I quattro cavalieri dell'analisi del marketing digitale: modalità Consent, ITP, ad blocker e GA 4

In questo articolo, parliamo delle ultime tendenze di analisi di marketing. Se ignorati, possono causare molti grattacapi agli esperti di marketing e agli analisti responsabili della raccolta e della preparazione dei dati per i report. Vale a dire, ignorarli può danneggiare in modo significativo le valutazioni delle campagne pubblicitarie, riducendo l'efficacia delle campagne e il numero di clienti attratti.

Analizziamo come la modalità Consenso, le restrizioni all'uso dei cookie, gli ad blocker e il nuovo Google Analytics 4 influiscono sulla qualità dei tuoi dati e sul lavoro degli analisti digitali. Imparerai anche perché devi agire ora e cambiare il tuo solito modo di creare report di marketing.

Poiché i budget pubblicitari online continuano ad aumentare, aumentano anche i costi di acquisizione dei clienti.

La maggior parte degli esperti di marketing cerca di adattarsi ottimizzando le campagne pubblicitarie, le pagine di destinazione e le creatività. Ma pochi capiscono che una campagna pubblicitaria può avere un ROI o un ROAS basso non perché sia ​​negativo ma a causa della scarsa qualità dei dati. Per ottimizzare correttamente la tua campagna pubblicitaria, devi assicurarti di poterti fidare dei dati su cui stai basando le tue decisioni.

Secondo una ricerca di Forrester, uno dei motivi principali dell'aumento della spesa pubblicitaria è la scarsa qualità dei dati. Ecco alcune delle implicazioni in numeri:

Questi numeri non sono casuali. Lo stack di strumenti di marketing sta crescendo. Secondo la nostra esperienza, un semplice report di marketing richiede una media di oltre 10 origini dati. Se non reagisci alle attuali modifiche temporali, fino al 60% delle conversioni nei tuoi rapporti può avere una fonte di traffico errata . In che modo questo influirà sul tuo marketing?

Una valutazione preliminare permette di trarre le seguenti conclusioni:

• Le decisioni di marketing intuitive diventeranno più importanti, rendendo meno probabile che tali decisioni abbiano successo. I rapporti mostreranno circa il 30% di conversioni in meno su tutti i canali non diretti rispetto a prima.
• I dipartimenti marketing perderanno quasi tutte le prove dell'impatto delle campagne display sulle conversioni. Ogni modello di attribuzione assomiglierà all'ultimo clic.
• I dipartimenti di marketing avranno meno argomenti basati sui dati per dimostrare i propri risultati e proteggere i propri budget di marketing. La quota totale delle conversioni CRM non corrispondenti sarà del 40% circa.

Ecco come potrebbe apparire il tuo rapporto senza dati completi e accurati:

Il risultato purtroppo prevedibile è che questi dati non soddisferanno nessuno dei requisiti del tuo team di marketing per garantire informazioni tempestive e miglioramenti delle prestazioni.

Abbiamo identificato quattro sfide principali alla qualità dei dati nei rapporti odierni. Immagina tutti gli utenti che acquisisci ogni mese. Vediamo quale percentuale di conversioni ha la sorgente di traffico errata a causa di problemi di tracciamento.

Cosa sta succedendo

I browser e le piattaforme limitano la durata dei cookie di terze parti impostati da un dominio di terze parti. Ciò influisce sulla visualizzazione di identificatori importanti per i sistemi di analisi.

Ad esempio, Client ID è l'ID principale di un utente che non ha effettuato l'accesso. Viene impostato dal codice di analisi JavaScript nel browser dell'utente e memorizzato in un cookie. Ma questo cookie è soggetto a restrizioni in Safari (ITP 2.2) e Mozilla (ETP). La sua durata è ridotta a sette giorni e in alcuni casi fino a un giorno.

