Come scegliere un software per la web analysis

Questo post cerca di definire delle linee guida per la scelta di un software di web analysis, linee guida da condividere con voi ed eventualmente integrare grazie ai vostri commenti. Qui mi concentrerò su aspetti tecnici, ma la scelta di uno o più software parte come sempre dall’analisi dei bisogni: per esempio, quali informazioni mi servono? Quali sono gli indicatori di performance sui quali voglio concentrare le analisi? Dopo aver risposto a questo genere di domande, comincio la fase di scelta del software.

Al giorno d’oggi il web brulica di soluzioni di web analytics, dalle più semplici alle più complesse: c’è ancora chi offre il giurassico “contatore di visite” (o counter, ovvero un’iconcina grafica spesso simile ad un contachilometri posto ai piedi della home page del sito e che si poteva, e a volte si può ancora, alterare con una semplice pressione del tasto F5… ora alzi la mano chi non l’hai mai fatto?? :-)), e chi cerca di propinarci dei software miracolosi che poi possono rivelarsi molto lontani dalle aspettative.

Per non sbagliare in tronco la scelta del software, è utile, a priori, determinare la miglior soluzione per il nostro tipo di analisi e di azienda, ponendoci alcune domande: che tipo di soluzione cerco? Voglio avere uno storico dei dati? Utilizzo i log, i tag o entrambi? Quanto in profondità voglio andare con l’analisi? Qual è il budget a disposizione?

Acquisto un software o scelgo una soluzione on-demand?

Innanzitutto bisogna determinare la “piattaforma” su cui costruiremo/implementeremo il nostro sistema statistico. Solitamente ci sono due vie percorribili: quella di acquisto del software o quella cosiddetta on-demand, che consiste nell’utilizzo della sola interfaccia di analisi in quanto il software si trova ospitato nei server dell’azienda fornitrice (o vendor).

Questa prima e determinante scelta va fatta considerando aspetti fondamentali come:

• budget a disposizione: le soluzioni proposte – quasi tutte quelle on-demand e anche alcune di quelle software – hanno un costo determinato dalle “page views”, e prima di avventurarsi nell’acquisto è meglio avere una stima abbastanza certa del numero di pagine viste del nostro sito nell’arco di un anno;
• capacità del o dei server aziendali: nel caso si opti per una versione “software”, bisogna controllare minuziosamente la capacità dei processori e soprattutto la banda di entrata e uscita dei dati. Infatti, un server troppo lento nell’elaborazione delle richieste o con banda ridotta per la raccolta dati potrebbe dimostrarsi un grosso limite per la riuscita delle analisi. Inoltre, non va sottovalutato il costo per la continua formazione di un esperto “addetto” alla manutenzione del sistema IT, fattore che nell’on-demand è delegato al vendor;
• ruolo delle statistiche nel nostro sistema aziendale: ovvero, quanto in profondità voglio andare nell’analisi dei dati forniti dai software? Questa valutazione solitamente si traduce in “più voglio, più devo spendere”.

Torniamo ora sulla scelta della piattaforma su cui far girare il nostro sistema statistico.

Un pregio fondamentale delle principali soluzioni “software” è, oltre alla possibilità di scelta della modalità di analisi (tag, log o entrambe), la privacy, in quanto i dati raccolti vengono immagazzinati nei propri server, senza passare per server di terze parti. Vi sono anche dei contro a questa soluzione, in quanto vi è la possibilità, anche se remota, della perdita dei dati dello storico in caso di rottura della macchina (qualora non sia stato effettuato un backup). Inoltre, va certamente tenuto in conto l’elevato esborso monetario iniziale per l’acquisto del software e dell’hardware, anche se verrà gradualmente ammortizzato negli anni successivi a quello dell’acquisto.

Le soluzioni on-demand sono delle applicazioni, o pannelli di controllo, che possono essere consultate via web (tramite browser) o installate nelle varie postazioni di lavoro, e permettono di consultare i dati presenti nei datacenter tramite query (interrogazioni) create ad hoc, oppure personalizzabili a piacere. Come si può intuire, questa soluzione differisce dalla precedente in termini di hosting, di data retention (ovvero per quanto tempo i dati raccolti possono essere mantenuti nei server del vendor) e di possibilità di settaggio delle interrogazioni.

