Ma non questo tipo di analista!!!

Oddio.. forse forse potrei pure averne anche bisogno di questi tempi ;)

Scherzi a parte..

Segnalo velocemente un post sul blog di InTarget Intelligence ( a proposito.. vi siete iscritti al feed..? Mi raccomando che tra poco inizio a scrivere abitualmente anche li..) dove segnalo la possibilità di entrare a lavorare nel nostro staff, presso la sede di Pisa, inizialmente con uno stage.

Requisiti e/o Plus:

• Passione per il Web Marketing
• Mentalità Analitica
• Passione per i Numeri
• Fantasia
• Conoscenza di Excel
• Conoscenza di un qualsiasi strumento di Web Analytics
• Una seppur vaga somiglianza con Charlize Theron
• Avere un alta concetrazione di Midichlorian
• Sapere cos’è un Cylon

Se avete alcune di queste caratteristiche  mandatemi un CV a info@intargetintelligence.net :)

Con l’avvento di nuove strategie di web marketing anche i KPI usati per misurare le attività di promozione online si adattano a quello che effettivamente devono generare.

Se una campagna di keyword advertising le metriche standard sono facilmente identificabili quando si cambia ambito e tipologia di progetto anche le metriche da individuare sono più complesse.

Già da tanto tempo fa sono state identificate una serie di metriche da associare come KPI ai progetti di Social Media Marketing:

• l’impatto sul sito (visite, pageview, conversioni etc..)
• distribuzione del contenuto su vari media e SN
• viralizzazione del contenuto
• sentiment sull’iniziativa
• reputazione sull’iniziativa
• influenza ed engagment negli utenti
• tempsitiche di propagazione e crollo dei meccanismi virali
• etc.. etc..

Il problema è quanto ci vuole a metter e in piedi una reportistica di un certo tipo?

Se per un report di web analtyics classico si possono usare piattaforme valide e gratuite e una tipologia di reportistica “standard” quando si va a misurare attività di questo tipo il problema diventa complesso, gli strumenti non sono gratuiti, gli ambiti di analisi sono molteplici, il tempo da dedicare è sicuramente di più, per essere completa rischia addirittura di diventare un attività più impegnativa della campagna stessa.

Dove sta il trucco allora..? In attesa di strumenti gratuiti in grado di fare ricerche (anche in italiano.. sulla distribuzione di un contenuto online, con tanto di analisi di tapo semantico) il trucco sta nel definire sempre nella campagna un obiettivo specifico (qualcuno starà pensando… ma va!), è facile infatti per i contest (ad esempio, sono stato invitato in questi giorni ad un contest della CAT per “disegnare” un paio di CAT attraverso un’applicazione facebook, si misura quante “scarpe” vengono disegnate e almeno una prima approssimazione dell’andamento di campagna c’è) è difficle invece per progetti legati alla generazione di brand awareness.

Di solito noi gestiamo la cosa tramite un analisi numerica molto frequente ma meno approfondita (es, senza sentiment quindi più leggera) sul funzionamento dell’iniziativa, in grado di dare feedback sulla partecipazione con una frequenza molto molto alta; per chiudere poi alla fine con un report generale che oltre alle caratteristiche spiegate precedentemente include attività tipo la misurazione dei volumi di ricerca per brand, la modifica dei comportamenti degli utenti online su certe aree del sito, cercando anche di capire “quanto” dura un eventuale comportamento diverso dell’utente.

Inn questo modo è possibile dare feedback continui sulla campagna a basso costo “orario” e approfondire solo in una fase finale.

Voi invece..? cosa usate… e quanto tempo impiegate a fare un report “serio” di questo tipo..?

E come si fa a lavorare… o ad aver voglia di aggiornare un blog di questi tempi?

Caldo, mare, sole… non si sposano bene con scrivanie, computer e attività celebrali in generale :)

Prendo però spunto dall’uscita del libro di web analytics di Alessio per aggiornare il blog dopo mesi di inattività, dire ai miei fedeli lettori che sono sempre vivo, e per sperare di rimediare una copia gratuita ;)

Son comunque contento di vedere come la Web Analytics stia prendendo sempre più piede in italia, questo libro ne è la riprova: è segno di un esigenza forte, più analitica che direttamente operativa.