Oggi, la quota di tale traffico è del 20%. Dal 2023 Chrome si unirà a Safari e Mozilla e la quota crescerà tra il 50% e il 60%. Puoi scoprire come ciò influirà sul tuo progetto collegando i tuoi dati a questa dashboard.

Cosa puoi aspettarti di vedere nei tuoi rapporti

Noterai subito le seguenti modifiche nei tuoi rapporti di marketing:

1. La quota di conversioni per i nuovi visitatori aumenterà del 20-25%. Non si tratta di veri e propri “nuovi” visitatori, ma di ex visitatori “di ritorno”.
2. La quota di conversioni dirette/nessuna aumenterà del 10-20%.
3. Il ROI degli annunci a pagamento nei rapporti avrà un margine di errore del 10-20%. Più spesso, sarà sul lato inferiore.

Come risolvere il problema: implementare la raccolta di dati proprietari

Per risolvere questo problema, dobbiamo creare dei cookie perfetti per i browser. Ecco come farlo in termini tecnici:

• Inserisci il cookie con il server, non con JavaScript
• Crea il cookie con i parametri httpOnly, Secure e SameSite
• Installa il cookie per conto del dominio del tuo sito (tramite un record A-DNS)

Un cookie proprietario viene impostato dal server web dell'inserzionista ed è resistente a ITP 2.2 e ETP utilizzati dai browser. E non verrà ripristinato dopo uno o sette giorni.

Ad esempio, puoi utilizzare i cookie proprietari con una lunga durata per identificare gli utenti con l'aiuto del monitoraggio lato server di OWOX BI. OWOX scrive il suo identificatore utente univoco, owoxUserId, in ciascun cookie di prima parte, consentendoti di determinare con precisione le fonti di riferimento. Ciò ridurrà significativamente la tua percentuale di traffico diretto/nessuno. Puoi saperne di più su come funziona iscrivendoti a una demo.

Cosa aspettarsi

Facciamo un esempio di impostazione di un cookie proprietario per un progetto di e-commerce:

Nel grafico sopra, puoi vedere che la quota di nuovi utenti di Safari nelle sessioni di cookie proprietari è inferiore del 5% rispetto alla quota di sessioni di cookie di terze parti già nella seconda settimana di raccolta dei dati. Entro la fine della sesta settimana, la differenza ha raggiunto il 20%. Questo 20% sono in realtà utenti restituiti e coloro che hanno precedentemente visitato da altre fonti di traffico.

Se passi alla raccolta di dati dai cookie proprietari, a partire dal 2023, puoi aspettarti che il 20% delle conversioni abbia più connessioni alle sorgenti di traffico precedenti. La tua attribuzione sarà più accurata.

Cosa sta succedendo

Oltre il 27% degli utenti installa app per bloccare i contenuti degli annunci. E questa quota cresce ogni anno. La maggior parte di questi utenti non raggiunge il sito, in quanto il messaggio pubblicitario è bloccato. Ma circa un terzo degli utenti che installano ad blocker (circa il 9% di tutti gli utenti) continueranno a visitare il tuo sito tramite contenuti organici o sbloccati.

Cosa puoi vedere nei tuoi rapporti

Tali utenti e conversioni sono invisibili per Google Analytics, poiché anche l'invio di dati a questo sistema di analisi rientra nel blocco.

Queste conversioni possono essere trovate solo nel tuo CRM, ma lì verranno registrate senza una fonte di traffico. Pertanto, la spesa per le campagne pubblicitarie rimane la stessa, ma gli eventi e le transazioni su cui vengono prese le decisioni sono il 10% in meno. Poiché la distribuzione di questo 10% tra le fonti è sproporzionata, nei rapporti vedrai un ROI distorto al ribasso.

Come risolverlo: imposta la raccolta dei dati lato server su un dominio personalizzato

Configurare un punto di accesso separato per trasferire tutti gli eventi dal lato server. Il punto di accesso è configurato su un dominio personalizzato (ad esempio tracker.tuosito.com). Con questa configurazione, la maggior parte dei blocchi degli annunci non bloccherà la raccolta di eventi, poiché questo dominio non verrà visualizzato nei loro elenchi.

