Perché hai bisogno di un controllo analitico: come assicurarti che i tuoi dati siano accurati

I dati sono un grande business. Il 90% delle strategie aziendali prevede investimenti in dati per raggiungere nuovi segmenti di pubblico e personalizzare le esperienze.

Ma cosa succede se i dati su cui si basano non sono accurati? La maggior parte delle configurazioni di analisi sono difettose. E configurazioni errate e risultati distorti spesso portano a decisioni sbagliate.

Poiché i dati errati sono peggio di nessun dato, ciò significa che gli strumenti di analisi più popolari (incluso Google Analytics) stanno portando fuori strada la maggior parte delle aziende.

Se utilizzi i dati per guidare il tuo marketing, è fondamentale assicurarsi che i dati siano affidabili. Questo post ti aiuterà a controllare le tue analisi e rimanere sulla buona strada per raggiungere i tuoi obiettivi aziendali.

Mancano gli obiettivi della tua campagna di marketing? Controlla la tua analisi

L'analisi dei dati di marketing ha due scopi centrali:

1. Per misurare l'efficacia delle tue campagne di marketing;

2. Determinare cosa puoi fare in modo diverso per migliorare i risultati sui tuoi canali di marketing.

I dati grezzi raccolti dall'analisi informano la tua strategia di marketing e ti consentono di creare un piano d'azione che offra un miglior rapporto qualità-prezzo.

Ma i miglioramenti possono essere apportati solo se i dati si accumulano e il semplice fatto che l'analisi sia in esecuzione non offre alcuna garanzia che lo faccia.

Secondo uno studio di Netacea, il 68% delle aziende afferma di essere stato colpito da analisi distorte al costo medio del 4% di mancati ricavi annuali. Ciò rende i dati analitici errati dannosi quanto la frode pubblicitaria (utilizzando i bot per falsificare i clic sugli annunci), che costa alle aziende 42 miliardi di dollari all'anno.

I dati distorti possono verificarsi per diversi motivi:

• Errori nei set di dati . Ridondanza, errori di battitura, denominazione irregolare e dati incompleti e obsoleti.
• Mancanza di normalizzazione . I dati non vengono trasferiti in un formato coerente per consentire un'analisi comparabile e compatibile (ad esempio, un set di dati che mostra il reddito annuale e un altro che mostra il reddito trimestrale).

Tuttavia, un problema più grande sono i robot .

Gli hacker e i truffatori utilizzano i bot per fare clic sugli annunci e sprecare budget pubblicitari, acquistare beni, rubare contenuti tramite scraping di massa, hackerare account e rubare i dettagli delle carte. Tale attività influisce sui dati visualizzati.

Anche se i robot non ti prendono di mira direttamente, distorcono le statistiche in modo che tu non veda cosa sta realmente accadendo nel mercato.

Il risultato sono campagne eseguite male e spese sprecate. La ricerca di Netacea mostra che oltre la metà delle aziende ha eseguito promozioni speciali, ordinato nuove scorte o bruciato il budget di marketing a causa di analisi errate.

Brian Uffelman, vicepresidente ed evangelista della sicurezza di PerimeterX ha dichiarato a Ecommerce Times:

Con i bot che spesso rappresentano fino alla metà del traffico web, le perdite dovute a decisioni aziendali sbagliate prese a causa di analisi distorte possono essere significative, da milioni a qualche miliardo di dollari.

I bot distorcono molti KPI e metriche, tra cui il monitoraggio e il coinvolgimento degli utenti, la durata della sessione, le frequenze di rimbalzo, i clic sugli annunci, i rapporti look-to-book, i dati della campagna e la canalizzazione di conversione.

Per i siti di e-commerce, viaggi e media, i robot di scraping non autorizzati imitano gli esseri umani controllando dinamicamente elenchi, prezzi e contenuti con conseguenti dati distorti.

Un audit di analisi di marketing valuta la qualità e la credibilità dei dati per prevenire informazioni distorte. È una valutazione del rischio che garantisce che le cifre su cui fai affidamento per il processo decisionale siano accurate e pertinenti.

