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Progetti di comunicazione e marketing: siamo sicuri che l’analisi dei dati sia giusta a priori?

Pubblicato il: 9 Giugno 2022

Costruire per comunicare
Progetti di comunicazione e marketing: siamo sicuri che l’analisi dei dati sia giusta a priori?

Abbiamo sempre difeso a spada tratta il principio per cui ogni progetto di comunicazione deve poggiare su delle basi oggettive, e uno dei primi argomenti che trattiamo nei nostri corsi è proprio l’analisi dei dati che gli strumenti web e social ci forniscono.
Chi ci conosce e ha lavorato con noi sa quanto teniamo ad avere fondamenta solide su cui costruire ciò che proponiamo ai nostri clienti, perciò quello che vi stiamo per dire è piuttosto ragionato e metabolizzato da parte nostra:

 

i dati non sempre ci portano sulla strada giusta, perché possono essere sporchi, sommari, troppo parziali.

 

“Un famoso detto dell’industria del dato è “Garbage in, garbage out”. Cioè se i dati sono spazzatura, anche le azioni basate su quei dati lo saranno. Una survey tra CEO (HFS) indicava come il 75% non aveva un alto grado di fiducia nei propri dati. Un altro studio (Gartner) indicava come il 40% dei dati aziendali fosse inaccurato, incompleto o non disponibile. La credibilità e l’affidabilità dei dati possono essere chiave per la strategia aziendale.”
Minimarketing

 

Rileggiamo spesso questo pezzo di Gianluca Diegoli perché ci fa riflettere parecchio.
I dati a volte sono una finta certezza, un’illusione dietro cui tante aziende si barricano creando delle grosse falle. È la qualità del dato che fa la differenza.
Questa qualità dipende dal modo in cui scegliamo di raccoglierlo, classificarlo e interpretarlo.

Il controllo qualità viene prima dell’analisi dei dati web

Prima di entrare nel vivo del discorso servono delle premesse importanti per capire le regole del gioco:

  1. i nostri brand NON sono al centro del mondo, anche se ci facciamo amare. Non ruota tutto intorno a noi, neanche se diventiamo i più bravi comunicatori del pianeta
  2. non potremo mai veramente controllare o prevedere il comportamento delle persone nei nostri canali online. Gli utenti non seguono un percorso lineare, anzi. Si distraggono molto facilmente e la loro navigazione si interrompe di frequente per i motivi più disparati. L’analisi dei dati web deve assolutamente tenere conto di questa complessità.

Se le regole del gioco sono chiare, possiamo proseguire.

 

freccia giù

 

Torniamo alla fatidica domanda: che presupposti ci servono per fare una corretta analisi dei dati web?

 

punto 1

Punto primo: bisogna avere ben chiaro che cosa stiamo cercando e perché, altrimenti potremmo cercare le nostre risposte nel posto sbagliato – o addirittura i dati sbagliati, che non ci aiutano a capire come sta andando la nostra attività.

Inoltre, quando abbiamo ben chiaro cosa stiamo cercando, non fermiamoci alla superficie. Cerchiamo piuttosto di essere più specifici possibile.

Esempio: vogliamo capire chi è il nostro pubblico online? Non limitiamoci ad individuare la fascia d’età di chi ci segue (che tra l’altro spesso è rappresentata da una forbice ampia), ma proviamo a vedere se ci sono delle differenze sostanziali nel modo in cui il nostro pubblico si distribuisce nei canali su cui siamo presenti. Potremmo scoprire che su Instagram intercettiamo un tipo di persone che invece su Facebook neanche ci sfiora! Anche il tipo di interazione può essere diverso.

 
puno 2

Punto secondo: chiediamoci da dove provengono i dati che abbiamo raccolto. Ci troveremo di fronte ad un bivio:

  1. I dati provengono da una piattaforma esterna -> dobbiamo verificare i criteri di raccolta. I social, ad esempio, raccolgono dati in modo spannometrico e quindi ci possono restituire una panoramica generale, quindi superficiale. Google Analytics, invece, è molto più preciso e dettagliato.
  2. I dati sono raccolti direttamente da noi (anche offline) -> in questo caso abbiamo un controllo maggiore su ciò che stiamo raccogliendo, ma dobbiamo stare attenti a non perdere pezzi per strada.

Avete seguito e risolto questi passaggi? Allora siete pronti per cominciare un’analisi dei dati web consapevole e soprattutto utile.

E se sono all’inizio e non ho nessun dato web da analizzare?

Se il progetto è in fase di lancio è NOR MA LE non avere dati, ma questo non significa che si debba partire disarmati. L’importante è:

  1. Individuare i vostri KPI (indicatori di performance), cioè quei parametri oggettivi che vi aiuteranno a capire come sta andando la vostra attività
  2. Scegliere le categorie di dati da analizzare, sulla base dei KPI
  3. Usare Google Trends (o strumenti affini) per avere dei termini di paragone con cui confrontare i vostri dati
  4. Anche un po’ di intuito non guasta!

Un po’ di link utili:

Buon lavoro!





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