La tua guida alla comprensione dei termini di analisi chiave

Di seguito è riportato un breve estratto dal nostro libro, Researching UX: Analytics, scritto da Luke Hay. È la guida definitiva all’utilizzo di analytics per migliorare l’esperienza utente. I membri Premium di SitePoint hanno accesso con la loro iscrizione, oppure puoi acquistarne una copia nei negozi di tutto il mondo.

Per coloro che non sono abituati a guardare l’analisi del sito Web, una parte della terminologia può sembrare una lingua straniera. Questo può diventare ancora più confuso quando i termini cambiano o quando strumenti diversi usano termini diversi per descrivere la stessa cosa.

Alcuni termini di analisi utilizzati regolarmente sono spesso fraintesi. In alcuni casi, una comprensione parziale di un termine può essere più pericoloso di non avere alcuna comprensione a tutti. Un esempio comunemente frainteso è la parola “hit”.

Un hit è spesso pensato come sinonimo di una visualizzazione di pagina o di una visita. Questo non è il caso, in quanto ogni richiesta di file a un server Web è un singolo colpo.

Ciò significa che, se una pagina web contiene cinque immagini, un utente che visualizza questa pagina conterà come una visualizzazione di pagina ma sei hit (le cinque immagini più la pagina HTML stessa). Si può vedere come questo malinteso può portare ad una comprensione selvaggiamente imprecisa dei dati! Questa sezione copre i termini di analisi più importanti. (Ci sono anche brevi definizioni dei termini principali nel glossario alla fine di questo libro.)

Dimensioni e metriche

Tutti i dati nei report di analisi possono essere suddivisi in dimensioni e metriche. È importante sapere cosa significa ogni termine in modo da poter analizzare meglio i tuoi dati. Una buona comprensione delle dimensioni e delle metriche è importante anche per l’impostazione di report e dashboard personalizzati.

Le dimensioni sono un modo per raggruppare i dati, una forma di categorizzazione o identificazione. Una dimensione non si riferisce alla dimensione di qualcosa (un malinteso comune). Le dimensioni vengono normalmente visualizzate nella prima colonna dei report. Esempi di dimensioni includono Paese, Titolo della pagina e Tipo di dispositivo.

Le metriche, d’altra parte, sono i numeri associati a tali dimensioni. Appaiono nelle altre colonne dei report, mostrando i numeri relativi alle dimensioni nella prima colonna. Esempi di metriche includono visualizzazioni di pagina, frequenza di rimbalzo e Avg. Tempo a pagina. Le metriche ti aiutano a capire il comportamento dei tuoi utenti. Contano quanto spesso accadono le cose—come il numero di visite al tuo sito web o app. Le metriche possono essere totali, medie o percentuali di un totale.

Lo screenshot qui sotto mostra le dimensioni e le metriche, nonché i diversi modi in cui vengono contate le metriche:

Un modo semplice per differenziare i due è ricordare che le dimensioni sono spesso parole, mentre le metriche hanno maggiori probabilità di essere numeri.

Sessioni, visite, visualizzazioni di pagina e visualizzazioni di pagina uniche

Come accennato nel capitolo precedente, c’è spesso confusione tra sessioni, visite e visualizzazioni di pagina. In primo luogo, vale la pena sottolineare che le sessioni e le visite sono essenzialmente la stessa cosa. Google Analytics ha utilizzato in precedenza il termine “visita”, ma ha cambiato la terminologia in” sessioni ” nel 2014. Altri strumenti, come Adobe Analytics, utilizzano ancora il termine “visite”.

Generalmente troverai che i due termini sono usati in modo intercambiabile, ma finché sai che questi si riferiscono alla stessa cosa, non dovrebbe essere un problema.

Una sessione, o visita, è un gruppo di interazioni (o una singola interazione) che un utente prende in un determinato lasso di tempo sul tuo sito web. Le sessioni di Google Analytics scadono dopo 30 minuti di inattività per impostazione predefinita, anche se puoi modificarlo tu stesso nelle impostazioni di analytics.

Ciò significa che, se il tuo utente va a farsi un caffè, lasciando il tuo sito web aperto nel browser e ritorna entro mezz’ora, questo verrà conteggiato come la stessa sessione. Lo stesso si può dire per gli utenti che saltano tra più schede. Il più delle volte, però, le sessioni rappresentano la navigazione continua del tuo sito web.