Un controllo regolare ti dà la certezza che i tuoi dati miglioreranno, non danneggeranno, le campagne di marketing.

L'auditing pone le domande giuste

L'analisi di marketing è qualsiasi tipo di analisi dei dati che ti assiste nelle tue attività di marketing. Ciò può includere web, social media o analisi delle vendite e un'ampia gamma di strumenti di analisi, come:

• Statistiche di Google;
• Adobe Analytics;
• Annunci Google;
• Mercato;
• forza vendita;
• Woopra;
• Suite;
• Germoglio sociale;
• SEMRush;
• Ahrefs.

Ma indipendentemente dai canali o dal software, l'analisi copre una o più delle tre categorie principali:

1. Analisi descrittiva . Usare i dati per scoprire cosa è successo in passato. Ad esempio, utilizzando Google Analytics (GA) per misurare quante visualizzazioni di pagina e clic ha avuto un post di un blog in 30 giorni rispetto a un post simile che hai pubblicato in passato.
2. Analisi predittiva . Utilizzo di algoritmi di machine learning per fare previsioni accurate sui risultati futuri, come l'identificazione di segmenti redditizi in base ai dati demografici, agli interessi e al comportamento del pubblico.
3. Analisi prescrittiva . Utilizzo dei dati passati per consigliare passaggi successivi di grande impatto. Ad esempio, se l'analisi predittiva suggerisce un aumento dei nuovi visitatori, l'analisi prescrittiva può aiutarti a identificare i migliori prodotti e messaggi da promuovere.

Un audit di analisi di marketing può essere applicato in modo identico all'analisi descrittiva, predittiva o prescrittiva per rispondere alle stesse domande:

1. I dati sono accurati? I dati possono essere attendibili e si allineano con altri sistemi? Ad esempio, i dati GA sono accurati rispetto ai dati del tuo software di e-commerce?
2. Cosa manca? Stai ottenendo un quadro completo dai tuoi dati? È tutto impostato e configurato correttamente? C'è qualcosa di rotto?
3. I dati sono significativi? Le metriche sono rilevanti per ciò che stai cercando di ottenere? Ad esempio, i Mi piace sono davvero significativi o i clic sono la metrica migliore?
4. Cosa puoi misurare e analizzare per ottenere risultati più significativi? Quale tracciamento può essere messo in atto per insight ottimali, accessibilità del team e fruibilità?
5. Hai eseguito un'adeguata garanzia di qualità? I numeri hanno senso? I numeri troppo sorprendenti o diversi non dovrebbero mai essere presi per oro colato

Come controllare l'analisi dei dati per migliorare le prestazioni di marketing

Il processo di audit dell'analisi di marketing è suddiviso in due parti:

1. Identificare cosa misurare;
2. Rivedi la tua attuale configurazione di analisi.

Prima di addentrarci in questi passaggi, è importante riconoscere che i dati analitici non sono mai perfetti .

Non aspettarti di essere in grado di ottenere un'accuratezza del 100% tra le origini dati dopo l'audit. Blocco degli annunci, tipo di dispositivo, errori javascript, timeout delle pagine, cookie disabilitati, diverse metodologie tra gli strumenti e bot influenzeranno tutti i dati.

Google Analytics utilizza dati di esempio per generare rapporti. Ad esempio, se crei un rapporto personalizzato in GA con un intervallo di dati che include 700.000 sessioni, Google non utilizzerà tutte quelle sessioni. Potrebbe invece utilizzarne la metà e fornire un totale stimato, semplificando il caricamento del rapporto.

Sul campionamento dei dati, la pagina di aiuto di Google dice:

Nell'analisi dei dati, il campionamento è la pratica di analizzare un sottoinsieme di tutti i dati al fine di scoprire le informazioni significative nel set di dati più ampio.

Ad esempio, se si desidera stimare il numero di alberi in un'area di 100 acri in cui la distribuzione degli alberi è abbastanza uniforme, è possibile contare il numero di alberi in 1 acro e moltiplicare per 100, oppure contare gli alberi in mezzo acro e moltiplicare per 200 per ottenere una rappresentazione accurata dell'intero 100 acri.

