comportamento delle persone online.
Come arrivano su un sito, cosa fanno, dove si fermano, cosa li spinge a convertire o ad andarsene. Non è solo un problema di numeri, ma di contesto. Per leggerlo bene servono competenze che la formazione statistica da sola non copre. Chi si occupa di fare web analytics deve sapere come funziona il codice di un sito, come si configurano i tracciamenti, come una campagna pubblicitaria influenza il comportamento on-page, come si costruisce un funnel e dove si rompe.
Un data analyst può dirti che il tasso di conversione è sceso del 15%. Un web analyst ti dice perché e cosa cambiare.
Per chi vuole capire meglio come funziona questa disciplina nella pratica, la guida alla web analytics è un buon punto di partenza.
Tracciamenti e qualità dei dati
Prima di interpretare qualsiasi dato, bisogna essere certi che venga raccolto nel modo giusto. È il passaggio più trascurato, e quello che compromette tutto il lavoro successivo.
Gli strumenti di analytics registrano eventi e conversioni, ma questi sistemi devono essere configurati con precisione.
Incontro molti problemi ricorrenti, come:
- tag implementati in modo errato o fuori contesto;
- conversioni tracciate parzialmente o non tracciate affatto;
- dati incoerenti tra piattaforme diverse;
- eventi duplicati che gonfiano le metriche.
Quando la base è traballante, qualsiasi analisi costruita sopra è inaffidabile. Verificare la qualità dei tracciamenti, individuare le discrepanze e intervenire sulla configurazione tecnica è parte del lavoro che non può essere un’attività separata da quella analitica.
A/B test e strategie di growth
Individuare un problema grazie ai dati è solo l’inizio del lavoro. Il passaggio successivo, quello che trasforma l’analisi in valore economico, è la capacità di proporre soluzioni e strategie di growth basate sull’evidenza.
Validare le ipotesi per non sprecare budget
L’A/B test è lo strumento che permette di verificare un’ipotesi prima di renderla definitiva. Se i dati mi dicono che gli utenti si bloccano in una fase del funnel, il mio compito è proporre varianti che eliminino quell’attrito.
Se i numeri mostrano un abbandono alto nel checkout, il test riguarderà la trasparenza dei costi o la semplificazione dei campi. Testare su una porzione di traffico reale permette di scartare le idee che non funzionano senza compromettere l’intero fatturato del sito.
Verso una strategia di crescita (Growth)
Fare analisi in ottica growth significa smettere di guardare solo al passato e iniziare a prevedere cosa accadrà se scaliamo una determinata azione.
Il web analyst suggerisce una direzione: quale segmento di pubblico ha il valore potenziale più alto? Quale percorso di navigazione porta a una conversione più veloce?
Proporre una strategia di crescita dà priorità agli interventi che hanno il massimo impatto con il minor sforzo tecnico, in un sistema che impara costantemente dai propri utenti.
AI come supporto all’analisi
Gli strumenti di intelligenza artificiale hanno accelerato alcune fasi del lavoro analitico, come il rilevamento di anomalie, la sintesi di grandi volumi di dati, pattern recognition su serie storiche. Tutte attività che prima avevano bisogno di ore di lavoro per essere elaborate, ora si completano in tempi molto più stretti.
Questo, attenzione, cambia la quantità di analisi possibili in un dato tempo, non la qualità del ragionamento. L’AI, infatti, ci aiuta a intercettare il segnale, a identificare che qualcosa è cambiato, ma dargli un significato, collegarlo agli obiettivi di quel progetto, e poi decidere cosa fare, è ancora un lavoro che vuole esperienza, contesto e giudizio.
Costruisci oggi, non aspettare
Le piattaforme di analytics coprono bene i casi generali, però le domande interessanti sono sempre specifiche: perché questo segmento di traffico non converte, cosa succede tra il primo contatto e la richiesta, dove si rompe il percorso su mobile per quel tipo di utente.
Le piattaforme di analytics coprono bene i casi generali. Ma le domande interessanti sono sempre specifiche:
perché questo segmento di traffico non converte?
cosa succede tra il primo contatto e la richiesta?
perché una pagina che riceve molto traffico non genera nessuna azione?
cosa distingue chi compra da chi abbandona il carrello?
in quale fase del funnel si perde la maggior parte dei contatti qualificati?
perché certi utenti tornano più volte senza mai convertire?
cosa sta cercando chi atterra su una pagina prodotto e se ne va in trenta secondi?
perché due campagne con lo stesso budget producono risultati così diversi?
cosa accomuna gli utenti che convertono che non emerge in nessun report automatico?
perché un canale che funzionava bene ha smesso di farlo senza che nulla sia cambiato in modo evidente?
Per rispondere a queste domande, e a tante altre, ho iniziato a costruire strumenti miei, su misura, dashboard, sistemi di monitoraggio, integrazioni tra fonti diverse.
I dati di un progetto pongono domande che i template standard non contemplano.
Il web analyst del futuro (e soprattutto del presente) non aspetta che arrivi lo strumento giusto, lo costruisce, e nel frattempo porta già risultati.
Lavori su un progetto digitale e hai la sensazione che i dati che hai non ti stiano dicendo tutto?
Mirko Ciesco
Data-Driven Growth Specialist
Aiuto aziende e startup a prendere decisioni migliori per crescere in modo misurabile. Sono specializzato in Web Analytics e performance digitale e lavoro all’intersezione tra dati, strategia e crescita.