Alcuni termini tecnici sono caratteristici del linguaggio del marketing. È il caso, ad esempio, dello shopping funnel o conversion funnel, ovvero il percorso effettuato dall'utente partendo dall'advertising fino all'acquisto finale.
Funnel in inglese significa imbuto, ed è l'immagine utilizzata per descrivere il processo perchè ha un significato molto specifico. Lungo le tappe del funnel, infatti, man mano che ci si avvicina all'acquisto e alla conversione diminuisce il numero degli utenti coinvolti. Esempio: su 30 che avevano cliccato sul nostro banner solo 15 approfondiscono la visione della pagina prodotto, 6 mettono il prodotto nel carrello e 3 terminano l'acquisto. La successione decrescente di cifre (30 – 15 – 6 – 3) è quella rappresentata come un imbuto, insomma step dopo step si tende a perdere utenti.
La metrica utilizzata per la descrizione di quest'aspetto è il CTR o click-through rate, ovvero la percentuale di clic. Immaginiamo di avere un banner: la percentuale espressa dal CTR è relativa al numero di persone che cliccano, rispetto alle semplici visualizzazioni. Un banner visualizzato 1000 volte e sul quale hanno cliccato 20 persone, ad esempio, avrà un CTR del 2%. Ottimizzare il CTR è un'operazione congiunta di Search Engine Marketing, Copyriting e SEO e richiede una serie di tentativi per prova – errore al fine di trovare la strategia più indicata.
Chiaramente il funnel va oltre il CTR: non è detto, infatti, che ogni utente che clicca sul banner compia anche l'operazione successiva verso la quale lo vogliamo indirizzare.
Shopping funnel misurato con Analytics
Ammettiamo di avere un prodotto in offerta, e di averlo pubblicizzato tramite banner o altri sistemi di ADV online. Il contenuto promozionale andrà configurato su Google Analytics come Destinazione, per individuare le diverse tappe del funnel che conducono all'obiettivo. Il funnel può includere homepage, landing pages, pagine di conferma e pagine customizzate, e va attivato su Funnel > ON.
L'obiettivo può essere espresso come una url, ma anche una tempistica (esempio, 2 minuti sulla pagina), un numero di pagine visualizzate per ogni visita o un evento specifico (bottone o banner cliccato).
Il grafico finale che Analytics ci restituisce potrà darci una visione d'insieme sulle criticità del nostro shopping funnel, ma anche suggerirci “entrate alternative” al prodotto per bypassare alcuni passaggi dell'imbuto. Altra cosa molto importante sono i loop di ritorno: con Analytics, infatti, vedremo chiaramente quando l'utente raggiunge uno step successivo del funnel e poi torna indietro, evidentemente perchè non ha trovato quel che cercava.
Non è detto che all'estremità del funnel debba esserci una conversione. Possiamo infatti inserire come Destinazione anche il raggiungimento di una specifica pagina prodotto, per capire quali percorsi funzionano meglio e quali aspetti del sito ottimizzare per migliorarne le performance.
Il caso più caratteristico da monitorare sono gli utenti che abbandonano l'acquisto al penultimo step, quindi al carrello. Qui, come in altre circostanze, configurare il funnel via Google Analytics ci permette di individuare le perdite, i “buchi neri”, i passaggi in cui perdiamo potenziali clienti e le strategie che invece paiono funzionare.
Come sempre dobbiamo trasformare i dati di Analytics in un'opportunità per migliorare il nostro ecommerce ed aumentare le conversioni.