Se hai una precisione del 90-95%, hai buoni dati con cui lavorare. Se stai presentando i dati alle parti interessate, è importante chiarire che i dati non possono essere affidabili al 100%.

Identifica i KPI che contano per il tuo marketing

Più ampia è la tua rete, maggiori sono le tue possibilità di catturare informazioni irrilevanti che non contribuiscono ai tuoi obiettivi generali. Il primo passo del tuo audit interno è chiarire cosa è importante misurare per i tuoi obiettivi di marketing.

Rivedi la tua attuale strategia di campagna di marketing e il piano di misurazione. Le tattiche di marketing dovrebbero allinearsi con gli indicatori chiave di prestazione (KPI).

Ad esempio, se la tua campagna di marketing prevede la creazione di più contenuti del blog, un KPI di supporto potrebbe essere quello di aumentare il traffico di ricerca organica con marchio. Se l'aumento del traffico del sito Web è il KPI più importante, una metrica come i follower sui social media potrebbe essere meno preziosa e non vale la pena misurarla in questa campagna.

Ecco un esempio di un piano di marketing di Fresh Egg:

Osserva attentamente i tuoi KPI e valuta ciascuno per rilevanza.

1. Utilizza dati ottenibili (cioè i dati aiutano a migliorare l'efficacia del marketing)?
2. È correlato al tuo obiettivo di marketing?
3. È un rapporto o un confronto (ad esempio, un KPI per aumentare il coinvolgimento degli utenti potrebbe essere quello di aumentare la durata della sessione o il tempo sul sito per un periodo rispetto a un altro)?
4. È facile segnalare? Il tuo team può comprendere facilmente il KPI e perché è importante?

Tutto ciò che non è rilevante non ha bisogno di tracciamento.

Successivamente, assicurati che l'analisi a livello aziendale sia allineata. Ad esempio, le vendite possono essere attribuite per canale?

L'attribuzione è importante per il team di marketing per capire come i loro sforzi hanno portato a una vendita e per il team di vendita per vedere se il loro materiale si traduce in conversioni. È utile che i team di audit siano composti da membri del marketing e delle vendite per verificare la qualità dell'audit in relazione alle loro esigenze.

Verifica che siano disponibili canali personalizzati per KPI specifici. Ad esempio, se utilizzi i social media come parte della tua campagna di marketing, i social organici sono separati dai social a pagamento e dai contenuti condivisi dal tuo pubblico?

Il monitoraggio separato di ciascun canale renderà più facile creare report e valutare in che modo le campagne contribuiscono al marketing e agli obiettivi aziendali.

La strategia di marketing si evolve con ogni campagna. Rivedi il tuo piano di misurazione per valutare il valore dei KPI almeno una volta l'anno, ma preferibilmente trimestralmente o quando lanci una nuova campagna.

Rivedi la tua attuale configurazione di analisi per migliorare la qualità dei dati

Mentre i team di audit trarranno vantaggio dalla scienza dei dati specialistica e dalle competenze tecniche, gli strumenti di analisi sono sempre più intuitivi. Chiunque abbia familiarità con le piattaforme di analisi della tua azienda può eseguire questa analisi di audit interno.

Prima di iniziare, per valutare appieno le prestazioni, avrai bisogno dell'accesso a livello di amministratore. Se non lo hai già, chiedi l'accesso al tuo amministratore di sistema.

Fai un elenco degli elementi che devi analizzare e assicurati che la configurazione sia corretta. Gli elementi in questo elenco riguarderanno le metriche che contano per i tuoi KPI.

Ad esempio, se gestisci un negozio di e-commerce e il tuo obiettivo è l'acquisizione di clienti, ti consigliamo di rivedere il monitoraggio dell'e-commerce.

Tra gli altri controlli, Annie Cushing di Annielytics esegue la seguente analisi durante gli audit di Google Analytics:

• Se il sito utilizza il monitoraggio dell'e-commerce, il codice di monitoraggio è presente su tutte le pagine di conversione?
• Se il sito utilizza il monitoraggio dell'e-commerce, sono presenti errori di programmazione lato server o JavaScript prima che il metodo _trackTrans() ne impedisca l'attivazione?
• Se il sito utilizza il monitoraggio dell'e-commerce, il codice contiene simboli di valuta o migliaia di separatori nel codice?
• Se il sito utilizza il monitoraggio dell'e-commerce, i prodotti o l'ID negozio utilizzano gli apostrofi?