Anche a livello di mercato infatti si vede che qualcosa di grosso si sta muovendo.. che dire.. w la crisi!  è quasi un equazione: ci sono meno soldi -> vanno spesi meglio :)

E voi che ne pensate?

Appena passato il test, con un 93%….

Mentre Marco deve studiare un pò di più l’ecommerce io devo ristudiare come installare i codici di tracciamento ;)

Sarà mica perchè arrivato alla Conversion Univerisity ho detto.. nahhh…. ma figurati se studio come installare i codici di tracciamento…. -.- (il peggio!)

Unico rammarico potevo essere il consulente certificato numero 666, (si vede in basso a sx) invece sono il numero 665.. che sfiga! :P

Con gli strumenti che Google mette a disposizione è possibile compiere piccole analisi di tipo statistico per vedere come l’elettorato si rapporta ad un potenziale candidato.

Ecco quello che restituisce Il tool per le parole chiave di Adwords per Obama:

E per MCCain:

Chissà se i team che seguono le campagne elettorali utlizzano questi strumenti o se chiamano direttamente Google per farsi dare qualcosa di più preciso :)

E sopratutto chissà se in italia i politici fanno analisi di questo tipo… mah ;)

Per avere una riprova ho provato anche “silvio berlusconi” vi consiglio di leggerle tutte perchè c’è veramente roba divertente:

Fa pensare che la prima ricerca sia “di silvio berlusconi”, come fanno pensare le 140 ricerche “silvio berlusconi mafia“.

Assolutamente fantastiche le 46 ricerche mensili per “sua maestà silvio berlusconi” e “maestà silvio berlusconi” fatte da Bondi e Fede :) (XP®)

E degne di nota anche le 30 (mi pare) ricerche “ucciso silvio berlusconi“: sembra che ci sia qualcuno che ogni giorno cerca questa “news” sperando di trovare un articolo di Repubblica :)

Segnalo velocemente un Greasemonkey molto interessante che tra le altre cose mostra il numero effettivo di conversioni da sorgente diversa.

ecco il link : http://www.roirevolution.com/blog/2008/06/google_analytics_report_enhancer.html

La news l’ho letta sull’interessantissimo blog su Google Analytics gestito da Marco “Tambu” Cila. :)

Nicola, mi segnala che Google Analytics ha aggiunto una funzione estrememente interessante.

La possibilità di avere informazioni statistiche per settore merceologico fornite da altri utenti in modo anonimo, attraverso le quali poter fare analisi sul nostro sito.

Mi spiego meglio.

Attivando l’opzione dal pannello visitatori possiamo comparare queste informazioni:

• Visite
• Bounce Rate
• Tempo Medio
• PageView
• PageView/Visite
• Nuove Visite

Con una media statistica di siti delle nostre “dimensioni” condivisi da altri utenti e catalogati da google in queste macrocategorie:

Interessantissima è la possibilità di valutare alcuni dati statistici per campo semantico, ad esempio:

Il tempo su sito medio per il settore Viaggi è di 1.20 Minuti, per il settore “E-Commerce” siamo sui 1.08 Minuti, per il settore Intrattenimento, Videogames siamo sui 45 secondi.

Ovvio dobbiamo prendere questi dati con le molle, perchè il servizio è attivo da poco prima di metà febbraio, e non tutti per adesso sono “felici” di condividere questo tipo di informazioni con Google (che dimostra per l’ennesima volta, di saperne una più del diavolo…).

Facendo un pò di prove si vede che c’è ancora molta strada da fare, si intravedono infatti alcune incongruenze, diventerà però, con il tempo, un ottimo punto di partenza per analisi statistiche di qualsiasi tipo.

Qualche Feedback?

Sulla falsa riga di un post di Napolux esterno una riflessione in realtà datata qualche settimana fa dopo aver incocciato davanti ad un Carrefour uno sciopero per il rinnovo del contratto del Commercio (volevo linkare qualcosa di decente, ma si trovano poche fonti..).

La domanda è semplice: cosa potrebbe succedere se a guidare un qualsiasi sciopero fosse un “esperto” di marketing digitale?