Log o tag?

Un ulteriore punto interrogativo nella scelta della soluzione da adottare è rappresentato dal metodo con cui si vogliono raccogliere ed analizzare i dati: TAG vs LOG!

Definiamo innanzitutto che cosa sono i log e che cosa sono i tag.

Log: sono dei file che vengono “scritti” dal server in cui è ospitato il sito e che raccolgono tutte le richieste effettuate dagli “agenti”, umani e non, che pervengono e visitano il sito.

Tag: in ogni pagina del sito che si intende monitorare vengono inseriti degli script (o righe di codice) con delle variabili che dovranno poi essere popolate dai dati ricevuti dagli utenti che vi navigano; solitamente questi script inviano le informazioni del visitatore del sito, in tempo reale, ad un server remoto in cui opera un sistema di web analysis.

Cosa scegliamo, quindi? Tag o log?

Innanzitutto bisogna dire che le due tipologie di tracciamento offrono le stesse opportunità di ricavare informazioni sui visitatori del sito: la scelta quindi cade su chi deve implementare il sistema, in quanto i tag sono molto più veloci da inserire nel sito, mentre è necessario un arco temporale più ampio per settare i log.

Ad esempio, entrambi i sistemi offrono la possibilità di segmentare le visite, a seconda che siano provenienti da motore di ricerca, da “no referrer” o da campagne mail, o banner. Inoltre, entrambi permettono di tracciare la fedeltà degli utenti (o user’s fidelity), ovvero individuare in quale visita questi compiono la conversione che ci si è prefissati, che si tratti di una vendita o dell’iscrizione alla newsletter. Infine, entrambi i sistemi permettono di identificare la frequenza di ritorno degli utenti al sito (user’s recency).

Un punto a favore dei log è dato dal fatto che sono strumenti molto utili lato SEO-Webmasters in quanto permettono, a differenza dei tag, di tracciare alcune visite specifiche, ovvero quelle:

• degli spider dei motori di ricerca, che solitamente non attivano il codice Javascript;
• di chi naviga con un browser dove i javascript e/o i cookie sono disabilitati.

Un giusto compromesso sarebbe utilizzare entrambe le tipologie di tracciamento, creando così due profili separati, con cui sia possibile tenere sempre sott’occhio sia il lato di marketing (soprattutto lato ROI) sia quello di ottimizzazione per i motori (lato SEO).

Riassumendo il tutto e cercando di fornire una linea guida su alcuni aspetti importanti nella scelta di un software si può affermare che, in primis, è utile rispondere a queste domande:

• Qual è il budget di cui dispongo per l’acquisto della soluzione?
• Che strumenti tecnici ho a disposizione: posso dedicare uno o più server all’attività di web analysis?
• Che tipo di piattaforma, una volta definito un budget, mi conviene scegliere? Software oppure On Demand? O, in altri termini: costo elevato immediato ma ammortizzabile negli anni successivi, oppure esborso meno elevato ma possibilità di perdita dei dati dello storico (in quanto i vendor tengono i dati in memoria per un numero limitato di anni)?
• Quanto in profondità voglio andare con le statistiche? Mi basta sapere quanti utenti hanno visitato il mio sito, oppure mi interessa sapere da dove arrivano, cosa e come visitano il sito (referrer e percorsi di navigazione)? O ancora, sono interessato a segmentare le visite per tipologia di utenti ed analizzare i possibili “colli di bottiglia” della navigazione?
• Meglio log, tag o entrambe le tipologie?

Ovviamente queste sono le principali domande che probabilmente mi porrei io, ma nel gioco della scelta del software di web analysis intervengono molte altre “variabili”, che dipendono da situazione a situazione.

In ultima analisi, il criterio da non trascurare mai per la scelta di un software è quello di raccogliere più informazioni possibili sugli strumenti che si intendono adottare, e poi testare, testare, testare… finché non arriviamo al software più vicino alle nostre esigenze, tenendo sempre conto del fatto che “l’unico” software ideale non esiste, ma è sempre utile incrociare i dati provenienti da più fonti.