Per un'analisi dettagliata di come eseguire un audit GA completo, consulta la nostra guida al controllo sanitario fai-da-te.

La tua lista di controllo specifica varierà a seconda del tuo piano di marketing e misurazione, ma ci sono otto attività essenziali che ogni audit dovrebbe completare.

1. Verificare che i codici di analisi siano installati correttamente

L'integrità dei tuoi dati dipende dal corretto funzionamento dei codici di analisi. La prima cosa da controllare è di aver installato correttamente il codice (o il codice di Google Tag Manager per gli annunci Google) su tutte le pagine del tuo sito web.

Il codice di analisi deve essere incollato per intero appena prima del tag di chiusura </head>. Funzionerà se installato nella sezione del corpo o del piè di pagina del codice del tuo sito web, ma richiederà più tempo per caricarsi e potrebbe non acquisire tutti i dati.

I problemi relativi al monitoraggio saranno evidenti nei rapporti in tempo reale. Se hai visitatori attivi e il codice di monitoraggio non invia informazioni in tempo reale, il codice non funziona correttamente.

Utilizzare uno dei seguenti strumenti per verificare la corretta installazione:

• Controllo GA;
• Violinista;
• Debug di Google Analytics.

2. Verificare l'accesso degli utenti per mantenere la sicurezza

Le persone giuste hanno l'accesso e le autorizzazioni corretti per le tue analisi? La ricerca di Beyond Identity mostra che quasi il 25% dei dipendenti afferma di avere ancora accesso agli account dei precedenti luoghi di lavoro.

Poiché l'analisi è una piattaforma basata su cloud, chiunque abbia accesso ai dati che non ne ha bisogno compromette la sicurezza.

I dettagli di accesso saranno disponibili nel pannello di amministrazione, nel pannello di controllo o nelle impostazioni utente. Ogni utente avrà in genere un ruolo. In GA, ci sono quattro livelli utente:

1. Amministratore. Pieno controllo dell'analisi e capacità di gestire gli utenti e concedere le autorizzazioni.
2. Editore. Pieno controllo delle impostazioni, ma non può gestire gli utenti.
3. Analista. Può creare, modificare, eliminare e condividere asset di proprietà (ad es. report personalizzati, dashboard e segmenti di conversione) e può collaborare su asset condivisi.
4. Spettatore. Può vedere i dati ma non può modificare, eliminare, condividere o collaborare.

Questo grafico di ClickInsight evidenzia quali autorizzazioni dovrebbero essere riservate agli amministratori e quali dovrebbero essere assegnate agli utenti:

Avere un sistema in atto che notifica all'amministratore di analisi di un dipendente che lascia l'azienda o cambia ruolo in modo che l'accesso possa essere aggiornato. Questo può essere semplice come un'e-mail o un messaggio nel tuo sistema di gestione del progetto.

3. Verificare che i dati siano separati per fornire risultati accurati

La segregazione dei dati è fondamentale per mostrare con precisione come il tuo pubblico interagisce con il tuo sito web e le campagne di marketing.

Senza i cluster in atto, probabilmente stai monitorando l'utilizzo dei dipendenti e testando il traffico. I dipendenti utilizzeranno il tuo sito Web in modi specifici durante il test di diversi aspetti della pagina. Questo sarà spesso diverso da come un visitatore navigherà nella pagina. Raggruppare i dati insieme può distorcere la tua analisi in modo favorevole o negativo.

Verifica che i dati web siano separati in tre viste:

1. Tutti i dati . Lascia questa visualizzazione non filtrata in modo da poter accedere facilmente a tutto ciò che è stato raccolto e non rischiare di perdere informazioni utili.
2. Dati di prova . Usa questa vista per testare nuovi filtri e vedere come viene influenzato il traffico prima che venga aggiunto alla tua vista principale. Testando prima, puoi assicurarti che i visitatori che ti aspetti di presentarsi non vengano filtrati, dandoti risultati più affidabili.
3. Tutti i dati + filtri . Rendi questo il tuo punto di vista per l'analisi quotidiana. Qui è dove puoi aggiungere filtri testati.