Le sessioni non distinguono tra individui unici. Contano solo il numero di sessioni, indipendentemente da chi le sta facendo. Se visito il tuo sito web al mattino e torno la sera, che sarebbe ancora contare come due sessioni. L’utilizzo di altre metriche come utenti o visitatori ti fornirà informazioni sulle persone che visitano il tuo sito web. La sezione successiva di questo capitolo copre in dettaglio utenti e visitatori.

Le visualizzazioni di pagina sono semplicemente viste su una pagina HTML o, meno comunemente, visualizzazioni di pagina virtuali. Una visualizzazione di pagina virtuale è un modo per dire a Google Analytics di registrare una visualizzazione di pagina se una nuova pagina HTML non è stata caricata. Le visualizzazioni di pagina virtuali richiedono ulteriori tag sotto forma di codice JavaScript. È possibile utilizzarli ovunque in cui il contenuto viene caricato senza ricaricare la pagina o quando due o più parti di contenuto possono risiedere sullo stesso URL, ad esempio l’invio di un modulo o i checkout di una pagina.

Puoi avere più visualizzazioni di pagina durante una sessione se un utente sta navigando nel tuo sito web. Le visualizzazioni di pagina sono normalmente classificate come visualizzazioni di pagina e visualizzazioni di pagina univoche. Se un utente visualizza la stessa pagina più di una volta durante una sessione, questa verrà conteggiata solo come una singola visualizzazione di pagina univoca. Questo è utile se vuoi avere un’idea di quante sessioni includevano una vista su una determinata pagina, ma non vuoi che quel numero sia gonfiato dagli utenti che sono tornati a quella pagina nella stessa sessione.

Utenti e visitatori

Come Uxer, abbiamo una buona idea di cosa sia un “utente”. Nel nostro settore, gli utenti sarebbero generalmente definiti come singoli esseri umani che interagiscono con il nostro prodotto, spesso un sito Web, un’app o un software. I pacchetti di analisi raramente hanno un modo per identificare accuratamente gli individui, quindi in analytics il termine “utente” ha un significato leggermente diverso da quello normale.

La maggior parte dei principali strumenti di analisi identificherà gli utenti in base ai cookie. Se visito il tuo sito Web dal mio laptop, il tuo strumento di analisi normalmente rilascia un cookie nel mio browser in modo che, al mio ritorno, mi riconosca come lo stesso individuo che ha visitato in precedenza.

Questo è ampiamente corretto, ma non tiene conto del fatto che potrei condividere il mio laptop con qualcun altro. Ciò significa che due individui diversi possono essere contati come lo stesso utente. Al contrario, gli strumenti di analisi spesso non sono in grado di identificare le visite cross-device (o cross-browser). Se visito il tuo sito web dal mio tablet, è improbabile che il tuo strumento di analisi mi identifichi come lo stesso utente che ha visitato dal mio laptop.

Se si dispone di un sito Web che richiede agli utenti di accedere o utilizza un altro tipo di identificatore univoco come un indirizzo email o un numero di cellulare, ciò potrebbe consentire di tenere traccia degli utenti su tutti i dispositivi. Ciò richiede una configurazione aggiuntiva, tuttavia, e si basa sugli utenti che accedono o si identificano in altro modo su ciascuno dei loro dispositivi.

Come per le sessioni e le visite, “utenti” e “visitatori” sono generalmente termini diversi per la stessa cosa. Strumenti diversi useranno una terminologia diversa, ma finché ti ricordi che i visitatori e gli utenti normalmente descrivono un individuo teorico, basato su un cookie, allora sarà abbastanza buono.

Gli utenti, o visitatori, sono spesso suddivisi in” nuovi “e”di ritorno”. I nuovi visitatori sono persone che hanno visitato il tuo sito web per la prima volta durante il periodo di riferimento, mentre i visitatori di ritorno hanno visitato più di una volta. Scomponendo questo, il tuo strumento di analisi ti consente di confrontare facilmente il comportamento di questi due gruppi di utenti.

