Alex Genovese
Non tutti sono consapevoli che la corretta interpretazione e lettura dei dati analitici possono davvero guidarci in un percorso con meno rischi ed una strategia più solida.
Estraendo lo storico degli acquisti dalla customer base è possibile comprendere se ci sono pattern ricorrenti, segmenti di clientela periodica, quali prodotti sono migliori per poter creare un bundle, ecc.
Connettendo ed integrando più fonti dati, è possibile andare più in profondità nei dati, visualizzandoli su una Business Intelligence come Looker, Qlik o semplicemente su Google Data Studio.
Avendo a disposizione una discreta quantità di dati è fare possibile fare analisi prescrittive, predittive e diagnostiche e rispondere domande come:
- Qual è il prodotto che viene venduto con una probabilità superiore al 90% se associato al prodotto X?
- Qual è la probabilità di vendita della categoria del mio merchandising rispetto al segmento che acquista più spesso dei miei clienti acquisiti?
- Qual è la migliore combinazione di upsell per uno specifico segmento?
- Come vendo i prodotti ad alta marginalità ad un pubblico più interessato all'acquisto?
Alex Genovese
Per e-commerce con sessioni inferiori a 150k mensili si riesce ancora ad estrarre dati interessanti e condividerli con Google Ads per poterli poi utilizzare direttamente nelle nostre campagne di marketing e remarketing.
Le campagne di remarketing vengono, generalmente, costruite seguendo i suggerimenti in piattaforma o secondo i pattern abbastanza generali: fino a 7 giorni dall'aggiunta al carrello, fino a 30 giorni o 60 giorni dalla visita del sito.
Se guardiamo meglio nel nostro Google Analytics, abbiamo a disposizione una sezione dedicata all'analisi degli acquisti dove sono presenti due sezioni, che sembrano non avere un grande valore: Time Lag e Path Length.
Time Lag
Il Time Lag in Google Analytics ti dice il numero di giorni necessari ai tuoi visitatori per completare la conversione finale dopo la loro prima interazione.
Il rapporto sulla lunghezza del percorso in Google Analytics mostra quante volte un utente ha interagito sull'e-commerce per completare una conversione finale.
È quindi nidificato nella canalizzazione multicanale perché prende in considerazione ogni canale nel percorso di conversione per l'attribuzione di marketing.
Guardando lo screenshot qui sopra, la conversione dal 12° giorno in poi occupa il 13.41% della conversione di tutto il business, per questo specifico timeframe.
Dal momento che le persone hanno ricordano il brand anche dopo 2 settimane dalla loro prima interazione, puoi rivolgerti a queste persone impostando una campagna di remarketing e invitandole a completare l'acquisto
Possiamo approfondire se facciamo un breakdown sul tipo di conversione, selezionando la sezione in alto, confrontando così il rendimento su diversi obiettivi delle nostre campagne in corso.
Path Length
Fornisce una panoramica dei touchpoints necessari agli utenti per completare una conversione specifica sullo shop.
Secondo lo screenshot sopra, il 79% in media di clienti ha acquistato nelle prime 3 interazioni. Scomponendo questi dati per i canali di acquisizione, possiamo analizzare quale canale ha contribuito di più alla conversione in questi primi 3 giorni.
Dal grafico sottostante è possibile valutare come il traffico organico dia una grande mane in termini di percentuale di conversioni, ma una bassa contribuzione per quanto riguarda il numero delle stesse ed il loro valore che risulta essere poco più di 1/4 del Paid.
PRO TIP – Queste valutazioni sono fatte utilizzando come metodo di attribuzione last-click, in Google Analytics 4 possiamo confrontare diversi modelli di attribuzione che potrebbero portare ad altre considerazioni.
Si nota un piccolo picco nel 7° giorno grazie alle campagne di retargeting che vanno a sollecitare l'interazione dal 6° giorno in poi. Una buona parte delle conversioni avviene anche dal 12° giorno in poi, dove sarebbe utile poter creare una specifica campagne di retargeting.
Mettere in pratica quanto imparato: creare una tattica data-driven
Considerando la lunghezza del percorso per capire quali canali stanno convertendo di più in quale momento e impostando almeno due campagne di retargeting dal 4° al 6° giorno e dal 7° al 10° giorno per aumentare il tasso di conversione e le vendite.
Dovremmo "declinare" le due campagne in tre diversi canali: a pagamento, organico e diretto; dovremmo elaborare una strategia per ciascuno di essi e misurare l'impatto su di essi settimanalmente, come mostrato di seguito:
Nella tabella sottostante è illustrato un metodo a matrice per costruire le campagne di retargeting divise per canale e messaggio promozionale.
| First Timeframe | Second Timeframe | |
| Organic | Promo #1 | Promo #1 |
| Direct | Promo #1 | Promo #1 |
| Paid | Promo #1 | Promo #1 |
| Organic | Products | Products |
| Direct | Products | Products |
| Paid | Products | Products |
PRO TIP: questa matrice può essere amplificata andando a suddividerlo per i cluster di clienti
Canali a pagamento
È facile creare una semplice campagna di retargeting considerando il timeframe visualizzato qui sopra e mostrando la comunicazione di maggior impatto che hai prove nei tuoi annunci.
Direct Channel
Per il 90% degli e-commerce questo è il canale più importante perché è sicuramente quello con il margine di profitto più alto. Aumentare qui il conversion rate dell'1% significa, molto probabilmente, portare a casa un bel margine in più.
Per poterlo aumentare è possibile applicare semplici tattiche ma efficaci.
Organic Channel
Anche in questo caso, il canale è tra quelli più redditizi, ma in questo caso non esistono molte tattiche veloci da implementare.
Di solito si lavora creando una strategia di posizionamento organico a medio e lungo termine utilizzando la SEO e monitorando il rendimento ogni settimana o MoM.
Implementa una strategia marketing data-driven
Scopri cosa è possibile fare per incrementare le vendite utilizzando i dati che hai oggi.