Potresti anche voler separare i dati in base al traffico interno ed esterno per escludere le azioni del team di marketing dai dati dei visitatori.

4. Assicurati che i filtri escludano i dati irrilevanti

I filtri sono progettati per limitare le informazioni visualizzate in tabelle, grafici e report. Ad esempio, puoi utilizzare un filtro nell'analisi dei social media per mostrare i dati per una parola chiave specifica come le menzioni del marchio.

Esamina tutti i filtri e verifica che siano aggiornati. Per il traffico Web, prestare particolare attenzione ai filtri degli indirizzi IP. Molti dispositivi utilizzano indirizzi IP dinamici, che vengono assegnati da una rete quando si connettono a Internet e cambiano nel tempo. Non sempre cambiano, ma se lo fanno, i filtri non escluderanno più i dati.

Dovrebbero essere presenti anche filtri di automazione per bloccare il traffico dei bot e prevenire la distorsione dei dati.

In Google Analytics:

Vai su Amministrazione > Visualizza > Visualizza impostazioni e assicurati che il filtro bot sia selezionato (questo viene eseguito automaticamente in GA4).

In Adobe Analytics:

Vai ad Amministrazione > Report Suite > Modifica impostazioni > Generale > Regole bot e assicurati che Abilita regole filtro bot IAB sia selezionato.

Se hai configurato regole bot personalizzate, verifica che gli user agent, gli indirizzi IP e gli intervalli IP siano corretti.

Mentre esegui i controlli dei filtri, rivedi tutti i parametri di ricerca dell'URL. Ogni volta che un parametro di ricerca viene aggiunto a un URL, i dati vengono riportati su una pagina separata. Ciò può comportare la segnalazione di centinaia di pagine, rendendo più difficile ottenere dati accurati.

Esistono due tipi di parametri URL da cercare:

1. Parametri di modifica del contenuto . Parametri che modificano il contenuto visualizzato in una pagina. Ad esempio, "http://mywebsite.com?productid=xyz" invierebbe qualcuno direttamente alla pagina del prodotto "xyz" sul tuo sito web.

2. Parametri di monitoraggio . Parametri che trasmettono informazioni (ad es. da quale campagna o gruppo di annunci proviene il traffico) ma non modificano il contenuto della pagina. Ad esempio, "https://mywebsite.com/?utm_source=newsletter&utm_medium=email" potrebbe essere utilizzato per monitorare il traffico dalla tua newsletter.

Qualsiasi parametro che non modifica il contenuto della pagina o modifica solo leggermente la pagina in un modo che non influisce sul contenuto dovrebbe essere escluso.

5. Confronta i dati analitici con i dati di back-end

Come detto in precedenza, l'analisi non sarà mai completamente accurata e non dovresti mai utilizzare i dati per sostituire i tuoi sistemi di rendicontazione finanziaria o di e-commerce. Ma i numeri dovrebbero corrispondere strettamente.

Scegli un determinato periodo nei tuoi rapporti di back-end e confronta i dati con lo stesso periodo nelle tue analisi (ad esempio, transazioni nel primo trimestre).

I dati devono essere accurati al 90% o superiori. In tal caso, disponi di informazioni affidabili per informare le campagne di marketing. Se è inferiore, indica un problema minore che potrebbe richiedere o meno attenzione.

Dove ci sono discrepanze, guarda:

• Filtri. I dati transazionali vengono registrati nel back-end che viene filtrato nell'analisi? Ad esempio, se escludi il traffico interno e un dipendente effettua un acquisto, la transazione verrà registrata nel back-end.
• Posizione. Alcuni paesi come Cina, Francia e Italia bloccano GA. Se un acquisto viene effettuato da quel paese, non verrà registrato in GA ma sarà nel back-end.
• Fuso orario. Il fuso orario dell'analisi corrisponde al tuo back-end?
• Impostazioni di cancellazione. Se un acquisto viene annullato tramite telefono, chat dal vivo o e-mail, potrebbe comunque essere registrato nell'analisi, ma rimosso nel back-end. Assicurati che i dati di vendita nelle tue analisi siano aggiornati. Consulta la guida di Optimize Smart per invertire le transazioni.

