Con web analytics (traducibile come: analitiche per il web) si identifica un sistema di tracciamento dei visitatori di un sito web, mirato alla profilazione dell'utente per finalità statistiche o per effettuare marketing mirato.
Matomo è un esempio di software libero per effettuare web analytics.
Consiste nella misurazione, raccolta, analisi e reporting dei dati web per comprendere e ottimizzare l'utilizzo del web. La web analytics non è solo un processo per misurare il traffico web, ma può essere utilizzata come strumento per ricerche commerciali e di mercato e per valutare e migliorare l'efficacia del sito web. Le applicazioni di analisi dei dati web possono anche aiutare le aziende a misurare i risultati delle tradizionali campagne pubblicitarie su stampa o trasmissione. Può essere utilizzato per stimare come cambia il traffico verso un sito web dopo il lancio di una nuova campagna pubblicitaria. L'analisi dei dati web fornisce informazioni sul numero di visitatori di un sito Web e sul numero di visualizzazioni di pagina. Aiuta a misurare le tendenze del traffico e della popolarità, il che è utile per le ricerche di mercato.
Passaggi di base del processo di analisi dei dati web
La maggior parte dei processi di analisi dei dati web si riduce a quattro fasi o passaggi essenziali, che sonoJansen, B. J. (2009). Understanding user-web interactions via web analytics. Synthesis Lectures on Information Concepts, Retrieval, and Services, 1(1), 1-102.:
Raccolta di dati: questa fase è la raccolta dei dati di base, elementari. Di solito, questi dati sono conti di cose. L'obiettivo di questa fase è raccogliere i dati. Elaborazione dei dati in informazioni: questa fase di solito prende i conteggi e li rende rapporti, sebbene possano esserci ancora alcuni conteggi. L'obiettivo di questa fase è prendere i dati e conformarli in informazioni, in particolare metriche. Sviluppo di KPI: questa fase si concentra sull'utilizzo dei rapporti (e conteggi) e sull'infusione di essi con strategie aziendali, denominate indicatori chiave di prestazione (KPI). Molte volte, i KPI si occupano degli aspetti di conversione, ma non sempre. Dipende dall'organizzazione. Formulazione della strategia online: questa fase riguarda gli obiettivi, gli obiettivi e gli standard online per l'organizzazione o l'azienda. Queste strategie sono generalmente correlate al guadagno, al risparmio o all'aumento della quota di mercato.
Un'altra funzione essenziale sviluppata dagli analisti per l'ottimizzazione dei siti web sono gli esperimenti
Esperimenti e test: il test A/B è un esperimento controllato con due varianti, in impostazioni online, come lo sviluppo web.
L'obiettivo del test A/B è identificare e suggerire modifiche alle pagine web che aumentano o massimizzano l'effetto di un risultato di interesse testato statisticamente.
Ogni fase influisce o può influire (ovvero, guida) la fase precedente o successiva. Quindi, a volte i dati disponibili per la raccolta influiscono sulla strategia online. Altre volte, la strategia online influisce sui dati raccolti.
Tecnologie di analisi dei dati web Esistono almeno due categorie di analisi web, analisi web off-site e on-site.
Off-site web analytics si riferisce alla misurazione e all'analisi del web indipendentemente dal fatto che una persona possieda o gestisca un sito web. Include la misurazione del pubblico potenziale di un sito Web (opportunità), della condivisione della voce (visibilità) e del buzz (commenti) che si verificano su Internet nel suo complesso. On-site web analytics, la più comune delle due, misura il comportamento di un visitatore una volta su un sito web specifico. Ciò include i suoi driver e conversioni; ad esempio, il grado in cui le landing pages sono associate agli acquisti online. L'analisi on-site misura le prestazioni di un sito web specifico in un contesto commerciale. Questi dati vengono in genere confrontati con gli indicatori chiave di prestazione per le prestazioni e vengono utilizzati per migliorare la risposta del pubblico di un sito Web o di una campagna di marketing. Google Analytics e Adobe Analytics sono il servizio di analisi on-site più utilizzato; sebbene stiano emergendo nuovi strumenti che forniscono ulteriori livelli di informazioni, comprese le mappe termiche e la riproduzione della sessione.
Storicamente, l'analisi dei dati web è stata utilizzata per fare riferimento alla misurazione dei visitatori sul sito. Tuttavia, questo significato è diventato sfumato, principalmente perché i fornitori stanno producendo strumenti che abbracciano entrambe le categorie. Molti fornitori diversi forniscono software e servizi di analisi on-site. Esistono due modi tecnici principali per raccogliere i dati. Il primo e tradizionale metodo, lanalisi dei logfiles del server, legge i logfiles in cui il server web registra le richieste di file dai browser. Il secondo metodo, la codifica delle pagine, utilizza JavaScript incorporato nella pagina Web per effettuare richieste di immagini a un server dedicato all'analisi di terze parti, ogni volta che una pagina Web viene visualizzata da un browser web o, se lo si desidera, quando si verifica un clic del mouse. Entrambi raccolgono dati che possono essere elaborati per produrre report sul traffico web.