Se invece di andare davanti a fabbrica / negozio a fare picchetti a colleghi o clienti un centinaio di persone si mettesse davanti ad un pc con internet e facesse quello che gli dice una persona che ha un minimo di conoscienza dei meccanismi di ranking sui motori che danno potrebbe provocare al brand di un’azienda?

Se ne parla da un pò e in ambiti diversi, professionisti del settore, o utenti appassionati.

Ma il problema è sempre il solito, i sistemi attuali di web analytics fondano la propria sapienza su un dato, il visitatore unico, che per una serie di problematiche tecniche (inerenti alla capacità di tracciamento dei sistemi attualmente in uso), non può essere “preciso” per definizione.

Quello che mi fa “sorridere” è che (se si analizzano problemi sufficentemnte complessi) il problema in realtà non esiste.

Facciamoci una domanda: a cosa serve un programma di Web Analysis?

Un programma di Web Analysis serve a capire criticità e punti di forza del sito sul quale è usato, per usare poi questi dati a nostro vantaggio: capire cosa ha che non va una certa pagina e capire perchè una certa area del nostro sito gode di un maggior “favore” da parte del motore (o degli utenti).

La mia opinione è che per fare questo tipo di lavoro non c’è bisogno di un dato preciso, ma di un trend che, sulla base di dati reali, sia almeno statisticamente e proporzionatamente corretto.

Se si parla di una mole di dati sufficientemente grande credo che gli attuali software diano un effettiva e importante “fotografia” di ciò che motori e utenti pensano del nostro sito, e credo che siano una buona base di partenza per una qualsiasi analisi.

Se poi i visitatori unici sono 1000 effettivi invece di 1300 poco male se in tutto il sito e per tutto il periodo realtivo alla mia analisi quel dato è “sbagliato” nello stesso modo.

Matematicamente se un errore si ripete nello stesso modo e il tipo di analisi che faccio ha un approccio percentuale o statistico, l’errore, per quanto grande, può essere trascurabile, perchè anche correggendolo le mie statistiche ne risentirebbero solo lievemente.

E’ poi evidente che più la mole dei dati è grande più quell’errore sarà irrisorio, se si parla di 30 unici al giorno non vedo che tipo di analisi si potrebbe fare, indipendentemnte dal fatto che siano 30 effettivi o 30 fittizi.

AJAX, acronimo di Asynchronous JavaScript and XML, è uno strumento che permette di cambiare, con operazioni lato server, elementi di una pagina html senza dover ricaricare la pagina.

Anima del WEB 2.0 AJAX sta prendendo sempre più piede in rete, per fare un esempio, lo script che mostra le categorie qui sopra usa una libreria AJAX.
E’ un esempio sempliciotto per carità (sembra un normale menu a discesa), ma forse basta per far capire di cosa sto parlando.

Sempre più spesso si trovano siti che utilizzano AJAX per i motivi più disparati, sistemi di commenti, navigazione con tab, foto ed edit di pagine onclick (flickr).

Con l’andare del tempo cresce la necessità di trovare risorse SEO Friendly che utilizzino questo tipo di tecnologia, che incrementa la User Experience in modo impressionante.

I problemi a questo punto sono due.

• Tracciare le transizioni (dopo il submit di una form ad esempio) per le conversioni attraverso software di Analytics.
• Trovare Librerie AJAX che risultino SEO Friendly e permettano un indicizzazione corretta.

Per le piccole cose lato SEO, io mi sono trovato bene con script.aculo.us, sostanzialmente sono librerie semplici, che permettono sempre di includere i DIV da mostrare o eliminare nella html della pagina.

Per cose più complesse questo non basta, spesso è infatti necessario allocare il testo in risorse esterne (file .js o .html ma esterni).

Se quindi trovate risorse utili ben venga, postate pure un commento qui, vedrò di stare dietro a questo post :)

Per quanto riguarda invece il tracciamento di transizioni AJAX già se ne parla in giro, software come Google Analytic non sono capaci di stare dietro a questo tipo di cose, ma ci sono comunque valide alternative in grado di stare al passo con i tempi e con il WEB 2.0.

Dite la vostra signori :)