Devi stare attento qui, però, poiché le metriche “nuovo” e “ritorno” potrebbero non essere accurate come ti aspetteresti. Come accennato in precedenza, i pacchetti analytics raramente tengono traccia delle visite cross-device. Ciò significa che, se inizio qualcosa sul mio telefono e lo finisco sul mio laptop, è probabile che verrò registrato come “nuovo” utente quando visito tramite il mio laptop. Inoltre, gli utenti verranno registrati come “nuovi” se cancellano i loro cookie o se hanno installato un JavaScript o un ad blocker.

Durata e tempo di visita/sessione a pagina

Le metriche basate sul tempo sono notoriamente imprecise. Ciò è in parte dovuto al modo in cui vengono calcolati e in parte all’incapacità di tenere traccia dell’attenzione di un utente.

Google Analytics calcola la durata della sessione come il tempo tra la prima e l’ultima interazione durante una visita al tuo sito web. Non lo fa, come ci si potrebbe aspettare, calcolare la durata in base a quando l’utente arriva sul tuo sito web e quando se ne vanno. Google Analytics non ha modo di sapere quando un utente esce dal tuo sito web; può monitorare solo le loro interazioni mentre sono su di esso. Ciò significa che, se un utente trascorre cinque minuti a guardare la tua home page, 20 minuti a leggere un post sul blog e poi esce dal sito Web, la durata della visita è stata di soli cinque minuti. Al contrario, se un utente ha lasciato il tuo sito web aperto in un’altra scheda per dieci minuti mentre naviga su un altro sito, purché ritorni al tuo sito e passi a un’altra pagina web, dieci minuti conteranno per la loro durata sul tuo sito!

Le metriche Time-on-page funzionano in modo simile alla durata della sessione. Il timer inizia quando un utente carica per la prima volta una determinata pagina e si ferma quando passa a un’altra pagina del sito web. Non viene registrato alcun tempo per quella pagina se un utente esce dal tuo sito web da lì. Ciò significa che un utente può leggere un lungo post sul blog sul tuo sito web, ma se escono da quel punto prima di visualizzare altre pagine, il loro “tempo sulla pagina” registrato sarà pari a zero secondi. Se un utente visita solo una singola pagina durante la sessione, sia il suo tempo su quella pagina che la durata della sessione saranno registrati come zero secondi.

Tutto ciò significa che le metriche basate sul tempo non sono affatto molto accurate.

Ciò sottolinea l’importanza di analizzare in base alle tendenze nel tempo, piuttosto che guardare a cifre esatte. Se la durata media della sessione è di cinque minuti, questo potrebbe non dirti molto. È meglio concentrarsi su ciò che la durata della sessione è stata il mese scorso, o l’anno scorso, e analizzare se questo è andato su o giù—e, soprattutto, scoprire perché.

Devi stare attento qui, però. Se, ad esempio, un post sul blog sul tuo sito web riceve molta attenzione sui social media un mese e spinge molti utenti che hanno appena letto il post, quindi se ne vanno, questo da solo potrebbe influire in modo massiccio sulla durata media della sessione. Ciò sottolinea la necessità di essere consapevoli di ciò che sta accadendo in tutto il tuo sito web e di evitare di concentrarsi sulle cifre del titolo.

Bounce e Exit Rate

Due metriche che spesso vengono confuse sono bounce e exit rate. Questi sono riportati in modi leggermente diversi in diversi strumenti di analisi. Le definizioni riportate di seguito si basano su come vengono riportate in Google Analytics.

Un rimbalzo descrive una singola pagina visita a un sito web. Ciò significa che l’utente arriva su una pagina e poi se ne va senza visualizzare altre pagine. La frequenza di rimbalzo è la percentuale di visite a un sito web, o pagina web, che erano rimbalzi. Una frequenza di rimbalzo del 10% significa che uno su dieci dei visitatori del tuo sito web ha visitato solo una pagina durante la sessione. È lo stesso per le singole pagine. Se la tua pagina” informazioni ” ha una frequenza di rimbalzo del 50%, ciò significa che il 50% delle sessioni che includevano una visita a questa pagina erano visite a pagina singola.

Il tasso di uscita di una pagina mostra la percentuale di visite alla pagina che si è conclusa con l’uscita degli utenti dal sito da lì. Lo schema seguente mostra come i rimbalzi e le uscite differiscono.

Queste due metriche sono simili, ma è importante capire la differenza tra loro. La frequenza di rimbalzo di una pagina è in gran parte influenzata dal numero di persone che entrano nel sito Web in quella pagina. Spesso il tasso di uscita è una metrica più utile da utilizzare per questo motivo.

