I dati sono la nuova valuta. Ma il loro “potere d’acquisto” vale quanto la capacità di un’azienda di ricavarne informazioni actionable. Nonostante l’esplosione di dati digitali – e le piattaforme di analisi web diventino sempre più intelligenti – il “potere d’acquisto” di molte aziende rimane basso.
Quando i nostri clienti cercano di ricavare informazioni actionable dai propri dati, tendono a immergersi subito nelle funzionalità di Adobe Analytics. Suggeriamo invece di partire da una visione strategica d’insieme: analizzare gli obiettivi aziendali di più alto livello che generano ricavi e riducono i costi. Adottando un approccio in quattro passi per ricondurre questi obiettivi alle funzionalità di Adobe Analytics, potrai utilizzare il prodotto in modo più sistematico ed efficace.
PASSO 1: Identificazione degli obiettivi digitali principali
In questa fase iniziale, ci sono due componenti chiave da definire:
- Obiettivi aziendali chiave di alto livello (KBO) che coprono in modo esaustivo tutti i flussi di ricavi ed efficienza.
- Le azioni specifiche in ambito digitale necessarie per alimentare questi due indicatori di valore.
Ad esempio, un leader globale nel settore dell’ospitalità con cui abbiamo collaborato aveva tre aree di interesse con KBO specifici per ciascuna. Queste comprendevano:
- Ottimizzare il valore lungo il percorso degli ospiti aumentando le prenotazioni.
- Rafforzare le relazioni espandendo la base di fidelizzazione attiva.
- Incrementare l’efficienza riducendo i costi di marketing e potenziando l’efficienza operativa.
Per ogni KBO, abbiamo individuato le azioni specifiche da intraprendere per raggiungerlo. Nel caso di “ottimizzare il valore aumentando le prenotazioni”, l’azienda del settore ospitalità doveva agire su specifici driver di valore, come migliorare la navigabilità del sito e implementare la personalizzazione su tutto il sito.
Definendo un elenco completo di KBO e iniziative digitali, l’azienda ha costruito le fondamenta su cui strutturare il proprio approccio alle analisi. Ogni analisi eseguita con Adobe Analytics è ora in linea con questi obiettivi generali.
PASSO 2: Identificazione delle analisi chiave e delle fasi del percorso critiche per raggiungere gli obiettivi
Anche dopo aver identificato le azioni per raggiungere i KBO, hai solo gettato le basi. Oltre ad allinearti sugli obiettivi interni, è fondamentale fare propria la prospettiva del cliente e individuare con precisione le fasi del percorso che vuoi ottimizzare.
Se la creazione di mappe del percorso e l’allineamento dei touchpoint alle singole fasi sono pratiche consolidate, quello che le organizzazioni fanno molto meno di frequente, in modo strutturato e coerente, è costruire un elenco completo di domande in grado di far emergere le azioni e le preferenze dei clienti. La tendenza prevalente è invece quella di decidere in anticipo le esigenze dei clienti, senza prima “ascoltare” il loro comportamento. Questo riflette una tendenza più generale: passare direttamente alle funzionalità di Adobe Analytics senza una vera base per l’analisi.
Le aziende dovrebbero elaborare domande che affrontino sia il miglioramento della user experience sia le modalità di intervento sui principali driver di valore, come la navigabilità del sito o la personalizzazione.
Riprendendo l’esempio del nostro cliente nel settore dell’ospitalità, notiamo come in ogni fase del percorso degli ospiti vengano formulate domande chiave, orientate sia alla prospettiva del cliente sia a quella aziendale. Ad esempio, nella fase di ricerca, una delle domande chiave è: "Da quali tipi di pagine del sito abbandonano i visitatori?" Questa domanda aiuta a rispondere sia a "come rendere la pianificazione del viaggio ancora più fluida per il cliente?" sia a "come eliminare gli ostacoli alle prenotazioni per aumentare il tasso di conversione?"
Il monitoraggio delle performance associato a ciascun tipo di analisi può essere gestito da business unit distinte. Ad esempio, il team del paid media può occuparsi delle analisi sull’origine del traffico, mentre il team e-commerce può gestire quelle sulle performance del sito. Tuttavia, disporre di una visione consolidata di tutte le analisi condotte lungo il customer journey consente di ottenere un maggior valore da Adobe Analytics, tra cui l’allineamento interfunzionale sui dati analizzati, la condivisione dei KPI e un meccanismo di responsabilità per rispondere alle domande aperte.
FASE 3: determinare l’ambiente migliore per eseguire ogni tipo di analisi
Nel corso degli anni, abbiamo osservato come le organizzazioni — soprattutto quelle con realtà aziendali ampie e complesse — tendano ad analizzare canali e fasi del percorso in modo isolato. Questo non solo impedisce una visione unitaria del cliente, ma genera inefficienze dal punto di vista della web analytics: i vari team aziendali spesso hanno livelli di comprensione molto diversi su come sfruttare strumenti come Adobe Analytics. Il risultato sono incoerenze nell’adozione della piattaforma in tutta l’organizzazione o, in alcuni casi, la duplicazione delle analisi laddove esistano piattaforme proprietarie affiancate ad Adobe Analytics.
