8 modi per fare l’analisi social media con Google Analytics
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Questo articolo vi indicherà 8 aree da sfruttare per fare un’analisi social media con Google Analytics.
Nell’era dei big dati la grande maturità del social media marketing e la possibilità di poter tracciare qualsiasi cosa rende le aspettative di tutti molto alte.
In un contesto come quello attuale, sono state anche sollevate domande più profonde riguardo la performance.
Se scegliamo di fare l’analisi social media con Google Analytics abbiamo la possibilità di dimostrare l’impatto e il valore del nostro lavoro di marketer.
Non dovremmo mai dare risposte approssimative a domande riguardo le campagne social, perché oggi è sempre possibile sapere con esattezza qual è l’impatto di una campagne di digital marketing.
Misurare i social con Google Analytics può essere una forma di analisi approfondita per tutti i social media marketer.
Quello che spesso viene ignorato quando si usa Google Analytics è l’intero percorso fatto dell’utente. Di default Google Analytics indica come “ultimo click” una conversione che tuttavia non mostra in modo completo come stanno interagendo i visitatori con il nostro sito.
Quando facciamo una campagna sui social dobbiamo assicurarci che stiamo avendo il pubblico giusto per il sito web.
Non tutti i click sono uguali.
Quando prendiamo in considerazione solo l’analisi social media (Facebook, Twitter, LinkedIn ecc.), vediamo soltanto il numero di click dalla loro prospettiva. Non vediamo ciò che fanno i visitatori quando visitano il nostro sito.
Anche se facciamo del nostro meglio per attirare il target demografico in linea con le nostre esigenze, nessuno ci garantisce che le persone giuste stiano cliccando sulla pagina.
Google Analytics ci permette di avere le informazioni demografiche di base e di sapere anche quali sono gli interessi dei visitatori. Possiamo così segmentare il traffico social.
Conoscere queste informazioni è importante, perché ci assicura che il pubblico dei nostri social è esattamente quello che volevano raggiungere e ci fornisce idee per estendere maggiormente il targeting.
Lo User Explorer è un ottimo strumento di approfondimento per osservare un campione di visitatori che hanno interagito con il nostro sito. Quindi lo User Explorer è utile per avere conferme riguardo il percorso degli utenti, affinando così la vostra analisi social media.
Se gli utenti navigano in modo anonimo e non otteniamo risultati completi è utile vedere quante volte gli stessi visitatori sono entrati, hanno navigato sul sito e quando sono ritornati.
Grazie a queste informazioni potete trovare schemi e fare ipotesi sul modo in cui i visitatori usano i vostri contenuti.
Le conversioni possono essere configurate per le vendite di un sito di e-commerce, l’invio di moduli, le iscrizioni a e-mail, le sessioni che includono le visite a pagine specifiche e per altri obiettivi che ci prefissati.
Come la maggior parte dei report in Google Analytics, possiamo isolare il traffico dei social come segmento per vedere le conversioni.
Ciò che è difficile da capire è che di regola quando guardiamo le conversioni in Google Analytics le vediamo classificate secondo la fonte dalla quale un visitatore entra nel sito (diretta, SEO, PPC, Social, e-mail, referral ecc.) quando incontrano i criteri di conversione.
Questo è il modello di attribuzione “ultimo click” che dà credito alla fonte nel momento in cui avviene la conversione. Il modello non prende in considerazione se l’utente entra nel sito altre tre volte prima della conversione e quali sono le fonti della prima e della seconda visita.
In molti casi vediamo che i social media registrano le prime visite del cliente anche quando esse non sono considerate come “ultimo click” al sito.
Quando facciamo caso solo all’ultimo click non abbiamo un quadro completo dell’impatto di tutti i canali di marketing.
4 – Conversioni: strumento di confronto dei modelli
Per contrastare i dati miopi dell’ultimo click (attributi di default da Google Analytics), possiamo usare lo strumento di confronto dei modelli (attribution model comparison tool).
Esso permettere di cambiare il modello “ultimo click” con quello “primo click”, “lineare” e altre opzioni.
È possibile anche importare altri modelli e creare il vostro modello personalizzato.
