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Differenza tra Analysis e Analytics
La parte di Analysis si concentra sulle azioni avvenute, si basa sulla comprensione di dati riguardo al passato, di quello che è successo.
La parte di Analytics si basa sulla comprensione dei dati riguardanti il perché è successo e su cosa succederà.
Gli analytics, quindi, ci aiutano a dare un significato ai dati. In sostanza possiamo dire che, senza la parte analitica, i dati sono solo dei numeri. Assumono valore, laddove siamo in grado d'interpretarli.
Descrizione delle Insight Platform
Si tratta di soluzioni che unificano tutto ciò che serve per creare tool che gestiscono e analizzano i dati, integrano e provano gli insight per tradurli in azioni di business, e fanno tutto questo catturando i feedback per alimentare processi di miglioramento.
Questo genere di soluzioni supera le difficoltà che oggi impediscono di tradurre la conoscenza.
in azioni, unificando lagestione dei datti per differenti servizi.
Le insight platform (piattaforme di conoscenza) stanno emergendo come evoluzione dei tool di big data managemento analitici attraverso l’aggiunta di nuovi strumenti per sviluppare e testare insight, effettuare misure e monitoraggioda un’unica suite.
Come sfruttare i dati digitali per raccontare una storia?
Il Data storytelling è il processo di trasformazione delle analisi dei dati in una trama comprensibile per un pubblico piùampio, al fine di influenzare le decisioni degli utenti aziendali e di altri soggetti interessati: in parole povere, presenta irisultati dell'analisi dei dati raccontando una storia e scegliendo quali dati da visualizzare a seconda dei destinatari.
Un buon narratore di dati creerà una narrazione sul processo e l'esito che coinvolge i non esperti di dati all'interno diun'azienda.
La gente ama le storie perché aggiungono emozioni e sono
più convincenti della semplice logica. Pertanto, trasformare dati e analisi in storie che tutti possono capire aiuta a rendere le idee maggiormente accessibili e utilizzabili per un'organizzazione. I dati vanno visti come un mezzo di comunicazione. Essere in grado di evidenziare le analisi attraverso i dati ci aiuta a dimostrare le tesi che stiamo analizzando e sostenendo. È attraverso i dati che l'informazione viene organizzata e resa leggibile e quindi semplificato il messaggio del contenuto che il dato stesso veicola.
Cosa si aggiunge al html di una pagina per farla monitorare da Google Analytics? Google Analytics traccia i dati provenienti dal sito web o dall'app tramite un codice univoco di tracciamento chiamato Google Analytics Tracking Code (GATC), cioè un codice JavaScript che va inserito nella struttura HTML del sito, subito dopo il tag di apertura <head>, per ogni tipologia di pagina al suo interno. Il codice, per funzionare, carica
Un file JavaScript più grande dal server di Google, il quale registra le varie interazioni (pagine viste, sessioni, eventi, ecc.) e le invia al server di GA, dove vengono elaborate e presentate sotto forma di report.
Descrivere Google Data Studio.
Google Data Studio è uno strumento gratuito offerto da Google che ci permette di creare delle dashboard interattive e dei rapporti informativi, facili da leggere, condividere e altamente personalizzabili. Questo strumento è utile per creare dei report, completamente personalizzabili in base a ciò che ci serve, per mostrare i dati relativi all'andamento aziendale a persone che magari non se ne intendono approfonditamente di questo ambito, riusciamo quindi a rendere loro la lettura di questi molto più semplice per poi aiutarli nelle decisioni aziendali.
Questo strumento ha 3 aspetti principali che lo caratterizzano:
- Centralizzazione dei dati;
- Controllo;
- Comunicazione efficace.
Google Data Studio ci
Google Data Studio permette di raccontare una storia attraverso i dati, visualizzando grafici e tabelle personalizzabili che raccolgono dati tramite le varie fonti connesse alla piattaforma.
È gratuito: hai semplicemente bisogno di un account Google.
È semplice e veloce: l'interfaccia grafica intuitiva permette grande facilità e velocità di utilizzo.
È personalizzabile: i template possono essere altamente personalizzabili nella grafica, nella scelta di sorgenti dati differenti e nella possibilità di creare delle metriche e dimensioni calcolate.
È dinamico: i template hanno funzionalità interattive che permettono la gestione di intervalli di tempo e filtri personalizzati.
È condivisibile: il template può essere trasmesso o condiviso attraverso un URL in tempo reale, un'incorporazione in un sito web, oppure un'esportazione in PDF.