Se invece parti dall’elenco completo delle domande orientate al cliente che attraversano l’intero percorso, puoi adottare un approccio strategico dall’alto verso il basso per individuare come ottimizzare le piattaforme di analisi e chi dovrebbe utilizzarle. Nei casi in cui l’azienda disponga anche di una piattaforma di analisi interna, il primo passo è determinare quali grandi aree di analisi eseguire e in quale ambiente.
Riprendendo l’esempio del nostro cliente nel settore ospitalità, nel caso di un’analisi dell’origine del traffico, l’utilizzo di Adobe Analytics come ambiente di analisi principale offre una visione completa del percorso dell’ospite, dalla fase di awareness alla prenotazione. Questo perché lo strumento consente di tracciare la provenienza del traffico dei visitatori del sito e il comportamento di quel traffico una volta sul sito. Inoltre, l’azienda nel settore ospitalità dovrebbe considerare le dipendenze, come la necessità di classificazioni di campagna coerenti importate in Adobe Analytics, poiché l’efficacia delle piattaforme di analisi dipende dalla qualità dell’implementazione e dalla governance della raccolta dei dati.
In generale, quando si stabilisce dove eseguire l’analisi, è importante considerare non solo le funzionalità specifiche di Adobe Analytics, ma anche le relative restrizioni. Nel caso di un’analisi dei servizi o delle prenotazioni, ad esempio, poiché i dati contengono informazioni personali identificabili dei clienti, un ambiente di proprietà del cliente rappresenta la scelta più adeguata.
FASE 4: Rivedere l’adozione attuale di Adobe Analytics e colmare le lacune
Dopo aver allineato gli obiettivi aziendali, posto le domande giuste e stabilito dove condurre l’analisi per rispondere a tali domande, ora disponi di un approccio strutturato per sfruttare le funzionalità di Adobe Analytics.
Ad esempio, un rivenditore nazionale con cui abbiamo collaborato per mettere in pratica questa metodologia è riuscito a identificare le lacune nell’adozione di Adobe Analytics, che hanno evidenziato un valore non ancora sfruttato in termini di incremento dei ricavi e riduzione dei costi.
In questo esempio, l’azienda ha valutato il livello di adozione delle singole funzionalità di Adobe Analytics, mappandole sugli obiettivi di business. Va notato che questo processo non si traduce necessariamente in una corrispondenza 1:1 tra funzionalità e obiettivo: alcune funzionalità servono a raggiungere più finalità contemporaneamente. Un esempio è il Fallout Report, uno strumento che consente di capire in quale punto del sito i visitatori lo abbandonano. Mappando questa funzionalità sugli obiettivi di business, il rivenditore ha rilevato che era utile per due scopi: aumentare il traffico e incrementare i ricavi del sito. Senza una mappa del valore che identificasse con chiarezza gli obiettivi di business, il rivenditore avrebbe potuto ritrovarsi con una serie di tassi di abbandono senza sapere come sfruttarli.
Nell’ottica della generazione di traffico, capire dove gli acquirenti abbandonano il sito consente di individuare le azioni dei visitatori che dovrebbero attivare il retargeting sui canali owned e di paid media. L’abbandono del carrello è un trigger ampiamente adottato dai player del eCommerce, ma senza analizzare i punti di abbandono lungo l’intero percorso del cliente si rischia di perdere l’opportunità di recuperare i visitatori con forte intenzione d’acquisto che non raggiungono mai la fase di aggiunta al carrello.
Identificare i momenti di abbandono aiuta anche a incrementare i ricavi del sito, portando alla luce flussi di navigazione potenzialmente difettosi o mal strutturati. Ad esempio, rilevare tassi di abbandono in crescita nel tempo per un segmento di visitatori che utilizza la funzionalità di ricerca potrebbe indicare la necessità di migliorare lo strumento di discovery. Un’analisi approfondita delle query di ricerca effettuata da un rivenditore di articoli sportivi ha rivelato una tendenza: i visitatori insoddisfatti cercavano spesso un brand di attrezzatura ciclistica che il rivenditore non trattava. Questa scoperta ha portato il rivenditore ad aggiungere quel brand al proprio sito.
Aumenta la capacità di spesa con Adobe Analytics
I casi d’uso specifici per il business nelle funzionalità di Adobe Analytics sono innumerevoli. L’obiettivo è arrivare a un punto in cui questa logica venga applicata a tutti gli obiettivi aziendali lungo l’intera catena del valore: capire quali funzionalità corrispondono a quali obiettivi, quali sono attualmente sottoutilizzate e come recuperare valore attraverso un utilizzo personalizzato delle funzionalità stesse. In questo modo, ti trovi esattamente nella posizione giusta — esplori la piattaforma di analisi e sai cosa fare per massimizzare l’investimento effettuato. Ma, avendo iniziato dagli obiettivi finali anziché dai mezzi per raggiungerli, ora sei in grado di sfruttare al meglio lo strumento, generare impatto concreto e migliorare la customer experience.
Un ringraziamento speciale ai colleghi di Adobe Katie Cook, Digital Strategy Associate, Rishabh Dayal, Principal, Digital Strategy Group, e Albert Bahar, Head of Digital Strategy, Travel & Hospitality.