Vale la pena ricordare che un alto tasso di rimbalzo o di uscita non è sempre una cosa negativa. Gli utenti possono atterrare su una pagina, ottenere le informazioni che stavano cercando, e poi lasciare felice. Un esempio di questo potrebbe essere un utente che atterra sulla pagina di contatto del tuo sito web, trova il tuo numero di telefono e ti chiama. In questo caso, l’utente ha raggiunto il proprio obiettivo in modo rapido ed efficiente.

Tratteremo il modo migliore per utilizzare i tassi di rimbalzo e di uscita nella vostra analisi in seguito. Per ora, però, assicurati di conoscere la differenza tra i due.

Conversioni e obiettivi

Come descritto nel capitolo precedente, un obiettivo è un’azione notevole intrapresa da un utente sul tuo sito web o un’azione che è stata presa fuori sede, ma inserita nel tuo strumento di analisi. Un esempio di questo potrebbe essere una telefonata, se si dispone di software di monitoraggio delle chiamate in esecuzione sul tuo sito web.

Un obiettivo potrebbe essere semplice come la visualizzazione di una particolare pagina o il completamento di un particolare modulo. Gli obiettivi sono spesso indicati come “conversioni”, ma in realtà sono solo un tipo di conversione. In Google Analytics, le conversioni si riferiscono anche agli acquisti sui siti di e-commerce.

Le persone spesso parlano del tasso di conversione di un sito web. In Google Analytics, questa è la percentuale di visite che includono una conversione: un utente che attiva un obiettivo o completa una transazione di e—commerce. In altri strumenti può anche riferirsi alla percentuale di utenti unici che hanno completato una conversione.

Se il sito web in questione è un sito di e-commerce, il termine conversione normalmente si riferisce solo agli acquisti. Se il sito Web non è un sito di e-commerce, il tasso di conversione può essere un tasso combinato per tutti gli obiettivi o il tasso di conversione dell’obiettivo più importante o primario.

Poiché non esiste una definizione coerente di quale attività si riferisce al tasso di conversione, è sempre bene verificare cosa intende qualcuno quando usa il termine.

Una conversione sta semplicemente spostando qualcuno da uno stato all’altro. Ad esempio, spostando qualcuno che non ha fatto un acquisto a qualcuno che ha. O anche spostando qualcuno a cui non piace il tuo marchio a qualcuno che lo fa. Ogni conversione desiderata dovrebbe essere misurabile in un modo o nell’altro e un obiettivo o una serie di obiettivi possono essere utilizzati per farlo in analytics.

Segmenti e filtri

Gli strumenti di analisi forniscono generalmente opzioni per segmentare o filtrare i dati. La segmentazione descrive il raggruppamento di utenti con caratteristiche simili e la visualizzazione dei dati per tali gruppi, spesso in confronto ad altri gruppi. Un esempio potrebbe essere segmentare gli utenti dal dispositivo che hanno usato per visitare il tuo sito web—cioè, da cellulare, tablet o desktop. Il filtraggio ha uno scopo simile, ma rimuove i dati da un determinato gruppo o gruppi, lasciando solo i dati del gruppo o dei gruppi che si desidera raccogliere.

In Google Analytics, filtri e segmenti sono opzioni separate, ma sono spesso confusi tra loro.

I filtri vengono applicati a livello di visualizzazione di un account e filtrano le informazioni che non vengono mai registrate nei report. Ad esempio, se si filtrano le visite dal proprio indirizzo IP per una vista, i dati semplicemente non verranno raccolti per quella vista. I filtri sono utili per escludere i dati che potrebbero altrimenti distorcere i rapporti in modi che non si desidera.

I segmenti vengono applicati a livello di report e filtrano temporaneamente le informazioni da tutti i report. Ad esempio, si potrebbe desiderare di creare un segmento per gli utenti mobili dalla Francia. Una volta applicato questo segmento, tutti i rapporti includeranno solo i dati per gli utenti mobili francesi. Il segmento smetterà di essere applicato quando lo rimuovi manualmente o quando chiudi Google Analytics e ritorni. I segmenti possono essere davvero utili per analizzare il comportamento di diversi gruppi di utenti. Tratteremo la segmentazione dei dati in modo più dettagliato più avanti in questo capitolo.