Non occorre essere laureati in statistica per imparare i concetti fondamentali del modello di attribuzione. Google ha fornito anche numerosi link con contenuti utili per capire meglio come i diversi modelli influenzano i vostri risultati.
5 – Conversioni: conversioni assistite
Le convenzioni assistite sono statistiche e report non molto utilizzate quando si fa un’analisi social media con Google Analytics. Esistono da anni, ma sono state considerate solo recentemente, quando l’attribuzione è diventata una parola chiave del digital marketing. Esse possono essere utili per fare un quadro completo dell’impatto di diverse fonti.
Le conversioni assistite hanno acquisito importanza quando Google Analytics ha monitorato le sessioni multiple di un utente prima della conversione.
Quando viene applicata l’attribuzione dell’ultimo click, vengono considerate anche le fonti delle sessioni precedenti a quella finale (conversione).
Per canali come i social media questa è un’altra area preziosa dove tracciare le fonti precedenti alla conversione.
Se il vostro è un sito di e-commerce e avete i ricavi in Google Analytics, potete vedere l’importo effettivo in dollari attribuito alla fonte sotto la voce “assist”.
6 – Conversioni: top conversions paths
Mentre le conversioni assistite sono una statistica aggregata per i canali che indicano le prime visite degli utenti, è importante sapere anche quali percorsi specifici o (come li etichetta Google Analytics) path per una conversione basata sulle sessioni.
Quando decidete di fare un’analisi con Google Analytics è possibile anche le combinazioni di fonti specifiche che hanno portato l’utente alla vostra pagina web. Esiste una schermata in grado di mostrarvi l’intero percorso dell’utente.
7 – Misurare social media con Google Analytics – Aquisizione: social report
Google Analytics ha aggiunto dei report che si focalizzano esclusivemente sui social media. Puoi trovare queste informazioni in altre aree di Google Analytics consultando i report separati e selezionando social media come filtro, ma puoi averli anche programmati e su misura per il traffico social.
I report includono:
- una panoramica
- approfondimenti per siti social specifici che inviano traffico
- la top landing page per il traffico che proviene dai social
- conversioni specifiche relative alle reti social
- il flusso di utenti all’interno del sito mostra come essi interagiscono con i contenuti una volta approdati sul sito stesso
Questi report specifici vi indicano in maniera efficace se il vostro traffico social è utile per il raggiungimento dei vostri obiettivi una volta che i visitatori sono sul tuo sito.
Mentre alcune strategie social si concentrano sul coinvolgimento e sulla brand awareness, se volete aumentare gli utenti del vostro sito, dovete sapere il più possibile cosa vogliono ottenere gli utenti stessi quando visitano la pagina.
Il rapporto sul benchmark in Google Analytics è fondamentale, perché permette di confrontare la metrica del vostro traffico con quelle dei tuoi competitor.
Potete anche cambiare il menu a tendina per diversi settori e segmenti per vedere come cambiano i numeri.
Sia che operiate in una categoria di nicchia, sia in una più ampia, questo strumento è incredibilmente utile per definire aspettative e obiettivi di miglioramento su diversi canali, incluso il traffico dei social media.
In sintesi
La chiave importantissima per misurare il nostro successo nel social media marketing è avere un quadro completo della situazione. Tenuto presente ciò, l’analisi social media con Google Analytics deve diventare uno dei must del vostro mestiere.
Il reale impatto dei social media può essere appreso conoscendo l’intero percorso dell’utente che approda sul nostro sito.
Quando sappiamo quello che stiamo misurando e dove prendere dati, riusciremo a creare il piano di reporting giusto per la nostra esigenza di mantenere dati entranti significativi, piuttosto che averli tutti in uno spazio nel mondo dei big data dove sarebbe difficile trovarli e rimetterli insieme.
Quando sappiamo quello che stiamo misurando e dove prendere i dati, riusciremo a creare il giusto piano per mantenere significativi dati in entrata. In questo modo li avremo sempre d’innanzi ai nostri occhi in maniera ordinata e non dispersi in uno spazio x nel mondo dei big data.