Cosa aspettarsi

In media, puoi aspettarti dal 7% all'8% in più di dati raccolti su conversioni, utenti e traffico online nei rapporti. Per le vendite CRM, puoi aspettarti che vengano raccolte dal 7% all'8% in più di sorgenti di traffico.

Cosa sta succedendo

Per conformarsi ai requisiti GDPR, il proprietario del sito web deve rifiutarsi di identificare gli utenti che non vogliono condividere i propri cookie e non fare clic su un pulsante di marketing magico che dice "Accetta i cookie".

Quando gli utenti rifiutano i cookie, gli inserzionisti continueranno a raccogliere dati sull'attività degli utenti. Ma non saranno in grado di determinare quali interazioni con gli annunci portano a conversioni.

La quota media di utenti che rifiutano i cookie sui progetti con modalità di consenso implementata è del 30%. A seconda del tipo di progetto, questa quota può raggiungere il 40%.

Cosa puoi vedere nei tuoi rapporti:

Nei rapporti di marketing, il volume delle conversioni online rimarrà lo stesso. Ma le conversioni non saranno collegate alla sorgente dei clic e agli ordini completati nel CRM. Di conseguenza, il 30% delle entrate non sarà associato alle campagne pubblicitarie e otterrai un ROI molto basso.

Come risolverlo: usa la modellazione di conversione

Assicurati che la modalità di consenso possa essere configurata per il tuo tracker in conformità con tutti i requisiti GDPR.

Dopo la configurazione, controlla se i dati dell'utente vengono raccolti per gli utenti non consenzienti: i campi e-mail, numero di telefono, ID utente e indirizzo IP devono essere vuoti.

Intendiamoci: dopo questo passaggio, hai raccolto circa il 70% delle conversioni con sorgenti di traffico (consenso) e circa il 30% senza sorgenti e ID corrispondenti (senza consenso). Ma ci sono parametri non personali che puoi usare per la modellazione di machine learning dell'origine di conversione: regione, browser e dispositivo.

Calcola le conversioni modellate per il segmento delle conversioni non autorizzate e aggiungi questa metrica ai tuoi rapporti.

Come funziona la modellazione di conversione

Per quella parte dei dati che è consentita (isConsent = TRUE), costruiamo un report alla vecchia maniera: abbiamo una fonte/mezzo, vediamo il numero di transazioni e possiamo sicuramente dire che ci sono state due transazioni da google / organico e uno da facebook / cpc:

Abbiamo anche due transazioni la cui origine è sconosciuta perché isConsent è FALSE. Per determinarne l'origine, utilizziamo un modello di machine learning addestrato su dati coerenti e parametri aggiuntivi (User-Agent, Geo, Device e altri). In parole povere, il modello analizza le conversioni abbinate con fonti note e distribuisce proporzionalmente le restanti conversioni incoerenti a quelle fonti/mezzi che sono nei dati.

Nell'ultima colonna della tabella sopra, vediamo le transazioni modellate.

Cosa aspettarsi

Per il 30% delle conversioni degli utenti senza consenso, viene identificata una sorgente di traffico sulla base di un modello ML addestrato sul segmento consentito. Vedrai il ROI rettificato nei tuoi rapporti.

Cosa sta succedendo

La nuova versione di Google Analytics utilizza una struttura dati e una logica di raccolta dati completamente differenti. Universal Analytics dispone di un cosiddetto modello di dati basato sulla sessione (basato su cookie), con report basati sull'ID cliente e sulle sessioni. Google Analytics 4 ha un modello basato sugli eventi (basato sull'utente), in cui tutto è costruito attorno agli eventi (e non attorno alle sessioni) e qualsiasi interazione con il sito Web è considerata un evento. Gli eventi vengono registrati e il percorso dell'utente attraverso il sito Web viene creato da essi.

