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4 Trucchi per usare Google Analytics
18 aprile 2018|Web Marketing

4 Trucchi per usare Google Analytics

4 Trucchi per usare Google Analytics

Bentornati sul blog di pLAYmARKETING!

Oggi parliamo di Google Analytics e degli errori che si commettono nell’utilizzarlo. Pare, infatti, che tanti manager e tecnici sbaglino ad usarlo, depotenziando di molto la sua reale, grandissima utilità.

Per i pochi che ancora non sanno di cosa stiamo parlando, Google Analytics è un tool gratuito di Google che permette di monitorare le statistiche dei visitatori di un sito. È utilizzato principalmente nel settore del marketing e del web.

Si parla tanto, al giorno d’oggi, di dati e analisi: le aziende sono costantemente stimolate a costruire delle vere e proprie strategie pensate per raccogliere e analizzare grandi quantità di dati e sono costantemente pressati dalla necessità di farlo onde evitare conseguenze negative.

Un articolo dell’ Harvard Business Review descrive i 4 errori più comuni in cui si può incappare utilizzando Google Analytics: vediamo insieme di cosa si tratta e cerchiamo di evitarli!

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  1. Non capire il valore dell’integrazione dei dati.

La prima sfida che limita il valore dei dati per le aziende è la compatibilità e l’integrazione. Una delle caratteristiche chiave dei dati (specie in grandi quantità) è che derivano da una ampia varietà di fonti. Ad ogni modo, se questi dati non sono naturalmente congruenti o facili da integrare, la varietà di fonti può rendere la vita difficile alle aziende, specialmente se si tratta di guadagnare o creare valore per i clienti.

Le aziende possono rispondere a questa sfida creando i cosiddetti data lakes, ossia una sorta di “bacino” contenente un vasto numero di dati in forma non strutturata – anche se, va detto, spesso i dati nella suddetta forma sono difficili da catalogare.

 

  1. Non comprendere i limiti dei dati non strutturati.

La seconda sfida da affrontare per rendere i dati uno strumento prezioso è la loro natura destrutturata. Sono state fatte delle nuove scoperte riguardanti l’estrazione di dati, nelle quali il contesto e la tecnica possono portare a insights simili a quelli dei dati strutturati – ma altre forme, come i dati video, sono ancora difficili da analizzare.

 

  1. Occhio alle correlazioni tra dati!

La terza sfida – il fattore più importante che limita l’importanza dell’acquisizione dei dati da parte delle aziende – è la difficoltà di stabilire una relazione tra grandi numeri di dati. Solitamente, un grande bacino di dati contiene un numero molto simile o virtualmente identico di osservazioni che possono portare a correlazioni errate e, come risultato, confondere i manager nel loro processo di decision making. Accanto a questa questione, è opportuno anche sottolineare che gli algoritmi delle macchine identificano correlazioni che non necessariamente possono offrire degli insights veritieri. Per questo motivo, ogni tanto è necessario essere lungimiranti e guardare oltre i dati forniti da Google.

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  1. Sottostimare l’importanza degli algoritmi.

La sperimentazione è tutto quando si parla di analisi di dati e insights. Un’ altra potente strategia che le aziende possono sviluppare è quella che riguarda l’utilizzo di algoritmi migliori, che siano in grado di fronteggiare un grande flusso di dati.

Notate bene: non è il numero dei dati ad essere importante, ma l’abilità di identificare le informazioni critiche e che meglio predicono le preferenze di un cliente o visitatore del sito. Ideare algoritmi migliori presuppone, ovviamente, il lavoro e lo studio di tecnici altamente specializzati e capaci di interpretarli nel miglior modo possibile.

Di per sé, il flusso di dati è difficilmente valutabile. Solo quando combinato a skill manageriali, ingegneristiche e analitiche assume un valore realmente sfruttabile dalle aziende.

Ti è stato utile questo articolo? Se vuoi saperne di più o avere maggiori informazioni contatta il team di pLAYmARKETING!

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Ciao! Il mio nome è Gianni. Sono un progettista di Marketing e questo è il mio blog.
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