Nuovi concetti secondo Marco Quadrella

Data Stream

Data Stream: non viste. Account > Proprietà > Datastream. Un account è fatto, per ora, da 3 stream di dati: web, android e ios. Poi vengono uniti in Analytics.

Quindi non avremo più viste, ma dovremo filtrare. In GA 360 ci sono le proprietà secondarie che possono fungere come viste (tipo solo un sottodominio).

La cosa bella è avere tutti i dati uniti

Modellazione

Modellazione: in pratica per i dati che non abbiamo c'è l'AI che prova a darci stime. Tipo non tutti ti danno il consenso, in GA4 c'è un'ipotesi di questi dati.

Tipo se entrano 1.000 persone e 500 non danno il consenso, con la modellazione prova a capire quante di quelle 500 potrebbero convertire.

Quindi alla fine ti trovi con un dato di Conversioni SICURE + Conversioni IPOTETICHE.

La modellazione si attiva con una serie di requisiti.

Eventi

È tutto un evento. Non c'è la sessione, pageviews...ma solo eventi.

Interessante il concetto di Utente Unico, con una roba a scalare

E anche i modelli di attribuzione hanno sistemi di probabilità

Fighi gli insight e alert di cose anomale

Attenzione che i dati in GA scadono: al massimo restano 14 mesi. Se pago 360 fino a 50 mesi.

Quindi i report standard li fruisco sempre, ma se voglio incrociarli, non avrò i dati. Tranne che io non esporti i dati in database esterni (tipo BigQuery)

Mi pare di capire che le analisi probabilistiche siano il futuro. Lo diceva @filtro anni fa

NEL Q&A:

Trocca dice che se anche il server di Google è in EUROPA, non importa, perché Google è di proprietà americana. Quindi bisogna aspettare esecutive act di Biden.

Le soluzioni tecniche lasciano il tempo che trovano, serve una soluzione politica.

È il momento di @filtro ovvero Filippo Trocca

Piccola storia

Universal ha mancato il tracciamento delle APP. Prima con Firebase, ora con GA4 l'obiettivo è anche quello.

Filippo spinge sui dati di prima parte, lo fa da molto.

A GA4 non importa la sessione, importa capire tutto quello che ha fatto su tutte le mie presenze digitali e unirle.

E non è una questione utente, si chiama proprio Identity Method. Con una procedura, non un solo strumento (come era prima, il cookie). Si cerca di avvicinarsi alla persona fisica.

Le capacità di fare analisi cambiano, perché hai più dati e ti porti dietro tutto anche se l'utente è loggato o non loggato

Ma sono gli eventi una bomba: perché è vero che vanno personalizzati (25 parametri versione free e 100 per ga4), ma così possiamo entrare davvero nel dettaglio.

Prima era complicato segmentare i lead ad esempio, con GA4 e i parametri possono più facilmente specificare il tipo di lead. Sempre lo stesso evento, ma con parametri che lo segmentano.

In Universal, tolto e-commerce, non avevi informazioni su come strutturare il dato. Oggi gli eventi abbiamo un sacco di consigli e quindi diventa specifico per ogni business e aiutano l'AI di Google e migliora i dati.

FIGA LA CONCATENAZIONE DI EVENTI

Ma la roba, pazzesca (lo dico io), è il dato import. Rispetto ad Universal Analytics qui possiamo importante i dati dell'utente in modo molto più facile.

L'altro salto sono Obiettivi e Conversioni.
Perché ogni evento può essere una conversione attivabile con un clic!

E ovviamente ci sono le integrazioni facili con Google.
Tipo per BigQuery è diventato gratuito. Dato una volta al giorno o stream in realtime di eventi.
Google Optimize: anche le audience
Anche Merchant Center: segmentazione traffico Search e traffico Shopping

Figata!

IMPORTANTE CHIUSURA DI TROCCA

Ore 15:00 il momento di @enricopavan

Da cosa è composta una Data Strategy?

• Plan
• Measure
• Optimize

Ma la parte fondamentale è la parte di Plan che si divide in Questions, Information, Implementation. Attenzione che la parte di Information è quella di comunicazione con chi deve leggere i dati: tutte le persone che accedono.

Ed ecco il tutto completo:

Ecco quindi l'importanza del Measurement Plan. Che è un documento che traduce tutti gli obiettivi aziendali in metriche misurabili.

Gli Step sono

1. Chiedere cosa si vuole misurare
2. Definire la possibile segmentazione
   
3. Stabilire dei target (obiettivi, tipo determinati kpi, anche per avere visione complessiva)
4. Definire lista di eventi e parametri
5. Verifica della data collection e accuratezza (solo dopo go live)

Insomma, dico io (Giorgio), è la nostra Bibbia dell'analytics per i singoli progetti.

