I dati sono il nuovo petrolio: lo hai mai sentito dire?
Quando si parla di strategia di marketing, non c’è frase più vera di questa. Per ottenere il massimo risultato dalla tua strategia di marketing, è necessario tracciare eventi specifici e utilizzare i dati raccolti per ottimizzare il percorso dei clienti. Se hai già agito di conseguenza, complimenti: sei un passo avanti nel migliorare l’efficacia del tuo funnel di marketing! Se invece hai trascurato questo aspetto e non hai impostato il tracciamento sui tuoi canali di marketing, questo post ti fornirà una guida essenziale su come fare grandi progressi con il minimo sforzo.
Io sono Andrea Vineis, Head Of Growth in Hanami, e in questo articolo ti parlerò del potere dei dati.
Perché tracciare gli eventi è importante per migliorare la tua strategia di marketing?
Immagina il tuo sito web come una grossa scatola, che contiene molti oggetti. Questi oggetti sono, nei fatti, informazioni. Conosci solo chi entra e chi esce, ma non sai cosa succede all’interno del tuo sito? Non sai quali pagine o blocchi spingono i tuoi utenti nella direzione giusta? Sfruttare queste informazioni è essenziale per la tua presenza online, ma senza impostare un tracciamento adeguato, coglierle è praticamente impossibile. Oggi, sono ancora molti i marketer che non approfondiscono l’analisi dei dati di marketing e si accontentano dei pochi dati standard forniti dai tool. Questo è un errore perché, di fatto, grazie ad alcune accortezze che richiedono solo poche ore di implementazione, è possibile aumentare enormemente il potenziale del tuo marketing, a tutti i livelli.
Quindi, cosa devi fare per migliorare il tuo marketing?
- Traccia il tuo sito web
- Ottimizza le tue campagne per un ciclo di pochi mesi
- Goditi i benefici, e vivi di rendita
Questo ti porterà un passo avanti rispetto alla maggior parte dei competitor, ma puoi sempre fare di più. Per esempio, puoi fare A/B testing.
Cos’è l’A/B test e qual è il suo ruolo in una strategia di marketing
Sapevi che aziende come booking.com testano continuamente differenti versioni del loro sito web? Variabili come il colore e la forma dei pulsanti, il testo di descrizione e delle call to action delle strutture, e il layout di checkout e pagamento vengono, infatti, testati e analizzati costantemente.
Pillola off topic: Per analizzare l’evoluzione dei siti web, o magari di quello di un tuo competitor, e comprendere come si sono trasformati nel tempo, puoi utilizzare la Wayback Machine, praticamente un archivio digitale del www, in cui consultare ogni versione di un sito internet.
Ma torniamo a noi, come trasformare questo approccio strategico fatto proprio dalle grandi aziende, in qualcosa di utile per la tua strategia? Attraverso l’A/B test. L’A/B test è un metodo con cui è possibile testare due versioni dello stesso contenuto diverse per un solo aspetto: questo aspetto sarà appunto la variabile che testeremo per migliorare il risultato.
Facciamo un esempio.
Hai un e-commerce, il tuo prodotto è molto richiesto e apprezzato dal pubblico. Sei soddisfatto, ma come tutti gli imprenditori ambiziosi vuoi provare a migliorare le vendite. Hai raccolto molte recensioni positive e vuoi introdurle nella pagina prodotto per cercare di convertirle in vendite, come fare?
Intanto, crea due versioni della pagina e splitta il traffico a metà tra le due in maniera totalmente casuale (non devi creare nessun errore sistematico). Otterrai così:
- 50% del traffico su una versione standard della pagina prodotto;
- 50% del traffico su una versione della pagina prodotto con le recensioni in evidenza.
Lancia il test, aspetta che il numero di utenti sia statisticamente rilevante e analizza i risultati.
Una volta analizzati i dati, lascia attivo, ovviamente, il test migliore dove dirotterai il 100% del traffico.
Fatto? Complimenti, hai appena preso la tua prima decisione data driven.
Facile, no?
Perché fare A/B test?
Non ti ho ancora convinto dell’importanza di avere una strategia di marketing basata sull’analisi dei dati? Lascia che ti faccia un esempio esterno al mondo del marketing.
Ti dirò una cosa che, magari, a una prima lettura, ti farà aggrottare la fronte: Charles Leclerc usa gli A/B test per andare più forte in pista.
Mi spiego. Una vettura da competizione può avere moltissime regolazioni, proprio come un funnel di conversione. Il trucco sta nello scegliere la regolazione che farà andare la Ferrari più forte, e per farlo c’è un’unica via – o forse sarebbe meglio dire “pista” – da percorrere: l’A/B test.
Anche se le due discipline sono molto distanti, l’approccio è esattamente lo stesso. Gli ingegneri del team procederanno a eseguire una sola variazione di assetto, giri di pista per acquisire dati e stabilizzare i risultati, poi si concentreranno sull’analisi per capire se il tempo sul giro è diminuito, approveranno o meno la modifica, e infine via al prossimo test. Una F1 ha una quantità incredibile di sensori, lo scopo è uno e uno soltanto: permettere di analizzare più variabili nel dettaglio e capire l’apporto di ogni singola modifica sull’esito della corsa.
In sintesi? Ogni evento, se tracciato in maniera opportuna, ti permette di applicare un sensore in più sul tuo traffico e di misurare al meglio ogni frangente del tuo funnel.
A/B testing per Hanami, Web Agency a Pisa.
Testing in loop è il grido di battaglia di Hanami.
Lo facciamo in modo più avanzato di come te l’ho descritto fino a questo momento. Le aziende che si rivolgono a noi hanno un risultato da raggiungere e noi non ci fermiamo fino a che non ce l’abbiamo fatta.
Costruiamo strategie complesse con un metodo è semplice, chiaro e con risultati sempre misurabili, partendo sempre dallo stesso punto: l’analisi dei dati. Scaviamo nel profondo di tutto quello che è stato acquisito, ricavando informazioni di valore e micro dati che ci possano aiutare a capire dove partire con i test.
Dopo aver analizzato i dati stendiamo una scaletta di test, la prioritizziamo in base a:
- impatto
- velocità di implementazione
- confidenza
- velocità di raccolta risultati
Grazie a questo metodo matematico, siamo in grado di lanciare per primi i test che hanno maggior impatto potenziale sulle metriche del funnel. Dunque, lanciamo i test e li analizziamo con base statistica. Validiamo una modifica solo se l’impatto è statisticamente rilevante: mediamente consideriamo una variante valida, se la statistica ci dice che replicando 10 volte il test 9 volte questo finisce nello stesso modo.
E il mood con cui lavoriamo? Se l’obiettivo è ambizioso ci andiamo pesante.
Lavoriamo con diverse tipologie di clienti, principalmente PMI e start-up. Le prime hanno un flusso di acquisizione più definito e puntano a piccoli miglioramenti percentuali di ogni fase del funnel.
E per le start-up? È un po’ diverso. Un buon tasso di crescita in fase early stage è di +30% della metrica principale, mese su mese. Dunque, in questo contesto, non faremo rifiniture di flusso che possono portare pochi punti percentuali di miglioramento, ma valuteremo variazioni significative per arrivare a risultati sostanziosi.
Vuoi un approfondimento da nerd?
Spero che questo breve post sia riuscito a farti capire perché abbiamo scelto questa tipologia di approccio per creare strategie di marketing efficaci.
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