Fonti di dati di analisi dei dati web L'obiettivo fondamentale dell'analisi dei dati web è raccogliere e analizzare i dati relativi al traffico web e ai modelli di utilizzo. I dati provengono principalmente da quattro fonti:
Dati di richiesta HTTP diretti: provengono direttamente dai messaggi di richiesta HTTP (intestazioni di richiesta HTTP). Dati a livello di rete e generati dal server associati alle richieste HTTP: non fanno parte di una richiesta HTTP, ma sono necessari per la corretta trasmissione delle richieste, ad esempio l'indirizzo IP di un richiedente. Dati a livello di applicazione inviati con richieste HTTP: generati ed elaborati da programmi a livello di applicazione (come JavaScript, PHP e ASP.Net), incluse sessioni e riferimenti. Questi vengono solitamente acquisiti da log interni piuttosto che da servizi di analisi web pubblici. Dati esterni: possono essere combinati con i dati sul sito per aiutare ad aumentare i dati sul comportamento del sito web descritti sopra e interpretare l'utilizzo del web. Ad esempio, gli indirizzi IP sono generalmente associati a regioni geografiche e provider di servizi Internet, percentuali di clic e di apertura della posta elettronica, dati delle campagne di direct mail, cronologia delle vendite e dei lead o altri tipi di dati secondo necessità.
Analisi dei logfiles del server web I server Web registrano alcune delle loro transazioni in un logfile. Ci si rese presto conto che questi logfiles potevano essere letti da un programma per fornire dati sulla popolarità del sito web. Così è nato il software di analisi dei log web.
All'inizio degli anni '90, le statistiche del sito web consistevano principalmente nel conteggio del numero di richieste (o visite) dei client effettuate al server web. Inizialmente si trattava di un metodo ragionevole, poiché ogni sito Web era spesso costituito da un singolo file HTML. Tuttavia, con l'introduzione di immagini in HTML e di siti Web che si estendevano su più file HTML, questo conteggio è diventato meno utile. Il primo vero analizzatore di log commerciale è stato rilasciato da IPRO nel 1994Web Traffic Data Sources and Vendor Comparison by Brian Clifton and Omega Digital Media Ltd.
Due unità di misura sono state introdotte a metà degli anni '90 per misurare con maggiore precisione la quantità di attività umana sui server web. Si trattava di visualizzazioni di pagina e visite (o sessioni). Una visualizzazione di pagina era definita come una richiesta fatta al web server per una pagina, al contrario di un grafico, mentre una visita era definita come una sequenza di richieste da un client identificato in modo univoco che scadeva dopo un certo periodo di inattività, solitamente 30 minuti.
L'emergere di spider e robot dei motori di ricerca alla fine degli anni '90, insieme a proxy web e indirizzi IP assegnati dinamicamente per grandi aziende e ISP, ha reso più difficile identificare i visitatori umani unici di un sito web.
L'ampio uso di cache Web ha anche presentato un problema per l'analisi dei logfiles. Se una persona visita nuovamente una pagina, la seconda richiesta verrà spesso recuperata dalla cache del browser, quindi nessuna richiesta verrà ricevuta dal server web. Ciò significa che il percorso della persona attraverso il sito è perso. La memorizzazione nella cache può essere annullata configurando il server Web, ma ciò può comportare una riduzione delle prestazioni per il visitatore e un carico maggiore sui serverMarketing Management: A Value-Creation Process (2nd Edition) by Alain Jolibert, Pierre-Louis Dubois, Hans Mühlbacher, Laurent Flores, Pierre-Louis Jolibert Dubois, 2012, p. 359..
Codifica della pagina Le preoccupazioni circa l'accuratezza dell'analisi dei logfiles in presenza di memorizzazione nella cache e il desiderio di poter eseguire analisi web come servizio in outsourcing, hanno portato al secondo metodo di raccolta dati, il tagging delle pagine o "Web bug".
A metà degli anni '90, i contatori Web erano comunemente visti: si trattava di immagini incluse in una pagina Web che mostrava il numero di volte in cui l'immagine era stata richiesta, che era una stima del numero di visite a quella pagina. Alla fine degli anni '90, questo concetto si è evoluto per includere una piccola immagine invisibile invece di una visibile e, utilizzando JavaScript, per trasmettere alla richiesta di immagine determinate informazioni sulla pagina e sul visitatore. Queste informazioni possono quindi essere elaborate in remoto da una società di analisi dei dati web e vengono generate statistiche dettagliate.
Il servizio di web analytics gestisce anche il processo di assegnazione di un cookie all'utente, che può identificarlo univocamente durante la sua visita e nelle visite successive. I tassi di accettazione dei cookie variano in modo significativo tra i siti Web e possono influire sulla qualità dei dati raccolti e riportati.
La raccolta dei dati del sito Web utilizzando un server di raccolta dati di terze parti (o anche un server di raccolta dati interno) richiede un'ulteriore ricerca DNS da parte del computer dell'utente per determinare l'indirizzo IP del server di raccolta. A volte, i ritardi nel completamento di una ricerca DNS riuscita o non riuscita possono comportare la mancata raccolta dei dati.
Con la crescente popolarità delle soluzioni basate su Ajax, un'alternativa all'uso di un'immagine invisibile è implementare una chiamata al server dalla pagina renderizzata. In questo caso, quando la pagina viene visualizzata sul browser web, un pezzo di codice Ajax richiama il server e passa le informazioni sul client che possono quindi essere aggregate da una società di analisi dei dati web. Questo è in qualche modo viziato dalle restrizioni del browser sui server che possono essere contattati con oggetti XmlHttpRequest. Inoltre, questo metodo può portare a livelli di traffico segnalati leggermente inferiori, poiché il visitatore potrebbe interrompere il caricamento della pagina a metà della risposta prima che venga effettuata la chiamata Ajax.
Logfile analysis e page tagging Sia i programmi di logfile che le soluzioni di tagging delle pagine sono prontamente disponibili per le aziende che desiderano eseguire analisi web. In alcuni casi, la stessa società di analisi dei dati web offrirà entrambi gli approcci. Ci sono vantaggi e svantaggi per ogni approccioIncreasing Accuracy for Online Business Growth - a web analytics accuracy whitepaper.
Vantaggi dell'analisi dei logfiles I principali vantaggi dell'analisi dei logfiles rispetto al tagging delle pagine sono i seguenti: