Hai mai pensato al fatto che la conoscenza è potere? Immagina di avere in tempo reale e con la giusta segmentazione i dati di tutti gli utenti che visitano il tuo e-commerce, insieme alle loro abitudini di consumo e a cosa non è piaciuto dei tuoi prodotti. Sembra utopia, ma è solo l’applicazione ben oculata degli analytics a un e-commerce.

Qui di seguito vedremo come l'analisi dei dati può trasformare un business online e offrire degli strumenti per usare le informazioni per prendere delle decisioni che siano davvero efficaci.

Perché è così importante avere dei dati aggiornati per un E-commerce

Uno degli aspetti fondamentali degli analytics per gli e-commerce di oggi è la capacità di comprendere il comportamento dei clienti. Il tuo cliente non muoverà un dito senza che tu lo sappia! Ciò permette di identificare i punti di forza del percorso d’acquisto e di migliorare dove serve.

Oppure, è possibile suddividere i clienti per tipo.

Ad esempio ci sono solo quelli che comprano un certo tipo di prodotti, quelli che acquistano con più regolarità, gli alto-spendenti… Con delle metriche analitiche ben impostate avrai non solo questi dati, ma anche di conseguenza la possibilità di inviar loro delle campagne marketing mirate.

Strumenti di analytics per un e-commerce (2024)

1)                   Google Analytics

Google Analytics è uno degli strumenti più utilizzati per l'analisi web. Da qui puoi capire la fonte da cui è arrivato il tuo utente, ma anche monitorare le metriche chiave come il tasso di conversione e il valore medio dell'ordine. L'integrazione con Google Ads permette inoltre di misurare l'efficacia delle campagne pubblicitarie.

2) Piattaforme di Business Intelligence

Le piattaforme di business intelligence (BI) come Tableau, Power BI e Looker offrono funzionalità avanzate per l'analisi dei dati. La loro caratteristica migliore è saper combinare dati provenienti da diverse fonti, come CRM, ERP e social media. L’impressione che ne ha chi li impara ad utilizzare correttamente è di poter stare nella stanza dei bottoni, avendo sott’occhio in tempo reale tutto ciò che accade sul proprio e-commerce.

3) Heatmap e strumenti di analisi del comportamento

Alcuni tool come Hotjar e Crazy Egg forniscono una rappresentazione visiva di come gli utenti interagiscono con il sito web.

La heatmap non è null’altro che una mappa che registra con i colori caldi le zone più cliccate, dando un’idea visiva di quanto il sito è stato utilizzato e come. In alcuni casi è anche possibile vedere le registrazioni delle sessioni, utili per comprendere il percorso dell'utente in modo dettagliato.

Come usare le analytics raccolte dal tuo e-commerce

Per ottenere intuizioni accurate, è fondamentale raccogliere dati di qualità e mantenerli puliti. Quel che bisogna evitare più di ogni altra cosa è il data silos, ovvero un contenitore in cui i dati sono accumulati, ma chiuso da ogni parte, e quindi inutile per trarre qualsivoglia tipo di informazione utile sui tuoi clienti e il loro comportamento.

La qualità dei dati può essere compromessa da errori di inserimento, dati mancanti o duplicati, cosa che rende necessaria una pulizia preliminare.

Esistono diverse modalità di analisi, alcune che ci arrivano dalla statistica, altre dal marketing.

Ad esempio, abbiamo l’analisi di coorte, una tecnica che permette di segmentare i clienti in gruppi basati su esperienze comuni o periodi di tempo specifici. Questo tipo di analisi è particolarmente utile per comprendere il comportamento dei clienti nel tempo e valutare l'efficacia delle strategie di fidelizzazione. Oppure, l'A/B testing, che consente di confrontare due versioni di una pagina web o di una campagna per determinare quale performa meglio.

L'integrazione di machine learning e predictive analytics consente poi di andare oltre l'analisi descrittiva e ottenere previsioni accurate. Potresti ad esempio addestrare dei modelli di machine learning su grandi volumi di dati per identificare pattern e fare previsioni sui comportamenti futuri degli utenti del tuo sito.

Alcuni consigli per il trattamento dei dati raccolti

L'integrazione dei dati provenienti da diverse fonti può rappresentare una sfida significativa. Unificare i dati in un'unica piattaforma facilita l'analisi, come abbiamo già visto. Qui vengono in nostro aiuto le tecnologie di data warehousing e le API di integrazione.

In più, bisogna conformarsi al GDPR e mettere in atto delle misure di sicurezza robuste per prevenire violazioni.

In sostanza, gli analytics sono un alleato fondamentale per avere una conoscenza completa del proprio e-commerce e per prendere le giuste decisioni. A occhi bendati non sarebbe possibile mettere in atto una strategia di alcun tipo.