6. Verifica di non raccogliere informazioni personali identificabili (PII)

Le informazioni di identificazione personale (PII) sono tutte le informazioni che potrebbero essere utilizzate per identificare, contattare o localizzare un individuo. Ciò comprende:

• Indirizzi email;
• Indirizzi postali;
• Nomi completi o nomi utente;
• Numeri di telefono;
• Numero di patente;
• Numero di passaporto;
• Posizioni precise (ad esempio, coordinate GPS);
• Dati della carta di credito o SSN.

Cookie, ID pubblicitari e indirizzi IP non sono considerati PII.

La raccolta di dati PII è vietata dalle leggi del regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) nell'UE e dalle leggi sulla privacy dei dati dei consumatori negli Stati Uniti e a livello internazionale, a meno che tu non abbia il permesso esplicito di un individuo.

Anche Google, Adobe e altre piattaforme di analisi hanno rigide leggi sulla privacy che impongono la protezione della privacy degli utenti che impediscono la trasmissione dei dati personali.

Assicurati che l'analisi non stia raccogliendo informazioni personali controllando:

• Pagine. Cerca @ nel filtro per vedere se gli indirizzi email vengono raccolti.
• Dimensioni dell'evento. Guarda le categorie, le azioni e le etichette per le informazioni personali.
• Dimensioni personalizzate. Esegui report personalizzati che estraggono dimensioni personalizzate e assicurati che non vengano raccolti valori PII.
• Termini di ricerca. Controlla i rapporti sui termini di ricerca per qualsiasi segno di dati personali.
• Importazioni di dati. Cerca i set di dati per PII prima di importarli nella tua analisi.

Se le informazioni personali sono sfuggite alla rete, informa il tuo team di sviluppo per trovare la fonte e rimuoverle. Quando il tuo sito non raccoglie più PII, esegui il backup delle viste esistenti per la visualizzazione ed esporta i dati importanti.

Verifica che nessun dato personale venga memorizzato accidentalmente quando lo fai, poiché qualsiasi tipo di archiviazione può violare le leggi sulla privacy. Elimina la visualizzazione danneggiata e creane una nuova priva di informazioni personali.

7. Il monitoraggio corrisponde ai tuoi obiettivi di marketing?

Il passaggio finale consiste nel verificare che l'analisi stia facendo ciò che desideri. Esamina i tuoi obiettivi di marketing e verifica che vengano raccolti i dati necessari.

Ad esempio, se il tuo obiettivo è indirizzare il traffico dai social media, i referral di rete sono impostati per tenere traccia dei canali con il rendimento migliore? Se desideri che più persone scarichino il tuo lead magnet, stai monitorando gli invii dei moduli? Se desideri migliorare l'efficacia degli annunci, il monitoraggio delle entrate è impostato per misurare il costo per acquisizione (CPA) e il ritorno sulla spesa pubblicitaria (ROAS)?

Ricorda, non devi tenere traccia di tutto, solo dei dati relativi ai KPI che contano per la tua attività. Ordina i dati in tre categorie:

1. Dati cruciali . Punti dati KPI che guidano il tuo marketing.
2. Dati di supporto . Punti dati che completano i tuoi KPI per un'analisi più approfondita e una visione d'insieme. Ad esempio, se stai monitorando il tasso di crescita dei nuovi utenti, potresti anche monitorare l'attribuzione degli utenti per sapere da dove provengono gli utenti.
3. Dati di curiosità . Punti dati che ti incuriosiscono ma che non influiscono sulle campagne di marketing se non vengono monitorati correttamente.

L'analisi dovrebbe adattarsi alle tue esigenze di marketing. Usa la tua verifica per interrompere il monitoraggio dei dati che non sono importanti e concentrati su ciò che conta in questo momento.

