Strategic GA4 e la fine di GA3: la potenza è nulla senza il controllo

Il dato è il cuore della strategia, e una strategia efficace nasce solo da un uso consapevole dei dati. Ma i dati, a cosa servono veramente?

Ci troviamo in quella che viene definita l’epoca d’oro del digital marketing, un periodo in cui la complessità è in aumento. Un cambiamento evidenziato anche dal recente passaggio da Google Analytics Universal a Google Analytics 4. 

Questa transizione è cruciale per il modo in cui vengono raccolti e analizzati i dati. Offre, infatti, nuove opportunità per comprendere il comportamento degli utenti e per personalizzare ulteriormente le strategie di marketing, rendendole ancora più efficaci e mirate. Ma come abbracciare il cambiamento e farne parte efficacemente?

Rivoluzione concettuale: cambia l’approccio e il mindset

L’introduzione di GA4 e l’abbandono di GA3 ci ha costretto a cambiare prospettiva: abituati a un’atmosfera “pre-confezionata” in cui con pochi click avevamo l’impressione di guardare panoramiche sulla piattaforma, ora siamo costretti a ragionare su metriche e dimensioni.

Stiamo, a mio parere, assistendo ad un’importante rivoluzione concettuale: il passaggio da un metodo deduttivo ad un metodo induttivo. 

Dal momento che GA4 è soltanto uno strumento, la Web Analysis è tutta una questione di mindset. Approcciarsi a questo cambio di piattaforma con il giusto mindset significa essere poi preparati a lavorare bene su qualsiasi piattaforma di analitica. Bisogna quindi costruire la struttura con cui interpretiamo ciò che vediamo in piattaforma, affinare una griglia interpretativa. 

Questo non significa avere meno dati a disposizione, anzi: abbiamo una potenza ineguagliabile di raccolta rispetto a qualsiasi era del marketing precedente. Il punto non è però avere più dati, il punto è avere dati più utili per comprendere le performance dei progetti e il nostro business online. Mai come oggi abbiamo bisogno di ragionamento e controllo.

Ecologia del dato: oggi è cruciale

Servono quindi davvero tutti i dati che ci vengono presentati? La risposta è decisamente no. Finalmente, con l’introduzione di GA4, abbiamo l’opportunità di tornare ad una visione più pulita e strutturata. GA4 da solo però non basta: serve una strategia e un procedimento che miri al controllo e alla selezione.

Ecco i passaggi che dobbiamo prevedere per essere veri ecologisti del dato:

1. Definire strategia e obiettivi: la strategia deve essere chiara, devi chiederti quali obiettivi vuoi raggiungere.
2. Piano di misurazione: una mappa in cui determini quali metriche e dimensioni sono rilevanti per te.
3. Piano di tracciamento: decidi come raccogliere i dati necessari per le metriche (e dimensioni) che ti interessano.
4. Setting GA4: la configurazione di Google Analytics 4 merita molta attenzione, non è un pulsante che accende/spegne i tracciamenti. Ad esempio, oggi parliamo di eventi. 
5. Server Side Tracking: un metodo di monitoraggio delle attività online lato server e che supera i limiti delle impostazioni browser per bloccare i tracciamenti. Questo ci offre una raccolta dati più precisa e affidabile, riducendo la dipendenza dai cookie e migliorando la conformità alle normative sulla privacy.
6. Big Query: permette l’analisi di grandi dataset in modo rapido ed efficiente attraverso SQL, con il vantaggio di non dover gestire l’infrastruttura sottostante. È utile per le aziende che hanno bisogno di ottenere insight dai loro dati in modo rapido e scalabile.
7. Looker Studio: per creare dashboard e report interattivi.

In questa prospettiva è chiaro come GA4 sia soltanto uno dei sette elementi: da solo non basta. Detto questo, rimane uno strumento importante ed è fondamentale capire bene come renderlo funzionale ai nostri scopi.

