Come creare una lista intelligente di prodotti correlati in Google Analytics

Google Analytics è la bussola principale per ogni Ecommerce che vuole basare la propria strategia di marketing sui dati e non sulle opinioni.

Il rapporto Ecommerce ottimizzato permette infatti di fare analisi “end to end” del comportamento di acquisto, capire come si comportano gli utenti in fase di checkout e tenere monitorata la visibilità dei prodotti all’interno delle schede catalogo.

Ne parlo in maniera più approfondita in questo articolo.

Ora invece vorrei parlarti di un’altro rapporto davvero importante, anche se spesso ignorato.

Hai presente i software di recommendations?

Sono dotati di loro algoritmi interni con cui suggeriscono agli utenti prodotti complementari a quello che stanno visualizzando, sulla base della storia di navigazione degli altri utenti.

Ad esempio, un algoritmo può suggerire, all’interno di una scheda prodotto, i prodotti che gli altri utenti hanno acquistato assieme a quel prodotto.

Se l’hanno fatto gli altri ci sono buone probabilità che lo faccia anche l’utente della sessione in corso, non è così?

Mostrare prodotti complementari serve a far aumentare lo scontrino medio, e prende il nome di cross-selling.

C’è un modo gratuito per scoprire i prodotti che tendono ad essere acquistati assieme, anche senza dover pagare software di Recommendations (che comunque ti consiglio di cominciare ad utilizzare).

Tutto quello che devi fare è andare su Google Analytics e seguire il percorso: Amministrazione > Impostazioni Ecommerce > Attiva prodotti correlati.

 

google_analytics_ecommerce_prodotti_correlati

 

Switcha l’interruttore “Attiva prodotti correlati” per chiedere a Google di generare una lista di prodotti correlati basandosi sui dati transazionali a disposizione (ovviamente,  prima devi aver aggiunto il codice JavaScript per il monitoraggio Ecommerce, trovi le istruzioni qui).

Bene, ma ora come si fa a vedere la lista dei prodotti correlati?!

Devi utilizzare lo strumento Query Explorer API, ora ti faccio vedere come, non preoccuparti che non è nulla di complicato.

Vai al sito Google Analytics Demos & Tools collegandoti a questo indirizzo. Seleziona la vista e il sito che vuoi analizzare.

Verrà generato automaticamente l’id dell’account. Ricopia tutto quello che vedi nell’immagine sotto e lascia vuoti i campi aggiuntivi.

google_analytics_ecommerce_product_related_query

 

Ti consiglio di modificare il campo “Start date” per allungare il periodo temporale e avere dati più accurati.

Ora clicca sul pulsante “Run Query” per avere la lista di prodotti con alta probabilità di correlazione.

 

2016-11-12_1608

rapporto_prodotti_correlati_google_analytics

 

Le prime due colonne indicano id e nome dei prodotti, le seconde due id e nome del prodotto correlato.

L’ultima colonna “Correlation score” indica la percentuale di volte in cui i due prodotti sono stati acquistati assieme.

Il valore 1 indica una probabilità del 100%: tutte le volte che il prodotto 1 viene acquistato, viene anche acquistato il prodotto 2.

Un valore 0,5 indica una probabilità del 50%: una volta su due, il prodotto 1 viene acquistato assieme al prodotto 2.

0,3 indica 30%, 0,2 indica 20%, e così via.

Ordina la colonna in modo decrescente per visualizzare in ordine di correlazione la lista dei prodotti.

Con questi dati in tuo possesso, potrai fare davvero della roba tosta!

Partendo dai prodotti con più alto indice di correlazione, potrai cominciare a popolare le schede prodotto con bundle in cui vendi i due prodotto correlati assieme.

Proprio come fa Amazon:

 

cross_selling_amazon

 

Gli stessi dati possono poi essere usati per la creazione di offerte e promozioni da inviare via email o sui social network.

Quello che prima facevi basandoti sulle tue opinioni, ora lo puoi fare attingendo direttamente dalle statistiche di vendita, con il vantaggio di ottenere risultati più rilevanti e maggiori conversioni.

Niente male eh?

 

 

Marketing Automation Specialist - Mi occupo di marketing comportamentale e personalizzazione dell'esperienza di acquisto online. Ogni utente è diverso ed ha specifiche esigenze: è il sito che deve adattarsi a loro e non viceversa!
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