Come eseguire un audit di Google Analytics (ovvero controllo dello stato)

In passato, abbiamo trattato l'impostazione e l'utilizzo di Google Analytics in modo abbastanza approfondito. Se non l'hai già fatto, puoi leggere le nostre guide Google Analytics 101 e Google Analytics 102.

Più recentemente, abbiamo trattato la segmentazione e come farlo nel modo giusto. Tuttavia, le cose vanno male. Un controllo dello stato di Google Analytics è una serie di controlli che ti aiutano a rispondere alle seguenti tre domande:

1. Sto raccogliendo tutti i dati di cui ho bisogno?
2. Posso fidarmi dei dati che sto raccogliendo?
3. C'è qualcosa di rotto o il tracciamento/la segnalazione non è corretto? Perché?

La nostra lista di controllo ti guiderà, ma questa è una missione esplorativa, soprattutto se sei un'agenzia o un libero professionista. Potresti non aver avuto il controllo sulla configurazione iniziale di Google Analytics, quindi potresti non sapere cosa aspettarti.

Potresti trovare nuove stranezze inaspettate. Col passare del tempo, aggiungi questi tipi di problemi alla tua lista di controllo.

4 problemi di monitoraggio comuni in Google Analytics

1. Le basi

Partendo dalle nozioni di base, ecco un elenco di problemi di tracciamento comuni che Google ha pubblicato:

• Utilizzo di uno snippet errato e/o visualizzazione dell'account o visualizzazione sbagliati . Se monitori più siti web e/o hai accesso a più account Analytics, potresti utilizzare lo snippet di un altro account e/o vista. Assicurati di visualizzare l'account corretto e visualizzare.
• Spazi bianchi o caratteri extra . Copia lo snippet e incollalo direttamente sul tuo sito web utilizzando un editor di testo o un editor che conserva la formattazione del codice. Non utilizzare un elaboratore di testi per copiare lo snippet dal tuo account. In questo modo è possibile aggiungere uno spazio aggiuntivo o modificare le virgolette nello snippet di tracciamento, che richiede una formattazione precisa per funzionare.
• Errori di personalizzazione . Se stai apportando personalizzazioni al codice di monitoraggio, prendi nota di quanto segue:
  • I nomi delle funzioni fanno distinzione tra maiuscole e minuscole e devono avere maiuscole e minuscole corrette.
  • I valori booleani (ad esempio, vero o falso) non devono essere racchiusi tra virgolette.
• Impostazioni del filtro errate . Le impostazioni di filtro errate possono influire sui dati visualizzati e possono inavvertitamente filtrare tutti i dati dai rapporti. Nella maggior parte dei casi, ciò si verifica quando gli utenti applicano più filtri "Includi".
• Altri script sulla tua pagina . Se stai eseguendo altri script sulla tua pagina, assicurati di non utilizzare alcuna variabile utilizzata da Google Analytics.

2. Pagine mancanti

Per identificare le pagine in cui manca il codice di Google Analytics, puoi cercare irregolarità nei tuoi dati. Oppure puoi utilizzare uno strumento come Google Analytics Checker.

Una volta che sei sicuro che ogni pagina del tuo sito abbia il codice, devi assicurarti che sia il codice più recente (asincrono).

Ciò significa che invece di caricarsi in modo sincrono, Google Analytics si carica in modo asincrono per evitare di bloccare le risorse che vengono caricate successivamente nella pagina. In sostanza, migliora la velocità con cui viene caricato il codice di tracciamento.

Fare clic qui per ulteriori informazioni su async.

3. Diversi dati nello strumento carrello

Se sei nell'e-commerce, probabilmente stai utilizzando una sorta di strumento del carrello della spesa. Quindi, cosa succede quando i dati nel tuo strumento carrello degli acquisti differiscono da Google Analytics?

