Dimensioni e Metriche Analytics: il problema del mancato allineamento.

Dimensioni e Metriche Analytics

AnalyticsL’analisi dei dati, condotta con strumenti come Google Analytics, è un terreno ogni giorno più affascinante, ma che nasconde a ogni passo un’insidia. Il rischio più grande, a mio avviso, è quello di non accorgersi neppure di star commettendo degli errori. Certi dettagli sfuggenti, infatti, sono in realtà piena sostanza e possono portare a trarre conclusioni fuorvianti a partire dai dati. Eppure, quando i nostri rapporti si popolano di dati ci sentiamo sicuri e fiduciosi: tutto va bene…oppure no?

Allineare dimensioni e metriche

Questo post nasce dalla pratica quotidiana, che è poi un continuo sbattere la testa contro gli spigoli di questo mestiere difficile e bellissimo. Nasce dapprima dalla lettura di un articolo come sempre illuminante di Aviash Kaushik (trovate il link in fondo al post), poi si sviluppa nell’incontro con i quesiti degli esami di certificazione Analytics.

La natura del problema

Il problema si incontra generalmente quando andiamo a creare dei report personalizzati in Google Analytics.
Lo riassumo in questi termini: i dati che il nostro strumento di analisi raccoglie hanno un ambito di appartenenza (“scope” per dirla nella maniera concisa dell’inglese).

Il modello dei dati in analytics presenta tre ambiti:

  • utenti
  • sessioni
  • interazioni (o “hit”)

Punto decisivo è che dimensioni e metriche, nei miei report, devono essere allineati.
La dimensione relativa agli hits deve “guidare” le metriche a livello di hit.
Dimensioni a livello di sessione devono essere calibrate con metriche a livello di sessione.

“Miscelare” una dimensione di tipo sessione con metriche di tipo interazione, ad esempio, è come misurare una temperatura con un metro da sarta. Possono apparire dei numeri nelle colonne del mio report, ma non significano assolutamente nulla.

Di cosa parliamo quando parliamo di hits e di sessioni

Fin qui il problema, che spero sia chiaro. Per capire meglio come agire correttamente, tuttavia, è bene vedere un po’ più in dettaglio di cosa parliamo quando parliamo di interazioni (hits).

Se vado a una certa URL e “atterro” sulla homepage del sito, ogni interazione che ho con il sito rappresenta un hit.
Il caso più comune è quello della pageview: una pageview è un hit.
Posso poi far accadere un evento, come ad esempio riprodurre un video, oppure aggiungere qualcosa al carrello. Tutte queste azioni sono hits.
L’insieme degli hits di una visita al sito è una sessione.

Finalmente posso fare tesoro di queste nozioni…

Forte di queste semplici idee-base, posso vedere alcuni esempi di dimensione e metriche “allineate” a livello di hits.

Mettiamo di partire da una dimensione a livello di hit, come “Pagina”. Con quali metriche posso allora lavorare utilmente nel mio report?
A questo punto la risposta è scontata: con quelle a livello di hit! Ad esempio: “Tempo sulla pagina” (ma serve a qualcosa?), “Valore della pagina” (questa sì che serve a qualcosa!), “Frequenza di rimbalzo”…

Se scelgo come dimensione una “classica” dimensione a livello di sessione, quale ad esempio “Sorgente/mezzo”, oppure “Città” o magari “Campagna”, ecco che le mie metriche devono avere lo stesso scope. Quindi lavorerò, ad esempio, con “Visite”, “Pagine/sessione”, “% Nuove sessioni”,  “Durata sessione media”, “Valore obiettivo per sessione”, “Transazioni”, “Tasso di conversione all’obiettivo”…

Per gli approfondimenti del caso, rimando all’articolo già citato di Avinash Kaushik, e alla guida alle metriche e dimensioni nella sezione delle API di Google.

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