Cosa puoi vedere nei tuoi rapporti

Se la struttura dei dati iniziali cambia, tutti i report che utilizzano questi dati dovranno essere rifatti.

Ad esempio, supponi di avere un vecchio rapporto in Fogli Google o Data Studio basato sui dati di Universal Analytics. Hai configurato Google Analytics 4, hai raccolto dati per un po' e hai deciso di collegarlo a questo rapporto. Ma Google Analytics 4 raccoglie le sessioni in un modo diverso, i numeri non corrispondono e il traffico e altri indicatori sono spariti. Ora sorge la domanda: qual è il problema? Hai impostato il monitoraggio in GA4 in modo errato? Hai creato query di dati in modo errato? O è cambiato qualcosa nel mercato?

Affinché i dati di Universal Analytics siano paragonabili ai dati di Google Analytics 4, i tuoi dati devono essere trasformati in una struttura modellata, in breve, ridotti a un denominatore comune. In questo caso, sarà necessario riscrivere tutte le query SQL che formano i tuoi report. E dovrai farlo ogni volta che devi modificare un rapporto, aggiungere nuove metriche, ecc. Gli esperti di marketing e gli altri dipendenti non possono ordinare i rapporti in anticipo perché non sanno quale potrebbe essere necessario in un dato momento.

Ma riscrivere costantemente tutte le query SQL non è un'opzione: diventeranno obsolete più velocemente di quanto gli analisti le scrivano.

Come risolverlo: configura subito Google Analytics 4

Se i tuoi KPI includono metriche come ROAS e/o conversioni online, hai circa due mesi rimanenti per eseguire l'upgrade senza problemi a Google Analytics 4. Sì, solo due mesi, anche se la data di chiusura di Universal Analytics è il 1° luglio 2023.

Il motivo è che lo schema e la logica dei dati di Google Analytics 4 sono diversi da quelli di Google Analytics Universal. Pertanto, sono in gioco le tendenze annuali a meno che non inizi a raccogliere dati in Google Analytics 4 entro il 1 luglio 2022.

Ad esempio, le sessioni in Google Analytics 4 non si interrompono a mezzanotte e gli eventi possono avere origini di traffico diverse dalle sessioni. Pertanto, puoi aspettarti discrepanze tra gli stessi indicatori.

L'analisi delle cause primarie è un'attività fondamentale per ogni analista digitale ed è quasi impossibile senza i dati sulla stagionalità.

OWOX ha una soluzione che ti aiuterà a rendere il passaggio a Google Analytics 4 il più indolore possibile, a conservare i rapporti di cui hai bisogno e a ottenerne di nuovi senza dover riscrivere le query SQL. Molti dei nostri clienti ne hanno già approfittato.

Scopri come OWOX BI può aiutarti a passare a GA4 iscrivendoti a una demo.

1. A causa di problemi con la tempestività e l'accuratezza dei dati, i reparti marketing sprecano il 21% del budget e il 32% del tempo extra del team.
2. Anche le moderne restrizioni di tracciamento che influiscono sulla completezza dei dati si aggiungono a questi problemi. Fino al 60% delle conversioni online potrebbe avere la fonte sbagliata.
3. Con una tale precisione del ROI, è più difficile per il reparto marketing proteggere il budget, trarre conclusioni affidabili, condurre esperimenti e, quindi, crescere. Anche se le possibilità sono alte.
4. La buona notizia è che mantenere il collegamento tra budget e prestazioni è un compito comprensibile e realistico. Consiste nell'implementazione sequenziale di quattro soluzioni tecnologiche ed è descritto in questo articolo. Queste soluzioni determinano la catena di origine del traffico per oltre il 97% delle conversioni. E tutte e quattro queste soluzioni possono essere configurate con OWOX BI.