"L'analisi dei dati web è un mistero, non un enigma", dichiara Avinash Kaushik, evangelista di Google Analytics, nel suo libro Web Analytics 2.0. "Un puzzle ha una risposta reale in attesa di essere trovata. I misteri raramente lo fanno. "
Con la sua ultima guida sulla misurazione dell'analisi dei dati web, Avinash (egli passa per Avinash in tutte le sue presentazioni, riflettendo la sua natura accessibile) rende il mistero meno intimidatorio. Incoraggia il lettore a sentirsi a proprio agio nel giocare a detective con i dati web.
$config[code] not foundCos'è l'analisi dei dati web?
Un riepilogo per coloro che non sanno cosa sia l'analisi dei dati web (e il suo significato): l'analisi dei dati Web è la misurazione del comportamento dei visitatori del sito web. Misura cose come il numero di visitatori, il tempo sul sito e la frequenza di rimbalzo (la percentuale di visitatori che lasciano un sito in 3 secondi o meno) equivalente a entrare in un negozio, rendendosi conto di non voler essere lì, e di partire immediatamente). I dati di analisi web vengono utilizzati per migliorare il sito Web per gli utenti.
Poiché un sito web può essere utilizzato per la registrazione di una causa o la vendita di un prodotto, i vantaggi della valutazione dei dati di analisi web sono infiniti. Considerati i recenti annunci di ricerca in tempo reale, associati alla crescita degli strumenti di social media, i proprietari di siti Web che effettuano vendite online o si affidano a siti Web per coinvolgere i clienti non possono permettersi di comprendere il comportamento online che contribuisce ai risultati di business.
Ma l'analisi dei dati web è ancora agli inizi. Molte aziende sono ancora alle prese con come incorporare i dati in decisioni attuabili. Anche la mentalità riguardante la presenza online non ha coinvolto in alcune industrie al di fuori dei media, dove alcuni senior manager equiparano il web alla televisione in termini di comportamento (contrariamente ai vari report).
Web Analytics 2.0 Porta l'analisi dei dati Web al livello successivo
Avinash copre in modo esauriente le informazioni essenziali, come i criteri di selezione per la scelta di un fornitore di soluzioni di analisi dei dati web e le fasi per gli analisti per diventare "ninja" di analisi nella valutazione dei dati e nella gestione dei report.
La chiave per trarre conclusioni utili dai dati di analisi web è selezionare le metriche pertinenti: che cosa vuoi misurare? È legato allo scopo del sito web? In che modo la misurazione online si adatta alle decisioni aziendali? Molti dei passaggi e dei processi consigliati ruotano attorno a queste tre domande e su come agire.
Ad esempio, Avinash spiega la differenza tra precisione e accuratezza. Dice che un'azienda può "concentrarsi ossessivamente sull'accuratezza. È bello volere la precisione, ma è più importante bilanciare costi e benefici. "Avinash incoraggia analisti e manager a continuare a utilizzare i dati per apprendere e ottenere rapidamente risultati, anche con errori minori. "Un errore educato", afferma Avinash, "è meglio di nessuna azione". Queste affermazioni non sono intese a giustificare eventuali errori di business, ma a spiegare come utilizzare le informazioni per prendere decisioni solide e tempestive.
Il libro rafforza i suoi punti attraverso esempi ben organizzati e copre praticamente tutti gli attuali strumenti online disponibili. Avinash offre anche una buona panoramica che mostra come incorporare gli strumenti dei social media in una misura coerente che identifichi il valore.
Stile di scrittura divertente e fresco
È entusiasta e ha un nuovo stile di comunicazione, utilizzando metafore interessanti come "Ho confrontato l'analisi dei dati web con Angelina Jolie; quel paragone dovrebbe suggerire quanto è sexy, quanto è potente e quale forza di bene può essere. "O dice ai lettori di" diventare nervoso con esso "per quanto riguarda i dati dei visitatori unici. Sì, Will Smith è da tempo uscito dall'ottima frase, ma è confortante che qualcuno si renda conto che le informazioni possono essere divertenti con la giusta mentalità.
L'unico lato negativo di Web Analytics 2.0 è che, nonostante i suoi sforzi, altri esempi che collegano le metriche aziendali standard potrebbero potenzialmente colpire i sitter, vale a dire i manager che possono davvero trarne vantaggio, ma che non si sentono completamente "jiggy" con i dati. Suggerire di utilizzare metriche semplici invece di metriche complesse è piacevole. Ma i manager sono probabilmente a proprio agio con la matematica abbastanza da capire cosa sia essenzialmente un'equazione.
Per chi è questo libro
La regola del 10-90% di Avinash afferma che un budget analitico dovrebbe spendere il 10% sullo strumento, il 90% sull'analisi. Con 2.0 Avinash ha esteso con successo questa regola, esponendo come dovrebbe funzionare il 90%.
I manager aziendali con una conoscenza pratica dell'analisi dei dati web apprezzeranno questo libro. Inoltre stimolerà l'interesse di chi è nuovo all'argomento. I neofiti, però, sono davvero meglio serviti da un'introduzione più semplice, fornita in Avinash Web Analytics: un'ora al giorno e altri libri, come quello di Eric Peterson Web Analytics demistificato.
Un bel punto: come il primo libro, Avinash dona il suo ricavato del libro in beneficenza. Puoi fare del bene imparando a conoscere un argomento di business sempre più importante con ogni visita al sito (e in questi giorni, con ogni tweet).
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