GA4 funziona solo se sappiamo cosa chiedere

A questo proposito, la prima cosa da fare è definire un metodo di lavoro, che possiamo riassumere in questi passaggi: 

• mi faccio le domande giuste
• colleziono i dati
• faccio una reportistica in modo da poterli guardare 
• preparo un’analisi per poter produrre degli insights e delle azioni

Questo approccio diventa oggi fondamentale per evitare la prassi più comune, ossia quella di vedere report su report, ma poi dimenticarsene e non avere le giuste considerazioni per intervenire. Abbiamo bisogno di ragionare, di dare un senso al lavoro di analisi. In questo ci viene in soccorso Data Actionability.

Data Actionability

Il nuovo approccio al digital di cui, soprattutto in Italia, si parla ancora poco è Data Actionability e significa analizzare dati al fine di poter compiere subito delle azioni di ottimizzazione. 

La “rivoluzione” è nell’assunto di questa attività, ossia: i dati devono produrre cambiamenti e azioni tangibili, altrimenti sono totalmente inutili. È una frase molto forte, me ne rendo conto, ma è la più sincera (intellettualmente parlando) che possiamo dare oggi. 

Il giusto approccio al progetto avviene per step legati a rilevanza (data strategy), qualità e sicurezza (data collection), leggibilità (data reporting), usabilità (data analysis) e infine efficacia (data actionability), che prevede: 

• Right questions flow & Debriefing: processo per formulare le giuste domande e analisi critica delle risposte. Questo ci garantisce che l’analisi dei dati sia allineata agli obiettivi aziendali e che gli insight ottenuti siano chiari e azionabili.
• All previous analysis turn into action (Prescriptive Analytics): l’analisi prescrittiva utilizza i dati e gli insight analitici per suggerire azioni specifiche che possono aiutare a risolvere o ottimizzare problemi e processi aziendali. Obiettivo: trasformare tutti gli insight analitici precedenti in azioni concrete per migliorare le decisioni aziendali e ottenere risultati migliori.
• Personalization & AB test: condurre test comparativi per valutare l’efficacia di diverse strategie.  
• Culture: la cultura della Data Actionability enfatizza l’importanza di una mentalità basata sui dati in tutta l’organizzazione. Questo significa promuovere un ambiente in cui i dati sono al centro delle decisioni e delle strategie aziendali, incoraggiando tutti i membri dell’organizzazione a utilizzare i dati per guidare le azioni.
• Partner Cooperation: ovvero ampliare gli insight e migliorare l’efficacia delle strategie di data actionability attraverso la collaborazione e la condivisione di dati e conoscenze con i partner esterni.

Questo specifico passaggio del framework ideato da Federica Brancale necessita di un piano di azione, ovvero un piano che sia in grado di monitorare effettivamente che le azioni si avverino. In questo contesto è giunta l’ora di dire addio in maniera definitiva ad una strategia pensata solo per canale e diventa centrale la necessità di far parlare il customer journey.  

È ora di prendere il controllo dei dati

Ora dovrebbe essere chiaro quanto sia importante guardare al passaggio da GA3 a GA4 come ad una pietra miliare nell’evoluzione del settore del marketing analitico. Questo perché le novità che l’introduzione di GA4 porta con sé ci costringono a pensare prima di fare.

Come abbiamo già detto, utilizzare bene GA4 è tutta una questione di giusto mindset. Affrontare questa transizione con il giusto approccio non significa soltanto saperla ridimensionare, ma significa abbracciarla come una grande opportunità. Un atteggiamento cruciale, in un settore in così rapida evoluzione.

In poche parole, la potenza dei dati è inestimabile, ma senza il controllo appropriato, rischiamo di perderci nel caos.

Abbiamo approfondito il tema delle innovazioni in ambito GA in un Talk con 3 super guest: Federica Brancale, Data strategist & Design Thinking Facilitator, Giacomo Galanti, Digital Analytics Expert e Gianluca Diegoli, Marketing Advisor & Ecommerce Consultant. Te lo sei perso? Nessun problema, puoi recuperarlo qui sotto.