Google Data Studio utilizza le Data Sources, cioè delle fonti di dati.
delle piattaforme della Google Suite, e i Connettori, strumenti che permettono a Data Studio di collegarsi alle sorgenti di dati.Importanza delle interconnessioni interne di un sito web.
Con Web Analytics 1.0, internet attua un’interconnessione degli utenti basata sulle reti di comunicazione, sviluppa siti, portali e piattaforme di servizi web nei quali gli utenti possono solo navigare, sfogliare il catalogo virtuale dei prodotti, approfondendo le loro caratteristiche, e acquistare dai siti web delle aziende. Con il Web 1.0 viene limitata la possibilità d’interazione tra l’azienda e i propri clienti.
Quindi, gli unici punti di contatto sono costituiti dai mezzi classici: mailing, fax, telefono e pubblicità. Si determina così un flusso comunicativo di tipo unidirezionale che, partendo dall’alto verso il basso, mira al mercato di riferimento, senza esplorare né condividere i suoi desideri e le sue proposte.
Il Web Analytics 2.0 viene inteso
come l'insieme di tutte quelle applicazioni online che permettono uno spiccato livello di interazione tra il sito web e l'utente, in cui strumenti come social network, blog, tag e podcast offrono la possibilità di approfondire il rapporto azienda-cliente e di sviluppare un flusso di comunicazione partecipativo tra gli utenti in rete. Il Web 2.0 poggia quindi su tre pilastri:- interazione,
- condivisione,
- partecipazione.
La pubblicità su Facebook. Per creare una campagna sui social media sono necessari diversi step, ad esempio se volessimo creare una campagna su Facebook prima di tutto occorrerà scegliere l'obbiettivo della campagna e decidere come
impostarla sui social media. Per le campagne a pagamento, occorre effettuare una operazione in più. Infatti, Google Analytics non riesce a misurare correttamente il traffico proveniente da Facebook Ads, Instagram Ads e così via. In questi casi occorre aggiungere, al link di destinazione che si va a definire all'interno della campagna, alcuni parametri che indichino a Google Analytics la corretta sorgente di traffico. Tramite un pannello apposito, dovremo: 1. Scegliere la URL di destinazione della campagna, (es: se la nostra campagna si svolgerà su Facebook dovremmo selezionare come Sorgente Facebook) 2. Utilizzare, come mezzo, il CPC (Cost per Click, metrica che indica quanto spende un inserzionista per ottenere un singolo click sul suo annuncio online, fondamentale per determinare l'andamento di una campagna e la relativa strategia di marketing) 3. Dare il nome alla campagna (es: Campagna Facebook Advertising). Come tutte le campagne, anche le campagne diSocial Advertising possono essere completate mediante l'impostazione dei dati di costo, in modo da analizzare il marketing spending (la spesa) e verificarne il ROAS (Return on Advertising Spending, l'indicatore che ci permette di valutare quanto stiamo spendendo, facendo il rapporto fra quello che è il ricavo della campagna di Advertising fratto il costo della campagna avendo così il ricavo Lordo generato da ogni euro speso sulla nostra campagna).
Descrivere cos'è Google Data Studio.
Google Data Studio è uno strumento gratuito offerto da Google. Esso ci permette di creare delle dashboard interattive e dei rapporti informativi, che siano facili da leggere, condividere e altamente personalizzabili. Questo strumento è molto utile per creare report, completamente personalizzabili in base a ciò che ci serve, per mostrare i dati relativi all'andamento aziendale a delle persone che magari non se ne intendono in maniera approfondita.
Riusciamo a rendere loro la lettura di questi dati molto semplice, per poi aiutarli nelle loro decisioni aziendali. Questo strumento ha principalmente tre aspetti che lo caratterizzano: 1. Facilità di lettura: utilizziamo un layout intuitivo e organizzato per presentare i dati in modo chiaro e comprensibile. 2. Interattività: offriamo la possibilità di interagire con i dati, consentendo agli utenti di filtrare, ordinare e visualizzare solo le informazioni di loro interesse. 3. Supporto decisionale: forniamo analisi e grafici che aiutano gli utenti a comprendere meglio i dati e a prendere decisioni informate per il loro business. Con il nostro strumento, rendiamo l'analisi dei dati un processo semplice e accessibile a tutti, anche a coloro che non hanno una conoscenza approfondita dell'analisi dei dati.
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