Enrico ha poi condiviso un file di esempio che si può visionare dopo l'inserimento dell'email.

Da qui Enrico ha fatto un intervento live con le persone che hanno messo in pratica tutto. Sono state estratte tra il pubblico e hanno fatto il Measurement Plan dello Shop di Google, insieme ad Enrico

CHE BELLA COSA

@giorgiotave ho problemi io a vedere o Enrico non ha ancora iniziato?

@felter ha detto in Live Blogging di Google Analytics 4 Bootcamp!:

@giorgiotave ho problemi io a vedere o Enrico non ha ancora iniziato?

fai refresh della pagina, sta inziando

Ora è il momento di Paolo Monge: Dove sono finiti tutti? Come si usa GA4

Ho l'impressione che qui andremo in piattaforma, andremo in difficoltà con il live blogging

Non usare i report standard: oramai diventa tutto personalizzabile. Sia come report che anche l'interfaccia.

Per fare pratica si può usare quello del Google Merchandising Store

Sta facendo un giro in tutta la piattaforma.

Vi segnalo questa che è lo user journey!

Interessanti sono i confronti

E poi gli eventi, bello.

Con dettaglio se entriamo nei singoli eventi

E infine ci mostra il funnel! Che ovviamente è personalizzato!

Con tanto poi di visualizzazione e suddivisione dei dati

Ora è il momento di Andrea Pernici, @juanin

La sua premessa è prendere atto del fatto che c'è un problema legale e quindi..

Andrea inzia a spiegare cose tecniche, probabilmente per mettere le basi e allineare tutti noi sulla conoscenza necessaria.

Cosa è un proxy? E perché è importante? Lo vediamo con un'immagine

Qua vediamo qualche alternativa, se la nostra soluzione è togliere Analytics

Interessante questa segnalazione di Andrea: Google mette a disposizione un software da installare in autonomia su Cloud o dove volete voi.

Tra le varie possibilità che ci sono, Andrea ne mostra una veramente estrema!

Inoltre ecco il link per inviare i dati a Google Analytics 4, server to server.

Il tutto perché Andrea dice che questa è una grossa opportunità. Ovvero quella di internalizzare il dato e farlo diventare un asset strategico

E per oggi è tutto, dal vostro reporter preferito: ci si legge domani

Grandissimo lavoro Gio!

@halfmoon ha detto in Live Blogging di Google Analytics 4 Bootcamp!:

Grandissimo lavoro Gio!

GRAZIE!

Non vedo l'ora, questa mattina si parte con @tambu (Marco Cilia) e tratterà uno degli argomenti che mi interessa di più come aggiornamento personale:

Ecommerce in GA4 - pregi e difetti

La checklist per i dati e-commerce in GA4 bisogna avere:

• un evento purchase o in_app_purchase
• passare poi currency, transaction_id e importo oltre l'elenco dei prodotti acquistati

A differenza di GA3 (bisognava avere una custum dimension) potete passare direttamente lo sconto che si applica al prodotto. Il discount.

Purchases: numero transazioni dove c'era il prodotto. Se compro 3 volte lo stesso prodotto è solo 1.
Item Purchase quantity: sarà 3

Il resto dovete costruirlo.

Vediamo un esempio di come fare un segmento di 2 item nella stessa transazione (molto semplificato ora rispetto a GA3)

Molto interessante tutto il discorso sulle valute, i cambi, i pregi e difetti del nuovo sistema.
Per il difetto: il consiglio di Marco è quello di salvare sempre la CURRENCY in un parametro fino a quando non risolvono.
Il Pregio: explore di funnel libero. È veramente interessante.

Ecco uno schemino riepilogativo

Tocca a @william-sbarzaglia

Implementare le dashboard in Google Dada Studio prendendo i dati da GA4

Anche William parte dal Measurament Plan, anche perché, ovviamente, è fondamentale poi per Data Studio.
In questo serve anche un Tagging Plan: una descrizione esaustiva insomma

Esempi di campi variati o nuovi

William mettere anche il tracciamento delle Dashboard di Data Studio, perché così in Google Analytics può vedere se quella pagina viene vista da collaboratori o colleghi. È importante sapere se le persone usano ciò che pagano

William condivide lo script per timestamp. Qui il link

Ora William va a fare qualcosa in live con chi ha condiviso il progetto e costruisce la dashboard.

Ci vediamo nel pomeriggio per la chiusura con 3 interventi molto attesi:

@halfmoon @kal @matteo-zambon

Giovedì, domani, farò anche un recap video in live:

Pronti per l'intervento di @halfmoon

Google Ads & GA4

I passi di oggi per Gabriele

1. Obiettivi di Business e ADV
   Cambia tanto perché c'è il Consent Mode e abbiamo dei dati modellati
   

Ecco il Funzionamento Enhanced Conversions

Per sfruttarle dobbiamo avere il pixel di Google Ads. Quelle importate non funzionano!