Ci sono quattro possibili problemi:

• Il monitoraggio e-commerce di Google Analytics non è installato correttamente. Leggi questa guida completa per assicurarti di averlo fatto correttamente.
• Fuso orario. Se il tuo strumento carrello e Google Analytics sono configurati per generare rapporti in fusi orari diversi, potresti avere dati non corrispondenti.
• Ora del giorno. Se imposti il ​​monitoraggio dell'e-commerce a metà giornata, le transazioni avvenute in precedenza non verranno visualizzate in Google Analytics, ma, ovviamente, verranno visualizzate nello strumento del carrello degli acquisti.
• Transazioni annullate. Le transazioni senza valore (ad esempio $ 0) e le transazioni annullate non vengono visualizzate in Google Analytics.

4. Monitoraggio interdominio

Hai visto il monitoraggio interdominio menzionato alcune volte ora. Cos'è esattamente? Chris Mercer di MeasurementMarketing spiega:

Si chiama "monitoraggio interdominio" e potrebbe entrare in gioco se il sito del tuo cliente ha più domini come parte della canalizzazione o del percorso dell'acquirente. In questi casi, ti consigliamo assolutamente di impostare il monitoraggio interdominio.

Se stai utilizzando il tradizionale Google Analytics (noioso) prova a farlo. Se stai utilizzando Google Tag Manager (dovresti esserlo), è più veloce farlo.

Ad esempio, la tua procedura di checkout potrebbe essere su un dominio diverso. Purtroppo Google Analytics utilizza cookie di prima parte, che possono essere letti solo dal dominio che li ha emessi.

Pertanto, per eseguire il monitoraggio interdominio, è necessario condividere le informazioni sui cookie con i diversi domini coinvolti.

Un'alternativa alla risorsa di Google Analytics fornita da Chris è la guida al monitoraggio interdominio di Google Analytics di Optimize Smart.

Esegui un audit di analisi di marketing ogni tre mesi

La ricerca di Databox mostra che oltre il 40% dei marketer esegue mensilmente un audit di analisi. Se le tue campagne di marketing sono in rapido movimento, questa cadenza potrebbe essere adatta a te.

Considera che il completamento di un audit può richiedere diverse ore. Nella maggior parte dei casi, un approccio di audit trimestrale è sufficiente per controllare e ripulire i dati che incidono sulla tua strategia. Se gli obiettivi o le campagne cambiano tra gli audit, usa il lancio come un'opportunità per rivedere la tua attuale configurazione di analisi.

3 problemi comuni di Google Tag Manager:

I problemi di tracciamento sono all'ordine del giorno durante la configurazione e l'utilizzo di Google Tag Manager. Ecco tre dei problemi più diffusi da riconoscere durante l'audit, insieme a semplici correzioni:

1. Il tag non si attiva. Esistono diversi motivi per cui il tuo tag potrebbe non attivarsi. Hai modifiche non pubblicate, i tuoi trigger sono troppo specifici, i tuoi trigger sono configurati in modo errato, ecc. Trova un elenco completo e inizia la risoluzione dei problemi.
2. Impostazioni del filtro errate. Quando applichi più filtri Includi, puoi accidentalmente filtrare tutti i dati dai tuoi rapporti. Leggi come utilizzare correttamente i filtri Includi (ovvero l'hit viene scartato se il pattern non corrisponde ai dati) ei filtri Exclude (ovvero l'hit viene scartato se il pattern corrisponde ai dati).
3. Contenitore inedito. Prima di aggiungere il tag, assicurati di aver pubblicato il contenitore, altrimenti non verrà salvato. Per ulteriori informazioni sui contenitori di pubblicazione, fare clic qui.

Conclusione

Un controllo regolare ti impedisce di basare importanti decisioni commerciali e di marketing su dati errati. Osserva attentamente i tuoi obiettivi e il piano di misurazione e concentrati sulle cose che contano. Più dati non sono sempre una buona cosa se quei dati non sono rilevanti per ciò che stai cercando di ottenere.

Prenditi il ​​tuo tempo con la procedura di audit. Poni domande sui dati e sulla configurazione: i numeri hanno un senso e la tua configurazione avvantaggia gli utenti?

Scorri periodicamente la tua lista di controllo e monitora gli elementi essenziali. I frutti del tuo lavoro si vedranno nelle campagne future.

Scopri di più sull'analisi digitale, incluso come controllare GA e presentare soluzioni, nel nostro minigrado di analisi digitale.