Monitoraggio delle conversioni: misurare in modo affidabile i risultati delle campagne pubblicitarie
Chi lancia una campagna, alla fine vuole sapere se ne è valsa la pena. Il monitoraggio delle conversioni rileva proprio questo: acquisti, lead, richieste o altre azioni desiderate e le attribuisce al canale che le ha effettivamente generate. Senza un monitoraggio efficace, qualsiasi valutazione del successo rimane una semplice ipotesi, anche se il numero di clic e il tracciamento degli URL sembrano a prima vista soddisfacenti.
Cosa mette in evidenza il monitoraggio delle conversioni
Un sistema di tracciamento ben strutturato fornisce risposte a domande a cui i semplici dati sulla copertura non possono rispondere:
- Quale campagna porta alla conclusione di contratti
- Quanti clic servono per arrivare all’acquisto
- Punti di contatto prima della conversione
- Costo per conversione per canale
- L’ottimizzazione della landing page porta a un aumento delle vendite?
Scegliere i modelli di attribuzione giusti
Anche con dati completi, rimane aperta una questione importante: a quale touchpoint viene attribuita una conversione se un utente ha visualizzato in precedenza diversi annunci? I modelli “last-click” attribuiscono l’intero successo all’ultimo clic, sottovalutando spesso i touchpoint precedenti.
In pratica, passare a un’attribuzione basata sui dati è vantaggioso solo a partire da un certo volume di campagne e di clic: con budget molto ridotti, un modello semplice fornisce spesso dati più stabili e più facilmente comprensibili.
I modelli basati sui dati o sulla posizione distribuiscono il successo in modo più realistico su più punti di contatto.
- Il modello «last-click» sopravvaluta i punti di contatto successivi
- L’attribuzione basata sui dati distribuisce il successo in modo più realistico
- Il modello basato sulla posizione dà maggiore peso al primo e all’ultimo clic
- La scelta del modello dipende dal volume della campagna
- Verificare regolarmente la qualità dei dati
Le micro-conversioni come indicatore precoce
Non tutte le campagne portano immediatamente a un acquisto o a una richiesta di contatto, soprattutto quando i processi decisionali sono più lunghi. Le micro-conversioni, come l’iscrizione a una newsletter, il download di un PDF o lo scorrimento prolungato di una pagina di prodotto, forniscono indicazioni preziose, già prima della conclusione effettiva, sul fatto che una campagna raggiunga il pubblico giusto.
- L’iscrizione alla newsletter come segnale precoce
- Il download di un PDF indica interesse all’acquisto
- Scorrimento prolungato sulle pagine dei prodotti
- Indicatori precoci prima della conclusione dell’acquisto
- Importante nei casi di processi decisionali lunghi
Reportistica regolare anziché un’istantanea
Una singola settimana positiva dice poco sulle prestazioni effettive di una campagna, poiché le fluttuazioni nel comportamento degli utenti, gli effetti stagionali o gli eventi esterni possono generare picchi a breve termine. Per questo motivo attribuiamo grande importanza a un reporting regolare su periodi di tempo più lunghi, che metta in evidenza le tendenze anziché i singoli picchi giornalieri. Frequenze fisse di reporting, ad esempio settimanali o mensili, garantiscono inoltre che eventuali anomalie vengano individuate tempestivamente e non solo dopo mesi, quando un errore ha già avuto un impatto significativo sul budget.
- Considerare le tendenze anziché i singoli picchi giornalieri
- Tenere sempre conto degli effetti stagionali
- Stabilire un reporting settimanale o mensile
- Individuare tempestivamente le anomalie e reagire
- Evitare danni al bilancio causati da errori
Insidie tipiche
Le cause più comuni di errore sono le conversioni conteggiate due volte, la mancata attribuzione cross-device o i codici di tracciamento che non funzionano più correttamente dopo ilrilancio di un sito web. Verifichiamo regolarmente le configurazioni esistenti per individuare tali lacune, prima che le decisioni relative al budget vengano prese sulla base di dati errati.
- Evitare le conversioni conteggiate due volte
- Verificare regolarmente l’attribuzione cross-device
- Controllare i codici di tracciamento dopo il rilancio
- Convalidare le configurazioni prima di prendere decisioni relative al budget
Basi tecniche e realizzazione
La base tecnica per il monitoraggio delle conversioni viene solitamente impostata tramite Google Tag Manager, in cui vengono definiti i trigger per gli acquisti, l’invio di moduli o altre azioni target. Anche l’ottimizzazione delle landing page è strettamente legata al monitoraggio, poiché solo i dati misurati mostrano quale variante della landing page converte effettivamente meglio.
- Definizione dei trigger in Google Tag Manager
- Registrare l’invio dei moduli e gli acquisti
- Confrontare le varianti delle landing page sulla base dei dati
- Integrare strettamente monitoraggio e ottimizzazione
Dal monitoraggio alla gestione del budget
Non appena si dispone di dati di conversione affidabili, è possibile reindirizzare in modo mirato il budget nel marketing a pagamento verso i canali e le campagne che dimostrano di produrre risultati.
- Reindirizzare il budget verso i canali più performanti
- Risultati comprovati come base decisionale
- Gestire in modo mirato i paid media
- Ridurre in modo sistematico le campagne poco efficaci
Sfide relative al cross-device e al cross-channel
Oggi gli utenti passano con naturalezza dallo smartphone al tablet e al computer fisso prima di prendere una decisione di acquisto, il che complica il tracciamento classico basato sui singoli dispositivi. Senza segnali aggiuntivi, come un login o un numero cliente associato, il riconoscimento di un utente su più dispositivi è limitato. Per questo motivo puntiamo su una combinazione di diversi segnali e stime modellizzate, al fine di ottenere un quadro il più completo possibile del percorso del cliente nonostante queste lacune, anziché ignorare semplicemente il comportamento cross-device.
- Il comportamento degli utenti su più dispositivi è difficilmente rilevabile nella sua interezza
- Login o numero cliente come segnale
- Utilizzo combinato di più segnali
- Le stime modellizzate colmano le lacune nei dati
- Rappresentare il percorso del cliente nel modo più completo possibile
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