Google Analytics

Google Analytics è una soluzione di analisi dell'audience web potente che permette di misurare ed esplorare in dettaglio i comportamenti degli utenti su un sito o un'applicazione. Inserendo un codice di tracciamento sulle pagine del sito, lo strumento raccoglie dati preziosi su traffico, fonti di acquisizione, interazioni e conversioni, offrendo così una visione d'insieme sulle performance digitali.

Funzionalità principali:

• Analisi del traffico globale e per fonte (SEO, SEA, social, diretto, referral…),
• Monitoraggio del comportamento dei visitatori: pagine visualizzate, durata delle sessioni, tasso di rimbalzo, profondità di navigazione,
• Misurazione degli obiettivi di conversione: transazioni, moduli, clic strategici, eventi personalizzati,
• Segmentazione avanzata: dispositivi, aree geografiche, tipi di visitatori (nuovi vs ricorrenti),
• Esplorazione dei tunnel di conversione e funnel personalizzati (in GA4),
• Creazione di report personalizzati e dashboard adattati agli obiettivi business o marketing.

Vantaggi per il CRO:

Google Analytics è un pilastro centrale di ogni approccio di Conversion Rate Optimization, poiché permette di:

• identificare i punti di frizione (pagine con alto tasso di uscita, moduli abbandonati…),
• individuare i segmenti a potenziale (utenti mobile, visitatori abituali…),
• prioritizzare gli A/B test in base a dati concreti,
• misurare l'impatto delle ottimizzazioni sui KPI chiave (CVR, RPV, bounce rate...).

Limiti e complementarità:

Come ogni strumento quantitativo, Google Analytics mostra il "cosa": cosa fanno gli utenti, dove cliccano, dove escono…
Ma da solo non permette di capire il "perché": perché un utente abbandona il carrello, perché una pagina non converte, perché una CTA viene ignorata.

Per questo deve essere completato da approcci qualitativi, come:

• i test utente (comportamento in situazione),
• le analisi di sessione (Hotjar, Clarity, Contentsquare),
• i sondaggi o questionari in-page (VoC),
• l’utilizzo congiunto con BigQuery per incrociare dati di prodotto, CRM o A/B test.

Questo approccio, detto di triangolazione dei dati (quantitativo + qualitativo + sperimentale), è essenziale per costruire ipotesi di ottimizzazione solide, basate su una comprensione completa del comportamento dell’utente.