2. Configurazioni Disponibili

Prima bisogna unire GA4 a Google ADS.

Attivando Google Signals posso unire i dati delle persone nell'ecosistema di Google, abilitando il remarketing.

Ecco perché non possiamo farne a meno:

C'è anche il collegamento a Google Merchant Center che si può collegare a GA4. Finalmente è possibile distinguere l'organic shopping. Importante per poi associare conversioni.

E da poco è apparsa una bella novità: c'è come sorgente Cross-network. Ovvero con una campagna come la Performance MAX che mi lancia gli annunci nell'ecosistema di Google, questo traffico si chiama Cross-Network.

Mi serve un altro post! Continuo con Gabriele.

3. Conversioni

Gabriele parte con questo link: [UA→GA4] Concetti di base sulle conversioni Google Analytics 4

Poi parla del fatto che posso importare le conversioni.

Chi fa Google ADS si è accordo che Google ha iniziato a raggruppare le conversioni dice Gabriele.

Gli eventi su GA4 possono diventare conversioni: si attivano con un click!

4. Possibilità

Le possibilità sono

• Custom Report
• Funnel
• Behaviour & Engagement
• Audience

Visto che le prime 3 sono state trattate, vediamo Audience.

Io posso quindi dire: portami conversioni a un determinato CPA.

Si fa con THE MODERN SEARCH

Ma secondo Gabriele mancano i Segmenti di Pubblico per restringere il focus sul nostro target o utenti migliori. Con le performance max ci chiedono i segmenti, ma solo come indicazione...poi parte da lì ma non resta lì.

In Analytics 4 ci sono dei segmenti di pubblico simili. Tipo, il carrello abbandonato lo faranno tutti. Ma con GA4 puoi andare ad entrare nel dettaglio e quindi ognuno potrà fare dei segmenti specifici.

In questo modo ecco: crei Audience per poi sfruttarle per Google ADS.

Gabriele ha mostrato, su un e-commerce, come creare una Audience. È andato in panoramica della monetizzazione e poi ha segmentato per Sistema operativo. L'ha aggiunta al report e ha salvato.

Quindi il report predefinito creato è unico! Ognuno ha i suoi.

Si accorge che Apple Converte un botto.

E allora creo un segmento di pubblico solo per Apple:

Unendo quando c'è iOS o Macintosh. E mi da sia dati da lì, sia creazione del segmento:

Poi mettimi questo segmento con altre dimensioni, tipo AGGIUNTA AL CARRELLO!

In questo modo ha creato un bel segmento: APPLE E ADD TO CARD. E allora lo passo a Google ADS.

Bello, molto.

Ora è il turno di @kal che ci parlerà di Matomo
Abbiamo anche hashtag #matomo

Matomo nasce da Piwik (2007) che nel 2018 ha fatto rebranding (Matomo).
Quindi nasce vicino a Google Analytics, ma non cloud ma piattaforma autoinstallabile.

Le cose simili ad Analytics

• I parametri di campagna: sono uguali, quindi non bisogna cambiare le prassi di URL tagging
• I Raggruppamenti dei canali (ingressi diretti, motori di ricerca, siti web) con i tassi di conversione. Quale canale risponde meglio per i click su linkedin? Riusciamo a rispondere a questa domanda
• Monitoraggio eventi con tanto di parametri: categoria, azione, nome valore. Si può riportare la prassi su Matomo. Visibili subito nei rapporti.

Anche la configurazione degli obiettivi è simile.

Oppure possiamo impostare obiettivo da codice.

E infine ha le Dimensioni Personalizzate. Ha lo scopo Visita, Azione, manca quello Utente.

Poi ha il raggruppamento di contenuto. Ha un sistema di tag managment interno.

Si può segmentare

Cosa manca

Cosa non si può fare

• Non si possono raggruppare i canali
• Non si possono escludere i referral (forse dalla 4.12)
• Non sono disponibili le dimensioni secondarie nei report standard

Si possono aggirare alcune cose

• Importazione delle conversioni (tramite plugin a pagamento, non supporta facebook, solo Google e Microsoft)
• il raggruppamento canali con il sistema di tag managment
• intregrazione con data studio: tramite connettore nativo mysql
• dimensioni secondarie con plugin o data studio

INSTALLAZIONE

Quando è raccomandabile?

Caldamente raccomandato:
Per siti di piccole dimensioni, circa 20k hit al mese, per analisi di base, aderenza a GDPR.

Per chiudere:

Bonus! Si può evitare il banner dei cookie, se usi solo Matomo. Se già aggiungi Facebook Pixel, devi usarlo.

AH: MATOMO HA UNA PROCEDURA DOCUMENTATA DEL DATO STORICO DI UNIVERSAL!